Understanding Concrete and Abstract Representations in Art

2022 年度 研究成果報告書

• 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
• キーワード: computer vision for art / vision and language / description generation / image search

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。

自由記述の分野

computer vision

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.