| 講演名 | 2014-03-07 ニューラルネットを利用する顔画像からの似顔絵自動生成における最適な特徴点の場所と数の検討(五感メディア,食メディア,ソーシャルメディア,マルチメディア,仮想環境基礎,映像符号化,クラウド,モバイル,ネットワーク,及びこれらの品質と信頼性,一般) 方 国勇, 榎本 誠, 大谷 淳, |
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| 抄録(和) | Active Shape Modelにより顔画像から取得された顔特徴量を入力,イラストレータが描いた似顔絵を教師として,階層型ニューラルネットワークに誤差逆伝搬法を用いて学習させることによって,似顔絵画家の個性を取り込み,かつ,トレース画の変形によらない似顔絵を自動的に生成するシステムを検討する.顔画像から抽出される特徴点の場所や数は,生成される似顔絵の品質に影響を与えると考えられる.本報告では,本研究室で従来から研究されている,顔画像から線画ベースの似顔絵を自動的に生成する方法に関する新たな研究成果を述べる.即ち,従来明らかでなかった,顔画像から検出すべき特徴点の場所と数等の各種パラメータを検討し,最も良好な品質の似顔絵を生成する条件を明らかにする. |
| 抄録(英) | We study a system that can automatically generate portraits from face images using multi-layered neural networks, for which image features of the face detected by ASM are the inputs, the portrait drawn by an illustrator are teaching signals, and back-propagation algorithms are performed for learning. This system aims at outputting portraits that do not depend on deformations of the line drawing traced from the face image, and captures the drawing style of an individual artist. The number and locations of feature points detected by ASM could affect quality of generated portraits. This paper reports new results that was not clear in our laboratory conventional research. We study the optimal number and locations of the detected facial feature points in generating portraits. |
| キーワード(和) | 似顔絵 / ASM / ニューラルネットワーク / 機械学習 |
| キーワード(英) | Portraits / Active Shape Model / Neural Networks |
| 資料番号 | IMQ2013-54,IE2013-163,MVE2013-92 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MVE |
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| 開催期間 | 2014/2/27(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） | |
| 委員長氏名（英） | |
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| 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 | Media Experience and Virtual Environment (MVE) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ニューラルネットを利用する顔画像からの似顔絵自動生成における最適な特徴点の場所と数の検討(五感メディア,食メディア,ソーシャルメディア,マルチメディア,仮想環境基礎,映像符号化,クラウド,モバイル,ネットワーク,及びこれらの品質と信頼性,一般) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Study of the Optimal Number and Locations of Facial Feature Points in Generating Portraits Using Neural Networks |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 似顔絵 / Portraits |
| キーワード(2)（和/英） | ASM / Active Shape Model |
| キーワード(3)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural Networks |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 方 国勇 / Guoyong FANG |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 早稲田大学大学院国際情報通信研究科 Waseda Univ., GITS |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 榎本 誠 / Makoto ENOMOTO |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 早稲田大学大学院国際情報通信研究センター Waseda Univ., GITI |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 大谷 淳 / Jun OHYA |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 早稲田大学大学院国際情報通信研究科 Waseda Univ., GITI |
| 発表年月日 | 2014-03-07 |
| 資料番号 | IMQ2013-54,IE2013-163,MVE2013-92 |
| 巻番号（vol） | vol.113 |
| 号番号（no） | 470 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |