講演抄録/キーワード |
講演名 |
2016-10-13 17:10
料理写真の魅力度推定に用いる特徴量の検討による精度向上 ○高橋和馬(名大)・道満恵介(中京大)・川西康友・平山高嗣・井手一郎・出口大輔・村瀬 洋(名大) MVE2016-12 |
抄録 |
(和) |
従来研究では,料理を美味しそうに撮影するための支援技術として,料理が美味しそうに見える度合い「魅力度」を推定する手法を提案してきた.
魅力度推定手法では,魅力度付きの料理画像群から画像特徴を抽出し,回帰の枠組みにより未知の料理画像に対して魅力度を推定する.
本報告では,魅力度推定手法で抽出する画像特徴について検討した結果と,手法の汎化性能について検証した結果を述べる.
画像特徴の検討では,抽出範囲を改良した色特徴と形状特徴,畳込みニューラルネットワーク(CNN)から得られる特徴量であるDeep Convolutional Activation Feature(DeCAF)を利用した.
また,各料理の魅力度推定器を異なる料理カテゴリで評価することで,手法の汎化性能を検証した.
検証結果より,見えが似た料理で学習した推定器の精度が高いことが確認され,料理の見えに基づいて推定器を切り替えることの有効性を確認した. |
(英) |
In our previous research, we proposed a method for predicting the attractiveness of a food photo in order to assist a user to shoot attractive food photos.
In this report, we consider applying different image features; 1) Deep Convolutional Activation Feature (DeCAF) extracted from a convolutional Neural Network, and 2) improvement of the extraction region for color and shape features.
We also investigated the capability of the proposed method in estimating attractiveness within untrained food categories.
Experimental results show that the accuracy of the attractiveness estimation was improved by training with food samples that looked similar to the testing one, which suggested the importance of an adaptive estimator selection based on food appearance. |
キーワード |
(和) |
料理写真 / 撮影支援 / 魅力度 / 撮影角度 / / / / |
(英) |
Food photo / Shooting support / Attractiveness / Shooting angle / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 116, no. 245, MVE2016-12, pp. 41-46, 2016年10月. |
資料番号 |
MVE2016-12 |
発行日 |
2016-10-06 (MVE) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
MVE2016-12 |