花押を対象とした画像検索システムの改善の試み

花押とは，その人物を示す署名（サイン）である．昨年発表した，花押画像ファイルを入力にとり，花押彙纂データベースの 25,000枚の花押画像の中で類似する画像を求めるシステムについて，本研究では 2つの改善を試みた． (1)これまでの AKAZEに基づき画像の特徴点を抽出し類似度を算出する方法と別に，畳み込みニューラルネットワークの一種である MobileNetV2 と近似最近傍探索ライブラリの Nmslibを組み合わせた算出手法を採用した． (2)入力画像の前処理，具体的には 2値化，黒ノイズ除去，平滑化，拡大を行えるようにした．改善を取り入れたシステムは一つの Webアプリケーションで動作し，利用者は画像をアップロードして，前処理のオプションおよび検索手法を選択することで検索が行える．昨年の手法と合わせて 3つの間で，検索精度の比較を行った．

Kaou is a signature of a person. In this study, we attempted two improvements on the system presented last year, which takes a kaou image file as input and finds similar images among 25,000 kaou images in the Kaou Collection Database. Firstly, we adopted a similarity calculation method that combines the convolutional ne ural network MobileNetV2 and the approximate nearest neighbor search library Nmslib, in addition to the conventional method of extracting image feature points based on AKAZE. Secondly, the system permits the preprocessing of the input images, specifically by enabling binarization, black noise removal, smoothing, and enlargement. The improved system operates as a single web application. Users can upload images, select preprocessing options and search methods, and perform searches. We compared the retrieval a ccuracy among the three methods with that of last year's method.