JP2008276775A - 画像検索装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】画像検索装置は、画像データベースからのラベルなし画像を選択するラベルなし画像選択部と、画像検索における各フィードバックで学習し、画像データベース内の画像とユーザが対象とする画像との適合度を評価し、検索結果を出力する主学習部と、を備え、主学習部は、適合度を評価するとき、ラベルなし画像選択部が選択したラベルなし画像を用いる。画像検索装置は、さらに、各フィードバックにおいて、主学習部の評価結果にしたがってユーザがラベルを付すためのラベルなし画像を選択する能動選択部を有する。
【選択図】 図1
Description
各フィードバックにおいて、能動選択部3は、主学習部2の評価結果に従って、ユーザがラベルを付すためのラベルなし画像を画像データベースから選択する。できるだけ多くの情報を得るために、画像の選択には情報量測定と代表度測定との2つの測定結果が使われる。これら2つの測定結果のうちの1つを用いることもできるが、この場合、装置のパフォーマンスに多少の影響を及ぼす。さらに、これら2つの測定結果は単なる例示であり、充分な情報を得ることができれば、当業者は他の測定結果を用いることもできる。例えば、主学習部2から出力され、ユーザの意図と最も適合する画像を選択することは、最も適合する測定とみなされる。
情報量測定演算部301は情報量を算出する。以下の説明においては、「C」はユーザの意図を示すこととする。「ユーザの意図」の文言は説明を容易にするためのみに用いている。「ユーザの意図」は、ユーザがどの画像を検索しようとしているか、つまり、ユーザが対象とする画像を意味する。「C」は明確には得ることができないが、検索システムの目的は実際の意図をできるだけ正確に評価することである。主学習部2の現時点での評価(つまり、Cに関する画像の推定された適合確率)において、Cに対する画像xの適合確率をp(C|x)とする。情報理論の観点から、画像xに含まれる情報量は、エントロピーを介して以下のように測定できる。
代表度測定演算部302は、代表性の度合いを算出する。本発明の一実施例において、クラスタリング処理は選択された画像の冗長な情報を減少させるために行なわれ、これにより選択された画像の代表度を高めることができる。各フィードバックにおいて、教師なしクラスタリング処理により、主学習部2の分類境界付近のラベルなし画像と学習データプール5の画像とがクラスタリングされる。そして、既にラベルが付された画像を含まない各クラスタから1つの画像が選択され、ユーザはこれらの画像にラベルを付す。この処理において、選択された各画像は小さな固有空間を表し、したがってこれらはより高い代表度を有する。クラスタリング処理および選択処理のいずれも分類境界付近の画像に対するものであるため、これらの画像の情報量は保証される。
(1)初期クラスタC0=I、t=0とする。
(2)最もノード数の大きいクラスタCiを選択し、Ciを正規化カット法により2つのサブ集合CmとCnに分ける。
(3)Ciをクラスタリストから削除し、CmおよびCnをクラスタリストに加える。
(4)以下の条件のうち、いずれか一つが満たされる場合、tをt+1に設定する。
(a)Ciが、既にラベルが付された画像および問合せ画像を含まない。
(b)Ciが、既にラベルが付された画像または問合せ画像を含むが、CmまたはCnが既にラベルが付された画像および問合せ画像を含まない。
(5)tがTより小さい場合はステップ(2)へ進む。tがTより小さくない場合はクラスタリング処理を終了する。
c={x1,...,xM}は、上述の処理により得られたM個の画像からなるクラスタを表し、既にラベルが付された画像および問合せ画像は含まないものとする。クラスタの各画像の代表度は、以下のようにして測定される。
以下に、図6および7を参照してラベルなし画像選択部4を詳細に説明する。図6は、本発明にかかるラベルなし画像選択部4の一実施例を示す図である、図7は、本発明にかかるラベルなし画像選択部の他の実施例を示す図である。
画像検索における各フィードバックにおいて学習し、前記画像データベース内の画像とユーザが対象とする画像との適合度を評価し、ユーザが対象とする画像に対応する当該画像データベース内の画像の検索結果を決定する主学習部と、
を備え、
前記主学習部は、前記適合度を評価するとき、前記ラベルなし画像選択部が選択したラベルなし画像を用いることを特徴とする画像検索装置。
前記情報量測定演算部は、前記画像データベース内の各ラベルなし画像の情報量を算出し、
前記選定部は、前記情報量測定演算部の演算結果に基づいて、ラベルを付すためにユーザに提供されるラベルなし画像を選定することを特徴とする付記2に記載の画像検索装置。
前記代表度測定演算部は、前記画像データベース内の各ラベルなし画像の代表度を算出し、
前記選定部は、前記代表度測定演算部の演算結果に基づいて、ラベルを付すためにユーザに提供されるラベルなし画像を選定することを特徴とする付記2に記載の画像検索装置。
