論文の概要: When Visible-to-Thermal Facial GAN Beats Conditional Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09395v1
• Date: Sat, 18 Feb 2023 18:02:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-21 18:45:03.965772
• Title: When Visible-to-Thermal Facial GAN Beats Conditional Diffusion
• Title（参考訳）: バイシブル・トゥ・サーマル顔面GANが条件拡散に勝つとき
• Authors: Catherine Ordun, Edward Raff, Sanjay Purushotham
• Abstract要約: 遠隔医療の応用は、熱画像の恩恵を受けることができるが、従来のコンピュータはRGBカメラに依存しており、熱センサーを欠いている。 本稿では,高分解能熱面を生成するために特別に設計されたVTF-GAN(Visible-to-Thermal Facial GAN)を提案する。 その結果, VTF-GANは, パッチ, 温度, 知覚, フーリエ変換を併用して, 高品質で, 鮮明で, 知覚的にリアルなサーマルフェイスを実現することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.33347149799959
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Thermal facial imagery offers valuable insight into physiological states such as inflammation and stress by detecting emitted radiation in the infrared spectrum, which is unseen in the visible spectra. Telemedicine applications could benefit from thermal imagery, but conventional computers are reliant on RGB cameras and lack thermal sensors. As a result, we propose the Visible-to-Thermal Facial GAN (VTF-GAN) that is specifically designed to generate high-resolution thermal faces by learning both the spatial and frequency domains of facial regions, across spectra. We compare VTF-GAN against several popular GAN baselines and the first conditional Denoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM) for VT face translation (VTF-Diff). Results show that VTF-GAN achieves high quality, crisp, and perceptually realistic thermal faces using a combined set of patch, temperature, perceptual, and Fourier Transform losses, compared to all baselines including diffusion.
• Abstract（参考訳）: 熱顔画像は、可視光スペクトルで見えない赤外線を検知することで、炎症やストレスなどの生理的状態についての貴重な洞察を提供する。 遠隔医療アプリケーションは熱画像の恩恵を受けるが、従来のコンピュータはrgbカメラに依存しており、熱センサーがない。 そこで本研究では,顔領域の空間領域と周波数領域の両方をスペクトルを通して学習することにより,高分解能な熱顔を生成するように特別に設計された可視から熱までの顔gan (vtf-gan) を提案する。 本稿では,VTF-GANをいくつかの一般的なGANベースラインと比較し,VT顔翻訳のための条件付き拡散確率モデル(DDPM)を提案する。 その結果, VTF-GANは, 拡散を含む全てのベースラインと比較して, パッチ, 温度, 知覚, フーリエ変換の損失の組み合わせを用いて, 高品質で, 鮮明で, 知覚的にリアルなサーマルフェイスを実現することがわかった。

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