LEGAN:人間の知覚判断による指向性照明と顔表情のもつれた操作【JST・京大機械翻訳】

Banerjee Sandipan; Joshi Ajjen; Mahajan Prashant; Bhattacharya Sneha; Kyal Survi; Mishra Taniya

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202203279493195 整理番号：21P0052222

LEGAN:人間の知覚判断による指向性照明と顔表情のもつれた操作【JST・京大機械翻訳】

LEGAN: Disentangled Manipulation of Directional Lighting and Facial Expressions by Leveraging Human Perceptual Judgements

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発行年： 2020年10月03日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年06月18日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

照明と表情の極端な変動に一般化する顔解析システムは,自然調理合成データを用いて潜在的に軽減できる困難な問題である。対訓練データを必要とせずに,顔画像における照明と表現を同時に操作するための知覚的品質判断を利用する新しい合成フレームワークであるLEGANを提案した。LEGANは照明と表現部分空間を解き,所望の出力画像にアップスケーリングする前に特徴空間で変換を行う。合成画像の忠実度は,複数の合成手法を用いた顔画像で訓練された知覚的品質推定モデルと,補助識別子としてLEGANフレームワークへのそれらのクラウドソース自然度評価の統合によってさらに洗練される。FIDおよびLPIPSのような客観的計量を用いて,LEGANは,照明および発現合成に対するStarGANおよびStarGAN-v2のような一般的なGANモデルと比較して,より高い品質顔画像を生成することを示した。また,LEGANと他のGANモデルで合成した画像を用いて知覚研究を行い,著者らの品質評価と視覚忠実度の間の相関を示した。最後に,表現認識と顔検証タスクのための訓練データ増強者としてのLEGANの有効性を実証した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般 , パターン認識

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