画像データを対象とした特徴量類似度計量系によるメタデータ自動生成方式の拡張

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2004-07-14
• タイトル: 画像データを対象とした特徴量類似度計量系によるメタデータ自動生成方式の拡張
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Study on an Adaptive Metadata Generation Method for Image Databases using Content Based Image Retrieval
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科
• 著者所属: 慶應義塾大学環境情報学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Media and Governance, Keio University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Environmental Information, Keio University
• 著者名: 佐々木, 秀康; 清木, 康
• 著者名(英): Hideyasu, Sasaki; Yasushi, Kiyoki
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本稿では，画像特徴量を対象とする類似度計量系(Content-Based Image Retrieval CBIR)を用いて生成したメタデータを再構成することにより，対象画像データに対して適切なメタデータを構成するフィルタ機能を実現するメタデータ自動生成方式の拡張方式を示す．我々は，既に，あらかじめ既知のサンプル索引群を添付したサンプル画像群をCBIRシステム上のデータベースに格納し，問合せ画像群を当該システムに投入することにより得た画像間類似度を，類似するサンプル画像に対応するサンプル索引に重み付けとして適用することにより，検索対象領域に最適化したメタデータを自動生成する方式を提案している.本方式はこれを拡張して，2つ以上の互いに相反する概念を表現するメタデータが生成された場合に，新たなメタデータを再構成する処理を導入し，適切なメタデータを自動生成する拡張方式を実現した．実装においては，既存のCBIRシステムをもとにメタデータ自動生成フィルタの拡張方式を実現し，その検索エンジンへの適用可能性を実験により示した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In this paper, we present an adaptive filter for metadata indexing that is implemented on content-based image retrieval (CBIR). We have implemented an automatic filter for metadata indexing that is optimized to its domain of retrieval target. A CBIR system returns the similarity degree to a requested image data against fundamental image files given with well-defined sample indexes. The implemented filter applies the returned values to those sample indexes as weights. The sample indexes given with weights forms a newly defined metadata to the requested image file. In the case of ranking conflict, our method generates metadata that are adaptive to selected domains to identify query images within at most two geometric types of visual objects. We report several experimental results on the adaptive metadata generation filter and its feasibility to be applied to the more advanced search engines.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10112482
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告データベースシステム（DBS）; 巻 2004, 号 72(2004-DBS-134), p. 485-491, 発行日 2004-07-14
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会