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本年度は、ベクタ画像検索の前処理であるラスタベクタ変換処理法および特徴点抽出法の開発、および、検索処理法の開発を目的として研究を行った。具体的な実施内容は以下の通りである。
1.検索キーとなるスケッチから得られる構図とデータベース内のベクタ画像から得られる構図とのマッチングを行うための前処理として、スケッチの輪郭線をベジェ曲線へと近似するラスタ-ベクタ変換法を開発した。ラスタベクタ変換は、ベクタ画像検索システムの適用範囲を様々なラスタ画像へと拡大する上で重要性が高い。本研究によってラスタ画像の中でも線画像(手書きスケッチ)をベクタ化することが可能となった。
2.ラスタ画像をベクタ画像へと変換するための前処理として、画像から物体領域を半自動で抽出するための処理を開発した。
3.画像内容に基づくベクタ画像検索システムを構築するために、ベクタ画像を構成しているベジェ曲線を複数の線分で近似し、各線分の位置、隣接線分間の角度等の情報から重み付き特徴点を抽出する手法を開発した。
4.ベクタ画像から抽出した重み付き特徴点集合の類似性を評価するために、ヒストグラムの類似性などを評価するために利用されてきたEMD (Earth Mover's Distance)を利用した画像マッチング法を開発した。画像検索の問題を、特徴点集合間のマッチング問題へと帰着させて解くという検索のモデル化は新しく、かつ、輸送問題などで利用されてきた様々なモデルを適用できる可能性があり、意義がある。
5.評価実験として、ベクタ画像形式で記録された約1100個の商標図形を対象として、ベクタ画像検索システムを試作し、検索精度を測定した。既存のラスタ画像検索法を利用する場合と比較して検索精度の向上が確認された。
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