確率的トピックモデルによるWeb画像の分類

抄録

本研究では，Web上の画像に対して，確率的トピック解析の手法を用いて， 画像のクラスタリング，分類を行う方法を提案する． まず，HTMLで画像の評価を行い，各画像に正解画像である確率を自動的に付与する．次に，bag-of-visual-wordsによって表現された画像特徴に対して，pLSAもしくはLDAを適用して，確率的トピッククラスタリングを行う．各トピッククラスタについて，HTML評価によって得られた各画像の正解確率を用いて，クラスタの正解確率をもとめる．そして，各画像について，そのトピック確率と，トピッククラスタの確率から，正解画像である確率を計算し出力する． 以上の方法を実際にWebから収集した画像について適用し，その有効性を示す．