本文是一篇软件工程论文，本文针对人脸生成方法存在生成结果可控性差、生成结果细节不够清晰、真实感较差等问题，本文提出了基于改进CGAN网络的人脸图像生成方法。基于CGAN网络模型构建生成器和判别器，改进生成器结构，在UNet结构上扩充细节生成器，捕获输入数据的细节特征，提升生成器性能。
第一章绪论
1.1课题研究背景及意义
近年来，随着计算机硬件与软件水平的提升，人工智能技术也取得了飞速的发展。在十四五规划中，将促进网络、大数据、人工智能等的深入融合，形成若干各具特点、资源优势相互补充、结构合理的国家战略性高新产业，作为中国经济发展的指导方针和重点目标。由此可以看出，未来计算机科学领域人工智能技术的发展与我们社会经济的发展关系越来越紧密。人脸绘制依托于人工智能的发展，集合了神经网络、图像处理、图像生成等多种技术，逐渐成为专家学者们的研究热点，在刑事侦查、数字媒体、教育培训、影视娱乐等应用领域中有着广阔的应用背景。
在深度学习技术发展之前，人脸绘制技术主要是利用输入的人脸特征和人脸图像数据库中的真实人脸样本进行匹配，找到与面部特征相吻合的目标对象，根据特征合成真实人脸。该方法不仅耗费大量的时间，绘制的人脸质量有着明显的人工合成痕迹。随着深度学习技术的提出，人脸绘制技术有了突破性的进展。通过以生成对抗网络等相关的深度学习理论为基础，选择适当的人脸特征提取方式，完成对人脸图像的面部特征的提取任务。利用人脸特征图和真实人脸图像构建数据集，输入到生成模型中，训练得到满意的人脸绘制生成模型，并以此构建人脸绘制系统，从而实现输入人脸特征逐渐拟合出人脸图像。因此主要的工作在于人脸特征提取以及人脸生成。但目前该方法仍然处在起步阶段，首先在人脸特征提取方面，人脸特征数据集大部分依赖于人工标注，制作数据集效率低，耗时长，同时相关算法提取的效果较差，生成细节不够清晰。在人脸生成方面，生成的人脸结果真实感较差，细节不够完善，仍然存在很大的优化空间。
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1.2国内外研究现状
1.2.1人脸绘制技术研究现状
按照其发展脉络，人脸绘制技术大致可以划分为两个阶段，第一个阶段，人脸绘制技术强调辅助绘制，对用户绘制的人脸草图进行自动校正优化，提升绘制结果的真实感。第二个阶段，强调生成结果的真实感，将人脸绘制的问题转化为图像生成的问题，同时简化用户的输入，在用户输入简单的人脸特征后，便生成具有真实感的人脸绘制结果。
前期的人脸绘制技术着重于改善用户交互体验，通过更为简化的操作降低用户编辑的专业门槛，提升用户的交互体验。
2003年，Tang等人[1]基于马尔可夫随机场模型，（Markov Random Field，MRF），提出了一种使用多尺度马尔科夫随机场模型的新型人脸素描图和人脸图像的匹配方法，通过对用户绘制的人脸草图进行预测，获取到真实人脸数据库中对应的人脸图像。
2009年，Tao等人[2]提出了Sketch To Photo网络模型，该模型基于数据库中的素描图像。利用ROI（感兴趣区域）检测用户输入，然后和参考草图进行匹配，采用无缝差值的方法，校正用户的输入。该方法允许用户用建议笔画替换他们的绘制，可以方便地协助用户绘制草图。
2011年，Eitz等人[3]基于图像处理软件Photo Sketcher，提出一种全新的交互图像合成技术，用户仅需要输入稀疏的人脸草图系统就可以逐步合成新颖的人脸图像，并且对用户涂鸦的内容使用高斯混合模型进行预测，辅助用户输入，降低用户输入的难度。
2012年，Zhou等人[4]针对MRF无法合成不在样本范围内新人脸素描图的问题，提出了一种新颖的马尔可夫权重模型，能够在样本范围外创建新的人脸绘制结果。
2013年，Iarussi等人[5]提出了一种交互式绘图工具，系统实现了自动化地对图像进行线条提取操作，利用该线条指导用户正确地完成绘图，能够协助用户认识到场景的结构构图关系，能够纠正用户绘制的素描结果。
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第二章相关技术介绍
2.1引言
通过对现有的人脸绘制系统进行调研分析，可以得到目前人脸绘制系统主要的技术路线包含以下四类：神经网络技术、边缘检测技术、语义分割技术以及图像生成技术。本章列举了每一类技术的知识点以及典型的方法，然后分析了在人脸绘制系统上所存在的主要问题，并进行归纳分析，指明本文的研究方向。
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2.2神经网络技术
神经元的概念提出[45]是受到了生物神经元基本思想的影响，通过对生物神经元的模仿，采用轴突发送需要的消息，而让树突接受得到的信息。如图2-1是神经元的结构。
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神经网络中的激活函数都是非线性的，因此能够实现在卷积式神经网络中对任意函数的运算。激活函数一般在卷积操作之后应用，主要的激活函数含有Sigmoid激活函数、ReLU激活函数以及Tanh激活函数。
