@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00222321,
 author = {齋藤, 優輝 and 数藤, 恭子},
 issue = {2},
 month = {Nov},
 note = {画像の感情分析は，マーケティングにおける推薦システムやコミュニケーションへの応用が期待され盛んに研究されている．しかし，データセットの作成コストが大きいためノイズも発生しやすく，画像から感情への変換の際にギャップが生じてしまうという問題がある．これを改善するために，中間表現である形容詞・名詞ペア (ANPs) を出力する SentiBank が提案されている．しかし，ANPs に変換する際に元画像から色情報や輝度情報などの多くの情報が失われる可能性がある．本研究ではノイズ低減と画像情報の維持を両立したモデルの作成を目的とする．具体的には，画像を画像内のオブジェクト毎に求めた ANPs を自然言語処理モデルに学習させて感情分析し．その出力を，蒸留を用いて ResNet に統合する手法を提案する．今回の提案モデルを用いた実験により，ANPs に分割と蒸留を適用したことによる精度の向上を確認した．},
 title = {形容詞・名詞ペアを学習したモデルの蒸留を用いた画像の感情分析},
 year = {2022}
}