大規模Web画像のための画像アノテーション・リトリーバル手法(パターン認識応用,第12回画像の認識・理解シンポジウム推薦論文,<特集>画像の認識・理解論文)
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概要
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汎用的な一般物体認識の実現のためには,膨大な数の対象と画像のアピアランスを学習する必要があり,人手によって学習過程を管理することは難しい.このため,Web上の大量の画像を用い自律的に画像知識の獲得を行う方法が近年検討されている.これを実現するための学習・認識手法には,精度と同時にスケーラビリティが必要不可欠である.本研究では,大量のWeb画像への適用を念頭に置いた,高速画像アノテーション・リトリーバル手法を提案する.本手法は,複数ラベルが表す画像のコンテクストを用い,高速に学習・認識を行うことが可能である.実験では,まずベンチマークであるCorel画像セットにより比較実験を行い,本手法が多くの既存手法に比べ高速・高精度であることを示す.次に,270万枚のFlickr画像から学習を行い,Web画像マイニングにおける本手法の有効性を検証する.
- 2010-08-01
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
-
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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