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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-09-06 14:20 視覚障害者がアニメを楽しむための機械学習によるキャラクター識別システム 吉野 優・中田一紀・小林 真・関田 巌・○巽 久行（筑波技大）  ET2019-31 |
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| 抄録 | （和） | 本研究は視覚障害者がアニメ映像等のコンテンツを楽しむ際に生じる無言シーンでのキャラクター把握問題に焦点を当てた情報保障やアクセス支援を目的としている．視覚による情報取得に制約があると，アニメ動画やWebサイトのアニメ画像を視聴する際に，(1) 行動や状況を理解することの難しさ，(2) キャラクター識別の難しさ，および，(3) 似ているキャラクターの混同，といった問題が生じる．これらを解決するために本研究では機械学習によるキャラクター識別のための支援機器の製作を試みた．このとき学生自身が所望のデータで学習を進めることができるようにフレームワークを構築した．機械学習として分類器による領域検出と深層学習による顔識別を組み合わせて学習の容易性と識別のロバスト性の向上の両立を試みた．スモールデータであるアニメキャラクターのデータセットから効率的に学習を進めるためにImageNetを事前学習させた拡張CNNモデルに転移学習を施し，学習モデルのボトルネック特徴量がアニメキャラクター識別に効果的であることを確認した．さらに，学生自身が学習させたCNNモデルをハードウェアアクセラレータに実装し，実環境において実時間動作することを検証した． |
| （英） | This study aims to assist visually impaired individuals by focusing on the following problems that arise at the time of viewing animation videos and images. (1) difficulty of understanding behaviors and situations, (2) difficulty of discriminating animation characters, and (3) confusion caused by animation characters with similarities. To identify the target animation character on the above problems, we are going to make a support equipment for character identification using machine learning. The machine learning framework has been constructed so that students as users can achieve machine learning with desired animation datasets themselves. In our framework, we combined the area detection using a cascade classifier and the face discrimination using deep learning to balance of the easiness of learning and the robustness of discrimination accuracy. For efficient learning from desired small dataset of animation characters, we applied the transfer learning to the extended convolutional neural network (CNN) model pre-trained with ImageNet, and we confirmed that the bottleneck features of the learned CNN model are effective for identifying animation characters. Moreover, we implemented the customized CNN model trained by a student himself on a hardware accelerator and verified the real time operation in practical environments. |
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| キーワード | （和） | 視覚障害支援 / アニメキャラクター / 自動識別 / 多層ニューラルネット / 転移学習 / / / |
| （英） | Visual impairment assistance / Animation character / Automatic identification / Deep Neural Network / Transfer learning / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 200, ET2019-31, pp. 35-40, 2019年9月. | |
| 資料番号 | ET2019-31 | |
| 発行日 | 2019-08-30 (ET) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | ET2019-31 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ET |
| 開催期間 | 2019-09-06 - 2019-09-06 |
| 開催地（和） | 筑波技術大学 |
| 開催地（英） | Tsukuba University of Technology |
| テーマ（和） | 特別支援教育・福祉支援／一般（情報保障が実施されます） |
| テーマ（英） | Special Needs Education and Welfare Support, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | ET |
| 会議コード | 2019-09-ET |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 視覚障害者がアニメを楽しむための機械学習によるキャラクター識別システム |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Machine Learning-based Character Identification System for the Visually Impaired to Enjoy Broadcast Animations |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 視覚障害支援 / Visual impairment assistance |
| キーワード(2)（和/英） | アニメキャラクター / Animation character |
| キーワード(3)（和/英） | 自動識別 / Automatic identification |
| キーワード(4)（和/英） | 多層ニューラルネット / Deep Neural Network |
| キーワード(5)（和/英） | 転移学習 / Transfer learning |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 吉野 優 / Yu Yoshino / ヨシノ ユウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 筑波技術大学 (略称： 筑波技大) Tsukuba University of Technology (略称： NTUT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中田 一紀 / Kazuki Nakada / ナカダ カズキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 筑波技術大学 (略称： 筑波技大) Tsukuba University of Technology (略称： NTUT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小林 真 / Makoto Kobayashi / コバヤシ マコト |
| 第3著者 所属（和/英） | 筑波技術大学 (略称： 筑波技大) Tsukuba University of Technology (略称： NTUT) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 関田 巌 / Iwao Sekita / セキタ イワオ |
| 第4著者 所属（和/英） | 筑波技術大学 (略称： 筑波技大) Tsukuba University of Technology (略称： NTUT) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 巽 久行 / Hisayuki Tatsumi / タツミ ヒサユキ |
| 第5著者 所属（和/英） | 筑波技術大学 (略称： 筑波技大) Tsukuba University of Technology (略称： NTUT) |
| 講演者 | 第5著者 |
| 発表日時 | 2019-09-06 14:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | ET |
| 資料番号 | ET2019-31 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.200 |
| ページ範囲 | pp.35-40 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-08-30 (ET) |
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