| Project/Area Number |
20K12038
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 61060:Kansei informatics-related
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| Research Institution | Chukyo University |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
井手 一郎 名古屋大学, 数理・データ科学教育研究センター, 教授 (10332157)
目加田 慶人 中京大学, 工学部, 教授 (00282377)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | 視覚的感性 / 魅力度 / 深層学習 / データ拡張 / 料理写真 / 魅力度推定 / 画像データ拡張 |
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| Outline of Research at the Start |
深層学習は人工知能の主要技術であるが，質・量を兼ね備えたデータセットを用意できなければ十分な性能は得られない．
本研究では，人が画像を見た際にどの程度魅力的に感じるかという視覚的感性（特に料理写真の魅力度）を数値化する機械学習手法に注目し，そこで必要となる学習用データセット構築のためのデータ拡張手法（達成事項１）およびそれを用いて魅力度を高精度に数値化するための深層学習モデル（達成事項２）を確立する．
まずは，達成事項１に向けて画像変換と魅力度の関係に着目したデータ拡張手法を検討する．
その後，達成事項２に向けて関連する深層学習モデルを基に改良するともに，魅力度以外の感覚量への応用可能性を検討する．
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| Outline of Final Research Achievements |
This research has developed a data augmentation method for generating pairs of an image and its attractiveness value, aiming at a machine learning method for accurately quantifying the visual aesthetics (attractiveness) for food photos. This research has also shown that the accuracy of attractiveness estimation can be improved by using the developed method in combination with an image feature extraction method based on eye gaze information. In addition, this research showed that its application to multi-task learning, which is one of the frameworks of deep learning models, further improves the estimation accuracy. In addition, to explore the possibility of applying the method to data other than food photos, this research studied a method for analyzing and estimating the attractiveness of food recipes including food photos, and analyzed the relationship between the recipe title and the degree of attention to the food recipe.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究では，視覚的感性，特に料理写真を見た際に感じる魅力度という人の曖昧な感覚量を深層学習により定量化する手法を開発した．この技術は，これまでデータセットの質・量が足かせとなっていた分野でも深層学習ベースのアプローチを検討する際の一助となり，関連の各学術分野での技術発展を促進することが期待される．また，人の感性を踏まえた振る舞いが可能な人工知能系の基盤構築の一助となることも期待され，社会と人工知能の新たな関係を形成する一助となることも期待される．
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