前記選定部は、前記情報量測定演算部の演算結果と前記代表度測定演算部の演算結果に基づいて、ラベルを付すためにユーザに提供されるラベルなし画像を選定することを特徴とする付記12に記載の画像検索装置。
ユーザがラベルを付すためのラベルなし画像を、各フィードバックにおいて前記主学習部の評価結果に基づいて、画像データベースから選択する能動選択部と、
前記主学習部により決定された検索結果と前記能動選択部により選択された前記ラベルなし画像とを出力する出力部と、
を備えたことを特徴とする画像検索装置。
前記情報量測定演算部は、前記画像データベース内の各ラベルなし画像の情報量を算出し、
前記選定部は、前記情報量測定演算部の演算結果に基づいて、ラベルを付すためにユーザに提供されるラベルなし画像を選定することを特徴とする付記20に記載の画像検索装置。
前記代表度測定演算部は、前記画像データベース内の各ラベルなし画像の代表度を算出し、
前記選定部は、前記代表度測定演算部の演算結果に基づいて、ラベルを付すためにユーザに提供されるラベルなし画像を選定することを特徴とする付記20に記載の画像検索装置。
前記選定部は、前記情報量測定演算部の演算結果と前記代表度測定演算部の演算結果に基づいて、ラベルを付すためにユーザに提供されるラベルなし画像を選定することを特徴とする付記22に記載の画像検索装置。
101 フィードバック解析部
102 ユーザインターフェース部
2 主学習部
3 能動選択部
4 ラベルなし画像選択部
5 学習データプール
301 情報量測定演算部
302 代表度測定演算部
303 選択部
401 演算部
402 決定部
403 カウンタ
Claims (10)
- 画像データベース内の画像からラベルなし画像を選択するラベルなし画像選択部と、
画像検索における各フィードバックにおいて学習し、前記画像データベース内の画像とユーザが対象とする画像との適合度を評価し、ユーザが対象とする画像に対応する当該画像データベース内の画像の検索結果を決定する主学習部と、
を備え、
前記主学習部は、前記適合度を評価するとき、前記ラベルなし画像選択部が選択したラベルなし画像を用いることを特徴とする画像検索装置。 - 各フィードバックにおいて前記主学習部の評価結果に基づいて、ユーザがラベルを付すためのラベルなし画像を前記画像データベースから選択する能動選択部、をさらに備えたことを特徴とする請求項1に記載の画像検索装置。
- 前記ラベルなし画像選択部は、前記主学習部が用いた方法とは異なる方法を用いて、前記画像データベース内の画像と前記ユーザが対象とする画像との適合度を算出することを特徴とする請求項1に記載の画像検索装置。
- 前記ラベルなし画像選択部により選択された前記ラベルなし画像は、前記ユーザが対象とする画像ともっとも適合しない画像であることを特徴とする請求項1〜3のいずれか1つに記載の画像検索装置。
- 前記ラベルなし画像選択部は、重み付きユークリッド距離モデルを用いて前記ラベルなし画像を選択することを特徴とする請求項1〜3のいずれか1つに記載の画像検索装置。
- 前記ラベルなし画像選択部は、ラベル付き画像及びユーザにより入力された問合せ画像に基づいて重み付きユークリッド距離モデルを用いることにより新しい問合せ点を生成し、前記画像データベース内の前記ラベルなし画像と前記新しい問合せ点との間の重み付きユークリッド距離を、前記画像データベース内の各ラベルなし画像の評価結果とすることを特徴とする請求項5に記載の画像検索装置。
- 前記主学習部は、ラベル付き画像、ユーザが入力した問合せ画像、および前記ラベルなし画像選択部により出力され、ユーザが対象とする画像に適合しない標本である負標本の画像に基づいて、各フィードバックにおいて再学習をすることを特徴とする請求項1に記載の画像検索装置。
- 画像検索における各フィードバックで学習し、画像データベース内の画像とユーザが対象とする画像との適合度を評価し、ユーザが対象とする画像に対応する当該画像データベース内の画像の検索結果を決定する主学習部と、
ユーザがラベルを付すためのラベルなし画像を、各フィードバックにおいて前記主学習部の評価結果に基づいて、画像データベースから選択する能動選択部と、
前記主学習部により決定された検索結果と前記能動選択部により選択された前記ラベルなし画像とを出力する出力部と、
を備えたことを特徴とする画像検索装置。 - 前記能動選択部は、情報量測定演算部と選定部とを備え、
前記情報量測定演算部は、前記画像データベース内の各ラベルなし画像の情報量を算出し、
前記選定部は、前記情報量測定演算部の演算結果に基づいて、ラベルを付すためにユーザに提供されるラベルなし画像を選定することを特徴とする請求項8に記載の画像検索装置。 - 前記能動選択部は、代表度測定演算部と選定部とを備え、
前記代表度測定演算部は、前記画像データベース内の各ラベルなし画像の代表度を算出し、
前記選定部は、前記代表度測定演算部の演算結果に基づいて、ラベルを付すためにユーザに提供されるラベルなし画像を選定することを特徴とする請求項8に記載の画像検索装置。
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