| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2023-02-21 10:45
属性情報の階層関係を考慮したアニメイラストのマルチラベル分類に関する検討
○蘭 子文・前田圭介・小川貴弘・長谷山美紀（北大） |
| 抄録 |
（和） |
本文では，属性情報の階層関係を考慮したアニメイラストのマルチラベル分類に関する検討を行う．アニメイラストは，人工的に作られた画像であり，キャラクターやオブジェクトの細かな属性が意図的に強調されることが多いため，マルチラベル属性分類のタスクに注目する．属性間の関係を捉えるために，階層型クラスタリングを利用することで，アニメイラストの属性情報を階層的なラベル割り当てにより整理し，階層情報を持つ特徴を生成する．さらに，階層情報を持つ特徴を利用可能なグラフ畳み込みネットワークを構築することで，マルチラベル分類の高精度化を実現する．本文の最後では，実験により提案手法の有効性を確認する． |
| （英） |
This paper presents a multi-label classification of animated illustrations considering the hierarchical relationships of attributes. In animation production, since creators often intentionally highlight the subtle attributes of the characters and objects when creating anime illustrations, we focus on the task of multi-label attribute classification. To capture the relationship between attributes, we use hierarchical clustering to organize the attribute information of anime illustrations by hierarchical label assignment to form a hierarchical feature. Furthermore, we construct a graph convolutional network that can use the hierarchical feature to achieve high accuracy in multi-label attribute classification. Experimental results show the effectiveness of the proposed method. |
| キーワード |
（和） |
属性分類 / アニメイラスト / グラフ畳み込みネットワーク / 階層構造 / / / / |
| （英） |
Attribute classification / anime illustration / graph convolutional networks / hierarchical structure / / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 47, no. 6, ME2023-22, pp. 5-9, 2023年2月. |
| 資料番号 |
ME2023-22 |
| 発行日 |
2023-02-14 (MMS, ME, AIT) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 Online edition: ISSN 2424-1970 |
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