GANを用いた画像データへの意外性組み込み方式の検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS19060

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日: 2019/11/09

タイトル(英語): Study on the Injection Method of the Element of Surprise into Ordinary Images using GAN

著者名: 仲川 紗彩香(神奈川大学),秋吉 政徳(神奈川大学)

著者名(英語): Sayaka Nakagawa(Kanagawa University),Masanori Akiyoshi(Kanagawa University)

キーワード: 意外性|自己符号化器|ＧＡＮ|生成|Element of surprise|Auto encoder|Genera tive Adversarial Networks|Generation

要約(日本語): ユーザが好むアイテムを推薦する物の他に、意外性を含んだ推薦システムもある。ユーザが情報を選択をする際、文字だけではなく画像や映像を見ることは重要なことだと考えられる。意外性を生み出すのに必要な要因については分かっていない。本研究では、意外性の特徴量を画像から抽出し、敵対的生成ネットワークを利用して新たな意外性の特徴量を生成し、画像に組み込むことで、新たな意外性のある画像を生成することを目的とする。

要約(英語): The factors necessary to create surprise are unknown. The purpose of this study is to generate a new surprising image by extracting an unexpected feature quantity from an image, generating a new unexpected feature quantity using a hostile generation network, and incorporating the feature quantity into the image.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 417 Kバイト