《表1 AR,MultiPIE,FERET,LFW数据集上各模型的指标结果》
注:*表示同数据集下指标表现最优的算法。
从指标结果上看,在大部分数据集上本文的方法都明显好于另外两种方法(表1),只有在MultiPIE数据集上比DF-GAN差,但是差距不大。图6中,从视觉效果上看,CycleGAN能去除大部分网纹但是有些还能看到网纹痕迹,DF-GAN去除网纹过后几乎看不到网纹的痕迹,但是修复后的图片有些模糊纹理信息消失,与真实图片相比存在色差。无论是纹理还是色差,图像修复后本文模型的结果与原图最为接近。
图表编号 | XD00302500 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.11.25 |
作者 | 张柯、白富生、吴至友、皮家甜、赵立军 |
绘制单位 | 智慧金融与大数据分析重庆市重点实验室、智慧金融与大数据分析重庆市重点实验室、智慧金融与大数据分析重庆市重点实验室、重庆师范大学计算机与信息科学学院、智慧金融与大数据分析重庆市重点实验室、智慧金融与大数据分析重庆市重点实验室、马上消费金融股份有限公司 |
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