| 講演名 | 2011-02-17 変形ランダムフォレストを用いた画像自動アノテーション(テーマセッション,映像処理とTRECVID) 福井 基文, 加藤 典司, 戚 文渊, |
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| 抄録(和) | 近年画像の内容及び構成物を表すラベルを画像全体に対して自動的に付与する画像自動アノテーションの研究が活発に行われている。その代表的な手法がSemantic Multi-Class Labeling (SML)である。SMLでは画像特徴とラベルの関係を階層的混合ガウスモデルによって学習し、画像特微量の生成モデルを構成することにより、画像の部分領域及び画像全体に対してアノテーションを付与している。しかしながら、アノテーション付与に要する時間が大幅にかかるという課題があった。我々は多クラス識別器であるRandom Forestを混合ガウスモデルの代わりに利用する手法を提案する。標準の画像データベースで性能を評価したところ、F値は既存技術と同程度であったものの、アノテーション付与に要する時間は数十倍速くなった。 |
| 抄録(英) | Recently automatic image annotation (AIA) receives a lot of attention in the fields of information retrieval, and many ideas have been proposed over this decades. Semantic Multi-Class Labeling (SML) is the representative example, based on a Naive Bayes classifier with local image features whose existing probabilities are estimated by gaussian mixture models. However there is such a difficult problem that SML requires its long training time and annotation time, when a posterior distribution of each label is estimated. To deal with this problem, instead of gaussian mixture models, we introduce a Random Forest classifier into the AIA task. We have evaluated our method by using a standard image corpus. We show that the speed of annotating by our method is about 50 times faster than by SML, with maintaining the same performance as the existing ideas. |
| キーワード(和) | 画像処理 / 画像自動アノテーション / 画像検索 / ランダムフォレスト / 生成モデル |
| キーワード(英) | Image Processing / Automatic Image Annotation / Image Retrieval / Random Forest / Generative Model |
| 資料番号 | PRMU2010-209 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 2011/2/10(から1日開催) |
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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（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 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 | Pattern Recognition and Media Understanding (PRMU) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 変形ランダムフォレストを用いた画像自動アノテーション(テーマセッション,映像処理とTRECVID) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Automatic Image Annotation by Variational Random Forests |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 画像処理 / Image Processing |
| キーワード(2)（和/英） | 画像自動アノテーション / Automatic Image Annotation |
| キーワード(3)（和/英） | 画像検索 / Image Retrieval |
| キーワード(4)（和/英） | ランダムフォレスト / Random Forest |
| キーワード(5)（和/英） | 生成モデル / Generative Model |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 福井 基文 / Motofumi FUKUI |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 富士ゼロックス株式会社 Corporate Research & Technology Group, Fuji Xerox Co., Ltd. |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 加藤 典司 / Noriji KATO |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 富士ゼロックス株式会社 Corporate Research & Technology Group, Fuji Xerox Co., Ltd. |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 戚 文渊 / Wenyuan QI |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 富士ゼロックス株式会社 Corporate Research & Technology Group, Fuji Xerox Co., Ltd. |
| 発表年月日 | 2011-02-17 |
| 資料番号 | PRMU2010-209 |
| 巻番号（vol） | vol.110 |
| 号番号（no） | 414 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |