Modellering av ansiktet åldrande processen är en utmanande uppgift på grund av stora och icke-linjära variationer närvarande i olika stadier av ansiktsutveckling. Detta dokument presenterar en djup modell strategi för ansikts åldersprogression som effektivt kan fånga den icke-linjära åldrandeprocessen och automatiskt syntetisera en serie av åldersprogresserade ansikten i olika åldersintervall. I detta tillvägagångssätt upplöser vi först den långsiktiga tidsålderns utveckling i en sekvens av kortsiktiga förändringar och modellerar den som en ansiktssekvens. Temporal Deep Restrikted Boltzmann Machines baserade åldersprogressionsmodell tillsammans med prototypens ansikten konstrueras sedan för att lära sig åldrandets omvandling mellan ansikten i sekvensen. Dessutom, för att förbättra rynkor i ansiktet i senare åldersintervall, är rynkmodellerna ytterligare konstruerade med hjälp av Restrikted Boltzmann Machines för att fånga deras variationer i olika ansiktsregioner. I det sista steget beaktas också geometriska begränsningar för mer konsekventa åldersprogresserade resultat. Den föreslagna metoden utvärderas med hjälp av olika ansiktsåldrande databaser, d.v.s. FG-NET, Cross-Age Celebrity Dataset (CACD) och MORPH, och vår insamlade storskaliga åldrande databas som heter AginG Faces in the Wild (AGFW). Dessutom, när mark-sanning ålder inte är tillgänglig för indata bild, vårt föreslagna system kan automatiskt uppskatta åldern på indata ansikte innan åldrandet används.
Temporal och Spatial Restrikted Boltzmann Machines (TRBM) infördes i REF för att representera den icke-linjära åldrandeprocessen, med geometriska begränsningar, och att modellera en sekvens av referensansikten samt rynkor av vuxna ansikten.
Longitudinal Face Modeling via Temporal Deep Restricted Boltzmann Machines
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}