Web画像と文章の大域的特徴から得る潜在的意味に基づくデータ検索 : Web上での一般画像認識実現への新たなアプローチを目指して(テーマセッション関連,一般物体認識・画像特徴量)
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概要
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汎用的な一般画像認識の実現の為には大量の学習データが必要となるため,近年ではWeb上の膨大な画像を用いて自律的に学習を行う手法が盛んに研究されている.本研究では,Web画像に対して潜在的な意味の近い画像を検索し,それらに付随する複数の文章から一般画像認識を行う枠組みを考え,その検索に関する基本的な手法を提案する.本論文では,Web画像と文章から大域的に抽出された特徴量から潜在変数を獲得し,その情報量を反映するメトリックに基づいて近傍検索を行う事でこの検索を実現する.提案手法は画像特徴・文章特徴の確率的正準相関分析に基づくため,大量なデータでも破綻せずに学習を行う事が可能である.ニュースサイトから収集したデータセットに提案手法を適用することで,本論文の提案する手法の優位性を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2009-11-19
著者
-
原田 達也
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
中山 英樹
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
國吉 康夫
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
國吉 康夫
東京大学
-
牛久 祥孝
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
原田 達也
東京大学大学院情報理工学系研究科知能機械情報学専攻
-
國吉 康夫
東京大学大学院工学系
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