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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-09-15 10:15 アニメキャラクターの原作、派生作品、グッズデータセットの作成及びそれを用いた画像検索 ○毛 世琦（立命館大）・趙 隆コウ（名大）・王 彧（一橋大）・加藤ジェーン（立命館大）  PRMU2022-19 |
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| 抄録 | （和） | アニメキャラクターを検索するためのモデルは，これまでにも多くの成功例があった。 しかし，従来の研究は，原作または公式に与えられた画像など同一モダリティのデータを用いた研究がメインであり，派生作品の画像やグッズの写真から元のアニメキャラクターを検索する研究はほとんど行われていない。画風の変化（派生作品）や照明の影響（グッズ写真）により，二次作品と原作には大きな隔たりがあり，アニメキャラクターの検索が非常に困難だからである。 一方，アニメキャラクターの派生作品やグッズによる原作の検索は，画像の自動編集や作品の評価に必要であり，実用的な価値が高い。そこで，本論文では，原作，派生作品，グッズ写真を含む新たなデータセットを作成した上，派生作品やグッズ写真による原作キャラクターを検索する手法を提案する。 |
| （英） | Recently, there are many successful models for retrieving animated characters. However, conventional studies have mainly used data of the same style, such as original works or officially provided images. Few studies have been conducted to retrieve the original animated characters from images of derivative works or photographs of goods. There is a large gap between derivative and original works due to changes in the painting style (derivative works) and the effects of lighting (merchandise pictures), making it very difficult to find the original animated characters. On the other hand, retrieval of original works by derivative works and goods of animated characters is necessary for automatic editing of images and evaluation of works and has high practical value. Therefore, in this paper, we propose a method to retrieve original characters by derived works and goods pictures, based on a new dataset including original works, derived works, and goods pictures. | |
| キーワード | （和） | 対照学習 / 画像検索 / アニメキャラクター / アニメデータセット作成 / / / / |
| （英） | Contrastive learning / Image retrieval / Animated character matching / Animated character dataset / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 181, PRMU2022-19, pp. 55-60, 2022年9月. | |
| 資料番号 | PRMU2022-19 | |
| 発行日 | 2022-09-07 (PRMU) | |
| 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 | PRMU2022-19 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
| 開催期間 | 2022-09-14 - 2022-09-15 |
| 開催地（和） | 慶應義塾大学 矢上キャンパス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 深層生成モデル |
| テーマ（英） | Deep generative model |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2022-09-PRMU |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | アニメキャラクターの原作、派生作品、グッズデータセットの作成及びそれを用いた画像検索 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Image retrieval for animated characters from original works, derivative works and merchandise |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 対照学習 / Contrastive learning |
| キーワード(2)（和/英） | 画像検索 / Image retrieval |
| キーワード(3)（和/英） | アニメキャラクター / Animated character matching |
| キーワード(4)（和/英） | アニメデータセット作成 / Animated character dataset |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 毛 世琦 / Shiqi Mao / モウ セキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeiken University (略称： Ritsumeiken Univ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 趙 隆コウ / Longjiao Zhao / |
| 第2著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 王 彧 / Yu Wang / |
| 第3著者 所属（和/英） | 一橋大学 (略称： 一橋大) Hitotsubashi University (略称： Hitotsubashi Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 加藤 ジェーン / Jien Kato / |
| 第4著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeiken University (略称： Ritsumeiken Univ) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-09-15 10:15:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2022-19 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.181 |
| ページ範囲 | pp.55-60 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-09-07 (PRMU) |
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