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J-GLOBAL ID：201802256614809681   整理番号：18A0126572

深部視覚意味論的記述子を用いたスケッチに基づく画像検索【Powered by NICT】

Sketch-based image retrieval with deep visual semantic descriptor

著者 (6件)： Huang Fei (School of Computer Science, Shanghai Key Laboratory of Intelligent Information Processing, Fudan University, Shanghai, China) ,  Jin Cheng (School of Computer Science, Shanghai Key Laboratory of Intelligent Information Processing, Fudan University, Shanghai, China) ,  Zhang Yuejie (School of Computer Science, Shanghai Key Laboratory of Intelligent Information Processing, Fudan University, Shanghai, China) ,  Weng Kangnian (School of Information Management and Engineering, Shanghai University of Finance and Economics, Shanghai, China) ,  Zhang Tao (School of Information Management and Engineering, Shanghai University of Finance and Economics, Shanghai, China) ,  Fan Weiguo (School of Accounting and Information Systems, Virginia Tech, Blacksburg, VA, USA)
資料名： Pattern Recognition  (Pattern Recognition)
巻： 76  ページ： 537-548  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0611A  ISSN： 0031-3203  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： スケッチベース画像検索(SBIR)は,最近多くの注目を集めている。本論文では,深い視覚意味記述子と関連した最適化機構を持つSBIRを確立することを目的とする。この方式は他の以前の研究とは異なり,有意に1)深い視覚意味記述子による特徴表現はスケッチと画像間のギャップ,低レベル局所特徴と高レベルの意味論的特徴の両方をコードする可能性のあることを橋渡しする確立した;2)クラスタリングに基づく再ランク付け最適化はランキングリストにおける画像の相関を動的に調節する事によってSBIRをさらに改善するために導入した。本研究の主要な貢献は,効果的に深い視覚意味記述子を適用した深いスケッチ画像マッチング,最適相関マッピングを決定することによって高レベル意味論的特徴を用いた局所低レベル視覚特徴を融合するより合理的なベースを提供してきたを可能にすることである。多数公共のデータ上での実験を行い,非常に好ましい結果を得た。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 学習 ,  *意味論 ,  *画像 ,  クラスタ化 ,  等級づけ ,  *画像検索 ,  *視覚 ,  最適化 ,  階層構造
準シソーラス用語： 視覚顕著 ,  画像マッチング ,  *スケッチ ,  局所特徴 ,  特徴表現 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： スケッチベース画像検索(SBIR) ,  深い学習 ,  深部視覚意味論的記述子 ,  スケッチ様変換 ,  再格付けの最適化 ,  多重特徴融合 ,  加速階層構造K手段のクラスタ化

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 深部 ,  視覚 ,  意味論 ,  記述子 ,  スケッチ ,  画像検索