一般社団法人 電子情報通信学会
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,
社団法人 電子情報通信学会
INFORMATIONAND COMMUNICATION ENGINEERS

信学技報
IEICE Technical Report
信学技報
IMQ2021-69,IE2021-131,MVE2021-98(2022-03)

THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,
INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERSTECHNICAL REPORT OF IEICE.

CNN 特徴量を用いたスーツスタイルにおける印象推定モデルの構築
新海公章†

谷伊織††

謙介††† 都賀飛谷美有紀†

長田典子†† 関西学院大学大学院理工学研究科 〒669–1337 兵庫県三田市学園 2–1†† 神戸大学情報基盤センター 〒657–0013 兵庫県神戸市灘区六甲台町 1–1††† 長崎県立大学情報システム学部 〒851–2195 長崎県西彼杵郡長与町まなび野 1–1–1
E-mail: †{k.shinkai,toga.m,nagata}@kwansei.ac.jp, ††Iori_tani@penguin.kobe-u.ac.jp, †††tobitani@sun.ac.jp
あらましオーダースーツのビスポーク（推薦）サービスを目的として，スーツのスタイル（質感と形状）から受ける印象の推定手法を提案する．3398 枚のスーツ画像を収集し，心理実験により付与した 25 種類の主観印象値と，画像から得られる CNN 特徴量（スタイル特徴，コンテンツ特徴）との関係性を Random Forest によりモデル化する．9
分割交差検証より未学習データの主観印象値と CNN 特徴量から算出した推定印象値との相関係数を求めた結果，中程度の正の値を示し，提案手法の有効性を確認した．
キーワード

ファッション，スーツ，CNN，スタイル特徴，コンテンツ特徴，印象推定

Impression Estimation Model for Suit Styles Using CNN Features
Kimiaki SHINKAI† , Iori TANI†† , Kensuke TOBITANI††† , Miyuki TOGA† , and Noriko NAGATA†† School of Science and Technology, Kwansei Gakuin University 2–1 Gakuin, Sanda-shi, Hyogo, 669–1337 Japan†† Information Infrastructure Center, Kobe University 1–1 Rokkodai-cho, Nada-ku, Kobe-shi, Hyogo, 657–0013
Japan††† Faculty of Information Systems, University of Nagasaki 1–1–1 Manabino, Nagayo-cho, Nishi-Sonogi-gun,Nagasaki, 851–2195 Japan
E-mail: †{k.shinkai,toga.m,nagata}@kwansei.ac.jp, ††Iori_tani@penguin.kobe-u.ac.jp, †††tobitani@sun.ac.jp
Abstract In this study, propose a method for estimating the impressions evoked by the style (texture and shape) of a suit forthe purpose of a bespoke suit (recommendation) service. We collected 3398 images of suits and used Random Forest to model
the relationship between the subjective impressions of 25 words assigned by psychological experiments and CNN features(style features and content features) obtained from the images. The correlation coeﬃcients between the subjective impression
scores of the untrained data and the estimated impression scores calculated from the CNN features are obtained from the 9-foldcross-validation, and the results show moderately positive values, conﬁrming the eﬀectiveness of the proposed method.
Key words fashion, suit, CNN, style feature, content feature, impression estimation
スフィルタリングがある．しかし，協調フィルタリングには購

1. は じ め に買履歴がなければレコメンドできないという問題があり，コンインターネットの発展による第 4 次産業革命の進行は，顧客テンツベースフィルタリングには似たような製品しかレコメンの好みや用途に合わせたカスタイマイズ需要に柔軟に応えるこドされないという問題がある．そのため，個人の好みやニーズとを可能にした [1]．特にファッション分野では，人によってサを推定する技術が望まれている．

イズや用途が異なるため，カスタマイズ製品は需要が高い．一

個人の好みやニーズによってカスタマイズする製品の一例と方で，カスタマイズ製品は顧客の選択肢を増大させるため，購買して，スーツの伝統的なオーダー方式である「ビスポーク」が行動において多くの決定を迫ることになり，多大な労力と時間挙げられる [2]．ビスポークとは「テーラーや販売員などが対を必要とさせる．そこで，意思決定を補助するためにユーザが話をしながら服を仕立てることが転じて，顧客の好みや要求に興味を持つと思われる情報を提示するレコメンドシステムが注合わせて製造すること」を意味する．ビスポークでは専門知識目されている．レコメンドシステムには購買履歴に基づく協調を持った熟練度の高いテーラーや販売員が必要とされる．しかフィルタリングや製品の特徴の類似度に基づくコンテンツベーし，それ故に人材不足が懸念される．製造業における熟練技術- 312 -—1—
This article is a technical report without peer review, and its polished and/or extended version may be published elsewhere.
Copyright ©2022 by IEICE

