講演抄録/キーワード |
講演名 |
2021-03-05 10:20
味に関する視覚的主観評価決定要因の機械学習モデルによる分析 ○佐藤好幸(東北大)・松原和也・和田有史(立命館大)・坂井信之・塩入 諭(東北大) EMM2020-77 |
抄録 |
(和) |
本研究では,食べ物画像を見たときの,味の視覚的判断に関するヒトの主観的評価(甘そうか,辛そうかなど)に関する実験を行い,得られた主観評価データに対して深層学習モデルを用いた学習・予測を行った.ResNet-50モデルを用いて学習を行った結果,ほとんどの判断項目に対して主観的評価を高精度に予測可能であることが示された.さらに,ヒトの主観評価と関連する画像特徴を明らかにするため,深層学習ネットワーク中の各階層の反応とヒトの主観評価との表現類似度の分析を行った.その結果,基本味に対する評価項目は比較的低次な画像特徴との関連性が高く,その他の評価は高次な画像特徴のみとの関連性が高いことを示唆する結果を得た. |
(英) |
In this study, we conducted an experiment to collect human subjective judgments about taste (e.g. sweetness, spiciness) for visual food images. We constructed a deep learning model based on ResNet-50 model to learn the subjective rating data and showed that the model was able to predict most of the subjective ratings successfully. Furthermore, to investigate the image features that are relevant to human judgements, we analyzed representational similarity between activations in each layer of the model and human subjective ratings. We showed that the ratings for basic tastes have high relevance to lower-level image features and the ratings for other tastes have high relevance only to higher-level image features. |
キーワード |
(和) |
深層学習モデル / 主観評価予測 / 食べ物画像 / 味の視覚判断 / / / / |
(英) |
Deep learning model / Subjective rating prediction / Food image / Visual judgement of taste / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 120, no. 418, EMM2020-77, pp. 58-62, 2021年3月. |
資料番号 |
EMM2020-77 |
発行日 |
2021-02-25 (EMM) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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EMM2020-77 |