Fugu-MT 論文翻訳(概要): CCFExp: Facial Image Synthesis with Cycle Cross-Fusion Diffusion Model for Facial Paralysis Individuals

論文の概要: CCFExp: Facial Image Synthesis with Cycle Cross-Fusion Diffusion Model for Facial Paralysis Individuals

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07271v2
Date: Fri, 27 Sep 2024 12:21:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-07 21:53:46.356636
Title: CCFExp: Facial Image Synthesis with Cycle Cross-Fusion Diffusion Model for Facial Paralysis Individuals
Title（参考訳）: CCFExp: 顔面麻痺者に対する周期的クロスフュージョン拡散モデルを用いた顔面画像合成
Authors: Weixiang Gao, Yifan Xia,
Abstract要約: 本研究の目的は、このギャップに対処するために、高品質な顔面麻痺データセットを合成することである。拡散モデルに基づく新しいサイクルクロスフュージョン表現生成モデル(CCFExp)を提案する。顔面麻痺の一般的な臨床データセットについて, 定性的, 定量的に検討した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2688425993442696
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Facial paralysis is a debilitating condition that affects the movement of facial muscles, leading to a significant loss of facial expressions. Currently, the diagnosis of facial paralysis remains a challenging task, often relying heavily on the subjective judgment and experience of clinicians, which can introduce variability and uncertainty in the assessment process. One promising application in real-life situations is the automatic estimation of facial paralysis. However, the scarcity of facial paralysis datasets limits the development of robust machine learning models for automated diagnosis and therapeutic interventions. To this end, this study aims to synthesize a high-quality facial paralysis dataset to address this gap, enabling more accurate and efficient algorithm training. Specifically, a novel Cycle Cross-Fusion Expression Generative Model (CCFExp) based on the diffusion model is proposed to combine different features of facial information and enhance the visual details of facial appearance and texture in facial regions, thus creating synthetic facial images that accurately represent various degrees and types of facial paralysis. We have qualitatively and quantitatively evaluated the proposed method on the commonly used public clinical datasets of facial paralysis to demonstrate its effectiveness. Experimental results indicate that the proposed method surpasses state-of-the-art methods, generating more realistic facial images and maintaining identity consistency.
Abstract（参考訳）: 顔面麻痺は顔面筋の運動に影響を及ぼす不安定な状態であり、表情が著しく低下する。現在、顔面麻痺の診断は難しい課題であり、しばしば臨床医の主観的判断と経験に大きく依存しており、評価過程の多様性と不確実性をもたらす可能性がある。現実の状況における有望な応用の1つは、顔面麻痺の自動推定である。しかし、顔の麻痺データセットの不足は、自動診断と治療介入のための堅牢な機械学習モデルの開発を制限している。本研究の目的は、このギャップに対処するために高品質な顔面麻痺データセットを合成し、より正確で効率的なアルゴリズムトレーニングを可能にすることである。具体的には、拡散モデルに基づく新しいサイクルクロスフュージョン表現生成モデル(CCFExp)を提案し、顔情報の異なる特徴を組み合わせ、顔領域における顔の外観とテクスチャの視覚的詳細を強化する。本手法の有効性を実証するために, 一般的に用いられている顔面麻痺の公立臨床データセットについて, 質的, 定量的に評価を行った。実験結果から,提案手法は最先端の手法を超越し,よりリアルな顔画像を生成し,アイデンティティの整合性を維持することが示唆された。

