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J-GLOBAL ID：202002264731626741   整理番号：20A1193052

スタイル特徴を利用したDNNによる印象推定に寄与する画像領域の可視化

著者 (5件)： 大萩優哉 ,  飛谷謙介 ,  谷伊織 ,  橋本翔 ,  長田典子
資料名： ViEWビジョン技術の実利用ワークショップ講演論文集(CD-ROM)  (ViEW講演論文集(CD-ROM))
巻： 2019  ページ： ROMBUNNO.OS2-H6(IS1-B15)  発行年： 2019年11月25日 
JST資料番号： L4705C  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： 本研究では,画像の印象評価において生じる「個人のばらつき」を包含した高度な印象推定モデルを構築することを目的とする.まず,画像と印象との関係性をモデル化するため,画像から抽出したスタイル特徴と,離散確率分布で表現された印象値を学習し,印象推定を行うCNNを構築する.その後,学習モデルへの寄与の度合いを可視化する手法(Grad-CAM)を利用して,構築したCNNにおいて印象に寄与する画像領域を可視化した.その結果,評価傾向の異なるサンプル間では,印象に寄与する画像領域が異なることが確認された.これにより印象評価における個人のばらつきを空間的に説明できる可能性を示した.(著者抄録)

シソーラス用語： *外観検査 ,  *製品検査 ,  *画像処理システム ,  評価試験 ,  *ニューラルネットワーク ,  *機械学習 ,  可視化 ,  分散【variance】 ,  個人
準シソーラス用語： *DNN ,  ばらつき ,  *畳込みニューラルネットワーク

分類 (4件)： 品質検査  (KB04020L) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： スタイル ,  印象 ,  推定 ,  画像領域 ,  可視化