作画様式を識別する
認知的距離空間の学習
デザイン向上のための
知的環境構築支援システムに関する研究
豊橋技術科学大学 情報・知能工学専攻
栗山 繁
HMSG
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HM87
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エッジ特徴
テクスチャ特徴
＋
８０次元
カラー特徴
＋
１４０次元
３６次元
３種類の特徴量を結合（２５６次元）
'/+D[J313*&4BZ
ラプラシアン画像
濃淡化
＋
エッジ検出
1
対数値
ヒストグラム
1/2
1/4 …
５層の画像
ピラミッド
`
WZKF
0),.2D[J
濃
淡
画
素
値
0
0 0
0
1
1
0
1
中心輝度 < 周辺輝度 → １
中心輝度 周辺輝度 → 0
0,0,0,1,1,1,0,0
8 bit ! 256 通り
回転不変性 ＋ 準均一性（符号変化は４回まで）＝ 28 通り
`WZKF
(3D[J
TE6
0.8
0.6
0.4
0.2
0
1
0.8
0.8
0.6
0.4
0.6
疎な特徴量
0.4
0.2
0.2
0
0
`WZKF
パワー正規化
が有効
;AF]
マイクロソフト社の
スタイルラベル付き
データセットを訓練
および試験用に使用
A Similarity Measure for Illustration Style, SIGGRAPH 2014
E. Garces, A. Agarwala, D. Gutierrez, A. Hertzmann
検索性能指標の平均適合率による性能比較
0.5
サラゴサ大＋Adobe
提案手法
0.375
0.25
0.125
0
エッジ特徴
テクスチャ特徴 カラー特徴
全特徴
<\9I
• ３種類のデータセットを使用
（各1,000点、総計3,000点画像）
DEX 具満タン（有料）
Open Clipart（イラスト投稿サイト）
ArtExplosion （Benchmark 用共有データ）
DeT318NbRP-4
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DeT318Nb
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DeT318Nb
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OY:NQ
Kernel PCA による次元圧縮と検索精度の変化
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均
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率
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９０バイト程度に圧縮可能
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-./012.31
圧縮された次元数
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•
研究の進
#
状況：
作画様式の特徴量の計算と性能評価
•
本助成事業での新たな取り組み：
認知的距離空間の高度な学習法
柔軟かつ多面的な検索機構の実現