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色・形状・テクスチャに基づく画像検索の自動評価と多様化

富樫 陸、 藤田 澄男、 酒井 哲也(早稲田大学)

第167回データベースシステム・第132回情報基礎とアクセス技術合同研究発表会, 2018/9

Category:

画像処理 (Image Processing) 情報検索 (Information Retrieval) 機械学習 (Machine Learning)

Abstract:
本論文では,色や形をはじめとするプリミティブな画像内要素が重要となる e コマースなどにおける画像検索のために,人手による適合性判定なしに多値適合性を測ることのできるフレームワークを提案する.この論文で提案する手法では,色,形,テクスチャに関する低次特徴量によって記述された各画像 が特徴空間における潜在的な検索意図から生成されていると捉えることによるシンプルな確率的生成モデ ルを導入することで,この上にカテゴリ内の多値適合性を定義し,nDCG を計測することを可能にする. 提案手法により自動計算した nDCG とユーザの好みとの一致度を大規模クラウドソーシングによって計 測し,評価の妥当性を示す.更に,同じモデルの上で D-nDCG や ERR-IA のような多様化指標の理想的リストも自然に導出できることを示し,これを用いた検索結果の多様化についてもいくらか議論を行う.
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