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J-GLOBAL ID：202202221960226425   整理番号：22A0562606

前景人間の意味情報に基づく画像調和【JST・京大機械翻訳】

Image harmonization based on the semantic information of foreground human

著者 (4件)： Lin Qinxin (Key Laboratory of Media Audio & Video (Communication University of China), Ministry of Education, Beijing 100024, China) ,  Zhong Wei (Key Laboratory of Media Audio & Video (Communication University of China), Ministry of Education, Beijing 100024, China) ,  Ye Long (State Key Laboratory of Media Convergence and Communication, Communication University of China, Beijing 100024, China) ,  Zhang Qin (State Key Laboratory of Media Convergence and Communication, Communication University of China, Beijing 100024, China)
資料名： Displays  (Displays)
巻： 71  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0042B  ISSN： 0141-9382  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 画像組成は光編集とグラフィック設計の基本的タスクである。しかし,前景と背景画像のスタイル不整合は,複合画像の品質を大きく劣化させる。画像調和のための既存の方法は,前景人間を全体として考慮して,その根底にある意味情報を無視して,前景人間の皮膚色における歪みに導いた。本論文では,前景人間の意味理解の支援により画像調和を行うことを提案する。提案方法において,人間構文ネットワークを最初に用いて,前景人間を3つの部分(皮膚,毛および布)に分割した。そして,前景人間構文解析のグランドトルースを含む前景人間調和のためのデータセットを収集した。次に,抽出した意味特徴を画像調和ネットワークに伝搬して,このモデルが調和中の意味情報を学習するのを助ける。この共同訓練スキームの支援により,調和モデルはより現実的な結果を得ることを可能にし,皮膚色における歪み問題もある程度解決する。収集したデータセットに関するいくつかの包括的な実験を行い,客観的および主観的実験の結果は,提案したネットワークが最先端の方法より優れていることを証明した。Copyright 2022 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： ネットワーク ,  構文分析 ,  *画像 ,  不整合
準シソーラス用語： *意味情報 ,  *前景 ,  意味理解 ,  グランドトゥルース ,  構文 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 画像調和化 ,  人間の構文解析 ,  画像から画像への翻訳 ,  意味論的理解

分類 (2件)： 表示機器  (NC06030Q) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 前景 ,  人間 ,  意味情報 ,  調和