抄録
画像内容検索に関する研究は，画像認識の応用研究の一つとして，盛んに行われ成果をあげてきているが，カラー情報，形状，テクスチャ情報などによる low-levelな画像特徴量と high-levelなユーザの主観のギャップであるセマンティック・ギャップを埋めることは未だ画像検索研究の大きな課題として残されている．そして，情報検索の分野で成果をあげている，ユーザとシステムが対話的に検索をすすめていく適合性フィードバックが画像内容検索にも導入されてきている．そこで，本研究では，筆者らが既に提案しているスケッチ画像検索を応用した適合性フィードバック画像検索を提案し，セマンティック・ギャップを埋める手法を開発することを目的とする．本手法は，ユーザの検索意図が含まれている入力スケッチを有効に利用しようすることで，セマンティック・ギャップを埋めようとしている点に特徴がある．Corel Photo Galleryの 6,500点の画像データセットに対して，適合性フィードバックを用いたスケッチ画像検索を試みたところ，従来は検索が困難であった画像に対しても検索が可能になり，本手法の有効性を確認した．
