画像検索における認知ギャップを埋めるためのデータ駆動型アプローチ

画像検索における認知ギャップを埋めることは、近年の積極的な研究方向である。既存の解決策は通常、大量のトレーニングデータを必要とし、実際には取得が難しい場合がある。本論文では、Web画像とその周囲のテキスト注釈をトレーニングデータのソースとして利用するデータ駆動型アプローチを提案する。セマンティックに関連するサブスペースを特徴空間で表すコードワードのセットを含む画像シソーラスを構築する。また、構築した画像シソーラスに基づいたクエリ拡張の利用を探求し、画像検索のパフォーマンスを向上させる。