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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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