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#59
summarized by : Masaki Inaba
どんな論文か？
画像検索において、クエリ画像にユーザの嗜好を加えて、よりユーザの求める画像を取得したい。図のようにクエリ画像に追加で、メガネ属性を強調したりヒゲ属性を抑えたりといったことができ、検索結果も応じて修正できる。自然言語と組み合わせた手法もあるが、重要度をアナログ値で設定するような操作はできない。
新規性
GANの潜在特徴空間を用いてユーザが重要視する顔属性を調整しつつ顔画像検索するフレームワークを提案。直交性・スパース性の制約により、従来よりも正確なDisentangled Semantics Attributes（属性ベクトル）を潜在特徴空間から取得可能に。潜在特徴ベクトルをユーザ嗜好に対応する属性ベクトルの重み付け和で調整したものを使い、似た画像を検索する。
結果
提案手法をCelebA Datasetを用いて評価し、最新のベースラインと比較したところ、検索性能が向上した。
その他（なぜ通ったか？等）
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