論文の概要: Segmentation-Reconstruction-Guided Facial Image De-occlusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.08022v1
• Date: Wed, 15 Dec 2021 10:40:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-16 13:40:28.721093
• Title: Segmentation-Reconstruction-Guided Facial Image De-occlusion
• Title（参考訳）: 分割再構成誘導顔画像デクルージョン
• Authors: Xiangnan Yin, Di Huang, Zehua Fu, Yunhong Wang, Liming Chen
• Abstract要約: 隠蔽は野生の顔画像で非常に一般的であり、顔関連タスクの劣化パフォーマンスに繋がる。 本稿では,顔分割と3次元顔再構成に基づく新しい顔除去モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.952656891182826
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Occlusions are very common in face images in the wild, leading to the degraded performance of face-related tasks. Although much effort has been devoted to removing occlusions from face images, the varying shapes and textures of occlusions still challenge the robustness of current methods. As a result, current methods either rely on manual occlusion masks or only apply to specific occlusions. This paper proposes a novel face de-occlusion model based on face segmentation and 3D face reconstruction, which automatically removes all kinds of face occlusions with even blurred boundaries,e.g., hairs. The proposed model consists of a 3D face reconstruction module, a face segmentation module, and an image generation module. With the face prior and the occlusion mask predicted by the first two, respectively, the image generation module can faithfully recover the missing facial textures. To supervise the training, we further build a large occlusion dataset, with both manually labeled and synthetic occlusions. Qualitative and quantitative results demonstrate the effectiveness and robustness of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: 隠蔽は野生の顔画像で非常に一般的であり、顔関連タスクの劣化パフォーマンスに繋がる。 顔画像からのオクルージョンの除去に多くの努力が注がれているが、オクルージョンの形状やテクスチャは今でも現在の手法の堅牢性に挑戦している。 その結果、現在の方法は手動の閉塞マスクに依存するか、特定の閉塞マスクにのみ適用される。 本稿では,顔のセグメンテーションと3次元顔再構成に基づく新しい顔分割モデルを提案する。 提案モデルは,3次元顔再構成モジュール,顔セグメンテーションモジュール,画像生成モジュールで構成される。 第1の2で予測される顔前と閉塞マスクにより、画像生成モジュールは、欠落した顔のテクスチャを忠実に回復することができる。 トレーニングを監督するために、手動でラベル付けと合成のオクルージョンを持つ大きなオクルージョンデータセットを構築する。 定性的かつ定量的な結果は,提案手法の有効性とロバスト性を示すものである。

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