能動学習とタグ推薦を用いたオンライン映像アノテーションゲーム
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概要
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事物や情景のような,映像中のコンセプトを高精度に検出可能な分類器を構築するためには,人手によりコンセプトの有無がアノテーションされた大量の学習データが必要である.しかし,学習データの収集は,非常にコストが高い.そこで,インターネット上の大勢のユーザに着目して, "オンライン映像アノテーションゲーム" を開発した.つまり,このゲームを広く公開して,多くのユーザにプレイしてもらえば,効率的に学習データを収集できるようになる.特に,アノテーション効率を高めるために, "能動学習" を用いて,分類器の精度向上に有望な映像を選択し,ユーザにアノテーションしてもらうようにしている.さらに,"タグ推薦" を用いて,意味のないアノテーションが行われないように,アノテーションすべきコンセプトを制御している.実験では,能動学習を用いて効率的にアノテーションできること,タグ推薦を用いてスムーズなゲーム進行が可能であることが示す.
- 2012-12-05
著者
-
白浜 公章
神戸大学大学院経済学研究科
-
上原 邦昭
神戸大学大学院工学研究科
-
上原 邦昭
神戸大学大学院システム情報学研究科
-
渡邊 結衣
神戸大学大学院システム情報学研究科
-
白浜 公章
室蘭工業大学しくみ情報系領域
-
白浜 公章
室蘭工業大学 しくみ情報系領域
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