H-029
漫画キャラクタ顔画像のクラスタリングにおける特徴表現の改良

◎柳澤秀彰・京極健悟・Ravi Jain・渡辺　裕（早大）

漫画内容の理解において，登場キャラクタは重要な情報の一つである．ここで，対象の漫画に対する事前知識に依存せずにキャラクタを認識する手法として，キャラクタ顔画像をクラスタリングすることによる分類が提案されている．従来の研究では，キャラクタ顔画像の分類タスクでファインチューニングを行ったCNNの出力を特徴抽出器として用いている．我々は，クラスタリング精度を向上させるために，よりキャラクタ顔画像に適した特徴表現の取得を目指した．本研究では，教師なしで高精度な深層特徴を学習する手法であるDeep Clusterを適用することによる特徴抽出器の生成について検討し，クラスタリング結果の変化について評価した．