伝統文様アノテーション自動化のための自然画像とフラクタル画像による事前学習

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2021-12-04
• タイトル: 伝統文様アノテーション自動化のための自然画像とフラクタル画像による事前学習
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Automated Annotation of Stencil Images using Pre-trained models with Natural and Fractal Images
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 伊勢型紙，デジタルアーカイブ，フラクタル，画像分類
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: 東京電機大学
• 著者所属: 学習院大学
• 著者所属: 武庫川女子大学
• 著者所属: 東京電機大学
• 著者名: 鏡川, 悠介; 久保山, 哲二; 加茂, 瑞穂; 前田, 英作
• 著者名(英): Yusuke, Kyokawa; Tetsuji , Kuboyama; Mizuho, Kamo; Eisaku, Maeda
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究では，伝統文様のデジタルアーカイブ化に資するアノテーション自動化手法について検討した．デジタル化された伊勢型紙約18,000 枚に描かれた文様（梅，桜，菱など）を手がかりに，型紙の文様（約300 種）の自動識別を試みた．伊勢型紙は，文様の抽象度が高いだけでなく，同種の文様でも型紙ごとにデザインが大きく異なる．さらに，伊勢型紙はほぼ白黒2 値で表現されているとともに，自然画像のような仔細なテクスチャを持たない．そのため，自然画像による事前学習モデルを用いたニューラルネットワーク(CNN) による従来手法では十分な性能を得ることが難しい．本研究では，自動生成したフラクタル画像による事前学習モデルを用いたアンサンブル学習によるアノテーションの自動化を試みた．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In this paper, we propose an automated annotation method for the digital archiving of Ise- Katagami, Japanese traditional stencils. We tried to automatically classify the object types depicted in the stencils (about 300 types) based on the patterns (plum blossoms, cherry blossoms, water chestnuts, etc.) for about 18,000 digitized stencil images. The designs in the stencils are not only highly abstract but also highly diverse even within the same class of objects. Moreover, the stencils are almost monochrome, binary black-and-white images, and do not have rich texture information such as in natural images. Therefore, it is difficult to achieve sufficient performance with conventional methods using pre-trained neural network models on natural images. Thus, we propose an improved ensemble method using both fractal images and natural images for pre-trained models.
• 書誌情報: じんもんこん2021論文集; 巻 2021, p. 260-267, 発行日 2021-12-04
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会