[论文解读] Face Aging With Conditional Generative Adversarial Networks
本文提出了一种基于条件生成对抗网络的新型方法 Age-cGAN，通过优化潜在向量以重建输入人脸并保持原始身份，实现身份保持的面部老化。其核心贡献是一种新颖的“身份保持”优化方法，在重建图像上实现了82.9%的人脸识别准确率，显著优于基线方法。
It has been recently shown that Generative Adversarial Networks (GANs) can produce synthetic images of exceptional visual fidelity. In this work, we propose the GAN-based method for automatic face aging. Contrary to previous works employing GANs for altering of facial attributes, we make a particular emphasize on preserving the original person's identity in the aged version of his/her face. To this end, we introduce a novel approach for "Identity-Preserving" optimization of GAN's latent vectors. The objective evaluation of the resulting aged and rejuvenated face images by the state-of-the-art face recognition and age estimation solutions demonstrate the high potential of the proposed method.
研究动机与目标
- 解决现有基于生成对抗网络的面部老化方法在老化过程中无法保持原始人物身份的问题。
- 开发一种方法，生成逼真、年龄合成的面部图像，同时保持高身份保真度。
- 提出一种新颖的潜在向量优化策略，优先考虑身份保持而非像素级重建。
- 通过最先进的面部识别与年龄估计模型对方法进行客观验证。
- 通过生成逼真且身份一致的合成面部老化图像，支持跨年龄人脸识别与合成数据增强应用。
提出的方法
- 该方法使用 Age-cGAN，一种条件生成对抗网络，其中生成器接收潜在向量 z 和目标年龄条件 y，以生成特定年龄的面部图像。
- 通过优化潜在向量 z* 以最小化重建损失并保持身份，实现输入面部的重建，采用两步法：首先通过编码器进行初始近似，随后进行迭代优化。
- “身份保持”优化方法基于 OpenFace 嵌入空间的深度特征损失，确保重建图像在身份相关特征上与原始图像一致。
- 最终的老化图像通过保留优化后的潜在向量 z* 并仅在生成器输入中将年龄条件 y 更改为目标年龄生成。
- 生成器与判别器使用标准的最小最大对抗训练目标，通过 ADAM 优化器在 100 个周期内进行训练。
- 该方法结合像素级重建与身份感知的特征正则化，以平衡真实感与身份保真度。
实验结果
研究问题
- RQ1基于生成对抗网络的方法能否在老化至目标年龄的同时，生成逼真的面部图像并保持原始人物的身份？
- RQ2所提出的“身份保持”潜在向量优化方法与像素级优化相比，在跨年龄变换中保持身份的能力如何？
- RQ3生成的合成图像在多大程度上能欺骗最先进的跨年龄人脸识别系统？
- RQ4该模型在年龄估计任务中是否具备泛化能力，表明其在合成输出中具有逼真的年龄表征？
- RQ5该身份保持优化方法是否可迁移至其他面部属性操作（如添加配饰或改变胡须）？
主要发现
- “身份保持”优化方法在重建图像上实现了 82.9% 的人脸识别得分，显著优于初始重建（53.2%）与像素级优化（59.8%）。
- 年龄估计卷积神经网络在合成图像上的准确率比真实图像低 17%，表明其在年龄表征上具有高度真实性。
- 视觉检查表明，“身份保持”方法更好地保留了面部结构、眼形等关键身份特征，而像素级优化则更擅长保持发色等表面细节。
- 该方法成功生成了逼真的年龄进展与退化图像，包括将年轻面孔老化为老年形态，反之亦然。
- 该模型表现出良好的泛化能力，年龄估计模型仅在真实图像上进行训练，但在合成输出上表现接近。
- 由于其通用的身份保持优化框架，该方法可迁移至其他面部属性操作，如添加配饰或改变面部毛发。
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