Om jag ger dig en ansiktsbild av min (utan att berätta den faktiska åldern när jag tog bilden) och en stor mängd ansiktsbilder som jag kröp (innehåller märkta ansikten i olika åldrar men inte nödvändigtvis parade), kan du visa mig hur jag skulle se ut när jag är 80 eller hur jag var när jag var 5?" Svaret är förmodligen ett "nej". De flesta befintliga ansiktsåldrande verk försöker lära sig omvandlingen mellan åldersgrupper och därmed skulle kräva parade prover samt den märkta frågebilden. I detta dokument tittar vi på problemet ur ett generativt modelleringsperspektiv så att inga parade prover krävs. Dessutom, med tanke på en omärkt bild, den generativa modellen kan direkt producera bilden med önskad ålder attribut. Vi föreslår en villkorlig adversarial autoencoder (CAAE) som lär sig ett ansiktsgrenrör, traversing på vilken jämn ålder progression och regression kan realiseras samtidigt. I CAAE, är ansiktet först kartlagt till en latent vektor genom en convolutional encoder, och sedan vektorn projiceras till ansiktet mångfald villkorad av ålder genom en dekonvolutional generator. Den latenta vektorn bevarar personliga ansiktsdrag (dvs personlighet) och ålderstillståndet kontrollerar progression vs regression. Två kontradiktoriska nätverk påtvingas kodaren och generatorn, respektive tvingar till att generera mer fotorealistiska ansikten. Experimentella resultat visar på den tilltalande prestandan och flexibiliteten i den föreslagna ramen genom att jämföra med den senaste och verkliga sanningen.
Zhang m.fl. REF presenterade ett villkorligt kontradiktoriskt autoencoder-nätverk (CAAE) för att lära sig ett ansiktsgrenrör.
Age Progression/Regression by Conditional Adversarial Autoencoder
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}