@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00090552,
 author = {丹羽, 志門 and 青山, 祥貴 and 数藤, 恭子 and 谷口, 行信 and 加藤, 俊一 and Shimon, Niwa and Yoshiki, Aoyama and Kyoko, Sudo and Yukinobu, Taniguchi and Toshikazu, Kato},
 issue = {24},
 month = {Mar},
 note = {近年 Web ショッピングの普及に伴い，一般のユーザが Web 上で商品写真を目にする機会が大きく増加している．しかし，Web ショッピング上に存在する商品の数は膨大であり，ユーザが自分の嗜好に合った商品を負担なく探すことを可能にする技術が求められている．これを実現するためには，ユーザ固有の判断基準と商品写真の持つ物理的な特徴との間の関係を数理的に記述し，未知の写真から受ける印象を推定する必要がある．そこで本研究では，商品写真を評価する際に重視される特徴と写真から受ける印象を表す言葉を結び付け，ランダムフォレストを用いた機械学習を行うことでユーザ個々人の判断基準のモデル化を行った．抽出する特徴は，人間の視覚特性に基づき，色，質感，形状を採用した．評価実験として，300 枚の商品写真を対象に受ける印象の推定を行い，推定精度の検証を行った．その結果，本研究での提案手法は，先行研究で用いられた特徴量を使用した場合と比較して高い推定精度を得ることが出来た．, In recent years, consumers have an opportunity to see the commodities on the Web frequently. However, There are enormous amount of commodities on the Web. Therefor, consumers feel heavy burden to find the commodities suited their tastes. To solve this problem, it is necessary to estimate the visual impression of commodities by modeling the relationship between visual impression of them and their graphical features individually. In this study, we combined graphical features with words expressing the impression by the machine learning using Random Forest. The color, shape and sense of material are extracted as graphical features based on human visual characteristics. We evaluated proposed method on the database of 300 shoes photographs. As a result, the proposed method obtained the high estimation accuracy compared with the previous study.},
 title = {商品写真から受ける印象と画像特徴の関係のモデル化},
 year = {2013}
}