文献

J-GLOBAL ID：201802226004769607   整理番号：18A1009021

Neural Style Vectorによる絵画画像のスタイル検索

著者 (2件)： 松尾真 (電通大) ,  柳井啓司 (電通大)
資料名： 画像ラボ  (Image Laboratory)
巻： 29  号： 6  ページ： 18-23  発行年： 2018年06月10日 
JST資料番号： L2340A  ISSN： 0915-6755  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本稿では,Neural Style Vector(NSV)による絵画画像の画風に基づく検索(スタイル検索)の手法について解説を行う。NSVは,GatysらのDeep Convolutional Neural Network(DCNN)による画像スタイル変換の研究で使用されたテクスチャ表現を元にした特徴量で,実験によって従来手法よりも絵画のスタイル表現として優れていることが分かった。(著者抄録)

シソーラス用語： *画像処理システム ,  画像分析 ,  *画像検索 ,  型 ,  絵画 ,  画像 ,  *ニューラルネットワーク ,  画像変換 ,  テクスチャ処理 ,  *特徴抽出 ,  情報 ,  評価試験 ,  特徴量
準シソーラス用語： スタイル

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 絵画 ,  スタイル ,  検索