| Research Abstract |
画像内容検索は,画像認識の応用研究の一つとして,ここ10数年間,盛んに行われてきている.本研究の目的は,スケッチ図をクェリー入力とする画像内容検索において,検索精度を向上させ,ユーザの満足度の高い画像検索システムを開発することである.本研究では,近年急速に発展しているデータマイニングの手法を利用することで,画像内容検索の課題であるセマンティック・ギャップを埋めようとしている点に特長がある.
研究代表者は,既に,エッジ画像を用いた,大きさ・位置・回転に不変な画像特徴量を提案し,画像検索システムに実装し,成果をあげている.そして,本研究期間において,より人の主観に近い,柔軟な画像検索を実現するため,ウェーブレット変換による多重解像度解析を用いたエッジ検出法を導入し、検索精度を向上させた.ウェーブレット変換による多重解像度解析を用いたエッジ検出法は,各周波数帯におけるエッジを検出することで,有効な対象のエッジのみを検出するものである.このエッジ検出法をスケッチ画像検索システムに組み込み,画像素材集Corel Photo Galleryに適用した結果,従来は検索が困難とされていた背景が複雑な画像にも良好な結果が得られた.一般的に良好なエッジが得られるCannyのエッジ検出法を用いた場合と比較した結果,本手法の検索精度の方が良好であった.
さらに,データマイニングにより,ユーザが入力するスケッチ図と評価を有効に利用することができれば,ユーザの主観と画像特徴量のギャップであるセマンティック・ギャップを埋めることが可能になることが示唆され,適合性フィードバックを用いたスケッチ画像検索を提案した.本手法をスケッチ画像検索システムに組み込み,画像素材集Corel Photo Galleryに適用した結果,セマンティック・ギャップが軽減され,検索精度が向上した.
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