Sketch-baserad ansiktsigenkänning är en intressant uppgift inom vision och multimediaforskning, men det är ganska utmanande på grund av den stora skillnaden mellan ansiktsbilder och skisser. I detta dokument föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt för foto-sketch generation, som syftar till att automatiskt omvandla ansiktsbilder till detaljbevarande personliga skisser. Till skillnad från de traditionella modellerna som syntetiserar skisser baserade på en ordbok av exemplars, utvecklar vi ett helt konvolutionellt nätverk för att lära sig end-to-end foto-sketch kartläggning. Vår strategi tar hela ansikte bilder som indata och direkt genererar motsvarande skiss bilder med effektiv slutledning och lärande, där arkitekturen staplas av endast konvolutionella kärnor i mycket små storlekar. För att väl fånga personens identitet under foto-sketch transformation, definierar vi vårt optimeringsmål i form av gemensamma generativa diskriminativa minimering. I synnerhet, en diskriminerande legalisering term införlivas i foto-sketch generation, öka discriminabiliteten hos den genererade personen skisserar mot andra individer. Omfattande experiment på flera standardriktmärken tyder på att vår strategi överträffar andra state-of-the-arts i både photosketch generation och ansiktsskissverifiering.
Inspirerad av de breda tillämpningarna av konvolutionella neurala nätverk (CNN) i datorseende, REF utvecklat en CNN-baserad skiss-fotosyntes metod genom att ta hela ansiktet foto som ingångar och generera motsvarande hela ansikte skiss.
End-to-End Photo-Sketch Generation via Fully Convolutional Representation Learning
{'venue': "ICMR '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}