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J-GLOBAL ID：201702251145293936   整理番号：17A0116863

畳込みニューラルネットワークを介した顔幻覚【Powered by NICT】

Face Hallucination via Convolution Neural Network

著者 (3件)： Nie Hui ,  Lu Yao ,  Ikram Javaria
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICTAI  ページ： 485-489  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 深学習法は,コンピュータビジョンの多くの分野,超解像を含むに成功裡に使用した。しかし,以前の深層学習方法のすべては,一般的な画像超解像のための提案されている。本論文では,顔画像の領域固有の事前知識と深い学習の特性を結合した顔幻覚(FH)のための畳込みニューラルネットワークの利用を提案した。提案した方法では,末端マッピングには低解像度(LR)画像間の深い畳込みネットワークとそれらの対応する高解像度(HR)画像は,入力顔画像をアップスケール直接として学習される。より大きな倍率を達成するために,著者らは,固定スケールアップ因子であるとステップによるLR画像段階をアップグレードし,コンボリューションニューラルネットワークをカスケードに考察した。実験結果は,提案した方法は,従来の顔幻影手法と比較して良好な性能を達成できることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 学習 ,  画像 ,  *畳込み ,  *ネットワーク ,  コンピュータビジョン ,  顔画像 ,  *ニューラルネットワーク ,  高分解能 ,  超解像 ,  *幻覚 ,  スケールアップ
準シソーラス用語： 低分解能 ,  事前知識 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  顔 ,  幻覚