コードブックパターン認識に基づく画像コンテンツ特定技術の研究

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本研究では、簡便な手法で画像特有の特徴量を抽出し類似検索により画像の特定を行うため、ベクトル量子化コードブック空間情報処理に基づく、画像特徴量抽出、理論的な手法によるコードブック作成手法について研究を行った。画像特徴量には、ベクトル量子化により得られたコードベクトルの使用頻度(ヒストグラム)を用いる。まず、入力画像を4×4程度のブロックに分割し、平均値分離処理を行い輝度変化ベクトルに変換する。本研究の認識アルゴリズムは、画素の輝度値そのものではなく、変化の仕方に着目するために輝度変化ベクトルに変換する。次に、輝度変化ベクトルに対してベクトル量子化を実施し、コード番号別に使用頻度を集計し、画像に対するコード番号のヒストグラムを生成する。このヒストグラムが、画像の特徴を表した特徴量、すなわちコードブック空間情報となる。画像認識アルゴリズムをソフトウェアで実装し、PC上で実行したところ、画像に対する回転、反転、拡大、縮小、JPEG圧縮、トリミング、平滑化、先鋭化などのフィルタ処理による改変処理に対して、高い認識精度を持つことが分かった。画像の特徴量をコードブック空間で最適に表現するためには適切なコードブックが不可欠になる。ベクトル量子化に用いるコードブックの作成は、一般的に、学習によるコードブック作成手法と典型パターン抽出による理論的なコードブック作成手法の2つがある。学習による手法は、作成されたコードブックの構成が入力画像に依存して構築されるため、多種の画像に対応できる最適なコードブックを作成することが非常に難しいという問題がある。本研究では、画像認識用のコードブックを理論的なコードブック作成手法により作成した。コードブックの輝度変化は単調変化で、8方向(上下、左右、対角線)と4ステップ(2、8、21、55)の組み合わせである。