Web抽出した特異な色名と色特徴量変換に基づく特異画像のWeb検索
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概要
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画像検索の研究分野では従来,名称で指定された対象オブジェクトに対して,ノイズ画像をできる限り排除して適合画像だけを検索結果として返すことを主な目標の 1 つとしてきた.一般的な画像検索エンジンを用いて対象オブジェクト名で単純に検索しただけでも適合画像を得ることは難しくないが,検索結果中に特異画像が含まれる割合は非常に小さいため,ユーザは普通の画像しか目にする機会がなく,対象オブジェクトがとりうる外観について網羅的な知識を得ることは必ずしも実現できていない.したがって,画像検索分野における次の課題として,適合画像だけに洗練するだけでなく,まず第 1 段階は典型画像や特異画像などを高精度に選別できること,次に第 2 段階は多種多様に存在しうる特異画像を網羅的に収集できること,言い換えると,画像検索結果においても適合画像の網羅性が重要であると考える.前述のように画像検索の結果中に特異画像よりもノイズ画像が含まれる割合の方が大きいと,従来の画像内容に基づくクラスタリングを行っても,特異画像だけを含むようなクラスタを精度良く見つけることは困難である.本論文で我々は第 1 段階の課題に対する解として,大量の Web 文書中から抽出した対象オブジェクトの特異な色名 (テキスト),および,それを変換した特異な色特徴量に基づいて統合的な画像検索クエリを構成し,特異画像をより精度良く Web から検索する手法を提案する.SIFT 特徴量や HSV カラーヒストグラムといった画像特徴量の類似度に基づく VisualRank 手法との比較実験を行い,画像解析だけでなく Web 文書テキスト解析も活用した提案手法の有効性を示す.
- 2010-03-19
著者
-
田中 克己
京都大学大学院情報学研究科社会情報学専攻
-
田中 克己
京都大学情報学研究科
-
田中 克己
情報通信研究機構
-
田中 克己
京都大学大学院
-
服部 峻
京都大学大学院情報学研究科社会情報学専攻:日本学術振興会
-
田中 克己
独立行政法人情報通信研究機構情報通信部門メディアインタラクショングループ
-
服部 峻
埼玉大学地圏科学研究センター|現在,東京工科大学コンピュータサイエンス学部
-
服部 峻
埼玉大学地圏科学研究センター|現在 東京工科大学コンピュータサイエンス学部
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