漫画キャラクタ顔画像のクラスタリングにおける特徴表現の改良

摘要

本研究では，一部の画像のみにラベルが付与された漫画画像データセットを対象としてDeepClusterを用いた特徴学習による顔画像クラスタリングを提案した．実験結果より，DeepCluster によって従来のfine-tuning よりも汎化性能に優れた特徴抽出器が生成可能であることを示した．また，DeepCluster の初期重みにfine-tuning で得られた重みを使用することで，クラスタリング精度を向上させることに成功した．今後の課題として，特徴量のクラスタリング方法の改良や，より大規模な漫画画像データベースを入力とした場合の有効性の検証が挙げられる．