AGILE VIDEO QUERY USING ENSEMBLES OF DEEP NEURAL NETWORKS

To address problems of conventional searching which requires classes to be known upfront and which includes significant upfront investment in labeling data and training models.SOLUTION: A method includes receiving a user object specified by a user. A similarity score is computed using a similarity function between the user object and one or more candidate objects in a database on the basis of respective feature vectors. A first subset of the one or more candidate objects is presented to the user on the basis of the respective computed similarity scores. First feedback is received from the user about the first subset of candidate objects. The similarity function is adjusted on the basis of the received first feedback.SELECTED DRAWING: Figure 1 【課題】従来の検索手法は、クラスを事前に知っておく必要があり、データ及び訓練モデルをラベル付けする際に多大な事前投資を含む。【解決手段】方法は、ユーザによって指定されたユーザオブジェクトを受信することを含む。類似性スコアは、それぞれの特徴ベクトルに基づいて、ユーザオブジェクトとデータベース内の１つ以上の候補オブジェクトとの間の類似性関数を使用して計算される。１つ以上の候補オブジェクトの第１のサブセットは、それぞれの計算された類似性スコアに基づいてユーザに提示される。第１のフィードバックは、候補オブジェクトの第１のサブセットについてユーザから受信される。類似性関数は、受信された第１のフィードバックに基づいて調整される。【選択図】図１