@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00203053,
 author = {川名, 晴也 and 清, 雄一 and 田原, 康之 and 大須賀, 昭彦},
 issue = {11},
 month = {Feb},
 note = {近年様々なメディアの発展により，自身を表すアイコンを使用する機会が多くなってきている．アイコンにアニメキャラクターを使用する者も多いが，既存のイラストを使用することは著作権等の問題があり，自分でオリジナルのイラストを用意するのもハードルが高い．そこで，人間の顔を自動でキャラクター風に変換するシステムがあれば，アイコンの作成をもっと簡易にできると考えられる．画像の変換には，GAN (Generative Adversarial Nets) と呼ばれる手法が一定の成果をあげている．しかしながら，人間とキャラクターの顔では特徴に違いが多いため，顔のパーツや雰囲気を残したまま変換することが難しいという課題がある．そこで CAM (ClassActivationMapping) を用いて特徴を抽出することで，きれいな変換をおこなえるのではないかと考えた．本研究では，CAM を用いることで人間の顔とキャラクターの顔の特徴を抽出し，CycleGAN を用いて人間の顔をキャラクターの画像に変換することを提案する．また，CAM を用いて特徴が強く出ている画像のみを選定することで，顔の特徴を残したまま変換することを目的とした．評価方法としては，変換前と変換後の画像を比較し，どの程度特徴を残し変換できているかをアンケートに回答してもらうことで評価した．従来手法と提案手法を比較した結果，提案手法のほうがより変換前の画像の特徴を残すことができた．},
 title = {CAMとGANを用いた人間とキャラクターの顔画像変換},
 year = {2020}
}