| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2017-02-20 14:45
タグ付き画像を用いたコンセプト間の関係抽出の高精度化に関する検討
○濱野翔太・小川貴弘・長谷山美紀（北大） |
| 抄録 |
（和） |
本文では，タグ付き画像を用いたコンセプト間の関係抽出手法について検討する．従来より，タグ付き画
像より算出される画像特徴およびテキスト特徴を用いてコンセプト間の関係を定量化する手法が種々提案されてきた．
我々が以前に提案した手法では，画像特徴およびテキスト特徴に基づくコンセプト間の関係をそれぞれカーネル密度推定およびword2vec をもとに算出する．しかしながら，カーネル密度推定では，コンセプト間の関係を適切に表現することが困難な場合が存在する．そこで，提案手法では，画像特徴の変化に頑健な表現方法であるlocality-constraint linear coding を用いる．また，自然言語処理の分野で，コンセプトの表現能力においてword2vec を上回ると報告されているGloVe を用いることで，コンセプト間の関係抽出の高精度化を図る．画像特徴およびテキスト特徴それぞれについてコンセプトの表現能力を向上させることで，それらを用いたコンセプト間の関係抽出の高精度化を実現する． |
| （英） |
This paper presents a method for accurate extraction of concept relationships using tagged images. Previous methods extract concept relationships using either or both of visual features and textual features extracted
from tagged images. In the method that we have previously proposed, visual similarity and textual similarity are calculated based on kernel density estimation and word2vec, respectively. Although kernel density estimation
considers distributions of the visual features, there is still room for accuracy improvement of concept relationship extraction. In this paper, we utilize locality-constraint linear coding (LLC) to achieve accurate extraction of concept
relationships, which is robust to visual variations. The proposed method also utilizes GloVe, which reportedly represents concepts more effectively than word2vec in the field of natural language processing. Experimental results show that LLC and GloVe contribute to effective representation of concepts and improve the accuracy of the subsequent extraction of the concept relationships. |
| キーワード |
（和） |
タグ付き画像 / コンセプト間の関係抽出 / locality-constrained linear coding / GloVe / / / / |
| （英） |
Tagged images / concept relationship extraction / locality-constrained linear coding / GloVe / / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 41, no. 5, ME2017-34, pp. 67-70, 2017年2月. |
| 資料番号 |
ME2017-34 |
| 発行日 |
2017-02-13 (MMS, CE, HI, ME, AIT) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 Online edition: ISSN 2424-1970 |
| PDFダウンロード |
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| 研究会情報 |
| 研究会 |
CE MMS AIT HI ME IEICE-ITS IEICE-IE |
| 開催期間 |
2017-02-20 - 2017-02-21 |
| 開催地（和） |
北大情報科学研究科 |
| 開催地（英） |
Hokkaido Univ. |
| テーマ（和） |
画像処理および一般 |
| テーマ（英） |
Image Processing, etc. |
| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
ME |
| 会議コード |
2017-02-CE-MMS-AIT-HI-ME-ITS-IE |
| 本文の言語 |
日本語 |
| タイトル（和） |
タグ付き画像を用いたコンセプト間の関係抽出の高精度化に関する検討 |
| サブタイトル（和） |
|
| タイトル（英） |
A Note on Accurate Extraction of Concept Relationships Using Tagged Images |
| サブタイトル（英） |
|
| キーワード(1)（和/英） |
タグ付き画像 / Tagged images |
| キーワード(2)（和/英） |
コンセプト間の関係抽出 / concept relationship extraction |
| キーワード(3)（和/英） |
locality-constrained linear coding / locality-constrained linear coding |
| キーワード(4)（和/英） |
GloVe / GloVe |
| キーワード(5)（和/英） |
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| キーワード(6)（和/英） |
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| キーワード(7)（和/英） |
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| キーワード(8)（和/英） |
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| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） |
濱野 翔太 / Shota Hamano / ハマノ ショウタ |
| 第1著者 所属（和/英） |
北海道大学 (略称： 北大)
Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） |
小川 貴弘 / Takahiro Ogawa / オガワ タカヒロ |
| 第2著者 所属（和/英） |
北海道大学 (略称： 北大)
Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） |
長谷山 美紀 / Miki Haseyama / ハセヤマ ミキ |
| 第3著者 所属（和/英） |
北海道大学 (略称： 北大)
Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第36著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2017-02-20 14:45:00 |
| 発表時間 |
15分 |
| 申込先研究会 |
ME |
| 資料番号 |
MMS2017-10, CE2017-10, HI2017-10, ME2017-34, AIT2017-10 |
| 巻番号（vol） |
vol.41 |
| 号番号（no） |
no.5 |
| ページ範囲 |
pp.67-70 |
| ページ数 |
4 |
| 発行日 |
2017-02-13 (MMS, CE, HI, ME, AIT) |
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