| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-02-21 10:45 教師あり/教師なし学習を併用したイラスト画像の雰囲気による分類 ○久保田慶介・奥田正浩（同志社大）  ITS2022-45 IE2022-62 |
|
| 抄録 | （和） | アニメやゲーム，アニメーション映画の普及に伴い，SNSでイラストを描いて投稿するユーザや，ユーザがイラストを閲覧する機会が増えている．イラストが持つ曖昧な"雰囲気"はユーザの嗜好に影響を与えられると考えられ，イラストを雰囲気によって分類することができれば，推薦や検索などで有用になると考えられる．しかしながら定義が曖昧な“雰囲気“に明確なクラスラベルを付与することは困難であり，従来のラベルに基づく分類をそのまま適用することは難しい．また，画像の色やエッジなどの低レベルの特徴は似ているが雰囲気が異なるというケースも少なくない． そこで本研究では，雰囲気の分類に間接的に寄与する疑似ラベルを付与し，CNNで学習することにより特徴ベクトルを得る．その後，K-means法によって特徴ベクトルを基に画像をクラスタリングする手法を提案する．人間が分類したデータセットをもとに，提案手法の方が従来手法よりも人間に近い分類を可能とすることを実験により示す． |
| （英） | With the spread of animation, games, and animated movies, users are increasingly drawing and posting illustrations on social networking services (SNS), and users are viewing illustrations more frequently. The ambiguous "atmosphere" of illustrations is thought to influence user preferences, and if illustrations could be classified according to atmosphere, they would be useful for recommendation and search. However, it is difficult to assign clear class labels to ambiguous "moods," and it is difficult to apply conventional label-based classification as is. In addition, there are many cases in which low-level features such as colors and edges of an image are similar, but the atmosphere of the image is different. Therefore, in this study, pseudo-labels that indirectly contribute to the classification of the atmosphere are assigned, and feature vectors are obtained by learning with a CNN. We then propose a method for clustering images based on the feature vectors using the K-means method. Experimental results show that the proposed method can achieve more human-like classification than conventional methods on a human-classified dataset. |
|
| キーワード | （和） | 機械学習 / マルチラベル分類 / 画像分類 / クラスタリング / データセット / / / |
| （英） | machine learning / multilabel classification / image classification / clustering / dataset / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 385, IE2022-62, pp. 19-24, 2023年2月. | |
| 資料番号 | IE2022-62 | |
| 発行日 | 2023-02-14 (ITS, IE) | |
| 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 | ITS2022-45 IE2022-62 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IE ITS ITE-MMS ITE-ME ITE-AIT |
| 開催期間 | 2023-02-21 - 2023-02-22 |
| 開催地（和） | 北海道大学 |
| 開催地（英） | Hokkaido Univ. |
| テーマ（和） | 画像処理，一般 |
| テーマ（英） | Image Processing, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IE |
| 会議コード | 2023-02-IE-ITS-MMS-ME-AIT |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 教師あり/教師なし学習を併用したイラスト画像の雰囲気による分類 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Classification of illustration images by mood using a combination of supervised and unsupervised learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| キーワード(2)（和/英） | マルチラベル分類 / multilabel classification |
| キーワード(3)（和/英） | 画像分類 / image classification |
| キーワード(4)（和/英） | クラスタリング / clustering |
| キーワード(5)（和/英） | データセット / dataset |
| 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） | 久保田 慶介 / Keisuke Kubota / クボタ ケイスケ |
| 第1著者 所属（和/英） | 同志社大学 (略称： 同志社大) Doshisha University (略称： Doshisha Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 奥田 正浩 / Masahiro Okuda / オクダ マサヒロ |
| 第2著者 所属（和/英） | 同志社大学 (略称： 同志社大) Doshisha University (略称： Doshisha Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第3著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第4著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第5著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第6著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第7著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第8著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第9著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第10著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第11著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第12著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第13著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第14著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第15著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第16著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第17著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第18著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-02-21 10:45:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | IE |
| 資料番号 | ITS2022-45, IE2022-62 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.384(ITS), no.385(IE) |
| ページ範囲 | pp.19-24 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-02-14 (ITS, IE) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]