画像特徴に基づくキーワードの関係抽出とその画像アノテーションへの応用

摘要

This paper proposes a novel keyword relationship extraction method using visual features, and its application to image annotation. The proposed method assumes that semantically relevant keywords share common visual features, and the keyword relationships are constructed using visual features in the following approaches. First, visual features relevant to each keyword are detected by using the logistic regression. Then, by removing these features from images, the strength of keyword correlations are calculated. Thus these approach can extract visual feature based keyword relationships from a target database, and the proposed method realize an accurate image annotation by utilizing both visual features and the obtained keyword relationships.%本文では，画像特徴を用いたキーワードの関係抽出と，それを応用した画像アノテーション手法を提案する.提案手法では，関係の強いキーワードが画像特徴を共有することに着目し，以下のアプローチによりキーワードの関係を抽出する.まず．クラス分類のための一手法であるロジスティック回帰モデルを用いて画像特徴と各キーワードの間の関係を学習する.次に，あるキーワードに関連する画像特徴が取り除かれることによる他のキーワードへの影響の大きさを，両者が画像特徴を共有する度合とみなし，これに基づきキーワード間の関係の強さを算出する．提案手法は，以上のように画像特徴を用いてキーワード間の関係の強さを算出することで，従来よりも画像アノテーションに適したキーワードの関係抽出を可能とする．さらに，画像特徴のみを用いて行われたアノテーション結果に対し，得られたキーワード間の関係を導入することで，画像アノテーションの高精度化を実現する．