复合因素影响下嫌疑人发型变化的深度模拟

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摘 要：年龄、伪装等复合因素影响下，命案积案中嫌疑人的相貌、发型等体貌特征变化具有明显的不确定性。针对上述问题，提出双重风格迁移生成对抗网络（dual style transfer generative adversarial network，DstGAN）对人像发型变化进行模拟。首先，设计了双重StyleGAN生成器，借助人像年龄化模型，将人像年龄化信息与发型变化相结合，提高客观因素影响下发型模拟结果的真实度。（剩余14070字）

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