| Item type |
Symposium(1) |
| 公開日 |
2018-11-24 |
| タイトル |
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タイトル |
書籍タイトルフォントのデザイン解析 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Visual Design Analytics |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
statistical analysis\n |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
pattern recognition\n |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
character recognition |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
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資源タイプ |
conference paper |
| 著者所属 |
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九州大学 |
| 著者所属 |
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九州大学 |
| 著者所属 |
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九州大学 |
| 著者所属 |
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九州大学 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Kyushu University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Kyushu University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Kyushu University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Kyushu University |
| 著者名 |
唐松, 拓郎
川口, 維文
品原, 悠杜
内田, 誠一
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| 著者名(英) |
Takuro, Karamatsu
Tadafumi, Kawaguchi
Yuto, Shinahara
Seiichi, Uchida
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
本研究では，機械学習と大規模データを用いたボトムアップアプローチにより，ヴィジュアルデザインを統計解析することで，実データからデザインの傾向を検証することを目的としている．具体的課題として書籍のタイトル文字を取り上げ，文字の色および形状（フォント）が，書籍のジャンルとどのように相関しているかを解明する．技術的には，書籍画像中からタイトル文字部分を正確に検出する必要がある．実験により，最近の文字検出・認識技術がこれを可能にしていることを示した後に，実際に文字色・形状とジャンルの間に明確な相関があることを示す． |
| 論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
In this presentation, we introduce our recent results on visual design analytics. We employed several state-of-the-art technologies based on deep neural networks for deriving those results. The results on a large visual design dataset proved various trends visual designs qualitatively and quantitatively. |
| 書誌情報 |
じんもんこん2018論文集
巻 2018,
p. 263-268,
発行日 2018-11-24
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| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-CH2018041.pdf (4.9 MB)
