Abstract-Sketch porträtt generation gynnar ett brett utbud av applikationer såsom digital underhållning och brottsbekämpning. Även om många insatser har ägnats åt denna uppgift, är flera frågor fortfarande olösta för att generera levande och detaljbevarande personliga skissporträtt. Till exempel, en hel del artefakter kan finnas i syntetisering hårnålar och glasögon, och textural detaljer kan gå förlorade i områden av hår eller mustasch. Dessutom är generaliseringsförmågan hos nuvarande system något begränsad eftersom de vanligtvis kräver noggrann insamling av ett lexikon med exempel eller noggrann inställning av funktioner/komponenter. I det här dokumentet presenterar vi ett nytt ramverk för representationslärande som genererar en end-to-end foto-sketch-kartläggning genom struktur- och texturdekomposition. I träningsstadiet sönderdela vi först indatabilden i olika komponenter beroende på deras representationsinnehåll (dvs. strukturella och texturala delar) med hjälp av ett förtränat konvolutionellt neuralt nätverk (CNN). Sedan använder vi ett grenat helt konvolutionellt neurala nätverk (BFCN) för att lära strukturella och texturala representationer, respektive. Dessutom designar vi en Sorterad Matching Mean Square Error (SM-MSE) metriska för att mäta texturmönster i förlustfunktionen. I skedet av skissåtergivning genererar vårt tillvägagångssätt automatiskt strukturella och texturala representationer för indatafotot och producerar slutresultatet via ett probabilistiskt fusionssystem. Omfattande experiment på flera utmanande riktmärken tyder på att vår strategi överträffar exempelbaserade syntesalgoritmer både vad gäller perceptuella och objektiva mätvärden. Dessutom har den föreslagna metoden också bättre generalisering förmåga över dataset utan ytterligare utbildning.
Ansiktsmärke och lokal afffintransform applicerades för att hantera pose variationer. Och REF föreslog en end-to-end foto-sketch kartläggning genom struktur och textur sönderdelning, som utnyttjade nonparametric föregående (dvs. genomsnitt av träningsskisser) och ansiktskomponenter för att hantera ljusvariationerna.
Content-Adaptive Sketch Portrait Generation by Decompositional Representation Learning
{'venue': 'IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society', 'journal': 'IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}