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J-GLOBAL ID：201802255942762567   整理番号：18A0518611

画像フォークソノミーから抽出した多言語タグ階層に基づくタグ精密化【Powered by NICT】

Tag refinement based on multilingual tag hierarchies extracted from image folksonomy

著者 (3件)： Hamano Shota (Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University N-14, W-9, Kita-ku, Sapporo, Hokkaido, 060-0814, Japan) ,  Ogawa Takahiro (Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University N-14, W-9, Kita-ku, Sapporo, Hokkaido, 060-0814, Japan) ,  Haseyama Miki (Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University N-14, W-9, Kita-ku, Sapporo, Hokkaido, 060-0814, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIP  ページ： 1327-1331  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 画像フォークソノミーにおけるタグ付き画像の多言語源を用いたタグ精密化のための新しい方法を示した。提案した方法は,タグの多言語源を利用すると次のようにタグの階層構造を考慮した効果的に正確なタグ精密化を可能にした。最初に,異なる言語を横切る同義タグはタグつき画像間の類似性に基づいて検出した。この段階では,異なる言語では同じ意味でタグを帰属したかどうかを画像から抽出した視覚的特徴は類似なければならないので,提案した方法は,同義タグを有効に検出するために視覚類似性を利用する。タグの階層構造が検出され同義タグ間の類似性に基づいて抽出した。階層構造は,標的タグのhypernymousとhyponymousタグ,タグと画像との関連性を考慮するのに重要である。階層構造に助言を求める画像に関連するタグの画像と帰属から無関係なタグの除去を可能にした。提案した方法は,画像フォークソノミーにおける様々な言語におけるタグを有効に利用している。実験結果は,タグ精密化における精度向上のための標識画像の多言語源を導入することの有効性を示した。Copyright 2018 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： *言語 ,  *画像 ,  *精密化 ,  階層構造 ,  視覚 ,  類似性
準シソーラス用語： 高精度化 ,  視覚顕著 ,  *多言語 ,  *フォークソノミー , 【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)： フォークソノミー ,  多言語 ,  タグ ,  階層 ,  精密化