@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:02002510,
 author = {三浦,寛也 and 稲垣,和音 and 渡邉,拓貴 and 竹川,佳成},
 issue = {26},
 month = {Jun},
 note = {吹奏楽において，初心者が自分に合った楽器の選択は難しい．特に金管楽器では，唇や骨格などの身体的特徴が演奏適性に影響するため，適切な楽器選びは重要である．本研究では，Support Vector Machine (SVM)による大域的分類と畳み込みニューラルネットワーク(CNN)による局所的分類を組み合わせた2段階分類による顔認識を用いた金管楽器演奏者判定モデルを構築した．具体的には，プロオーケストラに所属する管楽器奏者のプロフィール写真を用いて，顔認識技術によって唇の形状や骨格の特徴に基づき，担当楽器を推定する深層学習モデルを構築した．実験結果から，提案手法による分類モデルが72%の精度を達成し，その有用性が示された．},
 title = {SVMとCNNを組み合わせた2段階分類による顔認識を用いた金管楽器演奏者判定モデルの構築},
 year = {2025}
}