文献

J-GLOBAL ID：201702234373086597   整理番号：17A0472964

弱い幾何学的相関一貫性を用いたインスタンス探索の強化【Powered by NICT】

Enhancing instance search with weak geometric correlation consistency

著者 (4件)： Zhang Zhenxing (Insight Centre for Data Analytics, School of Computing, Dublin City University, Glasnevin, Dublin 9, Ireland) ,  Albatal Rami (Insight Centre for Data Analytics, School of Computing, Dublin City University, Glasnevin, Dublin 9, Ireland) ,  Gurrin Cathal (Insight Centre for Data Analytics, School of Computing, Dublin City University, Glasnevin, Dublin 9, Ireland) ,  F. Smeaton Alan (Insight Centre for Data Analytics, School of Computing, Dublin City University, Glasnevin, Dublin 9, Ireland)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 236  ページ： 164-172  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 大規模画像コレクション内からのオブジェクトインスタンスを見出すことは多くの実用途において挑戦的な問題である。テキスト検索に触発された最近の方法は良好な結果を達成したが,空間検証に基づく再ランク付け段階は,蒸留器の性能を高めるために必要である。再ランク付け段階の計算の複雑さを回避しながら,このような検索システムの有効性を改善するために,著者らは,局所特徴間の幾何学的相関を調べ,ここでは,回転および尺度空間における変換一貫性を形成する個々の整合とこれらの相関を組み込んだ。この弱い幾何学的相関一貫性は,例えば検索における矛盾した特徴照合を効果的に除去に用いることができ,低い計算コストで全ての候補画像に適用することができる。三標準評価ベンチマーク上での実験結果により,提案した手法は,その他の最先端レベル手法と比較して,実質的な性能向上をもたらすことを示した。さらに,TRECVid評価キャンペーンにおけるインスタンス探索タスクにおける参加者からの評価結果では,提案手法は大規模ビデオコレクションのための検索性能を強化することを示唆する。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 計算量 ,  情報検索システム ,  ベンチマーク ,  *等級づけ ,  蒸留装置 ,  画像 ,  検索効率 ,  計算コスト ,  局所特徴
準シソーラス用語： 特徴マッチング ,  テキスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： マルチメディアインデクシング ,  情報検索 ,  インスタンス探索 ,  弱い幾何学的整合性

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 幾何学 ,  相関 ,  インスタンス ,  探索 ,  強化