| 講演名 | 2019-03-17 ニューラルネットワークを用いた任意人物・姿勢画像の生成 中田 秀基(産総研), 麻生 英樹(産総研), |
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| 抄録(和) | ニューラルネットワークによる描画品質は向上を続けており、実物写真と見分けのつかない画像を得るこ とは可能となっているか?、描画される対象物や描画視点の制御は未解決となっている。本稿て?はこの問題の解決に向 けた、少数の異なる姿勢をとった人物画像から、任意の姿勢の人物画像を生成する試みについて紹介する。提案する システムは、人物画像をエンコート?した表現を、指定姿勢を入力として変換し、変換後の表現から人物画像にテ?コー ト?することて?指定姿勢の人物画像を得る。3D モテ?ルから生成した学習テ?ータに対して、提案手法を評価したところ、 学習に用いた人物テ?ータて?は比較的良好な人物画像か?得られるものの、テスト用の人物テ?ータて?は満足の行く品質か? 得られす?、過学習か?生し?ていることか?わかった。 |
| 抄録(英) | Thanks to recent improvement of image generation technologies by neural networks, now we can gener- ate photo-realistic images. To control the content of the generated images, such as the person detail in the images or view angle of the images, is still an open problem. In this paper we introduce our effort to render a person image in arbitrary pose using few images of the person in different poses. The proposed system encodes the context images of the person into embeddings, generate target image embedding with them and the query pose embedding, and decode the embedding into the target image. We evaluated the system using synthesized data set generated from 3D person models. We found that the system produces images with reasonable quality for training data, while the quality for the test data is not satisfactory. |
| キーワード(和) | 画像生成 / アテンションネットワーク / ディープニューラルネットワーク |
| キーワード(英) | Image Generation / Attention Network / Deep Neural Network |
| 資料番号 | BioX2018-41,PRMU2018-145 |
| 発行日 | 2019-03-10 (BioX, PRMU) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU / BioX |
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| 開催期間 | 2019/3/17(から2日開催) |
| 開催地（和） | 電気通信大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 社会と産業における安全・安心を支える認識・認証技術 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 佐藤 真一(NII) / 鷲見 和彦(青学大) |
| 委員長氏名（英） | Shinichi Sato(NII) / Kazuhiko Sumi(AGU) |
| 副委員長氏名（和） | 井尻 善久(オムロン) / 玉木 徹(広島大) / 今岡 仁(NEC) / 大木 哲史(静岡大) |
| 副委員長氏名（英） | Yoshihisa Ijiri(Omron) / Toru Tamaki(Hiroshima Univ.) / Hitoshi Imaoka(NEC) / Tetsushi Ohki(Shizuoka Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 石井 雅人(NEC) / 菅野 裕介(阪大) / 青木 隆浩(富士通研) / 市野 将嗣(電通大) |
| 幹事氏名（英） | Masato Ishii(NEC) / Yusuke Sugano(Osaka Univ.) / Takahiro Aoki(Fujitsu Labs.) / Masatsugu Ichino(Univ. of Electro-Comm.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 入江 豪(NTT) / 牛久 祥孝(東大) / 奥井 宣広(KDDI総合研究所) / 渡部 大志(埼玉工大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Go Irie(NTT) / Yoshitaka Ushiku(Univ. of Tokyo) / Norihiro Okui(KDDI Research) / Daishi Watabe(Saitama Inst. of Tech.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Pattern Recognition and Media Understanding / Technical Committee on Biometrics |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ニューラルネットワークを用いた任意人物・姿勢画像の生成 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Arbitrary Charactor Image Generation in Arbitrary Poses using Neural Network |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 画像生成 / Image Generation |
| キーワード(2)（和/英） | アテンションネットワーク / Attention Network |
| キーワード(3)（和/英） | ディープニューラルネットワーク / Deep Neural Network |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 中田 秀基 / Hidemoto Nakada |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所(略称：産総研) National Institute of Advanced Science and Technology(略称：AIST) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 麻生 英樹 / Hideki Asoh |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所(略称：産総研) National Institute of Advanced Science and Technology(略称：AIST) |
| 発表年月日 | 2019-03-17 |
| 資料番号 | BioX2018-41,PRMU2018-145 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | BioX-512,PRMU-513 |
| ページ範囲 | pp.73-78(BioX), pp.73-78(PRMU), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-03-10 (BioX, PRMU) |