Bag-of-Features表現を用いたエントロピーによる単語の視覚性の分析(テーマ関連セッション7,コンピュータビジョンとパターン認識のための学習理論)
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概要
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本研究の目的は,単語概念と画像特徴量の関係性をWeb上の大量の画像データを用いて定量的に分析することである.具体的には,(1)Bag-of-Features表現を用いた画像領域エントロピーによる単語の視覚性の分析,(2)位置情報付きの画像の分布を表すジオエントロピーによる単語概念の地理的分布の分析,(3)画像領域エントロピーとジオエントロピーによる単語の視覚性と地理的分布の関連性の分析,を行った.本研究では,230語の名詞と,100語の形容詞について,Webからそれぞれ対応する画像を500枚ずつ収集し,これらの分析を行った.分析の結果,"sun"や"rainbow"など空に関する名詞は,他の単語に比べて画像領域エントロピーが小さく,ジオエントロピーが大きい傾向が分かった.一方,地名・地域名や偉人名に関する単語は,ジオエントロピーが小さく,画像領域エントロピーが大きい傾向にあった.
- 2009-03-06
著者
-
柳井 啓司
電気通信大学大学院情報工学専攻
-
川久保 秀敏
電気通信大学情報工学科
-
柳井 啓司
電気通信大学情報工学科
-
柳井 啓司
電気通信大学電気通信学部情報工学科
-
柳井 啓司
電気通信大学
-
川久保 秀敏
電気通信大学大学院情報工学専攻
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