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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-03-18 16:10 Toward image inbetweening using Latent Model ○Paulino Cristovao（Univ. of Tsukuba）・Yusuke Tanimura・Hidemoto Nakada・Hideki Asoh（AIST）  BioX2017-49 PRMU2017-185 |
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| 抄録 | （和） | Image interpolation is a well known problem in computer vision. Many approaches are restricted to optical flow and convolutional neural network. In this work, we present an alternative approach based on generative models to generate in between images (interpolation) using variational autoencoders (VAE). The goals are: Gener- ate in between images using hidden structures (latent variables), and yield latent features that generalize well. Our architecture composed of three networks (VAE) that share weights. We train the network feeding three continous frames so that the second latent variables become close to the average of the first and third latent variables. To get interporated image from two images, we can just reconstract the image from the avarage of the two images’ latent variables. We evaluate the result by comparing the ground truth image and the generated one to evaluate the in between image. In addition we show the reconstructed images using the same network. |
| （英） | Image interpolation is a well known problem in computer vision. Many approaches are restricted to optical flow and convolutional neural network. In this work, we present an alternative approach based on generative models to generate in between images (interpolation) using variational autoencoders (VAE). The goals are: Gener- ate in between images using hidden structures (latent variables), and yield latent features that generalize well. Our architecture composed of three networks (VAE) that share weights. We train the network feeding three continous frames so that the second latent variables become close to the average of the first and third latent variables. To get interporated image from two images, we can just reconstract the image from the avarage of the two images’ latent variables. We evaluate the result by comparing the ground truth image and the generated one to evaluate the in between image. In addition we show the reconstructed images using the same network. | |
| キーワード | （和） | 変分オートエンコーダ / 機械学習 / ディープラーニング / / / / / |
| （英） | Variational Autoencoder / Machine Learning / Deep Learning / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 514, PRMU2017-185, pp. 79-84, 2018年3月. | |
| 資料番号 | PRMU2017-185 | |
| 発行日 | 2018-03-11 (BioX, PRMU) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | BioX2017-49 PRMU2017-185 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU BioX |
| 開催期間 | 2018-03-18 - 2018-03-19 |
| 開催地（和） | 青山学院大学 青山キャンパス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | オープンイノベーション |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2018-03-PRMU-BioX |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Toward image inbetweening using Latent Model |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 変分オートエンコーダ / Variational Autoencoder |
| キーワード(2)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(3)（和/英） | ディープラーニング / Deep Learning |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | パウリーノ クリストバオ / Paulino Cristovao / パウリーノ クリストバオ |
| 第1著者 所属（和/英） | 筑波大学 (略称： 筑波大) University of Tsukuba (略称： Univ. of Tsukuba) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 谷村 勇輔 / Yusuke Tanimura / タニムラ ユウスケ |
| 第2著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所 (略称： 産総研) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (略称： AIST) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中田 秀基 / Hidemoto Nakada / ナカダ ヒデモト |
| 第3著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所 (略称： 産総研) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (略称： AIST) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 麻生 英樹 / Hideki Asoh / アソウ ヒデキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所 (略称： 産総研) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (略称： AIST) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-03-18 16:10:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | BioX2017-49, PRMU2017-185 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.513(BioX), no.514(PRMU) |
| ページ範囲 | pp.79-84 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-03-11 (BioX, PRMU) |
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