絵画からの画面構成の抽出と検索への応用

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  • カイガ カラ ノ ガメン コウセイ ノ チュウシュツ ト ケンサク エ ノ オウヨウ
  • Extraction of Compositional Features from Paintings and Application for Retrieval
  • 画像検索

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Abstract

人が画像などの視覚情報を検索するときには 印象などの感性的情報に頼っている割合が大きいと考えられる. そこで 利用者が想起した印象を言葉 (印象語) で表現し システムがこれに適合する画像を選び出すという感性検索の方法が広く検討されている. すでに色彩情報を用いた感性検索の試みが行われ 比較的良い結果が得られている. ここでは その成果をふまえて さらに構図に着目した感性検索を試みる. すなわち 画像から画面構成を表す情報を抽出し 画面構成に基づいた印象語検索を行う方法を報告する. 画像処理によって画面構成を抽出する際には 背景と画面に描かれている対象物 (オブジェクト) とを正確に分離する必要がある. この目的のために 安定した性能を発揮する領域分割法を開発して利用した. この結果 背景とオブジェクトの分離がうまく行われ 印象語検索に利用できる画面構成情報の抽出が可能であることが分かった. 対象画像の画面構成の情報は オブジェクト領域から得られる何種類かの特徴量の組合せにより 形式的に表現する。画面構成と関連すると考えられる印象語(「賑やかな」 「安定感のある」など合計7語)について このような オブジェクト領域から得られる特徴量についての条件と ここから求める適合度の評価式をあらかじめ設定しておく. 検索時には 対象画像の特徴量から与えられた印象語に対応する適合度を求める. このような処理を約150枚の静物画の画像データすべてに対して行い 適合度の高いものを抽出 表示するという方法で 印象語による画像の検索を実現した.

When retrieving visual image data, we use impression-related information. Image retrieval by specifying impression words has been studied. Our previous work realized it by the use of color information, and it gave us fairly good results. As the next step, we have been working with a method of extracting compositional features from images and retrieval based on them. For the extraction of compositional features, more robust and reliable methods of region segmentation based on color are needed. We made some modification to the conventional methods. As a result, we could separate background regions and object regions and this made the extraction of information about composition possible. Compositional information consists of some of spatial image features. For each impression words, for example 'busy', 'stable', etc., ranges of image features have been predetermined. When retrieving image, image features extracted from object pictures are compared to predetermined features for impression words, and degree of conformity for these words is calculated. The pictures with highest conformity value are displayed as retrieval results. Experiment has been carried out on 150 still-life pictures, and it has proved the method is promising.

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