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J-GLOBAL ID：201802226393044664   整理番号：18A1894358

機械学習を用いた光現実的単眼凝視再方向【JST・京大機械翻訳】

Photorealistic Monocular Gaze Redirection Using Machine Learning

著者 (4件)： Kononenko Daniil (Skolkovo Institute of Science and Technology, Moscow, Russia) ,  Ganin Yaroslav (Universite de Montreal, Montreal, Quebec, Canada) ,  Sungatullina Diana (Skolkovo Institute of Science and Technology, Moscow, Russia) ,  Lempitsky Victor (Skolkovo Institute of Science and Technology, Moscow, Russia)
資料名： IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence  (IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)
巻： 40  号： 11  ページ： 2696-2710  発行年： 2018年 
JST資料番号： B0519B  ISSN： 0162-8828  CODEN： ITPIDJ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 機械学習を利用する画像における注視再方向問題への一般的アプローチを提案した。このアイデアは,注視方向間の既知の視差を有する画像の対に関する訓練によって画像を再合成するために学習することである。このような学習に基づく再合成は単眼入力に基づいて説得力のある注視再方向を達成でき,学習したシステムは訓練中に見られない人々と画像条件によく一般化することを示した。著者らは,著者らのアイデアの3つの瞬間を記述して比較した。第一のシステムは,効率的な意思決定森林予測子に基づいており,リアルタイム(単一CPU上)での固定角度により注視を再指示し,特にビデオ会議注視補正に適している。第二のシステムは,深いアーキテクチャに基づいており,角度の範囲により注視の再方向を可能にする。第二のシステムは,より高い光実現性を達成し,一方,数倍遅い。第3のシステムは試験時間におけるリアルタイム決定林に基づいているが,訓練中の「教師」の深いネットワークからの監視を用いる。第3のシステムは,著者らの実験における教師ネットワークの品質に近づき,従って,注視補正問題に対する高度に現実的な実時間単眼解を提供する。定量的測定とユーザ研究に基づいて提案したシステムの詳細な評価と比較を示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 品質 ,  意思決定 ,  *機械学習 ,  画像 ,  遠隔会議 ,  視差 ,  *単眼 ,  計算機アーキテクチャ ,  ネットワーク
準シソーラス用語： 実時間 ,  予測子 ,  説得 ,  *固視 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 機械学習 ,  単眼 ,  凝視