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题名一种基于改进条件生成式对抗网络的人脸表情生成方法
被引量：2
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作者
王先先
李菲菲
陈虬
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机构
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2020年第9期1987-1992,共6页
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基金
上海市高校特聘教授(东方学者)岗位计划项目(ES2015XX)资助。
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文摘
人脸表情生成一直都是一项具有挑战性的工作.现有的方法通常将深度生成网络和面部特征相结合来完成这项任务.然而,同一张人脸的面部表情不仅微妙,而且数不胜数.如何在保持人脸身份信息不变的前提下,利用人脸特征准确地生成目标表情仍然是一个有待解决的问题.本文利用人脸特征点来描述不同的表情形状,并以此作为生成目标表情的引导条件.我们通过对Pix2Pix模型结构的改进,实现了高质量人脸表情的生成.同时,为了引导连续人脸表情的生成,我们使用变分自动编码器对人脸形状进行控制.在两个公开的数据集CK+、Oulu-CASIA上,我们评估并验证了模型在任意人脸表情转换、人脸表情移除、人脸表情生成、连续人脸表情生成等任务上的可行性和有效性.
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关键词
人脸表情生成
条件生成对抗网络
表情形状控制器
变分自动编码器
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Keywords
facial expression generation
CGANs
expression shape controller
β-VAE
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于面部动作编码系统的表情生成对抗网络
被引量：5
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作者
胡晓瑞
林璟怡
李东
章云
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机构
广东工业大学自动化学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第18期150-156,共7页
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基金
国家自然科学基金(No.61503084,No.U1501251)
广东省自然科学基金(No.2016A030310348)。
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文摘
用含有面部表情信息的向量作为输入条件指导生成高真实性人脸图像是一个重要的研究课题,但常用的八类表情标签较为单一,为更好地反映人脸各处丰富的微表情信息,以面部各个肌肉群作为动作单元(AUs),提出一种基于面部动作编码系统(FACS)的人脸表情生成对抗网络。将注意力机制融合到编码解码生成模块中,网络更加集中关注局部区域并针对性做出生成改变,使用了一种基于判别模块重构误差、分类误差和注意力平滑损失的目标函数。在常用BP4D人脸数据集上的实验结果表明,该方法可以更有效地关注各个动作单元对应区域位置并用单个AU标签控制表情生成,且连续AU标签值大小能控制表情幅度强弱,与其他方法相比,该方法所生成的表情图像细节保留更清晰且真实性更高。
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关键词
人脸表情生成
生成对抗网络
面部动作编码系统
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Keywords
facial expression generation
generative adversarial networks
facial action coding system
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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