CycleGANを用いた写真の審美的品質の改善

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS2-4

グループ名: 【C】2021年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2021/09/08

タイトル(英語): Improvement of photo aesthetic using CycleGAN

著者名: 坂口 太一（岡山県立大学）,森田 光貴（岡山県立大学）,滝本 裕則（岡山県立大学）,金川 明弘（岡山県立大学）

著者名(英語): Daichi Sakaguchi (Graduate school of okayama prefectural university),Koki Morita (Okayama prefectural university),Hironori Takimoto (Okayama prefectural university),Akihiro Kanagawa (Okayama prefectural university)

キーワード: 深層学習|写真の審美性|CycleGAN|画像処理

要約(日本語): 近年，TwitterやInstagram等のSNSを利用する人が増えており，魅力的な写真を撮影することへのニーズが高まっている．しかし，多数の人間が魅力的に感じる写真，つまり「審美的品質」が高い写真を撮影することは，相当の知識や経験を必要とし，全ての人が同じように写真を撮ることはできない．本研究では，CycleGANを用いて，大規模なデータセットから審美的品質の低い画像と高い画像という2つのドメインの関係を学習させた．そして，入力した写真の色調を変換することで，審美的品質を改善する手法を提案した．一方，被写体のジャンルの違いにより，色調が審美的品質に寄与する度合いは異なると考えられる．そのため，ジャンル毎に分けたデータセットを用いて学習することでその違いについて考察した．

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