人名と顔画像領域との自動対応づけ

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2002-06-15
• タイトル: 人名と顔画像領域との自動対応づけ
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Identification of Coreference between Names and Faces
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 論文
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• その他タイトル / その他のタイトル: マルチメディア処理
• 著者所属: 東京電機大学工学部
• 著者所属: 東京大学情報基盤センター
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): School of Engineering, Tokyo Denki University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Information Technology Center, The University of Tokyo
• 著者名: 山田, 剛一; 中川, 裕志
• 著者名(英): Koichi, Yamada; Hiroshi, Nakagawa
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: マルチメディアを統合されたメディア全体の意味によって検索するためには，メディア間の関係を解析し利用することが必要である．本研究ではインターネット上で公開されている写真ニュースを対象とし，その記事本文中の人名と写真中の顔画像領域との対応関係を，各メディアにおけるそれぞれの出現形態の特徴を学習することにより推定するシステムを構築した．このシステムは，各メディアの内容の解析を複数の仮説に下にそれぞれ行い，各メディアの情報を統合する段階で最適な仮説を選択するというアーキテクチャをとっている．このシステムが正しい人名と顔画像領域の組を抽出できるかを評価したところ，再現率46%，適合率54%であり，メディア統合の効果を確認することができた．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: To retrieve multimedia contents by their meaning, it is necessary touse not only the contents of distinct media, such as image orlanguage, but also a certain semantic relation holding betweenthem. For this purpose, in this paper, we propose a method to findcoreference relation between human names in the article of newspaperand human faces in the accompanying photograph. The method we proposedis based on the machine learning and the hypothesis driven combiningmethod for identifying names and their corresponding faces. Ourexperimental results show that the recall and precision rate of ourmethod are better than those of the system which uses informationexclusively from either text media or image media.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 43, 号 6, p. 1890-1898, 発行日 2002-06-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764