| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2022-03-08 13:28
漫画における作風とコマを考慮したキャラクター顔クラスタリング
○小松俊太（東京理科大）・古田諒佑（東大）・谷口行信（東京理科大）・日並遼太・石渡祥之佑（Mantra） |
| 抄録 |
（和） |
漫画におけるキャラクター認識は，リコメンドシステムや自動翻訳システムによる電子コミックの利便性向上のために重要なタスクである．
しかし，漫画は著者や作品ごとに大きく作風が異なるため，漫画のキャラクター識別は困難である．
本論文では，未知の著者や作品に対しても適用可能な，漫画顔画像を対象としたクラスタリング手法を提案する．
特に，自己教師あり学習を利用した Domain Generalization を用いてモデルの学習を行うことで，未知の作風に対しても有効な特徴抽出が可能になることを示す．
また，漫画に固有な知識に基づく制約を利用することがクラスタリング精度の向上に寄与することを示す．
漫画画像データセットで実験を行った結果，提案手法によってクラスタリング精度が向上することを確認した． |
| （英） |
Character recognition in manga is an important task to improve the usability of e-comics through recommendation systems and automatic translation systems.
However, character identification in manga is difficult because the style of manga varies greatly from author to author and work to work.
In this paper, we propose a clustering method for manga face images, which is robust for unknown authors and works.
In particular, we show that training the model using domain generalization with self-supervised learning enables effective feature extraction even for unknown styles.
We also show that the constraints based on domain-specific knowledge in manga improve clustering accuracy.
As a result of experiments on a manga image dataset, we confirmed that the proposed method improves the clustering accuracy. |
| キーワード |
（和） |
クラスタリング / 深層学習 / 漫画 / / / / / |
| （英） |
Clustering / Deep Learning / Manga / / / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 46, pp. 153-156, 2022年3月. |
| 資料番号 |
|
| 発行日 |
2022-03-01 (AIT) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 Online edition: ISSN 2424-1970 |
| PDFダウンロード |
|
| 研究会情報 |
| 研究会 |
AIT IIEEJ AS CG-ARTS |
| 開催期間 |
2022-03-08 - 2022-03-08 |
| 開催地（和） |
オンライン開催 |
| 開催地（英） |
Online |
| テーマ（和） |
映像表現・芸術科学フォーラム2022（Expressive Japan 2022) |
| テーマ（英） |
Expressive Japan 2022 |
| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
IIEEJ |
| 会議コード |
2022-03-AIT-IIEEJ-AS-ARTS |
| 本文の言語 |
日本語 |
| タイトル（和） |
漫画における作風とコマを考慮したキャラクター顔クラスタリング |
| サブタイトル（和） |
|
| タイトル（英） |
Style-invariant representations and frame-aware constraints for manga face image clustering |
| サブタイトル（英） |
|
| キーワード(1)（和/英） |
クラスタリング / Clustering |
| キーワード(2)（和/英） |
深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(3)（和/英） |
漫画 / Manga |
| キーワード(4)（和/英） |
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| キーワード(5)（和/英） |
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| キーワード(6)（和/英） |
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| キーワード(7)（和/英） |
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| キーワード(8)（和/英） |
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| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） |
小松 俊太 / Shunta Komatsu / コマツ シュンタ |
| 第1著者 所属（和/英） |
東京理科大学 (略称： 東京理科大)
Tokyo University of Science (略称： TUS) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） |
古田 諒佑 / Ryosuke Furuta / フルタ リョウスケ |
| 第2著者 所属（和/英） |
東京大学 (略称： 東大)
The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） |
谷口 行信 / Yukinobu Taniguchi / タニグチ ユキノブ |
| 第3著者 所属（和/英） |
東京理科大学 (略称： 東京理科大)
Tokyo University of Science (略称： TUS) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） |
日並 遼太 / Ryota Hinami / ヒナミ リョウタ |
| 第4著者 所属（和/英） |
Mantra株式会社 (略称： Mantra)
Mantra Inc. (略称： Mantra) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） |
石渡 祥之佑 / Shonosuke Ishiwatari / イシワタリ ショウノスケ |
| 第5著者 所属（和/英） |
Mantra株式会社 (略称： Mantra)
Mantra Inc. (略称： Mantra) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第6著者 所属（和/英） |
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| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第34著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第36著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2022-03-08 13:28:00 |
| 発表時間 |
12分 |
| 申込先研究会 |
IIEEJ |
| 資料番号 |
AIT2022-78 |
| 巻番号（vol） |
vol.46 |
| 号番号（no） |
no.10 |
| ページ範囲 |
pp.153-156 |
| ページ数 |
4 |
| 発行日 |
2022-03-01 (AIT) |