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J-GLOBAL ID：201802260994197744   整理番号：18A2232625

潜在空間逆数変分自動符号器による顔属性編集【JST・京大機械翻訳】

Facial Attribute Editing by Latent Space Adversarial Variational Autoencoders

著者 (4件)： Li Defang (School of Mathematics, Sun Yat-sen University, Guangzhou, China) ,  Zhang Min (School of Mathematics, Sun Yat-sen University, Guangzhou, China) ,  Chen Weifu (School of Mathematics, Sun Yat-sen University, Guangzhou, China) ,  Feng Guocan (School of Mathematics, Sun Yat-sen University, Guangzhou, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICPR  ページ： 1337-1342  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究は,関心のある特定の属性を操作することによって,顔画像を編集する問題に焦点を合わせた。指定された顔属性に関する潜在的表現を学習するために,変分自動符号器(VEEs)と生成的な敵ネットワーク(Gans)を組み合わせることによって,新しい属性非もつれ生成モデルを提案した。提案したモデルにおいて,2つの深いマッピングのみが含まれている。すなわち,符号器と復号器,同様に,VAEsの文脈における対応物と同様である。エンコーダによってマップされた潜在空間は,スタイル空間と属性空間の2つの部分に分割される。前者は,アイデンティティ,位置,照明,背景などの属性非関連因子を表す。後者は,毛髪の色,性別,ガラスの有無などの属性を表し,各次元は一つの単一属性を表す。識別目的として符号器の出力に関する制約に関して,符号器はサンプルを識別することが期待される識別子として機能するだけでなく,サンプルが特定の属性を持つか否かを識別できる属性分類器としても機能できる。VAEsにおける再構成とKullback-Leibler(KL)発散正則化損失を組み合わせて,潜在空間における形式と属性のために定義した敵の訓練損失を導入して,それは,分布が潜在空間における実際のデータ分布に近い画像を生成するために提案したモデルを駆動した。最後に,このモデルをCelebAデータセット上で評価し,実験結果により,顔属性の分離および高品質顔画像の生成におけるその有効性を示した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 正則化 ,  顔画像 ,  ガラス ,  画像 ,  *変分法 ,  *編集 ,  *符号器 ,  ネットワーク ,  復号器 ,  再構成 ,  有効性 ,  性別 ,  アイデンティティ ,  生成モデル
準シソーラス用語： 識別子 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 逆数 ,  変分 ,  符号器 ,  顔 ,  属性 ,  編集