講演抄録/キーワード |
講演名 |
2019-01-17 16:30
文字を含む情景画像の異種CNN融合による超解像 ○中尾 亮・内田誠一(九大) PRMU2018-101 MVE2018-43 |
抄録 |
(和) |
本稿では異なるターゲットを対象に超解像を行うよう学習したSRCNNの解析を目的とする.特に微細に異なる性質を持つ2対象の比較と大きく異なる性質を持つ2対象の比較を行う.具体的に前者ではSerif体とSans Serif体を対象にそれぞれ学習したSRCNNの比較を行う.また,後者では文字画像と人物や背景などの一般物体画像を対象にそれぞれ学習したSRCNNの比較を行う.比較方法として正準相関分析によるレイヤー単位での相関を算出するSVCCAや超解像画像と正解画像との比較から各SRCNNが持つ特性を解析する方法を用いる.さらに,文字を含む情景画像を対象にCNFを用いて文字画像用SRCNNと一般物体画像用SRCNNを融合させることで,それぞれの特徴を生かした超解像を行い,精度向上を目指す. |
(英) |
(Not available yet) |
キーワード |
(和) |
Super-Resolution Convolutional Neural Network / Context-wise Network Fusion / Singular Vector Canonical Correlation Analysis / / / / / |
(英) |
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文献情報 |
信学技報, vol. 118, no. 404, PRMU2018-101, pp. 39-44, 2019年1月. |
資料番号 |
PRMU2018-101 |
発行日 |
2019-01-10 (PRMU, MVE) |
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 |
PRMU2018-101 MVE2018-43 |
研究会情報 |
研究会 |
PRMU MVE IPSJ-CVIM |
開催期間 |
2019-01-17 - 2019-01-18 |
開催地(和) |
京都テルサ |
開催地(英) |
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テーマ(和) |
AR/VRのためのComputational Photography and Display |
テーマ(英) |
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講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
PRMU |
会議コード |
2019-01-PRMU-MVE-CVIM |
本文の言語 |
日本語(英語タイトルなし) |
タイトル(和) |
文字を含む情景画像の異種CNN融合による超解像 |
サブタイトル(和) |
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タイトル(英) |
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サブタイトル(英) |
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キーワード(1)(和/英) |
Super-Resolution Convolutional Neural Network / |
キーワード(2)(和/英) |
Context-wise Network Fusion / |
キーワード(3)(和/英) |
Singular Vector Canonical Correlation Analysis / |
キーワード(4)(和/英) |
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キーワード(8)(和/英) |
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
中尾 亮 / Ryo Nakao / ナカオ リョウ |
第1著者 所属(和/英) |
九州大学 (略称: 九大)
Kyushu University (略称: Kyushu Univ.) |
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
内田 誠一 / Seiichi Uchida / ウチダ セイイチ |
第2著者 所属(和/英) |
九州大学 (略称: 九大)
Kyushu University (略称: Kyushu Univ.) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2019-01-17 16:30:00 |
発表時間 |
15分 |
申込先研究会 |
PRMU |
資料番号 |
PRMU2018-101, MVE2018-43 |
巻番号(vol) |
vol.118 |
号番号(no) |
no.404(PRMU), no.405(MVE) |
ページ範囲 |
pp.39-44 |
ページ数 |
6 |
発行日 |
2019-01-10 (PRMU, MVE) |
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