これまでに様々な手法を用いた風景画像検索に関する研究が行われ
てきているが、近年では畳み込みニューラルネットワークを利用し
た風景画像検索に関する研究も盛んに行われている。そのような手
法の一つとして画像分類を学習した畳み込みニューラルネットワー
クであるVGG16を用いて画像の特徴ベクトルを抽出し、それを用いて
類似画像検索を行う手法が提案されている。この手法では、画像を
学習済みのVGG16に入力し、出力層の1つ手前の層の出力を特徴ベク
トルとして用いる。画像と特徴ベクトルを対応付けてデータベース
に記録しておき、データベース内の画像の特徴ベクトルとキー画像
の特徴ベクトルを比較することで検索を行う。しかしながら、この
手法ではどこにどのようなオブジェクトが含まれているかを正確に
考慮した検索は実現できないという問題がある。本研究では、HSV
色空間における座標とPSPNetのラベルを利用した風景画像検索を提
案する。従来手法のどこにどのようなオブジェクトが含まれている
かを考慮できないという問題に対しては、PSPNetのラベルを用いる
ことで解決する。