FACE AGING WITH CONDITIONAL GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORK

最新推荐文章于 2024-11-05 14:09:48 发布
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分类专栏： 年龄老化 文章标签： FACE AGING WITH CONDITIONAL GE 人脸老化 GAN
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相关介绍

Face aging又叫age synthesis和age progression。主要的应用领域包括跨年龄识别，寻找丢失儿童和娱乐。传统的人脸老化包括两种，基于原型设计方法和基于模型的方法。基于原型的方法在分好的年龄组里面求平均人脸，利用这些普遍变化进行人脸的老化处理。简单快速但是但是会产生不真实的图片。相反，基于模型的方法使用模型计算个体老化的机械化变化，如肌肉，皮肤和头盖骨方面的改变。但是需要收集同一个人在多个年龄段的人脸图片，收集数据非常耗时。

 

贡献：

本文主要的重点是身份保持得人脸老化

  1. 设计实现了Age-cGAN,是第一个用GAN网络生成指定年龄段的高质量合成图片
  2. 通过限制输出图片和原始图片在特征空间上的身份距离，”Identity-Preserving”优化latent vector。

 

给定一个y0岁的人脸x图片，寻找一个最佳的latent vector z*,使得x’=G(z*,ytarget)尽可能接近原来的图片。

生成器通过对输入z*进行简单的年龄变化生成目标年龄图片

年龄划分为6个类：0-18，19-29，30-39，40-49，50-59和6

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11-13 3161
最近在读关于人脸老化方面的论文，这是一篇发表在CVPR2018上的论文，原文链接。 水平有限，如有错误或者不妥之处，欢迎指正和交流。 目录 1、简介 2、相关工作 2.1 人脸老化 2.2 生成对抗网络 2.3 风格迁移 3、身份保持条件生成对抗网络 3.1 概述 3.2身份保持条件生成对抗网络 1、简介 论文提出了基于条件生成对抗网络的身份保持人脸老化网络（IPCG...
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01-11 2282
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weixin_37476937的博客
02-08 1380
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01-06 1598
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