CN112766157B - 一种基于解纠缠表示学习的跨年龄人脸图像识别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于解纠缠表示学习的跨年龄人脸图像识别方法，包括以下步骤：构建表示学习网络以及解纠缠表示学习网络的损失函数；根据损失函数对解纠缠表示学习网络进行训练；通过解纠缠表示学习网络生成待识别图像在其他年龄段的图像，得到其他年龄的预测图像；采集与预测图像相似的人脸图像，并将采集的图像输入解纠缠表示学习网络与待识别图像进行跨年龄验证，得到跨年龄人脸图像识别结果。本发明实现了跨年龄人脸图像识别，并且相比于现有技术，提高了识别的精度。

Description

一种基于解纠缠表示学习的跨年龄人脸图像识别方法
技术领域
本发明属于图像识别领域，具体涉及一种基于解纠缠表示学习的跨年龄人 脸图像识别方法。
背景技术
跨年龄人脸识别是指，对若干张不同年龄的人脸图像进行识检测，进而判 断这些人脸图像是否属于同一身份。人脸随着年龄的增长，会产生很大的变化， 跨年龄人脸识别任务中的判别式方法试图通过使用年龄不变分类器来区分编码 的人脸特征来处理跨年龄的人脸识别问题。现有的跨年龄人脸识别技术存在识 别精度较低以及算法复杂的问题。
发明内容
针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种基于解纠缠表示学习的跨 年龄人脸图像识别方法解决了现有技术中存在的问题。
为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：一种基于解纠缠表示 学习的跨年龄人脸图像识别方法，包括以下步骤：
S1、构建解纠缠表示学习网络；
S2、构建解纠缠表示学习网络的损失函数；
S3、根据损失函数对解纠缠表示学习网络进行训练；
S4、通过解纠缠表示学习网络生成待识别图像在其他年龄段的图像，得到 其他年龄的预测图像；
S5、采集与预测图像相似的人脸图像，并将采集的图像输入解纠缠表示学 习网络与待识别图像进行跨年龄验证，得到跨年龄人脸图像识别结果。
进一步地，所述步骤S1中解纠缠表示学习网络包括第一输入端、编码器E、 生成器G、年龄鉴别器DA、身份鉴别器DI、第二输入端和VGG-Face；
所述第一输入端用于输入原始人脸图像，其分别与编码器E和VGG-Face 连接；所述编码器E分别与生成器G、年龄鉴别器DA和身份鉴别器DI连接；所 述生成器G用于生成原始人脸图像在其他年龄的预测图像；所述第二输入端用 于输入与预测图像相似的图像，其与VGG-Face连接。
进一步地，所述编码器E包括依次连接的第一卷积层、第一归一化层、第 一指数线性单元、第二卷积层、第二归一化层、第二指数线性单元、第三卷积 层、第三归一化层、第三指数线性单元、第四卷积层、第四归一化层、第四指 数线性单元、第五卷积层、第五归一化层、第五指数线性单元、平均池化层和 输出卷积层；
所述年龄鉴别器DA和身份鉴别器DI的结构均包括依次连接的编码器E、两 个连续的卷积层和两个连续的全连接层。
进一步地，所述生成器G包括依次连接的全连接层、第五反卷积层、第四 反卷积层、第三反卷积层、第二反卷积层和第一反卷积层。
进一步地，所述步骤S2中损失函数包括生成器损失函数、年龄损失函数和 身份损失函数。
进一步地，所述生成器损失函数LG具体为：
Figure BDA0002906356960000021
其中，λFV表示第一组合权重值，λage表示第二组合权重值，
Figure BDA0002906356960000022
表示人脸 图像损失值，
Figure BDA0002906356960000023
表示重建损失函数值；
所述人脸图像损失值
Figure BDA0002906356960000024
具体为：
Figure BDA0002906356960000031
其中，φl(xj)表示由生成器G合成的人脸图像xj在VGG-Face中第l层的激 活值，φl(xi)表示输入第i个人脸图像xi时，VGG-Face中第l层的激活值；||||2表示2范数；
所述重建损失函数值
Figure BDA0002906356960000032
具体为：
Figure BDA0002906356960000033
其中，i和j均为数据的索引，yi表示输入人脸图像xi的身份标签，yj表示 由生成器G合成的人脸图像xj的身份标签，sj表示合成人脸图像xj的年龄特征 对应的one-hot向量，si'表示人工设定的目标年龄对应的one-hot向量；G(E(xi),si') 表示生成器G以编码器E编码后的潜在特征E(x)和目标年龄si'为输入，得到的 合成人脸图像，其与输入数据xi有相同的身份特征以及年龄标签为si'；si'＝si时， 生成器G尝试重建原始输入数据xi，si'≠si时，生成器G生成与xi身份相同的， 年龄由si'决定的合成人脸图像xj，si表示原始输入数据xi的年龄对应的one-hot 向量。
