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動画からのヴィネットイラスト半自動生成
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/230252
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2302525eaeca39-d4ba-4dc1-961c-f23691679c26
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
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Item type | National Convention(1) | |||||||||
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公開日 | 2023-02-16 | |||||||||
タイトル | ||||||||||
タイトル | 動画からのヴィネットイラスト半自動生成 | |||||||||
言語 | ||||||||||
言語 | jpn | |||||||||
キーワード | ||||||||||
主題Scheme | Other | |||||||||
主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||
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 | ||||||||||
慶大 | ||||||||||
著者所属 | ||||||||||
慶大 | ||||||||||
著者名 |
生井, 麻結
× 生井, 麻結
× 藤代, 一成
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論文抄録 | ||||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||||
内容記述 | 現在,肥大化するメディアデータに対処するため,様々な要約技術が発表されているが,その多くは同種メディア変換であり圧縮率に限界がある.そこで本研究では,ヴィネットイラストに注目する.ヴィネットイラストは,ビデオ映像作品やゲームの物語コンテンツを凝縮して表現し,一瞥でその世界観を理解させられる.既存の要約技術の本質は要素の選択にある一方で,動画からヴィネットイラストへの変換は異種メディア変換であり,選択に加えて要素の位置決めや色調の微調整等が必要である点から,より挑戦的な要約技術であるといえる.本発表では,機械学習を用いて動画からヴィネットイラストへ自動変換する手法を提案する. | |||||||||
書誌レコードID | ||||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||
書誌情報 |
第85回全国大会講演論文集 巻 2023, 号 1, p. 933-934, 発行日 2023-02-16 |
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出版者 | ||||||||||
言語 | ja | |||||||||
出版者 | 情報処理学会 |