階層形ニューラルネットワークを用いた顔画像の階調度変換の検討
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概要
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低階調の画像から高階調に変換することは、一般に不可能である。しかし対象とする画像を特定のものに限定すれば、その先験的な情報を利用して高階調に変換することが考えられる。本論文では、顔画像を対象として、階層形ニューラルネットワーク(NN)による階調度変換を試みる。8階調から256階調へ変換する学習を20〜100人の顔画像を用いて行った。100人の顔画像を用いた場合に、未学習画像に対しても良好な結果が得られた。学習後のNNを解析したところ、NNは入力パターンを顔面像に強制的に変換する性質が備わっていることが明らかになった。応用としては、データ圧縮の他、顔の輪郭や各部分特徴の相関性の解析などが考えられる。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1993-05-26
著者
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