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Facial landmark disentangled network with variational autoencoder

Applied Mathematics(A Journal of Chinese Universities) 2022年第2期37卷 290-305页

作者： LIANG Sen ZHOU Zhi-ze GUO Yu-dong GAO Xuan ZHANG Ju-yong BAO Hu-jun CAD&CG State Labs Zhejiang UniversityHangzhou 310027China School of Mathematical Sciences University of Science and Technology of ChinaHefei 230026China.

Learning disentangled representation of data is a key problem in deep ***,disentangling 2D facial landmarks into different factors(e.g.,identity and expression)is widely used in the applications of face reconstruction,face reenactment and talking head et al..However,due to the sparsity of landmarks and the lack of accurate labels for the factors,it is hard to learn the disentangled representation of *** address these problem,we propose a simple and effective model named FLD-VAE to disentangle arbitrary facial landmarks into identity and expression latent representations,which is based on a Variational Autoencoder ***,we propose three invariant loss functions in both latent and data levels to constrain the invariance of representations during training ***,we implement an identity preservation loss to further enhance the representation ability of identity *** the best of our knowledge,this is the first work to end-to-end disentangle identity and expression factors simultaneously from one single facial landmark.

关键词： disentanglement representation deep learning facial landmarks variational autoencoder

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