| 研究概要 |
今年度は、本研究の最終目的である「画像や文書を含むデータベースから様々な観点を抽出し、それらに基づいてデータベースを構造化する手法」の開発のための要素技術として、
1.複数の観点に基づく情報の分類構造の学習手法の開発
2.色情報に基づく類似画像検索システムの試作
を行なった。
複数の観点に基づく情報の分類構造の学習手法の開発においては、まず、複数の属性を有するデータ集合を様々な観点から分類するアルゴリズムを開発した。さらに、実データ(人工知能分野において学習アルゴリズムの評価によく用いられるベンチマークテスト用データベース)を用いて本アルゴリズムの評価実験を実施し、複数の観点を利用して概念学習を行なうことが、良い分類構造の学習、すなわち、未知のデータを受けとった時にそのデータの性質を適切に予測することが可能な分類構造の学習に寄与することを確認した。
色情報に基づく類似画像検索システムの試作においては、画像を構成する各ピクセルのRGB値等のカラー情報を利用して、類似する画像を検索するシステムを試作した。試作システムは、各画像におけるR,G,B値のヒストグラムを作成し、画像間でヒストグラムの類似性を評価して類似画像を検索するものである。そして,数十枚のカラー画像を対象とした予備実験を行ない、ヒストグラムを用いた単純な類似性評価によっても、ある程度類似した画像の検察が可能であることを確認した。
以上の成果に基づき、次年度は学習アルゴリズムを画像の類似性評価値を扱えるように拡張すると同時に、画像の類似性を様々な観点から評価する手法の開発等の課題に取り組む予定である。
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