DeepFace：基于深度学习的面部生成
计算机视觉与模式识别
2017-01-10 v1
摘要
我们利用卷积神经网络（CNN）构建了一个系统，该系统既能根据多种不同的面部属性对面部图像进行分类，也能在给定一组期望的面部特征后生成新的面部。在第一节介绍问题并提供背景后，我们在第二节讨论了近期与图像生成相关的工作。在第三节中，我们描述了用于微调 CNN 的方法，以及一种受高斯混合模型启发的新颖方法，用于生成新图像。在第四节中，我们讨论了我们的工作数据集，并描述了预处理步骤及面部属性的处理方式。最后，在第五、第六和第七节中，我们阐述了实验与结果，并在后续章节进行总结。我们的分类系统测试准确率达到 82%。此外，我们的生成流程成功创建了形态良好的面部。
引用
@article{arxiv.1701.01876,
title = {DeepFace: Face Generation using Deep Learning},
author = {Hardie Cate and Fahim Dalvi and Zeshan Hussain},
journal= {arXiv preprint arXiv:1701.01876},
year = {2017}
}
备注
8 pages