情報処理学会 インタラクション2020

近年アニメ業界は成長し続けており，それに伴いアニメ画像を用いた画像生成や分類の研究も盛んにおこなわれている．なかでもGANを利用した新たなアニメキャラクタの生成は大きな注目を集めている．他にも，視覚障碍者が楽しむためのアニメキャラクタの分類や色構造のグラフを用いてアニメキャラクタの類似度を測定する論文がある．しかし，これらの研究では，分類精度があまりよくない．原因として，既存の現実の人に対する研究と違い，骨格や顔の部位の大きさが実際の人とはかけ離れていたり，絵師によって描き方が変わってくることに起因していると考える．よって本研究では，VAE(Variational Auto Encoder)を用いることによって2Dキャラクタイラストの潜在的な特徴抽出を行うことでキャラクタの分類などのプログラムの基礎的な部分の貢献ができないか検討する．結果として2Dキャラクタの確率的な分布から，一部の特徴を抽出することに成功した．