抄録

◎原田憲吾・服部元信（山梨大）

内容に基づく画像検索では,ユーザの検索要求を正確に理解するために,適合性フィードバックを用いることが多い.しかし,この方法はユーザにとって負担になるため,できるだけ少ない回数となることが望ましい.これに対し,過去に学習した分類器を保存・再利用することで,素早い検索を可能する方法が提案されている.本研究では,検索の履歴から作られるログ情報を活用することによって,画像間の関連を数値化し,より効率的に検索要求に関連した分類器を選択できるように,再利用基準を改良した.計算機実験の結果,分類器として用いた能動学習型SVMの学習効率が向上し,従来法と比べ検索精度の向上が見られた.