研究課題
1 画像例収集システムの改善とデータセットの規模向上：前年度までに開発したWeb空間からの画像例収集システムに対し、各画像例をその投稿日時とともに蓄積する機能を追加し、概念間距離の経時変化を捉えられるように改善した。また、本システムを用いて引き続き画像例を収集し、画像例データセットの規模を向上させた。2 複数特徴量の統合方式の改善：前年度に検討した複数特徴量の適応的統合について、その統合方式を人間の感覚の特性に基づいたものへと改善した。概念と概念の類似性を評価する観点には色、形状、機能など様々なものがあるが、ある概念対が何らかの観点において類似していれば、他の観点では類似していないとしても、人間は直感的にその概念対が互いに類似していると判断するものと考えられる。これに倣い、算出される距離の値が小さい視覚特徴量をより重視する統合方式を開発し、その妥当性を実験的に確かめた。3 人間の感覚との比較検討：画像例に基づく概念間距離の評価方法として、前年度までに検討してきたキーワード階層木に基づく概念間距離との比較に加え、人間の感覚との比較検討を行い、本研究課題にて開発した距離算出法の妥当性をより詳細に調べた。
すべて 2014
すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件、 オープンアクセス 1件、 謝辞記載あり 1件)
Proceedings of 1st International Workshop on Feature and Similarity Learning for Computer Vision (FSLCV2014), in conjunction with 2014 Asian Conference on Computer Vision (ACCV2014)
巻: － ページ: 15 pages
10.1007/978-3-319-16634-6_5
