講演抄録/キーワード |
講演名 |
2023-03-02 09:30
少量データを用いたWebページ画像からのUIパーツ検出 ○四十崎 航・加藤聡太郎・篠澤佳久(慶大)・飯村結香子・斎藤 忍(NTT) PRMU2022-61 IBISML2022-68 |
抄録 |
(和) |
本研究においてはWeb画面中からUIパーツを検出する手法の考案を目的とする.具体的にはさまざまなWeb画面中に存在するUIパーツとそのクラスの対応表を自動作成する手法の考案を試みる.提案手法は,Web画面からUIパーツの候補となりうる画面を検出する領域分割処理とUIパーツ候補群をクラスごとに分ける分類処理から構成される.特に本研究においては,多数の学習データを収集する作業を改善するため,少量データのみを用いた検出方法を考案する.領域分割処理においては,User Interface Element Detection(UIED)の結果に対しグループ化を行うことによって,UIパーツ候補を抽出する.また分類処理においては,UIパーツ候補から画像特徴量,文字特徴量そして位置特徴量を抽出し,One-Shot学習によりUIパーツのクラス分類を行う.そしてOSSのWebシステム上にてUIパーツ画面を収集し,提案手法についての評価を行い,提案手法の有効性について評価する. |
(英) |
The purpose of our research is to devise a method for detecting UI parts in a Web screen. The proposed method consists of a region segmentation process that detects the candidates of UI part from Web screens and a classification process that classifies the candidates into classes. In particular, we devise a detection method using only a small amount of data in order to improve the task of collecting a large number of training data. In the region segmentation process, the candidates of UI parts are extracted by grouping the results of User Interface Element Detection (UIED). In the classification process, image features, text features, and position features are extracted from the candidates of UI parts, and one-shot learning is used to classify UI parts into classes. The effectiveness of the proposed method is evaluated by collecting UI part screens on an OSS web system. |
キーワード |
(和) |
UIパーツ / 物体検出 / 領域分割 / One-Shot学習 / / / / |
(英) |
UI parts / Object Detection / Region Segmentation / One-shot Learning / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 122, no. 404, PRMU2022-61, pp. 17-22, 2023年3月. |
資料番号 |
PRMU2022-61 |
発行日 |
2023-02-23 (PRMU, IBISML) |
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) |
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PRMU2022-61 IBISML2022-68 |