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龙图腾网恭喜上海大学申请的专利基于像素级对齐生成对抗网络的人脸老化系统及建立方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115035007B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210478631.9，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权基于像素级对齐生成对抗网络的人脸老化系统及建立方法是由武星设计研发完成，并于2022-05-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于像素级对齐生成对抗网络的人脸老化系统及建立方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于像素级对齐生成对抗网络的人脸老化系统及建立方法，依次包括任务模块、人脸图像预处理模块、人脸特征提取模块、年龄估计模块和人脸合成模块；采用基于有序回归的年龄估计方法来保证合成人脸在目标年龄范围内，将残差网络结构引入卷积神经网络中进行人脸特征提取，来保证人脸的身份一致性，另外还加入了像素级损失减少背景噪声带来的误差，提高合成图像的质量，相较于现阶段已有的人脸老化方法，本发明提出的像素级对齐生成对抗网络模型在实际应用中优势明显。

本发明授权基于像素级对齐生成对抗网络的人脸老化系统及建立方法在权利要求书中公布了：1.一种基于像素级对齐生成对抗网络的人脸老化系统，其特征在于，依次包括任务模块、人脸图像预处理模块、人脸特征提取模块、年龄估计模块和人脸合成模块；任务模块：用于人脸图像采集及任务发出，使用相机或者手持摄影设备进行人脸图像的采集以及输入人脸老化任务；人脸图像预处理模块：用于对输入的人脸图像进行人脸区域的检测和裁剪，输出人脸本身；人脸特征提取模块：对预处理后的人脸图像，利用更深层次的训练后特征提取网络ResNet50进行人脸特征提取，得到人脸图像的特征图用于表征人脸；年龄估计模块：对预处理后的人脸图像，采用基于有序回归的年龄估计框架排序一致性回归，用于将人脸老化结果分布在预期的年龄范围内；人脸合成模块：预处理后的人脸图像、年龄估计和特征提取结构送入人脸合成模块，合成满足目标需求的人脸图像；所述人脸合成模块中人脸合成训练，通过条件生成对抗网络结合年龄估计、身份特征保持和背景去噪对人脸合成进行训练；给定输入图像xs,年龄标签ys，以及目标年龄yt，最终目标是合成具有yt年龄特征的人脸图像xt；首先采用条件生成对抗网络来生成输入图像xs的目标年龄图片xt，输入图像xs、年龄标签ys、目标年龄标签yt，即：xt＝Gxs,ys,ytG代表用于生成特定年龄段人脸图像的生成器；针对年龄估计任务，将经过生成器生成的人脸xt作为一个用于年龄估计的CNN网络AE的输入，则有：yt'＝AExt欧式距离计算进行预估，估算公式： 针对身份特征保持，即保证生成的人脸与源人脸被识别为同一个人，采用ResNet50作为特征提取器的主干网络，提取到xs和xt的特征图分别为fts和ftt，另外为了使得年龄估计任务更好的适应于不同的人脸，在ResNet50主干网络后接两层全连接层和一层softmax层作为一个年龄分类器，其ResNet50结构与身份特征保持任务共享参数：Lidentity＝MSEfts,ftt；针对背景去噪任务，旨在将训练生成器的关注点转移到更细粒度的像素级上，目标是缩小源图像与生成图像之间每个像素点值的差距，则有： 其中表示估计年龄和真实年龄ys之间的误差，w、h和c分别对应图像的宽、高和通道数；接下来，将得到的目标人脸xt送入一个判别器D，判别器会为输入图像打分，越真实的图像得分越高。

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