イラストの下絵を対象とした注視点検出モデルのデータサンプル最適化

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PI25011,IIS25045

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 知覚情報/【D】産業応用部門 次世代産業システム合同研究会

発行日: 2025/03/14

タイトル(英語): Enhancing Gaze Point Detection Models for Illustration Sketches based on Data Sample Optimization

著者名: 森下 陽介(北海道情報大学),坂本 牧葉(北海道情報大学),藤原 孝幸(北海道情報大学)

著者名(英語): YOSUKE MORISHITA(Hokkaido Information University),MAKIBA SAKAMOTO(Hokkaido Information University),TAKAYUKI FUJIWARA(Hokkaido Information University)

キーワード: イラストの注視点検出|イラストの人オブジェクト検出|イラスト制作の支援システム|Gaze Points Detection In Illustrations|Human Object Detection in Illustrations|Illustration Creation Support System

要約(日本語): 写真やイラストを魅力的にするための手段として構図は重要な要素である．本論文ではメインのモチーフを人としてイラスト制作することを前提として，その人がどこを見ているかという注視点を検出する手法を提案する．本手法においては，画像から注視点の座標を得るという回帰問題として深層学習を用いた実装をする．

要約(英語): Composition plays a crucial role in making photographs and illustrations visually compelling. This paper proposes a method for detecting the gaze points of a person depicted in a sketch or preliminary drawing within an illustration. We frame the detection of gaze point coordinates from an image as a regression problem. Additionally, we introduce a novel dataset specifically designed to train and evaluate the proposed model, enabling effective learning and performance evaluation.

本誌: 2025年3月17日知覚情報/次世代産業システム合同研究会

本誌掲載ページ: 55-60 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,144 Kバイト