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J-GLOBAL ID：201002263932295192   整理番号：10A0549210

OPTIMOL:インクリメンタルモデル学習を介した自動オンライン絵画コレクション

OPTIMOL: Automatic Online Picture Collection via Incremental Model Learning

著者 (3件)： LI Li-Jia (Princeton Univ., Princeton, USA) ,  LI Fei-Fei (Princeton Univ., Princeton, USA) ,  LI Fei-Fei (Stanford Univ., Stanford, USA)
資料名： International Journal of Computer Vision  (International Journal of Computer Vision)
巻： 88  号： 2  ページ： 147-168  発行年： 2010年06月 
JST資料番号： T0423A  ISSN： 0920-5691  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： Web上に存在する大量の画像を活用するために必要な物体認識処理に対しては,学習およびデータセット収集の問題を解決しなければならない。これに対し本論文では,インクリメンタルなモデル学習とデータセットの自動収集を同時に行うことのできる手法を提案し,自動オンライン絵画コレクションのためのフレームワークとしてOPTIMOLを提案した。OPTIMOLの一般的フレームワークとアルゴリズムを示すとともに,その詳細システムに関しては,OPTIMOLモデルの中で用いたモデルとして,生成モデル,オブジェクトカテゴリーモデル,について論じた。また,その学習アルゴリズムに関しては,Markov連鎖モンテカルロサンプリング,半教師つき学習,潜在的主題モデルに関するインクリメンタル学習,について論じた。さらに,新しい画像分類およびアノテーションのための手法を提案し,それぞれについて詳細に論じた。ここではアコーデオンのカテゴリーを取り上げ,それに対するウォークスルー処理を提示し,それを構成する4つのステップについて詳細事項を示した。OPTIMOLの評価実験を実施し,解析のための実験,画像コレクションのための実験,分類のための実験,に分けて論じた。その結果,OPTIMOLの有効性を確認した。

シソーラス用語： *物体認識 ,  データ収集 ,  絵画 ,  *学習アルゴリズム ,  *モンテカルロ法 ,  Markov連鎖 ,  楽器 ,  画像合成 ,  評価試験
準シソーラス用語： *MCMC ,  アコーデオン ,  ウォークスルー ,  画像コレクション

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 学習 ,  オンライン ,  絵画 ,  コレクション