カーネル主成分分析を用いた画像の意味的特徴量の推定法に関する考察：画像内容に基づいた類似画像検索のための一検討

摘要

本文では，画像内容に基づく類似画像検索を実現するため，カーネル主成分分析を用いた画像の意味的特徴量の推定手法を提案する．提案手法では，あらかじめキーワードが付与されているデータベース中の画像をクラスタリングし，各クラスタから得られる画像特徴量および意味的特徴量の非線形固有空間を用いて，新たな写像を導出する．このとき得られる写像は，同一のクラスタに属する画像に対して，その画像特徴量から意味的特徴量を高精度に推定する．そこで，提案手法ではキーワードが未知のクエリ画像に対して，その意味的特徴量を推定する際に画像特徴量で生じる誤差に注目することで，属するクラスタの適応的選択を行う．これにより，クエリ画像の意味的特徴量は最適なクラスタによって精度良く推定されるため，その結果から画像内容に基づいた類似画像検索を行うことが可能となる．