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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-09-17 14:00 スタイル特徴を利用したCNNによる印象分布推定 ○大萩優哉（関西学院大）・飛谷謙介（長崎県立大）・谷 伊織（神戸大）・橋本 翔（西南学院大）・長田典子（関西学院大）  MVE2021-14 |
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| 抄録 | （和） | 本研究では，深層学習モデルを使用し，プロダクトの画像の印象評価時に生じる個人差を考慮した印象分布推定モデルの構築手法を提案する．まず，プロダクトの画像から抽出される視覚的印象と強い関係があると示唆される特徴量（スタイル特徴）と画像の印象分布の両方を使用してプロダクトの印象分布を推定するCNNを構築した．その後，CNNの印象分布推定に寄与する画像領域をGrad-CAMを用いて可視化し，人が評価時に重視する画像領域を心理実験で取得し，互いの画像を比較することで画像領域の類似性を確認した． |
| （英） | In this study, we propose a method for predicting the probability distribution of aesthetic impression scores considering individual differences in impression evaluations using a deep neural network. We adopted neural style features, which potentially have relationships with visual impressions as explanatory variables. Then, we constructed a convolutional neural network (CNN) that estimated the probability distribution of impression scores based on product images. Next, we visualized attention maps that represented image areas that contribute to impression scores by using Grad-CAM. We also conducted an impression evaluation experiment to relate individual impression scores to the image areas that each participant considered important. Finally, we confirmed the similarity among the image areas by comparing the attention maps and the experimental results. | |
| キーワード | （和） | 感性工学 / 視覚的印象 / 印象推定 / 可視化 / 深層学習 / / / |
| （英） | kansei (affective) engineering / visual impression / impression estimation / visualization / deep learning / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 179, MVE2021-14, pp. 33-37, 2021年9月. | |
| 資料番号 | MVE2021-14 | |
| 発行日 | 2021-09-10 (MVE) | |
| ISSN | 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 | MVE2021-14 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MVE |
| 開催期間 | 2021-09-17 - 2021-09-18 |
| 開催地（和） | オンライン開催（国士舘大学でのハイブリッド開催から変更） |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | リモートエクスペリエンスの魅力（「リモートワーク」「リモートコラボレーション」「ワーケーション」）、メディアエクスペリエンスおよび一般（魅力工学（AC）研究会協賛） |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MVE |
| 会議コード | 2021-09-MVE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | スタイル特徴を利用したCNNによる印象分布推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A CNN model Using Neural Style Features for Predicting Aesthetic Impressions Score Distribution |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 感性工学 / kansei (affective) engineering |
| キーワード(2)（和/英） | 視覚的印象 / visual impression |
| キーワード(3)（和/英） | 印象推定 / impression estimation |
| キーワード(4)（和/英） | 可視化 / visualization |
| キーワード(5)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| 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） | 大萩 優哉 / Yuya Ohagi / オオハギ ユウヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | 関西学院大学 (略称： 関西学院大) Kwansei Gakuin University (略称： Kwansei Gakuin Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 飛谷 謙介 / Kensuke Tobitani / トビタニ ケンスケ |
| 第2著者 所属（和/英） | 長崎県立大学 (略称： 長崎県立大) University of Nagasaki (略称： Univ. of Nagasaki) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 谷 伊織 / Iori Tani / タニ イオリ |
| 第3著者 所属（和/英） | 神戸大学 (略称： 神戸大) Kobe University (略称： Kobe Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 橋本 翔 / Sho Hashimoto / ハシモト ショウ |
| 第4著者 所属（和/英） | 西南学院大学 (略称： 西南学院大) Seinan Gakuin University (略称： Seinan Gakuin Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 長田 典子 / Noriko Nagata / ナガタ ノリコ |
| 第5著者 所属（和/英） | 関西学院大学 (略称： 関西学院大) Kwansei Gakuin University (略称： Kwansei Gakuin Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-09-17 14:00:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | MVE |
| 資料番号 | MVE2021-14 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.179 |
| ページ範囲 | pp.33-37 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2021-09-10 (MVE) |
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