キャラクター顔特徴量の個別漫画への適応手法

抄録

本研究では個別の漫画でのキャラクターの分類を目的とする．キャラクターの顔とコマのバウンディングボックスが与えられているという条件で，深層距離学習によって個別の漫画への適応した特徴量を作成してクラスタリングを行う手法を提案する．深層距離学習に必要な正ペアと負ペアを，漫画特有の性質である同じキャラクターは近くのページやコマに登場しやすく，同一のコマに現れるキャラクターはほぼ異なるという性質を考慮して推測する．個別の漫画に適応したことによりクラスタリングが改善した．