著者

澤山 正貴 岡部 誠 西田 眞也 土橋 宜典

出版者

日本基礎心理学会

雑誌

基礎心理学研究 (ISSN:02877651)

巻号頁・発行日

pp.36.6, (Released:2017-09-20)

参考文献数

44

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This research note reviews experimental methods to elucidate the visual processing underlying material perception, and considers how to generate experimental stimuli of three-dimensional shapes for the experiments. For generation of a computer graphics image of a three-dimensional object, it has been widely known that its shape features can affect the material appearance of the object. However, it is not established how to systematically control the shape features to investigate the effect. Here we suggest to utilize texture synthesis algorithms. Specifically, we used a height map of a three-dimensional object as a source image, and synthesized a novel height map by using a texture synthesis algorithm. We tested three algorithms to generate the height maps; i) synthesis based on image statistics, ii) example-based synthesis, and iii) synthesis using a convolutional neural network. We discuss how effective the texture synthesis algorithms are to investigate the effect of the shape features on the material perception.

著者

澤山 正貴 岡部 誠 西田 眞也 土橋 宜典

出版者

日本基礎心理学会

雑誌

基礎心理学研究 (ISSN:02877651)

巻号頁・発行日

vol.36, no.1, pp.56-65, 2017-09-30 (Released:2017-12-07)

参考文献数

44

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This research note reviews experimental methods to elucidate the visual processing underlying material perception, and considers how to generate experimental stimuli of three-dimensional shapes for the experiments. For generation of a computer graphics image of a three-dimensional object, it has been widely known that its shape features can affect the material appearance of the object. However, it is not established how to systematically control the shape features to investigate the effect. Here we suggest to utilize texture synthesis algorithms. Specifically, we used a height map of a three-dimensional object as a source image, and synthesized a novel height map by using a texture synthesis algorithm. We tested three algorithms to generate the height maps; i) synthesis based on image statistics, ii) example-based synthesis, and iii) synthesis using a convolutional neural network. We discuss how effective the texture synthesis algorithms are to investigate the effect of the shape features on the material perception.

著者

山本 知大 水井 健太 岡部 誠 尾内 理紀夫

出版者

一般社団法人映像情報メディア学会

雑誌

映像情報メディア学会技術報告 (ISSN:13426893)

巻号頁・発行日

vol.34, no.54, pp.21-24, 2010-12-09

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本研究は, 入力された音楽に合わせてウェブ上の動画を自動的に切り貼りすることで, 音楽をあたかも演奏しているような動画を自動生成する手法を提案する.この手法を実現するための先駆けとして, 今回はバイオリンソロの演奏を想定し実装, 実験を行う.従来, 複数の動画を切り貼りして新しい動画を自動生成する手法は多数存在するが, 楽曲演奏と映像を, 音符単位の細かさで同期させて自動生成された動画はなかった.提案手法は, 入力音楽を適切な長さの断片に分割し, データベース内の動画を検索し各断片に割り当てることで動画を生成する.本手法によって, 音楽を聴覚だけでなく, 視覚的にも楽しむための支援を試みる.

著者

森下 沙耶 岡部 誠 尾内 理紀夫

出版者

一般社団法人映像情報メディア学会

雑誌

映像情報メディア学会技術報告 (ISSN:13426893)

巻号頁・発行日

vol.36, no.8, pp.119-122, 2012-02-11

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近年,CGやアニメーションを使用した映像作品を多く目にする.これら映像作品を作成するときの問題点の一つが効果音の付加である.既存のシステムでは,効果音を鳴らすタイミングを1回1回手動で指定したり,映像に合わせて音量や再生時間を調節したりする必要があるため,1つの動画作品を作り終えるまでに時間が掛かってしまう.そこで,効果音を鳴らすタイミングや音量・再生時間の調節を半自動的に行うことで,動画製作における作業時間を短縮する効果音付加支援システムを提案する.作成したシステムの概要とそれに用いた技術,既存システムを用いた場合との比較実験結果について報告する.

著者

尾内 理紀夫 岡部 誠

出版者

電気通信大学

雑誌

基盤研究(C)

巻号頁・発行日

2011

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効果音を対象とする無音動画の有音化の研究を行った。効果音を、繰り返し音、瞬間的な音、持続性のある音の三種類に分類し、瞬間的な音と持続性のある音について研究した。瞬間的な音はミリ秒単位で発音位置を調整し、動画内の物体の動きと効果音の発音タイミングを一致させる必要がある。そこで音付き動画から効果音の合成に使用する特徴量と音データを切り出し、動画と独立なオブジェクト化を図ることとし、瞬間的な音の貼り付け技術を確立した。爆発音など数ミリ秒から5秒程度持続する音は、広周波数帯域にわたり不規則に音成分が現れる。このため無音動画内の物体の動きに合わせて持続性のある効果音を低劣化で伸長させる技術を確立した。

著者

早川 豪 岡部 誠 尾内 理紀夫

雑誌

研究報告データベースシステム(DBS)

