芸術科学会論文誌 投稿用カバーシート

■ 論文種類（以下のうちから一つ選択）
  ・原著論文 フルペーパー    

■ 論文分野（1)～3)のうちから一つ選択）
  2) 科学系分野

■ カテゴリ（1個以上選択）
  a-4) CG技術(可視化)
  b-1) ヒューマンインタフェース
  
■ 該当特集（以下のうちから一つ選択）
  ・特集名「NICOGRAPH 2022 Journal Track」

■ 論文題名(和文、英文)
印象評価にもとづくアノテーション作業の半自動化を支援する可視化システム
A Visualization System for Assistance of Semi-Automated Annotation Tasks based on Impression Evaluations

■ 著者名(和文、英文)
飯島緋理（非会員）
伊藤貴之（正会員）
Akari Iijima
Takayuki Itoh

■ 著者所属(和文、英文)
お茶の水女子大学
Ochanomizu University

■ 著者e-mail
{iijima.akari, itot}＠is.ocha.ac.jp

■ 連絡担当者の氏名、住所、所属、電話、Fax、e-mail
伊藤貴之
東京都文京区大塚2-1-1 お茶の水女子大学理学部情報科学科
itot＠is.ocha.ac.jp

■ 論文概要(和文400字程度、英文100ワード程度)
画像の印象を推測する機械学習の構築において一般的に，学習に使用する訓練データ作成は多数の画像にアノテーションを付与する作業が必要である．しかし作業者が有する個人の印象回答が学習結果に依存する問題がある．本研究では画像から受ける印象の個人差を低減し，かつ作業者の負担を低減するために，多人数の印象回答値を機械学習した結果にそって画像の印象のアノテーション付与を半自動化するシステムと，その過程を可視化する手法を提案する．本手法ではまずSD法を採用した印象評価を実施し，続いて各画像の印象値を用いてファジィ決定木を生成する．このファジィ決定木によって画像を自動分類したのち，その結果と過程を可視化することで，ユーザによる画像再分類を支援する．決定木の表示と類似画像の一覧表示を連動させることで，決定木の可読性を向上させ，アノテーション付与の傾向理解を促す．本論文では，1500枚の女性着衣服画像に43人の作業者が印象評価を実施したデータを題材として，本手法による可視化の実行例を示すとともに，ユーザ実験による本研究の有用性を検証する．

■ キーワード(和文5個程度、英文5個程度)
アノテーション, 機械学習, ファジィ決定木, 衣服画像, 可視化