1000万画像を1秒以内で検索 VisualSeeker
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog 6月10日に公開された、Yahoo! JAPANの研究開発プロダクトのショーケース「Yahoo!ラボ」。 このなかのプロダクトのひとつとしてYahoo! JAPAN研究所が開発した独自の技術「VisualSeeker」について、研究者の岩崎雅二郎さんにお話を聞きました。 ■VisualSeekerとは？ --VisualSeekerの機能 一般の画像検索ではテキストを入力して検索しますが、VisualSeekerでは画像自体の特徴に基づいて検索します。以下のように様々な検索が可能なので、場合に応じて適切な検索方法を選択して利用できます。 類似する画像の検索 描いた画像に類似する画像の検索 指定した色に類似する画像の検索 アップロー
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
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