进一步地，所述年龄损失函数
Figure BDA0002906356960000034
具体为：
Figure BDA0002906356960000035
其中，lEMD(xi,si)表示编码器E和年龄鉴别器DA对抗的地球运动距离损失， λR表示第三组合权重值，
Figure BDA0002906356960000036
表示梯度损失函数值；
所述lEMD(xi,si)具体为：
Figure BDA0002906356960000037
其中，DA(E(xi),si)表示输入人脸图像xi，预测年龄为si的预测得分； DA(E(xi),k)表示输入人脸图像xi，预测年龄为k的预测得分；<si,D(E(xi))>表 示由si和D(E(xi)表示的函数；
所述梯度损失函数值
Figure BDA0002906356960000041
具体为：
Figure BDA0002906356960000042
其中，
Figure BDA0002906356960000043
表示对DA(u,k)求关于u的梯度，u表示隐藏特征，
Figure BDA0002906356960000044
表 示关于u的梯度损失函数。
进一步地，所述身份损失函数
Figure BDA0002906356960000045
具体为：
Figure BDA0002906356960000046
其中，δ()表示狄拉克三角函数，logDI(E(x),m)表示身份鉴别器DI对第m 个身份的预测分数，y表示输入图像对应的身份标签。
进一步地，所述步骤S3中根据损失函数对解纠缠表示学习网络进行训练的 具体方法为：
S3.1、采集若干人脸样本图像；
S3.2、构建目标函数为：
Figure BDA0002906356960000047
Figure BDA0002906356960000048
Figure BDA0002906356960000049
S3.3、将人脸样本图像依次输入解纠缠表示学习网络，以目标函数对其进行 训练，直至损失函数收敛，训练完成。
进一步地，所述步骤S4具体为：
S4.1、将待识别图像输入编码器E进行编码，得到编码特征f(x)；
S4.2、将编码特征分别输入年龄鉴别器DA和身份鉴别器DI，得到身份识别 结果和年龄识别结果；
S4.3、人工标定目标年龄对应的one-hot向量si'，并将si'和编码特征f(x)输 入生成器G，生成与待识别图像身份特征相同且年龄特征不同的预测图像，得 到其他年龄的预测图像；
所述步骤S5中将采集的图像输入解纠缠表示学习网络与待识别图像进行跨 年龄验证的具体方法为：将采集的图像和预测图像输入至VGG-Face进行跨年龄 验证。
本发明的有益效果为：
(1)本发明将解纠缠表示学习、对抗学习和多任务学习相结合，很好的保 留了人脸图像的身份信息，并提高了跨年龄人脸图像识别的精度。
(2)本发明将人脸图像由编码器映射到潜在特征表示，通过鉴别器试图分 别预测年龄和身份的类分布，编码器在除去特征表示中的任何年龄变化的同时 对图像的身份信息进行编码，提取有利于身份鉴别而不利于年龄鉴别的特征， 从而达到分离身份特征和年龄特征的目的。
(3)本发明通过学习与年龄因素无关的人脸图像特征，得到的特征表示只 包含明显的同一性；并且采用对抗性学习和多任务学习相结合的方法训练鉴别 器，提高了人脸图像合成和身份验证的性能，并且较好地保留了人脸图像的身 份信息。
附图说明
图1为本发明提出的一种基于解纠缠表示学习的跨年龄人脸图像识别方法 流程图。
图2为本发明中解纠缠表示学习网络的结构图。
图3为本发明中编码器E的结构图。
图4为本发明中生成器G的结构图。
具体实施方式
下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理 解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的 普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精 神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保 护之列。
下面结合附图详细说明本发明的实施例。
如图1所示，一种基于解纠缠表示学习的跨年龄人脸图像识别方法，包括 以下步骤：
S1、构建解纠缠表示学习网络；
S2、构建解纠缠表示学习网络的损失函数；
S3、根据损失函数对解纠缠表示学习网络进行训练；
S4、通过解纠缠表示学习网络生成待识别图像在其他年龄段的图像，得到 其他年龄的预测图像；
S5、采集与预测图像相似的人脸图像，并将采集的图像输入解纠缠表示学 习网络与待识别图像进行跨年龄验证，得到跨年龄人脸图像识别结果。
