画素識別と回帰計算に基づく近赤外線顔画像のカラー化手法

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2013-01-16
• タイトル: 画素識別と回帰計算に基づく近赤外線顔画像のカラー化手法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Automatic colorization of near-infrared monochrome face image based on pixel-wise classification and regression
• 言語: jpn
• 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: 和歌山大学システムエ学部
• 著者所属: 和歌山大学システムエ学部
• 著者所属: 和歌山大学システムエ学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Systems Engineering, Wakayama University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Systems Engineering, Wakayama University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Systems Engineering, Wakayama University
• 著者名: 森, 敦; 和田, 俊和; 大池, 洋史
• 著者名(英): Atsushi, Mori; Toshikazu, Wada; Hiroshi, Oiket
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本報告では，近赤外モノクロ顔画像から可視光カラー顔画像への回帰分析を行い，未知の近赤外モノクロ顔画像に対応する可視光下でのカラー顔画像を生成する手法を提案する．モノクロ画像では，同じ輝度値に対応するカラー画像は，－つではないため，単一の回帰計算によるカラー化は実現できない．例えば，メラニン色素が多い部分と唇のようにヘモグロビンの多い部分では，モノクロ画像で同じ輝度値であっても，カラーでは異なる複数の色に対応付けられ得る．特に長波長光はメラニン色素で吸収されにくいため，近赤外画像では，目の虹彩部分は可視光と比べて明るく写されてしまう．本報告では，画素の輝度値と位置に基づいて大まかな顔の部分を決定し，その内部を更に分割して，回帰係数を求め，それを用いて回帰計算を行うことで，モノクロ顔画像に対する着色計算を行う方法を提案する．回帰計算を行う領域については，あらかじめ学習データから求めておいた顔領域テンプレートを用い，さらに内部を輝度値に応じて分割する，二つの段階に分けてこれを推定する．実験では，提案手法と，段階を分けずに顔の部分を推定する手法とを比較し，提案手法の有効性を示す．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: This report presents a method that estimates a color face image from a monochrome face image taken under near-infrared illumination. The estimation is done by the regression between parameters obtained by CCA, where the regression coefficients are learned from color and infrared image pairs a priori. The most difficult problem is that the regressions depend on face organs. That is, the same intensity pixels in an infrared monochrome image do not correspond to the same color pixels in a color image. That is, globally uniform regression cannot colorize the pixels correctly. Especially, intensities of iris region in an infrared image are brighter than that in the corresponding monochrome image taken under visible ray illumination. In our method, we colorize a monochrome face image by regressions, where the coefficients are obtained in different image regions corresponding to facial parts. These regions are obtained by two-stage segmentation, which uses learned face template and adaptive segmentation. Comparative experiments between simple intensity based segmentation and our two-stage segmentation demonstrates the restoration accuracy of our method.
• 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: AA11131797
• 書誌情報: 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）; 巻 2013-CVIM-185, 号 56, p. 1-6, 発行日 2013-01-16
• 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