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[2A6-GS-10-05] 衣服画像ペアの差異を強調した属性予測に基づくキャプションの生成
キーワード：画像キャプション生成、深層学習、消費者支援
消費者の商品購入過程において，特に情報探索および選択肢の評価の段階では，商品間の比較のための詳細な情報が必要である．しかし，主要な情報源である従来の商品紹介文は，対象商品のみに焦点を当てて作成されるため，商品間の違いを十分に表現できない傾向がある．この問題を解決するため，本研究では特に衣服を対象とし，画像キャプション生成を行う深層学習モデルを用いた，衣服画像ペアの差異を強調するキャプション生成手法を提案し，その有効性を検証した．この手法では，入力された衣服画像ペアに対して生成されたキャプション集合の中から，特徴の差異を表現したキャプションを選択し出力する．被験者実験により ，提案手法が衣服間の特徴の差異を正確に表現し，消費者の衣服比較に有益な情報を提供することが確認された．特に，特徴が類似している衣服ペアにおいて，提案手法の有効性が高いことが確認された．
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