顔表情移動と合成に対する分割された意図表現とアイデンティティ特徴の効率的な統合【JST・京大機械翻訳】

Ali Kamran; Hughes Charles E.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202206276837232 整理番号：22P0141969

顔表情移動と合成に対する分割された意図表現とアイデンティティ特徴の効率的な統合【JST・京大機械翻訳】

An Efficient Integration of Disentangled Attended Expression and Identity FeaturesFor Facial Expression Transfer andSynthesis

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発行年： 2020年05月01日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年05月01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)

本論文では,ソース画像から生成された顔画像へのアイデンティティ漏洩問題を克服するために,交差被験者顔表情転送と合成プロセスに遭遇する課題として,注意ベース同一性保存的ネットワーク(AIP-GAN)を提案した。重要な洞察は,アイデンティティ保存ネットワークが,効率的な顔表情転送と合成のために,形状,外観,および表現情報を解き,構成できることである。特に,著者らのAIP-GANの発現符号器は,教師つき空間およびチャネルワイズ注意モジュールを用いて,その顔ランドマークを予測することにより,入力ソース画像から表現情報を解きほぐ。同様に,この自己監督された空間およびチャネルごとの注意モジュールを用いて,その組合せ固有形状および外見画像を推論することにより,入力ターゲット画像から,もつれた表現-診断同一性特徴を抽出した。両符号器の中間層によって符号化された表現とアイデンティティ情報を利用するために,著者らは,交差エンコーダ双線形プール操作を用いて,著者らの復号器の中間層によって学習された特徴とこれらの特徴を結合した。実験結果は,著者らのAIP-GANベースの技術の有望な性能を示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識

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