深層学習を用いたモチーフ分類にもとづく 小袖屏風画像の特徴分析

情報処理学会

書誌事項

タイトル別名
  • A feature classification from Kosode-byobu images based on motif analysis by the deep learning

抄録

デジタルアーカイブの高度利活用をめざした取り組みとして,高精細画像からの知識の抽出と歴史 研究支援システムの構築を進めている.その一環として,小袖屏風画像に含まれる様々なモチーフを 深層学習によって自動抽出・分類し,その構造的共通点によって意味的類似性を定量的に発見する手 法を提案する.102 隻の小袖屏風画像を分析した結果,抽象的な意匠の類似性によってクラスが構成 できることが明らかとなった.

As an effort for advanced utilizations of digital archives, the method of knowledge retrieval from high definition images and an aid system for studies of literature and history are developing. As a part of it, this study proposes a new method to quantitatively evaluate semantic similarity among Kosode-byobu images, based on the motif analysis by the deep learning. The results of analysis of the 103 images shows abstract image patterns can be classified well by using this method.

収録刊行物

詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1050292572149809920
  • NII論文ID
    170000151260
  • Web Site
    http://id.nii.ac.jp/1001/00146552/
  • 本文言語コード
    ja
  • 資料種別
    conference paper
  • データソース種別
    • IRDB
    • CiNii Articles

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