文献

J-GLOBAL ID：201102260067901667   整理番号：11A0726834

複数画像特徴とクラスラベルの相関に着目した距離計量による大規模画像分類

Large Scale Image Classification using Metric based on Correlation between Multiple Image Features and Class Labels

著者 (7件)： 牛久祥孝 (東大 大学院情報理工学系研究科) ,  山下裕也 (東大 大学院情報理工学系研究科) ,  井村純 (東大 大学院情報理工学系研究科) ,  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) ,  原田達也 (JST-さきがけ) ,  國吉康夫 (東大 大学院情報理工学系研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 110  号： 414(PRMU2010 208-236)  ページ： 1-6  発行年： 2011年02月10日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
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： 本論文では,大規模かつ多クラスの画像分類と画像アノテーション双方に有効な,ノンパラメトリックな画像認識手法を提案する。提案手法ではまず,少数サンプルを用いたカーネル主成分分析によって,複数の画像特徴の非線形な距離関数を低次元な主成分空間に埋め込む。その後Canonical Contextual Distanceによって,画像と単語の類似度から効率的に画像間距離を獲得する。この距離を用いて入力画像の近傍の学習サンプルを検索し,分類を行う。我々は大規模画像分類ワークショップであるILSVRC2010に参加し,第3位の分類性能をおさめた。(著者抄録)

シソーラス用語： 画像認識 ,  画像特性 ,  *主成分分析 ,  アノテーション ,  統計解析
準シソーラス用語： *画像特徴 ,  *画像分類 ,  *距離関数 ,  相関分析

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (31件)：

• NAKAYAMA, H. Canonical contextual distance for large-scale image annotation and retrieval. Proc. ACM MM Workshop on Large-Scale Multimedia Retrieval and Mining, 2009. 2009, 3-10
• NAKAYAMA, H. Evaluation of Dimensionality Reduction Methods for Image Auto-Annotation. Proc. BMVC, 2010. 2010, 94.1-94.12
• HARADA, T. Image Annotation and Retrieval for Weakly Labeled Images Using Conceptual Learning. New Generation Computing. 2010, 28, 277-298
• TORRALBA, A. 80 million tiny images : a large dataset for non-parametric object and scene recognition. Trans. PAMI. 2008, 30, 11, 1958-1970
• MILLER, G. A. WordNet : A Lexical Database for English. Communications of the ACM. 1995, 38, 11, 39-41

タイトルに関連する用語 (8件)： 画像特徴 ,  クラス ,  ラベル ,  相関 ,  着目 ,  計量 ,  大規模 ,  画像分類