1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）
一、 课题目的及意义近年来，图像生成在深度学习实用化技术中占有重要的地位，其目的是尽可能多地细节完善图像以及按照需求生成对应的图像，提供更可靠地信息。
本课题要求能够利用生成对抗网络进行较为合理的人脸图片复原。
虽然 gan 在图像处理领域已取得了瞩目的研究成果，但是现有的很多网络模型还是根据噪声随机生成图像的，对于根据不同条件生成特定图像的问题还需进一步研究。
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2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案
２．本课题要研究或解决的问题和拟采用的研究手段（途径）： 要研究或解决的问题本课题将结合文本生成图像技术，进行深入的工程原理分析，将文本信息作为首层输入，从而搭建生成器和判别器网络，并进行交替训练，直至二者都收敛，生成预测人脸图像，并与真实验证集相比对，判断对抗网络的效果。
预期通过给定的目击者对嫌疑人面部的自然语言描述，生成嫌疑人面部特征的预测，方便公安部门办案。
数据集将通过查找相应的开源面部特征数据集。
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