画像における主観的解釈の差のモデル化 : 画像データベースへの応用

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概要

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本研究では、主成分分析と重回帰分析によるオフィス空間画像における主観的解釈(形容詞)の推定法と提案した。この手法で、個人差はあるがおよそ80%の正答率を得ることができた。また、ユーザによって同じ画像の解釈が異なること、また、対象あるいはカテゴリーによって、解釈が変化することを示した。よって、画像におけるユーザの解釈を理解するアルゴリズムとして、任意の画像を、まず、自動的に対象カテゴリーに分類し、そして、そのカテゴリー内の主観的解釈を推定する平均あるいは個人モデルにより、形容詞のインデックスを自動的に張る仕組みを提案した。
一般社団法人情報処理学会の論文
2001-05-21

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