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J-GLOBAL ID：201102295547688422   整理番号：11A0726835

変形ランダムフォレストを用いた画像自動アノテーション

Automatic Image Annotation by Variational Random Forests

著者 (3件)： 福井基文 (富士ゼロックス) ,  加藤典司 (富士ゼロックス) ,  QI Wenyuan (富士ゼロックス)
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： 110  号： 414(PRMU2010 208-236)  ページ： 7-12  発行年： 2011年02月10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： 近年画像の内容及び構成物を表すラベルを画像全体に対して自動的に付与する画像自動アノテーションの研究が活発に行われている。その代表的な手法がSemantic Multi-Class Labeling(SML)である。SMLでは画像特徴とラベルの関係を階層的混合ガウスモデルによって学習し,画像特徴量の生成モデルを構成することにより,画像の部分領域及び画像全体に対してアノテーションを付与している。しかしながら,アノテーション付与に要する時間が大幅にかかるという課題があった。我々は多クラス識別器であるRandom Forestを混合ガウスモデルの代わりに利用する手法を提案する。標準の画像データベースで性能を評価したところ,F値は既存技術と同程度であったものの,アノテーション付与に要する時間は数十倍速くなった。(著者抄録)

シソーラス用語： *アノテーション ,  *ラベル付け【画像】 ,  画像特性 ,  モデル ,  画像処理 ,  学習 ,  計算機アルゴリズム
準シソーラス用語： ラベリング【画像】 ,  画像特徴 ,  生成モデル ,  *ランダムフォレスト

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (27件)：

• CARNEIRO, G. Supervised Learning of Semantic Classes for Image Annotation and Retrieval. TPAMI. 2007, 29, 3
• 森靖英. 単語付き画像の分割クラスタリングによる未知画像からの関連単語推定. 信学論(D-II). 2001, J84-D-II, 4
• GUILLAUMIN, M. TagProp : Discriminative Metric Learning in Nearest Neighbor Models for Image Auto-Annotation. ICCV, 2009. 2009
• MAKADIA, A. A New Baseline for Image Annotation. ECCV, 2008. 2008
• DUYGULU, P. Object Recognition as Machine Translation : Learning a Lexicon for a Fixed Image Vacabulary. ECCV, 2002. 2002

タイトルに関連する用語 (2件)： ランダムフォレスト ,  アノテーション