西甘 swMATH编号： 42593 软件作者： 徐志忠；林嘉文；苏翁泰；吉恩·张 描述： SiGAN：暹罗生成性对抗网络，用于保持面部幻觉的身份。尽管生成性对抗网络（GAN）可以从低分辨率（LR）人脸中产生真实感照片的高分辨率（HR）人脸幻觉，但它们不能保证保留幻觉HR人脸的身份，使得HR人脸难以识别。为了解决这个问题，我们提出了一种连体GAN（SiGAN）来重建HR人脸，这些人脸在视觉上与对应的身份相似。在暹罗网络的顶部，提出的SiGAN由一对两个相同的发生器和一个鉴别器组成。我们以成对的方式将重建误差和身份标签信息合并到SiGAN的损失函数中。通过迭代优化SiGAN的生成对和鉴别器的损失函数，我们不仅可以实现照片真实感人脸重建，而且可以确保重建的信息对身份识别有用。实验结果表明，SiGAN在客观人脸验证性能上明显优于现有的人脸幻觉GAN，同时实现了照片真实感重建。此外，对于训练中未包含的未知身份的输入LR人脸，SiGAN仍然可以做得很好。 主页： https://arxiv.org/abs/1807.08370 源代码： https://github.com/jesse1029/SiGAN公司 依赖项： 蟒蛇 相关软件： GAN-GAN网关;比根;StackGAN公司;InfoGAN公司;github;OpenFace（开放面） 引用于： 3文件 标准条款 1出版物描述软件，包括1出版物在zbMATH中 年份 SiGAN：暹罗生成性对抗网络，用于保持面部幻觉的身份。 Zbl 07123119号徐志忠;林嘉文;苏翁泰;Cheung，基因 2019 全部的 前5名12位作者引用 1 莱杰拉·巴蒂纳 1 吉恩·张 1 范平宜 1 徐志忠 1 孔一楠 1 林嘉文 1 刘晓阳 1 奈拉·穆赫塔尔 1 斯捷潘·皮切克 1 她，芮 1 苏翁泰 1 王晓东 2篇连载文章中引用 1 IEEE信号处理汇刊 1 IEEE图像处理汇刊 在2个字段中引用 三 信息与通信理论、电路（94-XX） 1 计算机科学（68至XX） 按年份列出的引文