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  1. 全国大会
  2. 83回
  3. 人工知能と認知科学

CNN 特徴量の列要素 L2 制約とバイナリ化ベクトルを用いた画像検索の性能向上

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214902
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214902
fc0f4f9c-7697-4513-b562-457e1db74b2a
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z83-5N-01.pdf IPSJ-Z83-5N-01.pdf (567.4 kB)
Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2021-03-04
タイトル
タイトル CNN 特徴量の列要素 L2 制約とバイナリ化ベクトルを用いた画像検索の性能向上
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 人工知能と認知科学
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
青学大
著者所属
青学大
著者所属
青学大
著者名 鹿島, 崇

× 鹿島, 崇

鹿島, 崇

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鷲見, 和彦

× 鷲見, 和彦

鷲見, 和彦

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金子, 直史

× 金子, 直史

金子, 直史

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 漫画の電子書籍や写真の悪質なアップロードを背景に、電子書籍とそれを撮影し電子化したものなど見かけが違う書籍画像の同一物検索が求められている。ドメインの異なる同一画像でも特徴量が同じになるよう、畳み込みニューラルネットワークの特徴量の列要素にL2制約を導入し、さらに特徴ベクトルのバイナリ化をおこなった。検証として、学習時のクラスに該当しない未使用の漫画ページを、データベース:21760枚、クエリ:522枚で、検索結果のTop-1、Top-5の精度を測定した。ImageNetでプリトレインしたモデルや距離学習、バッチ正規化などの方法と検索精度を比較したところ、提案手法が最高の精度を達成した。
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第83回全国大会講演論文集

巻 2021, 号 1, p. 195-196, 発行日 2021-03-04
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 16:24:50.632126
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