| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2021-07-20 |
| タイトル |
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タイトル |
Deep Convolutional Neural Networkを用いた美容カウンセリングにおける顔印象の画像分類 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Face Impression Classification in Cosmetic Counseling Using Deep Convolutional Neural Network |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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電気通信大学大学院／株式会社コーセー |
| 著者所属 |
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電気通信大学大学院 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Informatics and Engineering, University of Electro-Communications. / KOSÉ Corporation |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Informatics and Engineering, University of Electro-Communications. |
| 著者名 |
黒沢, 正治
庄野, 逸
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| 著者名(英) |
Masaharu, Kurosawa
Hayaru, Shouno
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
美容カウンセリングにおいて美容専門家による感性や経験に基づく印象評価は重要な役割を果たす．本研究では顔画像から美容専門家の印象評価を予測するモデルの構築を目的として，深層畳み込みニューラルネットワーク（DCNN）モデルを適用した．また，少数データセットという課題の解決と顔印象の表現に適した顔特徴量抽出を目指し，大規模顔画像データセットを用いた事前学習による転移学習手法の適用を試みた．その結果，さらなる精度の改善の余地はあるが，いわば専門家の暗黙知と言える顔画像からの印象評価を DCNN モデルで表現できる可能性を見出した． |
| 論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
In cosmetic counseling, the evaluation of facial impression by beauty experts plays an important role. In this study, we used a deep convolutional neural network (DCNN) model to predict the impression evaluated by beauty expert from facial images. We also used a transfer learning method with a large-scale face image dataset to achieve effective features of beauty experts' evaluation with a small amount of data. As a result, although the model's accuracy needs to be improved for practical use, we conclude that the DCNN model can represent the unique evaluation of face impressions in cosmetic counseling, as provided by beauty experts. |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN10505667 |
| 書誌情報 |
研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）
巻 2021-MPS-134,
号 6,
p. 1-4,
発行日 2021-07-20
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8833 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-MPS21134006.pdf (2.2 MB)
