論文の概要: Enhance Gender and Identity Preservation in Face Aging Simulation for Infants and Toddlers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.07431v1
• Date: Sun, 15 Nov 2020 01:40:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-25 07:05:25.171142
• Title: Enhance Gender and Identity Preservation in Face Aging Simulation for Infants and Toddlers
• Title（参考訳）: 乳幼児の顔の老化シミュレーションにおける性別とアイデンティティの保存性の向上
• Authors: Yao Xiao and Yijun Zhao
• Abstract要約: 本研究では,CAAE(Conditional Adversarial Autoencoder)モデルに触発された新しいディープラーニング手法を提案する。 UTKFaceデータセットを用いてモデルをトレーニングし,男性1,156名,女性1,207名,幼児1,207名を対象に,100年間の老化をシミュレートした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.447210000352847
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Realistic age-progressed photos provide invaluable biometric information in a wide range of applications. In recent years, deep learning-based approaches have made remarkable progress in modeling the aging process of the human face. Nevertheless, it remains a challenging task to generate accurate age-progressed faces from infant or toddler photos. In particular, the lack of visually detectable gender characteristics and the drastic appearance changes in early life contribute to the difficulty of the task. We propose a new deep learning method inspired by the successful Conditional Adversarial Autoencoder (CAAE, 2017) model. In our approach, we extend the CAAE architecture to 1) incorporate gender information, and 2) augment the model's overall architecture with an identity-preserving component based on facial features. We trained our model using the publicly available UTKFace dataset and evaluated our model by simulating up to 100 years of aging on 1,156 male and 1,207 female infant and toddler face photos. Compared to the CAAE approach, our new model demonstrates noticeable visual improvements. Quantitatively, our model exhibits an overall gain of 77.0% (male) and 13.8% (female) in gender fidelity measured by a gender classifier for the simulated photos across the age spectrum. Our model also demonstrates a 22.4% gain in identity preservation measured by a facial recognition neural network.
• Abstract（参考訳）: 現実的な年齢差の写真は、幅広いアプリケーションで貴重な生体情報を提供する。 近年、深層学習に基づくアプローチは、人間の顔の老化過程のモデリングにおいて顕著な進歩を遂げている。 それでも、幼児や幼児の写真から正確な年齢差の顔を生成することは難しい課題だ。 特に、視覚的に検出可能な性別特性の欠如と、初期生活における劇的な外観変化が課題の難しさに寄与している。 条件付きadversarial autoencoder(caae, 2017)モデルに触発された新しいディープラーニング手法を提案する。 このアプローチでは、CAAEアーキテクチャを拡張します。 1)性別情報を取り入れ、 2) モデル全体のアーキテクチャを顔の特徴に基づいたアイデンティティ保護コンポーネントで拡張する。 UTKFaceデータセットを用いてモデルをトレーニングし,男性1,156名,女性1,207名,幼児1,207名を対象に,100年間の老化をシミュレーションした。 CAAEアプローチと比較して、我々の新しいモデルは目立った視覚的改善を示す。 本モデルでは,性別分類器を用いて,年齢スペクトルにおける男女比の77.0% (男性) と13.8% (女性) の総合的な増加を示す。 また, 顔認証ニューラルネットワークを用いて, 身元保持率の22.4%向上を示す。

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