2022 Fiscal Year Research-status Report
ユーザの価値観とコンテキストに基づくQoE評価および自由視点映像への応用
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19K12060
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| Research Institution | Yamanashi Eiwa College |
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Principal Investigator |
稲積 泰宏 山梨英和大学, 人間文化学部, 准教授 (30367255)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
松田 崇弘 東京都立大学, システムデザイン研究科, 教授 (50314381)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | QoE / ユーザの価値観 / コンテキスト / 自由視点映像 / HCI |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、自由視点映像の応用技術に対する、ユーザの使い勝手を考慮したQoEを推定することである。映像に対する既存のQoE評価は、映像を画素の集合と捉え、その信号処理や統計的性質などに基づいている。しかし、自由視点映像の場合、各ユーザによる視点制御で映像内容が変化するため、映像を画素の集合と捉える既存のQoE評価手法のアプローチは適用できないという問題がある。この問題を解決するために、本研究では、異なる視点の映像間で連結する意味情報 を考える。自由視点映像の三次元空間を意味情報として表現することにより、意味情報に基づくQoE評価手法を開発する。本研究のアプローチは、意味情報の比較に着目しているが、画素の集合としての比較は対象としない。したがって、本研究の限界は、画素レベルの類似性を定量化できない点である。一方で、画素に縛られない意味情報に基づいた本質的な比較が期待できる。 2020年度までの調査結果により、「画素集合の比較から意味情報の比較」に移行するためには、画像内容の意味情報が記述されたデータセットに対象を絞る必要があることが明らかになっていた。2021年度は、RISING2021に参加して得られた深層学習の知見に基づき、対象とするデータセットを高精度で認識できるモデルを開発することができた。これは、静止画像を対象として、「画素集合の比較から意味情報の比較」に問題を移行したと言える。2022年度は、静止画像に対する複数の画像認識アルゴリズムの性能評価を行なった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
コロナ禍により対面での情報収集や意見交換が十分に行えていない。
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| Strategy for Future Research Activity |
画像情報から意味情報への移行によるアプローチだけではなく、既存の客観評価と主観評価との共通点・相違点を明確にしていく予定である。
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| Causes of Carryover |
次年度使用額が生じた理由は、主に上半期がコロナ禍で移動に制限があり、対面での情報収集や学会発表ができなかったためである。次年度は、学会発表の制限が緩和されることが見込めるため、ハードウェアを整備しつつ、学会発表を行う予定である。
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