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J-GLOBAL ID：201802261620794223   整理番号：18A0518920

絵画の著者分類のためのCNN LSTMフレームワーク【Powered by NICT】

A CNN-LSTM framework for authorship classification of paintings

著者 (4件)： Jangtjik Kevin Alfianto (Dept. of CSIE, National Taiwan University of Science and Technology) ,  Ho Trang-Thi (Dept. of CSIE, National Taiwan University of Science and Technology) ,  Yeh Mei-Chen (Dept. of CSIE, National Taiwan Normal University) ,  Hua Kai-Lung (Dept. of CSIE, National Taiwan University of Science and Technology)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIP  ページ： 2866-2870  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ディジタル絵画画像の信頼性は芸術の分野における緊急の要求がある。しかもある塗装の著者を決定する二つの理由のために,挑戦的な仕事である(1)種々の芸術家は類似した塗装スタイルを共有する可能性があるおよび(2)芸術家は異なるスタイルを作ることができた。本論文では,CNN LSTMフレームワークに基づく絵画の著者分類のための新しい方法を示した。最初に,マルチスケールピラミッドは塗装画像から構成されている。第二に,CNN LSTMモデルを学習し,一つの画像の複数ラベルを返す。最終的な分類結果を増進するために,適応融合法を採用した。実験結果は,提案した方法が最先端技術と比較して優れた分類性能を持つことを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： モデル ,  画像 ,  信頼性 ,  *塗装
準シソーラス用語： 最先端技術 ,  芸術家 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 絵画 ,  著者 ,  分類 ,  CNN ,  LSTM ,  フレームワーク