関連論文リスト

CemiFace: Center-based Semi-hard Synthetic Face Generation for Face Recognition [33.17771044475894]
顔画像と顔の同一性のある顔画像は、訓練された顔認識モデルの性能において極めて有効であることを示す。そこで本研究では, 対象中心と様々なレベルの類似性を持つ顔サンプルを生成する, 拡散に基づく新しいアプローチ(すなわち, 中心をベースとした半硬顔生成)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-27T16:11:30Z)
Exploring a Multimodal Fusion-based Deep Learning Network for Detecting Facial Palsy [3.2381492754749632]
本稿では,非構造化データと構造化データを用いて顔の麻痺を検知する多モード融合に基づくディープラーニングモデルを提案する。我々のモデルはリコールスコアの減少を犠牲にして精度を77.05にわずかに改善した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-26T09:16:34Z)
DiffusionFace: Towards a Comprehensive Dataset for Diffusion-Based Face Forgery Analysis [71.40724659748787]
DiffusionFaceは、最初の拡散ベースのフェイスフォージェリーデータセットである。非条件およびテキストガイドの顔画像生成、Img2Img、Inpaint、Diffusionベースの顔交換アルゴリズムなど、さまざまなフォージェリーカテゴリをカバーする。重要なメタデータと、評価のための実世界のインターネットソースの偽顔画像データセットを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-27T11:32:44Z)
An Evaluation of Forensic Facial Recognition [16.17759191184531]
本稿では,大規模な合成顔データセットの構築と,顔の法医学的ラインアップについて述べる。本稿では,2つのニューラルネットワーク認識システムの精度を評価する。これまでに報告された顔認識の精度は95%以上低下し、このより困難な法医学的シナリオでは65%にまで低下した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-10T16:02:46Z)
Deep Learning-based Facial Appearance Simulation Driven by Surgically Planned Craniomaxillofacial Bony Movement [13.663130604042278]
顔の外観を推定するために,注意応答支援運動変換ネットワーク(ACMT-Net)を提案する。提案手法は, 最先端のFEM手法と比較して, 顔変化予測精度を向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-04T15:33:01Z)
CIAO! A Contrastive Adaptation Mechanism for Non-Universal Facial Expression Recognition [80.07590100872548]
本稿では、顔エンコーダの最後の層に異なるデータセットの特定の感情特性を適応させるメカニズムであるContrastive Inhibitory Adaptati On(CIAO)を提案する。 CIAOは、非常にユニークな感情表現を持つ6つの異なるデータセットに対して、表情認識性能が改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (2022-08-10T15:46:05Z)
SynFace: Face Recognition with Synthetic Data [83.15838126703719]
我々は、ID混在(IM)とドメイン混在(DM)を併用したSynFaceを考案し、パフォーマンスギャップを緩和する。また、合成顔画像の系統的実験分析を行い、合成データを顔認識に効果的に活用する方法についての知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-18T03:41:54Z)
The FaceChannel: A Fast & Furious Deep Neural Network for Facial Expression Recognition [71.24825724518847]
顔の表情の自動認識(FER)の最先端モデルは、非常に深いニューラルネットワークに基づいており、訓練には効果的だがかなり高価である。私たちは、一般的なディープニューラルネットワークよりもはるかに少ないパラメータを持つ軽量ニューラルネットワークであるFaceChannelを形式化します。我々は、私たちのモデルがFERの現在の最先端技術に匹敵するパフォーマンスを達成する方法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-15T09:25:37Z)
Unsupervised Learning Facial Parameter Regressor for Action Unit Intensity Estimation via Differentiable Renderer [51.926868759681014]
骨駆動型顔モデル(BDFM)に基づいて,異なる視点で顔パラメータを予測する枠組みを提案する。提案するフレームワークは,特徴抽出器,ジェネレータ,顔パラメータ回帰器から構成される。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-20T09:49:13Z)
Joint Deep Learning of Facial Expression Synthesis and Recognition [97.19528464266824]
顔表情の合成と認識を効果的に行うための新しい統合深層学習法を提案する。提案手法は, 2段階の学習手順を伴い, まず, 表情の異なる顔画像を生成するために, 表情合成生成対向ネットワーク (FESGAN) を事前訓練する。実画像と合成画像間のデータバイアスの問題を軽減するために,新しい実データ誘導バックプロパゲーション(RDBP)アルゴリズムを用いたクラス内損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-06T10:56:00Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。