Capsule Networkを用いた顔画像の超解像手法

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS5-5

グループ名: 【C】2019年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2019/08/28

タイトル(英語): Super-Resolution method of face image using Capsule Network

著者名: 引地 郁海(関東学院大学),原 翔悟(関東学院大学),元木 誠(関東学院大学)

著者名(英語): Ikumi Hikichi|Shougo Hara|Makoto Motoki

キーワード: 超解像|カプセルネットワーク|ディープラーニングディープラーニング|Super-Resolution|Capsule Network|Deep Learning

要約(日本語): 近年，深層学習を用いて低画質な画像を高画質に変換する超解像が注目されている。その超解像の応用例の一つとして防犯カメラの映像を用いた犯人特定がある。しかし，このようなカメラは犯人特定のため画質を抑えて長期間保存する場合が多く，特定が困難になる。本研究では，Capsule Networkを用いて人間の顔画像を超解像する手法を提案する。Capsule Networkは入出力をベクトルで表現するため，特徴どうしの位置関係や顔の向きの学習が可能になり，CNNよりも高画質な顔画像の生成が可能になる。訓練データは約20万枚の人間の顔画像を集めたCelebAデータセットを使用し，低画質とオリジナルデータをペアで作成・学習を行う。検証実験の結果，Capsule Networkを用いて人間の顔画像を超解像する場合は，CNNを用いるよりも高画質な顔画像を生成することが明らかとなった。

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