畳み込みニューラルネットワークを用いた類似画像検索では、事前
に画像認識の学習を行った畳み込みニューラルネットワークに画像
を入力したときの出力層の1つ手前の層の出力をその画像の特徴を表
す特徴ベクトルとして利用して検索が実現される。画像と特徴ベク
トルの組をデータベースに保存しておき、検索キーとなる画像を畳
み込みニューラルネットワークに入力して生成した検索キーに対応
する特徴ベクトルをデータベース内の特徴ベクトルと比較すること
で検索を行う。特徴ベクトルが類似している画像が検索されること
になる。しかし、画像分類の学習を行った畳み込みニューラルを利
用しているため、特定のオブジェクトが含まれるような画像を検索
することは得意であるが、風景画像を対象として位置などを含めて
類似した画像を検索することは困難であるといった問題がある。
本研究では、畳み込みニューラルネットワークを用いた風景画像を
対象とした類似画像検索を提案する。提案手法では入力画像を複数
の領域に分けて入力し、領域ごとに特徴ベクトルを生成することで
画像内での大まかな位置情報を考慮した検索を目指す。