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J-GLOBAL ID：201002277276007593   整理番号：10A1095464

自動発見された擬似オブジェクトによる画像オブジェクト検索およびインデクシングの向上

Boosting image object retrieval and indexing by automatically discovered pseudo-objects

著者 (6件)： CHEN Kuan-ting (Graduate Inst. of Networking and Multimedia, National Taiwan Univ., Taipei, Taiwan) ,  LIN Kuan-hung (Dep. of Computer Sci. and Information Engineering, National Taiwan Univ., Taipei, Taiwan) ,  KUO Yin-hsi (Dep. of Computer Sci. and Information Engineering, National Taiwan Univ., Taipei, Taiwan) ,  WU Yi-lun (Dep. of Computer Sci. and Information Engineering, National Taiwan Univ., Taipei, Taiwan) ,  HSU Winston H. (Dep. of Computer Sci. and Information Engineering, National Taiwan Univ., Taipei, Taiwan) ,  HSU Winston H. (Graduate Inst. of Networking and Multimedia, National Taiwan Univ., Taipei, Taiwan)
資料名： Journal of Visual Communication and Image Representation  (Journal of Visual Communication and Image Representation)
巻： 21  号： 8  ページ： 815-825  発行年： 2010年11月 
JST資料番号： W0218A  ISSN： 1047-3203  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最先端のオブジェクト検索システムは,特徴ベクトルの中で画像の局所外見情報を符号化する視覚語のバッグ表現に基づいているものが多い。クエリーオブジェクトの特徴ベクトルと画像データベースに対するそれとの比較を行うことにより,画像オブジェクトサーチを実施した。しかしながら,一般的にいって,データベース画像ベクトルでは,複数のオブジェクトや背景を含んでいる可能性がある全体画像の混合情報を伝搬している。そのようなノイズを含む(または薄められた)特徴ベクトルによりサーチ品質が低下する。この問題に対抗するために,本論文では,局所領域を表現し,データベース画像の中で候補オブジェクトの近似を行うためにそれ自身の特徴ベクトルを用いた近似的特徴点部分集合である擬似オブジェクトという新しい表現法を提案した。本論文では,これら擬似オブジェクトを推定するために,効果的な手法(例えば,グリッド,G-means,GMM-BIC)について調べた。さらに,ここではまた,精度および効率性において,これら擬似オブジェクトでは,インバーテッドファイルインデクシングを有効にできることも確信した。2種類の消費者写真ベンチマーク上での実験を行い,提案手法が,その他の先端的オブジェクト検索およびインデクシングアルゴリズムよりも性能的に大きく優れていることを示した。Copyright 2010 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *画像検索 ,  インデクシング【計算機】 ,  *特徴抽出 ,  ベクトル ,  雑音 ,  検索効率 ,  画像データベース ,  点 ,  ベンチマーク ,  写真 ,  性能評価
準シソーラス用語： インバーティッドファイル ,  ノイズ ,  特徴ベクトル ,  特徴点

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 (5件)： 発見 ,  擬似 ,  オブジェクト ,  オブジェクト検索 ,  インデクシング