教師なし距離計量学習を用いたイラスト描画スタイルの比較

古屋 貴彦  栗山 繁  大渕 竜太郎  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J99-D   No.8   pp.709-717
発行日: 2016/08/01
Online ISSN: 1881-0225
DOI: 10.14923/transinfj.2015IUP0004
論文種別: 特集論文 (画像の認識・理解論文特集)
専門分野: 
キーワード: 
イラスト画像検索,  描画スタイル,  局所特徴量,  Fisher Vector,  教師なし距離計量学習,  

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あらまし: 
近年,画像検索に対する新たな要求として,描画スタイルに基づく画像検索に注目が集まっている.従来手法は,描画スタイルに関してラベル付けされた画像から大域視覚特徴量を抽出し,この特徴空間に対して教師あり距離計量学習を適用することによって,画像間の描画スタイルの比較尺度を得る.しかし,投稿型のウェブサイトに蓄積されたクリップアート等,描画スタイルのラベルをもたない画像に対して従来手法を適用することは困難である.更に,これまでの研究では大域視覚特徴量が描画スタイルの記述に最適であることは示されておらず,画像検索に広く用いられる局所視覚特徴量との比較が行われていない.描画スタイルに基づく画像検索の実用性を高めるには,描画スタイルを精度良く記述可能な視覚特徴量と,ラベルに頼らない距離計量学習の手法が望まれる.本論文では,描画スタイルを高精度に比較するため,局所視覚特徴量と教師なし距離計量学習を組み合わせた手法を提案する.評価実験の結果,数千枚のイラスト画像を含むベンチマークにおいて,大域視覚特徴量と教師あり学習を用いる従来手法よりも,検索精度が大幅に向上した.