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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-09-15 15:45 Gradient-weighted class activation mappingを用いて抽出した顔魅力特徴のデータセット別の結果比較 ○佐野貴紀（慶大）  AI2022-24 |
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| 抄録 | （和） | 近年，顔の魅力を構成する特徴を明らかにするために，深層学習を用いて解析を行う研究が注目を集めている．しかし，解析に用いたデータセットによる結果の違いについては詳しく検討されていない．本研究では，2つのデータセットを用いて，データセット別に畳み込みニューラルネットワークモデルを構築し，Gradient-weighted class activation mappingを用いて予測に重要な特徴の可視化を行った．その結果，どちらのデータセットを用いた場合でも，魅力度の高い女性画像では目の周辺領域が活性する傾向があり，心理学における知見と整合的であることが示された．本研究のアプローチは，顔魅力において普遍性の高い特徴の理解への一助となり，心理学的知見の拡張に加え様々な工学的応用に貢献することが期待される． |
| （英） | In recent years, research using deep learning to analyze faces to identify the features that make up facial attractiveness has attracted much attention. However, the differences in results depending on the dataset used for analysis have not been studied in detail. In this study, I constructed convolutional neural network models for each dataset using two datasets and visualized the features important for prediction using the gradient-weighted class activation mapping method. The results showed that, for both datasets, the eye region tended to be activated in highly attractive female images, which is consistent with findings in psychology. This approach is expected to contribute to understanding highly universal features in facial attractiveness and contribute to various engineering applications in addition to extending psychological findings. | |
| キーワード | （和） | 顔魅力 / 心理学 / Grad-CAM / / / / / |
| （英） | Facial attractiveness / Psychology / Grad-CAM / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 186, AI2022-24, pp. 37-41, 2022年9月. | |
| 資料番号 | AI2022-24 | |
| 発行日 | 2022-09-08 (AI) | |
| 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 | AI2022-24 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
| 開催期間 | 2022-09-15 - 2022-09-16 |
| 開催地（和） | アクトシティ浜松 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 「マルチエージェントシステム」および一般（SMASH22 Summer Symposium） |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | AI |
| 会議コード | 2022-09-AI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Gradient-weighted class activation mappingを用いて抽出した顔魅力特徴のデータセット別の結果比較 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Comparison of results for different datasets of facial attractiveness features extracted using gradient-weighted class activation mapping |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 顔魅力 / Facial attractiveness |
| キーワード(2)（和/英） | 心理学 / Psychology |
| キーワード(3)（和/英） | Grad-CAM / Grad-CAM |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 佐野 貴紀 / Takanori Sano / サノ タカノリ |
| 第1著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-09-15 15:45:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | AI |
| 資料番号 | AI2022-24 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.186 |
| ページ範囲 | pp.37-41 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2022-09-08 (AI) |
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