This paper presents a novel approach for synthesizing automatically age-progressed facial images in video sequences using Deep Reinforcement Learning. The proposed method models facial structures and the longitudinal face-aging process of given subjects coherently across video frames. The approach is optimized using a long-term reward, Reinforcement Learning function with deep feature extraction from Deep Convolutional Neural Network. Unlike previous age-progression methods that are only able to synthesize an aged likeness of a face from a single input image, the proposed approach is capable of age-progressing facial likenesses in videos with consistently synthesized facial features across frames. In addition, the deep reinforcement learning method guarantees preservation of the visual identity of input faces after age-progression. Results on videos of our new collected aging face AGFW-v2 database demonstrate the advantages of the proposed solution in terms of both quality of age-progressed faces, temporal smoothness, and cross-age face verification.


翻译:本文介绍了一种新颖的方法,用于利用深层强化学习,在视频序列中自动合成年龄进步的面部图像; 拟议的方法模型面部结构以及不同视频框架一致的给定主题的纵向面部演化过程; 利用长期奖励优化该方法; 从深革命神经网络中提取深刻特征的强化学习功能。 与以往只能从单一输入图像中合成老相像面的年龄进步方法不同的是,拟议方法能够使不同框架一致合成面部特征的视频在年龄进步面部相似性; 此外,深度强化学习方法保证了在年龄进步后保护投入面部的视觉特征; 我们新收集的长相AGFW-V2数据库的视频结果显示了拟议解决方案在年龄进步面部质量、时光度和跨年龄面验证两方面的优势。

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