基于 GAN 的高效图像修复算法
计算机视觉与模式识别
2023-09-18 v1 图像与视频处理
摘要
COVID-19 传播导致的全球大流行在人脸识别方面带来了新维度的挑战，人们开始佩戴口罩。在此条件下，作者考虑利用机器学习进行图像修复以应对该问题，即补全原本被口罩遮挡的可能面部。具体而言，自编码器在保留图像重要通用特征以及生成对抗网络（GAN）的生成能力方面具有巨大潜力。作者实现了两种模型的结合——上下文编码器，并解释了其如何结合两种模型的能力，使用 50,000 张网红人脸图像训练模型，取得了扎实的结果，但仍存在改进空间。此外，作者讨论了该模型的一些缺陷、可能的改进方向，以及从应用视角看未来研究的一些领域，以及进一步增进和完善模型的方向。
引用
@article{arxiv.2309.07293,
title = {GAN-based Algorithm for Efficient Image Inpainting},
author = {Zhengyang Han and Zehao Jiang and Yuan Ju},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.07293},
year = {2023}
}
备注
6 pages, 3 figures