『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=347386)

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種別 (必須): 学術論文 (審査論文) [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): 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) Fujisawa Akira (日) (読)
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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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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])
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学籍番号 (推奨):
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題名 (必須): (英) ASCII Art Classification based on Deep Neural Networks Using Image Feature of Characters  (日)    [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 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.  (日)    [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.分類 (classification) [継承]
3. (英) deep neural network (日) 深層ニューラルネットワーク (読) [継承]
4. (英) character feature (日) 文字特徴 (読) [継承]
発行所 (推奨):
誌名 (必須): Journal of Software (Academy Publisher)
(pISSN: 1796-217X)

ISSN (任意): 1796-217X
ISSN: 1796-217X (pISSN: 1796-217X)
Title: Journal of Software
Publisher: Academy Publisher
 (Scopus  (CrossRef (Scopus information is found. [need login])
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(必須): 13 [継承]
(必須): 10 [継承]
(必須): 559 572 [継承]
都市 (任意):
年月日 (必須): 西暦 2018年 10月 初日 (平成 30年 10月 初日) [継承]
URL (任意): http://www.jsoftware.us/index.php?m=content&c=index&a=show&catid=199&id=2901 [継承]
DOI (任意): 10.17706/jsw.13.10.559-572    (→Scopusで検索) [継承]
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被引用数 (任意):
指導教員 (推奨):
備考 (任意):

標準的な表示

和文冊子 ● Kazuyuki Matsumoto, Akira Fujisawa, Minoru Yoshida and Kenji Kita : ASCII Art Classification based on Deep Neural Networks Using Image Feature of Characters, Journal of Software, Vol.13, No.10, 559-572, 2018.
欧文冊子 ● Kazuyuki Matsumoto, Akira Fujisawa, Minoru Yoshida and Kenji Kita : ASCII Art Classification based on Deep Neural Networks Using Image Feature of Characters, Journal of Software, Vol.13, No.10, 559-572, 2018.

関連情報

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