学習機能を有するスケッチ画像検索法の提案

抄録

画像特徴量とユーザの主観との間に生じるセマンティックギャップを埋めることが画像内容検索の課題として残されている．筆者らは既にスケッチ入力による画像検索法を提案しているが，このスケッチを適合性フィードバックと組み合わせれば，セマンティックギャップを埋める橋渡しになると考えた．提案手法において，ユーザが検索結果に対して，適合画像を選択すると，システムは入力スケッチとの関連付けを行う．このとき，データベースの画像すべてに対して，関連付けを行うことは不可能であるので，関連付けのされていない画像に対してシステムが自動的に関連付けを行うような学習機能を有する適合性フィードバックを用いたスケッチ画像検索法を提案する．本手法の有効性を確認するため，画像素材集の画像データベースに対して本手法を適用し，画像検索実験を行った結果，セマンティックギャップを埋めることができ，検索率の向上が確認できた．