発明の名称 | 情報処理システム、情報処理方法及びプログラム |
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技術分野 | IT |
出願日 | 平成29年9月22日 |
出願番号 | 特願2017-182215 |
公開番号 | 特開2018-190371 |
登録番号 | |
出願人 | 国立大学法人電気通信大学 |
発明者 |
坂本 真樹
川嶋 卓也 |
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概要 | 【要約】【課題】画像から、質感を精度良く表現する。 【解決手段】情報処理システムが、第1画像に対する質感を音象徴語で被験者が回答した結果を入力して畳み込みニューラルネットワークによって学習を行う学習部と、第2画像を取得する取得部と、前記学習部による学習結果に基づいて、前記第2画像の質感を示す音韻の要素の出現確率を出力する出力部とを含む。 【特許請求の範囲】 【請求項1】 第1画像に対する質感を音象徴語で被験者が回答した結果を入力して畳み込みニューラルネットワークによって学習を行う学習部と、第2画像を取得する取得部と、前記学習部による学習結果に基づいて、前記第2画像の質感を示す音韻の要素の出現確率を出力する出力部とを含む情報処理システム。 【請求項2】 前記音韻の要素を組み合わせて、音象徴語を生成する生成部を更に含む請求項1に記載の情報処理システム。 【請求項3】 前記音韻の要素は、母音、子音、反復及び特殊音である請求項1又は2に記載の情報処理システム。 【請求項4】 前記第1画像は、FMD画像及び前記FMD画像の一部を切り出した部分画像を含む請求項1乃至3のいずれか1項に記載の情報処理システム。 【請求項5】 前記学習部は、深層畳み込みニューラルネットワークによって学習を行う請求項1乃至4のいずれか1項に記載の情報処理システム。 【請求項6】 情報処理システムが行う情報処理方法であって、情報処理システムが、第1画像に対する質感を音象徴語で被験者が回答した結果を入力して畳み込みニューラルネットワークによって学習を行う学習手順と、情報処理システムが、第2画像を取得する取得手順と、情報処理システムが、前記学習手順による学習結果に基づいて、前記第2画像の質感を示す音韻の要素の出現確率を出力する出力手順とを含む情報処理方法。 【請求項7】 コンピュータに情報処理方法を実行させるためのプログラムであって、コンピュータが、第1画像に対する質感を音象徴語で被験者が回答した結果を入力して畳み込みニューラルネットワークによって学習を行う学習手順と、コンピュータが、第2画像を取得する取得手順と、コンピュータが、前記学習手順による学習結果に基づいて、前記第2画像の質感を示す音韻の要素の出現確率を出力する出力手順とを実行させるためのプログラム。 |
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