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J-GLOBAL ID：201702268941881151   整理番号：17A0886767

Supercookを:共同食品特性とレシピ検索と探査のためのマルチモーダルコンテンツモデリング【Powered by NICT】

Being a Supercook: Joint Food Attributes and Multimodal Content Modeling for Recipe Retrieval and Exploration

著者 (6件)： Min Weiqing (Key Laboratory of Intelligent Information Processing, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Jiang Shuqiang (Key Laboratory of Intelligent Information Processing, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Sang Jitao (National Laboratory of Pattern Recognition, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Wang Huayang (Key Laboratory of Intelligent Information Processing, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Liu Xinda (State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, Beihang University, Beijing, China) ,  Herranz Luis (Key Laboratory of Intelligent Information Processing, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Multimedia  (IEEE Transactions on Multimedia)
巻： 19  号： 5  ページ： 1100-1113  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1116A  ISSN： 1520-9210  CODEN： ITMUF8  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： レシピ検索と探査のための多重属性を持つ処方配向imageingredient相関学習の問題を考察した。既存の方法は,主に認識のための食品視覚情報に焦点を当て,拡張処方配向問題を解決するために視覚情報,テキストコンテンツ(例えば,成分),と属性(例えば,料理と経過)をモデル化し,一方,マルチモーダル料理分類と属性増強食品画像検索である。溶液として,異なる属性により正則化された関節imageingredient表現を学習するための多モードマルチタスク深層信念ネットワーク(M~3TDBN)を提案した。可視成分(食品画像,例えば,「ニワトリ」と「きのこ」における可視)及び非可視成分(例えば,「塩」と「油」)に成分グループ化により,M~3TDBN画像と可視成分と非視覚表現間の中間レベル視覚表現の両者を学習することができる。さらに,インターモーダリティ相関を改善するために異なる属性を利用するために,M~3tdbnは互いに連携をとる異なる属性にマルチタスク学習を組み込んでいる。提案M~3tdbnに基づいて,著者らは生成された深い特徴と三拡張新しい応用のための発見された相関を利用する1)マルチモーダル料理分類2)属性増強クロスモーダル処方画像検索および3)食品画像から成分と属性推論。提案されたアプローチを構築Yummlyデータセット上で評価し,評価結果は,提案した手法の有効性を検証した。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： 正則化 ,  画像 ,  *多モード ,  *食品特性 ,  *食品 ,  料理 ,  画像検索 ,  *モデリング
準シソーラス用語： マルチタスク学習 ,  視覚表現 ,  信念ネットワーク ,  マルチタスク ,  視覚情報 ,  連合学習 ,  *レシピ , 【Automatic Indexing@JST】

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 (5件)： 共同 ,  食品特性 ,  レシピ ,  検索 ,  探査