CN115035068B 一种自适应肤色的跨域自拍人脸痘痘分级的图像分类方法 （杭州电子科技大学）_第1页
CN115035068B 一种自适应肤色的跨域自拍人脸痘痘分级的图像分类方法 （杭州电子科技大学）_第2页
CN115035068B 一种自适应肤色的跨域自拍人脸痘痘分级的图像分类方法 （杭州电子科技大学）_第3页
CN115035068B 一种自适应肤色的跨域自拍人脸痘痘分级的图像分类方法 （杭州电子科技大学）_第4页
CN115035068B 一种自适应肤色的跨域自拍人脸痘痘分级的图像分类方法 （杭州电子科技大学）_第5页
已阅读5页，还剩15页未读， 继续免费阅读

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

一种自适应肤色的跨域自拍人脸痘痘分级本发明提出了一种自适应肤色的跨域自拍明能针对特定数据集自适应学习最合适的样本22-1.源域是包含n张图像的集合，每张图像都有对应的肤质质量类别标签，记为Is=s'是将源域中的样本转换成具有目标域样本风格的图像集合记为是将目标域中的样本转换成具有源域样本风格的图像生成器，源域中生成图像的集合记为-IS(3)zeI'):2-2.在图像空间和特征空间分别构建一对图像判别器记为和0"o,和一对特征判别器记为和用于判别源域中经过图像判别器网络的样本是真实图像还是生成图像；用于判别目标域中经过图像判别器网络的样本是真实图用于判断源域中经过分类网络提取的特征是来自真实图像样本还是来自生成的图像样本；用于判断目标域中经过分类网络提取的特征是来自真实图像样本还是来自生3i表示第i张样本图像的真实标签；当用于计算图像空间的判别损失时，设计一个专家门控网络和一个肤色门控网络分别来自适应地学习专家网络和子网络首先，样本经过并行的多个专家网络得到对应的特征向量，同时2.根据权利要求1所述的一种自适应肤色的跨域自拍人脸痘痘分级的图像分类方法，在源域和目标域都有一个分类网络，因此自适应肤色门控网43.根据权利要求1或2所述的一种自适应肤色的跨域自拍人脸痘痘分级的图像分类方在源域和目标域分别对各自域中的真实图像样本和生成图像样本使用多核的最大化其中是控制源域的权重参数，是控制目标域的权重参数；φs是源域中的映射函损失应用于单个域或具有共享或非共享映射函5[0004]不同于自然图像领域已经具备了一系列公开完备的大规模有标记数据集，如6整为某固定尺寸。其次对尺寸调整后的图像进行随机裁剪，得到大小为256*256的图像数7像的集合记为是将目标域中的样本转换成具有源域样本风格的图像[0026]2-2.在图像空间和特征空间分别构建一对图像判别器记为和和一对特征判别器记为和Df"。用于判别源域中经过图像判别器网络的样本是真实图像像。用于判断源域中经过分类网络提取的特征是来自真实图像样本还是来自生成的图像样本；用于判断目标域中经过分类网络提取的特征是来自真实图像样本还是来[0031]其中，li表示第i张样本图像的真实标签。当用于计算图像空间的判别损失[0033]本发明设计有一个专家门控网络和一个肤色门控网络分别来自适应地学习专家8[0035]在本方法中源域和目标域都有一个分类网络，因此自适i个子网络全连接差异损失可以应用于单个域或具有共享或非共享映射函9[0051]下面结合附图1,2对本发明做进先对四个数据集中的图像通过双线性插值方法将尺寸调整为286*286，然后将每张图像随[0065]我们对生成的和真实的图像数据集上施加多核的最大化均值差异(MK-MMD)损失K＝3K＝5K＝8们在三个高斯

人人文库> 全部分类> 行业资料 > 信息产业

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论