画像検索結果のクラスタリングを目的とした類似画像からのメタデータ推定手法の検討(「Webインテリジェンス」及び一般)

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概要

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メタデータを用いたクラスタリングは,画像検索結果を効率的に閲覧するために有効な手段のひとつである.しかし,画像に対して均質にメタデータが付与されていない場合も多く,そのことが,クラスタリングの精度を低下させる可能性がある.本研究では,Web上に存在する画像検索結果を効果的にクラスタリングするための,画像に付与されるべきメタデータの欠損を推定により補う手法について検討する.本研究で推定の対象とするメタデータは,ソーシャルタギングにより付与されたタグと,撮影状況を表すメタデータであるExifの2つである.本研究では,各画像の正しいメタデータを推定するため,画像検索結果として与えられたデータのみを用い,それ以外の追加の教示用の学習データを必要としない推定手法を提案する.本手法を画像共有サイトから取得した画像検索結果に適用し,本手法が,クラスタリングの精度向上に寄与するようなメタデータを効果的に推定していることを示す.
2011-05-19

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