主催: 電気・情報関係学会九州支部連合大会委員会
会議名: 2020年度電気・情報関係学会九州支部連合大会
回次: 73
開催地: オンライン開催(大会本部:九州産業大学)
開催日: 2020/09/26 - 2020/09/27
書籍表紙は,専門の装丁家によって入念にデザインされる.従って,表紙画像を解析できれば,装丁家によるデザインの傾向を把握できる可能性がある.本研究では,深層学習を用いて,書籍画像のタイトル部の補完を行うことを目的とする.具体的には,書籍のタイトル部分を空白とした画像を入力とし,数多くの書籍画像で学習した深層学習により,その空白部を補完させる.もしもデザインに一定した傾向があれば,こうして補完された結果は,デザイナによるタイトル部分の文字形状や色合いと類似していると期待できる.本稿ではその結果の確認を行い,学習された深層ニューラルネットワークの逆解析によるデザイナの傾向解析が可能かどうかを検証する.