画像検索でのユーザ行動を利用した大規模画像アノテーション

Abstract

本論文では,画像検索サーバのログを利用することで,画像そのものから得られる特徴量等の情報を一切用いずに,web上の画像とそれに関連するテキストタグを全自動・大量かつ高精度に収集し,画像マルチラベル分類のための大規模データセットを構築する方法を提案する.特に,画像検索のランキング学習などで広く用いられる画像のクリックログだけではなく,クエリ投入やページ遷移など検索サーバへのアクセスログから得られる様々な情報を有効活用する.これらの情報を併用することにより,クリックログのみからでは得られなかったクリックの重要性やユーザ行動の意図などが一定程度推定可能となり,画像に対するテキストタグのアノテーションを高精度に実現できる.実データを用いた実験によって,提案手法のアノテーション精度を評価し,有効性を確認した.

Publication
電子情報通信学会論文誌

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