情報処理学会 第81回全国大会講演要旨

浮世絵は画家によって技法，画風が異なり，また，合戦や祭事などの浮世絵内には描かれている情報量が多く，描かれている人物の人数を詳細に把握することは非常に時間と労力を費やしてしまう．深層学習を用いた画像認識では，学習データを十分に準備する必要があるが，学習データとしての浮世絵は一般に入手が困難である．
本研究の目的は，深層学習を用いて，浮世絵に描かれている人物の人数を自動検出する手法を確立することである．また，学習用のデータを確保するために，畳み込みニューラルネットを用いた画風変換技術とDeep Learning Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGAN)を用いて，学習データの水増しを行い，水増しデータが学習データとして機能するかを数値的に検証する．