類似性グラフを用いた大規模画像集合における実時間視覚ナビゲーション【JST・京大機械翻訳】

Barthel Kai Uwe; Hezel Nico; Schall Konstantin; Jung Klaus

文献

J-GLOBAL ID：202002224674902844 整理番号：20A2028396

類似性グラフを用いた大規模画像集合における実時間視覚ナビゲーション【JST・京大機械翻訳】

Real-Time Visual Navigation in Huge Image Sets Using Similarity Graphs

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資料名：
号： MM ’19 ページ： 2202-2204 発行年： 2019年
JST資料番号： D0698C 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)

今日,株式光機関は,しばしば何百万の画像を持っている。1秒当たり10の画像速度での20百万画像のノンストップ視聴は3週間以上を要した。これは,すべての画像と全体の収集の概観を得ることの困難さを検査する可能性を実証した。視覚画像検索を改善する多くの努力があるが,視覚画像探索のための研究とサポートはほとんどない。典型的には,ユーザは,類似性探索のためのキーワード探索または事例画像による画像収集を「探索」を開始する。両探索は結果画像の長い非構造化リストを導いた。以前の論文では,グラフベースの画像ナビゲーションのアイデアを導入し,動的に変化する画像収集のための階層的画像類似性グラフを構築するための効率的なアルゴリズムを提案した。このデモでは,標準Webブラウザによる画像数百万のリアルタイム視覚探査を示した。画像の部分集合はグラフから連続的に検索され,視覚的にソートされた2D画像マップとして表示され,それは関連概念を探索するためにズームされ,引き出される。以前に示された画像の位置を維持することは,「エンドレスマップ」の印象を生成する。この手法は,グラフの複雑な画像関係を保存しながら,簡単な視覚画像ベースのナビゲーションを可能にする。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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図形・画像処理一般 , パターン認識 , 検索技術

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