| 研究課題/領域番号 |
25280037
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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, 総合研究部, 教授 (20283195)
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| 研究分担者 |
藤代 一成 慶應義塾大学, 理工学部, 教授 (00181347)
山本 高美 和洋女子大学, その他部局等, 准教授 (10327182)
小俣 昌樹 山梨大学, 総合研究部, 准教授 (60402088)
豊浦 正広 山梨大学, 総合研究部, 准教授 (80550780)
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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 | 事例ベース / 服装検索 / 感性情報 |
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| 研究実績の概要 |
本研究は大量の衣服の中から個人に最も似合うものを自動選出する技術の開発を目的とし、個人の顔や身体の形状とその特徴の計測、2次元画像からの衣服のデザインの検出及び似合うというユーザの感性を機械学習により獲得する技術の開発を行う。平成27年度は2次元画像からの襟と胸元のデザインの抽出し、Optimum-Path Forest にRelevance feedbackアプローチを組み合わせてユーザの感性を学習するアルゴリズムの開発を行った。平成28年度はまず評価実験を通してこのRelevance feedbackに基づく襟推奨システムのプロトタイプシステムの評価と改善を行い、成果を論文にまとめてＣＧ分野の代表的な論文誌の一つであるVisual Computer誌に掲載した。また、衣服を選ぶ上で重要である顔の特徴検出について、ＡＡＭモデルを利用した顔特徴検出においてより詳細な特徴が捉えられるように学習用モデルを作成し、特徴検出の結果を改善した。一方、身体の形状とその特徴の計測については、事前に特徴点を定義されれている平均モデルをKinectからの点群データに合わせて変形させ、個人の特徴を反映した３Ｄ人体モデルを生成するアルゴリズムを開発した。生成したモデルには、特徴計測に必要な特徴点の情報を保持しているため、特徴を容易に計測することが可能である。マネキン及び被験者を計測対象として評価実験を実施し、主要な特徴が比較的に正確に計測できることが確認できた。
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| 現在までの達成度 (段落) |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 次年度使用額の使用計画 |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 備考 |
http://www.vc.media.yamanashi.ac.jp/ja/research/
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