人脸图像生成方法、装置、存储介质和计算机设备与流程

技术特征：

1.一种人脸图像生成方法，其特征在于，包括：

基于残差网络和具有卷积神经网络特征的快速区域网络，构建目标检测网络，所述目标检测网络用于从待检测人脸图像中提取并识别人脸特征；

构建对抗生成网络，所述对抗生成网络用于对所述人脸特征进行重构；

将所述目标检测网络与所述对抗生成网络级联，得到超分辨率网络；

将所述待检测人脸图像输入至所述超分辨率网络，得到超分辨率人脸图像。

2.根据权利要求1所述的人脸图像生成方法，其特征在于，所述基于残差网络和具有卷积神经网络特征的快速区域网络，构建目标检测网络的步骤包括：

基于残差网络，构建用于提取人脸图像中人脸特征的特征提取层；

将所述特征提取层与具有卷积神经网络特征的快速区域网络中的目标检测层连接，形成样本目标检测网络，所述样本目标检测网络用于识别人脸图像中的人脸特征；

对所述样本目标检测网络进行训练，得到目标检测网络。

3.根据权利要求2所述的人脸图像生成方法，其特征在于，所述对所述样本目标检测网络进行训练，得到目标检测网络的步骤包括：

将携带特征标记的人脸图像输入至所述样本目标检测网络，输出所述人脸图像中特征的位置和分类类别，所述特征包括人脸五官；

通过损失函数对所述样本目标检测网络进行修正，得到目标检测网络，其中，所述损失函数为所述特征标记的位置与输出特征位置的欧氏距离。

4.根据权利要求1所述的人脸图像生成方法，其特征在于，所述构建对抗生成网络的步骤包括：

搭建卷积网络和像素位移网络；

将所述卷积网络与所述像素位移网络连接，形成对抗生成网络。

5.根据权利要求1所述的人脸图像生成方法，其特征在于，所述构建对抗生成网络的步骤包括：

搭建卷积层和转置卷积层，将所述卷积层与所述转置卷积层连接，形成卷积网络；

将所述卷积网络中的转置卷积层与所述像素位移网络连接，形成对抗生成网络。

6.根据权利要求5所述的人脸图像生成方法，其特征在于，所述搭建卷积层和转置卷积层，将所述卷积层与所述转置卷积层连接，形成卷积网络的步骤包括：

搭建依次连接的第一卷积层、第二卷积层以及第三卷积层；

搭建依次连接的第一转置卷积层和第二转置卷积层；

将所述第三卷积层与所述第一转置卷积层连接，形成卷积网络。

7.根据权利要求1所述的人脸图像生成方法，其特征在于，

所述将所述目标检测网络与所述对抗生成网络级联，得到超分辨率网络的步骤之后还包括：

通过梯度下降法减小网络损失函数，对所述超分辨率网络进行修正，其中，所述网络损失函数为通过所述超分辨率网络输出的人脸图像特征与预设样本人脸图像特征的欧氏距离；

所述将所述待检测人脸图像输入至所述超分辨率网络，得到超分辨率人脸图像的步骤包括：

将所述待检测人脸图像输入至修正后的所述超分辨率网络，得到超分辨率人脸图像。

8.一种人脸图像生成装置，其特征在于，包括：

目标检测网络构建模块，用于基于残差网络和具有卷积神经网络特征的快速区域网络，构建目标检测网络，所述目标检测网络用于从待检测人脸图像中提取并识别人脸特征；

对抗生成网络构建模块，用于构建对抗生成网络，所述对抗生成网络用于对所述人脸特征进行重构；

超分辨网络模块，用于将所述目标检测网络与所述对抗生成网络级联，得到超分辨率网络；

人脸图像输出模块，用于将所述待检测人脸图像输入至所述超分辨率网络，得到超分辨率人脸图像。

9.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现权利要求1-7中任意一项所述方法的步骤。

10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-7中任意一项所述方法的步骤。