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面部皱纹检测与修复研究:数据集、方法与挑战( A Survey on Facial Wrinkles Detection and Inpainting: Datasets, Methods, and Challenges )
Moi Hoon Yap Nazre Batool Choon-Ching Ng Mike Rogers Kevin Walker
面部皱纹的自动检测和修复算法已经成为化妆品、法医和计算机视觉等领域的研究热点。目前的大多数修复算法都是在整个人脸上实现的，尽管事实上只有缺陷需要修复。一般来说，缺陷的定义是衰老、斑点、疤痕和雀斑的迹象。这篇论文的重点是皱纹，因为它是一个明显的迹象老化。本文综述了计算机视觉技术在面部皱纹定位中的应用。我们对基准数据集、自动皱纹检测算法和面部修复算法进行了全面的文献综述。由于对皱纹修复的研究有限，本文采用了三种最先进的修复算法，即泛洪填充法、相干灵敏度散列法和基于样本的方法对皱纹区域进行修复。为了评估修复结果的真实感，我们将原始图像和修复图像呈现给40名参与者，他们在每个图像的真实感量表和年龄组上提供评级。结果表明，洪水充填法较好地保持了模型的真实感，但在年龄预测方面没有显著差异。最后，我们对全文进行了总结，并提出了该领域未来的发展方向。
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