画像・長文からの潜在空間獲得による画像間類似度の改善

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タイトル別名
  • 画像·長文からの潜在空間獲得による画像間類似度の改善
  • ガゾウ · チョウブン カラ ノ センザイ クウカン カクトク ニ ヨル ガゾウ カン ルイジド ノ カイゼン
  • Improving Image Similarity Measures through Latent Space Learning between Images and Long Texts

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抄録

大規模画像の効率的な利用を目指し，入力画像と扱う事物が類似した画像を検索する類似画像検索が多く研究されている．画像間類似度が重要となるが，従来の手法の多くでは画像の見た目の類似度に基づいて画像を検索するため，異なる事物を扱う画像でも類似する画像となる．本論文は，画像に文章が付随する場合に，その文章の傾向を利用して画像間類似度を改善する手法を提案する．提案手法は，文章が数百単語の長文でもよく，文章が画像のごく一部に付随する状況でも画像間類似度を改善でき，スケーラビリティにも優れている．実験では一部の画像に文章が付随したデータセットを複数用い，それぞれで提案手法が既存手法に対してより高精度に類似画像を検索できることを示す．

To manage increasing multimedia data, methods for similar image retrieval are widely studied. The similarity measure of images is essential for the search. In this paper, we propose a method to improve the similarity by considering texts around images. Proposed method can improve image similarity measures based on the latent semantics obtained from the pairs of images and texts. It is notable that those texts need not be some clear tags and that long texts are applicable. Moreover, our method can improve the similarities effectively even if little portion of images has texts. Moreover, proposed method is scalabe because its computational complexity is linear on the data amount. In the experiments, we compare our method with previous methods using some datasets in which a portion of the images are annotated by texts. We show that our method can retrieve semantically similar images more precisely than existing methods.

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