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マンガの自動要約を実現するためには、マンガに含まれるメタデータの抽出が必要である。このうち最も重要なものは登場キャラクターである。本研究では、キャラクター検出の高精度化を進めた。その結果、HOG特徴量を改良したDeformable Part Model (DPM) が有効であることを示した。また、事前知識がない状態からクラスリングにより主要キャラクターを同定する手法について検討した。これにより、正例と負例をDPMに与えることが可能となった。さらに、ロールコミュニティーモデルというキャラクターの登場場所・回数を検査する手法により、特定ページの重要度が決定でき、自動要約が実現できることがわかった。
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