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J-GLOBAL ID：201702234041626032   整理番号：17A1294663

深さ特徴と意味的近傍を融合する自動画像アノテーション【JST・京大機械翻訳】

Automatic Image Annotation Combining Semantic Neighbors and Deep Features

著者 (3件)： Ke Xiao (福州大学数学与計算机科学学院 福州350116) ,  Zhou Mingke (福州大学福建省网絡計算与智能信息処理重点実験室 福州350116) ,  Niu Yuzhen (福州大学)
資料名： Moshi Shibie yu Rengong Zhineng  (Moshi Shibie yu Rengong Zhineng)
巻： 30  号： 3  ページ： 193-203  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2411A  ISSN： 1003-6059  CODEN： MRZHET  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 従来の画像アノテーション法においては,人手による特徴選択の手間がかかり,従来のラベル伝播アルゴリズムは,意味的近傍を無視し,視覚的類似性を意味し,意味論的類似性がなく,タグ付け効果に影響を与える。これらの問題を解決するために,本論文は,深さ特性と意味論的近傍を融合する自動画像アノテーション方式を提案した。まず第一に,深さ畳込み神経回路網に基づく統一,適応深さ特徴抽出フレームワークを構築し,次に,訓練集合を意味論的グループに分割し,画像の近傍の画像セットを構築し,最後に,視覚距離に従って近傍の画像の各ラベルの寄与値を計算して,キーワードを得た。ベンチマークデータセットに関する実験結果は,従来の人工的合成特性と比較して,本論文で提案した深さ特徴次元がより低く,より良い性能を有することを示した。本論文では,従来の視覚的近傍アノテーション法における視覚的類似性と意味論的類似性の問題を改善し,精度と正確に予測されたタグの総数を改善した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アノテーション ,  意味論 ,  特徴抽出 ,  アルゴリズム ,  *画像 ,  類似性 ,  畳込み ,  キーワード ,  視覚 ,  神経回路網 ,  特徴選択
準シソーラス用語： タグ付 ,  *画像アノテーション ,  *自動画像アノテーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Semantic Neighbor ,  Image Annotation ,  Convolutional Neural Network (CNN) ,  Deep Feature

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 (4件)： 意味 ,  近傍 ,  融合 ,  自動画像アノテーション