| 研究課題/領域番号 |
16K16058
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
マルチメディア・データベース
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| 研究機関 | 国立情報学研究所 |
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研究代表者 |
ュ イ 国立情報学研究所, コンテンツ科学研究系, 特任助教 (00754681)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2018年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2017年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2016年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | Venue discovery / Cross-modal retrieval / Multimodal learning / Deep Learning / CCA / venue discovery / cross-modal retrieval / Category-Based Deep CCA / マルチモーダルディープラーニング / ディープハッシング / 文書及び画像間クロスモーダル検索 / マルチモーダル分析 / 情報融合 / イベント検出 / パーソナライズド推薦 / 情報検索 |
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| 研究成果の概要 |
ビジュアル・コンテキスト・アウェア・アプリケーションは、ユーザーコンテキストに適合したサービスを提供するには、非常に有望である。本研究では、それに関して、1）ユーザーは、インターネット上のソーシャル共有プラットフォームから取得した場所の写真に興味を持っているが、この写真がどこで撮られたのか正確にはわからない。2）ユーザーが初めてある場所を訪れる。彼は自分がどこにいるか正確に知らず、アーバンキャニオン、屋内、または地下にいるため、モバイルデバイスGPSモジュールも位置を算出できない。マルチモーダル内容解析に基づいてきめ細かい場所発見というフレームワークで検討し、場所発見のデモシステムも開発した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
Fine-grained venue discovery relies on the correlation analysis between images and text description of venues. Our research focuses on developing various methods to discover knowledge and relation from more complicated and challenging venue-based heterogeneous multimodal data generated by users.
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