『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=336959)

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種別 (必須): 国際会議 [継承]
言語 (必須): 英語 [継承]
招待 (推奨):
審査 (推奨): Peer Review [継承]
カテゴリ (推奨): 研究 [継承]
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
役割 (任意):
貢献度 (任意):
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])
役割 (任意):
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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])
役割 (任意):
貢献度 (任意):
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) Visual Similarity for ASCII Arts Using Image Features  (日)    [継承]
副題 (任意):
要約 (任意): (英) Communication with various types of non-verbal expressions has been increasing on Social Networking Services. Among them, ASCII art is a character-based design technique to express human emotions. In many cases, ASCII arts are generated from original images by mapping some region of pixels to a certain character. In the field of natural language processing, ASCII arts are treated as sequences of characters. In addition, there have been few studies that aim to analyze or classify ASCII arts. In this paper, we extract characteristics of ASCII arts using image shape features. Our image shape-based features provide visual similarity between ASCII arts that are invariant across image scale and characters used in ASCII arts. Moreover, the proposed method enable us to compare visual similarity between ASCII arts and original images. To extract shape features from ASCII arts, we use image features of original images by converting ASCII arts to images. In the experiment, we compared visual similarity between ASCII arts and original images by using Histograms of Oriented Gradients(HOG). Our experimental result shows that the proposed method is effective to compare visual similarity between ASCII arts and original images.  (日)    [継承]
キーワード (推奨): 1. (英) visual similarity (日) (読) [継承]
2. (英) ascii art (日) (読) [継承]
3. (英) image feature (日) (読) [継承]
発行所 (推奨):
誌名 (必須): (英) Proceedings of the 2018 2nd International Conference on Machine Vision and Information Technology (CMVIT 2018) (日) (読)
ISSN (任意):
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(必須): [継承]
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(必須): 17 17 [継承]
都市 (必須): 香港 (Hong Kong/[中華人民共和国]) [継承]
年月日 (必須): 西暦 2018年 2月 24日 (平成 30年 2月 24日) [継承]
URL (任意):
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被引用数 (任意):
指導教員 (推奨):
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和文冊子 ● Akira Fujisawa, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Kenji Kita : Visual Similarity for ASCII Arts Using Image Features, Proceedings of the 2018 2nd International Conference on Machine Vision and Information Technology (CMVIT 2018), 17, Hong Kong, Feb. 2018.
欧文冊子 ● Akira Fujisawa, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Kenji Kita : Visual Similarity for ASCII Arts Using Image Features, Proceedings of the 2018 2nd International Conference on Machine Vision and Information Technology (CMVIT 2018), 17, Hong Kong, Feb. 2018.

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