2016 Fiscal Year Annual Research Report
Query Prediction for Query-by-Sketch Image Retrieval
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26330135
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| Research Institution | Shizuoka University |
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Principal Investigator |
大橋 剛介 静岡大学, 工学部, 教授 (80293603)
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2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 画像検索 / クラスタリング / LSH / ハッシュ / SVM |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，スケッチ画像検索において，検索効率を向上されることを目的としている。正確性と多様性を満足するクラスタリングにより，スケッチのクエリ予測表示を実現し，検索効率を向上させる。画像検索の高速化の一手法の類似検索向けのハッシュ法であるLocality Sensitive Hashingに基づき，Support Vector Machineの識別関数をハッシュ関数に用いたスケッチ画像検索を提案した。本手法の有効性を検証するため，画像検索実験を行った。画像データベースには10クラスに分類された画像素材集Corel Photo Galleryの画像1558枚を使用した。検索目標は，「balloon」「bus」「card」「cat」「dog」「fish」「flag」「flower」「glass」「gun」の10クラスとした。検索精度面では，検索結果上位画像16枚での比較をし，提案手法の有効性を確認した。また，検索速度面では，ハッシュ値の算出時間は画像枚数に依存しないため，各検索結果においておよそ一定の値となる。よって提案手法画像枚数が多くなり，照合枚数を大きく削減した際に効果が顕著になると考えられる。今回の実験結果における全体の被照合枚数削減率は93[%]であった。データベース画像枚数が1000万枚あったと仮定すると被照合枚数を70万枚程度まで削減でき，検索時間は25秒から1.7秒まで削減できると推定される。
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