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J-GLOBAL ID：201802246425557027   整理番号：18A1567596

条件付き境界平衡生成敵対ネットワークにより生成された高品質顔画像【JST・京大機械翻訳】

High-quality face image generated with conditional boundary equilibrium generative adversarial networks

著者 (6件)： Huang Bin (School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University, XueYuan Road No.37, HaiDian District, Beijing, 100191, China) ,  Huang Bin (Department of Electrical Engineering, National Chung Hsing University, 145 Xingda Rd., South District, Taichung City 402) ,  Chen Weihai (School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University, XueYuan Road No.37, HaiDian District, Beijing, 100191, China) ,  Wu Xingming (School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University, XueYuan Road No.37, HaiDian District, Beijing, 100191, China) ,  Lin Chun-Liang (Department of Electrical Engineering, National Chung Hsing University, 145 Xingda Rd., South District, Taichung City 402) ,  Suganthan Ponnuthurai Nagaratnam (School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, 50 Nanyang Avenue, Singapore, 639798, Singapore)
資料名： Pattern Recognition Letters  (Pattern Recognition Letters)
巻： 111  ページ： 72-79  発行年： 2018年 
JST資料番号： H0913A  ISSN： 0167-8655  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 著者らは,境界平衡生成の敵のネットワークに基づいて,Face Condition Generative Adversic Network(FCGAN)と呼ばれる新しい単一顔画像超解像法を提案した。任意の事前の顔情報を取ることなく,著者らのアプローチは,画素ごとのL_1損失とGAN損失を組み合わせて,超解像モデルを最適化し,低分解能(アップスケーリング因子4×)から高品質顔画像を生成する。さらに,既存のピア研究と比較して,FCGANの訓練と試験の両方のフェーズは,前/後処理なしでエンドツーエンドパイプラインである。収束速度を強化し,特徴伝搬を強化するために,一般化器と離散化器ネットワークを,スキップ接続アーキテクチャで設計し,両方とも自動符号器構造を用いた。定量的実験により,本モデルが視覚的品質と定量的基準の両方に基づく最先端のモデルと比較して競争性能を達成することを実証した。著者らは,この高品質顔画像生成法が,顔同定と知的監視装置における多くの応用に影響を及ぼすことができると信じる。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. 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 ,  視覚 ,  後処理 ,  位相 ,  超解像 ,  計算機アーキテクチャ ,  エンドツーエンド方式 ,  *ネットワーク ,  画素 ,  *顔画像 ,  最適化 ,  符号器
準シソーラス用語： 離散化 ,  アップスケーリング ,  低分解能 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 超解像 ,  生成的敵対ネットワーク(GaN) ,  顔面幻覚 ,  畳込みニューラルネットワーク(CNN)

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

タイトルに関連する用語 (5件)： 境界 ,  平衡 ,  敵対 ,  高品質 ,  顔画像