Abstract-I detta papper presenterar vi en kompositionell och dynamisk modell för ansiktsåldrande. Den sammansatta modellen representerar ansikten i varje åldersgrupp genom en hierarkisk och-eller graf, där och noder sönderdela ett ansikte i delar för att beskriva detaljer (t.ex., hår, rynkor, etc.) avgörande för åldersuppfattning och eller noder representerar en stor mångfald av ansikten genom alternativa val. Sedan ett ansikte instans är en tvärgående av And-Or graf-parse grafen. Ansiktets åldrande är modellerat som en Markov process på parse graf representation. Vi lär oss parametrarna för den dynamiska modellen från en stor kommenterad ansiktsdata uppsättning och stochasticity av ansiktet åldrande modelleras i dynamiken explicit. Baserat på denna modell, föreslår vi ett ansikte åldrande simulering och förutsägelse algoritm. Omvänt utvecklas också en automatisk åldersuppskattningsalgoritm under denna representation. Vi studerar två kriterier för att utvärdera åldrandets resultat med hjälp av mänskliga perceptionsexperiment: 1) exaktheten i simuleringen: om de gamla ansiktena uppfattas av den avsedda åldersgruppen, och 2) bevarandet av identiteten: om de gamla ansiktena uppfattas som samma person. Kvantitativ statistisk analys validerar prestandan hos vår åldrande modell och åldersuppskattningsalgoritm.
Suo m.fl. REF presenterade kompositionella och dynamiska modeller som sönderdela ett ansikte i delar och representera ansiktet åldrande processdynamik som en första-order Markov kedja på glesa grafer.
A Compositional and Dynamic Model for Face Aging
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}