ラベル間の階層構造を考慮したWeb画像アノテーション手法に関する研究(一般セッション,機械学習と視覚情報処理の接点,及び,社会テーマ:ハイリスク作業支援)
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概要
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画像アノテーションの多クラス化において,大規模なデータセットの自動構築手法が必要とされている.Web は有用な大規模情報源であるが,学習に必要なラベル情報が陽に付与されていないという問題がある.本研究では,画像アノテーションの性能を向上させるため,Web から収集した画像に対し,それが添付されていたページのテキストを基に,画像に写っている物体を推定する手法を改良することを目的とする.そのためのアプローチとしてテキスト中の単語と,物体を表す単語との間の階層構造に着目する.単語間の階層構造を外部の情報源から取り入れることにより,ラベルをより具体的に表現する単語を推定に用いることができ,それにより画像アノテーションの性能が向上することを示す.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2013-08-26
著者
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