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類 似 画 像 マ ッ チ ン グ に よ る
器 へ の 印 象 付 与 手 法 の 妥 当 性 検 証
関 西 大 学
高 橋 り さ 高 橋 知 奈 松 下 光 範
1
背景
a
2
料理を美味しそうに⾒せるにはどんな器に盛り付けるかも重要
・店頭で器を購⼊する際
・家庭で所持している器の中から,料理に合うものを選択する際
しかし,実際に料理を乗せてみるまでどのような印象になるかわからない
など,器を選択する機会が多くある
1/31
3
料理を美味しそうに⾒せるにはどんな器に盛り付けるかも重要
・店頭で器を購⼊する際
・家庭で所持している器の中から,料理に合うものを選択する際
しかし,実際に料理を乗せてみるまでどのような印象になるかわからない
⽀ 援
など,器を選択する機会が多くある
背景
a
2/31
印象を軸とした器推薦
⾷事の⽂脈に沿った印象を持つ器を推薦する
しかし,器がどのような印象を持つかはあらかじめ明らかになっていない
・友⼈を呼んで気軽にパーティしたい ‥カジュアルな器
・ナポリタンを映えさせたい ‥レトロな器
・表参道でレストランを開きたい ‥モダンな器
⇨「器の印象」を器に付与したい
3/31
飲食店の内観に対する口コミ評価を利用
・器の印象に⾔及したソースは限られている
・しかし,飲⾷店の内観や外観の印象のソースなら
グルメサイトの⼝コミ情報がある
https://tabelog.com
⾷ べ ロ グ :
「‥レトロな雰囲気で
料理も美味しかったです」
「‥シックで⾼級感のある店内でした」
4/31
6
店の内観・外観と器には同⼀の印象が現れていることが多い
カジュアルな内観・器 レトロな内観・器
⼝コミ情報を⽤い
“店の内観の印象”を“その店で利⽤される器”に付与する
飲食店の内観に対する口コミ評価を利用 5/31
グルメサイト上で,店の内観や雰囲気に対する印象評価を
⼝コミに含む店舗から料理画像を収集
印象付与済み器データセットの作成
“レトロ”データセット
・・・
飲⾷店A
レトロな雰囲気のお店でした
飲⾷店B
たまたまレトロ喫茶店を発⾒
・・・
6/31
データセットを用いた器への印象付与
8
レトロ
・・・
モダン
・・・
カジュア
・「新たに印象を付与したい器(=クエリ)」との類似度を
データセットの全ての器に対し算出
・算出された類似度が⾼かった器に紐づいている印象を付与
類似度算出
7/31
データセットを用いた器への印象付与
9
レトロ
・・・
モダン
・・・
カジュア
・「新たに印象を付与したい器(=クエリ)」との類似度を
データセットの全ての器に対し算出
・算出された類似度が⾼かった器に紐づいている印象を付与
8/31
レトロを付与
(妥当性が⽰唆された)
・印象のキーワードは料理の盛り付け指南書[12]を元に決定
補⾜
・カジュアル ・落ち着いた
・レトロ ・涼しげ
・モダン ・シック
計1200件
・「丸い形」かつ「平⽫」に限定
[12]まちやまちほ: 料理が美味しくなる美しい盛りつけのア イディア, 朝⽇新聞出版 (2022)
9/31
・類似度算出:Imgsim*1
・画像の知覚ハッシュを計算するライブラリ
・異なる画像の特徴ベクトル間の距離を計算
(値が⼩さいほど距離が近い=類似している)
補⾜
・類似度算出にあたり,収集した料理画像を「器部分のみ」に
・料理・器・テーブルに領域分割(Oneformer[3])
器部分を切り抜き
・640×480pxにリサイズ
[3] Jain, J., Li, J., Chiu, M. T., Hassani, A., Orlov, N. and Shi, H.: Oneformer: One Transformer to Rule Universal Image Segmentation,
Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pat- tern Recognition, pp. 2989‒2998 (2023).
*1 https://github.com/chenmingxiang110/AugNet(2024/1/30 確認)
10/31
データセットを⽤いた器への印象付与
12
レトロ
・・・
モダン
・・・
カジュア
この⼿法で「器に印象を付与」することが可能に
11/31
データセットを⽤いた器への印象付与
13
レトロ
・・・
モダン
・・・
カジュア
この⼿法で「器に印象を付与」することが可能に
計算機が「似ている」としている器は
⼈の⽬から⾒ても似ているのか?
R Q
12/31
・将来的な器推薦の実⽤では「計算機によって推薦された器」と
「⼿元(家庭,店頭)にある器」を対応付ける場⾯が想定される
代替可能
代替不可能
「⼈の⽬から⾒ても似ているか」が重要
システムによって推薦された器
・代替可能な(=可換性のある)類似した器が,提案⼿法によって
検出できてたのかを確かめるという意味でも,検証の意義がある
13/31
実験:計算機と人で類似度評価は一致するか
「クエリとの類似度評価が何番⽬に⾼かったか」に着⽬
⾼ 類似度評価 低
計
算
機
⼈
クエリ
⇨計算機と⼈で⼀致すれば,提案⼿法の妥当性が⽰される
14/31
実 験 準 備
・2件のクエリA,クエリB(楽天市場より収集)に対し
データセットの器1200件との類似度を算出
・類似度の上位群のうち,1位,5位,10位,15位の器を使⽤
1位 5位 10位 15位
15/31
実験手続き
・Yahoo!クラウドソーシング* 3 を使⽤(200名)
Q.2つの器は類似していると思いますか?
