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J-GLOBAL ID：201802272074606646   整理番号：18A0503339

深層学習を用いた画像共有サービスに投稿される観光画像のカテゴリ分類の高精度化に関する検討

A Note on Accuracy Improvement of Category Classification for Tourism Images in Image Sharing Services Using Deep Learning

著者 (4件)： 斉藤直輝 (北大 大学院情報科学研究科) ,  小川貴弘 (北大 大学院情報科学研究科) ,  浅水仁 (釧路工高専) ,  長谷山美紀 (北大 大学院情報科学研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 117  号： 431(ITS2017 61-83)  ページ： 161-165  発行年： 2018年02月08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)

抄録/ポイント： 本文では,画像共有サービスに投稿される観光画像を観光名所に関するカテゴリ(観光カテゴリ)に分類する手法を提案する。提案手法では,観光画像および撮影地点の位置座標から分類結果をそれぞれ求め,それらの結果の中から最も信頼性が高い分類結果を最終的な分類結果とする。また,上記の2つの分類結果の中に信頼性が高い結果が存在しないと判定された場合,これらの結果を考慮した再分類を行うことで,最終的な推定結果を得る。これにより提案手法では,観光カテゴリの分類に適した分類方法を利用して,最終的な分類結果を取得することが可能となるため,分類の高精度化が期待できる。(著者抄録)

シソーラス用語： サービス ,  情報共有 ,  *資源 ,  画像 ,  *分類 ,  機械学習 ,  *精度 ,  改変 ,  信頼度 ,  *観光資源 ,  深層学習 ,  度
準シソーラス用語： SNS ,  *カテゴリー分類 ,  高度化 ,  *分類精度 ,  *画像分類

分類 (2件)： 観光,レクリエーション  (RD04030J) ,  パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (19件)：

• 経済産業省,′′2.2.(3)付加価値の高い観光産業の創造,′′通商白書,pp.203-204,2016.
• E. Spyrou and P. Mylonas, ′′A survey on flickr multimedia research challenges,′′ Engineering applications of artificial intelligence, vol. 51, pp. 71-91,2016.
• A. Furlan, T. Baldwin, and A. Klippel, ′′Landmark classification for route directions,′′ in Proceedings of the fourth ACL-SIGSEM workshop on prepositions, 2007, pp. 9-16.
• D. J. Crandall, L. Backstrom, D. Huttenlocher, and J. Kleinberg, ′′Mapping the world's photos,′′ in Proceedings of the 18th international conference on World wide web, 2009, pp. 761-770.
• Y. Li, D. J. Crandall, and D. P. Huttenlocher, ′′Landmark classification in large-scale image collections,′′ in Proceedings of international conference on computer vision, 2009, pp. 1957-1964.

タイトルに関連する用語 (7件)： 深層学習 ,  共有 ,  サービス ,  投稿 ,  観光 ,  カテゴリ分類 ,  高精度化