研究の概念
利用者の評価得点を付けた写真から、切り出した領域の好ましさを判断する品質識別器を学習します。複数の切り出し候補を評価し、品質の評価得点が高い領域を自動的に選びます。
概要
切り出した領域がユーザにとって好ましいかを評価する品質識別器を用いて，写真を自動的にトリミングする新しい手法を提案します．ユーザが写真に品質の評価得点を付けるWebサイト上の大規模な写真コレクションを用いて，この品質識別器を統計的に構築します．まず，元画像を切り出し，トリミングの候補領域を決定します．これらの候補に品質識別器を適用し，品質の評価得点が最も高い領域を求めます．従来の写真の自動トリミング技術は，元の写真の顕著な画素からなる，注意を引く領域を探索します．しかし，切り出した領域の品質を考慮しないため，その結果は必ずしもユーザにとって好ましいものではありません．品質識別器を用いる提案手法は，ユーザの注意だけを考慮する最先端の写真自動トリミング手法を上回ります．
発表文献
- Masashi Nishiyama, Takahiro Okabe, Yoichi Sato, and Imari Sato,
Sensation-based Photo Cropping,
Proceedings of ACM International Conference on Multimedia (ACM MM), October 2009.
発表文献（日本語）
- 西山 正志, 岡部 孝弘, 佐藤 洋一, 佐藤 いまり,
複数の注目領域を用いた写真の主観的品質の識別,
電子情報通信学会論文誌 D, Vol.J93-D, No. 8, pp. 1364 - 1374, 2010.
紹介動画
