文献

J-GLOBAL ID：202002221489191850   整理番号：20A0760210

機械学習による特徴量を用いた顔画像選択支援システム

A Benchmark on Face Image Retrieval From Learning Attributes

著者 (3件)： 日比野友博 (北陸先端科学技術大学院大) ,  謝浩然 (北陸先端科学技術大学院大) ,  宮田一乘 (北陸先端科学技術大学院大)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2020  号： CG-177  ページ： Vol.2020-CG-177,No.6,1-7 (WEB ONLY)  発行年： 2020年03月10日 
JST資料番号： U0451A  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)

抄録/ポイント： 多数の画像の中から最も好ましいものを選び出すことは,その候補が大量である場合には選択者の負担になる.本研究では,販売されている3Dモデルを顔のイラスト画像から選ぶ状況を想定し,その選択を支援するシステムを開発した.機械学習によって全候補の特徴量を抽出した後,その特徴量を基に画像間の類似度を決定することにより,選択支援システムを作成した.システムは,ユーザがランダムな候補の中から選んだ初期候補または任意の画像を基に,特徴量が近い候補を呈示し,ユーザはまたその中から好ましい候補を選んでいく.実験の結果,ユーザが好みの画像を選択する手順を1ステップとして,おおよそ3ステップ以内で最終的な好みの絵を選択できるようになった.また,種類の推薦アルゴリズムを用意し,アンケート調査によってシステムの有用性および推薦アルゴリズムの妥当性を評価した.(著者抄録)

シソーラス用語： *顔画像 ,  機械学習 ,  選択 ,  計算機利用システム ,  類似性 ,  ユーザインタフェイス ,  *画像分析 ,  *特徴抽出 ,  主成分分析 ,  因数分解 ,  ニューラルネットワーク ,  アルゴリズム ,  システム評価 ,  アンケート ,  自己符号化器 ,  非負行列因子分解
準シソーラス用語： オートエンコーダ ,  支援システム ,  非負行列因数分解

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (20件)：

• Facebook wants to bring your entire body into virtual reality, 入手先 (https://edition.cnn.com/2019/05/01/tech/facebook-vr-avatar/index.html) (参照 2020-02-01).
• Smith, B., & Linden, G. (2017). Two decades of recommender systems at amazon. com. Ieee internet computing, 21(3), 12-18.
• Hsu, R. L., Abdel-Mottaleb, M., & Jain, A. K. (2002). Face detection in color images. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 24(5), 696-706.
• Lyons, M. J., Budynek, J., & Akamatsu, S. (1999). Automatic classification of single facial images. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 21(12),1357-1362.
• Xiao, T., Hong, J., & Ma, J. (2018). Elegant: Exchanging latent encodings with gan for transferring multiple face attributes. In Proceedings of the European conference on computer vision (ECCV) (pp. 168-184).

タイトルに関連する用語 (4件)： 機械学習 ,  特徴量 ,  顔画像 ,  支援システム