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J-GLOBAL ID：201702265081683149   整理番号：17A1772246

画像ランキングのためのクリック制約を用いた深部マルチモーダル距離メトリック学習【Powered by NICT】

Deep Multimodal Distance Metric Learning Using Click Constraints for Image Ranking

著者 (4件)： Yu Jun (Key Laboratory of Complex Systems Modeling and Simulation, School of Computer Science and Technology, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou, China) ,  Yang Xiaokang (School of Electronic Information and Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Gao Fei (Key Laboratory of Complex Systems Modeling and Simulation, School of Computer Science and Technology, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou, China) ,  Tao Dacheng (Centre for Quantum Computation and Intelligent Systems, Faculty of Engineering and Information Technology, University of Technology Sydney, Sydney, NSW, Australia)
資料名： IEEE Transactions on Cybernetics  (IEEE Transactions on Cybernetics)
巻： 47  号： 12  ページ： 4014-4024  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0791A  ISSN： 2168-2267  CODEN： ITCEB8  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： 画像正確にもをどのように,我々は特異的質問のための正確かつ効率的に画像のグループをランク付けするこれらの問題は研究者やエンジニアにとって重要な新規画像検索エンジンをどのように生成するか。最初に,画像を効率的に表現する適切な記述を得ることが重要である。本論文では,マルチモーダル特徴は画像を記述するために考慮した。画像ユニークな特性は,視覚特徴,お互いに相関しているを反映していた。しかし,セマンティックギャップは画像視覚特徴と意味論の間に存在する。,意味的ギャップを低減するためにクリック特徴を利用した。第二の重要問題は,これらの多様な特徴を結合する適切な距離計量を学習することである。本論文では,新しい深いマルチモーダル距離メトリック学習(Deep MDML)法を開発した。距離メトリック学習(DML)における視覚とクリック両者の特徴を利用するために採用された構造化ランキングモデル。具体的には,画像とそれに関連したランキング結果は,最初のトレーニングセットを形成するために収集した。クリックと視覚特徴を含むマルチモーダル特徴はこれらの画像を収集した。次に,オートエンコーダの群は,異なる視覚空間における距離メトリックを最初に得るために適用されると,MDML法を用いて異なるモダリティのための最適な重みを帰属した。次に,ランキングモデル,クリック特性を持つ新しい質問の順位付けに使用されるを訓練するために交互最適化を行った。既存の画像ランキング法と比較して,提案した方法は,マルチモーダル特徴,DMLのクリック特徴と視覚特徴を使用する新しいランキングモデルを採用した。二つのベンチマークデータセットで提案された深いMDMLを解析するための実験を動作し,結果は,この方法の効果を検証した。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： 検索エンジン ,  *等級づけ ,  技術者 ,  構造形成 ,  深部 ,  *多モード ,  最適化 ,  意味論 ,  *画像 ,  距離計 ,  視覚
準シソーラス用語： モダリティ ,  セマンティックギャップ ,  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 (6件)： ランキング ,  クリック ,  制約 ,  深部 ,  マルチモーダル ,  距離メトリック学習