類似検索のための圧縮データからの特徴量抽出

2000 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 11680413
• Research Institution: University of Electro-Communications
• Principal Investigator: 星 守 電気通信大学, 大学院・情報システム学研究科, 教授 (80125955)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 大西 建輔 電気通信大学, 大学院・情報システム学研究科, 助手 (00303024) ; 大森 匡 電気通信大学, 大学院・情報システム学研究科, 助教授 (30233274)
• Keywords: マルチメディアデータベース / 内容に基づく類似検索 / 特徴量の抽出 / 圧縮データ

Research Abstract

マルチメディアデータベースでは、マルチメディアデータをどのように効率良く管理し、目的のデータをどのように簡単に検索するかが重要な課題となる。現在、マルチメディアデータの流通は、ほどんどが圧縮されたデータがほとんどであるにも関わらず、内容に基づく類似検索に必要な特徴量の抽出は、圧縮データを原信号に復元し行なわれる。効率的な内容に基づくマルチメディアデータの検索を行なうためには、圧縮されたデータから索引となる特徴量を直接抽出する技術が必要となる。
本研究の目的は、TwinVQ楽音圧縮データを対象として、低品質圧縮データからでも高品質圧縮データを検索可能な索引空間を生成するための特徴量を圧縮データから原信号に復元することなく抽出を行なうことである。楽音圧縮データと同様に、画像圧縮データに関してもWavelet圧縮データを対象とし、画像内容を記述する特徴量を原信号に復元することなく抽出を行うことが目的である。
本研究では、TwinVQの圧縮過程で使用される自己相関分析に着目した。自己相関分析で出力される自己相関係数が、理論的かつ実験的にビットレートに対して依存しない特徴量であることを確認した。この自己相関係数は、圧縮データのLSPパラメータから算出が可能であり、算出のための計算誤差は高々数パーセントであることを実験で確認し、ビットレートに依存しない類似検索のための特徴量として使用できることを示した。
次に、画像データベースに関しては、ウェーブレット分解係数の階層的相関関係に着目したテクスチャ特徴量を提案し、その階層的テクスチャ特徴量がテクスチャ画像検索とテクスチャ領域分割の双方に有効的に働くことを示した。ウェーブレット圧縮データはウェーブレット分解係数の階層関係を利用して圧縮が実現されていることから、階層的テクスチャ特徴量はウェーブレット圧縮/復元の過程で特徴量抽出が可能であり、原画像に復元することなく、画像内容に対応した特徴量が抽出可能であることを示した。

Research Products

• [Publications] 廣崎,小早川,大西,星,大森: "ビットレートの異なるTwinVQオーディオデータの類似曲検索のための特徴量"情報処理学会第69回全国大会予稿集. 分冊3. 53-54 (1999)
• [Publications] 大西,小早川,星,大森: "TwinVQに基づいたビットレートに依存ない音楽検索のための特徴量"信学技報. DSP2000-99. 71-77 (2000)
• [Publications] KOBAYAKAWA,HOSHI,OHMORI: "Robust Texture Image Retrie val Using Hieravchical Correlation of Wavelet Officients"Proceedings of the 15th ICPR2000. vol.3. 395-400 (2000)
• [Publications] 小早川,星,大森: "ウェーブレット分解係数の階層的相関関係を用いたテクスチャ類似画像検索"情報処理学会論文誌:データベース. vol.42,No.SIG1(TODS). 12-20 (2001)