@article{oai:nagoya.repo.nii.ac.jp:00021713,
 author = {西堀, 研人 and 高橋, 友和 and 出口, 大輔 and 井手, 一郎 and 村瀬, 洋 and NISHIBORI, Kento and TAKAHASHI, Tomokazu and DEGUCHI, Daisuke and IDE, Ichiro and MURASE, Hiroshi},
 issue = {196},
 journal = {電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解},
 month = {Aug},
 note = {防犯対策を目的として監視カメラ映像から人物照合を行う技術が求められている.本研究では,低解像度の人体画像を高解像度化することで,人が見ても機械が処理をしても人物照合をより正確に行うことができる高解像度の人体画像を生成することを目的とする.大量の人物画像からなる学習用画像を用いて,低解像度画像から高解像度画像を生成する学習型超解像方式を適用し,人体画像の超解像について検討を行った., The purpose of this study is to generate a human body image in low-resolution to a high-resolution image for enabling both a human and a computer system to conduct the identification process more accurately. As a result of experiments, we confirmed the efficiency of the proposed super-resolution method., IEICE Technical Report;PRMU2013-54,IEICE Technical Report;IBISML2013-34},
 pages = {213--218},
 title = {低解像度人体画像の学習型超解像に関する検討},
 volume = {113},
 year = {2013}
}