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J-GLOBAL ID：202302278221558663   整理番号：23A3109374

街路全方位画像ビッグデータを用いた建物外観の主観的印象評価推定モデル

Estimation Model for Subjective Impression Evaluation of Building’s Exterior Appearance Using Big Data of Street Omnidirectional Image

著者 (4件)： 今出川祐亮 (東京工大) ,  沖拓弥 (東京工大) ,  小川芳樹 (東大) ,  ZHAO Chenbo (東大)
資料名： 人工知能学会全国大会論文集(Web)  (Proceedings of the Annual Conference of JSAI (Web))
巻： 37th  ページ： ROMBUNNO.4F3-GS-10-04(J-STAGE)  発行年： 2023年 
JST資料番号： U1701A  ISSN： 2758-7347  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 建物の外観は,建物そのものや街路景観の印象に影響を及ぼす重要な要素である.しかし,建物外観の印象を定量的に評価でき,かつ汎用性の高い手法はこれまでになく,デザインは設計者の感覚や経験に依存している面が大きかった.そこで本研究では,街路全方位画像ビッグデータから,建物外観画像を機械的に抽出し,これを用いた印象評価Webアンケート結果を学習させることで,建物外観の印象評価推定モデルを構築することを目的とした.ここでは,東京都大田区内で撮影された12種類(用途6種類×向き2種類)からなる計1,000枚の画像を用いて無作為に1万ペアを作成した.アンケートでは,20歳代から60歳代までの男女計16,722人(延べ10万人)に対して,前述の画像ペアを無作為に提示し,22個の印象評価項目についての評価を5段階で回答してもらった.この結果を,モデル(ConvNeXt[Liu et al.,2022]を特徴抽出器としたSiameseネットワーク)に学習させたところ,22個の評価項目の平均正解率は78.6%と,良好な精度が得られた.さらに,建物外観とモデルによる印象評価値の関係について基礎的な考察を行った.(著者抄録)

シソーラス用語： *画像 ,  *景観 ,  街路 ,  *評価 ,  データ ,  機械学習 ,  アンケート ,  構造物 ,  ビッグデータ ,  *街路景観 ,  深層学習
準シソーラス用語： アンケート調査 ,  *印象評価 ,  建物 ,  *全方位画像

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 街路 ,  全方位画像 ,  ビッグデータ ,  建物 ,  外観 ,  印象評価 ,  推定モデル