2022 Fiscal Year Annual Research Report
Infrastructural development of support system for evaluation of historic townscape to supplement its design
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19H02315
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| Research Institution | Saga University |
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Principal Investigator |
三島 伸雄 佐賀大学, 理工学部, 教授 (60281200)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
渕上 貴由樹 佐賀大学, 理工学部, 助教 (00530172)
和久屋 寛 佐賀大学, 教育学部, 教授 (40264147)
中山 功一 佐賀大学, 理工学部, 准教授 (50418498)
岡崎 泰久 佐賀大学, 理工学部, 教授 (90253583)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 町並み景観 / 画像認識 / 深層学習 / データベース |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、歴史的町並み（以下、町並み）を構成する建物等の更新デザインを対象とし、その評価判断を恣意性なく迅速に行うための連続立面評価支援システムを開発することを全体構想とする。人工知能を用いた画像認識は近年多く行われているが、町並みを構成する建物の認識についてはまだ十分行われていない。そこで本研究では、町並みの定性的「らしさ」の抽出やデザインとの差異の分析に必要な立面画像のデータセットやその分析方法のあり方を明らかにすることを目的としている。
昨年度までの研究成果により、町並み自体の画像に空や道路などのバイアスが多く含まれるために正答率が下がること、町並み自身の歴史的建物数が少ないために「教師あり学習」では十分な立面画像数を確保できないこと、等を解消する必要があることがわかった。そこで本年度は、町並みの建物立面の分類をいかに工夫すべきかを明らかにすることを目的として取り組んだ。対象地は、建物類型が類似している町並みである佐賀県内の伝統的建造物群保存地区、鹿島市肥前浜宿、有田町内山地区、嬉野市塩田津の伝統的建物とした。そして、1)撮影した立面画像の調整、2)画像の増幅による正答率の検証、3)人工知能の着目点（アテンション）の検証である。1)は、立面画像を正面と斜め左・右の三方向から撮影し、バイアスを除去し、かつトーン調整を行なった。2)は、回転、反転を行って、画像数を見かけ上増やして「半教師あり学習」による分類の正答率を検証した。3)は、アテンションマップを作成して、編年指標別にみた着眼点の検証を行った。。
これらの結果、立面画像のバイアスの除去、トーン調整、増幅によって正答率を上げることが可能であることが明らかになった。また、「教師なし学習」のアテンションは、屋根・庇や窓に対してはかなりの精度で適切に認識しているが、外壁に対しては種別の認識が低いことが明らかになった。
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| Research Progress Status |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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