タグ付き画像を用いたコンセプト間の関係抽出の高精度化に関する検討

濱野翔太; 小川貴弘; 長谷山美紀

文献

J-GLOBAL ID：201702283638543716 整理番号：17A0420110

タグ付き画像を用いたコンセプト間の関係抽出の高精度化に関する検討

A Note on Accurate Extraction of Concept Subsumption Relationships Using Tagged Images

出版者サイト複写サービスで全文入手 {{ this.onShowCLink("http://jdream3.com/copy/?sid=JGLOBAL&noSystem=1&documentNoArray=17A0420110&COPY=1") }}
高度な検索・分析はJDreamⅢで {{ this.onShowJLink("http://jdream3.com/lp/jglobal/index.html?docNo=17A0420110&from=J-GLOBAL&jstjournalNo=S0532B") }}

著者 (3件)： , ,
資料名：
巻： 116 号： 463(ITS2016 42-76) ページ： 67-70 発行年： 2017年02月13日
JST資料番号： S0532B ISSN： 0913-5685 資料種別：会議録 (C)
記事区分：原著論文発行国：日本 (JPN) 言語：日本語 (JA)

本文では,タグ付き画像を用いたコンセプト間の関係抽出手法について検討する。従来より,タグ付き画像より算出される画像特徴およびテキスト特徴を用いてコンセプト間の関係を定量化する手法が種々提案されてきた。我々が以前に提案した手法では,画像特徴およびテキスト特徴に基づくコンセプト間の関係をそれぞれカーネル密度推定およびword2vecをもとに算出する。しかしながら,カーネル密度推定では,コンセプト間の関係を適切に表現することが困難な場合が存在する。そこで,提案手法では,画像特徴の変化に頑健な表現方法であるlocality-constraint linear codingを用いる。また,自然言語処理の分野で,コンセプトの表現能力においてword2vecを上回ると報告されているGloVeを用いることで,コンセプト間の関係抽出の高精度化を図る。画像特徴およびテキスト特徴それぞれについてコンセプトの表現能力を向上させることで,それらを用いたコンセプト間の関係抽出の高精度化を実現する。(著者抄録)

, , , , , , ,
, ,

情報サービス

引用文献 (23件)：

M. Haseyama, T. Ogawa, and N. Yagi, ′′A review of video retrieval based on image and video semantic understanding,′′ ITE Transactions on Media Technology and Applications, vol. 1, no. 1, pp. 2-9, 2013.
R. Harakawa, T. Ogawa, and M. Haseyama, ′′Accurate and efficient extraction of hierarchical structure of Web communities for Web video retrieval,′′ ITE Transactions on Media Technology and Applications, vol. 4, no. 1, pp. 49-59, 2016.
J. Monti, M. Monteleone, M. P. d. Buono, and F. Marano, ′′Natural language processing and big data - an ontology-based approach for cross-lingual information retrieval,′′ in Proceedings of IEEE 6th International Conference on Social Computing, 2013, pp. 725-731.
A. Groza and O. M. Popa, ′′Mining arguments from cancer documents using natural language processing and ontologies,′′ in Proceedings of IEEE 12th International Conference on Intelligent Computer Communication and Processing, 2016, pp. 77-84.
W. Damak, I. Rebai, and I. K. Kallel, ′′Semantic object recognition by merging decision tree with object ontology,′′ in Proceedings of 1st International Conference on Advanced Technologies for Signal and Image Processing, 2014, pp. 65- 70.

, , ,

前のページに戻る