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利用生成對抗網絡（ generative adversarial network，GAN進行標準上半身人像的合成，從普通人像照片中截取部分區域得到面部對齊后的標準化上半身合成圖像，處理后的標準化人像實現了目標主體與背景的分離，可以有效地優化目標識別和分割算法的結果。圖像的合成過程分為2個主要步驟，首先利用圖像特征識別人臉并截取頭部區域，然后以裁切后的頭部區域為中心進行上半身人像的合成，得到人臉特征點及頭部區域對齊后的上半身合成圖像。該算法可以有效地從背景中分離人像區域，利用合成后的圖像進行圖像分割和評價，可以避免圖像背景對于圖像識別主體的干擾。通過自有數據集驗證了該算法可以改善分割算法的精確度、召回率和F值，最終合成人臉圖像的 Facenet平均距離及標準差相比現有的人臉圖像正則化算法均有減小，通過在 celeb及LFW等通用數據集上的驗證測試，顯示出算法具有良好的通用性和適應性，該算法可以廣泛適用于人像照片的主體提取和人像合成，作為分割和識別等應用的前置步驟。
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