オントロジーを利用したWeb画像サイトからの階層的画像データセット生成

抄録

一般物体認識に用いられる学習用の画像データセットの作成には多大な人的および時間的コストがかかる．近年では，FlickrのようなWeb画像サイトから生成することが行われているが，タグの持つ意味的な情報を利用したデータセットの生成や分類を行っているものは少ない．そこで本研究ではタグの持つ意味的な情報を利用し，階層構造上に分類された画像データセットを自動生成する手法を提案する．意味的な階層構造とは”犬”や”猫”の上位概念として”動物”が存在するような関係である．このような画像データセットを用いた一般物体認識の学習を行うことで，計算機が“動物”や“乗り物”といった広い範囲から徐々に詳しい認識を行うような認識メソッドを獲得することができる．実験では47910枚の画像が183のクラスに階層分類された画像データセットの自動生成に成功した．ラベルに対する画像の内容の妥当性を人手で評価したところ，自動的な画像データベース生成としては高い精度で，適切な画像が収集・構造化されていることを確認した．