抄録
高速ネットワークの常時接続や，ハイスペックPCの普及により，デジタル化された画像の送受信がいつでもどこでも可能となってきた．しかしながら，自分の意図する画像を効率よく検索する技術は未だ十分とはいえない．この要因として考えられるのは，コンテンツそれぞれが持つ，多義性に他ならない．画像検索においては，自分のイメージした画像を正確にクエリーとして生成するインターフェースと，画像が持つ特徴を的確に抽出するメタデータ化が最も重要であり，このマッチングの精度が検索精度に大きく作用する．これらの課題を解決すべく，本研究では，多くの自然画像に対し，人間の経験値より共通的に認識される被写体の奥行き情報や，カメラ位置及び仰角のパラメータを用いた新しい特徴量表現と，それらを用いた画像の分類について述べる．
