二次元画像1枚からの表情変化動画像のリアルタイム生成
深層生成モデルを用いて,1枚の二次元顔画像から表情変化動画像の自動生成を行った.現状,動画像のサイズは500×500pixel程度だが、超解像度、ネットワーク規模削減手法を組み合わせることでリアルタイムの生成を実現した.本研究はビデオ会議システムにおけるアバターの自動生成を想定して行っており、今後は応用システムの開発に取り組む予定である.
X線CTやMRIなどで撮影したトモグラフィー像(断層画像)の中から,注目領域だけを検出したり,立体構造を想像することは容易ではありません.画像処理技術や手法の応用により,注目領域のセグメンテーションとラベリング,立体構造の再構成を行い,三次元可視化するためのソフトウェアの開発に取り組んでいます.
論文
「A Novel Approach for Investigating Upper Airway Hyperresponsiveness Using Micro-CT in Eosinophilic Upper Airway Inflammation such as Allergic Rhinitis Model」(2019)『Biomolecules』9(7)p.252.
「HawkC: computer-aided 3D visualization and analysis software for electron tomography(IMC2014発表論文一覧) -- (Type of presentation : Oral)」(2014)『大阪大学超高圧電子顕微鏡センター年報』43p.33-35.
「R-centipede モデルを用いたトモグラフィー電子顕微鏡像からの輪郭抽出の高速化手法」(2013)『医用画像情報学会雑誌』30(4)p.95-100.
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