AND OR

Content Based Image Retrieval(コンテンツによる画像検索)
  • 本ウェブサイトにおけるCBIRは、HBIR (Histogram Based Image Retrieval) というのが正確です。
  • が、アクセスが便利になるように、ウェブ検索においてよく浸透している言葉としてCBIRを選んだものです。
  • また、それ自体単独で本格的な画像検索をねらったものでもありません。
  • Google画像検索等、既存のCBIRの満足度向上をはかる検索改善技法 (search refinement) に関する内容です。

HBIR の構成要素

  • ウェブ探索・画像収集ウェブ・クローラ
  • 検索エージェント
  • 類似度計量技法(色彩分布類似度指標および検索キー)
  • 画像データベース
    • 画像データベース公開のため、ここでは主に試験的画像データベースについて掲載します。
    • 具体的には、参照原画像、派生画像、MOS値ならびに類似度指標値対応表(matファイル)、およびMOS値と類似度指標値との間の相関検定サンプルプログラム(Matlab)です。
    • テスト画像の生成法、主観評価実験の方法、主観評価値 (MOS, Mean Opinion Score) の取得法、MOSと類似度指標との相関検定法については著者らの発表論文をご参照ください。

HBIRパイロットシステム

  • 主に検索エージェント(HBIRシステム)とウェブ探索・画像収集ウェブ・クローラについて記載します。
webcrawler.jpg
Oguro's web crawler collected 34,955 images in 152 categories.
  • 検索キーはカラーヒストグラムです.これは3つの確率密度関数を量子化したのもです.
  • ヒストグラムは4万画素にダウンサンプリングした縮小画像から計算します.
  • 色彩分布類似度についてマッチングを行います.
hbir_system.jpg
The histogram-based image retrieval (HBIR) system.
  • 本HBIRシステムはMatlabでコーディングしました.
  • 小データベース収録の34,955枚の画像のマッチングおよび並べ替えに要するターンアラウンド時間は5秒です.
  • これは十分に高速です.(Matlabでの実行時間ですから)

実験結果

  • HBIRの実験結果について、目視点検 (inspections)、回収率 (recall)、的中率 (precision) 、ならびに応答時間 (turn-around time)を検討して性能評価を行います。
  • Fスコアは回収率と的中率の調和平均です。 Fスコアが低いのはデータベース収録画像における適合画像の不足が原因です.
  • 関連画像としてランキングされた画像の色調が検索対象のそれとよく類似していますので, 適合画像が十分に収録されていれば高いFスコアが出るであろうと期待できます.
cbir_foods5.jpg
The most relevant 5 images ranked by HBIR on the pilot database.
The top-left is the common query content.
cbir_foods5_ggl.jpg
The most relevant 5 images ranked by Google Search-by-Image on the WWW.


cbir_autum_csim.jpg
The most relevant 5 images ranked by HBIR on the pilot database.
cbir_autumn_google.jpg
The most relevant 5 images ranked by Google Search-by-Image on the WWW.


rp_auc.jpgevaluation-measures-for-precision-recall.png
AUC: area under the curve estimated by a random classifierhttps://classeval.wordpress.com/

発表論文,色彩類似度評価のためのデータセット

[1] M. Murayama, D. Oguro, H. Mikuniya, H. Kikuchi, H. Huttunen, Y.S. Ho, and J. Shin, Trial Datasets for Inter-Image Color Similarity Assessment, SISA 2017, Dazaifu, No. RS1-11, pp.49-54, Sep. 6-8, 2017. https://www.researchgate.net/publication/319610631_Trial_Datasets_for_Inter-Image_Color_Similarity_Assessment
[2] M. Takeishi, D. Oguro, H. Kikuchi, and J. Shin, Histogram-Based Image Retrieval Keyed by Normalized HSY Histograms and Its Experiments on a Pilot Dataset, IEEE Int. Conf. on Consumer Electronics - Asia (ICCE-A 2018), Jeju, Korea, Jun. 24-26, 2018. in review

The datasets are available at https://www.researchgate.net/profile/Hisakazu_Kikuchi/contributions.
[3] Dataset A, DOI 10.13140/RG.2.2.18576.30727
[4] Dataset B, DOI 10.13140/RG.2.2.19723.18726


Attach file: fileevaluation-measures-for-precision-recall.png 34 download [Information] filerp_auc.jpg 30 download [Information] filecbir_autumn_google.jpg 44 download [Information] filecbir_autum_csim.jpg 30 download [Information] filecbir_foods5_ggl.jpg 30 download [Information] filecbir_foods5.jpg 35 download [Information] filehbir_system.jpg 30 download [Information] filewebcrawler.jpg 38 download [Information]

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Last-modified: 2018-04-22 (Sun) 10:25:24 (153d)