抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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ブラインドぼけ除去については,長い間検討が課題で構成されている,しかし一般的方法の結果は,実世界のぼけ画像における効果的ではない。テキストまたは面,ぼけ除去目標オブジェクトカテゴリーのためのドメイン特異的方法はそれらの一般的対応物よりも優れている,従ってそれらは注目を集めている。本研究では,人間の顔のぼけ除去,顔ぼけ除去と呼ばれる以下に取り組むためにこのようなドメイン特異的方法を開発した。面は,コンピュータビジョンにおいて極めて重要であるが,顔ぼけ除去はまだいくつかの説得力のある結果を示す必要がある。は部分的にi)弱いテクスチャー及びii)輪郭/勾配プライア(典型的には使用されている)準最適をもたらすことを高度に構造形状の組合せに起因した。前の仮定の本研究では,顔の十分に立証された構造を利用した弱い監視を挿入することにより学習アプローチを採用した。すなわち,ぼけ除去を行い,顔アラインメント技術を採用した各顔を前処理に深いネットワークを利用する。千訓練サンプルのための深いネットワークの必要性を,大規模データセットの生成を可能にする効率的なフレームワークを導入した。MF2・3,二以上の百万フレームのデータセットを作成するためにこのフレームワークを利用した。実世界ぼけた顔画像を用いた実験を行い,提案手法では,鋭い天然潜像に近い結果を返すことを報告する。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
