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J-GLOBAL ID:202002256431691159   整理番号:20A2526441

深いマルチスケールコンポーネント辞書によるブラインド顔復元【JST・京大機械翻訳】

Blind Face Restoration via Deep Multi-scale Component Dictionaries
著者 (11件):
資料名:
巻: 12354  ページ: 399-415  発行年: 2020年 
JST資料番号: H0078D  ISSN: 0302-9743  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: ドイツ (DEU)  言語: 英語 (EN)
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最近の参照ベースの顔復元法は,実際の低品質画像に関する高周波詳細を回復するそれらの大きな能力のために,かなりの注目を集めている。しかしながら,これらの方法の大部分は,同じ同一性の高品質参照画像を必要とし,それらを限られたシーンにのみ適用することができる。この課題に取り組むために,本論文では,劣化観測の復元プロセスを導くために,深い顔辞書ネットワーク(DFDNetと呼ぶ)を提案した。まず,高品質画像から知覚的に重要な顔成分(即ち,左/右眼,鼻および口)に対する深い辞書を生成するためにK平均を用いた。次に,劣化入力によって,著者らは対応する辞書から最も類似した成分特徴をマッチして,選択して,提案した辞書特性転送(DFT)ブロックを通して入力に高品質詳細を移した。特に,成分AdaINは,入力と辞書特性(例えば照明)の間のスタイル多様性を除去するために活用して,信用スコアは,入力に辞書特徴を適応的に融合するために提案した。最後に,マルチスケール辞書を,粗から細かい回復を可能にするために,漸進的に採用する。実験により,提案手法は定量的および定性的評価の両者において妥当な性能を達成し,より重要なことに,同一性延長参照を必要とせずに実際の劣化画像上で現実的で有望な結果を生成することを示した。ソースコードとモデルは,利用可能である。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (1件):
分類
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図形・画像処理一般 
タイトルに関連する用語 (3件):
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