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题名基于生成对抗网络的人脸年龄编辑方法综述
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作者
刘云帆
李琦
孙哲南
谭铁牛
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机构
中国科学院大学
中国科学院自动化研究所
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出处
《数据与计算发展前沿》
CSCD
2023年第2期2-23,共22页
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基金
国家自然科学基金面上项目(62076240)
北京市自然科学基金会(4222054)。
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文摘
【目的】对基于生成对抗网络的人脸年龄编辑方法进行系统梳理和全面总结。【文献范围】本文从该领域发表在国内外一流会议期刊上的文章出发,按照引用关系对具有代表性的方法进行了检索,并对最终得到的众多研究工作进行了综述。【方法】本文从生成对抗网络内在机制的角度出发,按照隐向量求取和操控方式的不同,对现有方法进行了分类,并对各个模型之间的共性和差异进行了分析和比较。【结果】随着生成对抗网络的快速发展,人脸年龄编辑方法的各方面性能稳步提升,但是仍然面临着诸多问题和挑战。【局限】由于尚不存在一套通用的评价标准,因此本文暂时无法将所有涉及到的方法用一组统一的定量指标进行衡量和比较。【结论】虽然已经取得了显著的成果,但是现有方法在编辑过程的灵活性、极端情况的适应性以及输出结果的多样性方面还有亟待解决的问题。
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关键词
深度学习
生成对抗网络
图像转换
人脸属性
人脸年龄编辑
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Keywords
deep learning
generative adversarial network
image translation
facial attribute
face age editing
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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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