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J-GLOBAL ID：202002260728375068   整理番号：20A2630081

局所的に獲得した街路景観画像とオーディオクリップを用いた時空間的都市環境における都市環境の人間の知覚の予測【JST・京大機械翻訳】

Predicting human perception of the urban environment in a spatiotemporal urban setting using locally acquired street view images and audio clips

著者 (3件)： Verma Deepank (Centre for Urban Science and Engineering, Indian Institute of Technology Bombay, Mumbai, India) ,  Jana Arnab (Centre for Urban Science and Engineering, Indian Institute of Technology Bombay, Mumbai, India) ,  Ramamritham Krithi (Department of Computer Science and Engineering, Indian Institute of Technology Bombay, Mumbai, India)
資料名： Building and Environment  (Building and Environment)
巻： 186  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： C0858A  ISSN： 0360-1323  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,混合利用都市環境における視覚および聴覚景観の人々の認識を調査した。オーディオ記録とカメラセットアップの支援により,局所街路の日中の異なる間隔で一連のオーディオと視覚データを集めた。収集したオーディオおよび視覚データセットからの高レベルおよび低レベル特徴を,カスタム深層学習(DL)モデルおよび他の標準アルゴリズムの助けを借りて捉えた。収集したデータを,ヒト被験者(n=73)を含む知覚調査に使用した。個々の知覚の評価を,それぞれ8と6の聴覚と視覚の知覚属性の助けを借りて行った。次に,調査からの結果を,アルゴリズムから抽出した特徴に関して研究した。最後に,10km長の街路を,時空間街路レベル視覚および聴覚データを収集する研究領域内で選択した。統計解析と機械学習モデリングを調査データセットで実施し,選択した街路におけるオーディオと視覚シーンの人間知覚を予測した。結果は,個々の認識に関連する特定のオーディオと視覚の特徴を理解するのに役立った。さらに,これらの関係は予測モデルを作成するために利用され,時空間視覚および聴覚知覚マップの作成に役立つ。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  カメラ ,  視覚 ,  聴覚 ,  ヒト ,  *オーディオ機器 ,  機械学習 ,  *都市環境 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 被験者 ,  *街路景観 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 環境認識 ,  街路景観 ,  深層学習 ,  オーディオ分類 ,  知覚マッピング

分類 (1件)： 建築環境一般  (RB02010T)

タイトルに関連する用語 (8件)： 獲得 ,  街路景観 ,  オーディオ ,  クリップ ,  時空間 ,  都市環境 ,  人間の知覚 ,  予測