スケッチしたpictorial symbolsの深層学習のための学習形状生成手法における洗練化の効果

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2016-05-26
• タイトル: スケッチしたpictorial symbolsの深層学習のための学習形状生成手法における洗練化の効果
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Effects of Refinements in Learning Shape Generation Method for Deep Learning of Sketched Pictorial Symbols
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: Image
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 岩手大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Iwate University
• 著者名: 佐藤, 信
• 著者名(英): Makoto, Satoh
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: スケッチしたpictorial symbolsの深層学習(deep learning)に用いるための既提案の学習形状生成手法について，学習形状の洗練化の効果を検討する．既提案手法では，少数の形状を基準とし，手描き風の類似形状を生成する．そして，生成した形状の特徴に基づき，学習形状の集合を反復的に洗練化する．特徴の学習には深層学習を用いる．本稿では，形状分類の精度および統計的検定を用いて洗練化の効果を検討する．生成した形状を学習することにより，ストロークの数および順序に依存しない，多様な手描き形状によるインタフェースを構築することが可能である．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: This paper discusses about effects of learning shape refinements in a proposed learning shape generation method for deep learning of sketched pictorial symbols. In the proposed method sketchy shapes similar to base shapes are generated from a small set of base shapes. Then the generated learning shapes are iteratively refined based on shape features. The shape features are learned using a deep learning method. In this paper the effects of the refinements are discussed in terms of shape classification accuracy and a statistical test. Human computer interfaces using diverse sketchy shapes, with free stroke-number and stroke-order, will be able to be constructed with machine learning of the generated shapes.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA12049625
• 書誌情報: 研究報告エンタテインメントコンピューティング（EC）; 巻 2016-EC-40, 号 1, p. 1-8, 発行日 2016-05-26
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8914
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会