VisualRankの多クラスへの拡張 : 画像特徴量を用いた類似画像の自動分類とランキング付け手法(一般セッション4,移動カメラ画像処理におけるパターン認識とメディア理解)
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概要
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本論文では,VisualRankによる検索結果の多様性を高める手法であるMulticlass VisualRankを提案する.VisualRankは画像検索エンジンの検索結果を画像特徴量を用いて再ランキングする手法であるが,上位ランクが似た画像で占められる傾向がある.しかしながら,キーワードに適合する画像は一種類であるとは限らず,多様な画像をバランスよく提示できることが望ましい.そこでMulticlass VisualRankでは,検索結果として得た画像集合から類似画像の集合を自動で抽出し,それぞれの集合について個別にランキング付ける.この結果をそれぞれ並列に提示することで,重要な画像が下位ランクに沈むのを回避する.画像間の類似度を辺重みとして定義される重み付きグラフ上に,類似画像で構成されるクラスタが複数現れることに着目し,クラスタリングアルゴリズムを適用することでこれを抽出する.Google Image Searchを用いた実験により,画像検索結果の精度を損なうことなく,高い多様性を確保できることを確認した.
- 2008-12-11
著者
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