| Budget Amount *help |
¥2,000,000 (Direct Cost: ¥2,000,000)
Fiscal Year 1998: ¥700,000 (Direct Cost: ¥700,000)
Fiscal Year 1997: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,300,000)
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| Research Abstract |
本研究の目的は,マルチメディアデータ管理・運営における記憶に基づく推論(Memory Based Reasoning:MBR)の適用に関する研究を行うことである.ユーザがマルチメディアデータ,特に画像データを登録・検索を実行する場合,画像に対する文字情報(作者・題名)だけではなく,数値情報(年代の範囲・大きさ)さらには,叙情情報(どのような感じ)なる情報を利用すると考えられる.文字情報に関しては,従来のデータベース管理手法で十分対応可能であるが,数値情報,特に叙情情報に関しては,ユーザのもつ情報の曖昧性が極めて重要な要因となる.一方,従来のMBRでは各データを複数の属性に対する2値データの列として保存し,ユーザの入力データとの類似度の計算結果により推論結果を提示するが,この手法では上述の曖昧性の高いデータを表現・管理することは不可能である.そこで,本研究の目的は,(1)曖昧性の高いデータに対応可能なMBR理論の構築,(2)この理論を実装したマルチメディアデータ管理・運営を実行するシステムの構築,の2点にある.平成9年度(1年目)は,現在までの曖昧性の高いデータに対応可能なMBRの理論の構築に関する研究を継続して行い,理論的基盤を確立した.さらに,既存の重み付け手法と本研究での重み付け手法との相違点を計算機上でのシミュレーション実験によって検証し,その結果,本研究の提案手法は属性間の相関性を考慮した場合には,従来手法と比較してデータの分類能力という観点から優れているとの結果を得た.平成10年度(2年目)は,理論(重み付け手法)を実装したマルチメディアデータ管理・運営を実行するシステムのプロタイプの構築を行った.具体的には植物時間の検索エンジンとして拡張したMBRの理論を実装した.処理速度の問題は残るものの,画像データ登録,画像データ検索の両面において,知的データベースとしての振る舞いを実現できているとの評価結果を得た.さらに,本研究では,従来のMBRの事例ベースの静的な扱いを,ニューラルネットワークの自己組織的学習法との融合により,検索結果に基づき動的に事例ベースを再構築する手法の開発を行った.動的なMBRを実装した場合には,静的なMBRを実装した場合と比較して検索能力(正答率)が向上するとの結果も得た.2年間の研究を通して,MBRの拡張と実システムへの実装の可能性を検証できたと考える.
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