カオスニューラルネットワークを用いた類似画像検索に関する研究

カオスニューラルネットワークの持つ動的な想起能力と連想記憶モデルの持つノイズやデータの欠損に対するロバスト性に着目し、これらの性質を利用した大まかなスケッチの入力やサンプル画像からの類似画像検索を実現することを目的として研究を行った。また、自己組織化特徴マップに不応性の項を導入することで、入力データに類似した複数のデータに対応するニューロンが発火できるようなモデルを提案し、それを用いた類似画像検索を実現した。これらのモデルにおいて、色情報や形状情報などの画像の特徴量からだけでなく、印象語やキーワードによる検索と組み合わせた検索が実現できることを確認した。印象語やキーワードによる検索と組み合わせることで、よりユーザの要求にあった画像の検索を実現できるようになることを確認した。また、一部の特徴量のみを用いた検索も行えることを確認した。さらに、今年度の研究では、検索対象として、風景画像だけでなく、白黒のイラスト、カラーイラストなどを対象とした実験も行い、いずれの場合にも類似画像検索が実現できることを確認した。現時点では、検索対象とする画像の種類によって用いる画像の特徴量が異なるため、様々な種類の画像を1つのシステムとして扱うことはできていない。これらを1つのシステムとして扱うためには、キーとして入力されたデータから適切な特徴量をシステム内で判断し、それらを用いて検索が行えるような仕組みを考えていく必要があると考えられる。

カオスニューラルネットワークの持つ動的な想起能力と連想記憶モデルの持つノイズやデータの欠損に対するロバスト性に着目し、これらの性質を利用した大まかなスケッチの入力やサンプル画像からの類似画像検索を実現することを目的として研究を行った。また、自己組織化特徴マップに不応性の項を導入することで、入力データに類似した複数のデータに対応するニューロンが発火できるようなモデルを提案し、それを用いた類似画像検索を実現した。これらのモデルにおいて、色情報や形状情報などの画像の特徴量からだけでなく、印象語やキーワードによる検索と組み合わせた検索が実現できることを確認した。印象語やキーワードによる検索と組み合わせることで、よりユーザの要求にあった画像の検索を実現できるようになることを確認した。また、一部の特徴量のみを用いた検索も行えることを確認した。さらに、今年度の研究では、検索対象として、風景画像だけでなく、白黒のイラスト、カラーイラストなどを対象とした実験も行い、いずれの場合にも類似画像検索が実現できることを確認した。現時点では、検索対象とする画像の種類によって用いる画像の特徴量が異なるため、様々な種類の画像を1つのシステムとして扱うことはできていない。これらを1つのシステムとして扱うためには、キーとして入力されたデータから適切な特徴量をシステム内で判断し、それらを用いて検索が行えるような仕組みを考えていく必要があると考えられる。