著者

柳澤 秀彰 山下 拓朗 渡辺 裕

出版者

一般社団法人 映像情報メディア学会

雑誌

映像情報メディア学会誌 (ISSN:13426907)

巻号頁・発行日

vol.73, no.1, pp.199-204, 2019

被引用文献数

2

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<p>電子コミックの市場規模が拡大する中で,漫画画像の内容を理解してメタデータを生成する技術の需要が高まっている.特に登場キャラクタはストーリーを理解する上で重要な要素の一つである.キャラクタの認識にはキャラクタごとの特徴を学習した機械学習が用いられるが,複数の作品についてデータセットを作成する作業には膨大なコストがかかる.したがって,データセットを効率的に構築するために教師なし学習によってキャラクタ画像を分類する技術が必要となる.しかし,キャラクタ顔画像は一般画像よりも類似度の表現が困難であるほか,多数のノイズデータが存在することから従来の画像クラスタリングを適用できない.本論文では,CNNの出力をDBSCANでクラスタリングすることによって類似度の高い画像のみを抽出する手法を提案する.実験結果より,提案手法が複数の主要キャラクタをクラスタとして抽出可能であることを確認した.</p>

著者

石井大祐 柳澤秀彰 三原鉄也 永森光晴 渡辺裕

雑誌

研究報告オーディオビジュアル複合情報処理(AVM)

巻号頁・発行日

vol.2014, no.15, pp.1-4, 2014-11-27

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物語性のあるマンガにおいて,シーン情報は重要なメタデータの一つである.シーンはマンガの意味的側面における一区間として定義されており,内容の要約単位として有効である.また,マンガ内に含まれる多数のメタデータをシーン単位にまとめることで,メタデータの利便性を高められるものと考えられる.これまでに,マンガ画像解析処理として,コマ,登場人物,吹き出し等,マンガの構成要素を検出するための手法が提案されている.我々の研究目的は,マンガのコマ内に含まれる構成要素に基づいて,シーンの切り替わりとなるコマを判別する手法を実現することである.本稿では,マンガの各コマに含まれる構成要素の分布について調査し,シーンの切り替わりとなるコマについて重要な構成要素を明らかにする.実際のマンガ画像から取得したメタデータを基に調査を行った.調査結果から,他のメタデータと比較して,現時点で自動取得可能とされるメタデータではナレーション,現時点で自動取得困難なメタデータでは背景の距離がシーン切り替わりにおいて重要な要素となりうる可能性が高いことが確認された.