| 研究課題/領域番号 |
15K00151
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
マルチメディア・データベース
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| 研究機関 | 豊橋技術科学大学 |
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研究代表者 |
栗山 繁 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (20264939)
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| 連携研究者 |
大渕 竜太郎 山梨大学, 大学院総合研究部, 教授 (80313782)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2017年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2016年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2015年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 画像検索 / イラスト画像 / 描画スタイル / スタイル識別子 / 特徴分類 / 教師無し機械学習 / 局所特徴量 / Fisher Vector / 作画スタイル / 次元削減 / 機械学習 / スタイル特徴量 / 色彩理論 / 画像セグメンテーション / 画像特徴分類 |
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| 研究成果の概要 |
イラスト画像の局所的なブロック領域毎に抽出される作画スタイルの特徴辞書から高次元特徴ベクトルを生成し、それを次元削減してスタイル識別子を得る手法を提案した。
スタイルに関連したラベルが付与されたクリップアートの画像群を用いて検索機構を平均適合率により評価した結果、本手法の識別子による検索精度は既存手法の精度を大きく上回る事が確認され、その成果は国内学会や国際会議での６種の受賞を通して高く評価された。
本研究で開発した手法は、大量画像に対して作画スタイルを特徴付けるメタデータを自動的に付与できるので、デザイン性の向上を目的とした検索、可視化、およびスタイルの転写等の様々な技術基盤の開発に資する。
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