深層学習による顔部分パーツの生成と統合によるアニメーション顔画像の合成に関する研究

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS20057

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: 2020/09/17

タイトル(英語): A Study on Synthesis of Anime Face Images Using Deep Learning to Generate and Integrate Face Parts

著者名: 當間 一史(琉球大学),與儀 喜野(琉球大学),長山 格(琉球大学)

著者名(英語): Kazufumi Toma(Graduate School of Engineering and Science, University of the Ryukyus),Yoshiya Yogi(Graduate School of Engineering and Science, University of the Ryukyus),Itaru Nagayama(Faculty of Engineering, University of the Ryukyus)

キーワード: 顔画像|アニメーション|ランドマーク|表情|合成|Facial Image|Animation|Landmark|Facial Expression|Synthesis

要約(日本語): 近年、敵対的生成ネットワークによる人から人への表情や顔の情報の転移に関する研究が盛んである。しかしながら、顔の各部位の座標定義が人間と異なるアニメーション顔画像においては同様の写像が可能かは不明であり、これを調査したい。 先行研究では1種類のモノクロ漫画作品の画風に的を絞ったネットワークで顔全体の自然なキャラクター変換と生成を行っているが、本研究では顔部分パーツ毎に変換を行い合成することでより効果的な変換を実現する手法を検討している。

要約(英語): Transferring of facial expression/facial information for human image processing by generative adversarial network is becoming an active research topics. However, due to the difference of facial coordinates between real human face and animated pictures of face, it is difficult to transfer the facial expressions in suitable conditions. We investigate the appropriate transferring method of facial expressions for real human and animated picture of faces.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,195 Kバイト