意味の数学モデルによる画像データベース探索方式とその学習機構
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概要
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画像データを対象としたデータベースシステムにおいては, 検索者の印象や画像の内容による検索を実現する方法が重要である. 我々は, 文脈あるいは状況に応じて動的に変化するデータ間の意味的な関係を計算するモデルである意味の数学モデルを提案している. 本論文では, 意味の数学モデルを用いた意味的画像探索方式を提案し, また, その学習機構を示す. 本方式では, メタデータ空間と呼ぶ正規直交空間を形成し, その空間上に画像データ群, および, 検索に用いるキーワード群を配置する. そして, その空間上での距離計算により, 検索者の印象, および, 画像の内容の指定に応じた画像探索を実現する. 検索対象の各画像は, 画像の特徴(印象あるいは内容)を表す言葉(単語群)によって表現されることを前提とする. 本方式は, 検索者が発行する検索語, および, 画像データの特徴を表現する単語間の相関関係の分析により, 画像を検索する方式として位置づけられる. 本方式では, 検索者が指定する印象あるいは画像の内容を文脈として言葉により与えると, その文脈に対応する画像をメタデータ空間より動的に抽出する. 本学習機構では, その文脈から得られた画像が, 本来, 抽出されるべき画像と異なる場合, 抽出されるべき画像を指定することにより, 文脈を構成している言葉についての学習を行う. 本学習機構を適用することにより, 画像の印象表現における個人差に対応することが可能となる.
- 1996-04-25
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