[1K1-OS-2a] コミック工学とAI(1)

[1K1-OS-2a-05] 3 分岐型畳み込みニューラルネットワークによる 4 コマ漫画の順序識別

〇藤野 紗耶¹、森 直樹¹、松本 啓之亮¹ (1. 大阪府立大学)

キーワード：4コマ漫画、コミック構造、深層畳み込みニューラルネットワーク、進化型計算

近年，マンガを工学的に解析しようと試みるコミック工学が機械学習の急速な発展を背景として注目されている．本研究では，4 コマ漫画に着目し，4 コマ漫画の順序構造の理解に深層畳み込みニューラルネットワーク(Deep Convolutional Neural Network: DCNN)を適用した．今回，4 コマの理解のために3 分岐型 DCNN モデルを提案する．この 3 分岐型 DCNN のハイパーパラメータは進化型深層学習(evolutionary deep learning: evoDL)によって獲得する．実際の 4 コマ漫画の画像データを用いた数値実験によって，提案手法の有効性を示した．