人工知能で白黒画像の彩色
2017/01/27
今回から，今年の学生による人工知能応用の研究を紹介していきます．
上手くいったものもあれば，ダメダメのものもあります．
まず最初は，石畑研究室4年のS君が行った白黒画像の彩色です．
白黒の画像に色をつけてみようというもので，すでに有名な学会に発表された先行研究があります．
先行研究の方法はかなり複雑なので，それを真似してもう少し簡単にしてみることに挑戦します．
研究室に私が撮った写真がいっぱいあるのでそれをデータとして利用しました．
カラー画像は，赤緑青の三原色から構成されています．
白黒画像を作るのは，3色を適当な比率で混ぜ合わせるだけなので簡単です．
一方，白黒の写真に色を塗るには，いろいろな知識が必要になります．
ここで，人工知能(ニューラルネットワーク)の登場です．
ニューラルネットワークに，作った白黒画像を入力として与えて，カラー画像を出力させます．
出力してきたデータを元の正解画像と比較して，訓練を進めます．
左の画像がオリジナル画像，真ん中がそれを白黒写真に変換したものです．
これをネットワークに入力して右の様に色付けして出力するように学習させます．
とりあえず簡単なニューラルネットワークで実験しました．
とても簡単なネットワークでは，予想通り上手くいきません．
S君には，先行研究を参考にネットワークの構成を変えてみるよう言いました．
