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J-GLOBAL ID：201002248481913424   整理番号：10A0819815

大規模Web画像のための画像アノテーション・リトリーバル手法

著者 (3件)： 中山英樹 (東大 大学院情報理工学系研究科) ,  原田達也 (東大 大学院情報理工学系研究科) ,  國吉康夫 (東大 大学院情報理工学系研究科)
資料名： 電子情報通信学会論文誌 D  (IEICE Transactions on Information and Systems (Japanese Edition))
巻： J93-D  号： 8  ページ： 1267-1280  発行年： 2010年08月01日 
JST資料番号： S0757C  ISSN： 1880-4535  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 汎用的な一般物体認識の実現のためには,膨大な数の対象と画像のアピアランスを学習する必要があり,人手によって学習過程を管理することは難しい。このため,Web上の大量の画像を用い自律的に画像知識の獲得を行う方法が近年検討されている。これを実現するための学習・認識手法には,精度と同時にスケーラビリティが必要不可欠である。本研究では,大量のWeb画像への適用を念頭に置いた,高速画像アノテーション・リトリーバル手法を提案する。本手法は,複数ラベルが表す画像のコンテクストを用い,高速に学習・認識を行うことが可能である。実験では,まずベンチマークであるCorel画像セットにより比較実験を行い,本手法が多くの既存手法に比べ高速・高精度であることを示す。次に,270万枚のFlickr画像から学習を行い,Web画像マイニングにおける本手法の有効性を検証する。(著者抄録)

シソーラス用語： *Web【情報システム】 ,  *物体認識 ,  *画像認識 ,  知識獲得 ,  アノテーション ,  *画像検索 ,  機械学習 ,  分析
準シソーラス用語： *Web画像マイニング ,  正準相関分析

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (44件)：

• 柳井啓司, “一般物体認識の現状と今後,”情処学論: コンピュータビジョン・イメージメディア, vol.48,no.SIG16 (CVIM19), pp. 1-24, 2007.
• L. Fei-Fei, R. Fergus, and P. Perona,“Learning generative visual models from few training examples: An incremental bayesian approach tested on 101 object categories,” IEEE CVPR 2004 Workshop on Generative-Model Based Vision, 2004.
• G. Griffin, A. Holub, and P. Perona,“Caltech-256 object category dataset,” Technical Report 7694, California Institute of Technology, 2007.
• 柳井啓司, “一般画像自動分類の実現へ向けた world wideweb からの画像知識の獲得,”人工知能学会論文誌, vol.19, no.5, pp. 429-439, 2004.
• R. Fergus, L. Fei-Fei, P. Perona, and A. Zisserman,“Learning object categories from google’s image search,” Proc. IEEE ICCV, 2005.

タイトルに関連する用語 (4件)： 大規模 ,  Web画像 ,  画像アノテーション ,  手法