6次元ラベルに基づく個人フォトコレクションの分析と可視化

基于6D标签的个人照片集分析与可视化

• 批准号: 12J04750
• 负责人: 呉 志鵬
• 金额: $ 1.15万
• 依托单位: The University of Tokyo
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2012
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2012 至 2013
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-12J04750/
• 关键词: 画像可視化; 画像コラージュ; 漫画風画像転換; 非写実的表現変換; アノテーション; 6次元ラベル; ノンフォトリアリスティックレンダリング

「個人フォトコレクションの分析と可視化」という課題を研究しているが、昨年に画像分析に焦点を置き、「6次元ラベル」に基づく新しい画像アノテーション方法を提出した。その方法は現在流行するソーシャルネットワークを利用し、インターネットにおける画像の視覚的な特徴及びそれに付属するソーシャルインフォメーションへの分析を通じて画像を精確に注釈する。今年度、画像の可視化に注目した研究を行った。具体的には以下の2点に分けられる。1. インターネットにおける大量の画像向けの可視化 : 制約付きコラージュの即時生成本研究では、新しい自動的・高速なコラージュ生成を提案した。複雑な画像顕著性分析をしないで済み、ユーザの定義したキャンパスサイズにぴったりおさまるように入力画像のコラージュを生成する。その方法は大量データのリアルタイム動的画像コラージュの生成に適している。極めて高速であり、100枚の画像を処理するには0.5ミリ秒以内で済み、従来の計算法より速度は何オーダーも桁違いに早くなった。その成果は国際会議APASIPA 2013に発表され、フルペーパー論文をすでにIEEE Transaction on Multimediaに投稿した(査読中である)。2. ユーザー個人向けの画像可視化 : 漫画化等の視覚効果の生成我々の研究は自然的画像の1. 漫画2. 鉛筆手描き3. アニメーション4. 油絵への高速な変換処理を実現した。漫画を例にしてみれば、1000^*800の入力画像である場合、既存研究では数十秒から数分間までの時間が必要であるのに対して、我々の方法では0.8秒だけで十分であり、百倍にも早くなっていると言える。出力画像の品質から見ても、既存の5つの漫画風画像転換Appと比較しても提案手法の品質が遥かに優れていることを確認した。本研究は国際会議PCM2013とICASSP2014にて発表した。また、関連のdemoを超臨場感コミュニケーション産学官フォーラム(URCF2013)で展示した。

我正在研究“个人照片集的分析与可视化”这一主题，去年我专注于图像分析，并提交了一种基于“6维标签”的新图像标注方法。该方法利用当前流行的社交网络，通过分析互联网上图像的视觉特征及其关联的社会信息，对图像进行准确的标注。今年，我们重点进行了图像可视化的研究。具体来说，可以分为以下两点。 1.互联网上大量图像的可视化：即时生成受限拼贴画在这项研究中，我们提出了一种新的自动高速拼贴画生成方法。它避免了复杂的图像显着性分析，并生成完全适合用户定义的画布尺寸的输入图像拼贴画。该方法适合生成大数据量的实时动态图像拼贴。它的速度非常快，处理 100 张图像的时间不到 0.5 毫秒，比传统计算方法快几个数量级。研究结果已在 APASIPA 2013 国际会议上公布，全文已提交给 IEEE Transaction on Multimedia（目前正在接受同行评审）。 2.面向个人用户的图像可视化：卡通等视觉效果的生成我们的研究实现了将自然图像高速转换处理为1.卡通2.铅笔手绘3.动画4.油画。以漫画为例，对于1000^*800的输入图像，现有研究需要的时间从几十秒到几分钟不等，而我们的方法只需要0.8秒，可以说快了100倍。就输出图像的质量而言，我们确认所提出的方法的质量远远优于现有的五个漫画风格图像转换应用程序。这项研究已在国际会议 PCM2013 和 ICASSP2014 上发表。我们还在超现实通信产学官论坛（URCF2013）上展示了相关演示。

项目成果

ユーザー個人向けの画像可視化 : 漫画化等の視覚効果の生成

个人用户的图像可视化：生成卡通等视觉效果

Building Friend Wall for Local Photo Repository by Using Social Attribute Annotation

利用社交属性标注为本地照片库构建好友墙

• DOI: 10.4304/jmm.9.1.4-13
• 发表时间: 2014
• 作者: Zhipeng Wu; Kiyoharu Aizawa
• 通讯作者: Kiyoharu Aizawa

Saliency Detection-Based Mixture of Reality and Non-Photorealistic Rendering Effects for Artistic Visualization

基于显着性检测的现实与非真实感渲染效果的混合，用于艺术可视化

• 发表时间: 2013
• 作者: Zhipeng Wu; Kiyoharu Aizawa
• 通讯作者: Kiyoharu Aizawa

Self-Similarity-Based Partial Near-Duplicate Video Retrieval and Alignment

基于自相似性的部分近似重复视频检索和对齐

• DOI: 10.1007/s13735-013-0049-1
• 发表时间: 2014
• 作者: Zhipeng Wu; Kiyoharu Aizawa
• 通讯作者: Kiyoharu Aizawa

Partial-Duplicate Image Retrieval via Saliency-guided Visually Matching

通过显着性引导的视觉匹配进行部分重复图像检索

• DOI: 10.1109/mmul.2013.15
• 发表时间: 2013
• 作者: Liang Li; Shuqiang Jiang; Zhengjun Zha; Zhipeng Wu; Qingming Huang
• 通讯作者: Qingming Huang