バーチャルリアリティ技術を用いた映像例示型検索の性能評価

摘要

“映像例示型検索（QBE: Query By Example）”は，クエリとして与えられたサンプル映像に，色，エッジ，動きといった特徴量に関して類似した映像を検索する手法である．QBEでは，同一のクエリに適合する映像でも，撮影技術によって，見た目（すなわち，特徴量）が多様に異なってくるという“ショットの多様性”が問題になる．つまり，多様なショットを検索するために，ユーザが大量のサンプルショットを与えなければならないようなQBEは非実用的である．そこで，我々は，バーチャルリアリティ技術を用いて，ユーザのジェスチャー，3Dモデル，背景画像を合成して，大量の“仮想的なサンプル映像”を効率的に生成し検索を行う“仮想映像例示型検索（QBVE: Query By Virtual Example）”を開発している．本論文では，大規模な映像データを用いて，検索性能の観点から，仮想的なサンプル映像の有効性について検証する．さらに，カメラワークの重要性，ジェスチャー，ユーザの個人差，及び3Dモデル，背景画像の合成方法が検索性能に与える影響についても検討する．