자기 지도 학습을 통한 고해상도 얼굴 영상 복원

Face Super Resolution using Self-Supervised Learning

  • 조병호 (인하대학교 정보통신공학과) ;
  • 박인규 (인하대학교 정보통신공학과)
  • Jo, Byung-Ho (Department of Information and Communication Engineering, Inha University) ;
  • Park, In Kyu (Department of Information and Communication Engineering, Inha University)
  • 발행 : 2020.07.13

초록

본 논문에서는 GAN 과 자기 지도 학습(self-supervised learning)을 통해 입력 얼굴 영상의 공간 해상도를 4 배 증가시키는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 변형된 StarGAN v2 구조의 생성자와 구분자를 사용하여 저해상도의 입력 영상만을 가지고 학습 과정을 거쳐 고해상도 영상을 복원하도록 자기 지도 학습을 수행한다. 제안하는 기법은 복원된 영상과 고해상도 영상 간의 손실을 줄이는 지도 학습이 가지고 있는 단점을 극복하고 입력 영상만을 가지고 영상 내부에 존재하는 특징을 학습하여 얼굴 영상에 대한 고해상도 영상을 복원한다. 제안하는 기법과 Bicubic 보간법과의 비교를 통해 우수성을 검증한다.

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