| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2006-03-16 10:00
MILを用いた視覚的印象の分析・学習と画像自動分類への応用
○多田昌裕（ATR）・Zhongfei Zhang（ニューヨーク州立大）・加藤俊一（中大） |
| 抄録 |
（和） |
コンテンツを販売する業界では従来は，例えば写真中の事物を説明するキーワードにより写真を分類し，検索に供してきた．しかし，「ナチュラル」「フレッシュ」のような主観的な印象に基づいて写真を分類したり，検索することが出来れば，より直観的なコンテンツの提供が可能になる．本研究ではMultiple Instance Learning (MIL) を用いて，専門家が写真の印象を評価する際に重視した構図や特徴を推定し，SVMによりそれをモデル化する手法を提案する．筆者らは構築したモデルを多種多様な商業用の写真に適用し，印象に基づく画像自動分類システムを試作した． |
| （英） |
Most of digital contents distributers use key words which correspond to objects in images to index various kinds of photo images. But these key words not always match with visual impression of images. In this paper, we propose a method to evaluate visual impression of images by using image key words. By statistically analysing typical photo examples of each image key word given by professional photographers, we have modeled their image evaluation process based on visual impressions (KANSEI Model). By using the KANSEI model, we have developed automatic image classification system for various kinds of photo images based on visual impressions. |
| キーワード |
（和） |
視覚的印象 / 視覚感性 / MIL / SVM / / / / |
| （英） |
Visual Impression / KANSEI / MIL / SVM / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 105, no. 673, PRMU2005-235, pp. 13-18, 2006年3月. |
| 資料番号 |
PRMU2005-235 |
| 発行日 |
2006-03-09 (PRMU) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 |
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