巻号頁・発行日

vol.2011, no.16, pp.1-4, 2011-10-27

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我々はソーシャルネットワークサービス (以下 SNS) 上の人間関係に着目し,SNS での友人の発言を解析してユーザにニュース記事を推薦する手法を提案する.解析には既存手法の様に TF-IDF を用いて興味・関心の強さを測ることに加え,友人それぞれに重要度を与えることで,よりパーソナライズした記事の推薦を可能にする.ユーザスタディでは,本手法を用いることでユーザ本人のみの発言からニュース記事を推薦した場合よりもクリック数が向上し,本手法がユーザにとってより興味・関心のある記事を推薦できることを実証した.We focus on human relations in a social network service, and propose a novel method to recommend news articles based on the analysis of microblogs of the user's friends. In addition to a conventional method that estimates user's interests using TF-IDF, our approach allows the user to specify an importance value to each friend, which enables the recommendation of more personalized articles. We perform a subjective user study to evaluate our method by measuring the number of recommended articles that each test user actually feels interested. We demonstrate that articles recommended by our method are more interesting to the user than articles recommended by just analyzing user's own microblogs.

著者

グェンファムタンタオ 岡部 誠 尾内 理紀夫 林 貴宏 西岡 悠平 竹中 孝真 森 正弥

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.52, no.1, pp.269-283, 2011-01-15

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本稿では,web上の大量のレビュー情報を要約する際の基盤技術として,単語を意味的カテゴリに分類するための手法,Bautextを提案し評価する.Bautextは弱教師付き手法であり,係り受け関係と相互情報量に基づいた名詞・名詞句のカテゴリ分類を行う.Bautextの特徴は以下の4つである.1)既存のブートストラッピング法等は,性能が多数のパラメータに依存するため,ユーザは良い分類精度を得るためのパラメータ設定を試行錯誤して見つける必要があった(小町ら,2010).一方,Bautextにおいてはユーザは多数のパラメータ設定をする必要がなく,少数の種語を与え,各カテゴリと単語の関連度(配属スコア)を計算することにより,漸次種語を増加させ,分類を自動化させている.2)既存のブートストラッピング法では,反復ごとに多数のカテゴリが1つの単語を獲得しようとするときに再度評価のステップがあった.一方,Bautextにおいては,各カテゴリが独立な特徴語集合を持ち,それをもとに各カテゴリへの単語の配属スコアを計算し,最大スコアのカテゴリが単語を獲得することでこの再度評価のステップをなくした.そのため,ブートストラッピング法と比べて高速な分類アルゴリズムとなっている.3)既存のブートストラッピング法では意味ドリフトという課題がある.意味ドリフトの原因は,反復処理の過程において,新しい単語を獲得するために使われる抽出パターン数が定数個であるため,以前の各反復で抽出できた適切な抽出パターンの影響が消されることにあると考えられる.これに対して,Bautextでは,各カテゴリが,独立な特徴語集合に今まで抽出できた適切な特徴語(抽出パータンと同じ役割)を保存することと反復ごとに分類対象の単語をランダムに選択させることにより,意味ドリフトを制御する効果が期待できる.4)目的の分類カテゴリに加えて「その他」カテゴリを導入することで,本来評価対象となりえない単語が「その他」カテゴリに移動し,目的の分類カテゴリの適合率が向上するという特徴がある.評価実験では,まず「その他」カテゴリの導入効果を確認した.また,代表的なブートストラッピング法であるBasiliskおよびEspressoの2手法とBautextとを比較し,両者に比べ,Bautextが分類精度,速度,使いやすさの3点において有効な手法であることを確認した.We present and evaluate Bautext, a method for classifying terms into semantic categories, as a fundamental technique used for review summarization of drastically increasing volume of user reviews on the internet. Bautext is a minimally supervised technique for classifying nouns and noun phrases based on dependency relations and mutual information. Bautext has four important features. 1) There is no parameter that the user must manipulate except for seed words. Using an existing bootstrapping method, the user has to find a reasonable setting of multiple parameters by trial and error, on which the classification accuracy heavily depends (Komachi, et al., 2010). On the other hand, Bautext has no such a parameter, and after specifying seed words, no user intervention is required. 2) Bautext is a fast method compared with state-of-the-art bootstrapping methods. 3) Bautext is supposed to constrain sematic drift with independent feature sets for each category and the randomly choosing a term for classification in each classifation step. 4) We introduce "other" category to improve the precision. Adding an extra "other" category to the target categories, it is possible to improve the precision significantly on the trade-off between precision and recall. In our experiment, we compare Bautext with two major bootstrapping methods, Basilisk and Espresso, which show that Bautext is superior in classification accuracy, computational expense, and usability.

著者

早川 豪 岡部 誠 尾内 理紀夫

雑誌

研究報告データベースシステム(DBS)

巻号頁・発行日

vol.2011-DBS-153, no.16, pp.1-4, 2011-10-27

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我々はソーシャルネットワークサービス (以下 SNS) 上の人間関係に着目し,SNS での友人の発言を解析してユーザにニュース記事を推薦する手法を提案する.解析には既存手法の様に TF-IDF を用いて興味・関心の強さを測ることに加え,友人それぞれに重要度を与えることで,よりパーソナライズした記事の推薦を可能にする.ユーザスタディでは,本手法を用いることでユーザ本人のみの発言からニュース記事を推薦した場合よりもクリック数が向上し,本手法がユーザにとってより興味・関心のある記事を推薦できることを実証した.