| 講演名 | 2008-12-19 VisualRankの多クラスへの拡張 : 画像特徴量を用いた類似画像の自動分類とランキング付け手法(一般セッション4,移動カメラ画像処理におけるパターン認識とメディア理解) 安倍 満, 吉田 悠一, |
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| 抄録(和) | 本論文では,VisualRankによる検索結果の多様性を高める手法であるMulticlass VisualRankを提案する.VisualRankは画像検索エンジンの検索結果を画像特徴量を用いて再ランキングする手法であるが,上位ランクが似た画像で占められる傾向がある.しかしながら,キーワードに適合する画像は一種類であるとは限らず,多様な画像をバランスよく提示できることが望ましい.そこでMulticlass VisualRankでは,検索結果として得た画像集合から類似画像の集合を自動で抽出し,それぞれの集合について個別にランキング付ける.この結果をそれぞれ並列に提示することで,重要な画像が下位ランクに沈むのを回避する.画像間の類似度を辺重みとして定義される重み付きグラフ上に,類似画像で構成されるクラスタが複数現れることに着目し,クラスタリングアルゴリズムを適用することでこれを抽出する.Google Image Searchを用いた実験により,画像検索結果の精度を損なうことなく,高い多様性を確保できることを確認した. |
| 抄録(英) | In this paper, we propose Multiclass VisualRank, a method that expands the idea of VisualRank into more than one category of images. VisualRank uses visual features to refine ranking scores of images retrieved from image search engine; however, the results tend to be occupied by similar images. It is preferable that the top results include relevant yet diverse images. Multiclass VisualRank divides images retrieved from search engines into several categories based on distinctive patterns of visual features, and gives ranking within the category. This method displays the images in multiple sequences. Each of the sequence represents the image category and is sorted by their ranking scores. In this way, representative images that have distinct objects yet relate to the same search words are obtained. A clustering algorithm is applied to weighted graph derived from the visual similarities to extract clusters composed of similar images. Experimental results show that the proposed method can produce diverse results without losing precision. |
| キーワード(和) | VisualRank / 画像検索 / クラスタリング / ランキング |
| キーワード(英) | VisualRank / Image Retrieval / Clustering / Ranking |
| 資料番号 | PRMU2008-178 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 2008/12/11(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 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) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | VisualRankの多クラスへの拡張 : 画像特徴量を用いた類似画像の自動分類とランキング付け手法(一般セッション4,移動カメラ画像処理におけるパターン認識とメディア理解) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Multiclass VisualRank : Image Ranking Method in Clustered Subsets Based on Visual Features |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | VisualRank / VisualRank |
| キーワード(2)（和/英） | 画像検索 / Image Retrieval |
| キーワード(3)（和/英） | クラスタリング / Clustering |
| キーワード(4)（和/英） | ランキング / Ranking |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 安倍 満 / Mitsuru AMBAI |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 株式会社デンソーアイティーラボラトリ Denso IT Laboratory, Inc. |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 吉田 悠一 / Yuichi YOSHIDA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 株式会社デンソーアイティーラボラトリ Denso IT Laboratory, Inc. |
| 発表年月日 | 2008-12-19 |
| 資料番号 | PRMU2008-178 |
| 巻番号（vol） | vol.108 |
| 号番号（no） | 363 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |