H-029
顔認識精度向上のためのStyleGANを用いた疑似訓練画像生成

◎佐藤立基・金　義鎭（東北学院大）

近年，顔認識を含む画像認識の分野においてDeep Learning(以下，DL)が広く用いられている．DLでは，認識精度を高めるために訓練画像が必要となるが，大量の訓練画像を事前に準備するのは容易ではない．そのため，前処理で画像に回転、垂直水平移動等の幾何学的変換を加えて疑似的に訓練画像を生成するData Augmentation(以下，DA)が提案されている．しかし、従来のDAは幾何学的変換を加えるのみであり，眼鏡，髪型等の変化に対応できない．この問題はStyleGANと呼ばれる画像生成手法を応用することで解決できると考えられる．従って本研究では，StyleGANを用いたDAと従来法を比較し，その有効性を検証する．