ベクトル空間モデルを用いた類似画像の検索法

• Project/Area Number: 09204225
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
• Allocation Type: Single-year Grants
• Research Institution: Keio University
• Principal Investigator: 上田 修一 慶應義塾大学, 文学部, 教授 (50134218)
• Project Period (FY): 1997
• Project Status: Completed (Fiscal Year 1997)
• Budget Amount: ¥1,400,000 (Direct Cost: ¥1,400,000); Fiscal Year 1997: ¥1,400,000 (Direct Cost: ¥1,400,000)
• Keywords: 画像検索 / ベクトル空間モデル / 絵画データベース / 論理型検索法 / 索引法 / ESL

Research Abstract

文献検索手法の中で,部分照合手法の一つであり,順位付け出力可能なベクトル空間型モデルを用い,類似画像を検索し,論理型検索手法との比較を試みた。西洋絵画209点からなる絵画データベースを作成し,絵画に描かれた「対象」,その「特徴」,「関係」を索引語で表現し,これを3レベルまで作成した。被験者から得られた検索質問とその質問に対するレレバンス判定を用いて,検索手法の評価を行った。作成された6つの質問に対して,ベクトル空間モデルによる検索手法と論理型による検索手法を用いて検索を行い,比較した。評価にあたっては再現率,精度に加え,任意の時点で検索された非レレバント文献の割合を算出するという尺度であるESLという評価尺度を用いた。この結果,ベクトル空間型検索手法は,平均再現率は0.654,平均ESLは0.325と極めて良好な結果を示すとともに論理型検索手法の結果を上回った。すなわち,ベクトル空間モデルによる検索手法は順位付け出力下において類似画像を上位で検索する能力を示している。さらに索引作成の労力減少のために,「関係」と「PDL3」を省略して一連の検索を繰り返したが,「PDL3」の省略は,パフォーマンスに大きな影響を及ぼさないことが判明した。