Emprego de modelos generativos para envelhecimento facial - Kemmer, Bruno Abreu (2023)
Diversos fatores podem causar o envelhecimento facial: exposição solar, tabagismo, viver em um ambiente poluído, estresse e fatores genéticos. Esses elementos tornam a tarefa de envelhecimento facial por meio de algoritmos bastante complexa, e ao fazê-la, três atributos são desejados na face envelhecida, a saber, i) essa deve ter a idade esperada; ii) deve manter as características individuais; iii) a face sintética deve, preferencialmente, ter alta qualidade. Dois tipos de métodos são tradicionalmente utilizados nessa tarefa: métodos baseados em protótipos e métodos baseados em modelagem. Os primeiros calculam a diferença entre as médias de faixas de idades e os últimos utilizam modelos paramétricos para simular a passagem do tempo. Ambos falham em manter as características individuais ao levar a imagem de um domínio mais jovem para um envelhecido. Com os avanços em visão computacional, modelos generativos têm sido utilizados nessa tarefa, em especial, Redes Adversárias Generativas (GANs) e recentemente, modelos de difusão. Com essas abordagens é possível gerar imagens realistas de indivíduos envelhecidos. Essas redes podem codificar informações latentes possibilitando que o modelo gerador crie novas imagens condicionais a uma face dada como entrada. Isso pode levar a uma melhora no desempenho dos sistemas biométricos, auxiliar na busca de pessoas desaparecidas, na identificação de pessoas procuradas de forma automatizada e diversas outras aplicações no entretenimento. %Na última década, um número crescente de publicações teve como foco a aplicação de modelos generativos no estado da arte no envelhecimento facial. Na última década, houve um número crescente de publicações com foco na aplicação de modelos generativos para envelhecimento facial. A maioria dessas adaptaram uma arquitetura geral para atender aos desafios da tarefa adotada. Este trabalho descreve detalhadamente as arquiteturas mais importantes encontradas na literatura, as principais bases de dados e suas aplicações. Além disso, apresenta dois grupos de experimentos realizados: o primeiro compara os resultados de três modelos publicados entre 2017 e 2018 que utilizaram redes GANs, em três bases de dados: FG-NET, UTKFaces e CACD. O segundo grupo realiza um estudo comparativo entre dois modelos baseados em redes GANs, que foram publicados entre 2020 e 2021, com dois modelos de difusão condicionais que executam edição das imagens, os quais foram publicados entre 2022 e 2023 e empregaram base de imagens de alta resolução FFHQ-Aging (base de imagens FFHQ com a idade estimada das faces). Por fim, para medir a efetividade do envelhecimento facial nas imagens, modelos estimadores de idade e de verificação facial foram utilizados. Os resultados mostraram que GANs treinadas especialmente para essa tarefa têm obtido resultados superiores, porém, modelos de difusão condicionais genéricos, como os utilizados nesse último grupo de experimentos obtiveram resultados consideráveis, mesmo sem terem sido treinados para essa tarefa. Além do mais, muitos trabalhos recentes têm apresentado melhoria nos modelos de difusão, portanto, são esperados rápidos avanços em suas arquiteturas.