研究シーズ

Research Seeds

人の感性の学習技術

研究者:加藤 邦人

キーワード
深層学習、感性指標、感性工学、視覚的な感性品質向上

岐阜大学工学部電気電子・情報工学科

加藤 邦人

人の感性をAIに学習させる研究を行っています。感性という非常に曖昧なものをAIに持たせることに成功しました。

最近の研究テーマ

✦ コンピュータビジョン、画像認識の基礎理論と産業応用
✦ 深層学習
✦ 画像認識、物体検出、追跡、行動認識、異常検知
✦ 感性情報処理

研究概要

ネットショッピングやデリバリーサイト、そして写真SNSの普及により、商品の画像やその情報は購買動機として重要性がますます高まっています。商品の画像から人が受ける印象として感性的な価値に注目し、画像の印象を評価するための感性的指標として感性の評価軸を構築しました。また、構築した評価軸に対する画像の評価値を、深層学習を用いて学習、推測を行いました。弁当画像を対象とした事例では、人が弁当の画像から受ける印象値を推定する深層学習モデルを構築しました。まず画像から受ける印象語をアンケートにより収集し、収集した語句から弁当に対する評価項目を構築しました。構築した弁当画像に対する各評価軸の評価値をアンケートにより収集し、収集した各弁当画像に対する評価値を深層学習モデルに学習させることが可能になりました。

 

 

産業界へのアピールポイント

  • 商品の視覚的な価値の定量化
  • 商品に対する感性指標構築
  • 商品画像から消費者が受ける印象を推定

実用化例・活用例

  • 商品の視覚的な感性品質の向上
  • 商品の視覚的な評価軸の推定
  • 商品の視覚的な評価値の推定・比較

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