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知能を創る

人工知能、機械学習、深層学習のニュース記事を収集し、技術動向を調査していきます。

グーグルの人工知能、今度は「モザイク画像の被写体を特定」する

wired.jp

グーグルの研究チームは、人間には何が写っているかほとんど認識できないような人の顔や部屋を写した低解像度の画像から、元の画像を推測・再現する人工知能システムを開発した。防犯などに応用できる可能性がある。

このシステムでは、「conditioning network」と「prior network」という2種類のニューラルネットワークを組み合わせて画像を解析し、8×8ピクセルという低画質画像から、32×32ピクセルの高解像度ヴァージョンを生成している。

まずconditioning networkは、低解像度画像を任意の高解像度画像と比較することで、そこに写っているのが顔なのか部屋なのかを判断する。

次に「PixelCNN」(CNN:畳み込みニューラルネットワーク)を使用するprior networkが、8×8画像にピクセルを追加する。『Are Technica』UK版の記事によると、PixelCNNは既知の画像を利用して細部を追加するという。たとえば、唇はピンクであることが多いので、唇だと判断された領域にはピンクのピクセルを追加するという具合だ。

それぞれのニューラルネットワークの処理が終わると、グーグルの研究者たちがその結果を組み合わせて最終画像を生成する。「顔の典型的なヴァリエーションを前もって学習することで、AIは細部をリアルに描画することができる」と研究者たちは書いている。

 

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