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

基于混沌神经网络的相似图像检索研究

基本信息

批准号：
15700202
负责人：
長名優子
金额：
$ 2.18万
依托单位：
Tokyo University of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2003
资助国家：
日本
起止时间：
2003 至 2005
项目状态：
已结题

项目摘要

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。

我们关注混沌神经网络的动态回忆能力以及联想记忆模型对噪声和数据丢失的鲁棒性，并利用这些特性输入粗略的草图并从样本图像中搜索相似的图像。此外，通过在自组织特征图中引入不应项，我们提出了一种模型，其中与输入数据相似的多个数据对应的神经元可以放电，并利用该模型实现了相似图像检索。通过这些模型，我们确认不仅可以基于颜色信息和形状信息等图像特征进行搜索，还可以与使用印象词和关键词的搜索相结合进行搜索。我们确认，通过将其与使用印象词和关键词的搜索相结合，可以搜索更能满足用户需求的图像。我们还确认可以仅使用某些功能来执行搜索。此外，在今年的研究中，我们不仅针对风景图像，还针对黑白插图、彩色插图等作为搜索目标进行了实验，并确认在这两种情况下都可以实现类似的图像搜索。目前，不可能将各种类型的图像作为单个系统来处理，因为所使用的图像特征根据要搜索的图像的类型而不同。为了将它们视为单个系统，有必要考虑一种机制，允许系统从数据输入中确定适当的特征作为键，并使用它们执行搜索。