Ansiktsuttryck syntes har dragit mycket uppmärksamhet inom området datorgrafik och mönsterigenkänning. Den har i stor utsträckning använts i ansiktsanimering och ansiktsigenkänning. Det är dock fortfarande utmanande på grund av den höga semantiska närvaron av stora och icke-linjära geometrivariationer i ansiktet. I detta dokument föreslås en Geometri-Guided Generative Adversarial Network (G2-GAN) för kontinuerligt-justerande och identitetsbevarande ansiktsuttryck syntes. Vi använder ansiktsgeometri (bildpunkter) som ett kontrollerbart tillstånd för att styra ansiktsstruktursyntes med specifika uttryck. Ett par generativa kontradiktoriska subnätverk tränas gemensamt mot motsatta uppgifter: borttagning av uttryck och syntes av uttryck. De parade nätverken bildar en kartcykel mellan neutrala uttryck och godtyckliga uttryck, med vilka det föreslagna tillvägagångssättet kan genomföras bland oparade data. De föreslagna parade nätverken underlättar också andra tillämpningar såsom ansiktsöverföring, interpolering av uttryck och ansiktsigenkänning. Experimentella resultat på flera ansiktsuttrycksdatabaser visar att vår metod kan generera övertygande perceptuella resultat på olika uttrycksredigeringsuppgifter.
Sång och al. I REF föreslogs ett Geometristyrt Generativt Adversarial Network (G2GAN), som tillämpar information om ansiktsgeometri för att styra överföringen av ansiktsuttryck.
Geometry Guided Adversarial Facial Expression Synthesis
{'venue': "MM '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}