| 研究課題/領域番号 |
20K19822
|
|---|
| 研究種目 |
若手研究
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 審査区分 |
小区分61010:知覚情報処理関連
|
|---|
| 研究機関 | 大阪大学 |
|---|
研究代表者 |
GARCIA・DOCAMPO NOA 大阪大学, データビリティフロンティア機構, 特任助教(常勤) (80870005)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
|
| 配分額 *注記 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2021年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2020年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
|
|---|
| キーワード | computer vision for art / vision and language / description generation / image search / computer vision / art analysis / text-to-image generation / visual representation / digital humanities / automatic art analysis / art description / artwork recognition / visual recognition / image captioning / visual understanding / deep neural networks / transfer learning / question answering |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
This research studies how machines can understand and interpret art as we humans do. When we look at a painting, we "read" it by recognizing its depicted objects, its emotions, its style, etc. By using machine learning tools, we will replicate this behavior and provide new interpretations of art.
|
| 研究成果の概要 |
本プロジェクトでは、コンピュータビジョン（CV）と人工知能（AI）の技術を用いて、アートにおける具体的表現と抽象的表現を理解するための研究を行いました。このプロジェクトの成果は3つある：
1) 美術品に関する質問に答えるためのデータセットを作成した。2) 絵画から説明文を生成するモデルを開発した。3) 写真から作品を特定するためのデータセットを作成した。
私たちの研究は、トップレベルの学会で発表され、いくつかの招待講演を通じて研究コミュニティに提供されました。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
With this research, we aimed to make art more accessible to people by developing artifical intelligence models that facilitate the understanding of art. For example, by generating automatic explanations of paintings, museum visitors can understand the intrinsic meaning of each artwork easily.
|
