随笔分类 - 人脸&行人
摘要：一篇GAN与AE结合的文章，用于探索AE相较GAN的生成能力和解耦表示。构建了两种AE：MLP和StyleGAN。结构如下： 把原生GAN中的G分解为F与G的映射，D分解为E与D的映射： F是一个确定性的映射，将噪声z编码成隐变量w。 E和G是随机的，G同时取决于隐变量w和噪声的输入。E将生成的图像
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摘要：提出一种成为MFR（Meta Face Recognition）的方法用于解决在未知域模型泛化的paper。如下图所示，左边为四个源域，右边为5个目标域，通过将源域迭代划分成meta-train/meta-test集合可以提升模型的迁移性能，使得在未知域上也会能有较好的结果。 在真实应用中通常有两种
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摘要：这篇换脸paper分析：https://www.cnblogs.com/king-lps/p/12234114.html 论文复现地址：https://github.com/SirLPS/face_shifter 由于暂时只有一张卡，bs设为5，训练数据只利用了vggface。其他操作基本与论文一致
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摘要：这篇稍老一点，18年的用GAN做reid的paper，和上篇19年将输入分解为appearance和structure不同。这篇FD-GAN是希望提到的特征仅仅和id有关，而和姿势无关。所以将输入分解为id+pose。编码器可视化如下： FD-GAN尽量在同一id姿态改变的情况下保持id特征的不变。
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摘要：关于利用GAN做行人ReID的文章： [NIPS-2018] FD-GAN: Pose-guided Feature Distilling GAN for Robust Person Re-identification。 [CVPR2019] Joint Discriminative and Gen
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摘要：本文对人脸图像操纵技术进行了全面的综述，包括 DeepFake 方法以及检测此类操纵技术的方法。具体而言，本文综述了四种人脸操纵类型：整张人脸的合成、换脸（DeepFake）、人脸属性操纵和人脸表情操纵。对于每种人脸操纵类型，本文详细介绍了其相关的人脸操纵技术、现有的公共数据库，以及用于评估人脸操纵
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摘要：该论文提出一种新的方法从素描来合成完全详细的艺术风格化图像。给定素描图，没有语义标签，给定一个特定风格的参考图。文中引入三个模块来学习，得到了高质量的结果。样例图如下： 介绍 近来的工作主要集中在合成照片上的真实图像，或者从草图上合成卡通图像。本文集中于素描+特定风格。本文的方法更加generic。
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摘要：摘要 提出一种新的图像表示称为face X-ray，用于检测伪造的人脸。一个输入人脸的face X-ray是灰度图，可表明输入图是否可分解为两张不同源图像的合成。它通过显示伪造图像的混合边界和真实图像的absence来实现。绝大多数人脸变换算法有一个共同步骤：将更改后的脸部混合到现有背景图像中。为此
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摘要：摘要 提出一种双阶段框架实现高保真和对遮挡感知的换脸。之前的方法只利用了目标脸的信息。本文的方法第一阶段生成高保真的脸，具体通过属性编码来提取多级目标人脸的属性，和一个新的生成器来自适应嵌入身份类别和属性。为了解决面部遮挡，第二阶段利用HEAR-Net通过自监督方法来恢复这些有问题（遮挡物）的区域。
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摘要：转载于：ReID任务中的CMC和mAP ReID指Re-identification，常翻译为重识别。ReID任务本身分类很多，本文只讨论基于图片的ReID任务中single-gallery-shot这一最简单的情况。 重识别任务可以描述如下： 给定一个Gallery集合GG，包含有NN张图片，分属
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摘要：GhostVLAD for set-based face recognition 中提到了文章解决的是template-based face recognition。 VLAD: vector of locally aggregated descriptors. 由Jegou et al.在2010
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摘要：目前在学习论文SphereFace:Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition.将一些预备知识总结与本文。 一. 数据集部分 1.CASIA-WebFace 来源：Learning face representation from scratch
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