講演抄録/キーワード |
講演名 |
2015-06-08 16:25
特徴量の削減と合成に基づく低次元特徴量空間を用いたコンテンツコンプリーション ○五十川麻理子・三上 弾・高橋康輔・小島 明(NTT) MVE2015-4 |
抄録 |
(和) |
本研究では,入力画像・映像の特徴量空間から変換された低次元特徴空間での修復を行うことで,複雑な構造や色変化,時間変化をもつ対象に対して効果的な修復を実現する新しい枠組みを提案する.写真や映像に映り込んだ不要な領域を除去し,違和感なく補完する手法が提案されてきており,その多くが不要領域の補完に適した領域が入力画像・映像中に含まれることを仮定している.しかし,複雑な色や構造をもつ領域や長時間に渡る欠損を補完したい場合,また処理時間の制約から探索可能な時間が限られる場合,必ずしもこの仮定は成立しない.提案手法は,(1) 入力画像・映像を元の特徴量空間から低次元特徴量空間に変換し,(2) 変換後の空間内で欠損を修復した後,(3) 元の特徴量空間へ逆変換する,という3 段階から構成される.本稿では学習に基づいて低次元特徴量空間から原画像・映像の特徴量空間への逆変換を施すことで様々な特徴量空間の利用を可能にし,有効な修復を実現する. |
(英) |
This paper proposes a novel framework for image/video completion. Photos and videos sometimes include unintended objects and many techniques for removing and restoring such damaged areas have been proposed; most of them assume that such areas can be recovered from un-damaged area in source image and video. However, these previous techniques' assumption does not hold when the restoring target contains complex structures or color distribution, or the time for patch retrieve is limited. Proposed framework consists of three stages. First, input images/videos are converted to a lower dimensional feature space. Second, a damaged region is restored in the converted feature space. Finally, restored output in Stage 2 is inversely converted from the lower dimensional feature space to the original feature space. This three-step solution is done to achieve effective restoration even in cases where a damaged region includes complex structures and changes in color. In this paper, we introduce learning based inverse conversion in Stage 3, which enables us to use various feature spaces for restoration. |
キーワード |
(和) |
コンプリーション / インペインティング / 低次特徴量空間 / 特徴合成 / / / / |
(英) |
completion / inpainting / lower feature space / feature compensation / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 115, no. 76, MVE2015-4, pp. 37-42, 2015年6月. |
資料番号 |
MVE2015-4 |
発行日 |
2015-06-01 (MVE) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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MVE2015-4 |