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 >BLC!5WK HM87 0745^\/INVO%De"$ Nb)PcS ,INVO)U/g:"$ INVO)?BYf>/;ACM"$ %!.*QB='296+aB([,'% INVO/L_%!-PcS)JE& #)GH='dXR<)@] >BLC%@V$D[J エッジ特徴 テクスチャ特徴 + 80次元 カラー特徴 + 140次元 36次元 3種類の特徴量を結合(256次元) '/+D[J313*&4BZ ラプラシアン画像 濃淡化 + エッジ検出 1 対数値 ヒストグラム 1/2 1/4 … 5層の画像 ピラミッド ` WZKF 0),.2D[J 濃 淡 画 素 値 0 0 0 0 1 1 0 1 中心輝度 < 周辺輝度 → 1 中心輝度 周辺輝度 → 0 0,0,0,1,1,1,0,0 8 bit ! 256 通り 回転不変性 + 準均一性(符号変化は4回まで)= 28 通り `WZKF (3D[J TE6 0.8 0.6 0.4 0.2 0 1 0.8 0.8 0.6 0.4 0.6 疎な特徴量 0.4 0.2 0.2 0 0 `WZKF パワー正規化 が有効 ;AF] マイクロソフト社の スタイルラベル付き データセットを訓練 および試験用に使用 A Similarity Measure for Illustration Style, SIGGRAPH 2014 E. Garces, A. Agarwala, D. Gutierrez, A. Hertzmann 検索性能指標の平均適合率による性能比較 0.5 サラゴサ大+Adobe 提案手法 0.375 0.25 0.125 0 エッジ特徴 テクスチャ特徴 カラー特徴 全特徴 <\9I • 3種類のデータセットを使用 (各1,000点、総計3,000点画像) DEX 具満タン(有料) Open Clipart(イラスト投稿サイト) ArtExplosion (Benchmark 用共有データ) DeT318NbRP-4 ! !"#$% ,$+ &'( )*+ -(. /(. DeT318Nb ! !"#$% &'( )*+ ,$+ -(. /(. DeT318Nb ! !"#$% &'( )*+ ,$+ -(. /(. ?=UX OY:NQ Kernel PCA による次元圧縮と検索精度の変化 "(** # "(*) /45 平 均 適 合 率 "(* "($, "($+ "($* "($) "($ # 67890#:02;<.=73< >?@#A0?7B<0#C5<3=320:D >?@#A0?7B<0#CE?209.10D 90バイト程度に圧縮可能 !"# # # #$"# # # #%"# # # #&"# # # #'"# # # ! # !"# # # ! # $"# # # ! # %" -./012.31 圧縮された次元数 " • 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
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