【摘 要】
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换脸指生成既带有源图身份特征又包含模板图属性特征图片的任务,换脸在隐私保护、影视娱乐、游戏渲染和其他泛娱乐产品中有很大的应用价值。在过去,换脸依赖于手动操作,需要耗费大量的时间和人力。随着卷积神经网络的发展,出现了基于三维重建的换脸方法和基于生成对抗的换脸方法,换脸基本实现了自动化。但目前的换脸方法依然还有两个问题还没有被解决:（1）如何让换脸结果能准确地保持源图的脸型。（2）如何提升换脸结果的真
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换脸指生成既带有源图身份特征又包含模板图属性特征图片的任务,换脸在隐私保护、影视娱乐、游戏渲染和其他泛娱乐产品中有很大的应用价值。在过去,换脸依赖于手动操作,需要耗费大量的时间和人力。随着卷积神经网络的发展,出现了基于三维重建的换脸方法和基于生成对抗的换脸方法,换脸基本实现了自动化。但目前的换脸方法依然还有两个问题还没有被解决:（1）如何让换脸结果能准确地保持源图的脸型。（2）如何提升换脸结果的真实感。本文提出了一个基于几何约束和语义融合的换脸算法,针对换脸结果的脸型和真实感进行了优化。本文开展的主要工作如下:（1）提出对脸型敏感的身份特征抽取模块,利用三维人脸重建模型优化换脸结果的脸型变化。该模块将三维人脸重建技术与人脸识别技术结合,一方面可以获得包含丰富脸型信息的身份特征,另一方面还能通过构造换脸后的三维人脸模型来获得几何上的约束,使得脸型变化更加准确。（2）提出面部语义融合模块,利用面部语义分割的弱监督来提升换脸结果的真实感。在特征层面,该模块能优化编码器与解码器的特征融合,在提升换脸结果清晰度的同时不会降低身份相似度;在图像层面,该模块能自适应地学习出人脸蒙版,使得换脸结果即使在脸型变化的情况下还能很好地保持背景和遮挡的真实感。本文与其他最先进的换脸方法做了定性与定量对比,结果表明本文方法在脸型维持与真实感上都做得更好。
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