<論文・報告>単純パーセプトロンを用いたアニメーションキャラクターに関する声優の年齢予測

Abstract

近年よく見られる「機械学習」の，一つの応用として既知のデータから未知のデータを予測する回帰や分類予測が知られている．本研究ではその分類予測を日本文化の一つであるアニメーションのキャラクターと声優の年齢予測に適用し，二者の間にどのような関係があるかを調査した．調査には全53組のデータを使用し，声優の年齢がある閾値より高いか低いかの二値分類予測を行った．予測には単純パーセプトロンをL1ノルムの正規化と併せて用い，キャラクターのどのような情報が声優の年齢を予測するのに役立つかを評価した．学習の結果，キャラクターの髪の色，とりわけ赤成分が声優の年齢にかかわっていることがわかった． Using regression and class prediction to predict unknown data from already known data is one application of machine learning, a phenomenon that has become commonplace in recent years. In this study, we used class prediction to predict the age of characters in animation, a Japanese cultural staple, and the voice actor and investigated the relationship between the two. We used a total of 53 pairs of data for the survey and made a binary class prediction of whether the age of the voice actor is higher or lower than a threshold. For the prediction, we used a simple perceptron and L1 norm regularization, and evaluated what kind of information about the character is useful for predicting the age of the voice actor. As a result of learning, we found that the hair color of the character, especially the red component, is strongly related to the age of the voice actor.