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要部間結合強度を考慮した類似ベクタ画像検索システムの研究開発

考虑主要部分连接强度的相似矢量图像检索系统的研究与开发

基本信息

批准号：
20K11834
负责人：
林貴宏
金额：
$ 2.75万
依托单位：
Kansai University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

(1)前年度に引き続きベクタ画像検索における間接照合法の改良アルゴリズムの開発および評価実験を行った。ベクタ画像の高速検索のために開発した間接照合法を改良し、安定的に高い検索精度を得る新たなアルゴリズムを開発した。具体的には、間接照合法で用いる代理クエリと呼ばれる画像を、実クエリに応じて実行時に動的に決定する動的代理クエリ選択法を新たに開発した。(2)要部観察に基づく類似検索を高速化するために、間接照合法を改良し、部分図形検索へと適用可能とした。具体的には、ベクタ図形を構成するパス要素に着目し、クラスタリングにより代表的なパスを複数選択し、これらを間接照合のキー図形の代替とすることで、間接照合法による部分図形検索を可能とした。改良法の有効性を評価するための実験を行った。(3)要部観察に基づく類似検索の精度向上へ向け，画像中の要部を簡単なユーザインタラクションで切り抜くためのアルゴリズムを開発した．具体的には、深層学習に基づく画像切り抜き手法を新たに提案した。具体的には、深層学習におけるAttention機構により、画像切り抜きに必要となる十分な量の手がかり情報を学習し、ユーザ入力量を軽減する手法を提案した。

(1) year before に lead き続きベクタ portrait 検 cable における indirectly according to legal の improved アルゴリズムの open 発および review 価 be 験を line った. ベクタ portrait の検 high-speed cable のために open 発した indirectly according to legal を improved し, high stable にい検 line precision をる new たなアルゴリズムを open 発した. Specific には, indirect according to legal でいる agent クエリと shout ばれる portrait を, be クエリに応じて be row に moving に decided する dynamic proxy クエリ sentaku method を new たに open 発した. (2) the department 観 was に base づく similar 検 high speed cable をするために, indirect according to legal を improved し, partial 図検 cable へと may apply とした. Specific には, ベクタ図 form を constitute するパにス elements mesh し, クラスタリングにより represent なパスを plural sentaku し, これらを indirectly as close のキー図 form の instead of とすることで, indirect according to legal によ part る検 suo を図 shape could be とした. The effectiveness of the improved method を evaluation 価するため practical experience を practice った. (3) the department 観 was に base づく similar 検へ upward to けの precision, the portrait の to department を Jane 単なユーザインタラクションで cut り sorting くためのアルゴリズムを open 発した. Specific に, deep learning に based づく image cutting and extraction づく techniques を new たに proposal たた. Specific には, deep learning における Attention institutions により, portrait cut り sorting きに necessary となる very な quantity の hand がかり intelligence を learning し, ユーザ into power を軽 minus する technique proposed をした.