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J-GLOBAL ID:201802218979254864   整理番号:18A0704256

畳み込みニューラルネットワークを用いた服飾画像に対するアノテーションの推定

著者 (4件):
資料名:
巻: 117  号: 468(AI2017 43-51)  ページ: 1-7  発行年: 2018年02月23日 
JST資料番号: S0532B  ISSN: 0913-5685  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
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ファッション業界では服飾に対して「ガーリー」「甘い」などの印象語を基に商品の開発・販売が行われている。こうした印象語は明確な定義がなく受け手により変わり得るものの,ファッション業界内では一定の共通認識がある。また,服飾から受ける印象には「無地」「花柄」といった外観的要素が大きな影響を及ぼしている。そこで,本研究では服飾からアノテーションを学習する方法の確立を目的として,畳み込みニューラルネットワークを用いて服飾画像に対するアノテーションの学習を行った。学習するのに必要なデータの作成からスタートし,印象語と外観的な要素をアノテーションとして付与した。畳み込みニューラルネットワークの構造の決定,損失関数の設計を行った。最後に複数の手法で実験し,その精度の比較,考察を行った。(著者抄録)
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分類 (2件):
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経営工学一般  ,  図形・画像処理一般 
引用文献 (10件):
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