伝統的工芸品評価における特徴量の作品特徴別有効DNN構造の検討

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2023-09-18
• タイトル: 伝統的工芸品評価における特徴量の作品特徴別有効DNN構造の検討
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Comparison of Effective DNN Structures Using Grid-segmented Image Features in Traditional Craft Grading Based on Traditional Craft Characteristics
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: データ分析手法
• 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: 工学院大学情報学部
• 著者所属: 関西大学大学院総合情報学研究科
• 著者所属: 名古屋大学数理・データ科学教育研究センター
• 著者所属: 名古屋大学大学院情報学研究科
• 著者名: 深澤, 菜月; 吉田, 直人; 米澤, 朋子; 間瀬, 健二; 榎堀, 優
• 著者名(英): Natsuki, Fukasawa; Naoto, Yoshida; Tomoko, Yonezawa; Kenji, Mase; Yu, Enokibori
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 一つ一つ職人の手で作られた伝統的工芸品には，機械で大量生産された製品とは異なる持ち味や良さがある．その一方で，魅力の感じ方は個々人に依存し，その判断機序などは明らかになっていない．そこで我々は，伝統的工芸品に対する魅力の感じ方を様々な角度から明らかにするべく研究を進めている．本研究ではその端緒として，作り手による品質の段階評価値の再現について検討した．データセットとして，京都の伝統的工芸品である朝日焼の焼き物，および，中川木工芸の木組み細工について，24 方向から撮影した画像と，作り手による段階評価値を収集した．本稿では，すでに報告した画像の特徴量を縦横方向に分割し統合する深層学習識別機を用いた手法に加え，工芸品画像の余白部分を取り除いた場合，分割後の特徴量に LSTM を適用した場合について検討した結果を報告する．実験の結果，朝日焼の焼き物では余白削除の有無は精度にほぼ影響せず，中川木工芸の木組み細工では余白を削除しないほうがより高い精度が得られた．また，朝日焼の焼き物では LSTM を適用した際に macro-f1 値が高くなり，中川木工芸の木組み細工では LSTM を適用しないほうがより高い精度が得らえた．これらの結果から，工芸品の特徴ごとに有効な手法は異なり，識別器を構築する際は工芸品の特徴を考慮する必要があると考えられる．
• 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: AA1271737X
• 書誌情報: 研究報告高齢社会デザイン（ASD）; 巻 2023-ASD-27, 号 17, p. 1-7, 発行日 2023-09-18
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2189-4450
• 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