| 研究概要 |
本研究では、線画の著作権を保護するため、実用できる検索法を目的とする。不正利用として、オリジナルをそのまま複製して利用することの他に部分的複製と手書きの複製と類似した複製がる。研究代表者は印刷と手書き複製に有効な検索法を提案したが、実際に著作権を保護すべき画像が大量にあるので、メモリ量と検索スピードの問題になる。この問題に対して、今年度の研究にはデータベース削減法を注目した。まず、コンピュータビジョンの分では様々なデータベース削減法を勉強した。識別性が高い特徴を取り抜き、よりコンパクトのデータベース構築法を提案した。その上、幾つの近似最近傍探索法を考案し、研究結果をlnternational Journal on Document Analysis and Recognition(IJDAR)論文誌に発表した。そして、コッミクスの構造解析法を参照し、著作権がない吹き出しを除去し、データベースの削減を行った。同程度の精度でより小さいデータベースで早く検索ができた。一方、類似した複製には従来手法の認識率が低い問題に対して、キャラクターの顔の特徴量を取り込んだ。機会学習で特徴を選んで、多段階で記述する方法を提案した。結果をまとめる論文をIEEJ Transactions on Electronics,Information and Systems論文誌に掲載された。更に、顔領域を拘らなく、キャラクターのすべての領域を考えた。局所特徴の照合による特定コッミクキャラクターの検出法を提案した。この手法では、回転や射影やおクルージョンなどによる変化があっても、有効的に同一のキャラクターが検出できる。研究結果をまとめて、International Conference on Document Analysis and Recognitionに投稿した。
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