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J-GLOBAL ID：202002256329998094   整理番号：20A1073217

自動画像アノテーションのための局所意味空間から学習した重み付きトピックモデル【JST・京大機械翻訳】

A Weighted Topic Model Learned From Local Semantic Space for Automatic Image Annotation

著者 (6件)： Song Haiyu (School of Computer Science and Engineering, Dalian Nationalities University, Dalian, China) ,  Wang Pengjie (School of Computer Science and Engineering, Dalian Nationalities University, Dalian, China) ,  Yun Jian (School of Computer Science and Engineering, Dalian Nationalities University, Dalian, China) ,  Li Wei (School of Computer Science and Engineering, Dalian Nationalities University, Dalian, China) ,  Xue Bo (School of Computer Science and Engineering, Dalian Nationalities University, Dalian, China) ,  Wu Gang (School of Computer Science and Engineering, Dalian Nationalities University, Dalian, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 76411-76422  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自動画像アノテーションは,画像理解,検索,分類,およびインデクシングにおいて重要な役割を果たす。今日では,コンテンツ共有Webサイトとソーシャルネットワークから大規模なソーシャルメディア画像を注釈するためにますます重要になっている。これらの社会的画像は通常ユーザが提供する低品質タグによって注釈される。このトピックモデルは,訓練サンプルの潜在的表現を学習することにより,これらの弱いラベリング画像を記述する有望な方法と考えられる。トピックモデルに基づく最近のアノテーション方法には,2つの欠点がある。最初に,それらは大規模画像データセットにスケールするのが難しい。第二に,それらは,新しい画像と新しいタグの連続的な追加のため,オンライン画像リポジトリに使用することができない。本論文では,上記の問題を解決するために,トピックモデル,すなわち局所学習に基づく確率的潜在的意味解析(LL-PLSA)に基づく新しい注釈法を提案した。鍵となるアイデアは,一定数の意味論的および視覚的に類似した画像から成る意味論的近傍における与えられたテスト画像に対する重み付きトピックモデルを訓練することである。この方法は,モデリングに含まれる訓練サンプルが全体のデータベースよりも少ない最近傍であるので,大規模画像データベースにスケールできる。さらに,この提案されたトピックモデルは,テスト画像のためにオンラインでカスタマイズされ,データベースにおける新しい画像と新しいタグの連続的な追加の問題を自然に扱う。3つのベンチマークデータセットに関する広範な実験は,提案した方法が,特に全体的な計量に関して,最先端の性能を著しく上回ることを実証した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 視覚 ,  意味論 ,  *学習 ,  データベース ,  画像理解 ,  ベンチマーク ,  画像データベース ,  カスタム化 ,  *アノテーション ,  リポジトリ
準シソーラス用語： 画像データ ,  オンライン ,  コンテンツ共有 ,  ソーシャルメディア ,  *トピックモデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 自動画像アノテーション ,  学習 ,  トピックモデル