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本研究は、ベクタ画像検索の実用化へ向けて、人間の知覚特性を考慮した検索システムの実現を目的としてきた。その中で特に、(1) ベクタ画像内オブジェクト領域の認識法の構築(平成19年度)および(2) ベクタ画像の類似判定法の構築(平成20年度)を主な目標としてきた。
平成20年度は、人間の知覚特性を考慮したベクタ画像の類似判法の構築へ向けて、ベクタ画像を定義している3次ベジェ曲線から、制御点の位置および曲率を特徴量として抽出し、PTD(Proportional Transportation Distance)と呼ばれる距離尺度を応用して、ベクタ画像間の類似性を評価する手法を提案、評価した。
提案手法はイラスト表現のために利用されているベクタ画像に特化した検索手法であり、一般的な写真等で利用されているラスタ画像への適用は考慮していない。しかし適用範囲を限定したことで、既存の検索手法-ベクタ画像をラスタ化し、ラスタ画像検索の枠組みを用いる手法-に比べ、高速処理が可能となった。さらに、ベジェ曲線の制御点の情報を特徴量として抽出することで、部分的に隠れて見えないオブジェクトに対し、主観的輪郭が検出可能となり、その結果、人間の知覚特性がより考慮され、部分画像に対する検索も可能となった。この特徴は既存手法にはなかったものである。
また、実用化へ向けた応用として、提案手法を類似商標図形検索へと適用し、検索精度向上に必要な課題を明らかにした。
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