| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2021-12-13 15:20
一貫性正則化敵対的生成ネットワークを用いた視点変換動画像の自動生成
○大津賢斗（立命館大）・瀬尾昌孝（阪工大）・陳 延偉（立命館大） |
| 抄録 |
（和） |
会話において視線は重要な役割を果たす。しかし、パソコンなどを利用したビデオ通話システムでは、カメラとディスプレイの位置が異なるために視線を合わせての会話が困難である。本研究では、深層学習を用いた画像生成モデルにより視点変換動画像を生成し、この問題の解決を目指す。本提案手法では入力データに対するデータ拡張の前後で意味的な一貫性が保持されるように制約するImproved Consistency regularizationを応用し、細かなテクスチャまで鮮明な動画像を生成する。 |
| （英） |
Gaze plays an important role in conversation. However, in a video call system using a personal computer or the like, it is difficult to have a conversation with the eyes aligned because the positions of the camera and the display are different. In this research, we aim to solve this problem by generating viewpoint-changed video using an image generation model using deep learning. In the proposed method, we apply Improved Consistency regularization, which constrains the input data to maintain semantic consistency before and after data expansion, and generates clear video even with fine textures. |
| キーワード |
（和） |
深層学習 / 敵対的生成ネットワーク / Improved Consistency regularization / 動画像 / 画像変換 / 顔 / / |
| （英） |
Deep learning / Generative adversarial networks / Improved Consistency regularization / Video / Image transformation / Face / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 45, no. 39, ME2021-96, pp. 33-35, 2021年12月. |
| 資料番号 |
ME2021-96 |
| 発行日 |
2021-12-06 (ME) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 Online edition: ISSN 2424-1970 |
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