JP5309155B2 - イメージ検索における対話型概念学習 - Google Patents
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Description
イメージ検索における対話型概念学習手法を使用できる1つの典型的なアーキテクチャ200(図5について後に議論するようにコンピューターデバイス500上に存在している)を図2に示す。一連のイメージ204を取得するために、イメージ検索202を使用することができ、このプロセスは、通常ブラウザーによってサーチエンジンに入力されるクエリーを検索する。ウェブブラウザーは、通常ワールドワイドウェブ上またはほかのネットワーク上のウェブサイトのウェブページ上にあるテキスト、イメージ、およびほかの情報をユーザーが表示および交信できるようにするためのソフトウェアアプリケーションである。検索クエリーは通常、ユーザーに表示されている一連の検索結果を戻し、ユーザーインターフェース210を用いてユーザーによって操作される。
手法のアクティブ学習プロシージャによって選択されたイメージを与える方法を考慮する同様のトレードオフが検討される。
イメージ検索における対話型概念学習手法の1実施形態において、以上で議論したアクティブ学習プレゼンテーションおよび変更プレゼンテーションのこれら2つの側面の掛け合わせによって、以下に議論するように、手法の様々な実施形態に対してユーザーインターフェースを設計するにおいて考慮すべき6つのユーザーインターフェース条件が得られる。
最上位および最下位に順位付けされたイメージのみが表示され、アクティブ学習イメージが明確に表示されている場合、手法の1実施形態においてスプリット−顕在的条件は3つのスクロールウィンドウ枠を使用してユーザーにこのデータを表示する。1つの典型的な実施形態において、これらの3つのウィンドウ枠は、1)上位50番内のイメージ、2)手法のアクティブ学習プロシージャによって選択された10個のイメージ、および3)下位50番内のイメージの結果を示す。
イメージセットの最上位および最下位に順位付けされたイメージのみが表示され、アクティブ学習イメージが潜在的に表示されている場合、1実施形態においてスプリット−潜在的条件ユーザーインターフェースは2つのスクロールウィンドウ枠を使用してデータを表示する。1実施形態において、第1のウィンドウ枠は上位50番内の結果、および5つの乱数種アクティブ学習イメージを与える。第2のウィンドウ枠は下位50番内の結果、および5つの乱数種アクティブ学習イメージを与える。
1実施形態において、最上位および最下位に順位付けされたイメージのみが表示され、アクティブ学習イメージが表示されない場合、スプリット−なし手法は2つのスクロールウィンドウ枠を使用する。1実施形態において、これらのスクロールウィンドウ枠は上位50番内の結果および下位50番内の結果を与える。
1実施形態において、形成しつつある基準から選ぶためのより多くのイメージを有するために手法がエンドユーザーに一連のイメージ全てへのアクセスを提供し、アクティブ学習イメージが顕在的である場合、シングル−顕在的条件は2つのスクロールウィンドウ枠を使用する。10個のアクティブ学習結果が1つのスクロールウィンドウ枠に表示される。ほかのウィンドウ枠はイメージセットの順位付けされたイメージの残りを表示する。
1実施形態において、形成しつつある基準から選ぶためのより多くのイメージを有するために手法がエンドユーザーに一連のイメージ全てへのアクセスを提供し、アクティブ学習イメージが潜在的である場合、シングル−潜在的条件は1つのスクロールウィンドウ枠を使用する。この条件はスプリット−潜在的条件と同じプロシージャを使用したアクティブ学習結果の順位の最上位および最下位を取り除き、1つのスクロールウィンドウ枠に修正された全ての順位を表示する。
1実施形態において、形成しつつある基準から選ぶためのより多くのイメージを有するために手法がエンドユーザーに一連のイメージ全てへのアクセスを提供し、アクティブ学習イメージが示されない場合、シングル−なし条件は1つのスクロールウィンドウ枠を使用する。1つのスクロールウィンドウ枠は全ての順位付けされたクエリーイメージを表示する。
