Det har nyligen visat sig att Generativa Adversarial Networks (Gans) kan producera syntetiska bilder av exceptionell visuell trohet. I detta arbete föreslår vi den första GAN-baserade metoden för automatisk ansiktsåldring. I motsats till tidigare verk som använder GANs för att förändra ansiktsattribut, betonar vi särskilt att bevara den ursprungliga personens identitet i den gamla versionen av hans/hennes ansikte. I detta syfte introducerar vi ett nytt tillvägagångssätt för "Identitetsbevarande" optimering av GAN:s latenta vektorer. Den objektiva utvärderingen av de åldrade och föryngrade ansiktsbilder som blir resultatet av den senaste ansiktsigenkänningen och åldersuppskattningen visar den föreslagna metodens stora potential.
Antipov m.fl. REF föreslår en variant av GAN för ansiktsåldrande.
Face aging with conditional generative adversarial networks
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}