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アイテム
Exponential BM25によるインスタンスサーチ
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/97998
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/97998b9929b27-dcf9-4893-ae08-7a6c91a21ce1
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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2100年1月1日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2014 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers
This SIG report is only available to those in membership of the SIG. |
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CVIM:会員:¥0, DLIB:会員:¥0 |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
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公開日 | 2014-01-16 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | Exponential BM25によるインスタンスサーチ | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | Instance Search with Exponential BM25 | |||||||
言語 | ||||||||
言語 | jpn | |||||||
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 | ||||||||
NTTコミュニケーション科学基礎研究所 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
NTTコミュニケーション科学基礎研究所 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
NTTコミュニケーション科学基礎研究所/国立情報学研究所 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
国立情報学研究所 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
NTT Communication Science Laboratories | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
NTT Communication Science Laboratories | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
NTT Communication Science Laboratories / National Institute of Informatics | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
National Institute of Informatics | ||||||||
著者名 |
村田, 眞哉
× 村田, 眞哉
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著者名(英) |
Masaya, Murata
× Masaya, Murata
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 本論文では大量の映像の中から、インスタンスと呼ばれる特定の人物、物体、場所が映っている映像を検索し、適合度順にランキングして表示する検索手法を提案する。インスタンスは複数枚の画像で与えられ、本検索タスクはインスタンスサーチと呼ばれている。現在、インスタンスサーチは映像検索分野の国際的なコミュニティーである TRECVID の重要タスクの内の一つになっており、2010 年から継続的に議論されてきた。我々はテキスト検索分野で事実上の標準になっている確率的検索手法 BM25(Best Match 25) を画像・映像検索向けに改良し (exponential BM25 と呼ぶ)、インスタンスサーチに適用することで、TRECVID において高い検索精度を得た。本論文では我々の方法論や TRECVID のデータを使用した評価実験について説明する。 | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | We propose a basic video retrieval and ranking method for instance search task. The task requires a system to search videos in which an instance (a specific person, object, or place) really appears. The instance search is one of the key tasks proposed by the international community on video retrieval research called TRECVID and it has been intensively discussed by the participating community people since 2010. Ameliorating the BM25 (Best Match 25), a state-of-the-art probabilistic retrieval method in the text retrieval field, for image/video retrieval tasks, we have created a new method (named the exponential BM25) and applied it to the instance search tests to find that the performance has recorded the high search accuracy. In this paper, we describe our methodology and show the experimental evaluation results using a series of the TRECVID dataset. | |||||||
書誌レコードID | ||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
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 2014-CVIM-190, 号 31, p. 1-6, 発行日 2014-01-16 |
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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 |