広告画像データベース内を整備するためのカラーテクスチャ情報を用いたイベント広告画像の特徴解析

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS20061

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: 2020/10/12

タイトル(英語): Seasonal categorization of Event flyer Images Based on Color SIFT features

著者名: 宮本 拓実(広島工業大学),折本 研(広島工業大学),健山 智子(滋賀大学),本多 雅史(広島工業大学),松本 慎平(広島工業大学)

著者名(英語): Takumi Miyamoto(Hiroshima Institute of Technology),Ken Orimoto(Hiroshima Institute of Technology),Tomoko Tateyama(Shiga University),Masashi Honda(Hiroshima Institute of Technology),Shimpei Matsumoto(Hiroshima Institute of Technology)

キーワード: 広告画像|機械学習|ＳＩＦＴ|Ｂａｇ　ｏｆ　Ｆｅａｔｕｒｅｓ|Event Flyer Image|Machime Learning|SIFT|Bag of Features

要約(日本語): 広告画像は，広告情報として文字・日付の他に，画像やイラストが混在し，画像のキーワード付与によって分類するが，現状手動による付与が主である．本研究では，イベント広告画像に焦点をあて，季節情報を用いて画像分類を提案する．季節ごとの広告画像の色特徴の違いから，月や季節ごとに広告画像の分類が可能であると仮説を立て，収集された広告画像に対し，画像解析と機械学習を用いて季節ごとに分類し，分類結果を評価する．

要約(英語): In this study, we present a seasonal categorization of event flyer images based on image analysis and machine learning. The feature of our approach is obtained by color SIFT feature detection.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,125 Kバイト