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基于神经网络的人脸重光照应用
信息与通信工程学院
The Application of Face Reillumination
终检评审通过
创新训练
520计算机科学技术
理论研究-科学技术
校级
生活中,人脸图片占据着日常生活照片的六成以上,目前市场上的大部分人脸应用还停留在人脸关键点检测和识别上面,在深层次的成像原理上面做编辑的应用很少,以此方法进行的人脸属性编辑在视觉真实感上跟现实场景中的人脸还是有一目了然的差别,其主要原因就是对于环境光照的估计准确度不高。 基于上述问题,我们使用近年兴起的神经网络方式利用互联网上大量的人脸数据进行模型训练从图片中提取光照信息,并在此基础上进行重光照。这种数据驱动的方式解决了传统方法无法解决的事情,使得人脸重光照上升到了更加真实的高度。
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项目负责人
涂培艺
2017级 信息与通信工程学院 通信工程
项目成员
赵行越
2017级 信息与通信工程学院 通信工程
指导老师
李思
人工智能学院 副教授
社交媒体
数字教育
医疗健康
评审老师
韩玉芬
信息与通信工程学院 高级工程师
数字教育
通信网络
智能制造
望育梅
人工智能学院 副教授
数字娱乐
通信网络
理论研究-科学技术
张彬
人工智能学院 副教授
社交媒体
医疗健康
智能交通
校外评审账号6
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理论研究-科学技术
其他
理论研究-理学基础
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