- 著者
- 大石 康介 豊田 将平 吉岡 孝祐 三原 鉄也 永森 光晴 杉本 重雄
- 出版者
- デジタルアーカイブ学会
- 雑誌
- デジタルアーカイブ学会誌 (ISSN:24329762)
- 巻号頁・発行日
- vol.2, no.2, pp.150-151, 2018-09-03 (Released:2018-05-18)
- 参考文献数
- 5
近年、マンガ・アニメ・ゲーム作品のアーカイブにおけるデータベース整備の取り組みが始まっている。本研究では、これらの横断的なデータベースに求められる、複数の作品が物語や登場人物を共有することで持つ関係を記述するデータセットの開発を行った。Wikipediaの記事及び構造情報を用いたデータセット作成手法を開発することで、それぞれ約12000件、5000件、30000件のマンガ、アニメ、ゲーム作品を対象にしたデータを作成した。
1 0 0 0 OA 画像認識とマイクロタスク型クラウドソーシングを組み合わせたマンガのコマ領域の判定
- 著者
- 三原 鉄也 石川 夏樹 豊田 将平 永森 光晴 杉本 重雄
- 出版者
- 一般社団法人 人工知能学会
- 雑誌
- 人工知能学会全国大会論文集 第32回全国大会(2018)
- 巻号頁・発行日
- pp.4M105, 2018 (Released:2018-07-30)
コマはマンガ表現の最も基本的な構成要素である.これまでにマンガ・コミック画像からコマ領域を認識する技術の研究開発は数多く行われているが,多様なマンガ表現に対し,読者にとって妥当なコマを機械的に認識する一般的な手法は未だ定まっていない.そこで本研究ではマンガ画像から機械的に抽出したコマ領域に対しマイクロタスク型クラウドソーシングを用いて正誤判定する手法を提案する.この手法により,従前は困難であったマンガのコマ領域の判定の妥当性とスケーラビリティの両立を実現することが期待できる.