深層学習によるインスタグラム画像からの流行抽出-新しい流行の検出をめざして-

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2023-03-02
• タイトル: 深層学習によるインスタグラム画像からの流行抽出-新しい流行の検出をめざして-
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Trend extraction from Instagram images by deep learning -Aim to detect new trends-
• 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: 奈良女子大学
• 著者所属: 奈良女子大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Women's University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Women's University
• 著者名: 伊東, 果穂; 松本, 尚
• 著者名(英): Kaho, Ito; Takashi, Matsumoto
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，深層学習によるデータ分析・予測が進んでいる．SNS 上の文字情報や写真から多くの情報を得ることができ，それらの価値はとても高く，企業のマーケティングツールとしても使用されている．我々は写真投稿サイトに注目し，Instagram 上の画像には投稿者の嗜好が反映されていると考え，深層学習により投稿写真を分析することで世の中の流行を割り出せると考えた．我々の研究室内における先行研究では，流行抽出対象をパフェと定め，深層学習によりそれらの分類を行った．分類方法は，まず分類すべき種類をあらかじめ分析者が設定しておき，その中でクラス分類を行うというものであった．この方式の大きな欠点としては，設定した種類以外のパフェ画像であっても，設定された種類のどれかに必ず分類されてしまうことである．流行抽出において，新たな流行を捉えることは非常に重要であるため，本欠点は克服しなければならない課題であると考えた．本研究では，設定種類外のパフェをその他と分類すること（=新種発見）を目的とし，2 つのアプローチを行った．1 つ目は，認識率の調整や調査を行い，設定した種類とその他に振り分けるための境界値を定める方法である．2 つ目は，パフェの内容物（果物などのトッピングや具）を深層学習により詳細に調査することで，設定種類の内容物の有無情報からその他を発見する方法である．結論として，前者の方法では有意な結果が得られず，後者の方法が有望であると考えている．パフェは既存の食べ物を多種多様に盛り付けたスイーツである．したがって，パフェの内容物を把握することで，より詳細に分類でき，また新種のパフェに対しても既存のパフェとの内容物の差を示すことができると考えている．
• 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: AN10505667
• 書誌情報: 研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）; 巻 2023-MPS-142, 号 11, p. 1-6, 発行日 2023-03-02
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8833
• 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