Neural Style Vectorを用いた絵画画像のスタイル検索

松尾 真  柳井 啓司  
(MIRU2016推薦論文)

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J100-D   No.8   pp.742-749
発行日: 2017/08/01
Online ISSN: 1881-0225
論文種別: 特集論文 (画像の認識・理解論文特集)
専門分野: 
キーワード: 
画像検索,  CNN,  Neural Style Vector,  

本文: PDF(4.4MB)
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あらまし: 
本論文ではGatysら[1]の画像のStyle変換の研究で使用されたStyle Matrixを元にしたNeural Style Vectorが画像のスタイル推定に有効であるかどうかを実験により示す.Style MatrixはDeep Convolutional Neural Network内の特徴量行列の相関行列で定義されており,Neural Style Vectorは固有の要素をベクトル化し,PCAによる次元削減を施したものである.実験では,Wikiarts. orgの絵画画像を用いた画像検索による画風・画家推定を行う.その結果,画風推定は47.35%,画家推定は79.23%となり,いずれも既存の特徴量による結果を上回った.また,Karayevらと同条件で収集したデータセットを使用し,スタイル推定の精度を比較した結果,精度向上が見られ,既存手法よりもスタイル認識の特徴量として優れていることが分かった.