顔部品の位置を考慮した学習型顔画像超解像

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS17085

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: 2017/09/01

タイトル(英語): Example-Based Face Image Super-Resolution Considering Positions of Facial Parts

著者名: ムハマド　ハムダン ムハマド　スハイル(立命館大学),福水 洋平(立命館大学),泉 知論(立命館大学),山内 寛紀(立命館大学)

著者名(英語): Muhammad Suhail Muhamad Hamdan(Ritsumeikan University),Yohei Fukumizu(Ritsumeikan University),Tomonori Izumi(Ritsumeikan University),Hironori Yamauchi(Ritsumeikan University)

キーワード: 学習型|超解像|顔画像|パッチデータベース|顔部品の位置|example-based|super-resolution|face image|patches database|facial parts

要約(日本語): 学習型超解像技術により顔を復元するアルゴリズムを提案する。顔画像の高解像度パッチと対応する低解像度パッチのデータベースを予め構築しておき、与えられた低解像度顔画像に対して高解像度パッチを選定し適用する。このとき、従来の画像の類似や周辺との適合に加えて、提案手法では顔部品の位置を考慮した評価関数を用いる。実験評価では提案手法は従来手法と比べて最も良い画質を達成した。

要約(英語): An example-based method to restore a low-resolution face image into a high-resolution image is presented. The proposed algorithm selects patches from database with a combined compatibility function of our proposed facial parts' position and the conventional ones. Experimental results demonstrate that the proposed method achieves the best quality.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 2,403 Kバイト