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J-GLOBAL ID：202002284663185602   整理番号：20A0698313

画像内の物体に着目した画像検索に関する検討-RetinaNetを用いた物体認識に基づく高精度化-

A Note on Image Retrieval Focusing on Objects in Images-Improving Retrieval Performance Based on Object Recognition Using RetinaNet-

著者 (4件)： 柳凛太郎 (北大 大学院情報科学院) ,  藤後廉 (北大 大学院情報科学研究院) ,  小川貴弘 (北大 大学院情報科学研究院) ,  長谷山美紀 (北大 大学院情報科学研究院)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 119  号： 421(ITS2019 30-56)  ページ： 377-381  発行年： 2020年02月20日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 検索クエリとして文を用いることが可能な画像検索は,ユーザが異なるモダリティを検索する際に,容易にクエリを用意可能であることが有効点とされている.それらの手法の中で,検索候補の画像にテキストのラベルが付与されていない状況においても,文をクエリとして検索可能な手法(以降,クロスモーダル検索手法)に対する需要は高まっており,高精度な手法の構築が期待されている.従来のクロスモーダル検索手法では,クエリ文全体から得られる文特徴量および検索候補の画像全体から得られる画像特徴量を同一な空間に射影し,比較することで検索が実現されてきた.しかしながら,従来のクロスモーダル検索手法は,射影の際にクエリの文に含まれる名詞および検索候補の画像に含まれる物体の情報を損失している可能性が存在する.そこで,本文では,物体認識手法を利用した検索候補画像の選別による,クロスモーダル検索手法の検索精度向上について検討する.具体的に提案手法では,検索候補の画像から認識された物体とクエリ文に含まれる名詞の類似度を算出し,画像の選別を行う.その後選別された画像を新たな検索候補として,文全体および画像全体に着目することで得られる特徴量に基づき検索を行うことで,クエリ文の名詞に対応する物体が含まれる画像が検索結果として取得されると考えられる.本文の最後では,一般に公開されているデータセットを用いた実験により提案手法の有効性を確認する.(著者抄録)

シソーラス用語： 画像 ,  物 ,  *画像検索 ,  *物体認識 ,  改良 ,  質問 ,  集合 ,  度 ,  知識表現 ,  データセット
準シソーラス用語： 物体 ,  高精度化 ,  クエリー ,  類似度 ,  モダリティ

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

引用文献 (17件)：

• M. Chen, S. Mao, and Y. Liu, ′′Big data: A survey,′′ Mobile Networks and Applications, vol.19, no.2, pp.171-209, 2014.
• K. Juneja, A. Verma, S. Goel, and S. Goel, ′′A survey on recent image indexing and retrieval techniques for low-level feature extraction in CBIR systems,′′ Proceedings of the IEEE International Conference on Computational Intelligence and Communication Technology, pp.1-9, 2015.
• A. Alzu'bi, A. Amira, and N. Ramzan, ′′Semantic content-based image retrieval: A comprehensive study,′′ Visual Communication and Image Representation, vol.32, pp.20-54, 2015.
• L. Wu, R. Jin, and A.K. Jain, ′′Tag completion for image retrieval,′′ IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, pp.1-12, 2013.
• K. Wang, Q. Yin, W. Wang, S. Wu, and L. Wang, ′′A comprehensive survey on cross-modal retrieval,′′ arXiv:1607.06215, pp.1-12, 2016.

タイトルに関連する用語 (5件)： 物体 ,  着目 ,  画像検索 ,  物体認識 ,  高精度化