電子情報通信学会 研究会発表申込システム
講演論文 詳細
技報閲覧サービス
技報オンライン
‥‥ (ESS/通ソ/エレソ/ISS)
技報アーカイブ
‥‥ (エレソ/通ソ)
 トップに戻る 前のページに戻る   [Japanese] / [English] 

講演抄録/キーワード
講演名 2018-02-16 10:15
並列化された検出器による高精度漫画物体検出
小川 徹山崎俊彦相澤清晴東大
技報オンラインサービス実施中
抄録 (和) 漫画は娯楽と文化双方の面で重要な役割を担うメディアの一つである. 近年では電子漫画の発展に伴ない, 漫画画像の認識技術の重要性が高まっている. 本稿ではそのような画像認識技術の中でも基礎的な技術の一つである物体検出(一般物体検出)に着目する. 物体検出は写真などの自然画像の分野で広く研究されており, 現在は畳み込みニューラルネットワーク(convolutional neural networks, CNN)を用いた手法が高い性能を示している. 一方で漫画は自然画像と比較して物体間の重なりが大きく, 自然画像を対象とした既存の物体検出手法を漫画に適用した場合, 性能の低下が起こる. 本稿ではこの問題を解決するために新しい物体検出手法, SSD300-forkを提案する. この手法は既存の物体検出手法であるSSD300を改良し, ネットワークを分岐させることで重なりが大きい物体でも適切に扱えるようにしたものである. SSD300を含む既存の物体検出手法との比較の結果, 提案手法での性能向上が確認できた. 
(英) Comics play an important role in both the entertainment and the cultural heritage. With the growth of digitized comics, image understanding techniques are becoming important. In this paper, we focus on object detection, which is a fundamental task of image understanding. Although convolutional neural networks (CNN)-based methods archived good performance in object detection for naturalistic images, there is a problem in applying these methods to the comic object detection task. The problem is that the objects in comics are highly overlapped compared to naturalistic images. This overlap causes the assignment problem in the existing CNN-based methods. To solve this problem, we proposed a new CNN-based detector, SSD300-fork. We compared SSD300-fork with other detection methods and confirmed that our model outperformed them based on the mAP score.
キーワード (和) 漫画 / 物体検出 / / / / / /  
(英) comics / object detection / / / / / /  
文献情報 信学技報
資料番号  
発行日  
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 ITS IE ITE-MMS ITE-HI ITE-ME ITE-AIT  
開催期間 2018-02-15 - 2018-02-16 
開催地(和) 北海道大学 
開催地(英) Hokkaido Univ. 
テーマ(和) 画像処理および一般 
テーマ(英) Image Processing, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 ITE-ME 
会議コード 2018-02-ITS-IE-MMS-HI-ME-AIT 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 並列化された検出器による高精度漫画物体検出 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Forked Object Detector for Manga Objects 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 漫画 / comics  
キーワード(2)(和/英) 物体検出 / object detection  
キーワード(3)(和/英) /  
キーワード(4)(和/英) /  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 小川 徹 / Toru Ogawa /
第1著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: UT)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 山崎 俊彦 / Toshihiko Yamasaki /
第2著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: UT)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 相澤 清晴 / Kiyoharu Aizawa /
第3著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: UT)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第4著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第5著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第6著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第7著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第8著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第9著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第10著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第11著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第12著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第13著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第14著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第15著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第16著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第17著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第18著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第19著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第20著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
講演者
発表日時 2018-02-16 10:15:00 
発表時間 15 
申込先研究会 ITE-ME 
資料番号  
巻番号(vol) IEICE-117 
号番号(no)  
ページ範囲  
ページ数 IEICE- 
発行日  


[研究会発表申込システムのトップページに戻る]

[電子情報通信学会ホームページ]


IEICE / 電子情報通信学会