WEKO3
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ASCII Art Classification based on Deep Neural Networks Using Image Feature of Characters
https://tokushima-u.repo.nii.ac.jp/records/2006359
https://tokushima-u.repo.nii.ac.jp/records/2006359312e337a-5913-49a6-b818-7304895b6033
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
jsw_13_10_559.pdf (1.22 MB)
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| Item type | 文献 / Documents(1) | |||||||||||||||||||||||||||||
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| 公開日 | 2019-05-13 | |||||||||||||||||||||||||||||
| アクセス権 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| アクセス権 | open access | |||||||||||||||||||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||||||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||||||||||||||||||||||||
| 資源タイプ | journal article | |||||||||||||||||||||||||||||
| 出版社版DOI | ||||||||||||||||||||||||||||||
| 関連識別子 | https://doi.org/10.17706/jsw.13.10.559-572 | |||||||||||||||||||||||||||||
| 関連名称 | 10.17706/jsw.13.10.559-572 | |||||||||||||||||||||||||||||
| 出版タイプ | ||||||||||||||||||||||||||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||||||||||||||||||||||||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||||||||||||||||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||||||||||||||||||
| タイトル | ASCII Art Classification based on Deep Neural Networks Using Image Feature of Characters | |||||||||||||||||||||||||||||
| 著者 |
松本, 和幸
× 松本, 和幸
WEKO
311
× フジサワ, アキラ
× 吉田, 稔
WEKO
641
× 北, 研二
WEKO
94
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| 抄録 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| 内容記述 | In recent years, a lot of non-verbal expressions have been used on social media. Ascii art (AA) is an expression using characters with visual technique. In this paper, we set up an experiment to classify AA pictures by using character features and image features. We try to clarify which feature is more effective for a method to classify AA pictures. We proposed four methods: 1) a method based on character frequency, 2) a method based on character importance value and 3) a method based on image features, 4) a method based on image features using pre-trained neural networks and 5) a method based on image features of characters. We trained neural networks by using these five features. In the experimental result, the best classification accuracy was obtained in the feed forward neural networks that used image features of characters. | |||||||||||||||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||||||||||||||
| 主題 | ASCII art | |||||||||||||||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||||||||||||||
| 主題 | deep neural networks | |||||||||||||||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||||||||||||||
| 主題 | classification | |||||||||||||||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||||||||||||||
| 主題 | image feature | |||||||||||||||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||||||||||||||
| 主題 | character feature | |||||||||||||||||||||||||||||
| 書誌情報 |
en : Journal of Software 巻 13, 号 10, p. 559-572, 発行日 2018-10 |
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| 収録物ID | ||||||||||||||||||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||||||||||||||||||||
| 収録物識別子 | 1796217X | |||||||||||||||||||||||||||||
| 出版者 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| 出版者 | Academy Publisher | |||||||||||||||||||||||||||||
| 権利情報 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| 権利情報 | Open Access Journal | |||||||||||||||||||||||||||||
| EID | ||||||||||||||||||||||||||||||
| 識別子 | 347386 | |||||||||||||||||||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| 言語 | eng | |||||||||||||||||||||||||||||
