Generative Video Face Reenactment by AUs and Gaze Regularization
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/175743
Realitzat a/ambUniversitat de Barcelona. Facultat de Matemàtiques i Informàtica; Universitat Autònoma de Barcelona
Tipus de documentProjecte Final de Màster Oficial
Data2019-10-15
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
In this work, we propose an encoder-decoder-like architecture to perform face reenact- ment in image sequences. Our goal is to transfer the training subject identity to a given test subject, regularazing the generation with Action units and gaze vectors to generate more lifelike results.
MatèriesHuman face recognition (Computer science), Machine learning, Reconeixement facial (Informàtica), Aprenentatge automàtic
TitulacióMÀSTER UNIVERSITARI EN INTEL·LIGÈNCIA ARTIFICIAL (Pla 2017)
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
143469.pdf | 13,23Mb | Visualitza/Obre |