グラフ構造に基づくリランキングを利用したWeb映像検索の高精度化に関する検討

摘要

本文では，グラフ構造に基づくリランキングを利用したWeb映像検索の高精度化に関する検討を行う．具体的には，検索結果に含まれる映像集合から意味のまとまりを表すトピックを解析し，トピックの類似性に基づいて結果を並べ替えるリランキング手法を提案している．そこで本文ではまず，Web上のユーザ·映像·タグからなる3種のサブグラフを統合したグラフ構築し，統合したグラフに対するソフトクラスタリングからトピックを推定する．次に，映像の各トピックへの帰属度を算出し，トピックに基づいた映像間の類似度を得る．最後に，リランキング結果をトピックの類似度に基づいたグラフの最適化問題の解として得る．提案手法により推定したトピックに基づいたリランキングを行うことで，従来の映像特徴のみに注目した手法と比較して映像の内容に基づいた類似度が算出可能となり，精度向上を実現する．