深層学習における敵対的ネットワークを用いた漫画画像の自動カラー化

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2017-03-02
• タイトル: 深層学習における敵対的ネットワークを用いた漫画画像の自動カラー化
• 言語: jpn
• 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: 現在，神戸大学大学院システム情報学研究科
• 著者所属: 現在，神戸大学大学院システム情報学研究科
• 著者所属: 現在，神戸大学大学院システム情報学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Presently with Graduate School of System Informatics, Kobe University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Presently with Graduate School of System Informatics, Kobe University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Presently with Graduate School of System Informatics, Kobe University
• 著者名: 片岡, 裕介; 松原, 崇; 上原, 邦昭
• 著者名(英): Yuusuke, Kataoka; Takashi, Matsubara; Kuniaki, Uehara
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年スマートフォンやタブレット端末と行った電子機器が発達し，雑誌で掲載されていた漫画を電子書籍で読むことが可能となっている．また雑誌を印刷する必要がなくなるために，カラー化した画像を使用しても印刷のコストが掛からなくなった．そこで従来の白黒で描かれた漫画画像をデジタル上で編集し，カラー化したものを電子書籍で扱うことが考えられる．この時，自動カラー化技術を用いれば，漫画をカラーにすることができれば，人的コストや作業時間を大幅に減らすことが可能となる．本研究では，深層学習を用いた漫画画像のカラー化について検討する．本システムは，モノクロの入力画像から，輪郭などの特徴情報を抽出するネットワークと，カラーの入力画像から色情報を抽出するネットワークからなる．この 2 つのネットワークの出力を，色付けを行うネットワークの入力とし，カラー画像を出力する．本システムは，敵対的ネットワークを用いた学習によって，自然なカラー化を可能とする点に特徴がある．また，色情報を抽出するネットワークの出力の分布が，事前分布になるように学習を行うことにより，事前分布からサンプリングした値に従った任意の色付けが可能であり，より自然なカラー化が可能となっている．
• 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: AA11131797
• 書誌情報: 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）; 巻 2017-CVIM-206, 号 6, p. 1-6, 発行日 2017-03-02
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8701
• 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