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]