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J-GLOBAL ID：201802214648669260   整理番号：18A0817529

MMDF-LDA 社会的画像アノテーションのための改良型マルチモーダル潜在Dirichlet割当モデル【JST・京大機械翻訳】

MMDF-LDA: An improved Multi-Modal Latent Dirichlet Allocation model for social image annotation

著者 (7件)： Zheng Liu (School of Computer Science and Technology, Shandong University of Finance and Economics, Jinan 250014, China) ,  Zheng Liu (Shandong Provincial Key Laboratory of Digital Media Technology, Shandong University of Finance and Economics, Jinan 250014, China) ,  Caiming Zhang (Shandong Provincial Key Laboratory of Digital Media Technology, Shandong University of Finance and Economics, Jinan 250014, China) ,  Caiming Zhang (School of Computer Science and Technology, Shandong University, Jinan 250014, China) ,  Caiming Zhang (Shandong Co-Innovation Center of Future Intelligent Computing, Yantai 264025, China) ,  Caiming Zhang (School of Information and Electrical Engineering, Ludong University, Yantai 264025, China) ,  Caixian Chen (School of Computer Science and Technology, Shandong University of Finance and Economics, Jinan 250014, China)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 104  ページ： 168-184  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 社会画像に対する意味論的概念の集合を推論することを目的とする社会的画像アノテーションは,社会的画像検索を容易にするための効果的で直接的な方法である。従来のアプローチは,他のタイプのメタデータを考慮することなく,視覚的特徴とタグを採用することを主に示した。マルチモーダル特徴を完全に利用することにより,社会画像アノテーションの精度を向上させる方法は,依然としてオープンで挑戦的な問題である。本論文では,視覚コンテンツ,ユーザ供給タグ,ユーザコメント,および地理情報を融合することにより,社会画像を注釈するために,改良型多モードデータ融合ベースの潜在的Dirichlet割当(LDA)トピックモデル(MMDF-LDA)を提案した。MMDF-LDAサンプルが1つのデータモダリティのためにアノテーションするとき,すべての他のデータモダリティを利用した。MMDF-LDAにおいて,地理的話題は社会的画像のGPS位置から生成され,アノテーションは異なる地理的領域で使用される異なる確率を持っている。社会的画像を前もっていくつかのパッチに分割し,次にMMDF-LDAは注釈パッチ割当の確率を推定することにより,社会画像のパッチに対するアノテーションを割り当てる。いくつかのデータセットに関する社会的画像アノテーションと検索における実験を通して,著者らは,最先端の方法と比較して,提案したMMDF-LDAモデルの有効性を実証した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *多モード ,  *画像 ,  コンテンツ ,  地理学 ,  *アノテーション ,  画像検索 ,  意味論 ,  データ融合 ,  メタデータ ,  視覚 ,  GPS
準シソーラス用語： GPS【位置決め】 ,  トピックモデル ,  地理情報 ,  視覚顕著 ,  *画像アノテーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 社会イメージ ,  マルチモーダルデータ融合 ,  LDAモデル ,  意味注釈 ,  地理的トピック

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： LDA ,  社会 ,  画像アノテーション ,  マルチモーダル ,  割当 ,  モデル