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J-GLOBAL ID：202202257524158082   整理番号：22A1653575

画像に対する感性指標構築とファインチューニングを用いた印象推定

著者 (4件)： 滝之弥 (岐阜大 工) ,  加藤邦人 (岐阜大 工) ,  寺田和憲 (岐阜大 工) ,  飛谷謙介 (長崎県大 情報システム)
資料名： 画像センシングシンポジウム講演資料集(Web)
巻： 28th  ページ： ROMBUNNO.SO3-08 (WEB ONLY)  発行年： 2022年06月08日 
JST資料番号： U2523A  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： ・本研究の目的は,人的,時間的な負荷を軽減し,画像の印象を評価するための,感性評価軸の構築。
・対象が象の評価データを収集し,それを因子分析して,感性評価軸を決定。
・主観評価実験は,ごく収集と評価データの収集だけであるため,従来方式より少ない負担で感性評価軸を決定できることを明確化。

シソーラス用語： *画像 ,  *感性 ,  *指標 ,  建設 ,  同調 ,  感情 ,  推定 ,  評価 ,  因子分析 ,  主観評価 ,  印象
準シソーラス用語： 構築 ,  チューニング

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  市場調査,広告  (KA06030H)

引用文献 (10件)：

• 飛谷謙介,松本達也,谿雄祐,藤井宏樹,長田典子, “素肌 の質感表現における印象と物理特性の関係性,映像情報メディア学会誌,” Vol.71, No.11, pp.259-268, 2017.
• 山田篤拓,橋本翔,長田典子, “レビューデータを用いた評価表現辞書に基づく印象の自動指標化 日本感性工学会論文誌 , ” Vol.17, pp.567-576, 2018.
• 鈴木秀通,飛谷謙介,橋本翔,山田篤拓,長田典子, “レビューテキストと画像を用いた機械学習によるプロダクトの感性指標構築, 精密工学会誌,” Vol.85, No.12, pp.1143-1150,2019.
• Krizhevsky, A., Sutskever, I., and Hinton,G.E., “Imagenet classification with deep convolutional neural networks.,”Advances in neural information processing systems,25,1097-1105., 2012.
• He, Kaiming, et al., “Deep Residual Learning for Image Recognition,”arXiv:1512.03385v1,2015.

タイトルに関連する用語 (5件)： 感性 ,  指標 ,  構築 ,  印象 ,  推定