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J-GLOBAL ID：201702262206208212   整理番号：17A0690320

PCCS表色系に基づくクリップアートのスタイル識別

Style Descriptor of Clip-Arts Using Practical Color Coordinate System

著者 (2件)： 舘山北斗 (豊橋技科大) ,  栗山繁 (豊橋技科大)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2017  号： CG-166  ページ： Vol.2017-CG-166,No.8,1-6 (WEB ONLY)  発行年： 2017年03月06日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： イラスト画像の素材集(クリップアート)を組み合わせて視覚的なコンテンツを制作する際には,画風や画調のスタイルを統一するのが望ましい。しかし,多くのクリップアート集では描画スタイルのタグが付与されておらず,キーワードのみから類似のスタイルを見つけ出すのは困難である。また,既存の検索エンジンを利用した場合には,大量の候補が表示された中から所望のスタイルを目視で選定するのは手間がかかる。特に,配色の特徴は同じスタイルであっても複数の色相で構成される場合が多いので,その特性を考慮したスタイル特徴量の抽出が必要となる。本稿では,色彩理論の一つであるPractical Color Coordinate System(PCCS)の表色系を導入した,色相に依存しない色スタイル特徴の算出法を提案する。また,画像の局所領域で算出するこの色特徴から辞書化を経て得られる識別子に対して検索性能を調査した結果を報告し,その特性を考察する。(著者抄録)

シソーラス用語： *特徴抽出 ,  *画像検索 ,  画像処理 ,  芸術 ,  *表色系 ,  比較試験 ,  配色 ,  色相 ,  辞書 ,  画像特性 ,  視覚 ,  類似性 ,  サポートベクトルマシン ,  *画像認識 ,  ディジタルコンテンツ ,  *情報量
準シソーラス用語： スタイル特徴 ,  クリップアート検索 ,  描画 ,  PCCS表色系 ,  イラスト画像 ,  Fisher情報量

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  色  (BD03090A)

引用文献 (10件)：

• M. J. Fonseca, B. Barroso, P. Ribeiro, and J.A.Jorge, “Retrieving ClipArt Images by Content”, In Proceedings of the 3rd International Conference on Image and Video Retrieval (CIVR ‘ 04), 2004.
• P. Martins, R. Jesus, M. J. Fonsca, N. Correia,“Clip Art Retrieval Combining Raster and Vector Methods”, 11th International Workshop on Content-Based Multimedia Indexing (CBMI), pp.35-40, 2013.
• E. Garces, A. Agarwala, D. Gutierrez, and A. Hertzmann,“A similarity measure for illustration style”, ACM Trans. Graphics (SIGGRAPH 2014), vol.33, no.4, Article No.93, 2014.
• 古屋貴彦, 栗山繁, 大渕竜太郎, ′′教師なし距離計量学習を用いたイラスト描画スタイルの比較′′, 電子情報通信学会論文誌D, Vol.J99-D, No.8, pp.709-717, 2016.
• F. Perronnin, J. Sanchez, and T. Mensink, ” Improving the Fisher Kernel for Large-Scale Image Classi_cation”, Proc. ECCV 2010, PartIV, pp.143-156, 2010.

タイトルに関連する用語 (6件)： PCCS ,  表色系 ,  クリップ ,  アート ,  スタイル ,  識別