[2Z3] Webインテリジェンス-Webインテリジェンス(2)

[2Z3-04] アスキーアート分類手法の比較検討

〇松本 和幸¹、藤澤 日明²、吉田 稔¹、北 研二¹ (1. 徳島大学、2. 青森大学)

キーワード：アスキーアート、画像特徴、文字特徴、ニューラルネットワーク

近年、ソーシャルメディアにおいて数多くの非言語表現が使用されている。そのなかでも、アスキーアート(AA)は、文字を用いた視覚的な技法による表現の一つである。本論文では、文字特徴と画像特徴によるアスキーアート分類手法を比較検討し、アスキーアートのカテゴリ分類に効果的な手法を評価実験により明らかにする。評価実験では、1) 文字頻度、2) 文字重要度、3) 画像特徴量、4) 文字の画像特徴量　の4種類を比較する。この4つの特徴量を用いて、ニューラルネットワークの学習によりカテゴリ分類器を作成する。実験の結果、文字単位での画像特徴を用いて学習させたフィードフォーワードニューラルネットワークによる分類器が、全体的な精度が優れていることが分かった。