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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2017-11-07 11:00 ［招待講演］「刺さる」マルチメディアコンテンツを科学する ～ ビッグマルチメディアデータを用いた魅力解析 ～ ○山崎俊彦（東大）  EMM2017-63 |
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| 抄録 | （和） | 深層学習などの機械学習やパターン認識技術の成熟によって、Whatの認識は非常に高精度に行えるようになった。例えば、自然画像における物体認識・検出は”What’s in the picture?”を認識するものであるし、最近ニュースを騒がせた囲碁や将棋のAIは”What’s next?”の処理と言える。そんな中、我々は今後より豊かな社会を目指し人に寄り添う技術を研究開発するためにはHowやWhyの認識が必要不可欠であると考えている。そのためには人と人とのインタラクションとそれにより生じる情動・感情や意図など人間の内部理解が重要になるであろう。 そこで当研究室では特に画像・映像を中心としたビッグマルチメディアデータを用いて画像や映像などのコンテンツが閲覧者・視聴者に与える印象の予測やその要因の解析などを行っている。これまで、印象的ないわゆる「刺さる」コンテンツ作りは経験やセンスや勘が必要とされてきた。しかし、大量のコンテンツ・データと適切なラベル、そして深層学習を始めとする機械学習技術があれば、ある程度の精度で「刺さる」度の予測が可能となるばかりでなく、工夫次第でより刺さるコンテンツの作成支援も実現可能であることがわかってきた。本発表では、当研究室でおこなっているプレゼンテーションの印象予測、テレビCMの認知率・好意度予測など幾つかの研究を例に取り、そのアプローチ手法を紹介する。 |
| （英） | Due to the advancement in machine learning and pattern recognition technologies such as deep neural networks, recognition of “what” has been made very accurate. For instance, object detection and recognition in natural images is a task of understanding “what’s in this picture?” Artificial intelligence developed for Go and Shogi games is also designed for “what’s next?” We believe that understanding “how” and “why” in addition to “what” will be of great importance in the future. For this purpose, understanding humans’ internal state such as sentiment/emotion and intent would also be important. From this point of view, our research group has been working on impression prediction and analysis of multimedia content. It is believed that impressive contents can be created only by those who are talented and experienced so far. However, our research group has revealed that with enough amount of data, proper labels, and proper machine learning techniques, predicting how impressive the contents are is possible. It is also possible to give feedbacks to creators on how to make the contents more impressive. In my presentation, I would like to introduce some of our representative works such as oral presentation analysis, recognition rate and favorableness score prediction of TV commercials, and so on. |
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| キーワード | （和） | ビッグマルチメディアデータ / 印象予測 / 機械学習 / パターン認識 / 深層学習 / 魅力 / / |
| （英） | Big Multimedia Data / Impression Analysis / Machine Learning / Pattern Recognition / Deep Neural Networks / Attractiveness / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 282, EMM2017-63, pp. 45-45, 2017年11月. | |
| 資料番号 | EMM2017-63 | |
| 発行日 | 2017-10-30 (EMM) | |
| 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 | EMM2017-63 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | EMM |
| 開催期間 | 2017-11-06 - 2017-11-07 |
| 開催地（和） | 鹿児島大学 稲盛アカデミー棟 |
| 開催地（英） | Kagoshima Univ. (Inamori Academy) |
| テーマ（和） | 異種メディア融合，コンテンツ処理，メディア検索，電子透かし，一般 |
| テーマ（英） | Multimedia Fusion, Content Processing, Multimedia Retrieval, Digital Watermarking, and Related Topics |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | EMM |
| 会議コード | 2017-11-EMM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 「刺さる」マルチメディアコンテンツを科学する |
| サブタイトル（和） | ビッグマルチメディアデータを用いた魅力解析 |
| タイトル（英） | Researches on Impressiveness Multimedia Contents |
| サブタイトル（英） | Attractiveness Computing using Big Multimedia Data |
| キーワード(1)（和/英） | ビッグマルチメディアデータ / Big Multimedia Data |
| キーワード(2)（和/英） | 印象予測 / Impression Analysis |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(4)（和/英） | パターン認識 / Pattern Recognition |
| キーワード(5)（和/英） | 深層学習 / Deep Neural Networks |
| キーワード(6)（和/英） | 魅力 / Attractiveness |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山崎 俊彦 / Toshihiko Yamasaki / |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2017-11-07 11:00:00 |
| 発表時間 | 60分 |
| 申込先研究会 | EMM |
| 資料番号 | EMM2017-63 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.282 |
| ページ範囲 | p.45 |
| ページ数 | 1 |
| 発行日 | 2017-10-30 (EMM) |
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