CNET Japan Blog - 先端研ブログ：画像処理的アプローチによるWeb情報処理

Icon, Others そしてこれらをベースに自動的に画像要素を分類しました。 分類エンジンは SVMLight + RBF Kernel を使用。 SVM (サポートベクターマシン) は機械学習の手法の一つです。 あらかじめ与えられた正解例・誤り例から、何が正誤の判断の決め手になる要素なのかを自動的に学習し、その学習結果を用いて新たな事例に対して正誤の判断を与えます。 学習に使う特徴量（正誤判断の決め手となる要素の候補）として、ピクセル数・色数・DCT等の画像に基づくものと、周辺文字列・リンク有無等のテキストに基づくものを使用しています。 画像に基づく特徴量の一つとして、その画像に文字が含まれるか否かが重要です。 文字があれば見出しとして使われている画像の確率が高くなるわけですし。 ただし、OCRを用いても文字を認識するのは難しいので、「文字認識」ではなく画像パターンを用

[toton]

nlpだけでなく画像情報もwebページの分析に

[l96059]

学習 画像

[nilab]

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[knakase]

画像処理

[masakiishitani]

内容もいいのですが、たつをさんのエントリーにはエクリチュールがあると今回はじめて思いました。

[rehash]

画像認識で検索精度補助

[josch_so36]

おもしろそう

[kaz_goto]

汎用的な”画像要素”の分類，Webの視覚的な分割，画像検索フィルタリングなどにいて紹介