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KAUSTら、画像内の小さくぼやけた顔も検出するGANを用いた手法を発表

キング・アブドゥッラー科学技術大学(KAUST)とハルビン工業大学、中国科学院の研究者らは、敵対的生成ネットワーク「GAN(generative adversarial network)」を用いて、画像からぼやけた小さな顔も検出する顔検出技術を発表しました。

論文:Finding Tiny Faces in the Wild with Generative Adversarial Network
著者:Yancheng Bai, Yongqiang Zhang, Mingli Ding, Bernard Ghanem

例えば、画像中の10×10ピクセルほどの小さな顔は、背景と区別するのに十分な情報が不足している(ぼやけている)ため、検出が困難なのが現状です。本稿は、そんな小さくぼやけた顔から鮮明な高解像度の顔に直接生成するアルゴリズムを提案します。

GANは、生成器として顔画像を高解像度にする「super resolution network(SRN)」と、顔画像を復元する「refinment network(RN)」を組み合わせたネットワークで、識別器はVGG19を採用します。生成された画像を、識別器ネットワークに通過させて、それらがデータセット画像であるか生成した画像であるか、それらが顔であるか非顔であるかを同時に区別しながら精度を向上させます。