2024-03-29T15:14:18Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:000979972024-03-29T05:26:34Z01164:04619:07411:07409
顕著特徴領域を利用したBoVWベース類似画像検索の改善方式の検討A BoVW-based similar image Retrieval Supported by Salient Regionjpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00097975/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=97997&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2014 by the Institute of Electronics, Information and Communication EngineersThis SIG report is only available to those in membership of the SIG.電気通信大学大学院情報システム学研究科電気通信大学大学院情報システム学研究科鄒, 子君古賀, 久志類似画像検索でよく使われている Bag of Visual Words (BoVW) では全ての特徴点を均等に取り扱うため,画像内における主オブジェクトの重要性を無視している.そこで,本研究では主オブジェクトの類似性に着目した BoVW ベースの類似検索手法を提案する.提案手法では,画像の前景位置は顕著特徴領域で近似できると想定し,顕著特徴領域の類似性を調べる.具体的には顕著特徴マップを二値化して前景と背景に分割し,前景領域から前景特徴ヒストグラムを形成する.そして 2 枚の画像間の類似度は前景ヒストグラムの類似度と画像全体から得たヒストグラムの類似度を合計して求める.この方法により,2 枚の画像の前景の類似性を強調できるので類似画像検索の精度向上が期待できる.Caltech101 画像データベースを用いた実験により,提案手法が従来の BoVW よりも再現率を改善できることを確認した.The Bag of Visual Words(BoVW) model is prevailing in the area of image retrieval. However, because the BoVW model treats all feature points equally, the importance of the foreground which represents the semantics of an image well is ignored. This paper proposes a new BoVW-based similar image retrieval method paying attention to the similarity of the foreground. Our method assumes that the foreground location in an image can be approximated by its salient region and examines the similarity between the salient regions of two images. Specifically, we divide the given image into the foreground and the background by binarizing its saliency map and extract the foreground feature histogram from the foreground region. Finally, the similarity between a pair of images is calculated by summing up the similarity of the foreground feature histograms and that of the global feature histograms derived from the entire images. Our method is expected to improve the retrieval accuracy, since the foreground similarity is emphasized. The experiment on the Caltech-101 image database shows that the recall is surely improved by our method as compared with the conventional BoVW method.AA11131797研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)2014-CVIM-19030162014-01-162014-01-14