【研究領域課題番号】18K11512 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

感性的質感 / 機械学習 / 画像生成 / テクスチャ / CNN / ビッグデータ

【研究成果の概要】

本研究では，テクスチャを対象とし，所望の視覚に関する感性的質感を有する画像生成手法を提案した．はじめに，(1) 主観評価実験を行い，感性的質感の定量化を行った．次に，(2) 事前学習済みの VGG19 を用いてスタイル特徴を抽出した．その後，(3) 定量化された感性的質感と抽出したスタイル特徴との関係性を定式化することで感性評価モデルを構築した．最後に，(4) 得られたモデルに基づき，所望の感性的質感を誇張した際のスタイル特徴を算出し，最適化を行うことで画像を生成した．更に，効果検証実験により生成画像の感性的質感が元画像と比較し有意に向上したことを確認し，本手法の有効性を示した．

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2018-04-01 - 2022-03-31

【配分額】4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)