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 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
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 EMM2020-77

研究会情報
研究会 EMM  
開催期間 2021-03-04 - 2021-03-05 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) 画質・音質評価,知覚・認知メトリクス,人間視聴覚システム,一般 
テーマ(英) Image and Sound Quality, Metrics for Perception and Recognition, Human Auditory and Visual System, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 EMM 
会議コード 2021-03-EMM 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 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 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Analysis of visual subjective evaluation for qualities of food taste using machine learning techniques 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 深層学習モデル / Deep learning model  
キーワード(2)(和/英) 主観評価予測 / Subjective rating prediction  
キーワード(3)(和/英) 食べ物画像 / Food image  
キーワード(4)(和/英) 味の視覚判断 / Visual judgement of taste  
キーワード(5)(和/英) /  
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) 佐藤 好幸 / Yoshiyuki Sato / サトウ ヨシユキ
第1著者 所属(和/英) 東北大学 (略称: 東北大)
Tohoku University (略称: Tohoku Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 松原 和也 / Kazuya Matsubara / マツバラ カズヤ
第2著者 所属(和/英) 立命館大学 (略称: 立命館大)
Ritsmeikan University (略称: Ritsmeikan Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 和田 有史 / Yuji Wada / ワダ ユウジ
第3著者 所属(和/英) 立命館大学 (略称: 立命館大)
Ritsmeikan University (略称: Ritsmeikan Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 坂井 信之 / Nobuyuki Sakai / サカイ ノブユキ
第4著者 所属(和/英) 東北大学 (略称: 東北大)
Tohoku University (略称: Tohoku Univ.)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 塩入 諭 / Satoshi Shioiri / シオイリ サトシ
第5著者 所属(和/英) 東北大学 (略称: 東北大)
Tohoku University (略称: Tohoku Univ.)
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 2021-03-05 10:20:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 EMM 
資料番号 EMM2020-77 
巻番号(vol) vol.120 
号番号(no) no.418 
ページ範囲 pp.58-62 
ページ数
発行日 2021-02-25 (EMM) 


[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