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マンガからの自動キャラクター位置検出に関する検討
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/80767
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/80767bbdb8e2c-5feb-48c8-97bb-0d6349d6020a
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2012 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
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公開日 | 2012-02-16 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | マンガからの自動キャラクター位置検出に関する検討 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | A Study of Automatic Human Detection for Comic Image | |||||||
言語 | ||||||||
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 | ||||||||
早稲田大学大学院国際情報通信研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
早稲田大学大学院国際情報通信研究科 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Information and Telecommunication Studies WASEDA University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Information and Telecommunication Studies WASEDA University | ||||||||
著者名 |
石井, 大祐
× 石井, 大祐
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著者名(英) |
Daisuke, Ishii
× Daisuke, Ishii
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 近年画像特徴量を用いた画像認識技術の発展は顕著である.これまで画像認識では,主に自然画像を対象とした特徴抽出,記述および解析が行われてきた.一方,電子書籍および電子コンテンツの領域では,電子化されたマンガが一般的になりつつある.電子コンテンツの利便性を高める上で,マンガにおける内容理解技術は重要である.本稿ではマンガを対象としたキャラクターの検出手法について検討し,HOG 特徴量および SVM を利用したキャラクターが存在箇所の検出を試みた.結果としてキャラクターの瞳部分を学習に使用した際に顔全体の画像を学習に使用した場合と比較して,誤検出を抑えつつキャラクターの顔位置が検出されることを確認した. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | Recent years, glowing of image analysis technology is remarkable. Feature detection, description and analysis methods for natural image are mainly researched in image analysis region. On the other hand, the electronic comics are growing popular widely in the electronic publishing and electronic content area. To improve the usability of electronic contents, it is important that the analysis technologies for comics. In this paper, we study the human detection method for comic images and attempted to detect human existing areas by method that uses HOG feature and SVM. As a result, we have confirmed that the method trained by the eye training set can obtain better result than trained by the face training set. | |||||||
書誌レコードID | ||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
収録物識別子 | AN10438399 | |||||||
書誌情報 |
研究報告 オーディオビジュアル複合情報処理(AVM) 巻 2012-AVM-76, 号 1, p. 1-5, 発行日 2012-02-16 |
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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 |