であるビスポークをデジタル化するシステムは，熟練度の低い連が強く，スタイル特徴は生地と関連が強いと考えられる．そビスポークのテーラーや販売員を補助することができるため求こで，本研究ではプロダクトの形状と質感を考慮するためにコめられている．

ンテンツ特徴とスタイル特徴に着目し，視覚的印象と物理的特一方で，対象物に対して人が感じる感性については，最近，好徴との関係を明らかにする．

みや美的良さや感情などの審美性（aesthetic scores，aesthetic val-

3. 提 案 手 法ues）を CNN でモデル化する研究が盛んに行われている [3], [4]．
しかし心理学，デザイン学，感性工学などの多くの分野では，本研究では，スーツスタイルから喚起される視覚的印象を自対象に対する評価者の反応と，対象そのものが備える性質とを動的に推定する手法を提案する．その概要を図 1 に示す．(1)

明確に区別することが前提となっている [5]．例えば「美しい」まず，印象評価実験を行い，視覚的印象を定量化する．(2) 次や「好き」といった審美性評価は，「派手な」や「スリムな」とに，VGG-19 を用いて，CNN 特徴量であるコンテンツ特徴とスいった対象の具体的な性質に関する情報の処理を経て，より高タイル特徴を物理的特徴として抽出する．(3) その後，視覚的印次の感情的な反応に媒介されて形成される評価であると説明さ象と物理的特徴を Random Forest を用いてモデル化し，印象推れている．こうした対象の性質は美的概念（aesthetic concepts）定モデルを構築する．最後に，構築した印象推定モデルを用いと呼ばれる [6]〜[8]．審美性の予測精度を高めるためには，低て，テストデータの推定を行い，提案手法の有効性を確認する．

次の情報である美的概念の把握が不可欠である．CNN を用いて美的概念（aesthetic concepts）をモデル化した研究はまだ少数である．本研究では，美的概念を印象と定義し，スーツスタイ
ルの視覚的印象と物理的特徴の関係を CNN 特徴量を用いてモデル化し，形状と質感で構成されるスーツスタイルから喚起される印象を自動で推定する手法を提案する．

2. 先 行 研 究
プロダクトが持つ物理的特徴と，そのプロダクトから喚起される印象をモデル化する研究が行われている．これには，物理的特徴として色や光沢感や表面の粗さ，形状などを使用した技
術 [9] や，2 次元画像を対象とした特徴量と印象の関係性を用いた検索技術 [10] があげられる．飛谷らは，車，花瓶，椅子を対象に 3 次元物体の印象を推定する手法を提案した [11]．推定
結果と実際に人が付与した評価値との相関係数を算出したとこ
ろ，正の相関関係を示し，提案手法の実用上の有効性が確認された．しかし，この研究ではプロダクトの 3 次元形状のみを対
図 1 提案手法の概要象とし，プロダクトの質感は対象としていない．

Fig. 1 Overview of our proposed method.

質感を対象とした研究は盛んに行われている [12]〜[14]．寸田らは，衣服の柄画像を表現する物理的特徴としてスタイル特徴を用い，視覚的印象を自動で推定するモデルの構築を行っ

4. 印象の定量化た [15]．その後，構築したモデルに基づきテストデータの画像に対する視覚的印象を推定したところ，人が実際に感じる印象

4. 1 画像データの作成と強い正の相関があることが確認された．柄画像の印象推定にはじめに，ファッション画像のデータベースである Deepおいてスタイル特徴が有用であることが示された．

Fashion [18] から，スーツの画像を 10,448 枚収集した．収集しスーツは生地を体の形に作るプロダクトであるため，その印た画像のなかから，本研究で扱うデータを選定した．選定条件

象推定では形状と質感の両方を考慮する必要がある．Gatys らは以下の３つである．

は，画風変換アルゴリズムの提案において，一般物体認識に（ 1 ） 上半身が正面から写っている

用いられる VGG-19 [16] から抽出される画像のコンテンツ特徴（ 2 ） 十分にスーツの形状を確認できるとスタイル特徴の両方に着目している [17]．コンテンツ特徴は（ 3 ） 人がスーツを着用している

VGG-19 の中間層から出力される特徴マップであり，スタイル選定条件をすべて満たす画像は 3,398 枚であった．選定条件

特徴は特徴マップを Gram matrix 化したものである．Gatys らを満たす画像と満たさない画像の一部を図 2 に示す．

は，コンテンツ特徴は一般物体認識に必要な形状の情報を多く保持している特徴量であり，スタイル特徴は画像中の色やパタ次に，印象評価実験や深層学習に適したデータセットを作ンの情報を多く保持している特徴量であることを示唆した．こ成するため，スーツの領域のみの画像を作成した．Deep Image

れをスーツに当てはめると，コンテンツ特徴はシルエットと関- 313 -—2—

を調査し，26 個の評価語を収集した．エキスパートから収集した言葉を表 1 に示す．次に，非エキスパートを対象に，飛谷

表 1 エキスパートから収集した 26 語

Table 1 Twenty-six words collected from experts.

