MILを用いた視覚的印象の分析・学習と画像自動分類への応用(テーマセッション(1),CVのためのパターン認識・学習理論の新展開)
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概要
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コンテンツを販売する業界では従来は,例えば写真中の事物を説明するキーワードにより写真を分類し,検索に供してきた.しかし,「ナチュラル」「フレッシュ」のような主観的な印象に基づいて写真を分類したり,検索することが出来れば,より直観的なコンテンツの提供が可能になる.本研究ではMultiple Instance Learning (MIL)を用いて,専門家が写真の印象を評価する際に重視した構図や特徴を推定し,SVMによりそれをモデル化する手法を提案する.筆者らは構築したモデルを多種多様な商業用の写真に適用し,印象に基づく画像自動分類システムを試作した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-03-09
著者
-
加藤 俊一
中央大学理工学部
-
多田 昌裕
ATRメディア情報科学研究所
-
加藤 俊一
電子技術総合研究所
-
ZHANG Zhongfei
ニューヨーク州立大学ビンガムトン校
-
加藤 俊一
工業技術院電子技術総合研究所
-
多田 昌裕
(株)国際電気通信基礎技術研究所 知能ロボティクス研究所
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