顔画像からの似顔絵自動生成システムにおける似顔絵の類似度に関する検討

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2014-07-25
• タイトル: 顔画像からの似顔絵自動生成システムにおける似顔絵の類似度に関する検討
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Study of Portrait Similarities in the Automatic System that Generates Portraits from Facial Images
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 画像工学1
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 早稲田大学国際情報通信研究科
• 著者所属: 早稲田大学国際情報通信研究科
• 著者所属: 早稲田大学国際情報通信研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Waseda University, GITS
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Waseda University, GITS
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Waseda University, GITS
• 著者名: 呉, 玉珍; 榎本, 誠; 大谷, 淳
• 著者名(英): Yuzhen, Wu; Makoto, Enomoto; Jun, Ohya
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本稿では，Active Shape Model により顔画像から取得された顔微量を入力，イラストレータが描いた似顔絵を教師信号として，ニューラルネットワークを学習させることによって，任意の顔写真から似顔絵を自動的に生成する方法の検討を行う．筆者らの従来の研究では，似顔絵の主観的な類似性が低い，鼻の有効性が明らかでない，似顔絵生成の主観的評価が行われていない，という問題点があった．本稿では，主観的な類似性を高めるため，新しい似顔絵描画方法を提案した．新描画方法により，主観的な類似性が向上できる見通しを得た．さらに，似顔絵生成品質評価の尺度の一つとして，似顔絵の主観的識別の実験を行った．新描画方法は旧描画方法より主観的識別率が高く，新描画方法による鼻有りの場合が最高の識別率を与えることがわかった．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: This paper studies an automatic method that generates portraits by utilizing a neural network trained by facial features obtained by applying Active Shape Model to original face images and by portraits drawn by an illustrator. The authors' conventional research works had remaining issues such as low subjective similarities of generated portraits, validity of the nose, and absence of subjective evaluation of generated portraits. To increase the subjective similarity, this paper proposes a new portrait depicting tool. We obtain promising feeling that subjective similarity can be improved by the new depicting tool. In addition, we conduct experiments on subjective discrimination of portraits. It turns out that the new tool gives higher subjective discrimination rate than our conventional tool, and that the case of the new tool and presence of the nose gives the highest discrimination rate.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10438399
• 書誌情報: 研究報告オーディオビジュアル複合情報処理（AVM）; 巻 2014-AVM-85, 号 1, p. 1-6, 発行日 2014-07-25
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会