| 講演名 | 2012-10-04 画像認識におけるクラスタリングを用いた効率的なラベリング手法の検討(一般セッション,パターン認識によるインタフェースの未来) 白須 遼, 加藤 ジェーン, 間瀬 健二, |
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| 抄録(和) | 近年,個人が所有・管理可能なデータの大規模化及びデジタルカメラの普及により,効率的に写真データの整理を行うための手法や技術が求められている.本研究は個人のフォトアルバムを対象とし,写真整理に応用可能である画像認識において,その実現に必要な人手によるラベリング量を削減することを目的とする.そのために提案手法では,「室内(外)で撮られた写真である」,「人が写っている(いない)」といった,フォトアルバム中に一般的に現れやすいクラス(一般クラス)に注目し,それらのクラスについて特徴的な画像を分類器の学習に有用な訓練画像として選択する.訓練画像の選択は,データセットを用いた各一般クラスの分類に有効な特徴次元選択,及び選択された次元におけるクラスタリングにより行う.本研究では続いて,提案手法の有効性を検証するために計21424枚の保育園のフォトアルバムを用いて画像認識実験を行った.提案手法により学習された分類器は特徴次元選択を行わない場合及びランダム選択の場合に比べて,全学習用画像の1/100及び1/50をラベリングした時に良い性能を示した.結果として,提案手法における特徴次元選択の有効性を一部示すことができた. |
| 抄録(英) | Recent years, with the rapid popularization of digital cameras, the amount of photo data that individuals can keep has grown to a huge amount. In order to organize them efficiently, it is necessary to develop methods and technologies that can recognize their contents. In this work, we focus on reducing the manual labeling effort that is necessary for such image recognition task. The key idea is that features that are characteristic for the "common classes" are also discriminative for classifying "specific class", and can help to find the photo which is "worth for labeling". Our proposed method consists of two steps: 1) select the features that are effective in classifying "common classes" through SVM training; and 2) use the selected features to find photos that are "worth for labeling" in the photo album through clustering. We tested the proposed method in image recognition task on a large photo album which consists of 21424 photos taken from a kindergarten. The result confirmed that the proposed method outperform the baseline methods under different experiment setting. |
| キーワード(和) | 画像認識 / クラスタリング / ラベリング / 特徴次元選択 / 能動学習 |
| キーワード(英) | Image Recognition / Clustering / Labeling / Feature Selection / Active Learning |
| 資料番号 | PRMU2012-51 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 2012/9/27(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（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) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 画像認識におけるクラスタリングを用いた効率的なラベリング手法の検討(一般セッション,パターン認識によるインタフェースの未来) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Efficient Labeling Method Using Clustering For Image Recognition |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 画像認識 / Image Recognition |
| キーワード(2)（和/英） | クラスタリング / Clustering |
| キーワード(3)（和/英） | ラベリング / Labeling |
| キーワード(4)（和/英） | 特徴次元選択 / Feature Selection |
| キーワード(5)（和/英） | 能動学習 / Active Learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 白須 遼 / Ryo SHIRASU |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 名古屋大学情報科学研究科 Graduate School of Information Science Nagoya University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 加藤 ジェーン / Jien KATO |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 名古屋大学情報科学研究科 Graduate School of Information Science Nagoya University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 間瀬 健二 / Kenji MASE |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 名古屋大学情報科学研究科 Graduate School of Information Science Nagoya University |
| 発表年月日 | 2012-10-04 |
| 資料番号 | PRMU2012-51 |
| 巻番号（vol） | vol.112 |
| 号番号（no） | 225 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |