@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00099130,
 author = {梶谷, 知嗣 and 加藤, 俊一 and Tomotsugu, Kajigaya and Toshikazu, Kato},
 issue = {11},
 month = {Mar},
 note = {近年，Web 上には大量の画像が蓄積されている．そのため，大量の画像の中からユーザが希望する画像を検索できる技術が望まれている．我々はユーザの感性にあった画像を検索するために，複数の例示画像を提示し，その中からユーザの持つ 「fresh」 や 「natural」 などといったイメージに沿って画像を複数枚選択してもらい，教師データとして利用する類似画像検索システムを構築した．しかし，高精度の検索を行うためには多くの教師データや共通の特徴量を持った画像が必要となる．そこで，本研究では高精度のユーザの感性を反映させた検索を実現するために，例示画像を類似画像検索によって補完する学習支援を考慮した類似画像検索システムを構築した．評価実験として，約 1500 枚の風景写真を対象に各イメージに沿った画像の検索が行えているか，検索結果の適合率を検証した．その結果，本研究では，先行研究での手法と比較したところ，高い適合率の結果が得られた．, In recent years, a large number of images are stored on the Web. Therefore, it is necessary to technology that can search efficiently the image desired by the user from among a large number of images. To search for images matching the Kansei of the user, we constructed a similar image retrieval system to be used as training data which is asked to select plurality along the image with the user such as "fresh", such as "natural" in the example image of multiple. However, the image having the feature value of the common and more training data are required to perform the search with high accuracy. Therefore, in order to realize the search that reflects the Kansei of the user with high accuracy, we constructed similar image retrieval considering learning support added by similar image search for exemplary images in this study. Evaluation experiment, whether the performed search the image along each impression intended for landscape photography of about 1500 sheets, and verified the precision rate of the search results. As a result, in this study, was compared with the approach of previous studies, high precision rate was obtained.},
 title = {例示画像補完による画像検索システム},
 year = {2014}
}