画風に基づく作品検索に向けた生成モデルと距離学習に基づく深層クラスタリング手法

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タイトル別名
  • A Deep Clustering Method with Generation Model and Metric Learning for Content-Based Retrieval Focused on Art Style

抄録

本論文では，コミックやイラストのように絵画によって表現されるコンテンツにおける画風に基づいた作品検索システムの実現に向け，深層距離学習を用いたクラスタリングモデルを提案する．既存手法では，人によって設計された特定の要素による特徴量や，固定されたクラスによって最適化された特徴量によってモデルが学習されるため，未知データに対する頑健性が懸念される．そこで，提案手法では，Variational Autoencoderの構造によって画像を再構成するために最適化される潜在空間をTriplet lossによって共同最適化する．未知データを用いた定量評価の結果，提案手法はNMIスコアにおいて51.71%を達成しており，従来手法よりも10.61%向上していることが確認された．更に，定性的評価として，各モデルによって生成された特徴量をもとに任意の画像に対する類似検索を行った結果，提案手法は従来手法よりもクエリ画像と画風における類似度の高いサンプルをより多く提示することができることを確認した．

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390581070826606080
  • DOI
    10.14923/transinfj.2023pdp0042
  • ISSN
    18810225
    18804535
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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