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J-GLOBAL ID：202002233198656397   整理番号：20A2273984

ViTAA:自然言語による人物探索における視覚的テキスト属性アラインメント【JST・京大機械翻訳】

ViTAA: Visual-Textual Attributes Alignment in Person Search by Natural Language

著者 (4件)： Wang Zhe (Beihang University, Beijing, China) ,  Fang Zhiyuan (Arizona State University, Tempe, USA) ,  Wang Jun (Beihang University, Beijing, China) ,  Yang Yezhou (Arizona State University, Tempe, USA)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12357  ページ： 402-420  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
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： 自然言語によるピアソン検索は,与えられたテキスト記述に整合する大規模画像プールにおける特定の人を検索することを目指している。現在の方法のほとんどは,全体的視覚およびテキスト特徴マッチングとしてタスクを扱うが,著者らは,対応する視覚領域に対する接地特定属性フレーズを許す属性アラインメントの観点からそれをアプローチする。参照アイデンティティが複数の属性キューによって正確に束されることができるロバスト特徴学習によって,成功と性能ブーストを達成した。コンクリートであるために,著者らのVisual-Textual Attribute Alignment Model(VisTAAとして)は,光補助属性セグメンテーション層を用いて属性に対応する部分空間に人物の特徴空間を解けるように学習する。次に,これらの視覚特徴を,新しいコントラスト学習損失を介して文章から構文したテキスト属性と整列させた。筆者らは,自然言語による人探索のタスクに関する広範な実験を通して,また,著者らのシステムが最先端の性能を達成する属性-フレーズクエリによって,著者らのVITAAフレームワークを検証した。コードとモデルは,利用可能である。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アラインメント ,  コントラスト ,  *視覚 ,  学習 ,  *言語 ,  セグメンテーション ,  コンクリート ,  接地 ,  *自然言語 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 部分空間 ,  アイデンティティ ,  フレーズ ,  特徴空間 ,  視覚顕著 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 自然言語による人物探索 ,  人物の再同定 ,  視覚と言語 ,  計量学習

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

タイトルに関連する用語 (6件)： 自然言語 ,  人物 ,  探索 ,  視覚 ,  属性 ,  アラインメント