@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00090012,
 author = {牛久保, 佑樹 and 藤田, 茂 and Yuki, Ushikubo and Shigeru, Fujita},
 book = {マルチメディア通信と分散処理ワークショップ2010論文集},
 issue = {11},
 month = {Oct},
 note = {インターネットの普及によりウェブ上で多くの画像が見られるようになった．しかし，ウェブ上にある多くの画像はラベリングがなされておらず，画像の検索や整理が困難といった問題点がある．本研究では，形態素解析器を用いたキーワード抽出と，ヒストグラムインターセクションを用いたラベリング手法を提案する．形態素解析器を用いて画像近辺のテキストからキーワードを抽出し，抽出したキーワードを用いて画像検索を行う．次にヒストグラムインターセクションを用いて検索結果の画像とラベリング対象となる画像の比較を行なう．この時，画像の類似度が高ければ，画像検索の際に使用したキーワードはラベリング対象となる画像との関連性が高いと判断できる．この操作を抽出した全てのキーワードに対して行ない，最も類似度の高いキーワードで画像のラベリングを行う．本手法を用いて100 件のブログ記事を対象に実験を行った結果，ラベリング精度は22%となった．, In this paper, We propose a method with extraction keyword by morphological
analyzer and color histgram based comparison for image labeling. We
extract keyword from text near the image, and we get a image using by extracted
keyword from image search results. Next, we compare labeling target
image and image search results on the internet. If similarity of images is high
score, evtracted keyword and labeling target image has high relevance. We do
this method for all extracted keyword and all labeling target image, and we
name images by most relevant keywords. We have conducted experiments with
100 blog posts, we got 22% accuracy.},
 pages = {66--67},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {ブログ記事を対象とした色情報を用いた画像ラベリング},
 volume = {2010},
 year = {2010}
}