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J-GLOBAL ID：202202285941860930   整理番号：22A0984609

クロスモーダル画像検索のためのオブジェクトエントロピー誘導質問応答による対話型再ランキング【JST・京大機械翻訳】

Interactive Re-ranking via Object Entropy-Guided Question Answering for Cross-Modal Image Retrieval

著者 (4件)： Yanagi Rintaro (Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University, Kita-ku, Sapporo, Hokkaido, Japan) ,  Togo Ren (Education and Research Center for Mathematical and Data Science, Hokkaido University, Kita-ku, Sapporo, Hokkaido, Japan) ,  Ogawa Takahiro (Faculty of Information Science and Technology Division of Media and Network Technologies, Hokkaido University, Kita-ku, Sapporo, Hokkaido, Japan) ,  Haseyama Miki (Faculty of Information Science and Technology Division of Media and Network Technologies, Hokkaido University, Kita-ku, Sapporo, Hokkaido, Japan)
資料名： ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications  (ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications)
巻： 18  号： 3  ページ： 1-17  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5702A  ISSN： 1551-6857  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： クロスモーダル画像検索法は,テキストと画像間の関係を学習することにより,クエリテキストから所望の画像を検索する。このような検索アプローチは,質問準備の容易性を達成する最も効果的な方法の1つである。最近のクロスモーダル画像検索法は,ユーザが所望の画像を一意的に同定できるクエリテキストを入力するとき,便利で正確である。しかし,現実に,ユーザは頻繁にあいまいなクエリテキストを入力し,これらのあいまいなクエリは望ましい画像を得ることを困難にする。これらの困難を克服するため,本研究では,質問回答に基づく新しい対話型クロスモーダル画像検索法を提案した。提案方法は,検索候補を狭めることができる情報を得るために,候補画像と問い合わせユーザ質問を分析する。提案方法によって生成された質問だけに答えることによって,ユーザはあいまいなクエリテキストを使用するときでさえ,それらの望ましい画像に達することができる。実験結果は提案方法の有効性を示した。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： *応答 ,  *質問 ,  情報 ,  等級づけ ,  検索 ,  有効性 ,  曖昧さ ,  *画像検索
準シソーラス用語： 対話型 ,  クエリー ,  質問応答 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： クロスモーダル画像検索 ,  再ランキング ,  質問応答

分類 (4件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  検索技術  (AC06020S) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 画像検索 ,  オブジェクト ,  エントロピー ,  誘導 ,  質問応答 ,  対話型 ,  ランキング