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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-05-13 10:15 スタイル変換前後の密な画素対応付けによる形状不変スタイル変換とその視線推定への応用 ○虫明大貴・浮田宗伯（豊田工大）  PRMU2022-2 |
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| 抄録 | （和） | 視線推定は様々なタスクに応用されており，近年では深層学習を用いた手法が数多く提案されているが， アノテーションコストが膨大である．この為，自動アノテーション済みの CG 画像をスタイル変換することで学習 用の画像を生成する手法が提案されている．しかし，学習用の画像への変換前後で虹彩や瞼などが画素単位でずれ てしまい，視線推定器の学習に悪影響を与えてしまうという問題がある．本研究ではこの変換前後の画像において 画素単位での密な対応付けを行い，対応付けられた画素同士は同じ画像座標上にある，という制約をスタイル変換 を行う生成器に与えることで，虹彩や瞼のずれを抑制し，視線推定精度を向上させることを目的とする． |
| （英） | Gaze estimation has been applied to a variety of tasks， and many methods using deep learning have been proposed in recent years，but the annotation cost for training data is enormous． For this reason，a method has been proposed to generate training images by transforming automatically annotated CG images into real images using a style transfer．However， there is a problem that the iris and eyelids are shifted by pixel before and after the transformation to the training image， which adversely affects the training of the gaze estimator．The purpose of this study is to improve the accuracy of gaze estimator by suppressing the displacement of the iris and eyelids through a dense correspondence by pixels between the images before and after the transformation and by constraining the style transformer to keep the corresponding pixels on the same image coordinates． | |
| キーワード | （和） | 視線推定 / スタイル変換 / / / / / / |
| （英） | Gaze Estimation / Style Transfer / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 13, PRMU2022-2, pp. 6-11, 2022年5月. | |
| 資料番号 | PRMU2022-2 | |
| 発行日 | 2022-05-05 (PRMU) | |
| 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 | PRMU2022-2 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU IPSJ-CVIM |
| 開催期間 | 2022-05-12 - 2022-05-13 |
| 開催地（和） | 豊田工業大学 |
| 開催地（英） | Toyota Technological Institute |
| テーマ（和） | 研究の進め方（卒論後の学生向け企画） |
| テーマ（英） | How to conduct research (post-graduation project for students) |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2022-05-PRMU-CVIM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | スタイル変換前後の密な画素対応付けによる形状不変スタイル変換とその視線推定への応用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Shape-preserving Style Transfer by Dense Pixel Correspondences between Input and Output Images and its Application to Gaze Estimation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 視線推定 / Gaze Estimation |
| キーワード(2)（和/英） | スタイル変換 / Style Transfer |
| キーワード(3)（和/英） | / |
| 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） | 虫明 大貴 / Daiki Mushiake / ムシアケ ダイキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 豊田工業大学 (略称： 豊田工大) Toyota Technological Institute (略称： TTI) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 浮田 宗伯 / Norimichi Ukita / ウキタ ノリミチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 豊田工業大学 (略称： 豊田工大) Toyota Technological Institute (略称： TTI) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-05-13 10:15:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2022-2 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.13 |
| ページ範囲 | pp.6-11 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-05-05 (PRMU) |
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