(a) 選定条件を満たす画像(a) Images that meet the selection criteria.

シュッとした

Ｉラインな

Ａラインな

ドレッシーな派手なトラディショナルな

アイビーな

スポーティーな

ベーシックな
今風な

こなれた

ゆったりとした

かっぷくある

重厚感あるやわらかい

上品な

洗練された

クラシカルな

モードな

豪華な

シャープなスリムなスラっとした

きちんとしたユニセックスな

きれいめな(b) 選定条件を満たさない画像(b) Images that do not meet the selection criteria.

ら [20] を参考とした自由記述実験を行った．実験参加者は大学
図 2 収集したスーツの画像

生及び大学院生 10 名（男性 5 名，女性 5 名，平均年齢 22.5 歳，Fig. 2 Collected suit images.

SD=0.92）であった．手続きとして，実験参加者には，画面に呈示されたスーツの画像を観察してもらい，感じた印象をそれぞれ自由に書き出してもらった．その結果，304 語のスーツスタ

Matting [19] を用いて背景を除去し，画像編集ツールを用いてイルに対する印象を表現する言葉を得た．意味の重複している顔の領域を除去した．作成した画像の一部を図 3 に示す．

言葉とエキスパートから収集した 26 語と重複している言葉を除いた 150 語を収集した．その後，自由記述実験により得られた言葉が視覚的印象を評価するのに適しているかどうかを検証する適合度実験を行った．実験参加者は大学生及び大学院生 10名（男性 5 名，女性 5 名，平均年齢 22.5 歳，SD=1.02）であった．手続きとして，実験参加者には，画面に呈示されたスーツ画像を観察してもらい，自由記述実験により収集された 150 語が，スーツスタイルから感じる印象を評価するのに適しているのか「非常に適していない」，「適していない」，「やや適していない」，「どちらともいえない」，「やや適している」，「適している」，「非常に適している」の評価尺度からなる 7 件法で回答を求めた．「非常に適していない」を 1 点，「非常に適している」を 7 点として各評価尺度に対して 1 点刻みの点数化を行った．
その結果，平均値が 5.0 以上の評価を得た 26 語を非エキスパー
トから収集した言葉として採用した．非エキスパートから収集した言葉を表 2 に示す．

表 2 非エキスパートから収集した 26 語

Table 2 Twenty-six words collected from non-experts.

図 3 スーツ領域のみの画像

Fig. 3 Image of suit region only.

大人っぽい

シンプルな

スタイリッシュな

落ち着いた

スマートな

清潔感のある

おしゃれな

カジュアルな

フォーマルな
高級感のある

ぴしっとした

紳士的なクラシックな

かっこいい

かっちりとした

モダンな

男らしい

真面目な

クールなすっきりした

しっかりした

シックなかしこまった

知的な

個性的な典型的な

4. 2 評価語の収集選定
適切にスーツの印象を評価するには，網羅的かつ代表的な評価語を収集・選定する必要がある．また，スーツスタイルに対する印象は，エキスパートと非エキスパートで，異なる言葉が喚起される可能性がある．そこで，スーツの販売員歴 20 年のエキスパートと，大学生と大学院生である非エキスパートの両方から評価語を収集した．
まず，エキスパートを対象に，スーツの印象を表現する言葉最後に，エキスパートと非エキスパートから収集した 52 個の評価語から印象評価実験に用いる評価語を選定するために評
価語間の意味空間上での置換可能性を評価する距離測定実験を行った．実験参加者は大学生及び大学院生 10 名（男性 5 名，女性 5 名，平均年齢 22.5 歳，SD=0.90）であった．手続きとして，実験参加者には，スーツスタイルに対する印象を評価する- 314 -—3—

言葉 A が他の評価語 B で置き換え可能か全 1326 通り評価して順序効果による影響をなくすため，刺激の提示順と評価語の並もらった．その結果から，評価語間の距離行列を算出した．得び順については試行ごとにランダムとした．実験画面を図 5 にられた距離行列に対して，多次元尺度構成法と ward 法を用いた示す．これにより各画像に対して，20 人分の 25 種類の評価語階層的クラスタ分析を行うことで，評価語間の関係を可視化した．可視化した結果を図 4 に示す．この結果からエキスパートが選出した 25 語を，印象評価実験に用いる評価語とした．選定した 25 個の評価語を表 3 に示す．

図 5 印象評価実験の実験画面

Fig. 5 Experimental screen of the impression evaluation experiment.

