【摘 要】
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视频人脸自动替换技术是计算机视觉领域的一项重要技术,在影视娱乐和社交活动等方面都有着广泛的应用。传统的人脸替换技术需要大量的计算和复杂的人工干预过程,并在精确度、真实感和替换速度上存在一些不足。近年来随着计算机技术的发展,运用深度学习的方法来完成视频人脸自动替换渐渐成为了研究的热点。本文在生成对抗网络模型的基础上,针对上述视频人脸自动替换出现的问题,提出了对应的解决方法,本文的主要研究内容和创新之
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视频人脸自动替换技术是计算机视觉领域的一项重要技术,在影视娱乐和社交活动等方面都有着广泛的应用。传统的人脸替换技术需要大量的计算和复杂的人工干预过程,并在精确度、真实感和替换速度上存在一些不足。近年来随着计算机技术的发展,运用深度学习的方法来完成视频人脸自动替换渐渐成为了研究的热点。本文在生成对抗网络模型的基础上,针对上述视频人脸自动替换出现的问题,提出了对应的解决方法,本文的主要研究内容和创新之处如下:（1）对于人脸自动替换过程中存在的精确度低、真实性差和计算复杂等问题,提出了基于MTCNN的人脸五官精确检测框架和人脸替换框架UFace GAN。首先使用图像特征金字塔加快人脸检测的速度,构建二值人脸特征图作为监督信号,来增强人脸信息的真实度和减少遮挡物带来的不清晰问题。然后为了增加数据复杂度、更好地实现网络拟合,本文对人脸图像进行了数据增强。接着将人脸特征图与人脸图像输入到UFace GAN中,利用编码器学习人脸的共性信息,解码器学习人脸特性信息,通过编码器与解码器间加入跳跃连接的方式来增强人脸的底层信息,并加入了self-attention机制以协调器官之间的细节和整体人脸图像结构,最终得到精确度更高、真实性更强的人脸替换视频。（2）对于视频中人脸存在多姿态难以替换的问题,本文提出了将人脸姿态分类网络与人脸替换网络结合的方法,使用改进的VGGNet作为人脸姿态分类器,UFace GAN作为人脸替换器。在多姿态人脸替换过程中,首先改进VGGNet网络并训练,得到分类准确率较高的人脸姿态分类器。接着人脸姿态分类器可以根据输入图像得到人脸角度参数信息,并将该信息传送到UFace GAN中,UFace GAN根据该参数选择N个通道中的某一通道训练网络模型,最终得到不同人脸姿态的人脸替换视频。在影视视频和拍摄的人脸视频作为视频序列素材的实验证明,本文提出的视频人脸替换方法能够得到精确度高、真实感强、操作简单的人脸替换视频。在CAS-PEAL数据集上的实验证明,本文提出的人脸姿态分类方法能够提升人脸姿态分类的准确率且具有较高的鲁棒性,将其与人脸替换网络融合,可以有效地解决因人脸角度复杂导致的人脸替换困难的问题。
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