| 研究課題/領域番号 |
12J07851
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
ガオタントン ナスダ 東北大学, 大学院・情報科学研究科, 特別研究員(DC2)
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| キーワード | イメージ検索 / 計算幾何 / アルゴリズム / イメージセグメンテーション |
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| 研究概要 |
本研究の目的は、画像に対して高速かつ高品質イメージ検索システムの構築である。画像検索システムは、高品質かつ計算時間の短縮は必須うであるが、現行システムは、品質と計算時間にトレードオフの関係にある。本研究では検索時間の短縮と高品質な画像検索システム構築を目標とする。現行の情報検索は、テキスト情報による情報検索は高性能のシステムが提案されており成功を収めている。グーグルで代表される検索エンジンは、ページランキング手法を用いて、検索結果をランキングでユーザに提示することにより、成功を収めている。
本研究では、イメージ検索の精度を上げるために、イメージ切り出しアルゴリズムの提案を行った。画像切り出し問題を、最大重み領域問題としてアルゴリズムを与えた。基本領域の分割可能な和集合で表される領域族に対する最大重み領域問題について効率的なアルゴリズムを提案した。本論文における結果と交差を許した和集合領域の最適切り出し問題におけるNP困難性を比較すると,計算量と幾何学的性質の関連の解明として興味深い成果と考えられ、学術的に興味深い結果を示した。
なお、入力形状の類似性を測定する為に、形状コンテキスト、内部距離形状コンテキスト、距離分布を用いた形状記述の特徴分析を行った。提案する形状記述理論のアルゴリズム設計を行い、画像検索システムを実装し、実データを用いて実験を行い、提案手法の妥当性を調べた。画像検索システムにおいて、検索時間短縮のために、最適探索アルゴリズムの設計を行っており、幾何学的マッチング手法を用いて実装実験を行っている。
最終的には画像クエリの形状からの検索結果をランク付けするシステムの構築を行う予定である。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
イメージ検索システム構築において、本年度は画像のオブジェクトの形状記述の特徴分析を主に行った。同じオブジェクトでも、その形は画像によって異なるため、形状の重要な特徴を表現するには、形だけでなくその他の様々な形状記述を用いることが重要である。本研究で提案した形状記述の特徴分析結果を論文にまとめて学会で発表を行った。研究は、計画通り概ね順調に進んでいる。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後の研究では、提案するアルゴリズムの理論的保証を確立させる。また、提案するアルゴリズムの実装実験を行い、その妥当性と精度を調べる予定である。
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