画像とテキストの自己組織化データに基づく画像理解方式の提案
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概要
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互いにリンク付けられた画像・文章データベースをコアデータとして用いた画像理解方式を提案する.本方式では, 文書データは, 単語の共起関係に基づく非線形クラスタリングによって空間配置される.画像データも, その特徴量ベクトル抽出後, 同じく非線形クラスタリングによって, より低次元の特徴量空間に写像される.この際, 対応する文章の距離関係が埋め込まれる.両クラスタリングデータを用いて, 入力された未知画像は, クラスタリング空間において類似画像検索され, 検索された既知画像とリンクを持つ文章を用いて, その関連文が出力される.本報告では, 約8, 000対の画像・文書データを用いて, 未知画像からどの程度関連した文が出力されるか調べた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-09-17
著者
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