| 大会名称 |
|---|
| 2018年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2018G |
| 開催年 |
| 2018 |
| 発行日 |
| セッション番号 |
| D-12A |
| セッション名 |
| パターン認識・メディア理解A |
| 講演日 |
| 2018/3/21 |
| 講演場所(会議室等) |
| ２号館 9Ｆ 2903教室 |
| 講演番号 |
| D-12-25 |
| タイトル |
| 個別の漫画に適応した漫画キャラクター特徴量の導出とクラスタリング |
| 著者名 |
| ◎坪田亘記, 小川 徹, 山崎俊彦, 相澤清晴, |
| キーワード |
| 画像認識, 漫画, 距離学習 |
| 抄録 |
| 本研究の目的は個別の漫画に対して，コマとキャラクターの顔のバウンディングボックスは得られているという条件でクラスタリングをすることである．漫画の顔特徴量の設計についての先行研究では汎用性のある特徴量を設計しており，個別の漫画に対して適応していない．漫画ごとに画風が異なるため，個別の漫画に対して適応した特徴量を設計することで改善が期待される．個別の漫画に対して漫画特有の正ペア/負ペアを導入して深層距離学習を行うことで特徴量を設計してクラスタリングを行い，距離学習を行わない場合と比較してNMIが0.09，精度が0.17向上した． |
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