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J-GLOBAL ID：201202253764819678   整理番号：12A0238869

モバイルランドマークサーチのための位置識別型語彙符号化

Location Discriminative Vocabulary Coding for Mobile Landmark Search

著者 (8件)： JI Rongrong (Peking Univ., Inst. of Digital Media, Beijing, CHN) ,  JI Rongrong (Harbin Inst. of Technol., Visual Intelligence Lab., Harbin, CHN) ,  DUAN Ling-Yu (Peking Univ., Inst. of Digital Media, Beijing, CHN) ,  CHEN Jie (Peking Univ., Inst. of Digital Media, Beijing, CHN) ,  YAO Hongxun (Harbin Inst. of Technol., Visual Intelligence Lab., Harbin, CHN) ,  YUAN Junsong (Nanyang Technological Univ., School of Electrical and Electronic Engineering, Singapore, SGP) ,  RUI Yong (Microsoft China Res. and Dev. Group, Beijing, CHN) ,  GAO Wen (Peking Univ., Inst. of Digital Media, Beijing, CHN)
資料名： International Journal of Computer Vision  (International Journal of Computer Vision)
巻： 96  号： 3  ページ： 290-314  発行年： 2012年02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： クエリー写真を送ることは時間がかかるため,低ビットレート伝送に向けてモバイルエンド上での直接的なコンパクトビジュアルディスクリプタ抽出方法が提案されている。これは,クエリーのビジュアルコンテンツのみに基づいて抽出され,位置手がかりはほとんど利用されていない。本論文では,統一的フレームワークの中で,極めて低いビットレートクエリー伝送,識別型ランドマーク記述,スケーラブルなディスクリプタ配布を達成する,局所識別型語彙符号化(LDVC)方式を提案した。ここでの最初の成果はコンパクトで位置識別型のビジュアルランドマークディスクリプタであり,それは以下の2ステップにおいてオフラインに学習される。第一のステップでは,異なる地理的領域の中に都市地図のセグメンテーションを行うためにスペクトルクラスタリングを採用し,そこでは,都市スケール地理タグ付写真の分割を最適化するために,ビジュアルな類似性と地理的類似性の両者がフュージングされる。第二のステップでは,以下の二つの方式を用いてそれぞれの領域の中のLDVCの学習を行う方法を提案した。それらは,1)ランキング高感度PCA,2)ランキング高感度語彙ブースティング,である。元の高次元署名を置き換えることにより,検索ランキング損失を最小化する,コンパクトディスクリプタ学習のための位置手がかりをこれら両者の方式が埋込みを行う。ここでの第二の成果は位置を意識したオンライン語彙適応化である。即ち,モバイルエンドの中に単一語彙を保存し,それは,モバイル装置が与えられた領域に一旦入ってしまえば,領域固有LDVC符号化に対して効率的に適応化される。ここで学習されたLDVCランドマークディスクリプタは極めてコンパクトであり(通常算術符号化を用いて10~50ビットである),最先端技術によるディスクリプタに対して性能的に優れている。実世界モバイルランドマークサーチプロトタイプの中で提案フレームワークの実装を行い,北京,ニューヨーク市,ラサ,シンガポール,フローレンス,のような典型的な領域をカバーする100万スケールのランドマークデータベースの中でその検証を行った。Copyright 2011 Springer Science+Business Media, LLC Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *画像通信 ,  *符号化 ,  語彙 ,  伝送速度 ,  質問 ,  スケーラビリティ【計算機】 ,  標識 ,  *セグメンテーション ,  主成分分析 ,  実装設計 ,  *画像データベース
準シソーラス用語： *語彙符号化 ,  ビットレート ,  クエリー ,  ランドマーク

分類 (4件)： テレビジョン一般  (ND12031N) ,  符号理論  (ND02030R) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 位置識別 ,  語彙 ,  符号化