地域別代表画像を用いた単語概念の地域性の分析
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概要
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本論文では,単語概念に対応する視覚の地域性を分析するために,地域別代表画像の選出と分析を行う手法を提案する.提案手法では,まず,単語概念に関する代表位置情報付き画像の集合を用意し,Mean-Shift法によって単語概念に関連する位置座標を複数決定する.そして画像の位置情報と視覚特徴量の両方を考慮する画像ランキング手法"Geo-VisualRank"によって地域別の代表画像を選出する.選出された地域別代表画像の部分領域特徴の分布を分析し、単語概念に対応する視覚の地域差の大きさを求める.そして,地域別代表画像の視覚差の大きさを示す指標値を,pLSAによる潜在トピックモデル化とJSダイバージェンスによる距離計算をもちいた手法で算出する.実験では,単語概念として250語の名詞と100語の名詞を利用し,各単語概念について視覚の地域性を分析した.その結果,特異な代表画像を持つ地域を含んだ単語概念で大きな指標値が得られた.
- 2011-03-10
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
-
柳井 啓司
電気通信大学大学院総合情報学専攻
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