2020 Fiscal Year Research-status Report
深層学習による視覚的感性数値化のための感性データ拡張手法
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20K12038
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| Research Institution | Chukyo University |
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Principal Investigator |
道満 恵介 中京大学, 工学部, 准教授 (90645748)
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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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| Keywords | 魅力度推定 / 画像データ拡張 / 料理写真 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
人が料理写真を見た際の視覚的感性（魅力度）を高精度に数値化する機械学習手法の開発を目的として，「研究実施計画」において達成事項として掲げていた「画像とその魅力度評価値をペアで生成するためのデータ拡張手法」を検討した．
これまで研究代表者および分担者らが研究してきた，魅力度付き料理画像データの拡張（data augmentation）手法を，同じくこれまで研究してきた視線情報を利用した画像特徴抽出手法に適用し，その有効性を定量的に調査した．その結果，魅力度推定手法の推定誤差が従来よりも改善されたことが確認された．このことから，上記項目を達成するための方法として「研究実施計画」に記載した2つの方法のうち「魅力度が変わらない範囲で生成」するアプローチが，視線停留分布に着目した画像特徴抽出手法においても有効であることが示唆された．ただし，魅力度推定精度の大きな改善には至っておらず，もう一つのアプローチとして記載した「魅力度の変化特性が既知の範囲で生成」との併用が必要であることも示唆された．加えて，機械学習のための画像データ拡張手法だけでなく，画像特徴抽出を含めた魅力度推定手法そのものについても改良の必要性があることが改めて確認された．
これらの取り組みは，テーマとしては関連するもののこれまで独立して研究を進めてきた2つの研究成果を併せてより統括的な評価を実施したという点で意義深いものである．また，現状の課題を改めて整理でき，今後の研究を進める上で重要性の高いものであったといえる．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
「研究実施計画」に記載したとおり「画像とその魅力度評価値をペアで生成するためのデータ拡張手法」を検討できてはいるが，現状では，従来検討してきた魅力度推定手法に適用した際の有効性評価に留まっており，若干の遅れが認められる．
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| Strategy for Future Research Activity |
新型コロナウイルス感染症による各種研究活動の制限はあるものの，基本的に「研究実施計画」に記載したとおりの目的および計画で研究を推進していく．
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| Causes of Carryover |
新型コロナウイルス感染症による各種学会の中止またはオンライン化により，学会参加費や旅費が例年とは大きく異なる設定となったこと，また各種研究機器の生産・流通が滞り物品の購入計画が崩れたことが理由である．
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