Detección de personajes de cómic mediante técnicas de Deep Learning

Abstract

En los últimos años ha habido un aumento significativo en el consumo de cómics, especialmente durante la pandemia. Este incremento ha venido acompañado por un cambio en la forma en que se consumen los cómics, con una preferencia creciente por las plataformas digitales en lugar de las copias tradicionales en papel. Este proyecto tiene como objetivo explorar varios métodos para reconocer personajes en los cómics aplicando técnicas de Deep Learning, utilizando para el entrenamiento de modelos tanto páginas completas como viñetas individuales. Esta tarea resulta bastante compleja, debido a la gran variedad de estilos que presentan los personajes, y a la dificultad de acceder a datos etiquetados para el entrenamiento del modelo. Además, se analiza la adaptabilidad de estos modelos a diferentes estilos de cómics, utilizando los conjuntos de datos eBDtheque y Manga109.