如图2所示，所述步骤S1中解纠缠表示学习网络包括第一输入端、编码器 E、生成器G、年龄鉴别器DA、身份鉴别器DI、第二输入端和VGG-Face；
所述第一输入端用于输入原始人脸图像，其分别与编码器E和VGG-Face 连接；所述编码器E分别与生成器G、年龄鉴别器DA和身份鉴别器DI连接；所 述生成器G用于生成原始人脸图像在其他年龄的预测图像；所述第二输入端用 于输入与预测图像相似的图像，其与VGG-Face连接。
如图3所示，所述编码器E包括依次连接的第一卷积层、第一归一化层、 第一指数线性单元、第二卷积层、第二归一化层、第二指数线性单元、第三卷 积层、第三归一化层、第三指数线性单元、第四卷积层、第四归一化层、第四 指数线性单元、第五卷积层、第五归一化层、第五指数线性单元、平均池化层 和输出卷积层；
所述年龄鉴别器DA和身份鉴别器DI的结构均包括依次连接的编码器E、两 个连续的卷积层和两个连续的全连接层。
如图4所示，所述生成器G包括依次连接的全连接层、第五反卷积层、第 四反卷积层、第三反卷积层、第二反卷积层和第一反卷积层。
所述步骤S2中损失函数包括生成器损失函数、年龄损失函数和身份损失函 数。
所述生成器损失函数
Figure BDA0002906356960000071
具体为：
Figure BDA0002906356960000072
其中，λFV表示第一组合权重值，λage表示第二组合权重值，
Figure BDA0002906356960000073
表示人脸 图像损失值，
Figure BDA0002906356960000074
表示重建损失函数值；
所述人脸图像损失值
Figure BDA0002906356960000075
具体为：
Figure BDA0002906356960000076
其中，φl(xj)表示由生成器G合成的人脸图像xj在VGG-Face中第l层的激 活值，φl(xi)表示输入第i个人脸图像xi时，VGG-Face中第l层的激活值；||||2表示2范数；
所述重建损失函数值
Figure BDA0002906356960000077
具体为：
Figure BDA0002906356960000078
其中，i和j均为数据的索引，yi表示输入人脸图像xi的身份标签，yj表示 由生成器G合成的人脸图像xj的身份标签，sj表示合成人脸图像xj的年龄特征 对应的one-hot向量，si'表示人工设定的目标年龄对应的one-hot向量；G(E(xi),si') 表示生成器G以编码器E编码后的潜在特征E(x)和目标年龄si'为输入，得到的 合成人脸图像，其与输入数据xi有相同的身份特征以及年龄标签为si'；si'＝si时， 生成器G尝试重建原始输入数据xi，si'≠si时，生成器G生成与xi身份相同的， 年龄由si'决定的合成人脸图像xj，si表示原始输入数据xi的年龄对应的one-hot 向量。
所述年龄损失函数
Figure BDA0002906356960000081
具体为：
Figure BDA0002906356960000082
其中，lEMD(xi,si)表示编码器E和年龄鉴别器DA对抗的地球运动距离损失， λR表示第三组合权重值，
Figure BDA0002906356960000083
表示梯度损失函数值；
所述lEMD(xi,si)具体为：
Figure BDA0002906356960000084
其中，DA(E(xi),si)表示输入人脸图像xi，预测年龄为si的预测得分； DA(E(xi),k)表示输入人脸图像xi，预测年龄为k的预测得分；<si,D(E(xi))>表 示由si和D(E(xi)表示的函数；
所述梯度损失函数值
Figure BDA0002906356960000085
具体为：
Figure BDA0002906356960000086
其中，
Figure RE-GDA0002996081990000087
表示对DA(u,k)求关于u的梯度，u表示隐藏特征，
Figure RE-GDA0002996081990000088
表 示关于u的梯度损失函数。
所述身份损失函数
Figure BDA0002906356960000089
具体为：
Figure BDA00029063569600000810
其中，δ()表示狄拉克三角函数，logDI(E(x),m)表示身份鉴别器DI对第m 个身份的预测分数，y表示输入图像对应的身份标签。
所述步骤S3中根据损失函数对解纠缠表示学习网络进行训练的具体方法 为：
S3.1、采集若干人脸样本图像；
S3.2、构建目标函数为：
Figure BDA0002906356960000091
Figure BDA0002906356960000092
Figure BDA0002906356960000093
