高周波成分を考慮したFace Hallucination法
超解像処理の学習型手法の1つであるFace Hallucination法は、 事例学習に基づき単一の低解像度顔画像から高解像度顔画像を生成する手法である。 概念としては図1に示すように、顔画像の構造類似性から、 学習用である複数枚の他人の顔画像の線形結合により一枚の顔画像が生成できることを利用している。 そのため、この手法により生成した画像は、高周波成分が欠落し本来の顔特徴が失われている可能性があり、 何らかの方法でそれを復元しなければならない。 そこで、我々は残差補償法を提案した。提案法は、 以下の3つのステップからなる。 ①従来のFace Hallucination法により高解像度画像を生成する; ②生成した高解像度画像をダウンサンプリングし、 入力低解像度画像との残差画像を生成し、 その残差画像から従来のFace Hallucination法で高解像度残差画像を生成する; ③ステップ1で生成した高解像度画像にステップ2で生成した高解像度残差画像を補填する。 この手法により、本人の特徴を含んだ鮮明な顔画像の生成に成功した(図２)。
図1 Face Hallucination法の概念図
図2 結果画像
関連研究発表：
1. 笹谷聡，韓先花，大橋基範，岩本祐太郎，陳延偉: “高周波成分を考慮したFace Hallucination法,” 信学技報, Vol.110, No.381, pp.323-328 (2011-1).
2. So Sasatani, Xian-Hua Han, Takanori Igarashi, Motonori Ohashi, Yutaro Iwamoto, Yen-Wei Chen: “HIGH FREQUENCY COMPENSATED FACE HALLUCINATION,” Proc. Of IEEE International Conference on Image Processing，2011.