# 210713 輪講メモ ### 井上さん ### 漫画執筆に置けるラフ画の輪郭線抽出 コメント --- #### 向井さん ・データセットを漫画を元に作成ー手描き？ ＞世の中の漫画は7割位デジタル作画で デジタルデータを元にラフ画を作る おんなじデータに対する何枚かのラフ画を作る予定 #### 赤間さん ・2ページで漫画を描く際に非常に多くの工程　どんな流れ？ ＞作画に関して… 下書き描いて＞線画＞ペン入れ＞背景＞トーン ・大まかな流れを図で示せるといいかもしれないです ・4ページ ラフと線画の違いがあんまりわからないので、中間発表で発表する際に絵描かない人にもわかりやすいような説明がほしいですね ・5ページ目の図３は線画の話をしてないかも？ #### 岡崎さん ・５ページで線の太さを表現するところまで含めて線画？ ＞ロゴだったら一定の線で大丈夫なんですけど、イラストでは人によって線の強弱が分かれるので線の太さも含めて線画っていいます ・６ページ　データセットを作成するのは手作業だと思うんですけど輪郭抽出するのを適用してデータセットを作るっていうのもできそうじゃないですか？ ＞正解画像は二値で分けて輪郭だけ切り取る？ ・７ページ　ベクターあたりがわからない サービスの一つでベクター線だと他のブラシのタッチを適用できるっていう機能が絵を描くソフトにあって ＞今回のだとGペンとかになると思うんですけどペンによるテクスチャの違いを替えられたら良いんじゃないかみたいな ・従来手法だとネットワークで作成してると思うんですけどタッチを変更する部分ってのがどういう部分なのかってのが気になる・・・ ＞加工ができるような原理があんまりよくわかってないのでもうちょっと調べておくます ＞自分で説明する感じではベクターレイヤーってのがありまして、それで描くと編集できる線になるんですけど、その線にするとペンの種類を選択することでその線のタッチ（筆の質感？）に編集できる ・集めたデータセットをどういう風に活用する？ ＞既存の手法では線が一定 ＞きれいに出ないかもしれない ＞その場合の対応策としてネットワークの方を変更するのか、出力を変更するのかを書こうとしてたんですけど上手くまとまってない ＞データセットを変えてもタッチとかにまでは反映されないと思うので、それをカバーするためにっていうのを考えていた ＞特定の漫画を学習するっていうのは作者の特徴を深層学習で表せるかを実験 ＞結果に応じてモデルを変えてく予定 #### 中澤 ・正解画像と実験画像を照らし合わせるには正解画像の処理がちょっと難しそう？ 現状では二値出力でどのくらい一致しているか～で精度評価をする感じです ・二値出力で行う場合、太さを再現するためには解像度を何かしら意識しないといけないかもしれないです --- 先生 --- ・ベクター形式とラスタ形式の違いがあると思うんですけど、コンピュータを使って描く際に最初からベクタ形式で描いているのか、ラスタ形式で描いているのか、どういう傾向なのかを記載したほうが良いかも？ ・従来研究ではラスタ形式の画像データが出てきているような気がします ・井上さんがどこの部分でやるのかをはっきりさせておくと良いかもしれないです ・ラスタ形式のラフ画を入力して何らかの手法でベクター形式の線画が出てくるのか 、ラスタからラスタの線画の部分をメインとしてやるのかの区別ができると少しやることがはっきりしてくるのかなって思います ・評価というところも完成しているものがわかるとラスタ形式の線画だったら７ページのピクセルの誤差を測定すると思うんですけど、もしベクターにしたのならベクターなのにピクセル誤差を測定するのは良いのかな？って思っちゃいます ・現在あるデータが漫画の最終型のデータしかないっぽいので、評価したいデータというのがラスタ形式の線画なのかベクタ形式の線画なのか、入力のラフ画はラスタ形式だと思うんですけど ・データベースとしてあるものから何を作らなければならないのかというのが出てくるとまとまってくるかもしれないです ・６ページ　全編公開されているという意味合いがどうなのかなっていう　無料で読めますよっていう意味合いで公開されている？ ＞調べた感じ二次利用はOKとなっている ・漫画１０９というのは学術研究で利用可能だけどそこはどう考えています？ ＞漫画１０９では絵柄を合わせるという意味合いで数が少ないかなって思っていたんです ・データセットは自作だと思うので、結局大量にあるよりはこういうところで確実な安全性を取ったほうが良いんじゃないかな？って思います ・４ページ　公開されてるWebサービスについて参照を記載してくれるとわかりやすい ・なんで髪の毛は考慮しない？ ＞髪の毛は色々な要素があるので難しいのかなーって思ったので ・顔の輪郭線だけだと限定しすぎじゃない？って思うところがある ・あまりにも限定しすぎるとその場所その場所で違うみたいになるかもしれないので ・ニューラルネットワークだと入力のサイズが一定にならないかな？ ＞自動でサイズを合わせるのがあるらしいですけど、一応任意の解像度の画像を処理できると論文に書いてあった ・それって途中でリサイズをしてる？ ・おんなじキャラクターの顔でも大きさがまちまちだと思うんですけど、そういうサイズが変わった時に出力がどんな感じになるのかわからないんですけど、従来手法だと同じ線の太さで出力されるかもしれないんですけど ---- ---- ### 海林さん ### 低ストレスな色覚異常者の支援システム コメント --- #### 端井さん ９ページ ・被験者の症状は気にしますか？ ＞症状は特に気にせずに、健常者と同じように見えているかの個人差を調べたい #### 岡崎さん ・５ページのシミュレーションの仕組み ＞RGBからLMSに変換してそれをRGBに戻している ・９ページの症状推定する際には原画像を見せて候補の画像を選択してもらう？ ＞そうです ・１１ページで実際に健常者と色覚異常者で比較する？ ＞石原色覚検査表を用いて ・共同研究ということですか？ ＞ちょっとまだ曖昧ですがそういうことです（？） ・８ページの提案手法というのは画像を見やすく補正しますよってシステムですか？ ＞そうです ・タイトルが支援システムという話だったので抽象的かなって思った。色覚異常者向けのサングラスみたいなのかなって思ってしまった ・動画とかにもなったりする可能性が？ ＞はい ### 赤間さん ・症状推定というのがイマイチイメージできてない ＞予め補正された画像と、色覚異常者が見ている画像が一致しているかを調べる（？） ・青が見えない人が、原画像から青が抜けた画像と原画像を見比べても同じ画像に見えるって話？ ＞そういうことです ・もうちょっとわかりやすく ・「楽に」って言葉が気になる --- 先生 --- ・言葉遣いは気にしたほうが良い ・タイトルの低ストレスもきになる ・９ページのスライドがわかりづらいかも ・色覚異常の起き方みたいなのをもうちょっと説明したほうが良いかもしれないです ・図を使いながら感度がどうのこうのの話をすると見てる人も理解しやすいと思います ・９ページの図5についてもうちょっと詳しくかくと見てる人もわかりやすいかも ・２ページで３種類の色覚異常が存在というだけの説明されているけど、色覚異常がどういうことが起こるのかっていうところを説明したほうが良いかも ・参考は論文のURLそのまま載せるのではなくて、予稿に細かい所参考文献で載せると思うんですけど、著者名と論文タイトルだけ記載するのが良いと思うんですけど ・テーマプロポーザルなので最後のページにURLはるのは良いと思うんですけど ・5ページで説明しないといけないのは、論文の手法（何を解決するか、どういうアプローチか）なので、全体としてどういうものかを説明するのか ・6ページで図3のスライダーバーで調整をしますよっていうのが労力が多くてめんどくさい、大変だというのであれば、それがわかるような感じで説明をしたほうがいいかもしれないです ・7ページで3行目のところで個人差を考慮して色覚補正を調べてはいるけど、パラメータを動かす部分というのが明確にはわかりにくいのですが、スライダーバーでパラメーターを調整するという感じ？スライダーバーの数が多くて、範囲も大きいという感じですか？ ・図がちっちゃくてよくわからなくて、何が不便だというところをもう少し記載してくれると ・文章が疑問文みたいになっていて、これは目的を書く所なので断定でいいと思います ・症状がわかればフィルタも必然的にとは言わないですが、ほぼ決まるわけですよね？で画像に適用するのも適用するだけなのであまり大きな問題ではない気がするので症状を推定する所が一番細かくするっていうのが卒論としての重要なところだったりする？ ・％はぱーせんとと読みましょう ・10ページもう少し細かい所が埋まってくると良いと思いますが、p6の論文を参考にって書いてありますがページじゃなくてもうちょっと具体的に書きましょう ・11ページ石原色覚検査表にフィルタをかけて変換したものを色覚異常者の方にみせるという感じですか？ ・そうするとここのフィルタは逆フィルタだったりしないかなって思うんですが ・9ページのところで原画像にフィルタ$F$をかけると色覚異常のフィルタを9ページで求めてると思うんですけど ・そうするとこの11ページのフィルタは$F$の逆フィルタに相当するものだったりしないのですか？ ＞逆を10ページで求めてる ・補正式を求める？ ・そうするとまず補正フィルタとか変換式っていうのが出てくるんですがここらへん用語を確認したほうが良いというのと9ページでシミュレーションで何を求めるのか、個人の程度からというよりは9ページで求めたフィルタというのが程度？ ・０％は考えない ・全体的に感度の比だけ調整だと全体的に暗くなっちゃうので他の変換？そこらへんがうまくわからない ---- ---- ### フェルナンダさん ### Automatic Solution of Cutting and Packing Problems Using Raster-Based Mathematical Morphology コメント --- 向井さん ・12ページで使ったアルゴリズムについて ・ポリゴンだけ含んでる？ ＞様々な形状の図形を扱っていて標準的な画像が多くだが、まれに不規則な画像もある ・扱う画像は多角形だけなんですか？ ＞そうです 先生 --- 8ページ　切り抜いて埋め込むアルゴリズムのが違うのはわかるんですけど、最適化のアルゴリズムがちょっとわからない どうやってきれいに低密度の画像を埋め込んでいくのか 6ページ　たくさん調べてあるんですけど凄い見づらい 何を見れば良いのかをわかりやすくしてほしい --- --- ![](https://i.imgur.com/ZOWU7sR.png)