2021 Fiscal Year Annual Research Report
Factorial analysis and development assessment system for Discomfort of resized image
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17K12770
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| Research Institution | Ishikawa National College of Technology |
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Principal Investigator |
川除 佳和 石川工業高等専門学校, 電子情報工学科, 准教授 (90552547)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 違和感評価 / 客観評価システム / 視線計測 / 解像度変換 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
ディスプレイの解像度やアスペクト比が多様化しており，1枚の画像をそれとは異なる解像度・アスペクト比に変換するための画像リサイズ技術への関心が高まっている．そこで近年，違和感の少ない画像リサイズを目的としたImage Retargeting(IR)と呼ばれる技術が注目されている．すでにいくつかの手法が提案され，スケーリングやクロッピングといった単純な手法でリサイズするよりも違和感の少ない結果となることが確認されている一方で，絵柄によっては逆に多くの違和感が生じてしまうという課題もある．本研究課題では，画像の解像度変換により生じる違和感の要因を視線計測を用いて解明するとともに，違和感評価システムを開発し，IRの研究をサポートする研究基盤の確立を目指すものである．
今年度は，視覚的重要度マップと主観（違和感）とのミスマッチに関する検討として，「人間が画像から違和感を覚えるとき，どのような視線運動をしているのか」に着目し，IR画像に対する違和感の主観評価実験およびその際の視線を計測することで，両者に関係性があるのかを検討した．具体的には，原画像とIR画像の両方を一度に被験者に提示して違和感を評価してもらい，評価を終えるまでの視線を計測する実験を行った．その結果，違和感が大きいと評価するときほど，IR画像を長く注視する傾向にあることが明らかとなり，IR画像の劣化や情報欠落に気付くか気付かないかは，閲覧時間の制限のあるなしに依存する可能を示した．
研究期間全体を通じて，IRの研究をサポートするための次の知見を得た．
(1) IR画像に対する主観評価実験（違和感評価および視線計測）のデータベース化
(2) 深層学習による物体検出手法を用いた違和感の評価システムの構築
(3) 画像閲覧時の環境（特に閲覧可能時間）に適応したリサイズ手法の実現可能性の示唆
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