適合画像の自動分類による多グループフィードバックを用いた対話型画像検索
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概要
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We previously proposed an interactive image retrieval system that uses the group-based relevance feedback method. We now propose a new system that groups relevant images automatically to reduce the burden on the user that existed in the previous system. We also previously introduced an efficient learning method that uses the rough set theory's "local redact". The results of our experiments demonstrated that, in our proposed system, the burden on the user is reduced without any decrease in retrieval performance. The proposed system's retrieval response speed and the suitable interface for trial-and-error retrieval are easy to use.
- 社団法人映像情報メディア学会の論文
- 2006-12-01
著者
-
酒井 善則
東京工業大学
-
酒井 義則
東京工業大学理工学研究科集積システム専攻
-
小林 亜樹
独立行政法人メディア教育開発センター
-
趙 剛
東京工業大学大学院理工学研究科
-
酒井 喜則
東京工業大学工学部
-
小林 亜樹
工学院大学工学部
-
小林 亜樹
東京工業大学 大学院 理工学研究科 集積システム専攻
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