- 著者
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小山 雄大
福原 知宏
山田 剛一
阿倍 博信
増田 英孝
- 雑誌
- 第81回全国大会講演論文集
- 巻号頁・発行日
- vol.2019, no.1, pp.203-204, 2019-02-28
イラスト投稿系のSNSでは予めユーザが付与したタグを使って投稿されたイラストを検索することができる.しかし,アニメやマンガのキャラクタイラストにおいてキャラクタ名・作品名等の具体的な情報のタグ付けは行われるが,髪型・服装等の抽象的な属性についてのタグ付けが行われていないため,「黒髪」のようなキャラクタの属性でイラストを絞り込むことが難しい.また,従来のタグ付け手法ではタグが付いているか付いていないかという情報でしか属性を表現できないため不十分である.そこで,本研究では「黒髪」「セーラー服」「眼鏡」等のキャラクタの一般的な属性をラベルとするイラストのデータセットを作成し,各属性におけるキャラクタの特徴を抽出するCNNを構築する.このCNNを用いてキャラクタ属性に基づくイラストのベクトル表現を生成し,イラスト検索における有用性を確認した結果について報告する.