著者
坪田 亘記 小川 徹 山崎 俊彦 相澤 清晴
出版者
人工知能学会
雑誌
2018年度人工知能学会全国大会(第32回)
巻号頁・発行日
2018-04-12

本研究では個別の漫画でのキャラクターの分類を目的とする.キャラクターの顔とコマのバウンディングボックスが与えられているという条件で,深層距離学習によって個別の漫画への適応した特徴量を作成してクラスタリングを行う手法を提案する.深層距離学習に必要な正ペアと負ペアを,漫画特有の性質である同じキャラクターは近くのページやコマに登場しやすく,同一のコマに現れるキャラクターはほぼ異なるという性質を考慮して推測する.個別の漫画に適応したことによりクラスタリングが改善した.

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Fontender:コミック創作のためのフォント融合による文字デザイン手法 https://t.co/azbCHMeoDI 既存の漫画に基づいた2コマ漫画の自律生成 https://t.co/MLgkXN8xtW キャラクター顔特徴量の個別漫画への適応手法 https://t.co/vOikHo4Nta

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