JP2014115737A - 画像辞書生成装置、画像辞書生成方法及びコンピュータプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】複数の意味ラベルそれぞれに対応付けられた複数の学習画像について特徴量を抽出し、特徴量をクラスタリングし、クラスタ毎にそのクラスタに含まれる特徴量に基づいてトピックモデルを生成し、トピックモデルと学習画像との類似度に基づいて、各トピックモデルに対して複数の学習画像を対応付けし、トピックモデルと複数の学習画像との対応付けに基づいて複数のトピックモデルの識別器を生成し、複数の識別器の組み合わせを意味ラベルの画像辞書として取得する。
【選択図】図1
Description
まず、ある意味ラベルに関する画像を学習データとして収集する。次に、学習データから色や形状などの特徴量を抽出する。最後に、機械学習手法を用いて、識別モデルを構築する。以上の処理により、学習データから求めた識別モデルを、任意の意味ラベルの画像辞書として生成することができる。(非特許文献1参照)
意味ラベルが、画像における複数の要素(以下、「トピック」という。)の組み合わせで構成されることがある。例えば、“ビーチ”という意味ラベルは、“海”、“太陽”、“砂”、“人”などの複数のトピックの組み合わせで構成される。ところが、画像全体から抽出された一つの特徴量(例えば色や形状のヒストグラム)は、複数のトピックと意味ラベルとの対応関係を明確に規定できない。そのため、画像全体から抽出された一つの特徴量を用いる非特許文献1の方法では、画像辞書の精度が低くなってしまうという問題がある。
図1は、画像辞書生成装置10の構成を示す概略ブロック図である。画像辞書生成装置10は、バスで接続されたCPU(Central Processing Unit)やメモリや補助記憶装置などを備え、画像辞書生成プログラムを実行する。画像辞書生成装置10は、画像辞書生成プログラムの実行によって、蓄積部1、学習画像群収集部2、特徴量抽出部3、トピックモデル生成部4、学習画像対応付け部5及び画像辞書生成部6を備える装置として機能する。なお、画像辞書生成装置10の各機能の全て又は一部は、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やPLD(Programmable Logic Device)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等のハードウェアを用いて実現されても良い。画像辞書生成プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されても良い。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD−ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置である。
また、意味ラベルが大量に存在する場合や、意味ラベル付与対象となる画像が大量に存在する場合、より効率よく意味ラベルを付与することが可能となる。
図3のフローチャートのステップS306の処理において、学習画像対応付け部5は、類似度に基づいて他の基準でトピックと学習画像との対応付けを行っても良い。例えば、学習画像対応付け部5は、各トピックについて、予め定められた閾値を超える類似度の画像を全てそのトピックに対応付けても良い。
Claims (4)
- 複数の意味ラベルそれぞれに対応付けられた複数の学習画像について特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
前記特徴量をクラスタリングし、クラスタ毎にそのクラスタに含まれる前記特徴量に基づいてトピックモデルを生成するトピックモデル生成部と、
前記トピックモデルと前記学習画像との類似度に基づいて、各トピックモデルに対して複数の学習画像を対応付ける学習画像対応付け部と、
前記トピックモデルと複数の学習画像との対応付けに基づいて複数のトピックモデルの識別器を生成し、複数の識別器の組み合わせを前記意味ラベルの画像辞書として取得する画像辞書生成部と、
を備える画像辞書生成装置。 - 前記画像辞書生成部は、前記複数の意味ラベルのうち処理の対象となっている意味ラベルについて、前記意味ラベルに対応付けられており且つトピックモデルに対応付けられた前記学習画像をトピックラベル毎に取得し、取得された学習画像に基づいてトピックモデル毎に識別器を生成し、生成された複数の識別器の組み合わせを、前記処理の対象となっている意味ラベルの画像辞書として取得する、請求項1に記載の画像辞書生成装置。
- 複数の意味ラベルそれぞれに対応付けられた複数の学習画像について特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
前記特徴量をクラスタリングし、クラスタ毎にそのクラスタに含まれる前記特徴量に基づいてトピックモデルを生成するトピックモデル生成ステップと、
前記トピックモデルと前記学習画像との類似度に基づいて、各トピックモデルに対して複数の学習画像を対応付ける学習画像対応付けステップと、
前記トピックモデルと複数の学習画像との対応付けに基づいて複数のトピックモデルの識別器を生成し、複数の識別器の組み合わせを前記意味ラベルの画像辞書として取得する画像辞書生成ステップと、
を有する画像辞書生成方法。 - コンピュータを請求項1又は2に記載の画像辞書生成装置として機能させるためのコンピュータプログラム。
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