講演抄録/キーワード |
講演名 |
2013-12-19 16:15
キャラクタの顔を用いたイラスト画像の作者識別 ○藤澤日明・松本和幸・吉田 稔・北 研二(徳島大) |
抄録 |
(和) |
近年ではコンピュータの普及により,デジタル媒体上でも多く絵が描かれるようになった.そうしたなかでイラスト画像と呼ばれる,アニメや漫画のキャラクタをモチーフとしたデフォルメのなされた人物の画像がインターネット上に大量に存在するようになった.本論文では,イラスト画像の作者識別を行うことを目標とする.イラスト画像は作者によって絵柄が大きく異なる.また同一の作者であっても作品によってモチーフや構図などが異なり,一見して同じ作者の作品から共通点を探し出すことは難しい.そこでイラスト画像から作者の描き方の癖を特徴量として抽出し,それを利用して作者識別を行えないか考えた.特徴量の抽出方法として,イラスト画像中のキャラクタの顔の目の部分を用い,そこからエッジ情報を取り出し,対象領域中のエッジの割合を調べることで,目の部分の書き込みの量(LinePercent)を作者固有の特徴量として使用した.識別実験の結果,再現率は平均35%,作者ごとに調べると90%の再現率が得られた作家もいた.このことから,イラスト画像の書き込み具合を特徴量として用いることにより,ある程度作者を識別することができることがわかった. |
(英) |
Recently, people can draw a lot of pictures by using digital devices because of the expansion of a computer. Meanwhile, a lot of deformed portraits of characters in animations or comics have been existed on the Internet. They are called "illustration image".In this paper, we aim to identify the author of illustration image. Designs of illustration image differ among authors. Also, it is difficult to find out a point in common from the same author's illustration image because they are different by work even if the author is same. We consider to identify the author by using a personal habit of drawing as a feature quantity that is picked out from a illustration image. To pick out a feature quantity, we use area of eyes of a face of characters. We pick out edge information from it and calculate percentage of edges on it. We call this percentage "Line Percent" and use this as the unique feature quantity of the author. From a experiment, average of recall was 35 percent and some of them was 90%.From this result, we could identity the author of illustration images on some level by using Line Percent as a feature quantity. |
キーワード |
(和) |
画像処理 / 作者識別 / イラスト画像 / エッジ / Canny法 / 顔認識 / LinePercent / |
(英) |
Image processing / Identifying / Illustration / Edgs / Canny Edgs Detection / Facial recognition / LinePercent / |
文献情報 |
信学技報 |
資料番号 |
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ISSN |
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