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2018 Fiscal Year Research-status Report

ビッグデータを活用したテクスチャの感性的質感評価モデルの構築

Research Project

Project/Area Number 18K11512
Research InstitutionKwansei Gakuin University

Principal Investigator

飛谷 謙介  関西学院大学, 理工学研究科, 博士研究員 (50597333)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 片平 建史  関西学院大学, 理工学研究科, 博士研究員 (40642129)
橋本 翔  関西学院大学, 理工学部, 助教 (80756700)
Project Period (FY) 2018-04-01 – 2021-03-31
Keywords感性的質感 / テクスチャ / 機械学習
Outline of Annual Research Achievements

当該年度に実施した研究成果は以下の通りである。
これまでに申請者らが効率化してきた主観評価実験手法に基づき、クラウドソーシングを用いた大規模主観評価実験の計画を立案した。その際、前もって小規模のサブセットによる予備実験を実施し、データセットの規模、実験参加者数、評価方法や評価数を検討した。その結果、1万枚のテクスチャ画像に対し、1画像あたり20項目、30人分の評価データを付与する実験を行うこととした。当初より実験規模が大きくなったのは、予備実験によりクラウドソーシングを使用した際、評価データの質が落ち、収集するデータの内、信頼できるデータの割合がラボレベルでの実験よりも低いことに起因している。
上記実験計画を踏まえ、テクスチャを形容する語(評価語)を自由記述実験、先行研究、テキストマイニングにより網羅的に収集し、統計的妥当性を考慮し選定した。その結果、テクスチャを表現する上で、網羅的かつ代表的な語を20語選定した。
さらに、インターネット上のテクスチャ画像データベースおよびテキスタイル企業に協力いただき、実験に使用する画像を収集した。収集した画像から極端に解像度が低い画像や、実写画像などは排除し、十分、質感情報を保持している画質のプリント柄デジタルデータを8956枚選定した。本データ収集作業は来年度も引き続き行い、予定している1万枚に到達するまで継続する。
上記データが整い次第、クラウドソーシングを用いた大規模主観評価実験を行い、感性的質感に関する評価データが付与されたデータセットを完成させる。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

テクスチャ画像データの収集以外は順調に進捗している。画像データ収集に関しても目標1万枚に対し、8000枚強のデータの収集・選定は完了しているため、おおきな研究の遅れは生じていない。

Strategy for Future Research Activity

データセットが完成次第、クラウドソーシングを用いた大規模主観評価実験を行う。得られた評価データに対し、統計的解析を行うことで、感性的質感を定量化し学習用データセットを完成させる。

Causes of Carryover

テクスチャ画像の収集に対して、企業の協力があったため当該作業に関わる費用が次年度使用額として計上された。

  • Research Products

    (4 results)

All 2018 Other

All Presentation (3 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results) Remarks (1 results)

  • [Presentation] CNNのスタイル特徴と感性指標に基づく印象推定モデルと柄検索システム2018

    • Author(s)
      寸田菜月・飛谷謙介・竹本敦・谷伊織・谿雄祐・藤原大志・長田典子・森田修史
    • Organizer
      ビジョン技術の実利用ワークショップ (ViEW2018) 講演論文集
  • [Presentation] CNNのスタイル特徴と感性指標に基づく印象推定モデルと柄検索システム2018

    • Author(s)
      寸田菜月・飛谷謙介・竹本敦・谷伊織・谿雄祐・藤原大志・長田典子・森田修史
    • Organizer
      第20回日本感性工学会大会
  • [Presentation] Impression estimation model and pattern search system based on style features and Kansei metric2018

    • Author(s)
      Sunda, N., Tobitani, K., Takemoto, A., Tani, I., Tani, Y., Fujiwara, T., Nagata, N., & Morita, N.
    • Organizer
      24th ACM Symposium on Virtual Reality Software and Technology (VRST'18)
    • Int'l Joint Research
  • [Remarks] CNNのスタイル特徴と感性指標に基づく柄検索システム

    • URL

      https://ist.ksc.kwansei.ac.jp/~nagata/projects/CNN-style.html

URL: 

Published: 2019-12-27  

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