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【摘 要】
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在图像生成领域,人脸老化是一个重要的研究方向,该任务在跨年龄识别研究领域以及当前社会泛娱乐应用上都有非常高的使用价值。不过,该任务目前仍旧存在各种困难。这些困难包括:构建数据集的过程中缺乏同一人在较长的年龄范围内的标签化人脸图像、面向该任务的深度学习网络难以训练以及生成图像与原人脸图像的身份信息难以保留等。本文的主要目标是在确保跨年龄人脸生成任务完好完成的情况下,更有效的保留人脸本身的身份信息。基
【机 构】
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北方工业大学
【出 处】
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北方工业大学
【发表日期】
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2021年01期
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