| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2007-03-16 11:15
ユーザクエリによる画像へのキーワード付けを利用した画像検索 ～ 利用によって賢くなる検索エンジン ～
○井口 茂（早大）・山名早人（早大/NII） |
| 抄録 |
（和） |
本論文では，利用度に応じてラベリングが進み，検索精度が向上していく画像検索システムを提案する．一般に画像検索は，キーワードをクエリとする検索と，画像をクエリとする類似画像検索に大別できる．キーワードによる検索では，言語的・意味的に関連した画像が得られ，類似画像検索では，見た目や雰囲気の類似した画像が得られる．また，キーワードによる検索では，事前に画像へラベル付けをする手間がかかり，類似画像検索では，ラベリングの必要がないかわりに，キーワードという効果的な情報を扱えていない．これに対し本論文では，キーワードと画像の両方を用い，意味的に関連のある画像と見た目の類似した画像の両方を検索できるとともに，利用と共にラベリングが進み，検索精度が向上していくシステムを提案する．検証実験の結果，検索回数の増加に伴う，ラベル付与率と平均ラベル数の上昇，および，精度とF値の上昇が確認された． |
| （英） |
This paper proposes an image retrieval system whose images are labeled and search precision is improved while the system is used. Image retrieval is categorized into two major types: one type is Text-based Image Retrieval (TBIR) which uses keywords (texts) as queries; another type is Content-based Image Retrieval (CBIR) which uses images as queries. TBIR returns images related in linguistics and meaning, CBIR returns images related in look and feel. Moreover, TBIR takes extra effort for labeling images; CBIR does not need labeling, but it does not take into account effective information of keywords. Against that, in this paper, we propose the image retrieval system which uses both keywords and images as queries and returns images related in meaning and look. The feature of this system is that labeling advances and search precision is improved while the system is used. The experimental results show rises of labeling rate, average number of label, precision and F-measure. |
| キーワード |
（和） |
画像検索 / コンテンツベース画像検索 / ラベリング / / / / / |
| （英） |
image retrieval / content-based image retrieval (CBIR) / image labeling / / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 106, no. 606, PRMU2006-265, pp. 61-66, 2007年3月. |
| 資料番号 |
PRMU2006-265 |
| 発行日 |
2007-03-09 (PRMU) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 |
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