抄録
近年，マンガは日本国内のみならず海外においても多数の読者を持つコンテンツとなっている．また，電子書籍閲覧可能な端末の進化と電子書籍市場の発展により，電子化されたマンガの需要も高まっている．マンガは絵，文字，擬音などの多数の要素がすべて一枚の誌面上に描かれるため，大変複雑な構造を持つ．これら登場人物や多数の要素はメタデータとして取り出すことで，ディジタル化されたマンガの利便性を向上させることができる．マンガは基本的に白黒で描かれるため，画像の特性は自然画像と異なる．このため，マンガの登場人物解析を行うためには，マンガの登場人物の特徴をうまく捉える手法を用いる必要がある．本稿では，HOG (Histograms of Oriented Gradient) とSVM (Support Vector Machine) による登場人物の瞳，顔の検出処理と，登場人物の識別処理を組み合わせることで，マンガのページ上から，特定登場人物の検出を行う手法を提案する．結果として，提案手法による特定登場人物の検出で最大0.93 のPrecision を得た．
