Deep Neural Representation Guided Face Sketch Synthesis

Sheng Bin; Li Ping; Gao Chenhao; Ma Kwan-Liu

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Deep Neural Representation Guided Face Sketch Synthesis

机译：深度神经表示引导的脸部草图合成

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Face sketch synthesis shows great applications in a lot of fields such as online entertainment and suspects identification. Existing face sketch synthesis methods learn the patch-wise sketch style from the training dataset containing photo-sketch pairs. These methods manipulate the whole process directly in the field of RGB space, which unavoidably results in unsmooth noises at patch boundaries. If denoising methods are used, the sketch edges would be blurred and face structures could not be restored. Recent researches of feature maps, which are the outputs of a certain neural network layer, have achieved great success in texture synthesis and artistic image generation. In this paper, we reformulate the face sketch synthesis problem into a neural network feature maps based optimization task. Our results accurately capture the sketch drawing style and make full use of the whole stylistic information hidden in the training dataset. Unlike former feature map based methods, we utilize the Enhanced 3D PatchMatch and cross-layer cost aggregation methods to obtain the target feature maps for the final results. Multiple experiments have shown that our approach imitates hand-drawn sketch style vividly, and has high-quality visual effects on CUHK, AR, XM2VTS and CUFSF face sketch datasets.

机译：人脸素描合成在许多领域（如在线娱乐和犯罪嫌疑人识别）中显示出了巨大的应用前景。现有的面部素描合成方法从包含照片素描对的训练数据集中学习逐块素描样式。这些方法直接在RGB空间中操纵整个过程，这不可避免地会导致色块边界处的噪声不平滑。如果使用去噪方法，则草图边缘将变得模糊并且无法恢复面结构。作为特定神经网络层输出的特征图的最新研究在纹理合成和艺术图像生成方面取得了巨大的成功。在本文中，我们将人脸草图综合问题重新构造为基于神经网络特征图的优化任务。我们的结果准确地捕获了草图绘制样式，并充分利用了隐藏在训练数据集中的全部样式信息。与以前的基于特征图的方法不同，我们利用增强型3D PatchMatch和跨层成本汇总方法来获得最终结果的目标特征图。多项实验表明，我们的方法生动地模仿了手绘草图样式，并且对CUHK，AR，XM2VTS和CUFSF人脸草图数据集具有高质量的视觉效果。

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来源
《IEEE transactions on visualization and computer graphics》 |2019年第12期|3216-3230|共15页
作者
Sheng Bin; Li Ping; Gao Chenhao; Ma Kwan-Liu;
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作者单位

Shanghai Jiao Tong Univ Dept Comp Sci & Engn Shanghai 200240 Peoples R China;

Macau Univ Sci & Technol Fac Informat Technol Macau 999078 Peoples R China;

Univ Calif Davis Dept Comp Sci Davis CA 95616 USA;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Face; Measurement; Training; Feature extraction; Image restoration; Three-dimensional displays; Noise reduction; Non-photorealistic rendering; face sketch synthesis; convolutional neural network (CNN); style transformation;

机译：面对;测量;训练;特征提取;图像还原;三维显示器;降噪;非真实感渲染;人脸素描合成;卷积神经网络（CNN）;风格转变;

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