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Naeem Ul Islam (전북대학교) Sungmin Lee (전북대학교) Jaebyung Park (전북대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제26권 제4호
발행연도
2020.4
수록면
273 - 278 (6page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2020.20.8002

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Facial attributes are interesting because they show the identity of a person, and manipulating these facial attributes is challenging as it requires the preservation of the identity while making the required modifications to the appearance. Many deep-neural-network-based approaches have been proposed for attribute manipulation. However, these existing approaches are incapable of effectively modifying the attributes simultaneously. In this paper, we address the problem of simultaneous modification of face attributes by manipulating the class information of the attributes using an attribute generative adversarial network. Based on the proposed approach, the latent representation of the given image and its corresponding attribute information are used to modify the appearance by negating the given attribute information. Experiments on the CelebA dataset show that our method effectively performs simultaneous attribute editing with the preservation of other intact facial details.
#convolutional neural networks #generative adversarial network #autoencoders

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. Proposed Approach
III. Training
V. Discussion
VI. Conclusion
REFERENCES

참고문헌 (31)

참고문헌 신청
B. Lubomir, S. Maji, and J. Malik, “Describing people: A poselet-based approach to attribute classification, ” International Conference on Computer Vision, Barcelona, Spain, pp. 1543- 1550, Nov. 2011. google schola C. H. Lampert, H. Nickisch, and S. Harmeling, “Learning to detect unseen object classes by between-class attribute transfer, ” IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Miami, FL, USA, pp. 951-958, Jun. 2009. google schola K. Duan, D. Parikh, D. Crandall, and K. Grauman, “Discovering localized attributes for fine-grained recognition,” IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Rhode Island, pp. 3474-3481, Jun. 2012. google schola E. Stefanos, O. Rudovic, and M. Pantic, “Discriminative shared gaussian processes for multiview and view-invariant facial expression recognition,” IEEE transactions on image processing, vol, 24, no.1 pp.189-204, Nov. 2014. google schola C. Fabian Benitez-Quiroz, R. Srinivasan, and A. M. Martinez, “EmotioNet: An accurate, real-time algorithm for the automatic annotation of a million facial expressions in the wild,” IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Las Vegas, NV, USA, pp. 5562-5570, Dec. 2016. google schola

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