Trots de senaste framstegen i ansiktsigenkänning med hjälp av djup inlärning, allvarliga noggrannhet droppar observeras för stora pose variationer i okonstruerade miljöer. Inlärning poseinvariant funktioner är en lösning, men behöver dyrt märkta storskaliga data och noggrant utformade funktioner lärande algoritmer. I detta arbete fokuserar vi på frontaliserande ansikten i det vilda under olika huvudposer, inklusive extrema profilvyer. Vi föreslår en ny djup 3D Morphable Model (3DMM) conditioned Face Frontalization Generative Adversarial Network (GAN), som kallas FF-GAN, för att generera neutrala huvudpose ansiktsbilder. Vårt ramverk skiljer sig från både traditionella GAN och 3DMM-baserade modeller. Inkorporera 3DMM i GAN strukturen ger form och utseende tidigare för snabb konvergens med mindre träningsdata, samtidigt som den stöder end-to-end utbildning. Den 3DMMkonditionerade GAN använder inte bara discriminator och generator förlust men också en ny maskerad symmetri förlust för att behålla visuell kvalitet under ocklusioner, förutom en identitetsförlust för att återvinna hög frekvens information. Experiment på ansikte erkännande, landmärke lokalisering och 3D rekonstruktion visar konsekvent fördelen med vår frontaliseringsmetod på ansikten i vilda dataset. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
Yin m.fl. REF inför en 3DMM-rekonstruktionsmodul i den föreslagna FF-GAN-ramen för att ge bättre form och utseende innan.
Towards Large-Pose Face Frontalization in the Wild
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}