企業情報 > 技術開発への取り組み > テクニカルレポート > テクニカルレポート No.22 2013年 > 確率的生成モデルを用いた自動画像アノテーション

確率的生成モデルを用いた自動画像アノテーション

画像にその内容を表す“ラベル”を自動的に付与し、検索用のキーワードとして用いる自動画像アノテーション技術の開発を行っている。本研究においては少ない訓練画像でも有効な確率的生成モデルを用いた2つのアルゴリズムを提案する。第1のアルゴリズムでは、訓練画像が少ないラベルにおける過学習を防ぐためにラベル間のクロスエントロピーを制約として与える手法を導入し、生成モデルとしては最高の性能を得ることができた。また、第2のアルゴリズムでは、確率推定にRandom Forest識別器を用いることにより、学習時間、アノテーション時間ともに高速なアルゴリズムを実現した。

執筆者

  • 加藤 典司
    研究技術開発本部 コミュニケーション技術研究所
  • 福井 基文
    研究技術開発本部 コミュニケーション技術研究所
  • 坪下 幸寛
    研究技術開発本部 コミュニケーション技術研究所
  • 尾崎 良太
    研究技術開発本部 コミュニケーション技術研究所
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