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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-03-20 09:00 ［ポスター講演］直交射影層を用いた畳み込みニューラルネットワークによる画像超解像 ○馬場敦之・片岡秀公・北原大地・平林 晃（立命館大）  EA2017-165 SIP2017-174 SP2017-148 |
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| 抄録 | （和） | 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた超解像手法において，ネットワークの学習に用いる評 価関数に観測誤差を導入し，学習後のネットワークが生成した超解像画像に直交射影を適用する手法を提案する.従 来法では白飛びや黒飛びなどのアーティファクトが生成されることがあった.この問題を解決するために提案法では， 学習に用いる評価関数に観測誤差を導入して，学習データに対する観測整合性を保証する.しかし，これだけでは新 規のテストデータに対する観測整合性は保証されない.そこで提案法はさらに，ネットワークが生成した超解像画像 を観測誤差が 0 になる線形多様体に直交射影する.これにより提案法は，アーティファクトを生成することなく，高 品質の画像を生成する.計算機シミュレーションにより，提案法の有効性を示す. |
| （英） | We propose a super-resolution method using a convolutional neural network (CNN) that reduces obser- vation error during training and exploits an orthogonal projection layer after training. A conventional super-resolu- tion method using CNN suffers from black or white artifact. To solve this problem, we add an observation error to the cost function for training. This guarantees consistency for training examples, but not for a novel input data after training. Hence, we further introduce the orthogonal projection onto a linear manifold, in which the observation error is completely zero. These two ideas enable us to produce high quality super-resolution results without the artifact. Simulation results show the effectiveness of the proposed method. | |
| キーワード | （和） | 画像超解像 / 畳み込みニューラルネットワーク / 直交射影層 / / / / / |
| （英） | Super-resolution / convolutional neural network / orthigonarl projection layer / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 516, SIP2017-174, pp. 347-352, 2018年3月. | |
| 資料番号 | SIP2017-174 | |
| 発行日 | 2018-03-12 (EA, SIP, SP) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | EA2017-165 SIP2017-174 SP2017-148 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIP EA SP MI |
| 開催期間 | 2018-03-19 - 2018-03-20 |
| 開催地（和） | 石垣島 ホテルミヤヒラ |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 音声，応用／電気音響，信号処理，一般 [SIP,EA,SP]/ 医用画像工学一般 [MI] |
| テーマ（英） | Speech, Engineering/Electro Acoustics, Signal Processing, and Related Topics [SIP, EA, SP]/ Medical Image Engineering, Analysis, Recognition, etc. [MI] |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIP |
| 会議コード | 2018-03-SIP-EA-SP-MI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 直交射影層を用いた畳み込みニューラルネットワークによる画像超解像 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Image Super-Resolution via Convolutional Neural Network Using An Orthogonal Projection Layer |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 画像超解像 / Super-resolution |
| キーワード(2)（和/英） | 畳み込みニューラルネットワーク / convolutional neural network |
| キーワード(3)（和/英） | 直交射影層 / orthigonarl projection layer |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 馬場 敦之 / Nobuyuki Baba / ババ ノブユキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 片岡 秀公 / Hidetomo Kataoka / カタオカ ヒデトモ |
| 第2著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 北原 大地 / Daichi Kitahara / キタハラ ダイチ |
| 第3著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 平林 晃 / Akira Hirabayashi / ヒラバヤシ アキラ |
| 第4著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-03-20 09:00:00 |
| 発表時間 | 90分 |
| 申込先研究会 | SIP |
| 資料番号 | EA2017-165, SIP2017-174, SP2017-148 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.515(EA), no.516(SIP), no.517(SP) |
| ページ範囲 | pp.347-352 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-03-12 (EA, SIP, SP) |
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