基于生成对抗网络与逆隐空间映射的含关键点人脸合成
图像与视频处理
2018-02-02 v1
摘要
面部关键点指的是人脸图像上基本面部点的定位。已有大量尝试从这些面部图像中检测这些点，然而从未有人尝试合成随机人脸并生成其对应的面部关键点。本文提出了一种在隐 Z 空间中增强数据集的框架，并应用于从 2D 人脸数据集生成对应关键点集的回归问题。已使用 BEGAN 框架从 CelebA 数据库训练人脸生成器。该生成器的逆通过使用 Adam 优化器实现，以生成与每个人脸图像对应的隐向量，并训练一个轻量级深度神经网络将隐 Z 空间向量映射到关键点空间。初步结果令人鼓舞，并提供了一种用额外中间样本增强标注图像数据集的通用方法。
引用
@article{arxiv.1802.00390,
title = {Face Synthesis with Landmark Points from Generative Adversarial Networks and Inverse Latent Space Mapping},
author = {Shabab Bazrafkan and Hossein Javidnia and Peter Corcoran},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.00390},
year = {2018}
}