芸術科学会論文誌 投稿用カバーシート

■ 論文種類（以下のうちから一つ選択）
  ・原著論文 フルペーパー    

■ 論文分野（1)～3)のうちから一つ選択）
  2) 科学系分野

■ カテゴリ（1個以上選択）
  a-6) 画像処理技術
  b-1) ヒューマンインタフェース

■ 該当特集（以下のうちから一つ選択）
  ・特集名「NICOGRAPH 2016 Journal Track」

■ 論文題名(和文，英文)
和文：
CrowdRetouch: ユーザの画像補正傾向に基づく画像一括補正システム

英文：
CrowdRetouch: An At-once Image Retouch System based on Retouching Parameter Statistics of Users

■ 著者名(和文，英文)
和文：
斉藤　優理（非会員）
伊藤　貴之（正会員）

英文：
Yuri Saito
Takayuki Itoh



■ 著者所属(和文，英文)
和文：
お茶の水女子大学大学院

英文：
Graduate School of Humanity and Sciences, Ochanomizu University

■ 著者e-mail
斉藤　優理：　yuri@itolab.is.ocha.ac.jp
伊藤　貴之：　itot@itolab.is.ocha.ac.jp

■ 連絡担当者の氏名，住所，所属，電話，Fax，e-mail
氏名：斉藤　優理
住所：112-8610 東京都文京区大塚2-1-1 お茶の水女子大学理学部情報科学科
所属：お茶の水女子大学大学院
電話，Fax：03-5978-5399
e-mail：yuri@itolab.is.ocha.ac.jp


■ 論文概要(和文400字程度，英文100ワード程度)
和文：
自分で撮影した写真に一定の補正を施して他者と共有する機会が増えているが，その補正パラメータの調整は不慣れなユーザには容易ではない．また同様な写真を多数撮影するユーザには，同様な画像補正を1枚ずつ施す手間が生じてしまう．そこで本論文では，同じようなシーンで撮影された写真群に対して，各ユーザの画像補正の傾向を反映した画像一括補正を可能とするシステム"CrowdRetouch"を提案する．CrowdRetouchではカテゴリ分類されたサンプル学習画像をユーザに提示して手動画像補正を施してもらい，その補正傾向から所属ユーザクラスタを特定し，ユーザクラスタごとに適用した回帰分析結果に沿って他の画像を一括補正する．いったんユーザクラスタが形成されれば，そのあとに参入する新規ユーザについては，さらに少数のサンプル学習画像に対する画像補正結果から所属ユーザクラスタを特定できるため，小さな手間で画像一括補正処理を利用し始めることができる．CrowdRetouchを利用することにより，画像パラメータの調整に不慣れなユーザであっても，多数の写真群に対して手間と時間を割かずに，各ユーザの嗜好を反映した画像一括補正ができると期待される．


英文：
It is getting popular to retouch personal photographs before sharing via Internet or other media, however, operations for adjusting image retouch parameters are not easy for novice users. Also, it is bothering or time-consuming that we may require same processes over and over to retouch similar photographs. We present a new image retouch system “CrowdRetouch” which reflects users’ tendency of image retouch for a set of similar photographs. CrowdRetouch firstly asks users to manually retouch sample training images, and then divides the users based on the image retouch parameters. It then applies a regression analysis to each of user clusters to solve the relationship between the retouch parameters and image features, and automatically retouches rest of similar photographs based on the regression analysis results. After forming the user clusters, CrowdRetouch specifies the clusters of new users with smaller number of training images, and therefore we do not need to require heavy preprocesses to the new users. We expect CrowdRetouch realizes personalized automatic image retouching to large number of photographs while reflecting preferences of novice users.
 


■ キーワード(和文5個程度，英文5個程度)
和文：
画像補正，ユーザの嗜好，クラスタリング

英文：
Image Retouch, users’ preference, clustering


※ 投稿原稿はカバーシートをテキストで，本体をPDF形式あるいはWORD形式で
本会事務局にメールにて提出する．本会事務局は受領番号を著者に通知する．
なお，論文本体および付録コンテンツのファイルサイズは原則として，
合計10MB 以内とする．
10MBを超える場合はメールで提出せずに，著者自身のウェブサイト等に
ファイルを置くこと．