WEKO3
アイテム
人間の群化領域知覚を考慮した画像情報検索システム
https://kindai.repo.nii.ac.jp/records/3039
https://kindai.repo.nii.ac.jp/records/3039d942795d-5ffd-467f-8be3-90380d42ee97
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
---|---|---|
![]() |
|
Item type | 研究報告書 / Research Paper(1) | |||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
公開日 | 2010-06-30 | |||||||||
タイトル | ||||||||||
タイトル | 人間の群化領域知覚を考慮した画像情報検索システム | |||||||||
その他(別言語等)のタイトル | ||||||||||
その他のタイトル | System on Visual Information Retrieval Considering Human Perception for Grouping Areas in Images | |||||||||
著者 |
阿部, 孝司
× 阿部, 孝司
|
|||||||||
言語 | ||||||||||
言語 | jpn | |||||||||
キーワード | ||||||||||
主題 | 類似画像検索, CBIR, 群化, ゲシュタルト心理学, 商標図形 | |||||||||
資源タイプ | ||||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18ws | |||||||||
資源タイプ | research report | |||||||||
著者(英) | ||||||||||
en | ||||||||||
ABE, KOJI | ||||||||||
著者 所属 | ||||||||||
近畿大学・理工学部・講師 | ||||||||||
著者 役割 | ||||||||||
研究代表者 | ||||||||||
著者 外部リンク | ||||||||||
関連名称 | http://rns.nii.ac.jp/nr/1000090367441 | |||||||||
版 | ||||||||||
出版タイプ | VoR | |||||||||
出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||||||
出版者 名前 | ||||||||||
出版者 | 近畿大学 | |||||||||
書誌情報 |
科学研究費補助金研究成果報告書 (2009. ) p. 1-5, 発行日 2009-01-01 |
|||||||||
抄録 | ||||||||||
内容記述タイプ | Abstract | |||||||||
内容記述 | 図形商標を用いて,人間の主観や感性に準じたCBIR (Content-Based Image Retrieval) の性能を向上させることを研究の目的として,本研究では,以下の機能を実現させた.これらの機能を申請者がこれまで開発してきた類似画像検索システムの機能として提案し,図形商標だけでなく種々の画像を対象にした画像情報検索システムへの適用可能性も調査した.(1) 抽象図形を対象に,ゲシュタルト心理学で明らかにされている図形の群化要因「近接」「類同」「閉合」「よい連続」の4つを測定するモデルを提案し,判別分析により図形内に存在する複数の群化領域を認識する手法を開発した.(2) 抽象図形を対象に,複数名から採取した図形群化に関するアンケート結果より,ゲシュタルト心理学で明らかにされている図形の群化要因「平行性による類同」を測定するモデルを開発した.(3) スポーツ映像のメタ情報を抽出することを目的として,放送型野球中継映像を対象に,画像内のスコアテロップがイニングごとに規則的に変化することを利用し,同じイニング内のフレームを同一とみなす,つまり,1イニングごとで群化されるフレーム集合をクラスタリングする手法を開発し,(1)の動画像への適用可能性を検討した.(4) じん肺診断支援システムの実用化を目的として,市販スキャナでディジタル化した肺X 線像を対象に,主に肺野内の異常個所以外のノイズ除去に(1)の一部を適用し,医用画像への適用可能性を検討した.(英文) For the research for enhancing a CBIR (Content-Based Image Retrieval) system of trademark images considering human subjects, the following subjects were realized. And then, the possibility they can be applied to CBIR systems for other images was investigated. (1) Models for the grouping factors of “proximity”, “similarity”, “closure”, and “good continuity” in the Gestalt Psychology were proposed and a method for recognizing grouping areas in abstract trademarks by discrimination analysis was designed. (2) According to results of questionnaire on the image grouping using abstract trademarks, a model of a grouping factor “parallerism” was designed. (3) For the purpose of extracting metadata from sports broadcasted videos, using the phenomenon that the score banner in the broadcasted videos regularly change in every inning, all the flames in a inning are regarded as a group, i.e., a method for grouping flames into sets of flames in every inning was proposed by introducing the method proposed in (1). (4) For designing a computer-aided diagnosis in pneumoconiosis, a part of the models proposed in (1) was applied for noise reductions in chest radiographs obtained from a CCD scanner. | |||||||||
内容記述 | ||||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||||
内容記述 | 研究種目:若手研究(B);研究期間:2008~2010;課題番号:20700102;研究分野:パターン認識,人間工学,人工知能;科研費の分科・細目:情報学・メディア情報学・データベース | |||||||||
資源タイプ | ||||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||||
内容記述 | Research Paper | |||||||||
フォーマット | ||||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||||
内容記述 | application/pdf |