画像解析における印象の共通特性と個人的差異を明らかにするオントロジー概念階層を用いたアノテーション手法の検討

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2024-06-13
• タイトル: 画像解析における印象の共通特性と個人的差異を明らかにするオントロジー概念階層を用いたアノテーション手法の検討
• タイトル / 言語: en
• タイトル: An Ontology-Based Hierarchy to Analyze a Common Impression and Individual Differences in Natural Language Descriptions in Image Annotation Analyses
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: ニューロコンピューティング1
• 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: 九州工業大学大学院生命体工学研究科
• 著者所属: 九州工業大学大学院生命体工学研究科
• 著者所属: 公立小松大学
• 著者所属: 情報通信研究機構未来ICT研究所脳情報通信融合研究センター
• 著者所属: 九州工業大学大学院生命体工学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Life Science and Systems Enginering, Kyushu Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Life Science and Systems Enginering, Kyushu Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Komatsu University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Advanced ICT Research Institute, Center for Information and Nerural Networks (CinNet), National Institute of Information and Communications Technology (NICT)
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Life Science and Systems Enginering, Kyushu Institute of Technology
• 著者名: 柴田, 宏誠; 鴛海, 航; 藤原, 正幸; 西田, 知史; 我妻, 広明
• 著者名(英): Kosei, Shibata; Wataru, Oshiumi; Masayuki, Fujiwara; Satoshi, Nishida; Hiroaki, Wagatsuma
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 認知科学の観点から，画像注釈分析は人間がシーンをどのように感じるかを再現するツールとして重要である．このような物語の記述は，脳の信号と比較するために使用され，脳信号デコーダーの構築や，脳活動からの人間の知覚の逆推定に役立つ．一般的なベクトル化技術は，単語埋め込みとベクトル空間モデルに基づいており，共通の特性を抽出するのに役立つが，個人差に関しては不十分である．本研究では，文中の共通の特性と個人差を明確にするためのオントロジーベースの方法を提案し，この手法を 600 の映画シーンと各シーンの複数の被験者による人間の注釈により行われたコンピュータ実験で検証した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In the cognitive science viewpoint, image annotation analyses are considerable as a tool to reproduce how humans feel for a scene. Such narrative descriptions can be used and vectorized to compare with brain signals, which is beneficial to build a brain signal decoder, or an inverse estimation of a human perception from its brain activity. Popular vectorization techniques are based on word embedding and vector space models, which works for an extraction of common properties, while they are insufficient for individual differences, due to being probabilistically minority. In the present study, we proposed an ontology-based method to clarify the common property and individual differences in sentences and validated the function in the computer experiment with six hundreds movie scene and human annotations of multiple subjects for each scene.
• 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 2024-MPS-148, 号 33, p. 1-7, 発行日 2024-06-13
• 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