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J-GLOBAL ID：202002266905604255   整理番号：20A1714593

調理処方と食品イメージに関する文ベースと雑音にロバストなクロスモーダル検索【JST・京大機械翻訳】

Sentence-based and Noise-robust Cross-modal Retrieval on Cooking Recipes and Food Images

著者 (4件)： Zan Zichen (Wuhan University of Technology, Wuhan, China) ,  Li Lin (Wuhan University of Technology, Wuhan, China) ,  Liu Jianquan (NEC Corporation, Tokyo, Japan) ,  Zhou Dong (Hunan University of Science and Technology, Hunan, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ICMR ’20  ページ： 117-125  発行年： 2020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)

抄録/ポイント： 近年,人々は,ソーシャルメディアに関する食品イメージ,ビデオおよびレシピの10億に直面している。適切な技術は,クロスモーダル検索フレームワークのような食品画像と調理レシピを通して正確なコンテンツを検索することが望まれる。著者らの観察に基づき,レシピにおけるシーケンシャル文章の順序と食品画像におけるノイズは,検索結果に影響を及ぼすであろう。著者らは,レシピにおける命令と成分の文章レベル逐次順序と食品画像におけるノイズ部分を考慮して,交差検索のための新しいフレームワークを提案した。本フレームワークでは,検索精度を改善する3つの新戦略を提案する。(1)レシピ標題,成分,文章レベルの指示を符号化し,より意味情報を捉えるために,多層隠れ状態特徴に別々に3つの注意ネットワークを採用する。(2)レシピ埋込みを組み込んだ食品画像から有効な特徴を選択するための注意機構を適用し,モダリティアラインメントを強化するために敵対的学習戦略を採用した。(3)検索結果に対する雑音の影響を低減するための効果的なサンプリング戦略による新しい三重項損失スキームを設計した。実験結果は,著者らのフレームワークが,Recipe1Mデータセット上のトップkにおける中央値ランクと再現率に関して最先端の方法より明らかに優れていることを示した。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】

シソーラス用語： アラインメント ,  *雑音 ,  *食品 ,  ネットワーク ,  *調理 ,  録画装置 ,  多層 ,  *ロバスト性 ,  コンテンツ
準シソーラス用語： モダリティ ,  レシピ ,  意味情報 ,  再現率 ,  検索精度 ,  ソーシャルメディア , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 調理処方 ,  クロスモーダル検索 ,  食品画像 ,  騒音-ロバスト ,  文章レベル

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (8件)： 調理 ,  処方 ,  食品 ,  イメージ ,  文 ,  雑音 ,  ロバスト ,  検索