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J-GLOBAL ID：201102236846547480   整理番号：11A1607716

スケーラブルなオブジェクト発見:視覚語共起クラスタリングのためのハッシュベースアプローチ

Scalable Object Discovery: A Hash-Based Approach to Clustering Co-occurring Visual Words

著者 (3件)： FUENTES PINEDA Gibran (Graduate School of Information Systems, The Univ. of Electro-Communications) ,  KOGA Hisashi (Graduate School of Information Systems, The Univ. of Electro-Communications) ,  WATANABE Toshinori (Graduate School of Information Systems, The Univ. of Electro-Communications)
資料名： IEICE Transactions on Information and Systems (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers)  (IEICE Transactions on Information and Systems (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： E94-D  号： 10  ページ： 2024-2035 (J-STAGE)  発行年： 2011年 
JST資料番号： L1371A  ISSN： 0916-8532  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 筆者らは画像集合から特別のオブジェクト(オブジェクトカテゴリーと対照的に)を自動的に発見するためのスケーラブルなアプローチを提示した。基本的なアイデアはそのような共起特徴が同一オブジェクトに横たわるとの仮定下で同一画像において一貫して現れる局所的画像特徴を探索する事である。筆者らは最初に集合における各画像を視覚語の集合として表現し,各視覚語が現れる画像集合を記憶するために転置ファイルを構築した。それから,筆者らのオブジェクト発見手法は転置ファイルの探索及びその要素が同一画像内に現れる傾向がある視覚語集合の抽出によって進む。そのような視覚語集合は共起語集合と呼ばれる。不安定及び多義的視覚語のため,共起語集合は典型的にはオブジェクトのある部分のみを表現する。筆者らは同一オブジェクトに関連した共起語集合がしばしば互いに多くの視覚語を共有する事を観察した。これ故に,オブジェクトモデルを得るために,筆者らは更に凝集型様式において高度にオーバラップした共起語集合をクラスタ化した。注目すべきことに,筆者らは最小ハッシングによって共起語集合の抽出及びクラスタリング双方を高速化した。筆者らは筆者らの手法によって生成されたモデルが効果的に特定オブジェクトを判別する事を示した。筆者らはOxford構築データセット上で筆者らの手法を論証した。根拠真理ランドマークの集合を用いた定量的評価において,筆者らの手法は最新技術の手法と比較してより高いスコアを達成した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *スケーラビリティ【計算機】 ,  *発見 ,  視覚 ,  クラスタ化 ,  発生 ,  画像 ,  データマイニング ,  抽出 ,  *ハッシング ,  集合 ,  モデル ,  凝集 ,  高速化 ,  *対象物 ,  改変
準シソーラス用語： *オブジェクト ,  *クラスタリング ,  *共起 ,  語 ,  探索 ,  特徴

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  統計学  (AB08000H) ,  集合論  (AB10000I)

引用文献 (27件)：

• SIVIC, J. Video google : A text retrieval approach to object matching in videos. Proc. International Conference on Computer Vision, 2003. 2003, 1470-1477
• CHUM, O. Total recall : Automatic query expansion with a generative feature model for object retrieval. Proc. International Conference on Computer Vision, 2007. 2007
• CHUM, O. Large-scale discovery of spatially related images. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 2010, 32, 2, 371-377
• CHUM, O. Near duplicate image detection : min-hash and tf-idf weighting. Proc. British Machine Vision Conference, 2008. 2008
• HOFMANN, T. Unsupervised learning by probabilistic latent semantic analysis. Mach. Learn. 2001, 42, 177-196

タイトルに関連する用語 (4件)： オブジェクト ,  発見 ,  視覚 ,  クラスタリング