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Face aging (FA) for young faces refers to rendering the aging faces at target age for an individual, generally under 20s, which is an important topic of facial age analysis. Unlike traditional FA for adults, it is challenging to age children with one deep learning-based FA network, since there are deformations of facial shapes and variations of textural details. To alleviate the deficiency, a unified FA framework for young faces is proposed, which consists of two decoupled networks to apply aging image translation. It explicitly models transformations of geometry and appearance using two components: GD-GAN, which simulates the Geometric Deformation using Generative Adversarial Network; TV-GAN, which simulates the Textural Variations guided by the age-related saliency map. Extensive experiments demonstrate that our method has advantages over the state-of-the-art methods in terms of synthesizing visually plausible images for young faces, as well as preserving the personalized features. 相似文献
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信号时域积分性质的一个推广应用 总被引:1,自引:0,他引:1
对信号进行运算(卷积运算,傅氏变换,拉纸变换)时,应用时域积分性质,得出由函数导数的运算式求取原函数的相应运算结果的一般性计算公式,使时域积分性质的应用得到推广。 相似文献