一种基于深度学习的模拟画像生成方法及装置

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的模拟画像生成方法，包括如下步骤：S1:获得人脸拼接图或人脸轮廓图；S2:生成人脸图像，将所述人脸拼接图或人脸轮廓图分别作为条件生成对抗网络的条件输入，用于约束网络生成分别与二者相似的，更逼真，更自然的完整人脸图像；S3:人脸辨认及编辑，受害人对生成的完整人脸图像进行辨认，并提出局部或整体修改意见，依据修改意见对图片进行编辑或重新生成，最终输出人脸图像。本发明还公开了该方法对应的装置。本发明的模拟画像生成方法，基于现有的手绘方法和拼接式模拟画像方法的改进，引入了条件生成对抗网络算法和卷积神经网络算法，使得生成的模拟画像更加形象自然、逼真、传神，将能大大提升实用效果。