Ansikte åldrande, vilket gör åldrande ansikten för en insats ansikte, har väckt stor uppmärksamhet i multimedia forskning. Nyligen, flera villkorliga Generativa Adversarial Nets (Gans) baserade metoder har uppnått stor framgång. De kan generera bilder som passar den verkliga ansiktsfördelningen beroende på varje enskild åldersgrupp. Dessa metoder lyckas dock inte fånga upp övergångsmönster, t.ex. gradvisa förändringar i form och struktur mellan angränsande åldersgrupper. I detta dokument föreslår vi en ny Contextual Generative Adversarial Nets (C-GN) för att specifikt ta hänsyn till den. C-Gans består av ett villkorat omvandlingsnätverk och två diskriminerande nätverk. Det villkorliga omvandlingsnätverket imiterar åldrandeprocessen med flera speciellt utformade restblock. Det åldersdiskriminerande nätverket vägleder det syntetiserade ansiktet för att passa den verkliga villkorliga fördelningen. Övergången mönster diskriminerande nätverk är ny, syftar till att skilja de verkliga övergångsmönster med de falska. Det fungerar som en extra legalisering term för den villkorliga omvandlingen nätverk, säkerställa de genererade bildpar för att passa motsvarande verkliga övergång mönster distribution. Experimentella resultat visar att den föreslagna ramen ger tilltalande resultat genom att jämföra med den senaste och verkliga sanningen. Vi observerar också prestandavinster för kors-ålders ansiktsverifiering.
Till exempel Liu et al. I REF föreslogs ett kontextuellt generativt kontradiktoriskt nät (C-GAN) som explicit utnyttjar övergångsmönster mellan angränsande åldersgrupper.
Face Aging with Contextual Generative Adversarial Nets
{'venue': "MM '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}