多参照顔認識の融合戦略の思考【JST・京大機械翻訳】

Yashima Takuya; Narihira Takuya; Kojima Tamaki

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202203301476372 整理番号：22P0293370

多参照顔認識の融合戦略の思考【JST・京大機械翻訳】

Thinking the Fusion Strategy of Multi-reference Face Reenactment

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発行年： 2022年02月22日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月22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)

深層生成モデルの最近の進歩において,その頭部運動を含む人間顔を操作し制御することは,その広範囲の適用性のために多くの注意を引いている。その強い表現性にもかかわらず,モデルは,与えられた単一参照画像の顔を再構成または正確に作り出すことができないことは避けられない。既存の方法の大部分は,大量のデータから人間の顔の外観を学習することによってこの問題を軽減し,推論時間で現実的なテクスチャを生成する。どの生成モデルが学習するかを完全に頼るよりむしろ,複数の参照画像を用いた簡単な拡張が,生成品質を著しく改善することを示した。ここでは,1)公的に利用可能なデータセット上で再構成タスクを行う,2)複数人の頭部運動ビデオシーケンスからなる元のデータセット上での顔の動き移動,および3)新しく提案した評価メトリックを用いて,提案手法がより良い定量的結果を達成することを検証した。【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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