Fotorealistisk ansiktsuttryck syntes från enstaka ansikte bild kan i stor utsträckning tillämpas på ansikte igenkänning, data förstärkning för känslor igenkänning eller underhållning. Detta problem är utmanande, delvis på grund av en knapphet av märkta ansiktsuttryck data, vilket gör det svårt för algoritmer att disambiguera förändringar på grund av identitet och förändringar på grund av uttryck. I detta dokument föreslår vi den villkorliga skillnaden mot en autoencoder (CDAAE) för ansiktsuttryckssyntes. CDAAE tar en ansiktsbild av en tidigare osynlig person och genererar en bild av den personens ansikte med en mål känsla eller ansiktsaction enhet (AU) etikett. CDAAE lägger till en feedforward-sökväg till en autoenkoderstruktur som ansluter lågnivåfunktioner vid kodaren till funktioner på motsvarande nivå vid dekodern. Det hanterar problemet med disambiguating förändringar på grund av identitet och förändringar på grund av ansiktsuttryck genom att lära sig att generera skillnaden mellan låg nivå funktioner i bilder av samma person men med olika ansiktsuttryck. CDAAE-strukturen kan användas för att skapa nya uttryck genom att kombinera och interpolera mellan ansiktsuttryck/aktionsenheter inom träningssetet. Våra experimentella resultat visar att CDAAE kan bevara identitetsinformation när man skapar ansiktsuttryck för osynliga ämnen mer troget än tidigare metoder. Detta är särskilt fördelaktigt vid utbildning med små databaser.
Zhou m.fl. I REF föreslogs en villkorlig skillnad mot automatisk autoenkoder (CDAAE) för att skapa ansikten som är beroende av känslotillstånd eller AU-etiketter.
Photorealistic facial expression synthesis by the conditional difference adversarial autoencoder
{'venue': '2017 Seventh International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction (ACII)', 'journal': '2017 Seventh International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction (ACII)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}