文献

J-GLOBAL ID：202002226476380282   整理番号：20A0549369

静止画像における多重概念検出のための意味文脈の利用【JST・京大機械翻訳】

Using semantic context for multiple concepts detection in still images

著者 (4件)： Hamadi Abdelkader (Faculty of Exact Sciences and Computer Science, University of Abdelhamid Ibn Badis - Mostaganem, Mostaganem, Algeria) ,  Lattar Hafsa (Faculty of Exact Sciences and Computer Science, University of Abdelhamid Ibn Badis - Mostaganem, Mostaganem, Algeria) ,  Khoussa Mohamed El Bachir (Faculty of Exact Sciences and Computer Science, University of Abdelhamid Ibn Badis - Mostaganem, Mostaganem, Algeria) ,  Safadi Bahjat (LIG, CNRS, Univ. Grenoble Alpes, Grenoble, France)
資料名： Pattern Analysis and Applications  (Pattern Analysis and Applications)
巻： 23  号： 1  ページ： 27-44  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1108A  ISSN： 1433-7541  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： マルチメディア文書索引システムの性能は,近年,特に深い学習アプローチの関与後に著しく改善されている。しかしながら,この進歩は,意味論とそれらの質問を構成する単語の数に関して複雑になるユーザのニーズの進化とともに不十分である。従って,概念のグループによるインデクシング画像(マルチ概念)と,ただ一つのものではないと考えることが重要である。これにより,いくつかの用語で構成された質問に対してより良い応答を可能にする。このタスクは,単一概念によるインデクシング画像よりはるかに困難である。画像におけるマルチ概念検出は,視覚的単一概念の検出と比較して,芸術の状態においてほとんど扱われていない。一方,文脈の利用は,マルチメディア意味インデクシングの分野におけるその有効性を証明した。本研究では,静止画像における多概念検出のための意味的文脈を考慮した2つのアプローチを提案した。著者らは,概念対と概念の三重項の検出のための国際標準コーパスPascal VOCに関する提案を試験し評価した。著者らの貢献は,文脈が有用であり,画像におけるマルチ概念検出を改善することを示した。意味論的文脈と深い学習ベースの特徴の利用の組合せは,芸術の状態のものよりはるかに良い結果をもたらした。この性能の差は,概念対に対して+70%に達する平均精度に関する相対利得により推定され,概念の三重項の場合に対して+34%に達した。Copyright Springer-Verlag London Ltd., part of Springer Nature 2018 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *静止画像 ,  単語 ,  視覚 ,  *多重化 ,  有効性 ,  コーパス ,  利得 ,  マルチメディア ,  国際規格 ,  意味論 ,  学習
準シソーラス用語： 深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (11件)： マルチメディア意味索引付け ,  多重概念検出 ,  概念対 ,  概念の三つ組 ,  学習記述子 ,  深層学習 ,  意味的文脈 ,  pascalVOC ,  マルチコンセプト ,  バイコンセプト ,  三つの概念

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 静止画像 ,  多重 ,  概念 ,  意味 ,  文脈