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J-GLOBAL ID：202202286705432571   整理番号：22A0457285

四元数空間におけるグラフ表現の学習による色顔画像の幻覚【JST・京大機械翻訳】

Hallucinating Color Face Image by Learning Graph Representation in Quaternion Space

著者 (3件)： Liu Licheng (College of Electrical and Information Engineering, Hunan University, Changsha, China) ,  Chen C. L. Philip (School of Computer Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, China) ,  Li Shutao (College of Electrical and Information Engineering, Hunan University, Changsha, China)
資料名： IEEE Transactions on Cybernetics  (IEEE Transactions on Cybernetics)
巻： 52  号： 1  ページ： 265-277  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0791A  ISSN： 2168-2267  CODEN： ITCEB8  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近,学習ベースの表現技術がグレースケール顔画像幻覚のためによく利用されてきた。カラー画像に対して,以前の方法は,異なるチャネル間の豊富な相関だけでなく,データ多様体の固有の幾何学的構造も考慮せずに,輝度成分または各色チャネルを個別に処理するだけであった。本論文では,カラー顔幻覚のためのグラフ表現を有する四元数空間における学習ベースモデルを提案した。空間領域の代わりに,カラー画像を四元数領域で表現し,異なる色チャネル間の相関を保存する。さらに,四元数グラフを学習し,線形系を安定化するだけでなく,四元数パッチ多様体の固有トポロジー構造を閉じるのに役立つ四元数特徴空間を平滑化した。さらに,単一低解像度(LR)画像パッチが表現において限られた情報を提供できることを考慮して,著者らは,目的において同じ位置に座った周囲の画素を含むより大きなパッチと同様に,クエリーより小さなLRパッチを同時に符号化することを提案した。豊富なパターンを持つ大きなパッチを用いて,クエリLRパッチにおける損失情報を補償し,さらにLRとHRパッチ空間の多様体一貫性仮定を強化した。実験結果は,カラー顔画像の幻覚における提案した方法の効率を実証した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 位相幾何学 ,  線形系 ,  多様体 ,  *学習 ,  グレースケール ,  画素 ,  平滑化 ,  *幻覚 ,  チャネル ,  *四元数 ,  カラー画像 ,  *顔画像
準シソーラス用語： クエリー ,  低分解能 ,  特徴空間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： パターン認識  (JE07000S) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 四元数 ,  グラフ表現 ,  学習 ,  色 ,  顔画像 ,  幻覚