適合性フィードバックに基づくリランキングを利用した映像検索の一手法

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST17036

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2017/09/16

タイトル(英語): User-Oriented Video Search Reranking with Relevance Feedback

著者名: 藤井 孝匡(関西大学),吉田 壮(関西大学),棟安 実治(関西大学)

著者名(英語): Takamasa Fujii(Kansai University),Soh Yoshida(Kansai University),Mitsuji Muneyasu(Kansai University)

キーワード: 映像検索|適合性フィードバック|リランキング|Video retrieval|Relevance feedback|Reranking

要約(日本語): 本文では，適合性フィードバックに基づくリランキングを利用した映像検索手法を提案する．提案手法ではまず，ユーザフィードバックを用いて，キーワード検索で取得した映像からユーザが検索意図に即した映像を複数選択する．次に，選択映像と検索結果の映像間の類似度に基づいて適合性を評価することで映像ランキングの最適化を行う．これにより，ユーザの検索意図を反映した最適な映像のランキングが可能となる．

要約(英語): We propose a user-oriented video search reranking method with relevance feedback. We first get an initial ranking list by the keyword search, and then collect some videos reflected user’s retrieval intention from the list. Next, we optimize the video ranking list based on the similarity-based relevance between the user selected videos and videos within the ranking list. By using the optimization approach, we can obtain the optimum ranking list reflected user’s retrieval intention.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,001 Kバイト