論文の概要: Pixel-based Facial Expression Synthesis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.14397v1
- Date: Tue, 27 Oct 2020 16:00:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-02 12:24:59.513885
- Title: Pixel-based Facial Expression Synthesis
- Title（参考訳）: ピクセルベースの表情合成
- Authors: Arbish Akram, Nazar Khan
- Abstract要約: 本稿では,各出力画素が1つの入力画素のみを観測する,画素ベースの表情合成手法を提案する。
提案するモデルは2桁の規模で,リソース制約のあるデバイスへの展開に適している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7056768055368383
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Facial expression synthesis has achieved remarkable advances with the advent
of Generative Adversarial Networks (GANs). However, GAN-based approaches mostly
generate photo-realistic results as long as the testing data distribution is
close to the training data distribution. The quality of GAN results
significantly degrades when testing images are from a slightly different
distribution. Moreover, recent work has shown that facial expressions can be
synthesized by changing localized face regions. In this work, we propose a
pixel-based facial expression synthesis method in which each output pixel
observes only one input pixel. The proposed method achieves good generalization
capability by leveraging only a few hundred training images. Experimental
results demonstrate that the proposed method performs comparably well against
state-of-the-art GANs on in-dataset images and significantly better on
out-of-dataset images. In addition, the proposed model is two orders of
magnitude smaller which makes it suitable for deployment on
resource-constrained devices.
- Abstract（参考訳）: 表情合成はGAN(Generative Adversarial Networks)の出現によって顕著な進歩を遂げた。
しかし、GANベースのアプローチは、テストデータ分布がトレーニングデータ分布に近い限り、主にフォトリアリスティックな結果を生成する。
GANの品質は、画像がわずかに異なる分布から得られる場合、著しく低下する。
また,近年の研究では,局所的な顔領域の変化によって表情を合成できることが示されている。
本研究では,各出力画素が1つの入力画素のみを観測する画素ベースの表情合成法を提案する。
提案手法は,数百のトレーニング画像のみを活用し,優れた一般化を実現する。
実験の結果,提案手法は,データ内画像における最先端のgansと同等の性能を示し,データ外画像の処理性能が著しく向上した。
さらに,提案手法は2桁の規模で,資源制約のあるデバイスへの展開に適したモデルである。
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