| 講演名 | 2013-05-24 画像特徴の適応的選択による画像例ベース概念間距離の算出(一般セッション,医用画像の計測・認識・理解,少子高齢化社会の課題) 中村 和晃, 大利 綾香, 馬場口 登, |
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| 抄録(和) | 近年,画像検索の高度化等を目的に,概念の意味的な類似性・相違性(本稿ではこれを"概念間距離"と呼ぶ)を各概念に関する画像例の集合から計算する手法が検討されている,これは,概念の類似性を画像例から抽出される視覚特徴の類似性に基づいて評価する試みであると言える.従来手法の多くでは,この視覚特徴として単一種類の局所特徴のみを用いて概念間距離を計算している.しかし,概念には多様なものがあり,その中には局所特徴よりも色特徴や大局的特徴など,他の種類の特徴によってうまく表現されるものも多いと考えられるため,多様な概念を単一種類の特徴のみに基づいて表現することは困難と言える.本研究では,概念間距離を計算するための視覚特徴を各画像例から複数種類抽出するとともに,各概念ごとに距離計算に適した特徴を適応的に選択することで,より人間の感覚と親和性の高い概念間距離計算手法の実現を目指す.実験の結果,提案手法では単一種類の特徴のみを用いる手法と比較してより妥当と判断される概念間距離が得られることが確認できた. |
| 抄録(英) | In recent years, measurement methods for similarity or distance between concepts have got more and more attention due to its applicability to image retrieval, annotation, clustering, and so on. Some of the methods measure the distance based on image instances of the concepts. We refer to this kind of distances as Image Instance-Based Distance, abbreviated as IIBD. Most of related works aim to compute the IIBD with a single kind of visual features extracted from each image instance. However, a single kind of features is not enough for properly measuring the IIBD, because there are diverse concepts in the world and different concepts will be well-represented by different kinds of features. In this paper, we propose to extract two or more kinds of visual features from each image instance and measure the IIBD using the multiple features. Moreover, we propose a method for adaptively selecting the visual features which are most suitable for computing the IIBD for each concept pair. In our experiments, the proposed method outperformed the methods using only a single kind of features. |
| キーワード(和) | 概念間距離 / 画像例 / 複数特徴 / 特徴選択 / 正規化クラス内分散 |
| キーワード(英) | distance between concepts / image instances / multiple visual features / feature selection / normalized within-class variance |
| 資料番号 | IE2013-10,PRMU2013-3,MI2013-3 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 2013/5/17(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） | |
| 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） | 画像特徴の適応的選択による画像例ベース概念間距離の算出(一般セッション,医用画像の計測・認識・理解,少子高齢化社会の課題) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Measurement of Image Instance-based Distance between Concepts Using Adaptive Visual Feature Selection |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 概念間距離 / distance between concepts |
| キーワード(2)（和/英） | 画像例 / image instances |
| キーワード(3)（和/英） | 複数特徴 / multiple visual features |
| キーワード(4)（和/英） | 特徴選択 / feature selection |
| キーワード(5)（和/英） | 正規化クラス内分散 / normalized within-class variance |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 中村 和晃 / Kazuaki NAKAMURA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 大阪大学大学院工学研究科 Graduate School of Engineering, Osaka University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 大利 綾香 / Ayaka OTOSHI |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 大阪大学工学部 School of Engineering, Osaka University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 馬場口 登 / Noboru BABAGUCHI |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 大阪大学大学院工学研究科 Graduate School of Engineering, Osaka University |
| 発表年月日 | 2013-05-24 |
| 資料番号 | IE2013-10,PRMU2013-3,MI2013-3 |
| 巻番号（vol） | vol.113 |
| 号番号（no） | 63 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |