服飾画像に対する印象推定のためのデータセットの構築

情報処理学会

書誌事項

タイトル別名
  • Construct Dataset for Impression Estimation of Clothing Image

説明

ファッション業界では感性が重要な地位を占めており，「かわいい」「ガーリー」といった感性を基に商品の開発や販売に関わる判断が下される．しかし，服飾に対する印象は受け手により変わり得るため，定量的な分析が出来ない．このため，人の印象を定量的に評価するシステムのニーズがある． 本研究では，アノテーションのコストを一定としたときに画像枚数と一枚にタグ付けする人数を変化させ，深層学習を用いた推定結果を比較することで，印象を推定するためのデータセットの構築方法を検討した．

In the fashion industry, based on impression such as "girly" or "cute" , development and sale of goods are carried out. However, the impression vary depending on the recipient, there is a need for a system to quantitatively evaluate the impression of people. In this study, we change the number of images and the number of people who tag each image when the cost of annotation is constant, and compare the estimation results using deep learning. Based on these results, we examined how to construct a data set for estimating impressions.

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