赤ちゃんから老人の顔まで、1枚の顔写真で合成 深層学習で加齢変化を予測
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 米ワシントン大学、米スタンフォード大学、米Adobe Researchによる研究チームが開発した「Lifespan Age Transformation Synthesis」は、1枚の顔写真から過去と未来の経年変化を推定する深層学習フレームワークだ。0歳から70歳までの頭部全体を予測する。 加齢をシミュレーションする既存手法の多くは質感の変化に限定されており、人間の老化や成長過程で生じる頭部形状の変化を見落としている。そのため、質の高い結果は得られていない。 この課題に挑戦するための理想的なモデルは、同一人物による1歳ごとのペア画像を用いて教師あり学習をすることだが、経年変化を捉えた大規模
見えているように写真を撮るのが難しい理由。
よくカメラの説明をする時に、人間の目を例に説明しますよね。 例えば、絞りをしぼることは目を細めることと一緒！とか。 カメラと人間の目の仕組みってどの程度一緒で、どこが決定的に違うんでしょうか？ Pixiqというサイトに記事があったのでご紹介します。 カメラの部品を人間の目の器官に対応させると、こんな感じです。 角膜→レンズ虹彩、瞳孔→絞り網膜→デジタルカメラの撮影素子 仕組み的に同じ所と違う所を見てみます。 同じ所像を結ぶ：カメラはフィルムかセンサーチップ上に、目は網膜上にという違いはありますが、像を結びます。調光：カメラも目も入ってくる光の量を調節します。カメラでは絞りを調節することで、目では虹彩を調節することで、入ってくる光の量を調節します。 違う所 決定的に異なるのは、人間は主観的に光を扱うということです。 目は脳と協力して、我々が知覚するイメージを作りだします。 目は焦点を絶えず動
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