類似していない 類似している
1 2 3 4 5
クエリ
類似度がn番⽬に⾼い
と算出された器
・実験協⼒者はクエリと類似画像を⽐較し,類似度を5段階評価
⇨回答された値(1~5)の平均を算出
*3 https://crowdsourcing.yahoo.co.jp/ (2024/1/30 確認)
16/31
計
算
機
⼈
クエリA
(a) (b) (c) (d)
(d) 3.34 (c) 3.30 (a) 3.02 (b) 2.88
実験結果 -クエリA-
計算機と⼈で順位が不⼀致
⾼ 類似度評価 低
17/31
計
算
機
⼈
クエリB
(e) (f) (g) (h)
(g) 2.60 (e) 2.44 (h) 1.70 (f) 1.60
計算機と⼈で順位が不⼀致
⾼ 類似度評価 低
実験結果 -クエリB- 18/31
評価が計算機と異なった理由として考えられること①
⽋損の有無
料理が載っている画像を切り抜いているため中⼼部分が⽋損
⇒類似度の算出に影響が出た可能性
クエリ データセット
19/31
実験に使⽤した器が類似度上位に偏っていた
1位 1200位
15位
今回
1位 1200位
展望
上位群の中ではなく,全体での⾼スコア,低スコアの器を⽐較することで
評価の差がより顕著に現れると考えられる
評価が計算機と異なった理由として考えられること② 20/31
(g)
計算機と人で
評価が異なった
計算機と人で
評価は近かった
分散:1.16 分散:0.64
分散が⼤きい=評価のばらつきが⼤きい
⇒器のどんな特徴を⾒て“似ている-似ていない”と
判断しているかが⼈によって異なる可能性
評価が計算機と異なった理由として考えられること③ 21/31
(h)
平均 1.78
平均 2.6
予備実験:類似度評価で考慮される器の観点
クエリA-(b)の組について
・類似度が⾼い(4ないし5)と評価した群(⾼評価群)
・類似度が低い(1ないし2)と評価した群(低評価群)
に被験者を⼤別
⇨⼆つの群が器のどの観点を総合評価に繋げているのか
を明らかにする
22/31
実験協⼒者は観点(⾊,模様,形状,材質)ごとに類似度を5段階評価
類似していない 類似している
1 2 3 4 5
実験手続き
計算機と人で
評価に差があった
クエリA (b)
⇨それぞれの群で回答された値(1~5)の平均を算出
Q.⾊の観点から⾒て2つの器は類似していると思いますか?
23/31
類
似
度
評
価
⾊ 模様 形状 材質
0
1.0
2.0
3.0
4.0
実験結果: 高評価群
5.0
総合評価での平均
4.07
24/31
類
似
度
評
価
⾊ 模様 形状 材質
0
1.0
2.0
3.0
4.0
5.0
総合評価での平均
4.07
「⾊」が総合評価に特に影響している可能性
実験結果: 高評価群 25/31
類
似
度
評
価
⾊ 模様 形状 材質
0
1.0
2.0
3.0
4.0
5.0
総合評価での
平均
1.68
実験結果: 低評価群 26/31
類
似
度
評
価
⾊ 模様 形状 材質
0
1.0
2.0
3.0
4.0
5.0
総合評価での
平均
1.68
「模様」が総合評価に特に影響している可能性
実験結果: 低評価群 27/31
類
似
度
評
価
⾊ 模様 形状 材質
考察
⾼評価群と低評価群で,評価の傾向はおおよそ同じ
:⾼評価群
:低評価群
28/31
類
似
度
評
価
⾊ 模様 形状 材質
考察
それでも総合評価が異なるのは,最終的に類似度を判断する際
重要視する観点が異なるためだと考えられる
:⾼評価群
:低評価群
29/31
それでも総合評価が異なるのは,最終的に類似度を判断する際
重要視する観点が異なるためだと考えられる
:⾼評価群
:低評価群
類
似
度
評
価
⾊ 模様 形状 材質
考察
器を推薦する際,ユーザが重要視する類似度評価観点の
重みづけをすることを検討
30/31
まとめ
背景: ⾷事の⽂脈に沿った印象の器を推薦したい
先⾏研究:
課題:
器に印象を付与したデータセット作成
類似した器にも同様の印象を付与
実験:
結果:
計算機によってマッチングした器が
⼈の⽬から⾒ても類似しているのか不明
算出された類似度が⾼い器の組に対し⼈が類似度評価
⼈の評価が計算機と異なった
類似度算出⼿法の⾒直しを検討する必要
31/31
類似度評価の際に着⽬する器の観点が
⼈によって異なることが原因である可能性が⽰唆された
予備実験:
類似度算出⼿法の決定
Imgsim ・異なる画像の特徴ベクトル間の距離を計算
・画像をRGBからHSVに変換している
⼆つのアルゴリズムを⽐較
sift特徴量 ・特徴点(画像のエッジと輝度の勾配)と
特徴量(⾊の出現率)の抽出
・拡⼤・縮⼩,回転,照明変化に強い
任意で選定したクエリの器画像1件・料理画像100件に対し
切り抜き処理を⾏い,⼆つのアルゴリズムを⽤いて類似度算出
クエリ画像 類似度上位5件
類似度算出⼿法の決定
任意で選定したクエリの器画像1件・料理画像100件に対し
切り抜き処理を⾏い,⼆つのアルゴリズムを⽤いて類似度算出
クエリ画像 類似度上位5件
類似度算出⼿法の決定
ク エ リ の 特 徴 で あ る
「 ⽩ ⾊ を ベ ー ス に 茶 ⾊ の 模 様 で の 縁 取 り 」
の 器 が 多 く み ら れ る → imgsimを採⽤

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