| 研究概要 |
画像内容検索は,画像認識の応用研究の一つとして,ここ10数年間,盛んに行われてきているが,画像特徴量とユーザの主観との間にはセマンティックギャップが存在し,ユーザの満足のいく成果に至っていないのが現状である.そこで本研究の目的は,スケッチ図をクエリ入力とする形状・テクスチャに着目した画像内容検索において,セマンティックギャップを軽減することで検索精度を向上させ,ユーザの満足度の高い画像検索システムを開発することである.
研究代表者は,既に,エッジ画像を用いた,大きさ,位置,回転に不変な画像特徴量を提案し,画像検索システムに実装し,成果をあげている.そして,本研究期間において,特徴量抽出の前処理として,カラーエッジ検出法,多重解像度画像を用いたCannyエッジ検出法を提案し,検索精度を向上させた.カラーエッジ検出法は,有彩色6種類(赤,緑,青,黄,紫,水色)と無彩色3種類(黒,灰色,白)にデータベース画像のカラー画像を分類し,その分類画像に対して,エッジ検出を行うというものである.多重解像度画像を用いたCannyエッジ検出法は,データベース画像を多重解像度表現し,それらに対して,エッジ検出精度が良いとされているCannyエッジ検出法を適用することで,大まかな対象のエッジから細かな対象のエッジ検出を可能に,どのようなスケッチがクエリとして入力されても対応可能にするというものである。さらに,情報検索の分野で確立されている適合性フィードバックを導入した対話型画像検索システムとすることで,セマンティックギャップを軽減することを可能にし,検索精度を向上させた.
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