過去風景動画の自動生成に関する基礎的研究

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2017-05-25
• タイトル: 過去風景動画の自動生成に関する基礎的研究
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Fundamental research on automatic generation of scenery videos of the past
• 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: 東京大学大学院情報理工学系研究科
• 著者所属: 東京大学大学院情報理工学系研究科
• 著者所属: 東京大学大学院情報理工学系研究科
• 著者所属: 東京大学大学院情報理工学系研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo
• 著者名: 佐藤, 絵理子; 鳴海, 拓志; 谷川, 智洋; 廣瀬, 通孝
• 著者名(英): Eriko, Sato; Takuji, Narumi; Tomohiro, Tanikawa; Michitaka, Hirose
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 博物館や美術館での展示では，展示物そのものに加え，それがどのような環境で使われていたかといった背景情報を伝えることが重要である．背景情報を伝えるには，過去のアーカイブが必要になる場合が多い． しかし，アーカイブ技術の発展していなかった時代の写真 ・ 映像を入手することは困難であるため，表現できる背景情報に制限が生じるという課題があった．そこで，現在入手が容易な写真から，過去に撮影されたような画像を生成することができれば，背景情報をより多様に表現できると考えた．本研究では，過去のアーカイブが入手可能な地域に対して現在と過去の写真を用意し，それらの写真の差分を取ることで過去の要素を抽出する．過去の要素の抽出には，DCGAN (Deep Convolutional Generative Adversarial NetwoIks) と呼ばれる生成モデルを用いる．抽出した過去の要素を，目的とする地域の現在の画像に加えることで，目的とする地域の過去画像を生成できると考えた．結果，この手法により過去画像が生成できる可能性を示した．また，DCGAN の生成器への入力を連続的に変化させることで，目的とする地域の過去から現在への移り変わりを表現する動画を生成できることも示唆された．
• 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: AA1221543X
• 書誌情報: 研究報告ヒューマンコンピュータインタラクション（HCI）; 巻 2017-HCI-173, 号 30, p. 1-6, 発行日 2017-05-25
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8760
• 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