3D Face Image Inpainting with Generative Adversarial Nets
المؤلفون المشاركون
Wei, Tongxin
Li, Qingbao
Liu, Jinjin
Zhang, Ping
Chen, Zhifeng
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-12-14
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In the process of face recognition, face acquisition data is seriously distorted.
Many face images collected are blurred or even missing.
Faced with so many problems, the traditional image inpainting was based on structure, while the current popular image inpainting method is based on deep convolutional neural network and generative adversarial nets.
In this paper, we propose a 3D face image inpainting method based on generative adversarial nets.
We identify two parallels of the vector to locate the planer positions.
Compared with the previous, the edge information of the missing image is detected, and the edge fuzzy inpainting can achieve better visual match effect.
We make the face recognition performance dramatically boost.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wei, Tongxin& Li, Qingbao& Liu, Jinjin& Zhang, Ping& Chen, Zhifeng. 2020. 3D Face Image Inpainting with Generative Adversarial Nets. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1201831
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wei, Tongxin…[et al.]. 3D Face Image Inpainting with Generative Adversarial Nets. Mathematical Problems in Engineering No. 2020 (2020), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1201831
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wei, Tongxin& Li, Qingbao& Liu, Jinjin& Zhang, Ping& Chen, Zhifeng. 3D Face Image Inpainting with Generative Adversarial Nets. Mathematical Problems in Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1201831
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1201831
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر