Jan, 2017

从面部身份特征合成规范化的面部

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TL;DR该论文提出了一种生成正面中性面部图像的方法，通过从面部识别网络提取的特征来生成面部标记和纹理。通过不变性编码特征向量，使用只包含正面中性照片来训练解码器网络，解码器独立预测标记和纹理，然后使用可微分图像变形操作将它们组合在一起，最终得到可以用于多种应用的合成图像。
facial synthesisfacial landmarkfacial textureimage warpingfacial recognition
发现论文，激发创造
  • 基于面部标志和神经网络的实时面部表情识别

    本研究提出了一种基于静态图片实现的轻量级算法，用于实时进行人脸表情识别、情绪分类和特征提取。 Multi-Layer Perceptron (MLP) 神经网络是基于前面的算法进行训练的，提取几何和纹理特征，生成特征向量，用于训练三层 MLP，其测试准确度达到 96%。

    Jan, 2022

  • 使用 StyleGAN 和感知细化实现标准化头像合成

    提出了一种高度稳健的基于 GAN 的框架，可从单个非约束性照片中数字化人物的标准化 3D 头像，并通过采用高度稳健的标准化 3D 面部生成器以及感知细化步骤来生成高质量的标准化面部模型。

    Jun, 2021

  • FLNet：基于关键点的获取和学习网络，用于忠实的对话人脸动画合成

    本篇论文提出了一种基于多源图像驱动的两流网络来生成更准确和更稳定的谈话人脸动画，相比基线算法，实验结果表现更好。

    Nov, 2019

  • 使用关键点位置暴露生成对抗网络合成的人脸

    本文提出了一种基于面部标记点位置的新方法来揭示生成式对抗网络 (GAN) 合成图像的不同之处，并通过实验证明了 SVM 分类器使用面部标记点位置的效果可用于对 GAN 合成的面部进行分类。

    Mar, 2019

  • 3D 引导细粒度人脸操作

    提供了一种细致的人脸操作方法，利用三维人脸模型和分离出质地和形状的方法进行纹理和形状不同表情的构建，进而通过生成网络和全连接网络实现表情的合成和准确形状的预测，获得了优越的结果，并被 85% 的用户优先选择，并且在 53% 的情况下，注释员无法可靠地区分合成的图像和真实图像的差别。

    Feb, 2019

  • 超越脸部旋转：全局和局部感知 GAN 用于逼真且保留身份特征的前方合成

    本文提出了一种基于 TP-GAN 网络的真实主观正面合成方法，通过引入对局部纹理的注意力网络，并结合对称损失、身份保留损失等方式来解决这个本质上存在不确定性的挑战性问题。实验结果表明，该方法不仅在感知结果上表现出色，而且在大角度人脸识别方面也优于现有的最新方法。

    Apr, 2017

  • 通过融合头部姿态信息和特征实现的 3D 面部对齐

    本研究提出了一种新方法，通过将头部姿势信息与面部定位网络的特征图相融合，改进了面部定位的性能。此外，所提出的网络结构通过使用 2D 特征图和 3D 热图表示的多维特征，在双维度网络中实现了鲁棒的面部定位。为了有效地进行密集面部定位，我们还提出了基于知识蒸馏的训练方法，用于通过预测关键点来预测面部几何标记。通过实验评估了预测的面部标记与头部姿势信息之间的相关性，以及面部标记的准确性与头部姿势信息的质量之间的变化。此外，我们还在 AFLW2000-3D、AFLW 和 BIWI 数据集上与最先进的方法进行了竞争性性能比较，证明了所提方法的有效性。

    Aug, 2023

  • 面部素描识别的语义神经模型方法

    本文介绍了一种基于语意神经网络的人脸漫画合成和识别方法，旨在同步解决在执法中广泛使用的人脸漫画和识别问题。

    May, 2023

  • 使用脸部标记信息增强的卷积神经网络从面部图像预测个人特征

    本文提出了使用深度卷积神经网络结合面部标志信息来估计面部属性的新方法，并在新的面部属性数据集上进行了实证分析，结果显示该方法相对于基线方法在多个面部属性上均有显著提升。

    May, 2016

  • 学习高保真度姿态不变模型进行高分辨率人脸正面化

    该论文提出了一种高保真度姿态不变模型，通过新颖的纹理扭曲过程和密集对应场来实现面部物体模型的正面化，以及利用深度网络进行面部纹理映射的恢复，从而提高姿态不变的人脸识别性能并显著改善了高分辨率的面部正面化外观。

    Jun, 2018