『徳島大学 教育・研究者情報データベース (EDB)』---[学外] /
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登録内容 (EID=324715)

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種別 (必須): 国内講演発表 [継承]
言語 (必須): 日本語 [継承]
招待 (推奨):
審査 (推奨):
カテゴリ (推奨):
共著種別 (推奨): 単独著作 (徳島大学内の単一の研究グループ(研究室等)内の研究 (単著も含む)) [継承]
学究種別 (推奨): 博士後期課程学生による研究報告 [継承]
組織 (推奨):
著者 (必須): 1. (英) Fujisawa Akira (日) 藤澤 日明 (読) ふじさわ あきら
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学籍番号 (推奨): **** [ユーザ]
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2.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.情報光システムコース.情報工学講座])
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学籍番号 (推奨):
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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.情報光システムコース.情報工学講座])
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学籍番号 (推奨):
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4.北 研二 ([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.情報光システムコース.情報工学講座])
役割 (任意):
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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題名 (必須): (英) Classification method for large ASCII arts using image features  (日) 画像特徴量を用いた大型アスキーアートの分類手法の提案   [継承]
副題 (任意):
要約 (任意): (英) ASCII arts are visual expression that composed by strings. In the field of natural language processing, ASCII arts are treatedas a sequence of strings. In this paper, we consider to use shapes of ASCII art as features. Even if scale of ASCII arts and kindof characters that used to compose ASCII arts are different, proposed method enable to compare visual similarity. To extractshapes feature of ASCII art, we extract image features from ASCII art by converting ASCII arts to images. In the experiment,we compared visual similarity between ASCII arts and emoticons. As the experimental result, it was found that the imagefeature was effective to compare visual similarity even if the ASCII art and the emoticon used different kind of character  (日) アスキーアート(AA)について,従来,顔文字のような小型のものを対象とした研究は多くあり,それら小型AAを単語として捉えた様々な抽出・分類手法が提案されてきた.しかし,複数行にわたる大型のAAも存在し,視覚的に類似しているAAであっても使用文字が異なるものが多数存在している.本研究ではAAを画像化し,画像特徴量を用いることで大型のAAに適した分類手法を提案する.   [継承]
キーワード (推奨): 1. (英) ASCII art (日) アスキーアート (読) [継承]
2. (英) image feature (日) 画像特徴 (読) [継承]
3.分類 (classification) [継承]
発行所 (推奨): 社団法人 人工知能学会 [継承]
誌名 (必須): (英) Proceedings of the 31st Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2017 (日) 第31回人工知能学会全国大会予稿集 (読)
ISSN (任意):
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都市 (必須):
年月日 (必須): 西暦 2017年 5月 24日 (平成 29年 5月 24日) [継承]
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和文冊子 ● 藤澤 日明, 松本 和幸, 吉田 稔, 北 研二 : 画像特徴量を用いた大型アスキーアートの分類手法の提案, 第31回人工知能学会全国大会予稿集, 1-2, 2017年5月.
欧文冊子 ● Akira Fujisawa, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Kenji Kita : Classification method for large ASCII arts using image features, Proceedings of the 31st Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2017, 1-2, May 2017.

関連情報

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