特徴量フィルタを用いた「かわいい」の要素を含む画像の分類方法

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS22004

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日: 2022/03/05

タイトル(英語): A method of classifying images containing "cute" factor elements using feature filters

著者名: 古渡 翔太(神奈川大学),秋吉 政徳(神奈川大学)

著者名(英語): Shota Kowatari(Kanagawa University),Masanori Akiyoshi(Kanagawa University)

キーワード: “かわいい”画像分類|ＳＩＦＴを用いたフィルタ|ニューラルネトワーク|"cute" image classification|SIFT-based filter|Neural network

要約(日本語): 本稿では、画像に関する色特徴量とSIFT特徴量を抽出するフィルタをもとに“かわいい”画像の分類方式を提案する。“かわいい”という曖昧でありながらも意味を持つ言葉をどのように計算機の分類アルゴリズムに組み入れていくかの取り組みはほとんどなく，画像に関しての独自の特徴量フィルタを考案し，それらのフィルタを用いて特徴量を抽出し，ニューラルネットワークへの入力として利用することでかわいいジャンルの判別を試み，実験結果から有効性を検証する。

要約(英語): This paper addresses a method of classifying "cute" images using feature filters, which are intended to extract specific feature values from images to represent "cuteness". We propose two filters; one is color-wise filter and the other is SIFT-based filter. Such extracted image features are used in a neural network classification module. Effectiveness of the proposed method is also discussed through experiments.

本誌: 2022年3月8日-2022年3月9日情報システム研究会

本誌掲載ページ: 15-18 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 852 Kバイト