User - dependent Similar Image Retrieval Based on Image Grouping and Group Similarity

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  • 画像のグルーピングとグループ間類似度に基づく主観的類似検索
  • ガゾウ ノ グルーピング ト グループ カン ルイジド ニ モトヅク シュカンテキ ルイジ ケンサク

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本論文は，画像データベースにおける類似検索においてユーザの類似性の観点を学習することで，観点を反映した類似検索を行う手法を提案する．本手法の概要は以下のとおりである．(1)ユーザに複数の画像をグルーピングさせ，さらに，そのグループ間の類似度をユーザに指定させる．(2)グループの類似度を反映した類似性空間を多次元尺度法によって構築する．(3)分類させた画像から得られる物理的特徴量からその類似性空間への写像を多変量線形回帰分析によって得る．(4)画像データベース中の画像すべてを上記写像によって類似性空間の点に変換する．(5) 新たな画像が与えられた場合には，その画像を上記の写像を用いて類似性空間の点に変換し，類似性空間上の近傍の画像を類似画像として出力する．本論文では，本手法を用いることにより，栗田ら(1990)の提案したグルーピング情報のみを用いる方法よりも，再現率，適合率，分類正解率の面で向上することを実験によって示す．

In this paper, we propose a similar image retrieval method according to user's viewpoint of similarity of images. The outline of our proposed method is as follows. (1) We let a user divide training images into some groups and also let him provide similarity between these groups. (2) We construct similarity space of images based on similarity between these groups by using multidimensional scaling. (3) We obtain a mapping from image feature space to similarity space by multivariate linear regression analysis. (4) We map every image in an image database to a point in the similarity space according to the above mapping. (5) Given a new image for similarity retrieval, we map the new image into a point to the similarity space. (6) We retrieve images of which corresponding points in the similarity space which are nearest to the point corresponding with the new image. In this paper, we show that our method is superior to the previous method proposed by Kurita, et al. (1990), Shimogaki and Katoh using grouping information in terms of recall ratio, precision ratio and correct classfication ratio.

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