几何引导的对抗式面部表情合成
计算机视觉与模式识别
2017-12-12 v1
摘要
面部表情合成在计算机图形学与模式识别领域引起了广泛关注，并已广泛用于人脸动画与识别。然而，由于存在大幅度非线性人脸几何变化的高层语义，该任务仍具挑战性。本文提出一种几何引导生成对抗网络（G2-GAN）用于生成逼真且保持身份特征的面部表情合成结果。我们采用面部几何（基准点）作为可控条件来引导具有特定表情的人脸纹理合成。一对生成对抗子网络针对相反任务联合训练：表情去除与表情合成。该成对网络在中性表情与任意表情之间形成映射循环，这也促进了人脸迁移与表情不变人脸识别等其他应用。实验结果表明，我们的方法能在多个面部表情合成数据库上生成引人信服的感知结果。我们还进行了表情不变人脸识别实验以进一步展示所提方法的优势。
引用
@article{arxiv.1712.03474,
title = {Geometry Guided Adversarial Facial Expression Synthesis},
author = {Lingxiao Song and Zhihe Lu and Ran He and Zhenan Sun and Tieniu Tan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1712.03474},
year = {2017}
}