従来の研究で，感性クエリによる柄検索システムの実装を行いました（詳細は「CNNのスタイル特徴と感性指標に基づく柄検索システム」を参照）．しかし，あらかじめ用意されている柄の中から選ばなければならず，真のパーソナライズとは言い難いという課題がありました．そこで本研究では，より一人ひとりのイメージに合わせたオリジナルな柄を生成する枠組みへと拡張させます．本手法では，定量化した感性的質感（テクスチャから喚起される印象）と画像から抽出したスタイル特徴との関係性をモデル化し，得られたモデルに基づき感性的質感に寄与する特徴量を変化させ画像を生成します．未知柄を用いて効果検証実験を行った結果，生成画像から喚起される感性的質感が元画像と比較し全体として有意に向上したことを確認しました．

Publications

寸田菜月・谷伊織・飛谷謙介・竹本敦・谿雄祐・長田典子・森田修史 (2020). Neural Style Featureを用いた感性モデルに基づくテクスチャ生成, ビジョン技術の実利用ワークショップ (ViEW2020) 講演論文集, 328-333. [PDF]

寸田菜月・谷伊織・飛谷謙介・竹本敦・谿雄祐・長田典子・森田修史 (2020) Neural Style Featureを用いた感性モデルに基づく質感表現, 信学技報, 120(160), 38-43. [PDF] 電子情報通信学会メディアエクスペリエンス・バーチャル環境基礎研究会MVE賞.