| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2015-07-19 11:20
色統計量による絵画の分類 ○北口正敏・若林正浩・佐藤宏道・内藤智之(阪大) HIP2015-60 |
| 抄録 |
(和) |
絵画に含まれる色、明暗、輪郭線などの視覚特徴統計量は画家毎に異なっており、多数の視覚特徴統計量を用いることで絵画作者を推定可能であることが報告されている。しかし、どの視覚特徴統計量が絵画作者の推定に有効であるかについては不明な点が多い。本研究では複数画家の作品1050枚について9つの色統計量を用いて、一般的な機械学習(SVM)による分類を行った。その結果、未知の作品について65~90%の正答率で作者の推定が可能であった。これらの統計量の内,平均輝度,輝度エントロピーが分類の正確さに及ぼす影響は他の変量より大きい可能性が示唆された。以上の結果から比較的少数の色統計量の組み合わせが、絵画の作者推定に有効な手がかりであること考えられる。 |
| (英) |
Several studies reported that statistics of visual properties of paintings might be distinctive among painters, and that it was possible to classify painters by those statistics. However, it is still unclear which visual properties are important for the classification. In this study, using general support vector machine (SVM), we tried to classify painters of our image database (1050 landscape paintings of several painters). For learning, we used nine color-statistics (HSV color statistics, XYZ color statistics, and so on). Cross-validation test revealed that the SVM correctly classified the painters with ~65-90% accuracy. We also found that mean brightness and entropy of brightness played roles for the image classification. Our results suggested that combinations of a few color statistics might be effective for painting classification. |
| キーワード |
(和) |
絵画 / 色統計量 / 色空間 / 感情 / 感性 / 神経美学 / / |
| (英) |
Painting / Color Statistic / Color Space / Emotion / Sensibility / Neuroesthetics / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 115, no. 149, HIP2015-60, pp. 93-98, 2015年7月. |
| 資料番号 |
HIP2015-60 |
| 発行日 |
2015-07-11 (HIP) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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HIP2015-60 |