顕著特徴領域を利用したBoVWベース類似画像検索の改善方式の検討

摘要

類似画像検索でよく使われているBag of Visual Words（BoVW）では全ての特徴点を均等に取り扱うため，画像内における主オブジェクトの重要性を無視している．そこで，本研究では主オブジェクトの類似性に着目したBoVWベースの類似検索手法を提案する．提案手法では，画像の前景位置は顕著特徴領域で近似できると想定し，顕著特徴領域の類似性を調べる．具体的には顕著特徴マップを二値化して前景と背景に分割し，前景領域から前景特徴ヒストグラムを形成する．そして2枚の画像間の類似度は前景ヒストグラムの類似度と画像全体から得たヒストグラムの類似度を合計して求める．この方法により，2枚の画像の前景の類似性を強調できるので類似画像検索の精度向上が期待できる．Caltech101画像データベースを用いた実験により，提案手法が従来のBoVWよりも再現率を改善できることを確認した．