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J-GLOBAL ID：201702228276016022   整理番号：17A1772983

視覚特徴合成による空間的意味画像検索【Powered by NICT】

Spatial-Semantic Image Search by Visual Feature Synthesis

著者 (6件)： Mai Long ,  Jin Hailin ,  Lin Zhe ,  Fang Chen ,  Brandt Jonathan ,  Liu Feng
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CVPR  ページ： 1121-1130  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 画像検索の性能は深い特徴表現の使用により近年著しく改善された。しかし,ほとんどの既存の方法では視覚的に類似したまたは質問に意味的に関連する画像を検索し,空間形態にかかわらず目的としている。本論文では,ユーザは2D質問キャンバス上の概念テキストボックスを操作することによって意味的および空間的制約を有する画像を探索することを可能にする空間意味的画像検索技術を開発した。ユーザキャンバス質問からの空間的意味制約を捕捉する適切な視覚特徴を合成するための畳込みニューラルネットワークを訓練した。筆者らの深部ニューラルネットワークを訓練された場合,著者らは,視覚特徴の検索性能を最適化した。これらの視覚的特徴は,ユーザ質問に関連した空間的および意味的画像を検索するために用いた。MS COCOと視覚ゲノムのような大規模データセット上での実験を行い,提案手法は空間意味的画像探索における他のベースラインと最先端レベル手法よりも性能的に優れていることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 畳込み ,  *画像検索 ,  帆布 ,  *視覚 ,  基準線 ,  ニューラルネットワーク ,  検索効率 ,  最適化 ,  *画像 ,  ゲノム
準シソーラス用語： 大規模データセット ,  ディープニューラルネットワーク ,  特徴表現 ,  *視覚顕著 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 視覚特徴 ,  意味 ,  画像検索