学习生成人脸深度图
计算机视觉与模式识别
2018-05-31 v1
摘要
本文提出了一种从单目强度图像估计人脸深度图的对抗式架构。遵循图像到图像的方法，我们结合了监督学习和对抗训练的优势，提出了一种条件生成对抗网络（conditional Generative Adversarial Network），能够有效学习将人脸强度图像转换为相应的深度图。我们利用两个公开数据集，即 Biwi 数据库和 Pandora 数据集，证明所提出的模型在视觉外观和信息内容方面均能生成高质量的合成深度图像。此外，我们通过在一个基于真实深度图训练的深度模型上测试生成的深度图用于人脸验证任务，表明该模型能够预测出具有区分性的人脸细节。
引用
@article{arxiv.1805.11927,
title = {Learning to Generate Facial Depth Maps},
author = {Stefano Pini and Filippo Grazioli and Guido Borghi and Roberto Vezzani and Rita Cucchiara},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.11927},
year = {2018}
}