Ansiktsbilder i vilt tillstånd genomgår invärtes variationer, såsom poser, belysningar, ocklusioner och låga upplösningar, vilket orsakar stora utmaningar för ansiktesrelaterade applikationer. Detta dokument tar upp denna utmaning genom att föreslå en ny ram för djupt lärande som kan återställa den kanoniska synen på ansiktsbilder. Det minskar dramatiskt de intra-person varianserna, samtidigt som inter-person discriminativitet. Till skillnad från de befintliga ansiktsrekonstruktionsmetoder som antingen utvärderades i kontrollerad 2D-miljö eller använde 3D-information, lär sig vår strategi direkt omvandlingen från ansiktsbilder med en komplex uppsättning variationer i deras kanoniska vyer. På träningsstadiet, för att undvika den kostsamma processen att märka canonical-view bilder från utbildningen set för hand, har vi utformat en ny mätning för att automatiskt välja eller syntetisera en canonical-view bild för varje identitet. Som en ansökan, detta ansikte återvinning tillvägagångssätt används för ansikts v tillrification. Ansiktsdrag lär sig från de återvunna kanoniska ansiktsbilder genom att använda en ansiktskomponent-baserade konvolutionella neurala nätverk. Vårt tillvägagångssätt uppnår den toppmoderna prestandan på LFW-datauppsättningen
Mer nyligen, Zhu et al. REF lärde sig omvandlingen från ansiktsbilder under olika poser och ljusförhållanden till en kanonisk vy med ett djupt konvolutionsnätverk.
Recover Canonical-View Faces in the Wild with Deep Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}