イメージ検索における対話型概念学習手法はコンピューター環境において動作するように設計される。次の説明は、イメージ検索における対話型概念学習手法を実施できるのに適したコンピューター環境の簡単で一般的な説明を提供することを意図している。手法は多くの一般的な用途または特定の用途のコンピューターシステム環境または設定において操作可能である。適しているであろう、よく知られたコンピューターシステム、環境、および/または設定の実例としては、パーソナルコンピューター、サーバーコンピューター、携帯用またはノート型デバイス(たとえば、メディアプレーヤー、ノート型コンピューター、携帯電話、携帯情報端末、ボイスレコーダー)、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースシステム、セットトップボックス、プログラムで制御可能な家庭用電化製品、ネットワークPC、ミニコンピューター、メインフレームコンピューター、上記のシステムまたはデバイスのどれでも含む分散コンピューティング環境、および同様のものが挙げられる。
Claims (17)
- 所望のイメージ特徴を持つ1つまたは複数のイメージを見つけるためのコンピューターに実装された方法であって、
一連のイメージを得るステップと、
見つけようとするイメージ特徴を持つ事例イメージを提供するステップと、
機械的に学習する手法によって前記事例イメージの前記イメージ特徴に基づくイメージの順位付けのための1つまたは複数の基準を学習するステップであって、それぞれの基準は、前記一連のイメージから返されたそれぞれのイメージが見つけようとするイメージ特徴を持つイメージの事例に似ている程度を示すスコアを、前記一連のイメージから返されたそれぞれのイメージに対して算出する距離メトリックを学習することに基づく、ステップと、
前記1つまたは複数の基準に基づいて前記一連のイメージを順位付けするステップと
を含み、前記1つまたは複数の基準を学習するステップは、
前記一連のイメージのそれぞれのイメージ内のピクセルに対して算出された一連のイメージヒストグラムを算出するステップと、
前記一連のイメージヒストグラムのそれぞれのヒストグラムに対する2つの距離メトリックを算出するステップと、
全てのイメージに対してシェイプ記述子を適用することによって前記一連のイメージのそれぞれのイメージの全ての構造を表す構造ヒストグラムを算出するステップと、
前記一連のイメージのそれぞれのイメージのテクスチャヒストグラムを算出するステップと、
前記一連のイメージのそれぞれのイメージがそれぞれのイメージに対して見つけようとするイメージ特徴を持つ事例イメージおよび見つけようとするイメージ特徴を持っていない事例イメージに似ている程度を示すスコアを、前記一連のイメージのそれぞれのイメージに対して算出するために、算出されたイメージヒストグラム、前記算出されたイメージヒストグラムのそれぞれに対する前記距離メトリック、前記構造ヒストグラムおよび前記テクスチャヒストグラムを使用するステップと
を含むことを特徴とするコンピューターに実装された方法。 - 第2の一連のイメージに前記1つまたは複数の基準を適用するステップをさらに含むことを特徴とする請求項1に記載のコンピューターに実装された方法。
- 前記一連のイメージを順位付けする前に2つ以上の基準を結合するステップをさらに含むことを特徴とする請求項1に記載のコンピューターに実装された方法。
- コンピューターネットワークを通じて送信された検索クエリーに応答して前記一連のイメージを得るステップをさらに含むことを特徴とする請求項1に記載のコンピューターに実装された方法。
- コンピューターデバイス上のイメージをローカルに検索することによって前記一連のイメージを得るステップをさらに含むことを特徴とする請求項1に記載のコンピューターに実装された方法。
- 見つけようとするイメージ特徴を持つイメージの事例を提供するステップと、
機械的に学習する手法によって前記イメージの事例の前記イメージ特徴に基づくイメージの順位付けのための1つまたは複数の基準を学習するステップと、
前記1つまたは複数の基準に基づいて前記一連のイメージを順位付けするステップと
