位置情報メタデータを利用した画像検索手法の実装と評価(テーマ,膨大なデータから学ぶもの)
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概要
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色情報などの視覚的特徴量に基づく既存のcontent-basedな画像検索手法では,特徴抽出や検索処理の計算負荷が高いにも関わらず,良好な検索結果を得るに至っていないのが現状である.そこで本研究では,検索対象画像に付与されている位置情報を利用した,高精度かつ高効率な画像検索手法を提案する.具体的には,位置情報付き写真共有Webサイトにて公開されている画像データを元に,位置情報に基づくクラスタリングを行い,有意なクラスタを抽出してから,content-basedクラスタリングを行うプロトタイプシステムを開発した.本システムの評価実験により,提案手法によって得られた画像クラスタは,従来の色情報のみでのクラスタリング結果と比べて類似性が高いだけでなく,画像が分布している地域に対する象徴性の高い画像群の抽出が可能であることが実証された.
- 2008-06-12
著者
-
帆足 啓一郎
KDDI研究所
-
滝嶋 康弘
KDDI研究所
-
松本 一則
KDDI研究所
-
上向 俊晃
KDDI研究所
-
ルンドステット マグナス
School of Engineering, Uppsala University
-
上向 俊晃
株式会社KDDI研究所
-
上向 俊晃
(株)KDDI研究所
-
松本 一則
(株)KDD研究所
-
ルンドステット マグナス
School Of Engineering Uppsala University
-
松本 一則
(株)kddi研究所知能メディアグループ
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