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アイテム
LLMによるシーン中の物体の形容記述を用いた景観画像の印象予測
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/240549
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/240549987c0617-2f52-48a5-8d10-97af09099fe7
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-HCI24210008.pdf (9.6 MB)
2026年11月11日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| 非会員：¥660, IPSJ:学会員：¥330, HCI:会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2024-11-11 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | LLMによるシーン中の物体の形容記述を用いた景観画像の印象予測 | |||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | AI | |||||||||||||
| 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 | ||||||||||||||
| 東京科学大学情報理工学院情報工学系 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 東京科学大学情報理工学院情報工学系 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| LINEヤフー株式会社 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 東京科学大学情報理工学院情報工学系 | ||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||
| en | ||||||||||||||
| School of Computing, Department of Computer Science, Institute of Science Tokyo | ||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||
| en | ||||||||||||||
| School of Computing, Department of Computer Science, Institute of Science Tokyo | ||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||
| en | ||||||||||||||
| LY Corporation | ||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||
| en | ||||||||||||||
| School of Computing, Department of Computer Science, Institute of Science Tokyo | ||||||||||||||
| 著者名 |
井手, 海翔
× 井手, 海翔
× 安納, 爽響
× 坪内, 孝太
× 下坂, 正倫
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| 論文抄録 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
| 内容記述 | 近年，都市景観画像に対して，人々が抱く印象を数値評価することが，都市開発や土地ブランディングに役立つとされ研究が進んでいる．既存研究では，景観画像のシーン全体をひとつの物体と仮定する，物体認識ベースの数値予測が中心であったが，シーン内の個々の物体を検出し，検出領域での画像特徴から数値を予測する手法へと進展している．この流れは，シーン全体をベースとする手法の場合，物体のクラスや局所的な特徴を捉えることが困難なために，印象の数値予測の性能が限定的であったことに起因する．一方，物体検出に特化した画像特徴は，景観の印象評価に直接関連性があるとは言いがたい．そこで本研究では，景観画像のシーン中の物体検出に加え，物体等シーン構成要素の形容に関する記述を積極的に活用し，印象予測精度の向上につながるモデルを提案する．その際，印象評価に有効な形容記述の模索の効率化のため，大規模言語モデル（Large Language Model; LLM）を活用する．クラウドソーシングで得た印象評価データセットを用いて，既存手法と提案手法の予測性能を比較することで，提案手法の有用性を示す． | |||||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||||
| 収録物識別子 | AA1221543X | |||||||||||||
| 書誌情報 |
研究報告ヒューマンコンピュータインタラクション（HCI） 巻 2024-HCI-210, 号 8, p. 1-8, 発行日 2024-11-11 |
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| ISSN | ||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8760 | |||||||||||||
| 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 | |||||||||||||
