特徴量の削減と合成に基づく低次元特徴量空間を用いたコンテンツコンプリーション

摘要

本研究では，入力画像·映像の特徴量空間から変換された低次元特徴空間での修復を行うことで，複雑な構造や色変化，時間変化をもつ対象に対して効果的な修復を実現する新しい枠組みを提案する．写真や映像に映り込んだ不要な領域を除去し，違和感なく補完する手法が提案されてきており，その多くが不要領域の補完に適した領域が入力画像·映像中に含まれることを仮定している．しかし，複雑な色や構造をもつ領域や長時間に渡る欠損を補完したい場合，また処理時間の制約から探索可能な時間が限られる場合，一必ずしもこの仮定は成立しない．提案手法は，（1）入力画像·映像を元の特徴量空間から低次元特徴量空間に変換し，（2）変換後の空間内で欠損を修復した後，（3）元の特徴量空間へ逆変換する，という3段階から構成される．本稿では学習に基づいて低次元特徴量空間から原画像·映像の特徴量空間への逆変換を施すことで様々な特徴量空間の利用を可能にし，有効な修復を実現する．