| 研究課題/領域番号 |
20K11864
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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61010:知覚情報処理関連
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| 研究機関 | 鳥取大学 |
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研究代表者 |
西山 正志 鳥取大学, 工学研究科, 教授 (20756449)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2021年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 人物印象属性 / 自動推定 / 視覚特性 / 人物 / 印象 / 計測 / 学習モデル / 人物印象 / 画像認識 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
人物の印象を精度よく推定することを目指し，人間が情報システムへ教師ラベルを与える作業を繰り返すことで，人間の視覚特性を深層学習モデルに取り入れる方法を開発する．観察者が人物画像の印象を判断する際に，身体のどの位置にある部位をどの順序で見たかを表す視覚特性が，その印象を決める上で重要な手掛かりとなる．印象に対する人間の視覚特性を計測し，その視覚特性に基づき深層学習モデルを設計する．
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| 研究成果の概要 |
美しい，上品である，清潔感があるなどの印象を人物画像から感じる際に，その画像のどこにいつ注目したかを表す視線位置の時系列変化を本研究で明らかにした．視線位置は初期時刻に被写体の鼻へ近づき，その後は印象単語に応じて視線位置に差異が生じていくことを定量的に確認する方法を開発した．さらに，視線位置の時系列変化を認識モデルに導入し人間の見方と近づけることで，深層学習における新たなアテンション機構を開発し，推定精度が高まることを示した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
システムが自動で人間の印象を推定できるようになると，その印象を手掛かりとしたコーディネートサービスを新たに創造できると考える．冠婚葬祭など非日常の特別な場で印象は重要となる．例えば，知人の結婚式へ出席するため，相応しい格好が与える印象を考えている．開発した推定方法を導入したシステムを構築できれば，これまでにないユーザ体験の提供が期待できる．その状況に適した格好を利用者は安心して選ぶことができ，自分では気付いていない格好を知る機会を得ることができる．
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