S3.3、将人脸样本图像依次输入解纠缠表示学习网络，以目标函数对其进行 训练，直至损失函数收敛，训练完成。
所述步骤S4具体为：
S4.1、将待识别图像输入编码器E进行编码，得到编码特征f(x)；
S4.2、将编码特征分别输入年龄鉴别器DA和身份鉴别器DI，得到身份识别 结果和年龄识别结果；
S4.3、人工标定目标年龄对应的one-hot向量si'，并将si'和编码特征f(x)输 入生成器G，生成与待识别图像身份特征相同且年龄特征不同的预测图像，得 到其他年龄的预测图像；
所述步骤S5中将采集的图像输入解纠缠表示学习网络与待识别图像进行跨 年龄验证的具体方法为：将采集的图像和预测图像输入至VGG-Face进行跨年龄 验证。
由于目标是进行人脸图像合成和解纠缠表示学习，因此通过身份保持的跨 年龄的人脸图像验证来评估本申请提出的解纠缠表示学习网络的性能。由于经 过训练的编码器E可以提取出一个跨年龄的人脸图像特征表示。通过计算特征向 量间的余弦相似度，实现人脸图像验证。接下来在CACD-VS集和LFW集上进行 了人脸图像验证实验。
在CACD-VS数据集上，将解纠缠表示学习网络与不同的模型或方法(基于 局部二值模式的高维特征、隐藏因子分析、跨年龄参考编码、深度编码模型、 耦合自动编码网络、VGG-F模型、中心损失、隐藏因子卷积神经网络、身份保 持的生成对抗网络和观察者投票)进行了人脸图像验证结果的比较；表1给出了 这些方法在CACD-VS数据集上的验证精度。根据十倍交叉验证规则，计算出特 征向量间的余弦相似度，用九组作为训练集进行训练，一组作为测试集进行测 试，最后计算出平均验证精度。通过对验证结果比较发现，本申请中的解纠缠 表示学习网络的验证精度为99.12％，验证性能明显优于其它方法，并且在很大程度上超过了人类水平；同时还发现解纠缠表示学习网络的精度比最低的验证 精度高9.2％，比人类投票的性能高4.89％。这表明，解纠缠表示学习网络学习到 的特征表示是分离的，比较结果显示了解纠缠表示学习网络具有强大解纠缠表 示学习能力，其可以作为人脸图像验证模型，用于在CACD-VS集上进行人脸图 像验证。
表1 CACD-VS集上的人脸图像验证结果比较
Figure BDA0002906356960000101
表2列出了在LFW集上将解纠缠表示学习网络和不同的人脸图像验证模型 (基于局部二值模式的高维特征、高保真姿势和表情规范化、人脸正面化、人 脸身份保持的生成对抗网络、深度人脸、VGG-F模型、人脸网络和隐藏因子卷 积神经网络)进行验证的结果。通过对验证结果比较发现，解纠缠表示学习网 络的验证精度为99.53±0.57，准确率达到了最高，验证性能明显优于其它方法， 并且在很大程度上超过了人类水平；同时还发现解纠缠表示学习网络比最低的 验证精度高4.6％。结果表明，解纠缠表示学习网络学习到的特征表示是分离的， 具有强大解纠缠表示学习能力，用解纠缠表示学习网络进行人脸图像验证能取 得很好的验证性能。同时表明解纠缠表示学习网络可以作为人脸图像验证模型，用于在LFW集上进行人脸图像验证。
表2 LFW集上的人脸图像验证结果比较
Figure BDA0002906356960000111
表3列出了在MORPH Album 2集上，解纠缠表示学习网络的验证结果和各种 最先进的传统和基于深度学习的AIFR方法的验证结果。如表所示，解纠缠表示 学习网络的验证精度为98.7％，准确率达到了最高，验证性能明显优于其它方法。 结果表明，解纠缠表示学习网络学习到的特征表示是分离的，具有强大的解纠 缠表示学习能力，用解纠缠表示学习网络进行人脸图像验证能取得很好的验证 性能。同时表明解纠缠表示学习网络可以作为人脸图像验证模型，用于在 MORPH Album 2集上进行人脸图像验证。
表3 MORPH Album 2上的验证结果比较
Figure BDA0002906356960000121
通过将解纠缠表示学习网络在LFW集、MORPH Album 2集和CACD-VS集上 的验证实验可知，解纠缠表示学习网络在CACD-VS集上能取得99.12％的人脸图 像验证精度，高出人类估计精度的4.89％，在LFW集上能取得99.53±0.57的人脸 图像验证精度，在MORPHAlbum 2集上能取得98.7％的人脸图像验证精度。从以 上三个人脸图像数据集上的验证结果可以看出，解纠缠表示学习网络的人脸图 像验证性能达到了目前的较高水平，可以用于跨年龄的人脸图像验证。

Claims (5)

1.一种基于解纠缠表示学习的跨年龄人脸图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、构建解纠缠表示学习网络；
S2、构建解纠缠表示学习网络的损失函数；
S3、根据损失函数对解纠缠表示学习网络进行训练；
S4、通过解纠缠表示学习网络生成待识别图像在其他年龄段的图像，得到其他年龄的预测图像；
