講演名 2006-03-16
MILを用いた視覚的印象の分析・学習と画像自動分類への応用(テーマセッション(1),CVのためのパターン認識・学習理論の新展開)
多田 昌裕, / 加藤 俊一,
PDFダウンロードページ PDFダウンロードページへ
抄録(和) コンテンツを販売する業界では従来は,例えば写真中の事物を説明するキーワードにより写真を分類し,検索に供してきた.しかし,「ナチュラル」「フレッシュ」のような主観的な印象に基づいて写真を分類したり,検索することが出来れば,より直観的なコンテンツの提供が可能になる.本研究ではMultiple Instance Learning (MIL)を用いて,専門家が写真の印象を評価する際に重視した構図や特徴を推定し,SVMによりそれをモデル化する手法を提案する.筆者らは構築したモデルを多種多様な商業用の写真に適用し,印象に基づく画像自動分類システムを試作した.
抄録(英) Most of digital contents distributers use key words which correspond to objects in images to index various kinds of photo images. But these key words not always match with visual impression of images. In this paper, we propose a method to evaluate visual impression of images by using image key words. By statistically analysing typical photo examples of each image key word given by professional photographers, we have modeled their image evaluation process based on visual impressions (KANSEI Model). By using the KANSEI model, we have developed automatic image classification system for various kinds of photo images based on visual impressions.
キーワード(和) 視覚的印象 / 視覚感牲 / MIL / SVM / 画像自動分類
キーワード(英) Visual Impression / Visual KANSEI / MIL / SVM / Automatic Image Classification
資料番号 PRMU2005-235
発行日

研究会情報
研究会 PRMU
開催期間 2006/3/9(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
副委員長氏名(英)
幹事氏名(和)
幹事氏名(英)
幹事補佐氏名(和)
幹事補佐氏名(英)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Pattern Recognition and Media Understanding (PRMU)
本文の言語 JPN
タイトル(和) MILを用いた視覚的印象の分析・学習と画像自動分類への応用(テーマセッション(1),CVのためのパターン認識・学習理論の新展開)
サブタイトル(和)
タイトル(英) Visual Impression Modeling Using Multiple Instance Learning
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 視覚的印象 / Visual Impression
キーワード(2)(和/英) 視覚感牲 / Visual KANSEI
キーワード(3)(和/英) MIL / MIL
キーワード(4)(和/英) SVM / SVM
キーワード(5)(和/英) 画像自動分類 / Automatic Image Classification
第 1 著者 氏名(和/英) 多田 昌裕 / Masahiro TADA
第 1 著者 所属(和/英) ATRメディア情報科学研究所
ATR Media Information Science Laboratories
第 2 著者 氏名(和/英) / 加藤 俊一 / Zhongfei (MARK) ZHANG
第 2 著者 所属(和/英) ニューヨーク州立大学ビンガムトン校
Dept. of Computer Science, Watson School of Engineering and Applied Sciences, Binghamton University
発表年月日 2006-03-16
資料番号 PRMU2005-235
巻番号(vol) vol.105
号番号(no) 673
ページ範囲 pp.-
ページ数 6
発行日