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J-GLOBAL ID：202202286231693802   整理番号：22A0976918

直接および間接関連性モデルによるWeb画像検索結果の強化【JST・京大機械翻訳】

Enhancing the web image search results through direct and indirect relevance model

著者 (2件)： Arumugam Saravanan (Department of Computing, Coimbatore Institute of Technology, Coimbatore, Tamil Nadu, India - 641014) ,  Subramani Sathya Bama (Independent Researcher, Coimbatore, Tamil Nadu, India - 641003)
資料名： AIP Conference Proceedings  (AIP Conference Proceedings)
巻： 2424  号： 1  ページ： 050002-050002-10  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0071C  ISSN： 0094-243X  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： インターネット革命により,検索エンジンは日常生活の不可避な部分になった。しかし,テキストと画像の形式における必要な情報検索は,まだ挑戦的なタスクである。Webからテキストコンテンツを抽出することと異なり,画像を抽出し,クエリに基づくランキングを,Web上の画像の数がソーシャルメディアサイトにより日々増加するので,さらに困難である。Webからの関連画像にいくつかの方法が存在する。しかし,ほとんどの方法は,ポリセミー問題による異常値を含むので,関連画像の検索において無効である。本論文では,Web画像検索結果に関する検索エンジンの性能を改善するためのフレームワークを提案した。この方法は,テキストベースおよびコンテキストベース情報を用いた画像に対する直接および間接関連性スコア計算を利用する。直接関連性スコア計算を,与えられた質問と画像のテキスト表現に基づいて行い,一方,間接的関連性スコア計算は,テキスト文書に存在する最上位関連トピックスを使用し,そして,関連トピックスを,画像の文脈内容において存在して,それにより,複製画像を除去した。実行した実験に基づいて,提案方法は,画像の適切な再ランク付けで,画像検索の結果を著しく改善する。比較下の他のモデルよりも提案モデルに対する精度の全体的増加は,約5%から10%であった。Copyright 2022 AIP Publishing LLC All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 情報検索 ,  情報 ,  複製 ,  *モデル ,  等級づけ ,  異常値 ,  情報メディア ,  *Web【情報システム】 ,  インターネット ,  *画像検索 ,  検索エンジン ,  コンテンツ ,  フレームワーク【ソフトウェア開発】
準シソーラス用語： クエリー ,  ソーシャルメディア ,  *Web画像 , 【Automatic Indexing@JST】

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 (6件)： 間接 ,  関連性 ,  モデル ,  Web画像 ,  検索結果 ,  強化