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J-GLOBAL ID：201902266064137883   整理番号：19A1175069

[招待論文]マルチクラスビデオ分類のための教師付き非パラメトリックマルチモードトピックモデル

[Invited papers] Supervised Nonparametric Multimodal Topic Models for Multi-class Video Classification

著者 (2件)： Xue Jianfei (Graduate School of System Informatics, Kobe University) ,  Eguchi Koji (Graduate School of System Informatics, Kobe University)
資料名： ITE Transactions on Media Technology and Applications (Web)  (ITE Transactions on Media Technology and Applications (Web))
巻： 7  号： 2  ページ： 80-91(J-STAGE)  発行年： 2019年 
JST資料番号： U0407A  ISSN： 2186-7364  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 階層的Dirichletプロセス(HDP)のような非パラメトリックトピックモデルは,マルチメディアデータ解析のためにますます多くの注目を集めている。しかし,マルチメディアデータのための既存のモデルは,クラス情報のようなサイド情報を考慮することなく,意味的あるいは特性的に関連する特徴を特定の潜在的トピックに単にクラスタ化する教師なしモデルである。本論文では,マルチクラスビデオ分類のための新しい教師付き逐次対称対応HDP(Sup-SSC-HDP)モデルを提案するもので,そこではマルチモーダルビデオデータから学習した経験的トピック頻度がビデオクラスの予測子としてモデル化される。定性的および定量的評価によりSup-SSC-HDPの有効性を実証した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： 統計学 ,  *Bayes推定 ,  *ノンパラメトリック法 ,  コンテンツ ,  *マルチメディア ,  確率過程 ,  階層構造 ,  *確率モデル ,  データ解析 ,  *分類 ,  標本抽出 ,  評価 ,  *数学モデル
準シソーラス用語： Bayesモデル ,  マルチメディアコンテンツ ,  Dirichlet過程 ,  トピックモデル ,  画像分類 ,  画像コンテンツ ,  Gibbsサンプリング ,  定量評価 ,  定性評価

著者キーワード (4件)： Bayes非パラメトリックモデル ,  マルチメディアコンテンツ分類 ,  階層的Dirichlet過程 ,  トピックモデル

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

引用文献 (23件)：

• 1) David M Blei and Michael I Jordan. Modeling annotated data. In Proceedings of the 26th annual international ACM SIGIR conference on Research and development in informaion retrieval, pages 127-134. ACM, 2003.
• 2) David M Blei, Andrew Y Ng, and Michael I Jordan. Latent Dirichlet allocation. the Journal of machine Learning research, 3:993-1022, 2003.
• 3) Andrew M Dai and Amos J Storkey. The supervised hierarchical Dirichlet process. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 37(2):243-255, 2015.
• 4) Elena Erosheva, Stephen Fienberg, and John Lafferty. Mixed-membership models of scientific publications. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 101:5220-5227, 2004.
• 5) Kosuke Fukumasu, Koji Eguchi, and Eric P Xing. Symmetric correspondence topic models for multilingual text analysis. In Advances in Neural Information Processing Systems, pages 1286-1294, 2012.

タイトルに関連する用語 (3件)： 論文 ,  分類 ,  教師