FIT2011 第10回情報科学技術フォーラム

抄録

I-072
内容に基づく画像検索における再利用分類器の統合

関連性フィードバックは、内容に基づく画像検索のパフォーマンスを向上させる一つの手段として重要な役割を担っている。しかし、この手法はユーザに余計な労力を強いてしまうため、なるべく少ない回数で効率良く行う必要がある。中島は、能動学習型SVMを利用したCBIRシステムにおいて、生成された分類器を保存し、新たな検索要求の際に既存の分類器を再利用することにより、少ないフィードバックでの高い検索精度を実現した。本研究では、保存された複数の分類器を各々の重要度に応じて統合し、検索を行う手法を提案する。実験の結果、１つの分類器を再利用する従来の手法に比べ、優れた検索性能が得られることが確認できた。