ニューラルネットを用いた似顔絵自動生成に関する基礎的検討 : ニューラルネットの構成法と似顔絵の物理心理的類似性の検討(顔,五感メディアの品質,コミュニケーションデザイン,画像符号化,食メディア,一般)
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概要
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本論文では顔画像の顔特徴量を入力、イラストレータが描いた似顔絵を教師として、階層型ニューラルネットワークに誤差逆伝搬法を用いて学習させることによって、人間の感覚を反映し、かつ、トレース画の変形によらない似顔絵の自動生成システムを検討する。まず、ニューラルネットワークの構成法、および学習のパラーメータと出力結果の関係について検討を行う。また、システムの出力とイラストレータが描いた似顔絵の類似度を主観評価実験によって評価し、その結果を用いて両者の物理的誤差(物理量)と主観評価の得点(心理量)の関係を調べる。
- 2012-03-05
著者
-
大谷 淳
Atr知能映像通信研究所
-
大谷 淳
Graduate School Of Global Information And Telecommunication Studies Waseda University
-
大谷 淳
早稲田大学大学院国際情報通信研究科
-
榎本 誠
早稲田大学大学院国際情報通信研究科
-
榎本 誠
産業医科大学病院中央臨床検査部
-
高野 晃
宇宙航空研究開発機構(jaxa):(現)科学技術振興機構(jst)
-
大谷 淳
早稲田大
-
高野 晃
成蹊大:(現)早大院
-
大谷 淳
早稲田大学
-
高野 晃
早稲田大学大学院国際情報通信研究科
-
榎本 誠
早稲田大学大学院 国際情報通信研究科
-
高野 晃
早稲田大学大学院 国際情報通信研究科
-
榎本 誠
早稲田大学国際情報通信研究センター
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