注目の検出に基づいた興味モデルの作成と絵画推薦(ヒューマンインタフェース基礎,<特集>インタラクション技術の原理と応用)
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概要
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協調フィルタリングではユーザの振舞いから興味モデルを推定し,他のユーザの興味モデルと比較し,興味モデルが類似したユーザが高い評価をした情報を推薦する.情報に対するユーザの評価の獲得は,評価を数値などで入力する方法が一般的であるが,それは本来必要ない活動となるためユーザの通常の行動から興味を推定する方法について研究が進められている.本稿では,絵画を対象とし,絵画のユーザの評価を暗黙的に獲得する方法として,ユーザの注目時の眼球運動に着目した方法を提案する.絵画などの美術作品注目時には,特有の眼球運動が現れることが知られており,これを考慮し,(1)注目状態を検出することで興味の発生を推定し,(2)注目対象を検出することで興味の対象を検出し,(3)注目時間を使って興味の度合いを算出することで,ユーザの興味モデルを作成し,協調フィルタリングによる視覚情報の推薦をする手法を実現している.さらに,絵画単位ではなく,部分領域単位で興味モデルを作成することで,ユーザの興味モデルをより詳細に反映し推薦することができると考え,部分領域単位の興味を獲得している.評価実験により,部分領域単位の興味モデルの作成が絵画単位の興味モデルによる推薦よりも有効であることを確認し,さらに暗黙的に評価を獲得する本手法が,明示的に評価を入力した場合と同程度の推薦を行うことができることを確認した.
- 2007-03-15
著者
-
平嶋 宗
広島大学大学院工学研究科
-
吉高 淳夫
北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
吉高 淳夫
広島大学大学院工学研究科
-
脇山 孝貴
広島大学大学院工学研究科
-
平嶋 宗
広島大学大学院 工学研究科
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