JP6612229B2 - コンテキストキューを画像に相関付けることによる画像分類のシステム及び方法 - Google Patents
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Description
ソーシャルネットワーキングシステムは、コンテンツを生成し、友人と共有する能力をユーザに提供し得る。ソーシャルネットワーキングシステムの写真共有サービスのユーザは、画像(例えば、静止画像、ミーム)、ビデオ、又はインタラクティブコンテンツをモバイル電話で捕捉し、コンテンツをオンライン友人と共有することを楽しみ得る。同様に、ユーザは、例えば、インタラクティブフィードをホームページにアップデートすることにより、友人とコンテンツを共有することを楽しみ得る。
図11は、幾つかの実施形態による、コンテキスト画像分類システム102を実施する例としてのソーシャルネットワーキングシステム1100のネットワーク図である。ソーシャルネットワーキングシステム1100は、1つ又は複数のユーザデバイス1110、1つ又は複数の外部システム1120、ソーシャルネットワーキングシステム1130、及びネットワーク1150を含む。実施形態では、上述した実施形態に関連して考察したソーシャルネットワーキングシステムは、ソーシャルネットワーキングシステム1130として実施され得る。例示のために、図11に示されるソーシャルネットワーキングシステム1100の実施形態は、単一の外部システム1120及び単一のユーザデバイス1110を含む。しかし、他の実施形態では、ソーシャルネットワーキングシステム1100は、より多数のユーザデバイス1110及び/又はより多数の外部システム1120を含み得る。特定の実施形態では、ソーシャルネットワーキングシステム1130は、ソーシャルネットワーキングシステムプロバイダによって運営され、一方、外部システム1120は、異なるエンティティによって運営され得るという点で、ソーシャルネットワーキングシステム1130とは別個である。しかし、様々な実施形態では、ソーシャルネットワーキングシステム1130及び外部システム1120は、併せて動作して、ソーシャルネットワーキングサービスをソーシャルネットワーキングシステム1130のユーザ(又はメンバ)に提供する。この意味では、ソーシャルネットワーキングシステム1130は、外部システム1120等の他のシステムが、インターネットにわたりソーシャルネットワーキングサービス及び機能をユーザに提供するために使用し得るプラットフォーム又はバックボーンを提供する。
上記プロセス及び特徴は、広範囲のマシン及びコンピュータシステムアーキテクチャにより、広範囲のネットワーク及び計算環境で実施することができる。図12は、実施形態により本明細書に記載される実施形態の1つ又は複数の実施に使用され得るコンピュータシステム1200の例を示す。コンピュータシステム1200は、コンピュータシステム1200に本明細書に記載されるプロセス及び特徴を実行させる命令セットを含む。コンピュータシステム1200は、他のマシンに接続(例えば、ネットワーク接続)され得る。ネットワーク接続された展開では、コンピュータシステム1200は、クライアント−サーバネットワーク環境でのサーバマシン若しくはクライアントマシンとして、又はピアツーピア(若しくは分散)ネットワーク環境でのピアマシンとして動作し得る。実施形態では、コンピュータシステム1200は、ソーシャルネットワーキングシステム1130、ユーザデバイス1110、及び外部システム1120、又はそれらの構成要素とし得る。実施形態では、コンピュータシステム1200は、ソーシャルネットワーキングシステム1130の全て又は部分を構成する多くのうちの1つのサーバとし得る。
Claims (20)
- システムであって、
少なくとも1つのプロセッサと、
前記少なくとも1つのプロセッサに処理を実行させるための命令を記憶するメモリであって、前記少なくとも1つのプロセッサに、
複数の画像クラスに関連付けられた画像分類器をトレーニングするために画像が選択される画像群のサンプルセットを受信すること、前記サンプルセット内の少なくとも1つの画像が1つ又は複数のソーシャルキューに関連付けられ、前記1つ又は複数のソーシャルキューは、ソーシャルネットワーキングシステムでの前記少なくとも1つの画像の生成者またはタグ付け者のうちの少なくとも一方の対話に基づく生成者またはタグ付け者のうちの少なくとも一方の信頼性を含み、
前記1つ又は複数のソーシャルキューに基づいて、前記サンプルセット内の少なくとも1つの画像の前記複数の画像クラスのある画像クラスとの相関をスコア付けすること、
前記複数の画像クラスの各画像クラスは、オブジェクト、活動、または概念の描写に関連付けられており、
前記スコア付けすることは、前記少なくとも1つの画像が前記画像クラスを描写する程度を示すスコアを生成することを含み、
前記スコア付けに基づいて、前記サンプルセットから前記画像分類器をトレーニングする画像群のトレーニングセットを決定することを実行させるための命令を記憶する前記メモリとを備えるシステム。 - 前記画像クラスを指定することを更に備える請求項1に記載のシステム。
