基于生成对抗网络的人脸姿态转正方法

来源：吉林大学学报·理学版杂志2025年第6期北京时间：

作者：王宏志, 祖东成, 康祺儿

单位：1. 长春工业大学 计算机科学与工程学院, 长春 130012; 2. 长春工业大学 电气与电子工程学院, 长春 130012

摘要：针对人脸图像姿态转正过程中存在忽略细节特征、 转正后的人脸图像纹理模糊、 人脸特征与原图像身份特征差距过大的问题, 提出一种基于双判别器双注意力机制的生成对抗网络人脸转正方法. 首先, 在利用双判别器判断人脸身份和人脸姿态的同时, 设计一种人脸表征注意力模块, 增强人脸的整体特征, 防止人脸相关信息缺失, 提高模型完善人脸图像的能力; 其次, 设计一种自适应边缘增强注意力模块, 利用自适应注意力机制和Sobel滤波器, 增强人脸边缘细节特征和人脸关键特征, 生成五官和轮廓逼真的正面人脸; 最后,采用新的归一化层CrossNorm提高分布变化下的鲁棒性. 在数据集Multi-PIE和CFP上进行测试实验的结果表明, 该模型相较于对比模型, 生成的正脸图像人脸转正效果更好.

关键词：生成对抗网络,注意力机制,人脸转正,人脸姿态