| 研究課題/領域番号 |
08455174
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
情報通信工学
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
酒井 善則 東京工業大学, 工学部, 教授 (70196054)
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| 研究分担者 |
山岡 克式 東京工業大学, 工学部, 助手 (90262279)
吉田 俊之 東京工業大学, 工学部, 助教授 (50240297)
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| 研究期間 (年度) |
1996 – 1997
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| 研究課題ステータス |
完了 (1997年度)
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| 配分額 *注記 |
7,600千円 (直接経費: 7,600千円)
1997年度: 1,000千円 (直接経費: 1,000千円)
1996年度: 6,600千円 (直接経費: 6,600千円)
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| キーワード | 画像検索 / 内容検索 / エージェント / 情報検索 / 超分散ネットワーク / 情報探索 / エントロピー / データベース / 色情報 / 通信ネットワーク / 特徴抽出 |
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| 研究概要 |
本年度は分散環境化における画像情報の探索方式、特徴量を用いた画像情報の検索方式について研究を行った。
分散環境内の画像情報の探索の効率化を目標として、目標情報の存在確率が推定できる場合に通信コスト、時間コストが最小となる探索法を提案した。次に、特性解析及び存在確率の推定値に対する感度解析を行ない、この方式が通信コストのみあるいは時間コストのみで評価する場合には最適性を有すること、推定誤差に対して強いことを確かめた。また、画像情報を常時収集してその特徴量をインデックスとして用意するエージェントの研究を行い、整数計画法によりネットワーク負荷、エージェント負荷の最適分担を行う方式を提案した。この提案方式は分散マルチエージェントとマネージャーからなるが、実際にJAVA言語を用いて実装して試験運転を行った。
画像情報を特徴量をもとに検索する方式を研究対象として、2つの特徴量取得方式を研究した。第1の方式では検索者に複数の画像を提示して、目的画像により近い画像を選択させ、さらに新しい提示画像を表示することを繰り返すことにより検索者の望む画像の特徴量を推定する。第2の方法では、検索をキーワードにより行うこととして、キーワードに対応する特徴量を選定する規則を学習して求め、辞書化しておき、この辞書をもとにキーワードと特徴量の変換を行う。前者についてはソフトウェアを作成し、実際に実験システムを公開した。後者についてはいくつかのキーワードについて、ルール作成のためのアルゴリズムを定めた。
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