Landmark Assisted GAN을 활용한 얼굴 표정 합성 기법 제안

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한글제목(Korean Title)	Landmark Assisted GAN을 활용한 얼굴 표정 합성 기법 제안
영문제목(English Title)	Facial Expression Synthesis using Landmark Assisted GAN
저자(Author)	신예지 범정현 추현승 Yeji Shin Junghyun Bum Hyunseung Choo
원문수록처(Citation)	VOL 22 NO. 01 PP. 0155 ~ 0156 (2021. 04)
한글내용 (Korean Abstract)	본 논문에서는 쌍이 없는 훈련 데이터를 사용하여 특정 사람의 다양한 얼굴 표정을 합성하는 LAGAN(Landmark Assisted Generative Adversarial Networks)을 제안한다. 얼굴 표정 합성의 주요 과제는 자연스러우면서도 정확한 표정을 재구성하는 것이다. 하지만 명시적인 조건 없이 특정 얼굴의 identity를 보존하면서 표정만을 바꾸는 것은 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해 LAGAN은 얼굴 landmark를 추출하여 landmark loss를 정의하고 generator의 학습에 관여하게 함으로써, 서로 다른 표정 간에 보완적인 정보를 제공한다. Radboud Faces[3]로 실험한 결과 LAGAN이 최첨단 모델과 비교하여 더 현실적인 이미지를 생성하는데 효과적이라는 것을 보여준다.
영문내용 (English Abstract)
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