位置情報と画像構図を利用した画像アノテーションの精度向上に関する検討 : クリッカブル・リアルワールドの実現に向けて(一般セッション,コンピュータビジョンとパターン認識のための機械学習)
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概要
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Webの集合知を活用し,未知の画像に対してその撮影内容に関するラベル付けを行う画像アノテーションという研究が盛んに行われている.従来の画像アノテーションは,収集した全ての訓練データセットから画像特徴とラベル特徴の関係を学習するものが多かった.しかし,それらのデータには人力である未知画像とまったく関係のない不要なデータも数多く含まれている.そこで本稿では,未知画像に付与されている位置情報と画像構図を利用して,そのような不要なデータを排除することで,画像アノテーションの精度を向上させる手法を提案する.実験では,提案手法と従来手法の比較実験を100シーンで行い,その得られた結果について報告をする.
- 2011-08-29
著者
-
島田 敬士
九州大学大学院システム情報科学研究院
-
谷口 倫一郎
九州大学大学院システム情報科学研究院
-
長原 一
九州大学大学院システム情報科学研究院
-
阿部 尚之
九州大学工学部電気情報工学科
-
長原 一
山口大学工学部電気電子工学科
-
阿部 尚之
九州大学大学院システム情報科学府
-
島田 敬士
九州大学 大学院システム情報科学研究院
-
谷口 倫一郎
九州大学大学院システム情報科学府
-
島田 敬士
九州大学大学院システム情報科学府
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