商品写真から受ける印象と画像特徴の関係のモデル化
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概要
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近年 Web ショッピングの普及に伴い,一般のユーザが Web 上で商品写真を目にする機会が大きく増加している.しかし,Web ショッピング上に存在する商品の数は膨大であり,ユーザが自分の嗜好に合った商品を負担なく探すことを可能にする技術が求められている.これを実現するためには,ユーザ固有の判断基準と商品写真の持つ物理的な特徴との間の関係を数理的に記述し,未知の写真から受ける印象を推定する必要がある.そこで本研究では,商品写真を評価する際に重視される特徴と写真から受ける印象を表す言葉を結び付け,ランダムフォレストを用いた機械学習を行うことでユーザ個々人の判断基準のモデル化を行った.抽出する特徴は,人間の視覚特性に基づき,色,質感,形状を採用した.評価実験として,300 枚の商品写真を対象に受ける印象の推定を行い,推定精度の検証を行った.その結果,本研究での提案手法は,先行研究で用いられた特徴量を使用した場合と比較して高い推定精度を得ることが出来た.
- 2013-03-06
著者
-
加藤 俊一
中央大学理工学部
-
谷口 行信
日本電信電話株式会社NTTサイバーソリューション研究所
-
加藤 俊一
電子技術総合研究所
-
谷口 行信
日本電信電話株式会社nttサイバースペース研究所
-
数藤 恭子
Nttアイティ 画像事業部
-
数藤 恭子
Ntt東日本関東病院 リハビリテーション科
-
加藤 俊一
中央大学・理工学部
-
加藤 俊一
工業技術院電子技術総合研究所
-
谷口 行信
日本電信電話(株)nttサイバーソリューション研究所
-
数藤 恭子
NTTメディアインテリジェンス研究所
-
谷口 行信
NTTメディアインテリジェンス研究所
-
丹羽 志門
中央大学理工学部
-
青山 祥貴
中央大学大学院理工学研究科
-
谷口 行信
NTTメディアインテリジェンス研究所画像メディアプロジェクト
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