Exponential BM25によるインスタンスサーチ

摘要

本論文では大量の映像の中から、インスタンスと呼ばれる特定の人物、物体、場所が映っている映像を検索し、適合度順にランキングして表示する検索手法を提案する。インスタンスは複数枚の画像で与えられ、本検索タスクはインスタンスサーチと呼ばれている。現在、インスタンスサーチは映像検索分野の国際的なコミュニティーであるTRECVIDの重要タスクの内の一つになっており、2010年から継続的に議論されてきた。我々はテキスト検索分野で事実上の標準になっている確率的検索手法BM25（Best Match25）を画像·映像検索向けに改良し（exponential BM25と呼ぶ）、インスタンスサーチに適用することで、TRECVIDにおいて高い検索精度を得た。本論文では我々の方法論やTRECVIDのデータを使用した評価実験について説明する。