東京大学、漫画内のキャラクタの顔分類を行う機械学習を用いたクラスタリング法を発表

東京大学、漫画内のキャラクタの顔分類を行う機械学習を用いたクラスタリング法を発表 2019-01-16 東京大学の研究チームは、漫画内のキャラクタの顔分類を行う機械学習を用いたクラスタリング法を発表しました。 論文：Character Representation Adaption in Individual Manga 著者：Koki Tsubota, Toru Ogawa, Toshihiko Yamasaki,Kiyoharu Aizawa 所属：The University of Tokyo 本論文は、漫画内のキャラクタに対して、クラスタリングすることでキャラクタの顔分類を行う手法を提案します。前提として、漫画におけるコマと顔のバウンディングボックスを検出しているものとします。（したがって、本提案の精度はバウンティングボックスの検出精度に比例します。） 本提案手法は、漫画内のキャラ

[orangehalf]

あだち充のマンガでどれくらい精度が出るのか検証して欲しい

[mobile_neko]

おそ松くんで試そう

[technocutzero]

漫画絵って顔同じで髪型で差をつけたりしてるの多いけどどうすんの

[quwachy]

キャプ翼でもちゃんと判定できるの？

[knok]

データセットはmanga109だろうか

[behuckleberry02]

"同じコマには同じキャラクタがほぼ登場しない傾向という漫画特有の性質" NARUTOには使えない手法か

[vaaaaaanquish]

良き

[RabbitBit]

興味があるなぁ。