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基于弹性网络模型的人脸画像合成方法

         
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针对传统人脸画像合成算法在复杂背景下合成的人脸画像清晰度低、鲁棒性差的问题,文章提出一种基于弹性网络模型的人脸画像合成方法。首先,将照片的深度特征和像素值特征进行加权组合进行近邻块搜索;其次,将照片的深度特征添加到弹性网络模型中进行网络模型的创建;最后,提出一种基于自适应调整因子的 KMeans-XGBoost 高频恢复方法对画像的高频信息进行恢复。实验结果表明:该方法在复杂背景下的合成画像在纹理细节和画像质量上均优于传统方法。

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