Web画像マイニングによる一般画像の自動分: 類大量のWeb画像を用いた分類実験

摘要

デジタルカメラ等の画像入力機器の急速な普及によって,限定のない実世界シ「ンの画像に対する画像分類·認識への要求が高まっている。 しかし,限定のない実世界シーンの画像が極めて多種多様に及ぶものであるために,従来は自動分類や認識のための学習データを集めることが難しいという問題点があった。 そこセ,我々はWorld-Wide Web(WWW)から実世界画像を大量に収集し,それを用いて一般の画像の分類を行う「Web画像マイニングによる一般画像の分類」を提案しでいる。 本稿では,特に1クラスに付き1000枚以上という極めて大量の学習画像をWWWから収集し,それを用いて一般画像の分類実験を行った結果を報告する。