抄録
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．
