De två underliggande kraven för ansiktsförlopp, d.v.s. Åldrande noggrannhet och identitetspermanens, studeras inte väl i litteraturen. I detta dokument presenterar vi ett nytt generativt kontradiktoriskt nätverksbaserat tillvägagångssätt. Den modellerar separat begränsningarna för de inneboende subjektspecifika egenskaper och åldersspecifika ansiktsförändringar med avseende på förfluten tid, vilket säkerställer att de genererade ansikten presentera önskade åldrande effekter samtidigt hålla personliga egenskaper stabila. Dessutom, för att generera mer verklighetstrogna ansiktsdetaljer, hög nivå ålder-specifika funktioner förmedlas av syntetiserade ansikte uppskattas av en pyramidal kontraversarial discriminator på flera skalor, som simulerar åldrande effekter på ett finare sätt. Den föreslagna metoden är tillämplig på olika ansiktsprover i närvaro av variationer i pose, uttryck, makeup, etc., och anmärkningsvärt levande åldrande effekter uppnås. Både visuell trohet och kvantitativa utvärderingar visar att metoden främjar den senaste tekniken.
I REF, Det är en pyramid arkitektur av GANs för åldrande noggrannhet och identitet varaktighet.
Learning Face Age Progression: A Pyramid Architecture of GANs
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}