In this paper, an adversarial architecture for facial depth map estimation from monocular intensity images is presented. By following an image-to-image approach, we combine the advantages of supervised learning and adversarial training, proposing a conditional Generative Adversarial Network that effectively learns to translate intensity face images into the corresponding depth maps. Two public datasets, namely Biwi database and Pandora dataset, are exploited to demonstrate that the proposed model generates high-quality synthetic depth images, both in terms of visual appearance and informative content. Furthermore, we show that the model is capable of predicting distinctive facial details by testing the generated depth maps through a deep model trained on authentic depth maps for the face verification task.
Learning to Generate Facial Depth Maps / Pini, Stefano; Grazioli, Filippo; Borghi, Guido; Vezzani, Roberto; Cucchiara, Rita. - (2018). ((Intervento presentato al convegno The 6th international conference on 3D Vision (3DV) tenutosi a Verona nel 5-8 September.
Data di pubblicazione: | 2018 |
Titolo: | Learning to Generate Facial Depth Maps |
Autore/i: | Pini, Stefano; Grazioli, Filippo; Borghi, Guido; Vezzani, Roberto; Cucchiara, Rita |
Autore/i UNIMORE: | |
Digital Object Identifier (DOI): | http://dx.doi.org/10.1109/3DV.2018.00078 |
Codice identificativo Scopus: | 2-s2.0-85056769304 |
Codice identificativo ISI: | WOS:000449774200067 |
Nome del convegno: | The 6th international conference on 3D Vision (3DV) |
Luogo del convegno: | Verona |
Data del convegno: | 5-8 September |
Citazione: | Learning to Generate Facial Depth Maps / Pini, Stefano; Grazioli, Filippo; Borghi, Guido; Vezzani, Roberto; Cucchiara, Rita. - (2018). ((Intervento presentato al convegno The 6th international conference on 3D Vision (3DV) tenutosi a Verona nel 5-8 September. |
Tipologia | Relazione in Atti di Convegno |
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