論文の概要: Emotion Transfer Using Vector-Valued Infinite Task Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.05075v1
- Date: Tue, 9 Feb 2021 19:05:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-11 16:20:03.080353
- Title: Emotion Transfer Using Vector-Valued Infinite Task Learning
- Title(参考訳): ベクトル値無限課題学習による感情伝達
- Authors: Alex Lambert, Sanjeel Parekh, Zolt\'an Szab\'o, Florence d'Alch\'e-Buc
- Abstract要約: 本稿では,無限タスク学習とベクトル値再生カーネルHilbert空間に基づく新しいスタイル転送フレームワークを提案する。
我々は、顔のイメージを異なるターゲットの感情に変換することを目標とする感情伝達のアイデアをインスタンス化する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.588412672658578
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Style transfer is a significant problem of machine learning with numerous
successful applications. In this work, we present a novel style transfer
framework building upon infinite task learning and vector-valued reproducing
kernel Hilbert spaces. We instantiate the idea in emotion transfer where the
goal is to transform facial images to different target emotions. The proposed
approach provides a principled way to gain explicit control over the continuous
style space. We demonstrate the efficiency of the technique on popular facial
emotion benchmarks, achieving low reconstruction cost and high emotion
classification accuracy.
- Abstract(参考訳): スタイル転送は多くの成功したアプリケーションで機械学習の重要な問題である。
本研究では,無限タスク学習とベクトル値再生カーネルヒルベルト空間に基づく新しいスタイルの転送フレームワークを提案する。
我々は、顔のイメージを異なるターゲットの感情に変換することを目標とする感情伝達のアイデアをインスタンス化する。
提案されたアプローチは、継続的スタイル空間を明示的に制御する原則的な方法を提供する。
本手法を顔の感情評価ベンチマークに応用し,再現コストの低減と感情分類精度の向上を図った。
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