実世界画像自動分類のためのWorldWideWebからの画像知識の獲得

从万维网获取图像知识以进行自动真实世界图像分类

• 批准号: 16700133
• 负责人: 柳井 啓司
• 金额: $ 2.3万
• 依托单位: The University of Electro-Communications
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• 财政年份: 2004
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2004 至 2006
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-16700133/
• 关键词: Web画像マイニング; 画像検索; Webマイニング; World Wide Web; Web Image Mining

本研究の目的は,計算機による画像認識システムが実世界中の「物」を認識するための知識をWWW(World-Wide Web)から自動獲得するための手法を提案することである.具体的には,(1)WWWから様々な種類の物体の画像をできるだけ精度よく大量に自動収集し,(2)収集した画像を内容既知として,未知の実世界画像を自動分類するシステムを実現することを目的とする.最終年度の本年度は,1000種類のキーワードに対応するWeb画像をそれぞれ1000枚以上収集するという大規模画像収集実験を本科学研究費で購入した18台の計算機クラスタを利用して実施した.その結果,キーワードによって大きく収集精度が変化することが分かった.上位113位までは適合率5割以上であった一方,805位以下は適合率1割未満であった.さらに,収集した画像を学習画像として一般画像分類を行う実験を実施した.収集した1000種類の画像のうち精度のよかった712種類について分類実験を行った結果,11.44%の分類精度を得ることができた.また,収集精度をより向上させる新しい手法として,一般画像認識で近年注目を集めているBag-of-keypoints画像表現をWeb画像収集に導入した新しいシステムを実現した.その結果,収集精度を10〜15%程向上させることができた.この成果は国際会議に投稿中である.さらに,今後はこの手法を用いて,1000種類の画像分類の実験も行う予定である.

这项研究的目的是获取基于计算机的图像识别系统识别现实世界中的“物体”所需的知识。本研究的目的是提出一种以尽可能高的精度自动从WWW中大量获取各类物体图像的方法（1）从WWW中自动获取各类物体的图像，以及（2）该项目的目的是实现一个自动将未知的现实世界图像分类为已知内容的系统。我们进行了大规模图像采集实验，利用本次科研经费购买的18台计算机集群，采集了1000多张与某个关键词对应的网络图像。结果发现，采集的准确率因关键词而异。结果发现，前113名的准确率超过50%，而805名以下的准确率超过50%。准确率小于10%。此外，我们还进行了一个实验，以采集到的图像作为学习图像进行一般图像分类。对采集到的1000种图像中的712种准确率较高的图像进行了分类实验，得到了分类结果。结果为11.44％的分类准确率。此外，作为进一步提高收集准确率的新方法，我们使用了通用图像识别。我们实现了一种新系统，将近年来备受关注的关键点图像表达引入到网络图像采集中。结果，我们能够将采集精度提高约 10% 至 15%。该成果已在国际会议上发表，论文目前正在提交中。此外，未来我们计划使用该方法对1000种图像进行分类实验。