2018 Fiscal Year Annual Research Report
Manga Colorization by Data Driven Approaches
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17K19963
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
相澤 清晴 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (20192453)
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| Project Period (FY) |
2017-06-30 – 2019-03-31
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| Keywords | 漫画 / 画像処理 / データセット / 物体検出 / セリフ検出 / 中割り / フォント / マルチモーダル学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
（１）漫画データセットの継続的整備運用：Manga109を継続運用した．その申し込みは，４月時点で合計490（うち，国内156，海外334）に至った．もともとデータセットは，学術利用に限るという条件付きであった．産業界からの希望も多く，その利用にも対処しうるように，作家との承諾書の改訂を進めた（ITE誌，JSAI2018招待講演）．
（２）セリフ検出器の検証： 漫画画像からのオブジェクト検出について，詳細な性能評価を行った．セリフの検出はデータセットを用いた機械学習による画像処理として最も産業界からの引き合いも高い．２つの企業へのライセンス提供を行った（PCSJIMPS2018発表）．
（３）漫画画像の特徴量生成とキャラクターのクラスタリング：漫画画像処理に効果的な特徴量抽出を論じ，キャラクターのクラスタリングが効果的に行えることを示した（MIRU2018, SIGGRAPH Asia2018 poster発表）
（４）アニメーションの中割り生成：アニメーションの中割り生成について，線画の距離変換を行うことで，円滑に動きの補間が行えることを示した（FIT2019,信学会画工研2019発表）．
（５）フォント（活字）による感情の表出に関しての研究も着手し，・メッセンジャーでのフォントによる感情表出：Emotype (MTAP誌），・グラフィックデザインのための画像の印象に合致したフォントの検索 (ACM IUI2018)・マルチモーダル学習によるフォントの創発的検索(信学会PRMU研，ACM ICMR2019採択, 信学会大会2019, 映像情報メディア冬季大会2018発表）に関しての研究成果を挙げた．
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