一种基于SFRC-GAN的从素描到人脸重建方法

摘要

一种基于SFRC‑GAN的从素描到人脸重建方法属人工智能深度学习技术领域，本发明使用的网络结构包含两个映射网络，损失函数选择采用Adversarialloss函数和CycleConsistencyLoss函数，本发明使用SFRC‑GAN进行从素描到人脸重建，与真实人脸照片对比相似度极高且面部细节清晰明了，与使用传统算法进行重建相比真实感更高，细节还原更好，与使用传统GAN网络的算法相比更加清晰真实，而且SFRC‑GAN不要求数据集成对输入，即使在没有成对样本的情况下也可进行人脸重建，能降低网络对数据库的要求和限制，本发明对公安部门根据素描画像确定人物身份有很好的启示作用。