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基于对抗生成模型的人脸图像修复方法研究的任务书
题目：基于对抗生成模型的人脸图像修复方法研究
一、前言
人脸图像修复算法是计算机视觉领域中的一个重要问题，它可以用于恢复人脸图像中的损坏或丢失的部分。近年来，随着对抗生成网络（GAN）的出现，生成模型在人脸图像修复领域中得到了广泛的应用。对抗生成模型可以生成逼真的虚假图像，并且可以学习特定图像数据集的分布，在许多视觉任务中至关重要。本文研究基于对抗生成模型的人脸图像修复方法，探索如何有效地恢复人脸图像的缺失部分。
二、研究目的
1.探索对抗生成模型在人脸图像修复中的应用。
2.设计并实现基于对抗生成模型的人脸图像修复方法。
3.评估所提出的算法的性能，并与其他传统的人脸图像修复算法进行比较。
三、研究内容
1.阅读相关文献，研究已有的基于对抗生成模型的人脸图像修复方法。
2.分析不同的对抗生成模型，并选择适合人脸图像修复任务的模型。
3.收集人脸图像数据集，使用人为方式对图像进行随机删除和遮挡，以实现数据增强。
4.设计并实现基于对抗生成模型的人脸图像修复方法，包括生成器、鉴别器等模块。
5.对实现的算法进行评估，包括主客观评估。主观评估可以请人评估修复后的图像质量，客观评估可以使用PSNR、SSIM等指标进行评估。
6.与其他传统的人脸图像修复算法进行比较，分析所提出的算法的优势和不足。
四、可行性分析
1.资源条件：本研究需要大量计算资源以及相应的数据集。由于研究所需要的数据集较为特殊，可能需要自己收集或者购买。
2.技术条件：本研究涉及到深度学习等前沿技术，需要研究者熟悉和掌握相关领域的知识。
3.时间条件：本研究需要较长时间的实验与分析，因此研究者需要付出大量的时间和精力。
综上，本研究在技术和资源条件上具有可行性，但需要较长时间的付出。
五、预期成果
1.设计并实现基于对抗生成模型的人脸图像修复方法。
2.评估所提出的算法的性能，并与其他传统的人脸图像修复算法进行比较，分析算法的优劣。
3.发表相关论文，将研究成果推广到学术界和企业界。
六、研究计划及进度安排
1.第1-2个月：研究对抗生成模型，阅读相关文献，选择适合的模型。
2.第3-4个月：收集人脸图像数据集，并对图像进行删除、遮挡等操作以进行数据增强。
3.第5-7个月：设计并实现基于对抗生成模型的人脸图像修复方法，包括生成器、鉴别器等模块。
4.第8-9个月：对算法进行评估，包括主客观评估，并与其他传统的人脸图像修复算法进行比较。
5.第10-12个月：撰写论文，准备投稿，并进行研究成果的汇报和推广。
七、参考文献
1.Wang,Z.,Liu,Y.,Liu,S.,&Chang,S.F.(2018).Towardsreal-timeunsupervisedimage-to-imagetranslationwithgenerativeadversarialnetworks.InAdvancesinneuralinformationprocessingsystems(pp.719-729).
2.Yu,J.,Lin,Z.,Yang,J.,Shen,X.,Lu,X.,&Huang,T.S.(2018).Generativeimageinpaintingwithcontextualattention.InProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition(pp.5505-5514).
3.Yeh,R.A.,Chen,C.,YianLim,T.,Schwing,A.G.,Hasegawa-Johnson,M.,&Do,M.N.(2018).Semanticimageinpaintingwithdeepgenerativemodels.InProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(pp.5485-5493).
4.Liu,G.,Reda,F.A.,Shih,K.J.,Wang,T.C.,Tao,A.,&Catanzaro,B.(2018).Imageinpaintingforirregularholesusingpartialconvolutions.InEuropeanConferenceonComputerVision(pp.85-100).
5.Yang,C.,Lu,X.,Lin,Z.,Shechtman,E.,Wang,O.,&Li,H.(2017).High-resolutionimageinpaintingusingmulti-scaleneuralpatchsynthesis.InProceedingsoftheIEEEConferen