@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00220291,
 author = {小嶋, 万理 and 駒水, 孝裕 and 川西, 康友 and 道満, 恵介 and 井手, 一郎 and 中澤, 満 and Yeongnam, Chae and BjörnS, tenger and Banri, Kojima and Takahiro, Komamizu and Yasutomo, Kawanishi and Keisuke, Doman and Ichiro, Ide and Mitsuru, Nakazawa and Yeongnam, Chae and Björn, Stenger},
 issue = {27},
 month = {Sep},
 note = {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．, 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.},
 title = {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},
 year = {2022}
}