| 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 |
|