SNSを利用したトピックモデルによる画像へのユーザ嗜好性の解析(テーマセッション,大規模データベースとパターン認識)
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概要
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現在の画像検索サービスでは、同じクエリを用いて検索を行った場合、ユーザによらず同じ結果が表示される。これはWeb上などの大規模な画像データから所望の画像を発見するのに必ずしも最適な表示方法にはなっていない。本研究では、素早く所望の画像を発見するための一助として、各ユーザの画像に対する好みを考慮した検索結果表示を提案する。GISTなどの画像特徴を入力として、個人の画像に対する嗜好性をトピックモデルによりモデル化した画像を軸としたSNS「Pinterest(ピンタレスト)」の履歴から得られるソーシャル情報を利用した実験を行い、提案モデルによる嗜好度推定の有効性を検証するとともに、モデルの入力特徴量としてカラーヒストグラムやGIST等の画像特徴をsaliency mapを用いた前景と背景別に抽出することが有効であることを確認した。
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2013-02-14
著者
-
木村 昭悟
日本電信電話(株)NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
谷口 行信
日本電信電話株式会社NTTサイバーソリューション研究所
-
木村 昭悟
日本電信電話株式会社nttコミュニケーション科学基礎研究所
-
数藤 恭子
Nttアイティ 画像事業部
-
木村 昭悟
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
数藤 恭子
NTTメディアインテリジェンス研究所
-
谷口 行信
NTTメディアインテリジェンス研究所
-
谷口 行信
NTTメディアインテリジェンス研究所画像メディアプロジェクト
-
片岡 香織
NTTメディアインテリジェンス研究所画像メディアプロジェクト
-
村崎 和彦
NTTメディアインテリジェンス研究所画像メディアプロジェクト
-
数藤 恭子
NTTメディアインテリジェンス研究所画像メディアプロジェクト
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