S5、采集与预测图像相似的人脸图像，并将采集的图像输入解纠缠表示学习网络与待识别图像进行跨年龄验证，得到跨年龄人脸图像识别结果；
所述步骤S1中解纠缠表示学习网络包括第一输入端、编码器E、生成器G、年龄鉴别器DA、身份鉴别器DI、第二输入端和VGG-Face；
所述第一输入端用于输入原始人脸图像，其分别与编码器E和VGG-Face连接；所述编码器E分别与生成器G、年龄鉴别器DA和身份鉴别器DI连接；所述生成器G用于生成原始人脸图像在其他年龄的预测图像；所述第二输入端用于输入与预测图像相似的图像，其与VGG-Face连接；
所述编码器E包括依次连接的第一卷积层、第一归一化层、第一指数线性单元、第二卷积层、第二归一化层、第二指数线性单元、第三卷积层、第三归一化层、第三指数线性单元、第四卷积层、第四归一化层、第四指数线性单元、第五卷积层、第五归一化层、第五指数线性单元、平均池化层和输出卷积层；
所述年龄鉴别器DA和身份鉴别器DI的结构均包括依次连接的编码器E、两个连续的卷积层和两个连续的全连接层；
所述生成器G包括依次连接的全连接层、第五反卷积层、第四反卷积层、第三反卷积层、第二反卷积层和第一反卷积层；
所述步骤S2中损失函数包括生成器损失函数、年龄损失函数和身份损失函数；
所述生成器损失函数
Figure FDA0003752744720000024
具体为：
Figure FDA0003752744720000021
其中，λFV表示第一组合权重值，λage表示第二组合权重值，
Figure FDA0003752744720000025
表示人脸图像损失值，
Figure FDA0003752744720000026
表示重建损失函数值；
所述人脸图像损失值
Figure FDA0003752744720000027
具体为：
Figure FDA0003752744720000022
其中，φl(xj)表示由生成器G合成的人脸图像xj在VGG-Face中第l层的激活值，φl(xi)表示输入第i个人脸图像xi时，VGG-Face中第l层的激活值；||||2表示2范数；
所述重建损失函数值
Figure FDA0003752744720000028
具体为：
Figure FDA0003752744720000023
其中，i和j均为数据的索引，yi表示输入人脸图像xi的身份标签，yj表示由生成器G合成的人脸图像xj的身份标签，sj表示合成人脸图像xj的年龄特征对应的one-hot向量，s′i表示人工设定的目标年龄对应的one-hot向量；G(E(xi),s′i)表示生成器G以编码器E编码后的潜在特征E(x)和目标年龄s′i为输入，得到的合成人脸图像，其与输入数据xi有相同的身份特征以及年龄标签为s′i；s′i＝si时，生成器G尝试重建原始输入数据xi，s′i≠si时，生成器G生成与xi身份相同的，年龄由s′i决定的合成人脸图像xj，si表示原始输入数据xi的年龄对应的one-hot向量。
2.根据权利要求1所述的基于解纠缠表示学习的跨年龄人脸图像识别方法，其特征在于，所述年龄损失函数
Figure FDA0003752744720000037
具体为：
Figure FDA0003752744720000031
其中，lEMD(xi,si)表示编码器E和年龄鉴别器DA对抗的地球运动距离损失，λR表示第三组合权重值，
Figure FDA0003752744720000038
表示梯度损失函数值；
所述lEMD(xi,si)具体为：
Figure FDA0003752744720000032
其中，DA(E(xi),si)表示输入人脸图像xi，预测年龄为si的预测得分；DA(E(xi),k)表示输入人脸图像xi，预测年龄为k的预测得分；<si,D(E(xi))>表示由si和D(E(xi)表示的函数；
所述梯度损失函数值
Figure FDA0003752744720000039
具体为：
Figure FDA0003752744720000033
其中，
Figure FDA0003752744720000034
表示对DA(u,k)求关于u的梯度，u表示隐藏特征，
Figure FDA0003752744720000035
表示关于u的梯度损失函数。
3.根据权利要求2所述的基于解纠缠表示学习的跨年龄人脸图像识别方法，其特征在于，所述身份损失函数
Figure FDA00037527447200000310
具体为：
Figure FDA0003752744720000036
其中，δ()表示狄拉克三角函数，logDI(E(x),m)表示身份鉴别器DI对第m个身份的预测分数，y表示输入图像对应的身份标签。
4.根据权利要求3所述的基于解纠缠表示学习的跨年龄人脸图像识别方法，其特征在于，所述步骤S3中根据损失函数对解纠缠表示学习网络进行训练的具体方法为：
