信息最大化生成对抗网络模型合成人脸样本质量评估方法

摘要

本发明公开了一种信息最大化生成对抗网络模型合成人脸样本质量评估方法，本发明使合成人脸样本的质量评估变得更加客观，具有较高的可靠性。评估方法包括：S1、数据预处理；S2、采用卷积神经网络构建合成人脸样本集的评估模型；S3、通过S2中构建的评估模型对合成人脸样本进行评估质量好的合成人脸样本,由于生成对抗网络模型的机制，质量好的样本其概率分布pg(x)与原始样本的概率分布pdata(x)相近，所以通过分类模型训练测试时可以得到较高的准确率；质量差的合成人脸样本,则因其分布pg(x)离原始样本分布pdata(x)较远，且存在较多的可能性，所以其样本间差别较大，经分类模型进行训练测试时准确率较低。