Interactive Image Retrieval by Graph Spectral Methods

通过图谱方法进行交互式图像检索

• 批准号: 11680392
• 负责人: URAHAMA Kiichi
• 金额: $ 1.22万
• 依托单位: Kyushu Institute of Design
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 1999
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1999 至 2001
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-11680392/
• 关键词: image retrieval; fuzzy clustering; graph spectral method; filtering search; browing retrieval; ビデオ検索; 感性検索; 次元削減; ファジイクラスタリング; 多変量解析

We have proposed, in this research, an effective retrieval method for multimedia data such as images and videos and have developed an interactive system for user-friendly multimedia retrieval. We first developed graph spectral methods for clustering and visualization of multimedia data. In these methods, high dimensional multimedia data are projected into low dimensional space by a linear transformation of feature vectors and they are partitioned into clusters and are displayed on a screen. In addition to this data visualization system, we have developed an acceleration method for similarity search of multimedia data. A filtering method was developed for retrieval of data similar to user's query. Incorporating these two basic methods for visualization and fast searching of multimedia data, we developed an interactive system of retrieval of images and videos. In this system, the retrieved data are displayed on a screen arranged in a three dimensional space by VRML. This display is updated incrementally after each selection of an image or video by users. Users are navigated by this system for effectively finding target data in the database. The effectiveness of this retrieval system has been verified by some experiments with various users.

在这项研究中，我们提出了一种有效的图像和视频等多媒体数据检索方法，并开发了一个用户友好的多媒体检索交互系统。我们首先开发了用于多媒体数据聚类和可视化的图谱方法。在这些方法中，通过特征向量的线性变换将高维多媒体数据投影到低维空间，并将它们划分为簇并显示在屏幕上。除了这个数据可视化系统之外，我们还开发了一种多媒体数据相似性搜索的加速方法。开发了一种过滤方法来检索与用户查询类似的数据。结合这两种多媒体数据可视化和快速搜索的基本方法，我们开发了一个交互式图像和视频检索系统。在该系统中，检索到的数据通过 VRML 显示在三维空间中排列的屏幕上。用户每次选择图像或视频后，该显示都会逐渐更新。该系统引导用户有效地在数据库中查找目标数据。该检索系统的有效性已经通过不同用户的实验得到验证。

项目成果

堀田政二: "数量化4類によるブラウジング感性検索"映像情報メディア学会誌. 54,6. 901-903 (2000)

Seiji Hotta：“使用 4 种量化类型进行浏览敏感性搜索”图像信息和电视工程师学会杂志 54,6（2000 年）。

井上光平: "共起関係行列に基づくファジークラスタリングとデータ検索への応用"電子情報通信学会論文誌. J83-D-II,3. 957-966 (2000)

Kohei Inoue：“基于共现关系矩阵的模糊聚类及其在数据检索中的应用”，电子、信息和通信工程师协会学报 J83-D-II，3. 957-966 (2000)。

井上光平, 浦浜喜一: "低次元でのフィルタリングを利用した画像検索"電子情報通信学会論文誌. J84-D-II. 222-224 (2001)

Kohei Inoue、Kiichi Urahama：“使用低维过滤进行图像搜索”，电子、信息和通信工程师学会汇刊 J84-D-II (2001)。

S. Hotta: "Speed-up of image retrieval by filtering based on dimension reduction and clustering"J. of ITE. 55. 1543-1546 (2001)

S. Hotta：“基于降维和聚类的过滤加速图像检索”J。

井上光平, 浦浜喜一: "参照画像を用いるビデオの類似検索"電子情報通信学会論文誌. J84-D-II. 1533-1536 (2001)

Kohei Inoue、Kiichi Urahama：“使用参考图像进行视频相似性搜索”，电子、信息和通信工程师学会汇刊 J84-D-II 1533-1536 (2001)。