| Research Abstract |
画像内容検索に関する研究は,画像認識の応用研究の一つとして,盛んに行われてきているが,利用者の主観と画像特徴量とのギャップ(セマンティック・ギャップ)を埋めるには至っておらず,課題として残されている。そこで,本研究では,対話型スケッチ画像検索において,データマイニングを応用して,膨大なデータベース画像,スケッチ図,利用者の適合評価から,有用な情報を取得し,セマンティック・ギャップを軽減し,検索精度・効率を向上させることを目的とする。対話型スケッチ画像検索は,スケッチ入力,エッジ検出,特徴量抽出,検索結果出力,適合性フィードバックにより構成される.
スケッチ画像検索システムのプロトタイプを用いて,被験者に検索実験を行ったところ,画像特徴量の精度改善,画像の一部であるオブジェクトに着目した検索(部分検索),入力スケッチの予測機能が望まれていることが明らかとなった.
画像特徴量の精度改善は,大域的な特徴量である相対的方向別頻度特徴量を局所的な特徴量としても機能するように,拡張し,精度を向上させた.
部分検索を実現するため,フーリエ記述子を用いたスケッチ画像検索を提案した.スケッチのオンライン性に着目すると,各曲線の特徴量を算出することは容易であり,データベース画像に対しても,エッジの分岐を行い,各曲線の特徴量を算出することを可能にし,部分検索を実現した.
入力スケッチの予測は,新たに入力されたスケッチと蓄積されたストローク毎に入力されるスケッチとの類似度を算出することで,可能にした.このとき,予測スケッチに類似したスケッチが多いことを考慮し,蓄積されたスケッチをクラスタリングすることで,効率の良い検索を目指した.
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