早稲田大学理工学術院の石川博教授、飯塚里志研究院助教、シモセラ・エドガー研究院助教らの研究グループは、「ディープネットワークを用いた大域特徴と局所特徴の学習による色付け」の手法を確立したことを発表した（http://hi.cs.waseda.ac.jp/~iizuka/projects/colorization/ja/）。ディープラーニングと呼ばれる人工知能技術を応用し、白黒の写真を自動で彩色するもの。今回の研究により、100年前の白黒写真をはじめ、さまざまな画像で自然な色付けが実現できるようになり、ユーザーテストによる彩色結果の評価では、約90％の色付け結果が「自然である」との回答を得たことも発表されている。

従来、白黒写真に何らかの方法で自然な彩色を行うためにはユーザーによる介入が必須とされていたが、この研究ではそれを自動で行える手法が確立された。大量の白黒 / カラー画像の組から色付けの手掛かりとなる特徴を、ディープラーニング技術で学習。その特徴を用いて、与えられた白黒画像をカラー画像に変換する。特に、画像全体から抽出される“大域特徴”と、より小さな領域から算出される“局所特徴”とを結び付けて利用するのが、この研究で開発された新しい手法だ。“大域特徴”からは「屋外か屋内か」「昼か夜か」などの写真全体についての情報を得ることが可能。“局所特徴”からは、たとえば「砂か葉か水か」などの物体の持つ質感で、どのような色が適当かを推測できる。なお、今回の発表に合わせて、ソースコードの公開も共有Webサービス「GitHub」上で行なわれている。

早稲田大学
URL：http://www.waseda.jp/
2016/06/01