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J-GLOBAL ID：200902263787033124   整理番号：08A0086611

画像・単語間概念対応の確率構造学習を利用した超高速画像認識・検索方法

Ultra high speed image annotation/retrieval method by learning the conceptual relationship between images and labels

著者 (4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) ,  大津展之 (産業技術総合研)
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： 107  号： 384(PRMU2007 135-157)  ページ： 65-70  発行年： 2007年12月06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： 画像アノテーション・リトリーバルは,インターネットにおける検索をはじめとする幅広い応用が期待できる技術である。しかし,対象とする画像や認識対象が一般的なものであるため,極めて難しい課題であり,既存技術は精度・速度の両面において難を抱える。本研究では,高次局所自己相関特徴と確率的正準相関分析の組み合わせにより,画像・単語間の概念を効率よく学習することで,従来の世界最高精度の手法とされるSMLに比し,精度・速度の両面で圧倒的な向上を実現した。特筆すべきは,認識速度において最高で約1万倍の向上を果たしている点であり,本手法は認識精度と同時に高い汎用性・実用性を有する。(著者抄録)

シソーラス用語： パターン認識 ,  *画像検索 ,  検索効率 ,  記述 ,  自己相関 ,  高速化 ,  *アノテーション ,  画像認識 ,  特徴量
準シソーラス用語： 正準相関分析

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (7件)：

• CARNEIRO, G. Supervised learning of semantic classes for image annotation and retrieval. IEEE transactions of Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2007, 29, 3
• LAVRENKO, V. A model for learning the semantics of pictures. Proc. NIPS'03. 2004
• FENG, S. L. Multiple Bernoulli Relevance Models for image and video annotation. Proc. CVPR'04. 2004, 1063-1069
• DUYGULU, P. Object recognition as machine translation : Learning a lexicon for a fixed image vocabulary. Proc. ECCV'02. 2002, 97-112
• 栗田多喜夫. 印象語による絵画データベースの検索. 情報処理学会論文誌. 1992, 33, 11, 1373-1383

タイトルに関連する用語 (6件)： 単語 ,  概念 ,  確率 ,  構造学習 ,  画像認識 ,  検索