- 前記決定することは、前記スコア付けに基づいて前記画像群のサンプルセットの各画像をランク付けすることを含む、請求項1に記載のシステム。
- 前記決定することは、前記画像群のサンプルセットのトップスコアサブセットを選択することを含む、請求項1に記載のシステム。
- 前記トップスコアサブセットは、前記画像群のトレーニングセットである、請求項4に記載のシステム。
- 前記画像群のトレーニングセットに基づいて前記画像分類器をトレーニングすることを更に備える請求項1に記載のシステム。
- 前記画像クラスに関連付けられた視覚的パターンテンプレートを生成することを更に備える請求項1に記載のシステム。
- 前記画像分類器は、バッグオブビジュアルワード画像分類技法又はニューラルネットワーク画像分類技法を使用するように構成されている、請求項1に記載のシステム。
- 画像群の評価セットが前記画像クラスに相関する程度を特定することを更に備える請求項1に記載のシステム。
- 前記画像群の評価セットが前記画像群のサンプルセットと異なる、請求項9に記載のシステム。
- 前記画像群の評価セットが前記画像群のサンプルセットよりも大きい画像セットを含む、請求項9に記載のシステム。
- 前記画像群の評価セットの各画像の相関を、前記画像クラスに関連付けられた視覚的パターンテンプレートによりスコア付けすることを更に備える請求項9に記載のシステム。
- 前記画像群の評価セットの各画像の相関の前記スコア付けに基づいて、前記評価セットの各画像をランク付けすることを更に備える請求項12に記載のシステム。
- 前記画像群の評価セットのトップスコアサブセットを前記画像クラスに関連付けることを更に備える請求項12に記載のシステム。
- 前記1つ又は複数のソーシャルキューが1つ又は複数の画像タグを含む、請求項1に記載のシステム。
- 画像に関連付けられた前記1つ又は複数の画像タグの総数の中から特定の画像タグのインスタンス数を特定することを更に備える請求項15に記載のシステム。
- 前記1つ又は複数のソーシャルキューは、前記画像群のサンプルセットの画像に関連付けられたロケーションデータ又は前記画像群のサンプルセットの前記画像のアップロード者、タグ付け者、若しくは所有者の識別情報のうちの1つ又は複数を含む、請求項1に記載のシステム。
- 前記1つ又は複数のソーシャルキューはソーシャルネットワーキングシステムによって受信される、請求項1に記載のシステム。
- コンピュータ実施方法であって、
コンピュータシステムにより、複数の画像クラスに関連付けられた画像分類器をトレーニングするために画像が選択される画像群のサンプルセットを受信すること、前記サンプルセット内の少なくとも1つの画像が1つ又は複数のソーシャルキューに関連付けられ、前記1つ又は複数のソーシャルキューは、ソーシャルネットワーキングシステムでの前記少なくとも1つの画像の生成者またはタグ付け者のうちの少なくとも一方の対話に基づく生成者またはタグ付け者のうちの少なくとも一方の信頼性を含み、
前記コンピュータシステムにより、前記1つ又は複数のソーシャルキューに基づいて、前記サンプルセット内の少なくとも1つの画像の前記複数の画像クラスのある画像クラスとの相関をスコア付けすること、
前記複数の画像クラスの各画像クラスは、オブジェクト、活動、または概念の描写に関連付けられており、
前記スコア付けすることは、前記少なくとも1つの画像が前記画像クラスを描写する程度を示すスコアを生成することを含み、
前記コンピュータシステムにより、前記スコア付けに基づいて、前記サンプルセットから前記画像分類器をトレーニングする画像群のトレーニングセットを決定することを備えるコンピュータ実施方法。 - 実行時にコンピュータシステムにコンピュータ実施方法を実行させるコンピュータ実行可能命令を記憶するコンピュータ記憶媒体であって、前記コンピュータ実施方法は、
複数の画像クラスに関連付けられた画像分類器をトレーニングするために画像が選択される画像群のサンプルセットを受信すること、前記サンプルセット内の少なくとも1つの画像が1つ又は複数のソーシャルキューに関連付けられ、前記1つ又は複数のソーシャルキューは、ソーシャルネットワーキングシステムでの前記少なくとも1つの画像の生成者またはタグ付け者のうちの少なくとも一方の対話に基づく生成者またはタグ付け者のうちの少なくとも一方の信頼性を含み、
前記1つ又は複数のソーシャルキューに基づいて、前記サンプルセット内の少なくとも1つの画像の前記複数の画像クラスのある画像クラスとの相関を画像クラスによりスコア付けすること、
前記複数の画像クラスの各画像クラスは、オブジェクト、活動、または概念の描写に関連付けられており、
前記スコア付けすることは、前記少なくとも1つの画像が前記画像クラスを描写する程度を示すスコアを生成することを含み、
前記スコア付けに基づいて、前記サンプルセットから前記画像分類器をトレーニングする画像群のトレーニングセットを決定することを備える、コンピュータ記憶媒体。
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