| 講演名 | 2007-06-28 ウェブ情報を用いた動的な意味ビジュアルモデルのマイニング(テーマセッション,データ工学とメディア理解との融合) 孫 泳青, 嶌田 聡, 森本 正志, 谷口 行信, |
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| 抄録(和) | 本稿ではウェブ画像情報を用いて世の中のトレンドを反映した意味ビジュアルモデルを自動生成する方法について述べた。与えられたクエリーワードに関連するウェブ画像から意味ビジュアルモデル学習するには、ワードの主要な意味を抽出することと,ビジュアルパターンを学習することとの二つの課題がある。意味抽出については、商用検索エンジンにおけるクエリワードとその検索結果のトレンドを導入することで,ワードに対する世の中のトレンドを反映した複数の意味を抽出する方法を示した。ビジュアルパターン学習については、画像を主要な領域に分割しておき,領域ベースでビジュアルパターンを抽出すること,および,正事例と負事例の選定が重要であり、意味を最もよく表現できる代表特徴量を選定し,その代表特徴空間での分布から信頼性の高い正事例と負事例を選別する方法を提案した.クエリワードに対して,実際に収集したウェブ画像を用いた実験を行い,クエリワードに対する世の中のトレンドを反映した複数の意味を抽出できることを確認した.また,ウェブ画像の周辺テキストで画像分類する方法や正事例のみでビジュアルパターンを学習する方法に比べて提案手法では平均で12%精度が向上することを確認した. |
| 抄録(英) | In this paper, we propose a novel solution to automatically build visual concept models exploring web image resources. The only input required is one simple query-word to initialize the modeling system. Regarding the query word, the proposed system first extracts its popular semantic concepts using web text information. Then web images associated with each semantic concept are crawled from the web image resources. At last common visual pattern is mined effectively from the web images with the proposed learning algorithm, in which positive and negative samples of good quality are selected from the noisy web images since the quality of learning algorithms is strongly related to the selection of training samples, The proposed solution enables unlimited, dynamic visual concept modeling, and is robust and reliable for generic images. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed approach. |
| キーワード(和) | ウェブ画像クラスタリング / 画像検索 / 自動学習 / 動的なビジュアルモデル |
| キーワード(英) | Web image mining / Image clustering and retrieval / Unsupervised learning / Dynamic visual pattern |
| 資料番号 | DE2007-3,PRMU2007-29 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | DE |
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| 開催期間 | 2007/6/21(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） | |
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| 幹事氏名（和） | |
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| 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 | Data Engineering (DE) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ウェブ情報を用いた動的な意味ビジュアルモデルのマイニング(テーマセッション,データ工学とメディア理解との融合) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Dynamic Visual Pattern Mining Based on Web Information |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ウェブ画像クラスタリング / Web image mining |
| キーワード(2)（和/英） | 画像検索 / Image clustering and retrieval |
| キーワード(3)（和/英） | 自動学習 / Unsupervised learning |
| キーワード(4)（和/英） | 動的なビジュアルモデル / Dynamic visual pattern |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 孫 泳青 / Yongqing SUN |
| 第 1 著者 所属（和/英） | NTTサイバーソリューション研究所 NTT Cyber Solutions Laboratories |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 嶌田 聡 / Satoshi SHIMADA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | NTTサイバーソリューション研究所 NTT Cyber Solutions Laboratories |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 森本 正志 / MASASHI Morimoto |
| 第 3 著者 所属（和/英） | NTTレゾナント株式会社 NTT Resonant Inc. |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 谷口 行信 / Yukinobu Taniguchi |
| 第 4 著者 所属（和/英） | NTTサイバーソリューション研究所 NTT Cyber Solutions Laboratories |
| 発表年月日 | 2007-06-28 |
| 資料番号 | DE2007-3,PRMU2007-29 |
| 巻番号（vol） | vol.107 |
| 号番号（no） | 114 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |