| 研究課題/領域番号 |
19K12060
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61020:ヒューマンインタフェースおよびインタラクション関連
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| 研究機関 | 山梨英和大学 |
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研究代表者 |
稲積 泰宏 山梨英和大学, 人間文化学部, 准教授 (30367255)
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| 研究分担者 |
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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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2020年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2019年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | QoE / ユーザの価値観 / コンテキスト / 自由視点映像 / HCI / 自習視点映像 / イマーシブメディア |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、「画素の集合に基づく既存のQoE評価手法が適用できない、複合的要素を考慮した自由視点映像のQoE評価を構築するためには、どのような発想の転換が必要か？」という問いの解決に向けて、意味情報に基づくQoE評価の確立を行い、初期視点推薦システムを構築することで実利用での性能評価を行う。そのためには、従来のQoE評価とは異なる理論的なアプローチをとる。
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| 研究実績の概要 |
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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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
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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| 今後の研究の推進方策 |
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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