| 研究概要 |
(1)ファジィ連想記憶を技術要素としたマルチメディアデータべースの研究
マルチメデアデータは,文字情報,音声情報,画像情報に分類されるが,本研究では画像情報に焦点を絞って研究を進めた.画像情報を記憶する時に画像に含まれている内容をクラスタリングすることによって画像中に描かれているシーンを記述することがデータべースの効率的検索の観点から必要であることが判明した.また,クラスタリングするときには,人間の主観に適合するようにクラスタリングする必要がある.このことによってより利用者にフレンドリーなデータベースの検索が可能となる.今年度の研究では,このクラスタリングの研究にウエイトをおいて研究を進めた.人間の主観に適合するクラスタリングを行うために,画素をその周囲の画素からファジィ集合で符号化することによって行った.
また,クラスター間の距離はファジィ距離に基づいて計測し,最適化アルゴリズムによってクラスタリングを行った.このように,画像の内容をクラスタリングに分類し意味を付与することによってデータべースに記憶すべきプロトタイプのデータを生成した.
(2)データべースを大規模化するための問題点の研究
ファジィ集合を用いて記憶するデータを符号化するとデータ量が多くなるため画像データのような大規模なデータを記憶するときに問題が発生する.符号化したファジィ集合を効率的に記憶するアルゴリズムを開発した.
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