お知らせ 2023年度・2024年度 学生員 会費割引キャンペーン実施中です
お知らせ 技術研究報告と和文論文誌Cの同時投稿施策(掲載料1割引き)について
お知らせ 電子情報通信学会における研究会開催について
お知らせ NEW 参加費の返金について
電子情報通信学会 研究会発表申込システム
講演論文 詳細
技報閲覧サービス
[ログイン]
技報アーカイブ
 トップに戻る 前のページに戻る   [Japanese] / [English] 

講演抄録/キーワード
講演名 2018-02-16 09:45
プレゼンテーションスライドのデザインに対するCNNを用いた客観的フィードバックの生成
大山真司山崎俊彦相澤清晴東大ITS2017-77 IE2017-109
抄録 (和) スライドは意見や情報を伝える一般的な手段であり,様々な場面で用いられる.スライド作成を支援する書籍やウェブページは多数存在するが,自分の作成したスライドに対する客観的な評価やフィードバックを得られないため,自力で分かりやすいスライドを作成することは難しい.本研究は,1,000 スライドを収集し,ランキング手法を用いて明瞭性評価を与えることでスライドデータセットを構築した.また,スライドのデザインの明瞭性を畳み込みニューラルネットワークを用いて学習することで,スコアと改善すべき領域を示すヒートマップを客観的なフィードバックとして生成した.さらに,ユーザスタディを行い,スコアとヒートマップによるスライド改善支援の有効性と課題を確認した. 
(英) Presentation slides are an effective way to deliver information in various fields. It has become easier to create slides due to the advancement of presentation software such as PowerPoint. However, it is still difficult for novices to design slides that are easy to understand as few slide evaluation methods exist, and we cannot objectively judge the quality of our slides. In this paper, new slide dataset is constructed by collecting 1,000 slides and giving clarity evaluation using ranking method.
In addition, we generate clarity score and heat map which shows areas to be improved as objective feedback by learning the clarity of the slide design using a convolutional neural network. We conducted a user study and confirmed the effectiveness and problems of support for slide improvement by score and heat map.
キーワード (和) スライド / データセット / 印象予測 / 畳み込みニューラルネットワーク / ユーザスタディ / / /  
(英) slides / dataset / impression prediction / convolutional neural network / user study / / /  
文献情報 信学技報, vol. 117, no. 432, IE2017-109, pp. 223-228, 2018年2月.
資料番号 IE2017-109 
発行日 2018-02-08 (ITS, IE) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685    Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード ITS2017-77 IE2017-109

研究会情報
研究会 ITS IE ITE-MMS ITE-HI ITE-ME ITE-AIT  
開催期間 2018-02-15 - 2018-02-16 
開催地(和) 北海道大学 
開催地(英) Hokkaido Univ. 
テーマ(和) 画像処理および一般 
テーマ(英) Image Processing, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IE 
会議コード 2018-02-ITS-IE-MMS-HI-ME-AIT 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) プレゼンテーションスライドのデザインに対するCNNを用いた客観的フィードバックの生成 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Objective Feedback Generation on Presentation Slide Design using CNN 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) スライド / slides  
キーワード(2)(和/英) データセット / dataset  
キーワード(3)(和/英) 印象予測 / impression prediction  
キーワード(4)(和/英) 畳み込みニューラルネットワーク / convolutional neural network  
キーワード(5)(和/英) ユーザスタディ / user study  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 大山 真司 / Shinji Oyama / オオヤマ シンジ
第1著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: Univ. of Tokyo)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 山崎 俊彦 / Toshihiko Yamasaki / ヤマサキ トシヒコ
第2著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: Univ. of Tokyo)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 相澤 清晴 / Kiyoharu Aizawa / アイザワ キヨハル
第3著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: Univ. of Tokyo)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第4著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第5著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第6著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第7著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第8著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第9著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第10著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第11著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第12著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第13著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第14著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第15著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第16著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第17著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第18著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第19著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第20著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
講演者 第1著者 
発表日時 2018-02-16 09:45:00 
発表時間 15分 
申込先研究会 IE 
資料番号 ITS2017-77, IE2017-109 
巻番号(vol) vol.117 
号番号(no) no.431(ITS), no.432(IE) 
ページ範囲 pp.223-228 
ページ数
発行日 2018-02-08 (ITS, IE) 


[研究会発表申込システムのトップページに戻る]

[電子情報通信学会ホームページ]


IEICE / 電子情報通信学会