| 研究課題/領域番号 |
25280037
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 研究機関 | 山梨大学 |
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研究代表者 |
茅 暁陽 山梨大学, 医学工学総合研究部, 教授 (20283195)
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| 研究分担者 |
豊浦 正広 山梨大学, 医学工学総合研究部, 助教 (80550780)
小俣 昌樹 山梨大学, 医学工学総合研究部, 准教授 (60402088)
山本 高美 和洋女子大学, 人間・社会学部, 准教授 (10327182)
藤代 一成 慶應義塾大学, 理工学部, 教授 (00181347)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| キーワード | 感性情報 / 事例ベース / 服装検索 |
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| 研究概要 |
平成25年度は主に，(1)視線と生体情報の利用によるデザイナの感性や個人の嗜好，着心地などの心理的・生理的な要因を反映した衣服と個人の特徴ベクトル空間の設計；(2)特徴ベクトルを自動抽出するための新しいコンピュータビジョン技術の開発の２つに焦点をあてて研究を進めた．まず，(1)については視線からの人間の感性を獲得する技術を確立するために，視線追跡実験を実施した．実験において，個人に似合う髪型を設計または評価する場合，視線は特徴的な動きをすることを確かめることができた．しかし，このような視線データを特徴ベクトルの設計に直接反映できるかどうかはまだ不明であり，引き続き実験を行う必要がある．(2)についてはもっとも重要なデザイン要素である襟について，襟の形状特徴ベクトルの設計と画像からの特徴ベクトルの自動算出するアリゴリズムの設計と実装を行った．また，実験により人間が主観的に捉える衣服の特徴として主に形状，テクスチャ，局所的な飾りの３つがあることを明らかにした．形状特徴ベクトルとしてフーリエ記述子を実装し，スカートをはじめ，服装の形状特徴をさまざまな詳細度で記述できることを確かめた．また，多解像度Gabor Filter Bankを用いたテクスチャ記述子も実装し，スカートのテクスチャの自動検出に成功した．また，顕著性マップを利用した局所的な飾りに関する特徴ベクトルを提案し，その自動検出法を実装した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本研究は，大量の衣服のなかから個人に最も「似合う」ものを自動選択する技術の開発を目的とする．「似合う」という関係が，本来二つ以上の相異なる要因同士が互いに調和する状態をさす点に着目し，この調和関係を事例データから機械学習する計算論的アプローチを新たに提案する．その実現に向けて，視線と生体情報の利用によるデザイナの感性や個人の嗜好，着心地などの心理的・生理的な要因を反映した衣服と個人の特徴ベクトル空間の設計,特徴ベクトルを自動抽出するための新しいコンピュータビジョン技術の開発,および性質の異なる多次元ベクトルを統合的に扱える学習器の構築を，新たな要素技術として確立する．平成25年度は主に①と②に焦点をあててほぼ計画通り研究を進め，良好な結果が得られた.
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| 今後の研究の推進方策 |
平成25年度は主に服装の特徴ベクトルの設計と自動検出法の開発を行った．平成26年度はまず襟に限定して，襟のデザインに関連する顔や身体の特徴ベクトルの設計と自動計測方法を提案・実装する．その際，視線データの利用可能性についても引き続き検討する．そして得られた襟と個人の特徴ベクトルを使用し，統計学習器を作成する．評価実験を実施し，学習アルゴリズムの検証を行う．その結果を踏まえ，上着，ズボン，スカート及び個人の身体特徴ベクトルの設計と抽出法の実装を行う．また，個人に似合う襟の自動提示に関する研究成果を論文にまとめ，マルチメディア関連国際会議及び国内情報関連学会誌への投稿を行う．
27年度以降は襟用に開発した統計学習器を拡張し，前年度までに得られた服装と個人特徴検出機能と統合させ，個人に似合う服装の自動提示システムの実装を行う.
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| 次年度の研究費の使用計画 |
平成26年度に国際会議で研究成果を発表するための旅費として利用予定である．
研究分担者である山本高美が3Dボディデータ分析に基づくスカート原型デザインシステムの開発を行っており，その成果をまとめた論文を平成26年10月タイで開催予定の国際会議ＩＥＶＣ２０１４に投稿した．会議に参加し，論文発表を行うための旅費として利用する予定である．
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