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講演抄録/キーワード
講演名 2021-06-03 14:45
オプティカルフロー推定における多項式関数の検討
清水盛偉孫 鶴鳴甲藤二郎早大SIP2021-1 BioX2021-1 IE2021-1
抄録 (和) 近年,深層学習を用いたオプティカルフロー推定の研究が盛んに行われている.オプティカルフロー推定は動画の2フレーム間を予測するフレーム補間技術にも応用されている.本研究では,フレーム補間の際におけるオプティカルフロー推定の精度向上に向けた手法を検討する.フレーム補間の一つのアプローチとして,両方向のオプティカルフローを求める方法がある.これらの手法は予測するフレームの時間に応じて線形的なワープ処理を行う.しかし,線形処理ではフローが全て等速度だと仮定しており,加速度情報などは捉えることができない.この課題の対応として入力を3フレーム以上とし,時間tにおける多項式関数を用いたフロー予測が提案されている.本研究では線形的な処理と,2次関数的処理,3次関数的処理を比較し,計算手法を変えた場合の精度への影響を考察する.実験から,2次や3次と次元を増やすことでオプティカルフローの精度向上につながる場合があることが確認できた. 
(英) Recently, many deep learning based models for optical flow estimation have been proposed. Optical flow estimation is utilized in tasks such as frame interpolation. In this paper, we investigate different optical flow calculation methods which can be applied to frame interpolation. One approach for frame interpolation is calculating the bi-directional optical flow and linearly warping the intermediate frame. In this method, however, movements in frames are assumed to be in the same speed, therefore, not taking acceleration into consideration. To address this issue, polynomial functions for the time variable are proposed. In this research, we compare the accuracy of the flows when using linear, quadratic and cubic functions. Results shows that applying quadratic and cubic functions can lead to better accuracy.
キーワード (和) オプティカルフロー / フレーム補間 / 深層学習 / 動画圧縮 / / / /  
(英) Optical Flow / Interpolation / Deep Learning / Video Compression / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 121, no. 56, IE2021-1, pp. 1-5, 2021年6月.
資料番号 IE2021-1 
発行日 2021-05-27 (SIP, BioX, IE) 
ISSN 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 SIP2021-1 BioX2021-1 IE2021-1

研究会情報
研究会 IE SIP BioX ITE-IST ITE-ME  
開催期間 2021-06-03 - 2021-06-04 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) 映像・信号の処理・解析・AI技術とその多分野応用 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IE 
会議コード 2021-06-IE-SIP-BioX-IST-ME 
本文の言語 英語(日本語タイトルあり) 
タイトル(和) オプティカルフロー推定における多項式関数の検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A Study on Polynomial Functions for Optical Flow Estimation 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) オプティカルフロー / Optical Flow  
キーワード(2)(和/英) フレーム補間 / Interpolation  
キーワード(3)(和/英) 深層学習 / Deep Learning  
キーワード(4)(和/英) 動画圧縮 / Video Compression  
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) 清水 盛偉 / Joi Shimizu / シミズ ジョウイ
第1著者 所属(和/英) 早稲田大学 (略称: 早大)
Waseda University (略称: Waseda Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 孫 鶴鳴 / Heming Sun / ヘミング ソン
第2著者 所属(和/英) 早稲田大学 (略称: 早大)
Waseda University (略称: Waseda Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 甲藤 二郎 / Jiro Katto / カットウ ジロウ
第3著者 所属(和/英) 早稲田大学 (略称: 早大)
Waseda University (略称: Waseda Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2021-06-03 14:45:00 
発表時間 30分 
申込先研究会 IE 
資料番号 SIP2021-1, BioX2021-1, IE2021-1 
巻番号(vol) vol.121 
号番号(no) no.54(SIP), no.55(BioX), no.56(IE) 
ページ範囲 pp.1-5 
ページ数
発行日 2021-05-27 (SIP, BioX, IE) 


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