基于深度学习的人脸图像生成研究

韩鹤; 高俊; 姚慧婷; 孟学尧; 林慧龙

doi:10.16009/j.issn.1009-5624.2026.03.013

信息记录材料 ›› 2026, Vol. 27 ›› Issue (3) : 43 -45. DOI: 10.16009/j.issn.1009-5624.2026.03.013

基于深度学习的人脸图像生成研究

韩鹤, 高俊, 姚慧婷, 孟学尧, 林慧龙

作者信息 +

Author information +

文章历史 +

PDF

摘要

针对因年龄增长等长时间跨度变化导致的人脸识别性能下降的问题，本文提出一种改进的生成对抗网络(GAN)模型。该模型采用编码器-解码器架构，通过多尺度特征金字塔提取面部语义信息，引入注意力机制强化关键区域表达，结合身份约束机制与多目标损失函数优化实现高质量图像生成。实验结果表明：该模型峰值信噪比(PSNR)达到28.76 dB,弗雷歇起始距离(FID)降至15.43,各项指标显著优于传统方法，为失踪人口追寻等应用提供了有效的技术支撑。