論文の概要: PFA-GAN: Progressive Face Aging with Generative Adversarial Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.03459v1
• Date: Mon, 7 Dec 2020 05:45:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-16 21:24:32.793414
• Title: PFA-GAN: Progressive Face Aging with Generative Adversarial Network
• Title（参考訳）: pfa-gan: 生成的adversarial networkを用いたプログレッシブフェイスエイジング
• Authors: Zhizhong Huang, Shouzhen Chen, Junping Zhang, Hongming Shan
• Abstract要約: 本論文では,PFA-GANを基盤とした新しい顔老化フレームワークを提案する。 このフレームワークは、蓄積されたアーティファクトと曖昧さを取り除くために、エンドツーエンドでトレーニングすることができる。 実験により,既存の (c) GANs 法よりも優れた性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.45760984401544
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Face aging is to render a given face to predict its future appearance, which plays an important role in the information forensics and security field as the appearance of the face typically varies with age. Although impressive results have been achieved with conditional generative adversarial networks (cGANs), the existing cGANs-based methods typically use a single network to learn various aging effects between any two different age groups. However, they cannot simultaneously meet three essential requirements of face aging -- including image quality, aging accuracy, and identity preservation -- and usually generate aged faces with strong ghost artifacts when the age gap becomes large. Inspired by the fact that faces gradually age over time, this paper proposes a novel progressive face aging framework based on generative adversarial network (PFA-GAN) to mitigate these issues. Unlike the existing cGANs-based methods, the proposed framework contains several sub-networks to mimic the face aging process from young to old, each of which only learns some specific aging effects between two adjacent age groups. The proposed framework can be trained in an end-to-end manner to eliminate accumulative artifacts and blurriness. Moreover, this paper introduces an age estimation loss to take into account the age distribution for an improved aging accuracy, and proposes to use the Pearson correlation coefficient as an evaluation metric measuring the aging smoothness for face aging methods. Extensively experimental results demonstrate superior performance over existing (c)GANs-based methods, including the state-of-the-art one, on two benchmarked datasets. The source code is available at~\url{https://github.com/Hzzone/PFA-GAN}.
• Abstract（参考訳）: フェイスエイジング(英: face aging)とは、顔の外観が年齢によって異なるため、情報法医学やセキュリティ分野において重要な役割を果たす顔の出現を予測することである。 条件付き生成対向ネットワーク(cGANs)で顕著な結果が得られたが、既存のcGANsベースの手法は、通常、1つのネットワークを使用して、2つの異なる年齢グループ間の様々な加齢効果を学習する。 しかし、画像の品質、老化精度、アイデンティティ保存の3つの必須要件を同時に満たすことができず、年齢差が大きいと強いゴーストアーティファクトを持つ老化顔を生成するのが普通である。 本稿では, 顔の経時的変化に触発されて, 創発的adversarial network (pfa-gan) を基盤とした新しいプログレッシブ・フェイスエイジング・フレームワークを提案する。 既存のcGANの手法とは異なり、提案フレームワークには、顔の老化過程を若者から高齢者まで模倣するサブネットワークがいくつか含まれており、それぞれが隣接する2つの年齢グループ間で特定の老化効果を学習するのみである。 提案するフレームワークは,累積アーティファクトや曖昧さを排除するために,エンドツーエンドでトレーニングすることができる。 さらに,老化精度向上のための年齢分布を考慮した年齢推定損失について述べるとともに,ピアソン相関係数を顔の老化平滑度評価指標として用いることを提案する。 大規模な実験の結果は、2つのベンチマークデータセット上で既存の(c)GANベースの手法よりも優れた性能を示す。 ソースコードは~\url{https://github.com/Hzzone/PFA-GAN}で入手できる。

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