場面のラベル付けとXAIによるCM好感度の分析

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2023-02-23
• タイトル: 場面のラベル付けとXAIによるCM好感度の分析
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Analysis of TV commercial favorability by scene labeling and XAI
• 言語: jpn
• 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: 金沢工業大学工学研究科情報工学専攻
• 著者所属: 金沢工業大学工学研究科情報工学専攻
• 著者所属: 株式会社東京企画CM総合研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Information and Computer Engineering, Graduate School of Engineering, Kanazawa Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Information and Computer Engineering, Graduate School of Engineering, Kanazawa Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): CM Soken Consulting, TOKYO KIKAKU CO.,Ltd.
• 著者名: 福寄, 幹太; 松井, くにお; 辰元, 晃
• 著者名(英): Kanta, Fukuyori; Kunio, Matsui; Koh, Tatsumoto
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: テレビを通じて企業やその商品を宣伝する CM は，毎年 6 兆円という多額の費用が投じられて制作される．しかし，どのような CM であれば視聴者からの好感を得られるかというのは，ビッグデータ社会の今日でも未だに解明されていない問題となっている．そこで，本研究ではどのような物体や動作が映る場面が好感度に起因しているかを分析していく．方法としては，CM に対してカット点検出による場面分割を行い，その分割した場面へ開発した動画広告に特化した物体検出と動作認識モデルを用いてラベル付けを行う．そのラベル結果と好感度データから XAI で分析し，CM 制作に有益となる情報を提供するものである．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: A large amount of money (6 trillion yen) is spent every year to produce TV commercials that advertise companies and their products. However, the question of what kind of commercials will gain the viewers' favorable impression is still an unresolved issue, even in today's big data society. Therefore, in this study, we will analyze what kind of objects and actions are attributed to the likability of commercials. The method used in this study is to divide commercials into scenes based on cut-point detection, and to label the divided scenes using an object detection and motion recognition model developed specifically for video advertisements. The labeling results and liking data are then analyzed using XAI to provide information that is useful for commercial production.
• 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: AA11131797
• 書誌情報: 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）; 巻 2023-CVIM-233, 号 83, p. 1-6, 発行日 2023-02-23
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8701
• 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