More Related Content
More from Matsushita Laboratory (20)
ChinaTakahashi_hcg2021
- 11. 1
1. 商品URL
2. 商品説明文
3. タグ
4. 商品画像
5. 長辺
6. 短辺
7. 高さ
8. 形状
9. 材質
形状のパターン(人手で分類)
1. 丸
2. うねり丸
3. 角
4. うねり角
5. 角丸角
6. 花
7. 取手
8. その他
うねり丸の例
11/18
画像は楽天データセットより拝借
データセットの構築
- 12. 1. 商品URL
2. 商品説明文
3. タグ
4. 商品画像
5. 長辺
6. 短辺
7. 高さ
8. 形状
9. 材質
材質のパターン
1. 陶器
2. 磁器
3. メラミン
4. ガラス
12/18
データセットの構築
- 21. 料理をひき立たせる器の選択を目的とした器と料理の相性の定量化
〜形体的観点から〜
B-3-1
背景
提案手法
システム化のための2つのステップ
例:パスタ
u 器の情報表現 u ECサイトの情報を用いた料理と器の関係性分析,対応付け
u 器をデータ構造に落とし込み,情報表現する
u 料理と器の関係性について分析,対応付け
相性が良いとする
分
布
パスタに対しての
典型な器情報
任意の器
・サイズ 長辺20cm,短辺12cm
高さ4cm
・形状 丸
・材質 磁器
比較
この器はパスタと相性〇〇%
相性を定量化
問題
人が器を選択するプロセスを機械的に理解するためには?
・サイズ
・形状
・材質
高橋 知奈 福元 颯 松下 光範(関西大学)
食事の見栄えの良し悪しは,料理単体の見た目だけでなく
料理と器との組み合わせによって全体の印象が決まる
料理知識や経験,美的感覚を有していない人にとって
適切な器を選択することは困難
ECサイトにて
u パスタ
u 煮物
u シチュー
の単語が説明文に
含まれていた器
3料理×100皿
・サイズ
(長辺,短辺,高さ)
・形状
(丸,角など8分類)
・材質
(陶器,磁器など4分類)
活用事例 今後の取り組み
色や模様の指標でも合致度の算出をできるようにする
・料理に対して器の提案 ・器に対しての料理の提案
・汎用性が高い器の提案 ・意外性がある器の提案