著者
中山 英樹 原田 達也 國吉 康夫 大津 展之
出版者
一般社団法人電子情報通信学会
雑誌
電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解 (ISSN:09135685)
巻号頁・発行日
vol.107, no.384, pp.65-70, 2007-12-06
被引用文献数
5

画像アノテーション・リトリーバルは,インターネットにおける検索をはじめとする幅広い応用が期待できる技術である.しかし,対象とする画像や認識対象が一般的なものであるため,極めて難しい課題であり,既存技術は精度・速度の両面において難を抱える.本研究では,高次局所自己相関特徴と確率的正準相関分析の組み合わせにより,画像・単語間の概念を効率よく学習することで,従来の世界最高精度の手法とされるSML[1]に比し,精度・速度の両面で圧倒的な向上を実現した.特筆すべきは,認識速度において最高で約1万倍の向上を果たしている点であり,本手法は認識精度と同時に高い汎用性・実用性を有する.

言及状況

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[report][education][image][search][algorithm] 電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解 / Vol.107, No.384(20071206) pp. 65-70 / PRMU2007-147 / 社団法人電子情報通信学会 ISSN:09135685

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