| 講演名 | 2007-09-04 歪みを最小化する高周波成分の学習に基づく超解像度化方法(一般セッション7,顔・ジェスチャの認識・理解) 田口 安則, 小野 利幸, 三田 雄志, 井田 孝, |
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| 抄録(和) | 事例に基づく超解像度化のための新しい学習方法を提案する.事例学習型の超解像方法は,大量の事例における低周波成分と高周波成分の相関関係を利用することにより,鮮鋭な高解像度画像を得る方法である.しかし,先行研究ではできるだけ多くの事例を記憶するというアプローチがとられ,事例から有益でコンパクトな情報を抽出するための検討が十分なされていない.そこで,生成画像の学習用画像に対する歪み(2乗誤差)を最小化するという問題設定において,最適な事例の相関関係を学習する方法を提案する.具体的には,K-means法と閉ループ学習を併用することで,原画に忠実な画像を生成できる代表的な事例を生成し,記憶する.これにより,少ないメモリ量で高画質の画像を得られる.内挿法や従来の全事例を記憶する方法に比べて,PSNRが1dB程度向上することを確認した.また,一対比較法による主観評価実験においても,これらの方法に比べて優位であるという結果が得られた. |
| 抄録(英) | In this paper, a novel learning method for example based super-resolution is proposed. Example based super-resolution methods provide sharp high resolution images, using correlation between low frequency component and high frequency component in a lot of examples. Most related studies take an approach to register as many examples as possible. On the other hand, a method for constructing an efficient example database by selecting or creating good examples for super-resolution, is not taken into consideration. This paper proposes a method to learn an optimal correlation of examples in the sense of minimizing the sum of squared errors of obtained images to training images. In this method, representative examples, which contribute to making images faithful to the original images, are created by the K-means method and the closed loop training method, and then registered. Using the proposed method, high quality super-resolution images will be provided with a small amount of memory. PSNR was improved about 1dB in comparison with an interpolation method and the conventional method registering all examples. A subjective evaluation experiment using a paired comparison method showed effectiveness of the proposed method. |
| キーワード(和) | |
| キーワード(英) | |
| 資料番号 | PRMU2007-88,HIP2007-97 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | HIP |
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| 開催期間 | 2007/8/27(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Human Information Processing (HIP) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 歪みを最小化する高周波成分の学習に基づく超解像度化方法(一般セッション7,顔・ジェスチャの認識・理解) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Super-Resolution Method based on Learning of High Frequency Components which Minimize Errors |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 田口 安則 / Yasunori Taguchi |
| 第 1 著者 所属（和/英） | (株)東芝研究開発センター Corporate Research and Development Center, Toshiba Corporation |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 小野 利幸 / Toshiyuki Ono |
| 第 2 著者 所属（和/英） | (株)東芝研究開発センター Corporate Research and Development Center, Toshiba Corporation |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 三田 雄志 / Takeshi Mita |
| 第 3 著者 所属（和/英） | (株)東芝研究開発センター Corporate Research and Development Center, Toshiba Corporation |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 井田 孝 / Takashi Ida |
| 第 4 著者 所属（和/英） | (株)東芝研究開発センター Corporate Research and Development Center, Toshiba Corporation |
| 発表年月日 | 2007-09-04 |
| 資料番号 | PRMU2007-88,HIP2007-97 |
| 巻番号（vol） | vol.107 |
| 号番号（no） | 207 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |