『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=339769)

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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): 研究 [継承]
共著種別 (推奨): 国内共著 (徳島大学内研究者と国内(学外)研究者との共同研究 (国外研究者を含まない)) [継承]
学究種別 (推奨):
組織 (推奨):
著者 (必須): 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.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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2. (英) (日) 藤澤 日明 (読) ふじさわ あきら
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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])
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学籍番号 (推奨):
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題名 (必須): (英) Comparison of Classification Methods for Ascii Art  (日) アスキーアート分類手法の比較検討   [継承]
副題 (任意):
要約 (任意): (英) In recent years, a lot of non-verbal expressions have been used on social media. Ascii art (AA) is an expressionby visual technique using characters. In this paper, we set up an experiment to classify AA pictures by usingcharacter features and image features. We try to clear which feature is more effective for the method to classify AApictures. We proposed four methods; 1) character frequency based method, 2) character importance value basedmethod and 3) image feature based method, 4) characters image feature based method. We trained the neuralnetworks by using these four features. As the experimental result, the best classification accuracy was obtainedwith the feed forward neural networks using characters image feature.  (日) 近年,ソーシャルメディアにおいて数多くの非言語表現が使用されている.そのなかでも,アスキーアート(AA)は,文字を用いた視覚的な技法による表現の一つである.本論文では,文字特徴と画像特徴によるアスキーアート分類手法を比較検討し,アスキーアートのカテゴリ分類に効果的な手法を評価実験により明らかにする.評価実験では,1) 文字頻度,2) 文字重要度,3) 画像特徴量,4) 文字の画像特徴量 の4種類を比較する.この4つの特徴量を用いて,ニューラルネットワークの学習によりカテゴリ分類器を作成する.実験の結果,文字単位での画像特徴を用いて学習させたフィードフォーワードニューラルネットワークによる分類器が,全体的な精度が優れていることが分かった.   [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. (英) character feature (日) 文字特徴 (読) [継承]
4.ニューラルネットワーク (neural network) [継承]
発行所 (推奨): 社団法人 人工知能学会 [継承]
誌名 (必須): (英) (日) 第32回人工知能学会全国大会講演論文集 (読)
ISSN (任意):
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(必須): 1 4 [継承]
都市 (必須): 鹿児島 (Kagoshima/[日本国]) [継承]
年月日 (必須): 西暦 2018年 6月 6日 (平成 30年 6月 6日) [継承]
URL (任意): https://confit.atlas.jp/guide/event/jsai2018/subject/2Z3-04/tables?cryptoId= [継承]
DOI (任意):
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標準的な表示

和文冊子 ● 松本 和幸, 藤澤 日明, 吉田 稔, 北 研二 : アスキーアート分類手法の比較検討, 第32回人工知能学会全国大会講演論文集, 1-4, 2018年6月.
欧文冊子 ● Kazuyuki Matsumoto, 藤澤 日明, Minoru Yoshida and Kenji Kita : Comparison of Classification Methods for Ascii Art, 第32回人工知能学会全国大会講演論文集, 1-4, June 2018.

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