@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00240583,
 author = {井手, 海翔 and 安納, 爽響 and 坪内, 孝太 and 下坂, 正倫},
 issue = {8},
 month = {Nov},
 note = {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．},
 title = {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},
 year = {2024}
}