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第三章基于改进DeepLabV3+的人脸面部特征提取方法................20
3.1构建基于DeepLabV3+的网络结构............................20
3.1.1构建编码区网络.....................................21
3.1.2构建解码区网络.......................................22
第四章基于改进CGAN网络的人脸图像生成方法..........................31
4.1构建基于CGAN的网络结构....................................31
4.2模型训练........................................35
4.3实验验证与分析...............................36
第五章基于面部特征的交互式人脸绘制系统设计与实现...............41
5.1系统模块实现........................................41
5.1.1人脸特征提取模块.................................42
5.1.2人脸图像生成模块.............................43
第五章基于面部特征的交互式人脸绘制系统设计与实现
5.1系统模块实现
本文编辑的人脸绘制系统，旨在满足不同年龄阶段的用户，在无专业背景知识的基础上，采用简单的操作，自由灵活地输入人脸轮廓特征，生成真实的人脸图像。同时集成人脸特征图构建以及人脸生成网络模型训练等功能，将系统划分为以下几个模块：人脸特征提取模块、人脸图像生成模块、交互编辑模块、基础组件模块。
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系统模块结构图如图5-1所示，系统的运行流程为：人脸特征提取模块输入真实人脸图像数据集，经过语义分割和边缘提取操作，输出人脸面部轮廓特征图数据集。将真实人脸数据和对应的人脸特征数据进行拼接，组合为人脸生成数据集。将人脸生成数据集输入到人脸图像生成模块，设置训练参数，对生成器进行迭代优化。直到网络收敛，同时生成结果也达到最佳，提取出生成器模型，作为系统的人脸生成引擎。在交互编辑模块用户选择不同的画笔绘制人脸边缘轮廓，为了提升系统的集成性，除了本文方法实现的网络模型之外，也设置了目前主流的人脸生成模型供用户选择。系统的各项功能属性由基础组件提供，基础组件模块也为后续的迭代开发做好铺垫。
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第六章结论与展望
6.1论文工作总结
人脸绘制技术是深度学习在图像处理领域的一个重要分支，在刑事侦查、数字媒体、教育培训等领域展示着重要的应用价值。
但目前该技术存在以下几个方面的问题，首先，由于人脸绘制技术依赖于深度学习的相关算法，而该过程需要大量的人脸面部特征数据集进行支撑。如果采用人工标注方式虽然能够得到效果很好的人脸特征图，但制作效率低下，需要耗费大量人力和时间；同时采用边缘处理方式无法实现去除人脸图像中无关特征因素的干扰，很难提取出干净、完整的人脸特征。其次，目前的人脸图像生成方法虽然能够生成较为完整的人脸图像，但是依然存在生成结果可控性差、细节不够清晰等问题，因此人脸图像生成方法存在较大的改进空间。针对上述问题，本文主要的研究成果如下：
（1）针对目前人脸特征图数据集制作依赖于人工标注，效率低下，同时单纯的边缘提取算法无法排除无关信息的干扰，获取到清晰、稳定的五官轮廓特征的问题，本文提出了基于改进DeepLabV3+的人脸面部特征提取方法。基于DeepLabV3+的网络模型，构建编码区网络结构，提取输入图像的特征；构建解码区网络结构，根据编码区得到的人脸特征图解码转换为语义分割结果；改进编码区的ASPP模块，通过将ASPP模块的普通卷积用深度可分卷积来代替，同时将深度可分卷积拆分为1*3和3*1方式，提升了网络的性能。从而降低了网络的计算量，提升编码的效率，在相同训练周期下，提升了语义分割的结果。经实验验证表明，该方法能够有效提取人脸面部特征，在提取效果以及精度上能够满足人脸特征图数据集的制作需求。
（2）针对人脸生成方法存在生成结果可控性差、生成结果细节不够清晰、真实感较差等问题，本文提出了基于改进CGAN网络的人脸图像生成方法。基于CGAN网络模型构建生成器和判别器，改进生成器结构，在UNet结构上扩充细节生成器，捕获输入数据的细节特征，提升生成器性能。添加空间自注意力机制，捕获输入的人脸五官的结构化特征，保证生成人脸的面部特征的结构化分布。设计损失函数，训练模型实现细节清晰、更为逼真的人脸生成。经实验验证表明，该方法能够根据输入的人类面部特征图有效地生成具有真实感的人脸图像。
参考文献（略）