Åldersprogression/regression är en utmanande uppgift på grund av den komplicerade och icke-linjära omvandlingen i människans åldrandeprocess. Många undersökningar har visat att både globala och lokala ansiktsdrag är nödvändiga för ansiktsrepresentation [1], men tidigare GAN-baserade metoder är främst inriktade på det globala inslaget i ålderssyntesen. För att utnyttja både global och lokal ansiktsinformation föreslår vi ett globalt och lokalt konsistent Age Generative Adversarial Network (GLCA-GAN). I vår generator, ett globalt nätverk lär sig hela ansiktsstrukturen och simulerar den åldrande trenden i hela ansiktet, medan tre avgörande ansiktsfläckar utvecklas eller regresseras av tre lokala nätverk som syftar till att imitera subtila förändringar av viktiga ansiktsunderregioner. För att bevara de flesta av detaljerna i ålder-attribute-irrelevant områden, vår generator lär sig resterande ansikte. Dessutom använder vi en identitet som bevarar förlusten för att bättre bevara identitetsinformationen, samt åldersbevarande förlust för att förbättra exaktheten i ålderssyntesen. En pixelförlust antas också för att bevara detaljerad ansiktsinformation om inmatningsytan. Vår föreslagna metod utvärderas på tre ansiktsåldrande dataset, dvs. CACD dataset, Morph dataset och FG-NET dataset. Experimentella resultat visar tilltalande resultat för den föreslagna metoden genom att jämföra med den senaste tekniken.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF föreslår ett globalt och lokalt konsistent åldersgenerativt Adversarial Network (GLCA-GAN) för att syntetisera bättre resultat.
Global and Local Consistent Age Generative Adversarial Networks
{'venue': '2018 24th International Conference on Pattern Recognition (ICPR)', 'journal': '2018 24th International Conference on Pattern Recognition (ICPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}