人脸画像合成研究的综述与对比分析

作     者：王楠楠 李洁 高新波 WANG Nannan;LI Jie;GAO Xinbo

作者机构：西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室西安710071 

出 版 物：《模式识别与人工智能》 (Pattern Recognition and Artificial Intelligence)

年 卷 期：2018年第31卷第1期

页      面：37-48页

核心收录：

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金项目(No.61772402 61671339 61501339 61432014) 中国科协青年人才托举工程(No.2016QNRC001)资助~~ 

主　　题：人脸画像 模型驱动 数据驱动 

摘      要：人脸画像合成通常是在给定一些训练画像-照片的前提下,将一张输入的人脸照片转换为画像的过程.目前并没有一个系统性的实验对比分析揭示当前此过程面临的挑战以及可能的解决思路.文中对具有代表性的各类方法进行综合深入对比与分析.人脸画像合成方法归纳为2类:数据驱动类方法(即基于样本的方法)和模型驱动类方法.数据驱动方法由3类方法组成:基于子空间学习的方法、基于稀疏表示的方法和基于贝叶斯推断的方法.模型驱动方法直接学习照片到画像的映射关系.文中给出一些之前文献中并未发现的有意义的结论和展望.