近日，我校tyc3556太阳集团城2018级研究生张宪在人工智能团队李孝杰副教授的指导下完成的研究成果“基于生成对抗网络的通过人脸信息预测与融合作为指导信息的人脸补全”（Face inpainting based on GAN by facial prediction and fusion as guidance information），被顶级期刊Applied Soft Computing (中科院一区，IF=6.725)收录，研究生张宪为第一作者，李孝杰副教授为通讯作者，tyc3556太阳集团城为第一署名单位。

该项研究提出了通过预测人脸的结构、内容和轮廓信息并加以融合指导人脸补全FIFPNet方法。该方法是基于two-stage的方式完成人脸补全，在stage-I中，完成人脸信息的预测与融合，并填充人脸内容，在stage-II中，将stage-I中的补全结果和融合信息送入Stage-II，完成精细的人脸修复。该方法的结果超越了当前该领域的SOTA方法，具有优异的补全结果。

图1 FIFPNet的网络结构图

文章信息：Xian Zhang*, Canghong Shi, Xin Wang, Xi Wu, Xiaojie Li**, Jiancheng Lv, Imran Mumtaz. Face inpainting based on GAN by facial prediction and fusion as guidance information[J]. Applied Soft Computing, 2021: 107626.

* first author

** Corresponding author