著者

正田 備也 濱田 剛 柴田 裕一郎 小栗 清

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. IE, 画像工学 (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.108, no.324, pp.1-6, 2008-11-21

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本論文では,LDA (latent Dirichlet allocation)言語モデルによる画像からの多重トピック抽出を,GPUを用いて高速化する手法を提案する.LDAはテキスト・マイニングのための確率モデルとしてBleiらにより提案されたが,近年,他のマルチメディア情報へも応用されている.そこで,本論文では,Wangの10,000 test imagesにLDAを適用し,多重トピック抽出をおこなう.LDAのためのパラメータ推定にはcollapsed変分ベイズ法を用いるが,Nvidia CUDA互換GPUを利用して推定を高速化する手法を提案する.