作为拼图的人脸图像:基于生成对抗网络机器的组合式人脸感知
计算机视觉与模式识别
2021-03-12 v1 机器学习
摘要
人机交互(HRI)的一个重要目标是使机器达到接近人类水平的人脸感知。机器学习与人类智能的重要区别之一在于缺乏组合性。本文提出一种新方案,使生成对抗网络学习由较小部件组成的人脸图像分布。这带来了更灵活的机器人脸感知,以及对训练外样本更易泛化。我们证明该模型能够通过生成各部件并将其拼合来产出逼真的高质量人脸图像。此外,我们证明该模型学习了面部部件间的关系及其分布。因此,特定面部部件可在生成的人脸图像间互换。
引用
@article{arxiv.2103.06331,
title = {Face Images as Jigsaw Puzzles: Compositional Perception of Human Faces for Machines Using Generative Adversarial Networks},
author = {Mahla Abdolahnejad and Peter Xiaoping Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.06331},
year = {2021}
}