徳島大学 教育・研究者情報データベース(EDB)

1. 松本 和幸([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.情報工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.知能情報コース.情報工学講座])

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2. (英) Fujisawa Akira

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3. 吉田 稔([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.情報工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.知能情報コース.情報工学講座])

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4. 北 研二

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(英) ASCII Art Classification based on Deep Neural Networks Using Image Feature of Characters

(英) In recent years, a lot of non-verbal expressions have been used on social media. Ascii art (AA) is an expression using characters with visual technique. In this paper, we set up an experiment to classify AA pictures by using character features and image features. We try to clarify which feature is more effective for a method to classify AA pictures. We proposed four methods: 1) a method based on character frequency, 2) a method based on character importance value and 3) a method based on image features and 4) a method based on image features of characters. We trained neural networks by using these four features. In the experimental result, the best classification accuracy was obtained in the feed forward neural networks that used image features of characters.

1. (英) ASCII Art / (日) アスキーアート
2. 分類(classification)
3. (英) deep neural network / (日) 深層ニューラルネットワーク
4. (英) character feature / (日) 文字特徴