| 研究課題/領域番号 |
19K12060
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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 – 2022-03-31
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| キーワード | QoE / ユーザの価値観 / コンテキスト / 自習視点映像 / HCI / イマーシブメディア |
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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。
2019年度は、既存のデータベースを用いて、画像領域と意味領域の関係を分析する予定であったが、ユーザの利用用途などに応じて必要な情報が大きく異なることが判明していた。そこで、2020年度は、主に、1) 場面設定の具体化、2) 適切なデータセットの調査を行なった。その結果、本研究の本来の目的である、「画素集合の比較から意味情報の比較」に移行するための、画像内容に重要な意味情報を持つデータセットに研究対象を絞ることにした。
本研究の分野は、融合領域のため、FIT2020の複数の分野で聴講参加し、情報収集を行なった。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
2020年度は、当初より、1) 場面設定の具体化、2) 適切なデータセットの調査 を同時並行で進めていたが、1) と 2) を満たす具体的な問題設定に時間を要した。
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| 今後の研究の推進方策 |
対象とする問題が具体的となったので、2021年度は、機械学習などで予測モデルを作成し、QoE評価の可能性を検証する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
次年度使用額が生じた理由は、主に、コロナ禍により、学会の参加や打ち合わせができなかったためである。2021年度は、データ解析用のハードウェアの整備を進め、オンライン学会を中心に情報収集や発表に使用する予定である。
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