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2022 年度 研究成果報告書

深層学習による視覚的感性数値化のための感性データ拡張手法

研究課題

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研究課題/領域番号 20K12038
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
審査区分 小区分61060:感性情報学関連
研究機関中京大学

研究代表者

道満 恵介  中京大学, 工学部, 准教授 (90645748)

研究分担者 井手 一郎  名古屋大学, 数理・データ科学教育研究センター, 教授 (10332157)
目加田 慶人  中京大学, 工学部, 教授 (00282377)
研究期間 (年度) 2020-04-01 – 2023-03-31
キーワード視覚的感性 / 魅力度 / 深層学習 / データ拡張 / 料理写真
研究成果の概要

人が料理写真を見た際の視覚的感性(魅力度)を高精度に数値化する機械学習手法を目指し,画像とその魅力度評価値をペアで生成するためのデータ拡張手法を開発した.また,視線情報を利用した画像特徴抽出手法と併用することで,魅力度推定精度が向上することを明らかにした.加えて,深層学習モデルの枠組みの一つであるマルチタスク学習への適用により,推定精度がさらに向上することを明らかにした.さらに,料理写真以外の対象への応用可能性を探るべく,料理写真を含む料理レシピの魅力度を分析・推定する手法を検討し,レシピタイトルと料理レシピに対する注目度の関係を分析した.

自由記述の分野

画像パターン認識

研究成果の学術的意義や社会的意義

本研究では,視覚的感性,特に料理写真を見た際に感じる魅力度という人の曖昧な感覚量を深層学習により定量化する手法を開発した.この技術は,これまでデータセットの質・量が足かせとなっていた分野でも深層学習ベースのアプローチを検討する際の一助となり,関連の各学術分野での技術発展を促進することが期待される.また,人の感性を踏まえた振る舞いが可能な人工知能系の基盤構築の一助となることも期待され,社会と人工知能の新たな関係を形成する一助となることも期待される.

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公開日: 2024-01-30  

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