感性言語情報を用いた画像データベース検索システムの課題の1つは, 主観性の高いユーザ入力値 (主観的評価差) に起因する目的画像のヒット率低下である.
本論文では, この課題の解決に向けて, ユーザの主観的評価差をクラスター特性関数により判別し, ユーザの入力値に合った適切な検索乎法を自動的に振り分ける‘クラスター特性関数による画像検索法’を提案する.
提案手法により, 主観的評価差が大きなユーザ入力データには, 印象主成分法による画像検索を適用すること, 主観的評価差が小さな入力データには, 直接目的画像に対する類似度を計算する検索法を選択することが可能になった.
提案手法の有用性確認のため, 本手法を実装したアパレルモノトーン図柄検索システムを構築し, 評価実験を行った.その結果, 提案手法を用いた目的図柄の平均ヒット率は従来法より高く, 手法の有用性が証明された.
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