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J-GLOBAL ID：202002290599951050   整理番号：20A2526324

寿命年齢変換合成【JST・京大機械翻訳】

Lifespan Age Transformation Synthesis

著者 (5件)： Or-El Roy (University of Washington, Seattle, USA) ,  Sengupta Soumyadip (University of Washington, Seattle, USA) ,  Fried Ohad (Stanford University, Stanford, USA) ,  Shechtman Eli (Adobe Research, Seattle, USA) ,  Kemelmacher-Shlizerman Ira (University of Washington, Seattle, USA)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12351  ページ： 739-755  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 著者らは,単一光年齢進行と回帰の問題を,どのように人々が将来,または,それらが過去にどう見えるかの予測に取り組む。ほとんどの既存の熟成法は,テクスチャの変化,ヒトの老化と成長過程の間に起こる頭部形状における変態を追い越えることに限定される。これは,成人の高齢者への加齢に対する以前の方法の適用性を制限し,子供の写真へのそれらの方法の応用は,品質結果を生じなかった。学習された潜在空間モデルが連続双方向エージングプロセスである,新しいマルチドメイン画像-画像生成敵対ネットワークアーキテクチャを提案する。ネットワークをFFHQデータセット上で訓練し,年齢,性別および意味セグメンテーションをラベルした。固定年齢クラスを,連続年齢変換を近似するアンカーとして使用した。このフレームワークは,ヘッドのテクスチャと形状の両方を修正する単一写真から0~70年代の全頭部ポートレートを予測することができる。多様な写真とデータセットに関する結果を示し,最先端の状態に対して顕著な改善を示した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *セグメンテーション ,  ネットワーク ,  熟成 ,  ヒト ,  適応性 ,  子供 ,  成長段階 ,  画像合成 ,  ネットワークアーキテクチャ
準シソーラス用語： 敵意 ,  ポートレイト ,  空間モデル ,  マルチドメイン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 寿命 ,  年齢