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J-GLOBAL ID：202002267220881395   整理番号：20A2636172

姿勢誘導人物画像合成のためのロバストな姿勢変換GAN【JST・京大機械翻訳】

A Robust Pose Transformational GAN for Pose Guided Person Image Synthesis

著者 (2件)： Karmakar Arnab (Indian Institute of Space Science and Technology, Thiruvananthapuram, Kerala, India) ,  Mishra Deepak (Indian Institute of Space Science and Technology, Thiruvananthapuram, Kerala, India)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1249  ページ： 89-99  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  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)

抄録/ポイント： 任意の非意味姿勢におけるヒト被験者の光現実的画像生成は,主題の完全な外見モデルを生成する際に重要な応用を持つ。しかし,コンピュータビジョンの観点から,このタスクは姿勢で調整したデータ分布をモデリングできないため,かなり挑戦的になる。既存の研究は,計算オーバヘッドに導くロバスト性を達成するために,前景セグメンテーション,人体構文解析など様々な付加的特徴を有する複雑な姿勢変換モデルを使用する。本研究では,任意の姿勢で与えられた人間画像を生成するために,付加的な特徴学習なしに残差学習法を利用することにより,単純だが効果的な姿勢変換GANを提案した。有効データ増強技法を用いて,モデルを適切に調整して,照明,オクルージョン,歪みおよびスケールに関してロバスト性を達成した。定性的および定量的の両方の詳細な研究を提示し,2つの大きなデータセットに関する既存の方法に対する著者らのモデルの優位性を実証した。Copyright Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習 ,  セグメンテーション ,  ネットワーク ,  残差 ,  ヒト ,  構文分析 ,  *画像合成 ,  コンピュータビジョン ,  *ロバスト性 ,  オクルージョン
準シソーラス用語： 被験者 ,  オーバヘッド ,  前景 ,  外見モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 生成敵対ネットワーク ,  姿勢変換 ,  画像合成 ,  姿勢誘導人物画像生成

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 (7件)： 姿勢 ,  誘導 ,  人物 ,  画像合成 ,  ロバスト ,  姿勢変換 ,  GaN