類似した感性を持つ人物集合抽出に基づく画像の印象推定の検討

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2022-09-29
• タイトル: 類似した感性を持つ人物集合抽出に基づく画像の印象推定の検討
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Towards Estimating Impressions on Images by Grouping Personalities Sharing Similar Sensibilities
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 機械学習
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 名古屋大学大学院情報学研究科
• 著者所属: 名古屋大学数理・データ科学教育研究センター／名古屋大学大学院情報学研究科
• 著者所属: 理化学研究所ガーディアンロボットプロジェクト／名古屋大学大学院情報学研究科
• 著者所属: 中京大学工学部／名古屋大学大学院情報学研究科
• 著者所属: 名古屋大学大学院情報学研究科
• 著者所属: 楽天グループ株式会社楽天技術研究所
• 著者所属: 楽天グループ株式会社楽天技術研究所
• 著者所属: 楽天グループ株式会社楽天技術研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Informatics, Nagoya University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Mathematical and Data Science Center, Nagoya University / Graduate School of Informatics, Nagoya University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Guardian Robot Project, RIKEN / Graduate School of Informatics, Nagoya University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): School of Engineering, Chukyo University / Graduate School of Informatics, Nagoya University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Informatics, Nagoya University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Rakuten Institute of Technology, Rakuten Group, Inc. Rakuten Crimson House
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Rakuten Institute of Technology, Rakuten Group, Inc. Rakuten Crimson House
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Rakuten Institute of Technology, Rakuten Group, Inc. Rakuten Crimson House
• 著者名: 小嶋, 万理; 駒水, 孝裕; 川西, 康友; 道満, 恵介; 井手, 一郎; 中澤, 満; Yeongnam, Chae; BjörnS, tenger
• 著者名(英): Banri, Kojima; Takahiro, Komamizu; Yasutomo, Kawanishi; Keisuke, Doman; Ichiro, Ide; Mitsuru, Nakazawa; Yeongnam, Chae; Björn, Stenger
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本報告では，人が画像から受ける印象を推定する手法について検討する．画像から受ける印象は人によって異なるが，その傾向について，一定のステレオタイプが存在すると考えられる．本研究では，人の属性に着目し，印象の受け方に大きく関わる属性をデータ駆動的に選択することで，画像に対する印象推定の性能を向上させる手法を検討する．しかし，性別や年代など人物属性は多様であり，それらの組合せも膨大であるため，十分な量のデータは容易に収集できない．この問題に対して，画像クラスタリング及び人物属性クラスタリングによって類似した感性をもつ人物集合を抽出した上で，推定モデルを用いることで，限られたデータでの印象推定を実現する．4,000 枚のカーペットの画像に対して，クラウドソーシングにより 24 個の印象語をアノテーションしたデータセットを用いた実験の結果，人物属性組合せの集合抽出が印象推定の性能向上に有効であることを確認した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In this report, we study a method for estimating impressions that people receive from images. Impressions received from images differ from person to person, but there seems to be a certain stereotype regarding the tendency of these impressions. In this study, we focus on the attributes of people and investigate a method to improve the performance of impression estimation for images grouping attributes that are significantly related to the way impressions are received in a data-driven manner. However, it is not easy to collect a sufficient amount of data because attributes of people have large variety and their combinations are enormous. To solve this problem, a group of people with similar sensitivities are extracted by image clustering and person attribute clustering on the collected data, and then use an estimation model to realize impression estimation with a limited amount of data. Experimental results on a dataset of 4,000 carpet images annotated by 24 impression words indicate that attribute clustering is effective in improving the estimation accuracy.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA12049625
• 書誌情報: 研究報告エンタテインメントコンピューティング（EC）; 巻 2022-EC-65, 号 27, p. 1-6, 発行日 2022-09-29
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8914
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会