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J-GLOBAL ID：202202284992446043   整理番号：22A0796386

曖昧な顔と曖昧でない顔のためのエンコーダ復号器に基づく熱-可視画像翻訳【JST・京大機械翻訳】

An encoder-decoder based thermo-visible image translation for disguised and undisguised faces

著者 (4件)： Kumar Sumit (Indian Institute of Information Technology, Allahabad, Jhalwa, Prayagraj 211012, India) ,  Singh Satish Kumar (Indian Institute of Information Technology, Allahabad, Jhalwa, Prayagraj 211012, India) ,  Mishra Nayaneesh Kumar (Indian Institute of Information Technology, Allahabad, Jhalwa, Prayagraj 211012, India) ,  Dutta Mainak (Qualcomm, Hyderabad, Telangana, India)
資料名： Image and Vision Computing  (Image and Vision Computing)
巻： 119  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0611C  ISSN： 0262-8856  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： 熱カメラは,低光条件でも画像を捉えることができる。しかし,人間は熱画像において人間の顔を認識できない。可視領域への熱画像の翻訳は,熱画像における顔認識の問題に対する一つの解決策である。ほとんどの研究作業は,熱から可視画像翻訳に対する,Generative Adversarial Network(GANs)ベースの解決策を提案した。しかし,GANは,熱から可視画像翻訳に膨大な量の資源を消費する重いネットワークである。本論文では,人間の顔の可視画像変換に対して,符号器デコーダアーキテクチャを提案した。提案アーキテクチャはGANに基づいておりないので,軽量である。提案方法は,不可解と熱顔画像の両方に対して良好に機能した。ピーク信号対雑音比(PSNR),構造類似性指数(SSIM),およびマルチスケール構造類似性指数(MS-SSIM)のような標準比較パラメータを用いて,グランドトルースに関して生成された可視画像の品質を評価した。提案したアーキテクチャは,現在の最先端の画像トランスレータアーキテクチャ,即ち,pix2pix,Cycle-GAN,修正熱から可視GAN,および二重GANを,非分割データセットだけでなく,非分割データセットの両方に対して,かなりのマージンによって凌駕する,ことが分った。。”結論]この提案アーキテクチャは,現在の最先端の画像トランスレータアーキテクチャ,すなわち,非分割データセットに対して,かなりのマージンにより,より性能が優れている,ことが分った。”Pix2pix,Cycle-GAN,およびDual GAN”,およびDual GAN。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： カメラ ,  ネットワーク ,  *復号器 ,  *顔 ,  *画像 ,  *符号器 ,  問題 ,  熱画像 ,  類似性 ,  曖昧さ ,  計算機アーキテクチャ ,  顔画像
準シソーラス用語： マルチスケール ,  *可視画像 ,  グランドトゥルース , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 画像翻訳 ,  生成敵対ネットワーク(GAN) ,  Pix2Pix ,  サイクルGAN ,  エンコーダデコーダ

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

タイトルに関連する用語 (5件)： 顔 ,  エンコーダ ,  復号器 ,  可視画像 ,  翻訳