【2018】Disentangled Representation Learning and Photorealistic Cross-Age Face Synthesis for Age-Invariant Face Recognition

[Yongtae723]

ざっくり言うと

キーワード

人の画像をinputすると見た目年齢をいじられるAI AIのモデルでは　人の顔画像＝人それぞれ固有の見た目＋年齢により加えられる特徴　と言う風に分けて学習することで第２項をいじると見た目をいろいろ変化することができるauto-encoder based GAN。 pre training model は　https:// github.com/ZhaoJ9014/HighPerformance Face_Recognition/tree/master/src/Look% 20Across%20Elapse-%20Disentangled% 20Representation%20Learning%20and% 20Photorealistic%20Cross-Age%20Face% 20Synthesis%20for%20Age-Invariant% 20Face%20Recognition.TensorFlow.で利用可能

1. 情報

論文リンク

https://arxiv.org/abs/1809.00338v2

著者

Jian Zhao

投稿日付

2 Sep 2018

2. 先行研究と比べてどこがすごい？

3. 技術や手法のキモはどこ？

4. どうやって有効だと検証した？

5. 議論はある？

6. 次に読むべき論文は？

7. 実装の詳細

8. データセット

9. 結果の詳細

雑感&メモ