次世代型知的防犯カメラのための遮蔽人体復元に関する研究

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS22004

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2022/03/06

タイトル(英語): A Study on Estimation of Body Occlusion for Advanced Intelligent Surveillance System

著者名: 長濱 北斗(琉球大学),シラガンカピストラノ 龍(琉球大学),長山 格(琉球大学)

著者名(英語): Hokuto Nagahama(University of the Ryukyus),Ryu CiraganCapistrano(University of the Ryukyus),Itaru Nagayama(University of the Ryukyus)

キーワード: 深層学習|防犯カメラ|機械学習|画像処理|ＧＡＮ|画像復元|Deep Learning|Security Camera|Machine Learning|Image Processing|GAN|Image Reconstruction

要約(日本語): 本研究では次世代型知的防犯カメラの性能向上に向けた新しいアプローチとして、深層学習ネットワークを用いた人体全身像推定、すなわち一部が遮蔽された人体の全身像を復元・推定することを試みる。これは、路上の電柱、看板、建築物、街路樹、トラックなどの障害物によって防犯カメラに映る人物像が部分的に遮蔽された状態において、深層学習によって全身像を補完および推定する機能の構築を試みるものである。

要約(英語): This paper describes the development of a new method for the estimation and resolution of body occlusion using deep learning for an advanced intelligent video surveillance system. A generative adversarial network is used to estimate and reconstruct an image of a hidden part of the human body. We show some on going experiment and its result for the estimation and reconstruction of whole body by using deep learning approach._x000D_

本誌: 2022年3月9日-2022年3月10日次世代産業システム研究会-1

本誌掲載ページ: 17-20 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,498 Kバイト