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J-GLOBAL ID：200902220535287025   整理番号：08A1060322

VisualRank:大規模画像検索に対するPageRankの適用

VisualRank: Applying PageRank to Large-Scale Image Search

著者 (2件)： JING Yushi (Georgia Inst. Technol., CA) ,  BALUJA Shumeet (Google Inc., CA)
資料名： IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence  (IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)
巻： 30  号： 11  ページ： 1877-1890  発行年： 2008年11月 
JST資料番号： B0519B  ISSN： 0162-8828  CODEN： ITPIDJ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 画像間に存在する視覚類似性分布の解析に基づいて,画像ランキング問題を取り上げ,視覚類似性グラフ上の「オーソリティ」ノード同定タスクとして見直し,VisualRankを提案して画像間の視覚リンク構造解析を試みた。ここでは,画像クエリーにうまく応えることのできるものを「オーソリティ」ノードとした。VisualRankに関しては,固有ベクトルの中心性およびVisualRank,VisualRankの性能にとっては画像類似度の高信頼計測が重要であること,そのための特徴生成および表現,について論じた。VisualRankの応用に関しては,均質知覚概念を用いたクエリー,異種視覚概念を用いたクエリー,焦点ぼけ画像存在下における性能,について論じた。次にWebスケールVisualRankシステムに関しては,クエリー依存型VisualRank,p安定分布を介した局所特徴のハッシングによる効率化,について述べた。ここでは,検索適合性に関するユーザ調査,代替手法との追加的比較,満足度およびクリック計測,という3種類の評価実験を行い,製品に関連したクエリーに関するVisualRankの性能評価を行った。その結果,ほとんどのポピュラーな製品クエリーにおいて,ユーザ満足度および適合性の意味で提案手法により大幅な改善が実現することを確認した。

シソーラス用語： *画像検索 ,  度 ,  類似性 ,  *特徴抽出 ,  画像ぼけ ,  ハッシング ,  実験 ,  性能評価
準シソーラス用語： クエリ ,  ランキング ,  焦点ボケ ,  評価実験 ,  満足度 ,  類似度

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

タイトルに関連する用語 (3件)： 大規模 ,  画像検索 ,  PageRank