相対的方向別頻度特徴量と高次局所自己相関特徴量を用いたスケッチ画像検索

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC6-2

グループ名: 【C】平成21年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2009/09/03

タイトル(英語): Query-by-Sketch Image Retrieval using Relative Directional Frequency Features and Higher-Order Local Autocorrelation Features

著者名: 大橋剛介 (静岡大学),多々良 友英(静岡大学),有川 徹(静岡大学)

著者名(英語): gosuke Ohashi(Shizuoka University),tomohide Tatara(Shizuoka University),toru Arikawa(Shizuoka University)

キーワード: 画像内容検索|スケッチ画像検索|特徴量抽出|高次局所自己相関特徴量|相対的方向別頻度特徴量|Content-Based Image Retrieval|Query-by-Sketch Image Retrieval|Feature Extraction|Higher-Order Local Autocorrelation Features|Relative Directional Frequency Features

要約(日本語): 大局的および局所的特徴量に着目したスケッチ画像検索を提案する．このスケッチ画像検索は，入力されたスケッチ図に対して，大局的特徴量として線画素の相対位置関係に着目した相対的方向別頻度特徴量を，局所的特徴量として高次局所自己相関特徴量を抽出することで，形状の類似した所望の画像を検索することができる．検索システムの精度を定量的に評価するため，再現率，適合率を用いて，有効性を検証した．

PDFファイルサイズ: 3,473 Kバイト