における 7 段階の評価データを取得した．
また，得られた評価データに対し，ダミー画像の評価内容や回答時間からクリーニングを行った．クリーニングの結果，総回答者 2,240 人の内，有効な回答者は 2,055 人であった．各評
価尺度を 1 から 7 までの 1 点刻みで得点化した．各評価語の平均点を算出し，それを各画像の印象に対する評価値とした．

5. 視覚的印象と物理的特性の関係性のモデル化
5. 1 CNN 特徴の抽出
物理的特徴として，Gatys ら [17] が提案した，コンテンツ特徴とスタイル特徴を用いた．本研究では，ImageNet [21] で学習

図 4 評価語間の関係を可視化した結果

Fig. 4 Result of visualizing the relationship between the evaluation words.

した VGG-19 [16] の pooling 層 2，3，4，5 で出力されるコンテンツ特徴とスタイル特徴を使用した．それぞれのコンテンツ
特徴の次元数は 56 × 56 × 128，28 × 28 × 256，14 × 14 ×512，7 × 7 × 512，スタイル特徴の次元数は 128 × 128，256
× 256，512 × 512，512 × 512 である．

表 3 印象評価実験に用いる 25 評価語

また，これらの特徴量は，学習するには次元数が大きすぎる

Table 3 Twenty-ﬁve evaluation words used in the impression evaluation

ため，縮小する必要がある．コンテンツ特徴は PCA を適用し，experiment.
ドレッシーな

ベーシックな

スポーティーな ゆったりとした
洗練された

クラシカルな派手なトラディショナルな

アイビーな

重厚感ある

やわらかい

上品な

モードな

シャープなスリムな

きちんとした

大人っぽい

シンプルな

落ち着いた

フォーマルな

清潔感のある

カジュアルな

高級感のある

かっちりとした

シックな累積寄与率が 80% となるように縮小した．スタイル特徴は対称行列であるため重複部分を除き，さらに PCA を適用し累積寄与率が 80% となるように縮小した．PCA を適用後の CNN 特徴量の次元数を表 4 に示す．
表 4 PCA 適用後の CNN 特徴量の次元数

4. 3 印象評価実験

Table 4 Number of dimensions of CNN features after applying PCA.

スーツスタイルから喚起される視覚的印象を定量化するた
抽出層

め，収集した 3,398 枚の画像に対し，クラウドソーシングを利PCA 後のコンテンツ特徴の次元数 PCA 後のスタイル特徴の次元数

block2_pool1118

block3_pool

662

9

スパートを問わない 2,240 名が参加した．実験参加者には，画

block4_pool

966

400

面に呈示されたスーツの画像を観察してもらい，各評価語につblock5_pool

359

130

用した印象評価実験を行った．実験にはエキスパートと非エキ

7

きどの程度あてはまるかについて，「非常にあてはまらない」，「かなりあてはまらない」，「ややあてはまらない」，「どちらでもない」，「ややあてはまる」，「かなりあてはまる」，「非常にあて5. 2 Random Forest

はまる」の評価尺度からなる 7 件法で回答してもらった．なお

Random Forest は，分類や回帰を行う機械学習手法の一つで，- 315 -—4—

決定木を用いたアルゴリズムである．Random Forest では，決定中程度以上の正の値を示した．これにより，本手法の有効性が木を複数個構築し，それらから得た結果を組み合わせて予測を示された．

行う．個々の決定木は高い識別性能を持たないが，複数の決定Gatys らは，コンテンツ特徴は形状の情報を多く保持してい木を組み合わせることで，高い精度のモデルを構築することがる特徴量であり，スタイル特徴は色やパタンの情報を多く保できる．しかし，Random Forest の構造は決定木からなるため，持している特徴量であることを示唆した．このことから，生地モデルの精度は木の深さに依存し，深くしすぎると過学習を起（質感）とシルエット（形状）から構成されるスーツスタイルのこしやすい．そこで，最適な木の深さを設定するため，グリッ

印象推定において，コンテンツ特徴とスタイル特徴を連結したドサーチを用いたパラメータチューニングを行う．本研究で特徴量を用いることで精度が向上すると考えられる．しかし，は，目的変数を評価値，説明変数を CNN 特徴量とする Random

