Ansiktsmarkeringar utgör den mest komprimerade representationen av ansikten och är kända för att bevara information såsom pose, kön och ansiktsstruktur som finns i ansiktet. Det finns flera verk som försöker utföra ansiktsrelaterade analysuppgifter på hög nivå baserat på landmärken. I detta arbete görs däremot ett försök att ta itu med det omvända problemet med att syntetisera ansikten från sina respektive landmärken. Det primära syftet med detta arbete är att visa att information som bevaras av landmärken (särskilt kön) kan förstärkas ytterligare genom att utnyttja generativa modeller för att syntetisera motsvarande ansikten. Även om problemet är särskilt utmanande på grund av sin illa placerade natur, tror vi att framgångsrik syntes kommer att möjliggöra flera tillämpningar som att öka prestandan av hög nivå ansikte relaterade uppgifter med hjälp av landmärkespunkter och utföra datauppsättning förstärkning. I detta syfte presenteras en ny metod för ansiktssyntes som kallas Gender Preserving Generative Adversarial Network (GP-GAN) och som styrs av kontradiktorisk förlust, perceptuell förlust och en könsbevarande förlust. Vidare föreslår vi en ny generator undernätverk UDeNet för GP-GAN som utnyttjar fördelarna med U-Net och DenseNet arkitekturer. Omfattande experiment och jämförelser med de senaste metoderna görs för att kontrollera den föreslagna metodens effektivitet.
Detta beslut riktar sig till Konungariket Spanien. REF använde en kombination av U-Net och DenseNet för att generera ansikten från landmärkena keypoints.
GP-GAN: Gender Preserving GAN for Synthesizing Faces from Landmarks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}