能動学習とタグ推薦を用いたオンライン映像アノテーションゲーム

摘要

In order to build a classifier which can accurately detect the presence of a concept in videos, a large number of training examples are required where each example is manually annotated with the presence or absence of the concept. However, it is laborious to collect many training examples for each of various concepts. To overcome this, an online video annotation game developed by focusing on numerous users on the Web. If this game is played worldwide by many users, a large number of training examples can be efficiently collected. Even though many users are available for annotation, it is important to maximize the efficiency of training example collection. Thus, active learning is used to preferentially annotate examples which are promising for improving the detection performance of a concept. Also, tag recommendation is used to avoid annotation for meaningless concepts. Experimental results indicate the effectiveness of our video annotation game using active learning and tag recommendation.%事物や情景のような，映像中のコンセプトを高精度に検出可能な分類器を構築するためには，人手によりコンセプトの有無がアノテーションされた大量の学習データが必要である.しかし，学習データの収集は，非常にコストが高い.そこで，インターネット上の大勢のユーザに着目して，"オンライン映像アノテーションゲーム"を開発した.つまり，このゲームを広く公開して，多くのユーザにプレイしてもらえば，効率的に学習データを収集できるようになる.特に，アノテーション効率を高めるために，"能動学習"を用いて，分類器の精度向上に有望な映像を選択し，ユーザにアノテーションしてもらうようにしている.さらに，"タグ推薦"を用いて，意味のないアノテーションが行われないように，アノテーションすべきコンセプトを制御している.実験では，能動学習を用いて効率的にアノテーションできること，タグ推薦を用いてスムーズなゲーム進行が可能であることが示す.