| 講演名 | 2021-09-17 スタイル特徴を利用したCNNによる印象分布推定 大萩 優哉(関西学院大), 飛谷 謙介(長崎県立大), 谷 伊織(神戸大), 橋本 翔(西南学院大), 長田 典子(関西学院大), |
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| 抄録(和) | 本研究では，深層学習モデルを使用し，プロダクトの画像の印象評価時に生じる個人差を考慮した印象分布推定モデルの構築手法を提案する．まず，プロダクトの画像から抽出される視覚的印象と強い関係があると示唆される特徴量（スタイル特徴）と画像の印象分布の両方を使用してプロダクトの印象分布を推定するCNNを構築した．その後，CNNの印象分布推定に寄与する画像領域をGrad-CAMを用いて可視化し，人が評価時に重視する画像領域を心理実験で取得し，互いの画像を比較することで画像領域の類似性を確認した． |
| 抄録(英) | In this study, we propose a method for predicting the probability distribution of aesthetic impression scores considering individual differences in impression evaluations using a deep neural network. We adopted neural style features, which potentially have relationships with visual impressions as explanatory variables. Then, we constructed a convolutional neural network (CNN) that estimated the probability distribution of impression scores based on product images. Next, we visualized attention maps that represented image areas that contribute to impression scores by using Grad-CAM. We also conducted an impression evaluation experiment to relate individual impression scores to the image areas that each participant considered important. Finally, we confirmed the similarity among the image areas by comparing the attention maps and the experimental results. |
| キーワード(和) | 感性工学 / 視覚的印象 / 印象推定 / 可視化 / 深層学習 |
| キーワード(英) | kansei (affective) engineering / visual impression / impression estimation / visualization / deep learning |
| 資料番号 | MVE2021-14 |
| 発行日 | 2021-09-10 (MVE) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MVE |
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| 開催期間 | 2021/9/17(から2日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催（国士舘大学でのハイブリッド開催から変更） |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | リモートエクスペリエンスの魅力（「リモートワーク」「リモートコラボレーション」「ワーケーション」）、メディアエクスペリエンスおよび一般（魅力工学（AC）研究会協賛） |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 井原 雅行(理研) |
| 委員長氏名（英） | Masayuki Ihara(RIKEN) |
| 副委員長氏名（和） | 清川 清(奈良先端大) |
| 副委員長氏名（英） | Kiyoshi Kiyokawa(NAIST) |
| 幹事氏名（和） | 西口 敏司(阪工大) / 横山 正典(NTT) / 福嶋 政期(東大) |
| 幹事氏名（英） | Satoshi Nishiguchi(Oosaka Inst. of Tech.) / Masanori Yokoyama(NTT) / Shogo Fukushima(Univ. of ToKyo) |
| 幹事補佐氏名（和） | 磯山 直也(奈良先端大) / 原 豪紀(大日本印刷) / 後藤 充裕(NTT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Naoya Isoyama(NAIST) / Takenori Hara(DNP) / Mitsuhiro Goto(NTT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Media Experience and Virtual Environment |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | スタイル特徴を利用したCNNによる印象分布推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A CNN model Using Neural Style Features for Predicting Aesthetic Impressions Score Distribution |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 感性工学 / kansei (affective) engineering |
| キーワード(2)（和/英） | 視覚的印象 / visual impression |
| キーワード(3)（和/英） | 印象推定 / impression estimation |
| キーワード(4)（和/英） | 可視化 / visualization |
| キーワード(5)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 大萩 優哉 / Yuya Ohagi |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 関西学院大学(略称：関西学院大) Kwansei Gakuin University(略称：Kwansei Gakuin Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 飛谷 謙介 / Kensuke Tobitani |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 長崎県立大学(略称：長崎県立大) University of Nagasaki(略称：Univ. of Nagasaki) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 谷 伊織 / Iori Tani |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 神戸大学(略称：神戸大) Kobe University(略称：Kobe Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 橋本 翔 / Sho Hashimoto |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 西南学院大学(略称：西南学院大) Seinan Gakuin University(略称：Seinan Gakuin Univ.) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 長田 典子 / Noriko Nagata |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 関西学院大学(略称：関西学院大) Kwansei Gakuin University(略称：Kwansei Gakuin Univ.) |
| 発表年月日 | 2021-09-17 |
| 資料番号 | MVE2021-14 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | MVE-179 |
| ページ範囲 | pp.33-37(MVE), |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2021-09-10 (MVE) |