JP7199931B2 - 画像生成装置、画像生成方法及びコンピュータープログラム - Google Patents
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Description
このような問題に対し、近年では画像のデータオーグメンテーション技術が提案されている(例えば非特許文献1及び非特許文献2参照。)。画像のデータオーグメンテーションでは、既に取得されている教師データに基づいて、教師データに関連する新たな画像が生成される。このように新たな画像を生成することによって、教師データを増加させることが可能となる。
上記事情に鑑み、本発明は、画像を用いて生物又はロボットを認識する技術に対し、新たな画像を生成することによって認識の精度を向上させることができる技術の提供を目的としている。
図1は、本発明の画像生成装置10の構成例を示す概略ブロック図である。画像生成装置10は、パーソナルコンピューターやサーバーやワークステーション等の情報処理装置を用いて構成される。画像生成装置10は、画像入力部11、画像出力部12、指示入力部13、姿勢情報記憶部14、姿勢情報生成器記憶部15、画像生成器記憶部16及び制御部17を備える。以下、画像生成装置10について説明する。
参考文献2:S. -E. Wei et al., Convolutional Pose Machines, in Proc. CVPR, 2016.
参考文献4:I. Gulrajani, Improved Training of Wasserstein GANs, in Proc. ICLR, 2018.
参考文献6:I. Goodfellow et al., Generative Adversarial Networks, in NIPS, 2014.
姿勢取得部171は、画像に基づいて姿勢情報を推定するのではなく、予め他の装置や人間によって判断された姿勢情報を外部から取得するように構成されてもよい。この場合、姿勢情報取得部171は、画像毎に予め判断された姿勢情報を外部から取得し、姿勢情報記憶部14に姿勢情報を記録する。
Claims (5)
- 特定の基準を満たした共通の被写体である特定被写体が撮影された複数の画像の一群であるサブ学習画像群の各画像と、前記サブ学習画像群の各画像における前記特定被写体の姿勢情報と、の組み合わせを教師データとして用いた学習処理を行うことによって得られる画像生成器のパラメーターに基づいて、前記特定被写体の画像を新たに生成する画像生成部、を備え、
前記画像生成部は、与えられた姿勢情報を用いることによって、前記特定被写体が、前記姿勢情報が示す姿勢をとった画像を生成し、
選択の候補となる姿勢情報を複数記憶する記憶部から前記姿勢情報を読み出し、読み出された姿勢情報の候補の中から、前記サブ学習画像群において前記特定被写体がとっている姿勢と所定の基準で非類似である姿勢を示す姿勢情報を選択する姿勢情報選択部をさらに備え、
前記画像生成部は、前記姿勢情報選択部によって選択された前記姿勢情報を、与えられた姿勢情報として用いることによって、前記画像を生成する、画像生成装置。 - 特定の基準を満たした共通の被写体である特定被写体が撮影された複数の画像の一群であるサブ学習画像群の各画像と、前記サブ学習画像群の各画像における前記特定被写体の姿勢情報と、の組み合わせを教師データとして用いた学習処理を行うことによって得られる画像生成器のパラメーターに基づいて、前記特定被写体の画像を新たに生成する画像生成部、を備え、
前記画像生成部は、与えられた姿勢情報を用いることによって、前記特定被写体が、前記姿勢情報が示す姿勢をとった画像を生成し、
選択の候補となる姿勢情報を複数記憶する記憶部と、
前記記憶部から前記姿勢情報を読み出し、読み出された姿勢情報の候補の中から、前記サブ学習画像群において前記特定被写体がとっている姿勢と所定の基準で非類似である姿勢を示す姿勢情報を選択する姿勢情報選択部をさらに備え、
前記画像生成部は、前記姿勢情報選択部によって選択された前記姿勢情報を、与えられた姿勢情報として用いることによって、前記画像を生成する、画像生成装置。 - 前記サブ学習画像群において、前記特定被写体の姿勢を示す情報である姿勢情報を画像毎に取得する姿勢情報取得部をさらに備え、
前記姿勢情報選択部は、前記姿勢情報取得部によって取得された姿勢情報を選択の候補として使用する、請求項1又は2に記載の画像生成装置。 - コンピューターが、特定の基準を満たした共通の被写体である特定被写体が撮影された複数の画像の一群であるサブ学習画像群の各画像と、前記サブ学習画像群の各画像における前記特定被写体の姿勢情報と、の組み合わせを教師データとして用いた学習処理を行うことによって得られる画像生成器のパラメーターに基づいて、前記特定被写体の画像を新たに生成する画像生成ステップ、を有し、
前記画像生成ステップにおいて、コンピューターが、与えられた姿勢情報を用いることによって、前記特定被写体が、前記姿勢情報が示す姿勢をとった画像を生成し、
コンピューターが、選択の候補となる姿勢情報を複数記憶する記憶部から前記姿勢情報を読み出し、読み出された姿勢情報の候補の中から、前記サブ学習画像群において前記特定被写体がとっている姿勢と所定の基準で非類似である姿勢を示す姿勢情報を選択する姿勢情報選択ステップをさらに有し、
前記画像生成ステップでは、コンピューターが、前記姿勢情報選択ステップにおいて選択された前記姿勢情報を、与えられた姿勢情報として用いることによって、前記画像を生成する、画像生成方法。 - 請求項1から3のいずれか一項に記載の画像生成装置としてコンピューターを機能させるためのコンピュータープログラム。
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JP2018136632A (ja) | 2017-02-20 | 2018-08-30 | オムロン株式会社 | 形状推定装置 |
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Non-Patent Citations (3)
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Albert Pumarola et al,Unsupervised Person Image Synthesis in Arbitrary Poses,2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,米国,IEEE,2018年06月23日,8620-8628,https://ieeexplore.ieee.org/document/8578997 |
Aliaksandr Siarohin et al,Deformable GANs for Pose-Based Human Image Generation,2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,米国,IEEE,2018年06月23日,3408-3416,https://ieeexplore.ieee.org/document/8578457 |
Liqian Ma et al,Pose Guided Person Image Generation,arXiv,2017年05月25日,https://arxiv.org/pdf/1705.09368v1.pdf |
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