Ansiktsförlopp, som syftar till att förutsäga framtidens utseende, är viktigt för olika ansökningar och har fått stor uppmärksamhet. Befintliga metoder och datamängder är begränsade när det gäller att undersöka effekterna av yrken som kan påverka det personliga utseendet. I den här artikeln introducerar vi först ett arbetsansikte åldrande dataset för att studera påverkan av yrken på utseendet. Det omfattar fem yrken, som möjliggör utveckling av nya algoritmer för åldersprogression och underlätta framtida forskning. För det andra föreslår vi ett nytt arbetsmedvetet nätverk för åldrande i ansiktet, som lär sig människans åldrandeprocess under olika yrken. Två faktorer beaktas i vår åldrande process: personlighetsbevarande och visuellt rimlig strukturförändring för olika yrken. Vi föreslår personligt nätverk med personlig förlust i djup autoencoder nätverk för att hålla personliga ansiktsegenskaper, och yrkeskunniga kontrariska nätverk med yrkeskunniga kontrarimal förlust för att få mer realistiska texturförändringar. Experimentella resultat visar på fördelarna med den föreslagna metoden genom att jämföra med andra state-of-the-art åldersprogressionsmetoder.
Dessutom Zhou et al. REF hävdade att information om yrket kan påverka den personliga åldrandeprocessen och föreslog ett arbetsmedvetet och kontradiktoriskt nätverk för åldrande.
Personalized and Occupational-aware Age Progression by Generative Adversarial Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}