現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
具体的には、平成24年度の主な目的は、次の出版物に示される始めの仕事を拡張することであった。 M. E. Houle, V. Oria, S. Satoh and J. Sun, “Knowledge propagation in large image databases using neighborhood information”, in Proc. 19th ACM Multimedia 2011 (ACM MM 2011), Scottsdale, AZ, USA, November 2011, pp. 1033-1036. この仕事は、類似性グラフ間を構築するより精巧な方法と同様に、かなり拡張し、様々に大規模な実験が含まれた。その結果は、ジャーナル”ACM TOMCCAP”に掲載発行予定である。論文タイトルは、“Annotation Propagation in Image Databases Using Similarity Graphs”。 我々は、編集者から求められて、既にこのジャーナルの再販がされている。 初年度の主な結果は、私たちの技術の実行が、決定的に、類似性グラフの質に依るものであることを示すことであった。従って、私たちは高品質のグラフの効率的な計算に注意を払うことに切り替えている。これは、ラベル付けされた顔の最初の集合に依る特徴を使用して、類似性近傍の計算を含む。効率的に特徴の異なる顔の集合によって、類似性価値を再計算するために、我々は、動的な質問計算用の探索索引を再使用する効率的な方法を調査した。我々の結果は、データ・マイニング分野における下記のトップの国際会議(IEEE International Conference on Data Mining)で発表された。
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