スタイル特徴の相関係数の平均値は，コンテンツ特徴とスタイForest 回帰を行った．また，グリッドサーチの際は，木の深さのル特徴を連結した場合の相関係数と大きな差はなく，コンテン探索範囲を 3，5，8，10，15 とした．各形容詞について pooling

ツ特徴の相関係数よりもわずかに高い値となった．この結果か層ごとに回帰モデルを構築し，4 つのモデルのうち相関係数がら，スタイル特徴はコンテンツ特徴の情報を保持していること最も大きいモデルを印象推定モデルとして採用した．

が可能性の 1 つとして考えられる．すなわち，スタイル特徴は質感だけでなく，形状の印象推定にも有効であることが示唆された．今後，コンテンツ特徴とスタイル特徴の関係についてよ

表 5 各特徴量における評価値と推定値の相関係数

Table 5 Correlation coeﬃcients between the evaluation score and the esti-

り詳細な解析を行う予定である．

mated score for each feature.

6. お わ り に

評価語

コンテンツ特徴

ドレッシーな0.554

スタイル特徴 連結した特徴量

0.565

0.581

ベーシックな0.583

0.626

0.648

派手な0.573

0.669

0.655

印象を印象評価実験によって定量化し，(2) CNN 特徴量である

トラディショナルな

0.633

0.628

0.642

コンテンツ特徴とスタイル特徴を物理的特徴として抽出し，(3)視覚的印象と物理的特徴の関係性を Random Forest によってモ本研究では，スーツスタイルから喚起される視覚的印象を自動で推定する手法を提案し，以下の手順を行った．(1) 視覚的

アイビーな

0.256

0.396

0.306

スポーティーな

0.679

0.680

0.694

ゆったりとした

0.679

0.677

0.688

デル化した．その後，得られたモデルをもとに，テストデータ

重厚感ある

0.641

0.673

0.658

に対する印象を推定した．評価値と推定値の相関係数が中程度やわらかい

0.621

0.663

0.661

以上の正の値を示したことから，提案手法が有効であることを

上品な

0.619

0.659

0.648

洗練された

0.522

0.510

0.500

クラシカルな

0.668

0.665

0.664

イル特徴の相関係数の平均は，コンテンツ特徴よりもわずかに確認した．コンテンツ特徴とスタイル特徴を比較すると，スタモードな

0.414

0.459

0.427

高く，両特徴量を連結した場合とも大きな違いは示さなかった．

シャープな

0.553

0.568

0.575

仮説では，コンテンツ特徴はシルエットと関連が強く，スタイスリムな

0.570

0.580

0.592

きちんとした

0.717

0.701

0.728

大人っぽい

0.549

0.585

0.569

ろスタイル特徴が生地（質感）だけでなくシルエット（形状）シンプルな

0.609

0.633

0.628の印象推定にも有効である可能性が示唆された．今後は，特徴落ち着いた

0.593

0.663

0.651

フォーマルな量や，回帰モデルの比較を行い，高精度なモデルを構築する予

0.777

0.765

0.790

清潔感のある

0.553

0.595

0.610

カジュアルな

0.766

0.748

0.783

高級感のある

0.637

0.610

0.630

かっちりとした

0.745

0.733

0.752

シックな

0.585

0.625

0.616

平均

0.604

0.627

0.628

ル特徴は生地と関連が強いと考えられたが，この結果ではむし定である．

謝辞

本研究に関し，ご支援，ご議論いただいた株式会社センチュリーエール 西岡稔晃氏に感謝致します．また本研究の一部は，国立研究開発法人科学技術振興機構（JST）の研究成果展開事業センター・オブ・イノベーション（COI）プログラ
ム「感性とデジタル製造を直結し，生活者の創造性を拡張する

5. 3 CNN 特徴量の比較

ファブ地球社会創造拠点（JPMJCE1314）」の支援を受けたもの

提案手法の有効性を検証するために，9-fold 交差検証を行っである．

た．CNN 特徴量として，コンテンツ特徴，スタイル特徴，コンテンツ特徴とスタイル特徴を連結した特徴量の 3 つを比較し文た．評価値と推定値との相関係数を推定精度の指標とする．
各特徴量の相関係数を表 5 に示す．全評価語の印象推定モデルの相関係数の平均は，コンテンツ特徴を使用した場合は0.604，スタイル特徴を使用した場合は 0.627，コンテンツ特徴とスタイル特徴を連結した特徴量の場合は 0.628 であり，全て- 316 -献[1] 加藤哲夫, インダストリー 4.0 に想起される新たなイノベーション分類の提言, 国際 P2M 学会誌, vol.12, no.2, pp.129-144,
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