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J-GLOBAL ID：202202271899705159   整理番号：22A0773002

深層ニューラルネットワークに基づく画像二次元アニメーション膜の視覚性能に関する革新的研究【JST・京大機械翻訳】

Innovative research on the visual performance of image two-dimensional animation film based on deep neural network

著者 (4件)： Xu Ping (Institute of Design and Research for Man-Machine-Environment Engineering System, Southwest Jiaotong University, Chengdu, Sichuan, China) ,  Xu Ping (School of Design Art, Hunan Institute of Engineering, Xiangtan, Hunan, China) ,  Zhu Yufang (School of Information Science and Technology, South China Business College, Guangdong University of Foreign Studies, Guangzhou, Guangdong, China) ,  Cai Shaoshuo (School of Literature and Journalism & Communication, South-Central University for Nationalities, Wuhan, Hubei, China)
資料名： Neural Computing & Applications  (Neural Computing & Applications)
巻： 34  号： 4  ページ： 2719-2728  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0703A  ISSN： 0941-0643  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 深層ニューラルネットワーク(DNN)は,シミュレーション段階から胚段階までの40年以上にわたって,さらに単純な応用まで,理論の初期形成と概念に,1年以上にわたっている。最初に,深い畳込みニューラルネットワークを用いて特徴を抽出し,次に抽出した特徴をGauss凝集によって符号化した。最後に,符号化された特徴を,画像を分類するために完全な接続層に入力する。本論文の実験は,DNNの下で二次元表情アニメーション技術に焦点を合わせる。この実験は,主に画像変換,空間マッピングおよび再サンプリング技術の2つの重要なステップ,ならびにMPEG-4標準の詳細な定義を導入した。顔定義パラメータにおける特徴点集合として実験で得られた特徴点を用いて,Delaunay三角形分割に基づく変形アルゴリズムにおいて,逆写像技術と二次線形補間技術を顔と組合せ,顔アニメーションと組み合わせた。パラメータステップは表情の転換を実現でき,生成された顔表情はより自然で繊細である。実験データは,基本的な顔運動の完全な集合としての顔アニメーションパラメータ(FAP)がDNNの下で最も微妙な顔表情を認識できることを示した。変化,異なるFAP組合せは,異なる表情を形成することができる。実験結果は,実験に位置する76の顔特徴点がグリッド生成のためにテストされたことを示した。セグメンテーション閾値がより大きいとき,併合方法はサブポイント挿入方法に近い。そうでなければ,それは分割と統治法に近い。閾値が20であるとき,アルゴリズムは分割と統治方式に属している。閾値が80のとき,アルゴリズムは点挿入法に属する。研究によって,本論文は,アニメートフィルムの視覚性能に関するDNNの技術革新が,洗練されたアニメーション作業の生産のために,より多くの援助を提供することができて,また,アニメーションフィルムの視覚性能と文化的含意を,連続的に改良することができた。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag London Ltd., part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  凝集 ,  *視覚 ,  シミュレーション ,  写像 ,  セグメンテーション ,  ニューラルネットワーク ,  顔 ,  *二次元 ,  *アニメーション ,  画像変換 ,  MPEG
準シソーラス用語： リサンプリング ,  顔表情 ,  *ディープニューラルネットワーク ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 深層ニューラルネットワーク ,  二次元アニメーション膜 ,  革新的研究 ,  ASMアルゴリズム

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 深層ニューラルネットワーク ,  アニメーション ,  視覚 ,  研究