変形ランダムフォレストを用いた画像自動アノテーション(テーマセッション,映像処理とTRECVID)
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概要
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近年画像の内容及び構成物を表すラベルを画像全体に対して自動的に付与する画像自動アノテーションの研究が活発に行われている。その代表的な手法がSemantic Multi-Class Labeling (SML)である。SMLでは画像特徴とラベルの関係を階層的混合ガウスモデルによって学習し、画像特微量の生成モデルを構成することにより、画像の部分領域及び画像全体に対してアノテーションを付与している。しかしながら、アノテーション付与に要する時間が大幅にかかるという課題があった。我々は多クラス識別器であるRandom Forestを混合ガウスモデルの代わりに利用する手法を提案する。標準の画像データベースで性能を評価したところ、F値は既存技術と同程度であったものの、アノテーション付与に要する時間は数十倍速くなった。
- 2011-02-10
著者
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