一般物体認識ニューラルネットワークを用いた切り絵画像推薦手法の提案

抄録

手描き線画を入力し，切り絵の下絵となる切り絵二値画像を対話的に作成するシステムでは，描画線で囲まれた領域の色を白とするか黒とするかをユーザが選択・決定する必要がある．一般に，手描き入力の描画線で囲まれた領域数Nは多く，さらに各領域の色の組み合わせは2^N通りと膨大になるため，ユーザがその中から一つを選択するときに，これを効率良く行うための工夫が必要である．本研究では，学習済の一般物体認識ニューラルネットワーク（16層のCNNであるVGG-16）を用いて，2^N通りの切り絵画像から，指定したカテゴリの出力値に基づいて少数の候補に絞って切り絵画像を推薦する手法を提案する．