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講演抄録/キーワード
講演名 2021-02-18 13:25
画像注視時の脳活動データを用いた質問応答生成モデルに基づく意味内容の推定に関する検討 ~ VQAモデルのfine-tuningに基づく高精度化 ~
高田紗弥藤後 廉小川貴弘長谷山美紀北大
抄録 (和) 本稿では,画像注視時の脳活動データを用いた質問応答生成モデルに基づく意味内容の推定手法を提案する.提案手法では,fMRIデータの画像特徴量への変換を行い,画像に関する任意の質問に対する回答を生成可能なVisual Question Answering (VQA)モデルを用いて注視画像の意味内容の推定を行う.さらに,脳活動データを用いてVQAモデルのfine-tuningを行うことで,高精度に画像特徴量を推定できていない場合でも,その特性を考慮することが可能となり,推定精度の向上を実現する. 
(英) In this paper, we propose a semantic content estimation method based on a question and answer generation model using brain activity data during image gazing. The proposed method transforms fMRI data into image features and estimates semantic contents of gazed images using a Visual Question Answering (VQA) model to generate answers to questions about images. Furthermore, by fine-tuning the VQA model using brain activity data, it is possible to consider the image features' characteristics even when they are not estimated with high accuracy, and we can improve the estimation accuracy.
キーワード (和) Brain decoding / functional Magnetic Resonance Imaging / Visual Question Answering / fine-tuning / / / /  
(英) Brain decoding / functional Magnetic Resonance Imaging / Visual Question Answering / fine-tuning / / / /  
文献情報 映情学技報, vol. 45, no. 4, ME2021-6, pp. 27-31, 2021年2月.
資料番号 ME2021-6 
発行日 2021-02-11 (MMS, ME, AIT) 
ISSN Print edition: ISSN 1342-6893  Online edition: ISSN 2424-1970
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研究会情報
研究会 IEICE-IE IEICE-ITS MMS ME AIT  
開催期間 2021-02-18 - 2021-02-19 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) 画像処理および一般 
テーマ(英) Image Processing, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 ME 
会議コード 2021-02-IE-ITS-MMS-ME-AIT 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 画像注視時の脳活動データを用いた質問応答生成モデルに基づく意味内容の推定に関する検討 
サブタイトル(和) VQAモデルのfine-tuningに基づく高精度化 
タイトル(英) A Note on Estimation of Semantic Content Based on a Question Answering Model Using Brain Activity Data while Viewing Images 
サブタイトル(英) Improvement of Estimation Performance Based on Fine-tuning of the VQA model 
キーワード(1)(和/英) Brain decoding / Brain decoding  
キーワード(2)(和/英) functional Magnetic Resonance Imaging / functional Magnetic Resonance Imaging  
キーワード(3)(和/英) Visual Question Answering / Visual Question Answering  
キーワード(4)(和/英) fine-tuning / fine-tuning  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 高田 紗弥 / Saya Takada / タカダ サヤ
第1著者 所属(和/英) 北海道大学 (略称: 北大)
Hokkaido University (略称: Hokkaido Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 藤後 廉 / Ren Togo / トウゴ レン
第2著者 所属(和/英) 北海道大学 (略称: 北大)
Hokkaido University (略称: Hokkaido Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 小川 貴弘 / Takahiro Ogawa / オガワ タカヒロ
第3著者 所属(和/英) 北海道大学 (略称: 北大)
Hokkaido University (略称: Hokkaido Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 長谷山 美紀 / Miki Haseyama / ハセヤマ ミキ
第4著者 所属(和/英) 北海道大学 (略称: 北大)
Hokkaido University (略称: Hokkaido Univ.)
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講演者
発表日時 2021-02-18 13:25:00 
発表時間 25 
申込先研究会 ME 
資料番号 ITE-MMS2021-6,ITE-ME2021-6,ITE-AIT2021-6 
巻番号(vol) ITE-45 
号番号(no) no.4 
ページ範囲 pp.27-31 
ページ数 ITE-5 
発行日 ITE-MMS-2021-02-11,ITE-ME-2021-02-11,ITE-AIT-2021-02-11 


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