アスペクトモデルを用いたWeb画像検索結果からの典型的画像の取得
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概要
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World Wide Web 上で画像を検索する場合,対象となるオブジェクトの視覚的特徴を知ることが重要な目的の 1 つとしてあげられる.このようなタスクにおいて適切な検索結果は,オブジェクトの典型的な特徴をとらえた画像である.しかし既存の Web 画像検索エンジンを使用した場合,その結果は必ずしも典型的な画像の集合になっていない.そこで本研究では Web 画像検索結果に対して生成モデルのパラメータ推定を行い,典型的画像を抽出する手法を提案する.具体的には画像の典型性は記号的な特徴の組合せによって表現されると見なし,離散的潜在変数を持つ生成モデルであるアスペクトモデルを用いて表現する.画像内に特定の色相の画素が存在することを記号的特徴と見なし,EM アルゴリズムを用いてアスペクトモデルのパラメータを学習させる.評価実験の結果,典型的な画像の集合が効率的に取得できることを示した.また,実際に Web 画像検索と連動し,画像を典型性の度合いでランキングさせるシステムの実装を行った.
- 2010-06-24
著者
-
手塚 太郎
立命館大学情報理工学部
-
前田 亮
立命館大学情報理工学部
-
Maeda Akira
Department Of Sports Biomechanics And Applied Physiology National Institute Of Fitness And Sports In
-
手塚 太郎
立命館大学 総合理工学院 情報理工学部
-
Maeda Akira
Department Of Public Health Akita University School Of Medicine
-
Maeda Akira
Department Of Dermatology Kinki University School Of Medicine
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