表題番号：2016B-109 日付：2017/03/14
研究課題マンガ要約生成の自動化に関する研究
研究者所属（当時） 資格 氏名
（代表者） 理工学術院 基幹理工学部 教授 渡辺　裕
（連携研究者） 基幹理工・情報通信 博士1年 柳澤秀彰
研究成果概要
本研究では，Faster R-CNN(Regions with CNN features)を使用したマンガコンテンツの検出およびコマ内容の認識を提案した．コマやフキダシ，キャラクターといったオブジェクトは作品毎の形状変化が大きいため，既定の画像特徴量を用いた検出は困難である．従って，畳み込みニューラルネットワーク(CNN: Convolutional Neural Network)によって生成される特徴量のマンガへの適用について検討した．また，マンガコンテンツに固有な物体の配置に対応するため，複数の1クラス検出器の組み合わせによる検出手法を提案した．実験結果では，未知の5作品のマンガ画像に対する検出率とコマ構造認識率の観点から提案手法を評価した．その結果，52.8 - 84.9%の精度でコマ構造の認識が可能であることが分かった．