特徴ごとの重み付けを考慮した畳み込みニューラルネットワークを用いたタッチの類似性に基づくイラスト検索

摘要

一般的な畳み込みニューラルネットワーク[1] を用いた検索では形が似ているものを検索することは可能だが、タッチの類似性は形が似ているということではなく、線の太さや使われている色の傾向などに関する類似性であるため、一般的な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の手法をそのまま使用することも難しい。それに対して、畳み込みニューラルネットワークを用いたタッチの類似性を考慮したイラスト検索[2]-[4] が提案されている。文献[4] のシステムでは、画像そのものではなく、入力として二値化画像、彩度と明度のヒストグラム、色相のヒストグラムを用い、類似性に基づいたイラストのグループに分類するように学習を行った畳み込みニューラルネットワークを使用することで検索を実現している。検索の際には出力層の直前の層の出力を特徴ベクトルとして利用し、特徴ベクトルが類似したイラストが検索結果として出力される。しかしながら、このシステムでは、タッチのグループによっては高い精度で検索が行えるものの、グループによっては非常に精度が低くなってしまっているという問題がある。この原因としては、グループによって着目すべき特徴が違う可能性があることが考えられる。グループによって着目すべき特徴が異なるため、その違いを考慮して検索を行うことで検索精度が向上することが期待できる。