Web画像収集における単語ベクトルの導入と画像特徴の改良
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概要
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実世界画像に対する認識システムを実現するために,近年,大量の学習画像を用いて認識を実現する方法が盛んに研究されている.しかしながら,大量の実世界の学習画像を収集することは一般的には困難なことであり,そのため,多くの従来の研究では,認識対象が人間の顔や自動車などの特定の対象に限定されていた.そこで,本研究では,実世界画像をWWW (World-Wide Web)から大量に自動収集するシステムを提案する.具体的には,我々が既に提案しているWWW画像収集システムImage Collectorに以下の3点の改良を行うことによって,キーワードを入力のみで,キーワードに関連する画像を大量にかつ高精度に収集するシステムを実現する.(1)収集した画像を処理する際の特徴量として,画像特徴量のみではなく,画像の含まれていたWebページから抽出した単語の頻度ベクトル(単語ベクトル)も画像特徴と統合して用いる.(2)画像特徴量として,単純なkらーヒストグラムに代わって,画像特徴分布間の距離計算にEarth Mover's Distanceを用いる.(3)最終収集結果の画像を含んでいたすべのWebページを解析し,その中の出現頻度の多い単語をテキスト検索エンジンへの質問キーワードに加えて,再度収集処理を行うことによって,より多くの画像を収集する.
- 2003-01-10
著者
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