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得益于計算機視覺的快速發展，人臉圖像復原技術可以僅利用人臉的輪廓來生成完整的人臉圖像。目前已有許多基于卷積神經網絡和生成對抗網絡等方法的人臉復原技術被提岀，它們可以利用部分破損的人臉圖像進行復原或者使用人臉輪廓直接生成人臉圖像。然而，使用這些技術復原后的人臉圖像在定性和定量分析時效果不夠理想，并且復原時存在諸多的條件限制。因此，文中提出了一種基于殘差生成對抗網絡的人臉圖像復原（FR-RGAN）方法，該方法借助深度卷積、殘差網絡和更小的卷積核，提升了模型性能，利用人臉的輪廓復原面部局部細節，使其更加生動地呈現出來。實驗結果表明，FR-RGAN在均方誤差、峰值信噪比和結構相似度指標上比 pix pix分別提高了8.7%，2.1%和9.6%，比無殘差方法分別提高了53.4%6，12.6%和30.1%。
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