2019 Fiscal Year Annual Research Report
Vector Image Retrieval Considering the Similarity of Essential Parts of Images
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17K00153
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| Research Institution | Kansai University |
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Principal Investigator |
林 貴宏 関西大学, 総合情報学部, 教授 (60342490)
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2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | ベクタ画像 / 要部観察 / 類似画像検索 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
最終年度は，前年度に引き続き要部観察に基づく類似ベクタ画像検索システムへ向けた要素技術の研究開発，検索システムの実装および評価実験を実施した．本年度の実績は以下の３点である．
（１）前処理で必要となる技術として，SVG形式で記述されるベクタ画像において，閉鎖性かつ連続性要因により群化する線オブジェクトを抽出し，これら線オブジェクトに対する群化強度を測定するための特徴量を提案した．
（２）「形の良さ（Figural Goodness）」と呼ばれる人間が知覚する図形形状の自然さに関するスコアリングモデルを提案した．対称性や円形性など図形の全体形状に基づき認識する形の良さ，線の連続性など図形の部分形状に基づき知覚する形の良さをそれぞれモデル化し，これらの線形結合により「形の良さ」スコアを定義した．さらに，これらの研究をラスタベクタ変換処理へと応用するための方法について検討した．
（３）これまでに開発してきたハイブリッド照合法（高精度・低速度の直接照合法と，低精度・高速度の間接照合法を組み合わせることで高精度・高速度を目指す検索手法）を，要部観察に基づくベクタ画像検索の高速化へと応用した．ハイブリッド照合法の導入による高速化の効果検証については，これまで全体観察に基づく商標図形検索システムに対しては実施されてきたが，要部観察に基づく商標図形検索に対しては十分に検証されていなかった．そこで，本年度は，要部観察に基づく商法図形検索においてハイブリッド照合法を導入し，精度面，速度面の改善効果を検証した．
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