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実世界画像自動分類のためのWorldWideWebからの画像知識の獲得

从万维网获取图像知识以进行自动真实世界图像分类

基本信息

批准号：
16700133
负责人：
柳井啓司
金额：
$ 2.3万
依托单位：
The University of Electro-Communications
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2004
资助国家：
日本
起止时间：
2004 至 2006
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-16700133/
关键词：
Web画像マイニング画像検索 Webマイニング World Wide Web Web Image Mining

项目摘要

本研究の目的は,計算機による画像認識システムが実世界中の「物」を認識するための知識をWWW(World-Wide Web)から自動獲得するための手法を提案することである.具体的には,(1)WWWから様々な種類の物体の画像をできるだけ精度よく大量に自動収集し,(2)収集した画像を内容既知として,未知の実世界画像を自動分類するシステムを実現することを目的とする.最終年度の本年度は,1000種類のキーワードに対応するWeb画像をそれぞれ1000枚以上収集するという大規模画像収集実験を本科学研究費で購入した18台の計算機クラスタを利用して実施した.その結果,キーワードによって大きく収集精度が変化することが分かった.上位113位までは適合率5割以上であった一方,805位以下は適合率1割未満であった.さらに,収集した画像を学習画像として一般画像分類を行う実験を実施した.収集した1000種類の画像のうち精度のよかった712種類について分類実験を行った結果,11.44%の分類精度を得ることができた.また,収集精度をより向上させる新しい手法として,一般画像認識で近年注目を集めているBag-of-keypoints画像表現をWeb画像収集に導入した新しいシステムを実現した.その結果,収集精度を10〜15%程向上させることができた.この成果は国際会議に投稿中である.さらに,今後はこの手法を用いて,1000種類の画像分類の実験も行う予定である.

The purpose of this study is to propose a method for automatic acquisition of knowledge from the World Wide Web (WWW). Specifically,(1) images of objects of different kinds from WWW are automatically collected with high accuracy,(2) images of collected objects are automatically classified with unknown world images, and (3) images of collected objects are automatically classified with high accuracy. In the final year, more than 1000 Web images of 1000 types were collected, and 18 computers were purchased and utilized at the cost of scientific research. The result is that there is no difference in the accuracy of the set. The upper 13 bits are suitable for 5 cuts and the lower 805 bits are suitable for 1 cut. Today, the collection of portraits to learn portraits, general portrait classification, implementation Collection of 1000 types of portraits with accuracy of 712 types of classification results, 11.44% of classification accuracy. In recent years, attention has been paid to Bag-of-keypoints Portrait Performance, Web Portrait Collection, and new techniques have been introduced to improve collection accuracy. The results show that the collection accuracy is 10 ~ 15% in the upward direction. The results of the international conference are presented in the paper. Today, in the future, we will use this method to classify 1000 kinds of portraits.

项目成果

期刊论文数量（5）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

一般画像自動分類の実現へ向けたWorld Wide Webからの画像知識の獲得

从万维网获取图像知识实现自动通用图像分类

DOI：
发表时间：
2004
期刊：
人工知能学会誌 Vol.19, No.5
影响因子：
0
作者：
柳井啓司;コーバス・バーナード;Keiji Yanai;柳井啓司
通讯作者：
柳井啓司

Image Collector II : A System to Gather a Large Number of Images from the Web

Image Collector II：从网络收集大量图像的系统

DOI：
发表时间：
2005
期刊：
IEICE Transactions on Information and Systems Vol.E88-D, No.10
影响因子：
0
作者：
柳井啓司;コーバス・バーナード;Keiji Yanai
通讯作者：
Keiji Yanai

確率的Web画像収集

概率网络图像采集

DOI：
发表时间：
2007
期刊：
人工知能学会誌 Vol.21, No.1
影响因子：
0
作者：
Atsushi Matsuo;Kazuhisa Seta;Yusuke Hayashi;Mitsuru Ikeda;Kazuhisa Seta (分担執筆);Kazuhisa Seta;W.Geamsakul;P.C.Nguyen;A.Termier;T.Yoshida;H.Motoda;P.C.Nguyen;K.Ohara;K.Ohara;P.C.Nguyen;柳井啓司
通讯作者：
柳井啓司

一般物体認識のための単語概念の視覚性の分析

一般物体识别中单词概念的可视性分析