マルチタスク学習を用いたスーツスタイルにおける印象推定モデル
従来の研究では,様々なプロダクトの印象推定モデルが構築されてきた.しかし,これらの多くは”派手な”や”上品な”といった印象毎にモデルを構築しており,計算コストが大きすぎるという課題がありました.そこで本研究では,スーツスタイツを対象とし,マルチタスク学習を用いることで複数の印象を同時に学習・推定するモデルを構築します.まず,①スーツスタイルの画像を収集する.次に,②心理実験を行いスーツスタイルの印象を定量化する.最後に,③マルチタスク学習を用いて印象推定モデルを構築する.その結果,従来の印象毎にモデル化する手法と精度にほとんど差はなく,計算コストを大幅に削減できることを確認した.
Publications
Shinkai K, Tani I, Tobitani K, Toga M, Nagata N (2022) Impression estimation model for suit styles using CNN features. International Workshop on Frontiers of Computer Vision (IW-FCV2022), PS1-5 [PDF]
新海公章, 谷伊織, 飛谷謙介, 都賀美有紀, 長田典子 (2022) CNN特徴量を用いたスーツスタイルにおける印象推定モデルの構築. 信学技報, 121(423), MVE2021-98, 312-317 [PDF]