研究課題
当該年度に実施した研究成果は以下の通りである。これまでに申請者らが効率化してきた主観評価実験手法に基づき、クラウドソーシングを用いた大規模主観評価実験の計画を立案した。その際、前もって小規模のサブセットによる予備実験を実施し、データセットの規模、実験参加者数、評価方法や評価数を検討した。その結果、１万枚のテクスチャ画像に対し、１画像あたり２０項目、３０人分の評価データを付与する実験を行うこととした。当初より実験規模が大きくなったのは、予備実験によりクラウドソーシングを使用した際、評価データの質が落ち、収集するデータの内、信頼できるデータの割合がラボレベルでの実験よりも低いことに起因している。上記実験計画を踏まえ、テクスチャを形容する語（評価語）を自由記述実験、先行研究、テキストマイニングにより網羅的に収集し、統計的妥当性を考慮し選定した。その結果、テクスチャを表現する上で、網羅的かつ代表的な語を２０語選定した。さらに、インターネット上のテクスチャ画像データベースおよびテキスタイル企業に協力いただき、実験に使用する画像を収集した。収集した画像から極端に解像度が低い画像や、実写画像などは排除し、十分、質感情報を保持している画質のプリント柄デジタルデータを8956枚選定した。本データ収集作業は来年度も引き続き行い、予定している１万枚に到達するまで継続する。上記データが整い次第、クラウドソーシングを用いた大規模主観評価実験を行い、感性的質感に関する評価データが付与されたデータセットを完成させる。
2: おおむね順調に進展している
テクスチャ画像データの収集以外は順調に進捗している。画像データ収集に関しても目標１万枚に対し、８０００枚強のデータの収集・選定は完了しているため、おおきな研究の遅れは生じていない。
データセットが完成次第、クラウドソーシングを用いた大規模主観評価実験を行う。得られた評価データに対し、統計的解析を行うことで、感性的質感を定量化し学習用データセットを完成させる。
テクスチャ画像の収集に対して、企業の協力があったため当該作業に関わる費用が次年度使用額として計上された。
すべて 2018 その他
すべて 学会発表 (3件) (うち国際学会 1件) 備考 (1件)
https://ist.ksc.kwansei.ac.jp/~nagata/projects/CNN-style.html
