類似画像検索における部分教師付き特徴次元圧縮

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概要

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近年,ディジタルカメラ,カメラ付き携帯電話の普及により,ディジタル画像に関する知識を全く持たない人々が多量の画像を収集・蓄積できるようになってきた.そのため,ユーザに特別な知識を要求せずに,容易な操作で,画像を分類・検索できるシステムが求められている.ユーザの画像データベースには,多様なカテゴリの画像が混在しており,完全に自動化されたカテゴリ分類は困難である.また,人手のみによるラベル付けは煩雑である.そこで,本研究では,教師となる少数の画像のカテゴリを指定するだけで,高精度なカテゴリ分類を実現することを目的とする.本研究では,カテゴリ学習の手法として,部分教師付き学習手法を採用するとともに,学習精度をより向上させるために,新たに部分教師付き次元圧縮手法を提案した.自然画像を用いた評価実験の結果,教師なし次元圧縮手法を用いた場合と比較して,識別率が平均して 5.1 ポイント上昇した.
一般社団法人情報処理学会の論文
2010-03-11

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