低解像度人体画像の学習型超解像に関する検討(一般セッション,機械学習と視覚情報処理の接点,及び,社会テーマ:ハイリスク作業支援)
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概要
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防犯対策を目的として監視カメラ映像から人物照合を行う技術が求められている.本研究では,低解像度の人体画像を高解像度化することで,人が見ても機械が処理をしても人物照合をより正確に行うことができる高解像度の人体画像を生成することを目的とする.大量の人物画像からなる学習用画像を用いて,低解像度画像から高解像度画像を生成する学習型超解像方式を適用し,人体画像の超解像について検討を行った.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2013-08-26
著者
-
井手 一郎
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
井手 一郎
名古屋大学大学院情報科学研究科メディア科学専攻
-
高橋 友和
岐阜聖徳学園大学
-
西堀 研人
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
Ide Ichiro
Department Of Media Science Graduate School Of Information Science Nagoya University
-
井手 一郎
名古屋大学
-
村瀬 洋
名古屋大学
-
出口 大輔
名古屋大学
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