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J-GLOBAL ID：201702262115457278   整理番号：17A0755499

コンテンツベース画像検索のための意味論的支援を用いた教師なし視覚ハッシング【Powered by NICT】

Unsupervised Visual Hashing with Semantic Assistant for Content-Based Image Retrieval

著者 (4件)： Zhu Lei (School of Information Systems, Singapore Management University, Singapore) ,  Shen Jialie (Department of Computer and Information Sciences, Northumbria University, Newcastle upon Tyne, U. K) ,  Xie Liang (School of Mathematics, Wuhan University of Technology, Wuhan, China) ,  Cheng Zhiyong (School of Information Systems, Singapore Management University, Singapore)
資料名： IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering  (IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering)
巻： 29  号： 2  ページ： 472-486  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0838A  ISSN： 1041-4347  CODEN： ITKEEH  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： スケーラブルなコンテンツベース画像検索(CBIR)を支援するための新たな技術として,ハッシングは最近大きな注目を集めており,非常に活発な研究領域となった。本研究では,著者等は,セマンティック支援視覚ハッシング(SAVH)と呼ばれる新しい教師なし視覚ハッシング手法を提案した。半教師つきおよび教師つき視覚ハッシングと区別して,その核心の概念は,どのような明示的意味論的ラベルなし視覚ハッシングの有効性を高めるために画像の補助テキストに埋め込まれた潜在的に豊富な意味論を効率的に抽出することである。目標を達成するために,画像の視覚的類似性を保存,画像のモデル化高次関係に及ぼす補助テキストからの意味論的援助を統合し,画像と共有話題間の相関を特徴づける同時にハッシュ符号を学習するために開発した統一された教師なしフレームワーク。三種類の公開利用可能な画像コレクション:Wiki,MIR Flickr,NUS-WIDEに関する著者らの性能研究はSAVHはいくつかの最先端技術よりも優れた性能を達成できることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *ハッシング ,  モデリング ,  *画像 ,  情報公開 ,  *意味論 ,  *視覚 ,  類似性
準シソーラス用語： 最先端技術 ,  テキスト ,  *コンテンツベース画像検索 , 【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)： コンテンツベース画像検索 ,  意味論 ,  支援 ,  教師 ,  視覚 ,  ハッシング