| 講演名 | 2019-05-17 二肢選択ベイズ最適化による「かわいい」形の探索 小森 政嗣(阪電通大), |
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| 抄録(和) | 本研究では，多次元の形状パラメータと，形状の「かわいい」評価の関係を表す心理物理関数をベイズ最適化により検討した．ベイズ最適化は，評価が高コストなブラックボックス関数最適化の有力な手法である．一般的なベイズ最適化の適用事例（例えば機械学習におけるパラメータ調整）では，直接的に関数の戻り値を手に入れることができる．しかし，対象が人の場合，比較判断のほうが評価値を回答するよりも容易に行うことができる．そこで，本研究では，一般的なベイズ最適化ではなく，二肢選好課題を用いたベイズ最適手法を適用した．刺激となるペア画像を作成するためには獲得関数EIを用いた．輪郭画像刺激はガウス過程回帰および獲得関数EIの結果から求められた6つのパラメータ（最大第3調和まで）を用いて楕円フーリエ記述子により作成された．14名の実験参加者がそれぞれ選好判断を70試行行った．結果に基づき，平均的に最も「かわいい」形および最もかわいくない形を推定した．最もかわいい形は丸みがあり上部に2つの突起があった． |
| 抄録(英) | This study aims to explore a psychophysical latent function of perceived “Kawaii” (cuteness) against multidimensional shape parameters using a Bayesian optimization (BO) methodology. BO is an effective approach to sequentially optimize the black-box function in cases where the cost for evaluations are high. In standard BO applications (e.g., parameter tuning for machine learning), it is possible to query objective functions directly. However, humans are better at evaluating differences rather than absolute magnitudes. Thus, instead of standard BO, we performed preferential BO, which enables the estimation of the latent function through two-alternative forced choice task. To generate the pairs of stimulus images for the comparison, we used the Expected Improvement (EI) acquisition function. Each contour shape stimulus was created by elliptic Fourier descriptors (EFDs) based on six parameters (up to the third harmonic) calculated by Gaussian process regression and EI. Fourteen participants provided their preferences for the pairs of contour images in seventy trials. Based on the results, we estimated the most “kawaii” shape and the least “kawaii” shape on average. The most kawaii shape was found to be round and to have two protrusions on the top. |
| キーワード(和) | ベイズ最適化 / かわいい / 形状 |
| キーワード(英) | Bayesian Optimization / Kawaii / Shape |
| 資料番号 | HCS2019-15,HIP2019-15 |
| 発行日 | 2019-05-09 (HCS, HIP) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | HCS / HIP / HI-SIGCE |
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| 開催期間 | 2019/5/16(から2日開催) |
| 開催地（和） | 沖縄産業支援センター |
| 開催地（英） | Okinawa Industry Support Center |
| テーマ（和） | 「コミュニケーション支援」「コミュニケーション一般」「ヒューマ ン情報処理一般」 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 松田 昌史(NTT) / 蒲池 みゆき(工学院大) |
| 委員長氏名（英） | Masafumi Matsuda(NTT) / Miyuki Kamachi(Kogakuin Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 渡邊 伸行(金沢工大) / 井上 智雄(筑波大) / 坂本 修一(東北大) / 和田 有史(立命館大) |
| 副委員長氏名（英） | Nobuyuki Watanabe(Kanazawa Inst. of Tech.) / Tomoo Inoue(Univ. of Tsukuba) / Shuichi Sakamoto(Tohoku Univ.) / Yuji Wada(Ritsumeikan Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 林 勇吾(立命館大) / 小森 政嗣(阪電通大) / 吉田 悠(NEC) / 川崎 真弘(筑波大) / 坂野 雄一(NICT) / 望月 理香(NTT) |
| 幹事氏名（英） | Yugo Hayashi(Ritsumeikan Univ.) / Masashi Komori(Osaka Electro-Comm. Univ.) / Haruka Yoshida(NEC) / Masahiro Kawasaki(Univ. of Tsukuba) / Yuichi Sakano(NICT) / Rika Mochizuki(NTT) |
| 幹事補佐氏名（和） | 高嶋 和毅(東北大) / 藤原 健(阪経済大) / 寺田 和憲(岐阜大) / 木村 敦(日大) / 和田 充史(NICT) / 金谷 英俊(立命館大) / 山田 祐樹(九大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Kazuki Takashima(Tohoku Univ.) / Ken Fujiwara(Osaka Univ. of Economic) / Kazunori Terada(Gifu Univ.) / Atsushi Kimura(Nihon Univ.) / Atsushi Wada(NICT) / Hidetoshi Kanaya(Ritsumeikan Univ.) / Yuki Yamada(Kyushu Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Human Communication Science / Technical Committee on Human Information Processing / Special Interest Group on Communication Enhancement |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 二肢選択ベイズ最適化による「かわいい」形の探索 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An investigation of the most "kawaii" shape using preferential Bayesian optimization |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ベイズ最適化 / Bayesian Optimization |
| キーワード(2)（和/英） | かわいい / Kawaii |
| キーワード(3)（和/英） | 形状 / Shape |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 小森 政嗣 / Masashi Komoei |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 大阪電気通信大学(略称：阪電通大) Osaka Electro-Communication University(略称：OECU) |
| 発表年月日 | 2019-05-17 |
| 資料番号 | HCS2019-15,HIP2019-15 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | HCS-38,HIP-39 |
| ページ範囲 | pp.109-112(HCS), pp.109-112(HIP), |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2019-05-09 (HCS, HIP) |