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2019-09-03 中新经纬

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丽盈彩票放心购买【新智元导读】20年后的你长什么样?北京航空航天大学和密歇根州立大学的研究人员设计了一个AI系统,采用生成对抗网络(GAN),可以根据原始照片生成一个人年龄增长后的样子,甚至连发际线逐渐后移也能逼真地模拟。论文发表在CVPR2018。在进一步的统计调查中,研究人员从已发表的论文中收集了54个人的138张配对的照片,并邀请10位人类观察者来评估哪张年龄增长的脸更好。在1380票中,%投给了我们的工作,%投给了以前的工作,%表示两者不分上下。此外,该方法不需要像以前的工作那样进行繁琐的预处理,只需要两个标志点用于瞳孔对齐。总而言之,研究者称他们提出的方法优于以前的方法。论文:其他这类系统也有使用GAN的,但这个系统的不同之处在于它不仅关注年龄的正确性,还关注保持特定人的身份。与其他系统不同的是,它还能渲染前额和发际线逐渐升高的样子,如上图演示的结果。

皇冠彩票怎么样在这个框架中,一个基于CNN的生成器G学习年龄变化(agetransformation)。训练中的critic在图像空间加入平方欧几里得损失,GANloss鼓励生成的人脸与训练中相应年龄的老年人的脸无法区分,以及identitypreservationloss使高级特征表示的输入输出距离最小化。来自北京航空航天大学和密歇根州立大学的研究人员设计了这样一个系统。该系统采用一种由两个部分组成的算法,即生成对抗网络(GAN)。第一部分以一张脸的照片作为输入,并生成目标年龄的同一个人年龄增长后的脸。在训练过程中,第二部分将生成的图像与该年龄的人的真实图像和原始图像进行对比,并提供反馈,以令第一部分改进生成图像的效果。图1:年龄增长(ageing)的模拟结果(第1列是输入的图像)。图:24个不不同的受试者在MORPH数据库获得的老化效果。

170彩票备用网址来自北京航空航天大学和密歇根州立大学的研究人员设计了这样一个系统。该系统采用一种由两个部分组成的算法,即生成对抗网络(GAN)。第一部分以一张脸的照片作为输入,并生成目标年龄的同一个人年龄增长后的脸。在训练过程中,第二部分将生成的图像与该年龄的人的真实图像和原始图像进行对比,并提供反馈,以令第一部分改进生成图像的效果。24个不同的受试者在CACD数据库上获得的老化效果(Agingeffects)。每个部分的第一个图像是原始的人脸图像,随后的3个图像是该受试者在[31-40]、[41-50]和50+年龄组的变老图像。在这个框架中,一个基于CNN的生成器G学习年龄变化(agetransformation)。训练中的critic在图像空间加入平方欧几里得损失,GANloss鼓励生成的人脸与训练中相应年龄的老年人的脸无法区分,以及identitypreservationloss使高级特征表示的输入输出距离最小化。24个不同的受试者在CACD数据库上获得的老化效果(Agingeffects)。每个部分的第一个图像是原始的人脸图像,随后的3个图像是该受试者在[31-40]、[41-50]和50+年龄组的变老图像。

(编辑:董文博)
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