JP2021166049A - 人顔の超解像度の実現方法、装置、電子設備、記憶媒体、及びプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】方法は、第1画像における人顔部分を抽出することと、人顔部分を事前に訓練された人顔の超解像度モデルに入力し、超解像度の人顔画像を得ることと、超解像度の人顔画像に対応する意味的領域分割画像を取得することと、意味的領域分割画像を用いて、第1画像における人顔部分を超解像度の人顔画像に入れ替えることにより、超解像度の人顔を含む画像を得ることと、を含む。
【選択図】図1
Description
Claims (17)
- 第1画像における人顔部分を抽出することと、
前記人顔部分を事前に訓練された人顔の超解像度モデルに入力し、超解像度の人顔画像を得ることと、
前記超解像度の人顔画像に対応する意味的領域分割画像を取得することと、
前記意味的領域分割画像を用いて、前記第1画像における人顔部分を前記超解像度の人顔画像に入れ替えることにより、超解像度の人顔を含む画像を得ることと、を含む、
人顔の超解像度の実現方法。 - 前記人顔の超解像度の実現方法は、
原始画像における人顔キーポイント情報を検出することと、
前記原始画像を拡大して前記第1画像を得、前記第1画像における人顔キーポイント情報を得ることと、をさらに含み、
前記第1画像における人顔キーポイント情報は、原始画像における人顔キーポイント情報を画像拡大することにより得られた情報を含む、
請求項1に記載の人顔の超解像度の実現方法。 - 原始画像における人顔キーポイント情報を検出することは、
前記原始画像を事前に訓練された人顔キーポイント検出モデルに入力し、前記原始画像における人顔キーポイント情報を得ることを含む、
請求項2に記載の人顔の超解像度の実現方法。 - 前記第1画像における人顔部分を抽出することは、
前記第1画像における人顔キーポイント情報を用いて、人顔の位置合わせを実現するための変換マトリックスを計算することと、
前記変換マトリックスを用いて前記第1画像における人顔部分を抽出することと、を含む、
請求項2又は3に記載の人顔の超解像度の実現方法。 - 前記人顔の超解像度モデルは、敵対的生成ネットワークGANモデルである
請求項1〜3のいずれか一項に記載の人顔の超解像度の実現方法。 - 前記超解像度の人顔画像に対応する意味的領域分割画像を取得することは、
前記超解像度の人顔画像を事前に訓練された人顔領域分割モデルに入力し、領域分割後の画像を得ることと、
前記領域分割後の画像を用いて超解像度の人顔画像に対応する意味的領域分割画像を決定することと、を含む、
請求項1〜3のいずれか一項に記載の人顔の超解像度の実現方法。 - 前記意味的領域分割画像を用いて、前記第1画像における人顔部分を前記超解像度の人顔画像に入れ替えることは、
前記変換マトリックスの逆マトリックスを用いて、前記超解像度の人顔画像を、前記第1画像における人顔部分の位置である第1位置に置くことと、
前記意味的領域分割画像をマスク画像とし、前記マスク画像により、前記第1画像における人顔部分を入れ替えるように、前記第1位置にある前記超解像度の人顔画像を前記第1画像に融合することと、を含む、
請求項4に記載の人顔の超解像度の実現方法。 - 第1画像における人顔部分を抽出する抽出モジュールと
前記人顔部分を事前に訓練された人顔の超解像度モデルに入力し、超解像度の人顔画像を得る超解像度処理モジュールと、
前記超解像度の人顔画像に対応する意味的領域分割画像を取得する意味的領域分割画像取得モジュールと、
前記意味的領域分割画像を用いて、前記第1画像における人顔部分を前記超解像度の人顔画像に入れ替えることにより、超解像度の人顔を含む画像を得る融合モジュールと、を備える、
人顔の超解像度の実現装置。 - 原始画像における人顔キーポイント情報を検出する検出モジュールと、
前記原始画像を拡大して前記第1画像を得、前記第1画像における人顔キーポイント情報を得る拡大モジュールと、をさらに備え、
前記第1画像における人顔キーポイント情報は、原始画像における人顔キーポイント情報を画像拡大することにより得られた情報を含む、
請求項8に記載の人顔の超解像度の実現装置。 - 前記検出モジュールは、前記原始画像を事前に訓練された人顔キーポイント検出モデルに入力し、前記原始画像における人顔キーポイント情報を得ることに用いられる、
請求項9に記載の人顔の超解像度の実現装置。 - 前記抽出モジュールは、
前記第1画像における人顔キーポイント情報を用いて、人顔の位置合わせを実現するための変換マトリックスを計算する変換マトリックス計算サブモジュールと、
前記変換マトリックスを用いて前記第1画像における人顔部分を抽出する抽出サブモジュールと、を備える、
請求項9又は10に記載の人顔の超解像度の実現装置。 - 前記人顔の超解像度モデルは、敵対的生成ネットワークGANモデルである、
請求項8〜10のいずれか一項に記載の人顔の超解像度の実現装置。 - 前記意味的領域分割画像取得モジュールは、
前記超解像度の人顔画像を事前に訓練された人顔領域分割モデルに入力し、領域分割後の画像を得る領域分割後画像取得サブモジュールと、
前記領域分割後の画像を用いて超解像度の人顔画像に対応する意味的領域分割画像を決定する意味的領域分割画像決定サブモジュールと、を備える、
請求項8〜10のいずれか一項に記載の人顔の超解像度の実現装置。 - 前記融合モジュールは、
前記変換マトリックスの逆マトリックスを用いて、前記超解像度の人顔画像を、前記第1画像における人顔部分の位置である第1位置に置く位置合わせサブモジュールと、
前記意味的領域分割画像をマスク画像とし、前記マスク画像により、前記第1画像における人顔部分を入れ替えるように、前記第1位置にある前記超解像度の人顔画像を前記第1画像に融合する融合サブモジュールと、を備える、
請求項11に記載の人顔の超解像度の実現装置。 - 少なくとも1つのプロセッサと、
前記少なくとも1つのプロセッサに通信接続されるメモリと、を備え、
前記メモリには、前記少なくとも1つのプロセッサにより実行可能な命令が記憶されており、
前記命令は、前記少なくとも1つのプロセッサにより実行される場合、請求項1〜7のいずれか一項に記載の人顔の超解像度の実現方法を実行させることを特徴とする電子設備。 - コンピュータに請求項1〜7のいずれか一項に記載の人顔の超解像度の実現方法を実行させる命令が記憶されている非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
- コンピュータにおいてプロセッサにより実行されると、請求項1〜7のいずれか一項に記載の人顔の超解像度の実現方法を実現することを特徴とするプログラム。
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