Web画像の分布に基づく単語概念の視覚的な多様性の推定

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2018-02-22
• タイトル: Web画像の分布に基づく単語概念の視覚的な多様性の推定
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: テーマセッション
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 名古屋大学大学院情報学研究科
• 著者所属: 名古屋大学大学院情報学研究科
• 著者所属: 名古屋大学大学院情報学研究科
• 著者所属: 名古屋大学未来社会創造機構
• 著者所属: 名古屋大学情報戦略室
• 著者所属: 名古屋大学大学院情報学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nagoya University, Graduate School of Informatics
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nagoya University, Graduate School of Informatics
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nagoya University, Graduate School of Informatics
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nagoya University, Institute of Innovation for Future Society
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nagoya University, Information Strategy Office
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nagoya University, Graduate School of Informatics
• 著者名: カストナー, マークアウレル; 井手, 一郎; 川西, 康友; 平山, 高嗣; 出口, 大輔; 村瀬, 洋
• 著者名(英): Marc, A. Kastner; Ichiro, Ide; Yasutomo, Kawanishi; Takatsugu, Hirayama; Daisuke, Deguchi; Hiroshi, Murase
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，画像処理の発展に伴い，画像と自然言語を結び付ける技術が重要になっている．一般に概念辞書のようなコーパスは視覚性や画像特徴を考慮していないため，画像から自然な説明文を自動生成する際や機械翻訳における適切な語彙選択などの障害になっている．そこで本報告では，単語概念の視覚的多様性を推定する手法を提案する．提案手法では，まず，既存の画像コーパスに対して，Web 画像の分布に基づいて決定した重みを利用して，理想的な分布に近づくように各概念に含まれる画像を再構成する．そして Mean-Shift 法による画像特徴のクラスタリングの結果得られるクラスタ数から視覚的多様性を推定する．クラウドソーシングを用いた被験者実験によって決定した真値を用いた評価実験により，15 語の名詞について既存の画像コーパスをそのまま用いた場合よりも正確に視覚性多様性を推定できることを確認した．
• 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: AA11131797
• 書誌情報: 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）; 巻 2018-CVIM-211, 号 4, p. 1-4, 発行日 2018-02-22
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8701
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会