大量のチラシ画像の画像判別方法

Question

かなり曖昧な質問となってしまいます。

現在、3,000枚近くあるコンサート用のチラシ画像の文字以外の箇所の切り抜きを検討しています。

チラシ画像はすべて文字の部分と人物写真（ホール写真）が色分けで区別されていますが、
文字の部分が上部にあるチラシと下部にあるチラシがバラバラであり、ベースとなる色もバラバラです。

このチラシを100枚程度文字部分と画像部分区別し、その内容を学習させ、残りを画像認識出来ないかを
検討しています。

どのように学習させるのがいいか、どのように画像判別すればいいのかが決まっていないため
方法や参考となる文献があればご教示お願い致します。

Answer 1

文字の現れ方が上・下など数パターンなのであれば、そのパターンに対応した正解ラベルを与えて、CNNを使って二値あるいは多クラス分類をして、学習できるか試してみるのがよいと思います。

「CNN、二値分類」や「CNN、多クラス分類」でググれば、参考となるものがたくさんでてきます。

Comments

[THATT]

ありがとうございます。
ただし、画像の文字を抽出したいのではなく、文字以外の場所を正方形に切り抜きしたいのです。
例えば A4横サイズの画像で □の領域が画像で、△の領域が文字
□□□□□△
□□□□□△
□□□□□△
や
△□□□□□
△□□□□□
△□□□□□
という画像があり、上の場合は「左」というフォルダ、下の場合は「右」というフォルダに分けたいです。

写真として扱うのであれば、学習して仕分けを行うツールがなどがあればご教示していただきたいです。

[toast-uz]

すみません。質問を勘違いしていました。回答を修正します。