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J-GLOBAL ID：201702276512664724   整理番号：17A0681453

意味画像検索のための幾何保存バイナリコードのマルチモーダル学習

Multimodal Learning of Geometry-Preserving Binary Codes for Semantic Image Retrieval

著者 (3件)： IRIE Go (Nippon Telegraph & Telephone Corporation) ,  ARAI Hiroyuki (Nippon Telegraph & Telephone Corporation) ,  TANIGUCHI Yukinobu (Tokyo University of Science)
資料名： IEICE Transactions on Information and Systems (Web)  (IEICE Transactions on Information and Systems (Web))
巻： E100.D  号： 4  ページ： 600-609(J-STAGE)  発行年： 2017年 
JST資料番号： U0469A  ISSN： 1745-1361  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本稿では,効率的な意味画像検索のための特徴バイナリコーディングに対する教師なし法について示した。既存の方法の大部分は特徴空間の近傍構造を保存することを目的としているが,意味的に類似した画像は必ずしもそのような近傍にあるのではなく,むしろ非線形低次元多様体に分布している。さらに,画像はインターネット上では単独であるのは稀であり,タグ,属性,キャプションなどのテキストデータに囲まれていることが多く,それは画像に関する豊富な意味情報を持つ傾向がある。これらの所見に基づいて,本稿で示した方法は,マルチモーダル情報源を用いた意味画像検索のためのバイナリコードを学習することを目的としたが,一方でハミング空間におけるデータ分布の本質的な低次元構造を維持した。具体的には,教師なしスパース符号化技術を用いて低次元構造を見出した後に,著者らの方法は,抽出したデータ構造とハミング空間における画像とテキスト間のマルチモーダルデータ相関を,可能な限り一緒に保存するように設計した最適化問題を解くことにより,バイナリコード化の線形射影の集合を学習した。著者らは,結合最適化問題を効率的に解くことができる一般化固有問題に容易に変換できることを示した。拡張実験により,著者らの方法はいくつかの既存の方法よりも著しい性能向上をもたらすことが示した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： 多モード ,  *画像検索 ,  *符号 ,  空間 ,  情報 ,  画像処理 ,  最適化問題 ,  教師なし学習
準シソーラス用語： スパース符号化 ,  *バイナリコード ,  マルチモーダル ,  意味情報 ,  特徴空間

著者キーワード (3件)： image retrieval ,  multimodal learning ,  binary coding

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  符号理論  (ND02030R)

引用文献 (35件)：

• [1] T.K. Sellis, N. Roussopoulos, and C. Faloutsos, “The r+-tree: A dynamic index for multi-dimensional objects,” VLDB endowments, pp.507-518, 1987.
• [2] P. Indyk and R. Motwani, “Approximate nearest neighbors: Towards removing the curse of dimensionality,” ACM Sympo. Theory of Computing (STOC), pp.604-613, 1998.
• [3] J. Wang, S. Kumar, and S.-F. Chang, “Semi-supervised hashing for large-scale search,” IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., vol.34, no.12, pp.2393-2406, 2012.
• [4] Y. Gong, S. Lazebnik, A. Gordo, and F. Perronnin, “Iterative quantization: A procrustean approach to learning binary codes for large-scale image retrieval,” IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., vol.35, no.12, pp.2916-2929, 2013.
• [5] Y. Weiss, A. Torralba, and R. Fergus, “Spectral hashing,” Conf. Neural Information Processing Systems (NIPS), pp.1753-1760, 2008.

タイトルに関連する用語 (7件)： 意味 ,  画像検索 ,  幾何 ,  保存 ,  バイナリコード ,  マルチモーダル ,  学習