S3.1、采集若干人脸样本图像；
S3.2、构建目标函数为：
Figure FDA0003752744720000041
Figure FDA0003752744720000042
Figure FDA0003752744720000043
S3.3、将人脸样本图像依次输入解纠缠表示学习网络，以目标函数对其进行训练，直至损失函数收敛，训练完成。
5.根据权利要求4所述的基于解纠缠表示学习的跨年龄人脸图像识别方法，其特征在于，所述步骤S4具体为：
S4.1、将待识别图像输入编码器E进行编码，得到编码特征f(x)；
S4.2、将编码特征分别输入年龄鉴别器DA和身份鉴别器DI，得到身份识别结果和年龄识别结果；
S4.3、人工标定目标年龄对应的one-hot向量s′i，并将s′i和编码特征f(x)输入生成器G，生成与待识别图像身份特征相同且年龄特征不同的预测图像，得到其他年龄的预测图像；
所述步骤S5中将采集的图像输入解纠缠表示学习网络与待识别图像进行跨年龄验证的具体方法为：将采集的图像和预测图像输入至VGG-Face进行跨年龄验证。
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110148085A (zh) * 2019-04-22 2019-08-20 智慧眼科技股份有限公司 人脸图像超分辨率重建方法及计算机可读取的存储介质
CN111612872A (zh) * 2020-05-22 2020-09-01 中国科学院自动化研究所 人脸年龄变化图像对抗生成方法及系统
CN111783532A (zh) * 2020-05-27 2020-10-16 东南大学 一种基于在线学习的跨年龄人脸识别方法
CN111951153A (zh) * 2020-08-12 2020-11-17 杭州电子科技大学 基于生成对抗网络隐空间解构的人脸属性精细化编辑方法

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104866829B (zh) * 2015-05-25 2019-02-19 苏州大学 一种基于特征学习的跨年龄人脸验证方法
US10565758B2 (en) * 2017-06-14 2020-02-18 Adobe Inc. Neural face editing with intrinsic image disentangling
US11734955B2 (en) * 2017-09-18 2023-08-22 Board Of Trustees Of Michigan State University Disentangled representation learning generative adversarial network for pose-invariant face recognition
CN109523463B (zh) * 2018-11-20 2023-04-07 中山大学 一种基于条件生成对抗网络的人脸老化方法
CN111310648B (zh) * 2020-02-13 2023-04-11 中国科学院西安光学精密机械研究所 基于解纠缠表达学习的跨模态生物特征匹配方法及系统
CN111340186B (zh) * 2020-02-17 2022-10-21 之江实验室 基于张量分解的压缩表示学习方法
CN111898482B (zh) * 2020-07-14 2024-02-02 贵州大学 基于渐进型生成对抗网络的人脸预测方法
CN111985405B (zh) * 2020-08-21 2022-07-26 南京理工大学 一种人脸年龄合成方法及系统
CN112070012A (zh) * 2020-09-08 2020-12-11 安徽兰臣信息科技有限公司 一种基于儿童跨年龄段人脸识别技术的人脸检测方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110148085A (zh) * 2019-04-22 2019-08-20 智慧眼科技股份有限公司 人脸图像超分辨率重建方法及计算机可读取的存储介质
CN111612872A (zh) * 2020-05-22 2020-09-01 中国科学院自动化研究所 人脸年龄变化图像对抗生成方法及系统
CN111783532A (zh) * 2020-05-27 2020-10-16 东南大学 一种基于在线学习的跨年龄人脸识别方法
CN111951153A (zh) * 2020-08-12 2020-11-17 杭州电子科技大学 基于生成对抗网络隐空间解构的人脸属性精细化编辑方法

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