[2M5-J-10] 画像・音声: 身体と物の動き

[2M5-J-10-04] 筆順の類似度に関する評価モデルに対する考察

〇藤井 涼佑¹、森 直樹¹、岡田 真¹ (1. 大阪府立大学大学院)

キーワード：sketch-rnn、筆順、CASOOK

近年，機械学習の発展を背景としたAIが注目を浴びている．AIは単純なパターン認識では人間の能力を凌駕する性能を示す一方で，人間の情緒や感性に関する分野へのAIの適用はいまだ難しい．特に絵画情報を理解することは，年齢，国籍，文化にかかわらず，絵画が個人の最も本質的な表現の1 つを獲得することである．このため，感性を取り扱う分野での重要な AI の課題の1 つとされている．本研究では，CASOOKに深層学習モデルであるsketch-rnnを導入した CASOOK-SR の開発を試みている．さらに，CASOOK-SRを実問題に適用するため，探し絵を自動生成するVSAPSを提案してきた．しかし，過去の研究から生成された筆順の類似性の比較は困難な課題の1つであった．そのため，本稿では，筆順の類似性に関する客観的で比較可能な評価モデルを定義し，その有効性を2 種類の実験によって確認する．実験の結果，最終画像の形状が高い類似性を持つ場合，提案する評価モデルの評価値と人による主観的評価の相関係数は0.446となり，筆順の類似性に関する評価モデルの有効性を確認できた．