计算机应用研究

作者：王健强,张珂,李培杰,

单位：华北电力大学a.电子与通信工程系;b.河北省电力物联网技术重点实验室,河北保定071003；

关键词：深度学习,生成对抗网络,人脸属性生成,人脸图像数据集,年龄,表情,妆容,

基金：国家自然科学基金资助项目(62076093,62206095,61871182)；中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2023JG002,2022MS078,2023JC006)；河北省省级科技计划资助项目(SZX2020034)；；

人脸属性合成技术旨在保留人脸面部图像身份信息的情况下，根据指定目标重建人脸属性，从而在源图像上合成具有全新属性的人脸。计算机视觉技术的发展为人脸属性合成技术提供了全新的解决方案。为此，从人脸属性合成数据集、传统和生成对抗网络（GAN）的合成网络以及人脸语义方面综述了人脸属性合成技术的发展。首先分析了人脸属性合成领域中传统方法和主流的深度学习方法，探讨基于GAN方法的发展现状，将基于GAN的人脸属性合成模型划分为有监督、无监督以及半监督三种，将人脸属性划分年龄、表情和妆容三大类语义，并对多种合成模型进行深入研究。其次，对典型的损失函数进行分析和总结，同时介绍了常用人脸属性数据集以及评价指标。最后介绍现有人脸属性合成方法面临的问题，并对该领域未来的发展提出展望。

来源：2025年第3期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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