| 研究概要 |
まず,画像の等高線情報が検索にどの程度利用できるかがはっきりしていなかったこともあり,等高線情報を画像の形で表し,直接的にマッチングを行うことで,等高線情報どうしの類似性を比較する方法をとった.そこで,パターン認識で用いられる方法に注目し,個々の画像をそれぞれ比較することによる類似度で分類を行った.しかし,この方法は画像の数が多くなると,画像特徴量空間を生成していないため,画像データベースといった観点からでは,出力部で効率の悪さがでてしまう.そこで,等高線情報を利用して,画像特徴量空間が生成できる特徴抽出方法として等高線の方向成分に着目し,等高線表現を利用した検索手法の有効性を示した.さらに従来は色情報により分類していた検索手法に,画像の等高線表現を利用した画像検索手法を加え,実験によりその優位性を評価した.実験の結果,色情報のみでは分類が難しかった画像に対しても画像内の対象物の形状を的確にとらえ検索が可能になった.しかし,色彩と形状のどちらを重視するのかは画像の特性に強く依存し,それらはユーザが判断する必要がある.また,今回提案した手法はすべての画像と比較しているため検索に時間がかかる.
今後は,データマイニングなどの分野で用いられているデータのクラスタリング手法を応用し,より高速で信頼性の高い類似画像検索システムを構築する必要がある.
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