基于深度强化学习的视频中人脸自动老化
计算机视觉与模式识别
2019-04-25 v2
摘要
本文提出一种利用深度强化学习在视频序列中自动合成年龄递进人脸图像的新方法。所提方法对给定对象在视频帧间的人脸结构与纵向人脸老化过程进行连贯建模。该方法是利用来自深度卷积神经网络的深度特征提取，通过长期奖励的强化学习函数进行优化的。与以往只能从单张输入图像合成人脸老化相似像的方法不同，所提方法能够在视频中实现人脸相似像的年龄递进，并在各帧间一致地合成人脸特征。此外，深度强化学习方法保证了年龄递进后输入人脸的视觉身份得以保留。在我们新收集的老化人脸数据库 AGFW-v2 上的视频结果，展示了所提方案在老化人脸质量、时间平滑度以及跨年龄人脸验证方面的优势。
引用
@article{arxiv.1811.11082,
title = {Automatic Face Aging in Videos via Deep Reinforcement Learning},
author = {Chi Nhan Duong and Khoa Luu and Kha Gia Quach and Nghia Nguyen and Eric Patterson and Tien D. Bui and Ngan Le},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.11082},
year = {2019}
}
备注
CVPR2019 Camera Ready, https://face-aging.github.io/RL-VAP/