| 研究概要 |
本研究では,インターネット上で膨大に存在する画像から効率的に目的画像を検索するための基礎技術を開発した。特に,本年度は画像の潜在情報を言葉や概念として抽出し(画像知識獲得),情報検索法である潜在的意味インデキシングのための特徴ベクトルを生成するための基盤技術を研究開発した。この開発では,進化的に構造を変えていくニューラルネットワークの学習機能とルール化手法により,画像情報を言葉や概念に変換するための基礎研究を行い,ルール化手法を提案した。このルール化手法では人間の有する画像に対する概念や知識をニューラルネットワークに埋め込み,知識の洗練化のための学習を行い,その後にニューラルネットワークから人間が理解できる形式の知識やルールを抽出する(ヒューマン知識獲得)。
実際に,パターン分類問題で,人間がパターン分類を行うための規則を作成し,その規則をニューラルネットワークに埋め込み,規則の洗練化のための学習を行い,最後に学習済みのニューラルネットワークから人間が理解できる形式の簡単なルールを作成できることを示した。
この技術を利用すると,画像に対して人間が有する知識をニューラルネットワークに埋め込み,さらなる学習後に,画像検索に有効な知識抽出規則や概念を抽出するためのルールを生成することが可能となり,本研究の目的を達成することが可能になると考えられる。来年度には,実際に画像検索のための実験を行っていく予定である。
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