構図に基づく類似画像検索のための類似度

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  • コウズ ニ モトズク ルイジ ガゾウ ケンサク ノ タメノ ルイジド
  • Similarity Measures for Image Retrieval Based on Composition

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本論文は,問合せ画像と構図(領域の構成)が似ている画像を検索するための新しい類似度を提案する.提案する類似度は集合間の類似度として知られているJaccard係数を基礎として考案した.提案する類似度の検索性能を評価するために1 000枚の領域分割画像を用いて検索実験を行った.検索性能の評価指標には,再現率とすべての正解画像を検索するために必要な検索枚数を正解画像数で割った値(完全検索倍率)を用いた.検索実験の結果によって,提案する類似度が領域分割に基づく検索に有効であることを示した.また,35 155枚の自然画像に対して検索実験を行った.その結果,提案する類似度によって構図が似ている画像を検索できた.

This paper proposes new similarity measures to retrieve images with segmented regions similar to those of a query image. The proposed similarity measures are based on the Jaccard coefficient which measures a similarity between two sets. In order to evaluate the performance of the proposed similarity measures, we experimented on 1,000 region images which were made by segmenting natural images. The performance was evaluated by the recall ratio and the ratio of the number of retrieved images necessary to obtain all the images in the query group to the number of the images in the group. The results showed that the proposed similarity measures are effective for image retrieval based on segmented regions. And experiments on 35,155 natural images indicate that the proposed similarity measures are effective for retrieval based on composition.

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