◎尾崎佑樹・長尾智晴（横浜国大）

我々の研究グループでは汎用画像認識エンジンの開発を行っている．そのためには，知識として物体ごとの特徴データベースを作製する必要がある．この特徴データベースの作製には，画像中の物体の多様性，数の豊富さの観点からウェブ上に存在する大量の画像データを活用することが有効である．しかし，一般の画像検索エンジンでは目的とは関係ない画像が混在して出力されるため，画像検索結果を洗練する必要がある．本稿では，画像から抽出する特徴ベクトルの特徴空間上での分布を用いて画像セットに存在する最頻共通特徴を抽出する．最頻共通特徴を含む画像を抽出することで，教師データを与えず画像検索結果を洗練する手法を提案する．