Skip to main content

2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Recursive Chaining of Reversible Image-to-Image Translators for Face Aging

verfasst von : Ari Heljakka, Arno Solin, Juho Kannala

Erschienen in: Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems

Verlag: Springer International Publishing

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

This paper addresses the modeling and simulation of progressive changes over time, such as human face aging. By treating the age phases as a sequence of image domains, we construct a chain of transformers that map images from one age domain to the next. Leveraging recent adversarial image translation methods, our approach requires no training samples of the same individual at different ages. Here, the model must be flexible enough to translate a child face to a young adult, and all the way through the adulthood to old age. We find that some transformers in the chain can be recursively applied on their own output to cover multiple phases, compressing the chain. The structure of the chain also unearths information about the underlying physical process. We demonstrate the performance of our method with precise and intuitive metrics, and visually match with the face aging state-of-the-art.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Literatur
2.
Zurück zum Zitat Antipov, G., Baccouche, M., Berrani, S., Dugelay, J.: Apparent age estimation from face images combining general and children-specialized deep learning models. In: CVPR Workshops (2016) Antipov, G., Baccouche, M., Berrani, S., Dugelay, J.: Apparent age estimation from face images combining general and children-specialized deep learning models. In: CVPR Workshops (2016)
3.
Zurück zum Zitat Antipov, G., Baccouche, M., Dugelay, J.L.: Face aging with conditional generative adversarial networks. In: ICIP (2017) Antipov, G., Baccouche, M., Dugelay, J.L.: Face aging with conditional generative adversarial networks. In: ICIP (2017)
5.
Zurück zum Zitat Choi, Y., Choi, M., Kim, M., Ha, J.W., Kim, S., Choo, J.: StarGAN: unified generative adversarial networks for multi-domain image-to-image translation. arXiv preprint arXiv:1711.09020 (2017) Choi, Y., Choi, M., Kim, M., Ha, J.W., Kim, S., Choo, J.: StarGAN: unified generative adversarial networks for multi-domain image-to-image translation. arXiv preprint arXiv:​1711.​09020 (2017)
7.
Zurück zum Zitat Duong, C., Quach, K., Luu, K., Savvides, M.: Temporal non-volume preserving approach to facial age-progression and age-invariant face recognition. In: ICCV (2017) Duong, C., Quach, K., Luu, K., Savvides, M.: Temporal non-volume preserving approach to facial age-progression and age-invariant face recognition. In: ICCV (2017)
8.
Zurück zum Zitat Goodfellow, I.J., et al.: Generative adversarial networks. In: NIPS (2014) Goodfellow, I.J., et al.: Generative adversarial networks. In: NIPS (2014)
9.
Zurück zum Zitat Isola, P., Zhu, J.Y., Zhou, T., Efros, A.A.: Image-to-image translation with conditional adversarial networks. In: CVPR (2017) Isola, P., Zhu, J.Y., Zhou, T., Efros, A.A.: Image-to-image translation with conditional adversarial networks. In: CVPR (2017)
10.
Zurück zum Zitat Johnson, J., Alahi, A., Li, F.: Perceptual losses for real-time style transfer and super-resolution. In: ECCV (2016) Johnson, J., Alahi, A., Li, F.: Perceptual losses for real-time style transfer and super-resolution. In: ECCV (2016)
11.
Zurück zum Zitat Karras, T., Aila, T., Laine, S., Lehtinen, J.: Progressive growing of GANs for improved quality, stability, and variation. arXiv preprint arXiv:1710.10196 (2017) Karras, T., Aila, T., Laine, S., Lehtinen, J.: Progressive growing of GANs for improved quality, stability, and variation. arXiv preprint arXiv:​1710.​10196 (2017)
12.
Zurück zum Zitat Kemelmacher-Shlizerman, I., Suwajanakorn, S., Seitz, S.: Illumination-aware age progression. In: CVPR (2014) Kemelmacher-Shlizerman, I., Suwajanakorn, S., Seitz, S.: Illumination-aware age progression. In: CVPR (2014)
13.
Zurück zum Zitat Kim, T., Cha, M., Kim, H., Lee, J.K., Kim, J.: Learning to discover cross-domain relations with generative adversarial networks. In: ICML. PMLR, vol. 70, pp. 1857–1865 (2017) Kim, T., Cha, M., Kim, H., Lee, J.K., Kim, J.: Learning to discover cross-domain relations with generative adversarial networks. In: ICML. PMLR, vol. 70, pp. 1857–1865 (2017)
15.
Zurück zum Zitat Lample, G., Zeghidour, N., Usunier, N., Bordes, A., Denoyer, L., Ranzato, M.: Fader networks: Manipulating images by sliding attributes. In: NIPS (2017) Lample, G., Zeghidour, N., Usunier, N., Bordes, A., Denoyer, L., Ranzato, M.: Fader networks: Manipulating images by sliding attributes. In: NIPS (2017)
17.
Zurück zum Zitat Liu, M.Y., Breuel, T., Kautz, J.: Unsupervised image-to-image translation networks. In: NIPS (2017) Liu, M.Y., Breuel, T., Kautz, J.: Unsupervised image-to-image translation networks. In: NIPS (2017)
20.
Zurück zum Zitat Mitchell, D.P., Netravali, A.N.: Reconstruction filters in computer-graphics. ACM Siggraph Comput. Graph. 22(4), 221–228 (1988)CrossRef Mitchell, D.P., Netravali, A.N.: Reconstruction filters in computer-graphics. ACM Siggraph Comput. Graph. 22(4), 221–228 (1988)CrossRef
21.
Zurück zum Zitat Rothe, R., Timofte, R., Gool, L.V.: DEX: Deep EXpectation of apparent age from a single image. In: ICCV, Looking at People Workshop (2015) Rothe, R., Timofte, R., Gool, L.V.: DEX: Deep EXpectation of apparent age from a single image. In: ICCV, Looking at People Workshop (2015)
22.
Zurück zum Zitat Schroff, F., Kalenichenko, D., Philbin, J.: FaceNet: a unified embedding for face recognition and clustering. In: CVPR (2015) Schroff, F., Kalenichenko, D., Philbin, J.: FaceNet: a unified embedding for face recognition and clustering. In: CVPR (2015)
25.
Zurück zum Zitat Tiddeman, B., Burt, M., Perrett, D.: Prototyping and transforming facial textures for perception research. IEEE Comput. Graph. Appl. 21(5), 42–50 (2001)CrossRef Tiddeman, B., Burt, M., Perrett, D.: Prototyping and transforming facial textures for perception research. IEEE Comput. Graph. Appl. 21(5), 42–50 (2001)CrossRef
27.
Zurück zum Zitat Yi, Z., Zhang, H., Tan, P., Gong, M.: DualGAN: unsupervised dual learning for image-to-image translation. In: ICCV (2017) Yi, Z., Zhang, H., Tan, P., Gong, M.: DualGAN: unsupervised dual learning for image-to-image translation. In: ICCV (2017)
28.
Zurück zum Zitat Zhu, J.Y., Park, T., Isola, P., Efros, A.A.: Unpaired image-to-image translation using cycle-consistent adversarial networks. In: ICCV (2017) Zhu, J.Y., Park, T., Isola, P., Efros, A.A.: Unpaired image-to-image translation using cycle-consistent adversarial networks. In: ICCV (2017)
Metadaten
Titel
Recursive Chaining of Reversible Image-to-Image Translators for Face Aging
verfasst von
Ari Heljakka
Arno Solin
Juho Kannala
Copyright-Jahr
2018
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-01449-0_26