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2019 年度 実施状況報告書

ビッグデータを活用したテクスチャの感性的質感評価モデルの構築

研究課題

研究課題/領域番号 18K11512
研究機関関西学院大学

研究代表者

飛谷 謙介  関西学院大学, 理工学部, 准教授 (50597333)

研究分担者 片平 建史  関西学院大学, 理工学部, 講師 (40642129)
橋本 翔  関西学院大学, 理工学部, 助教 (80756700)
研究期間 (年度) 2018-04-01 – 2021-03-31
キーワードテクスチャ / 感性的質感 / CNN
研究実績の概要

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を実施した。その結果、約5千枚のテクスチャ画像に対し、1画像あたり20項目、20人分の評価データを取得した。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。画像枚数が予定の1万枚よりも少ないのは、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利用したためである。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。追加実験を行う予定である。
また、印象推定モデルの構築手法に関する予備的検討のため、現状のデータでCNNを用い学習させたところ、ある程度の精度が出ることが確認され、研究方針の妥当性を確認した。
上記画像データが整い次第、再度CNNを用い、印象推定モデルの構築を行う。

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

画像データが目標枚数に達していない点を除いては順調に進展している。

今後の研究の推進方策

画像収集は継続して行いつつ、現状のデータで印象推定モデルの構築手法の検討を進める。現在の枚数でもある程度の精度が出ることは確認しているが、より汎化性能の高いモデル構築を目指し、追加の主観評価実験を行う予定である。

次年度使用額が生じた理由

テクスチャ画像データ数が当初の予定より少なく、大規模主観評価実験にかかった費用が減額したため。

  • 研究成果

    (1件)

すべて 2019

すべて 雑誌論文 (1件)

  • [雑誌論文] Neural Style Featureを用いた衣服の柄における印象推定モデルの構築2019

    • 著者名/発表者名
      飛谷謙介・谷伊織・谿雄祐・長田典子・森田修史
    • 雑誌名

      画像ラボ

      巻: 30 ページ: 21-29

URL: 

公開日: 2021-01-27  

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