2014 Fiscal Year Research-status Report
大規模データを用いたBag of Visual Wordsからの画像再構成
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26540079
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
原田 達也 東京大学, 情報理工学(系)研究科, 教授 (60345113)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | 画像復元 / 画像認識 / 人工知能 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は，Ｈ２７年度までに実施する予定であった項目も含めて実現した．具体的な項目は以下に述べる．
１）BoVWから画像を再構成する問題を局所記述子の最適空間配置問題として定式化：局所記述子をグリッド上に配置する問題では，局所記述子の隣り合いの適合度を考えて配置する方法と，局所記述子が画像中のどのあたりに配置されやすいかを大まかに考え，概形を作る方法の２つがあり，この項目を考慮した評価関数を考え，BoVWから画像を再構成する問題を局所記述子の最適空間配置問題として定式化した．
２）大規模画像データベースを援用したパラメータ推定：隣接コストは, コードワード同士が隣り合う場合のコストを意味する．本提案では，ImageNet等の大規模画像データベースを活用し，コードワード同士の隣り合いやすさを統計的にモデリングした．位置コストは, あるコードワードが画像中のある位置に置かれる場合のコストを意味する．本提案では，BoVWが類似画像検索の性能に優れることを活用し，入力のBoVWを用いて類似する画像を大規模画像データベースから近傍探索し，その類似画像中でコードワードがある位置に置かれる回数を調べ，コードワードの置かれやすさとした．
３）評価関数の二次配置問題と最適化：項目１）で述べた評価関数は，一連のジグソーパズルを解く研究に用いられる評価関数の一般化にあたる．本研究では上下左右だけでなく斜めや２つ以上離れている場合についてもコストを考慮した．評価関数は適切な変形により二次配置問題を一般化した問題に帰着した．二次配置問題に関して，本提案では遺伝的アルゴリズムと山登り法を組み合わせる最適化手法により最適化問題を解いた．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
平成２６年度に実施する予定であった，研究項目１）BoVWから画像を再構成する問題を局所記述子の最適空間配置問題として定式化，研究項目２）大規模画像データベースを援用したパラメータ推定，のみならず，平成２７度に実施する予定であった，研究項目３）評価関数の二次配置問題と最適化，まで本年度に実施することができたため，当初の予定よりも進展したと言える．
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| Strategy for Future Research Activity |
研究項目４）大規模な画像のBoVW特徴からの画像再構成実験，を実施する．これは，研究実績の概要の１）～３）のプロセスによって，BoVWからの画像再構成のアルゴリズムのプロトタイプが完成する．この有効性を検証するために大規模データのBoVWからの画像再構成実験を試みる．生成された画像のクオリティの評価は大変困難な課題であり，クラウドソーシングを利用した不特定多数の人の定性的な評価を活用した新たな画像評価手法を考案する．
また，当初よりも進展しているため，画像再構成のみならず，新たな画像を生成する試みを実施する．
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