の動作を、最上位に順位付けされた、見つけようとするイメージ特徴を持つイメージを含む前記一連のイメージのイメージが順位付けされるまで繰り返すステップをさらに含むことを特徴とする請求項1に記載のコンピューターに実装された方法。 - 与えられたいかなるイメージと与えられたいかなるほかのイメージとの間の距離を表すために使用される一連の距離メトリックに基づいてイメージを順位付けするための1つまたは複数の基準を学習するステップをさらに含むことを特徴とする請求項1に記載のコンピューターに実装された方法。
- 2つの前記距離メトリックは、
2つのイメージのイメージヒストグラムの間の2次の距離と、
2つのイメージの間のヒストグラムエントロピーにおける距離と
を含むことを特徴とする請求項1に記載のコンピューターに実装された方法。 - 所望のイメージ特徴を持つ1つまたは複数のイメージを見つけるためのコンピューターに実装された方法であって、
一連のイメージを得るステップと、
見つけようとするイメージ特徴を持つ事例イメージを提供するステップと、
機械的に学習する手法によって前記事例イメージの前記イメージ特徴に基づくイメージの順位付けのための1つまたは複数の基準を学習するステップであって、与えられたいかなるイメージと与えられたいかなるほかのイメージとの間の距離を表すために使用される一連の距離メトリックに基づいてイメージを順位付けするための1つまたは複数の基準を学習することを含む、ステップと、
前記1つまたは複数の基準に基づいて前記一連のイメージを順位付けするステップと
を含み、
2つの前記距離メトリックは、
2つのイメージのイメージヒストグラムの間の2次の距離と、
2つのイメージの間のヒストグラムエントロピーにおける距離と
を含む、ことを特徴とするコンピューターに実装された方法。 - 前記一連の距離メトリックは視覚的特徴または意味的特徴に基づくことを特徴とする請求項7または9に記載のコンピューターに実装された方法。
- 所望のイメージ特徴を持つイメージを検索するためのコンピューターに実装された方法であって、
一連のイメージを得るステップと、
前記一連のイメージのそれぞれの視覚的な特性を算出するステップと、
探しているイメージの種類の特性を有する肯定的事例イメージか、探しているイメージの種類の特性を有していない否定的事例イメージのどちらかの事例イメージを選択するステップと、
イメージセットのイメージに最も関連があると決定するために提供された1つまたは複数の事例イメージに基づいて前記一連のイメージのそれぞれの特性の重みを算出することによって基準を学習するステップであって、前記一連のイメージから返されたそれぞれのイメージが見つけようとするイメージ特徴を持つイメージの事例に似ている程度を示すスコアを、前記一連のイメージから返されたそれぞれのイメージに対して算出する距離メトリックを学習することに基づく、ステップと、
前記算出された重みに従って前記イメージセットの前記イメージを順位付けするステップと
を含み、前記基準を学習するステップは、
前記一連のイメージのそれぞれのイメージ内のピクセルに対して算出された一連のイメージヒストグラムを算出するステップと、
前記一連のイメージヒストグラムのそれぞれのヒストグラムに対する2つの距離メトリックを算出するステップと、
全てのイメージに対してシェイプ記述子を適用することによって前記一連のイメージのそれぞれのイメージの全ての構造を表す構造ヒストグラムを算出するステップと、
前記一連のイメージのそれぞれのイメージのテクスチャヒストグラムを算出するステップと、
前記一連のイメージのそれぞれのイメージがそれぞれのイメージに対して見つけようとするイメージ特徴を持つ事例イメージおよび見つけようとするイメージ特徴を持っていない事例イメージに似ている程度を示すスコアを、前記一連のイメージのそれぞれのイメージに対して算出するために、算出されたイメージヒストグラム、前記算出されたイメージヒストグラムのそれぞれに対する前記距離メトリック、前記構造ヒストグラムおよび前記テクスチャヒストグラムを使用するステップと
を含むことを特徴とするコンピューターに実装された方法。 - 順位付けされたイメージをユーザーに示すステップと、
前記順位付けされたイメージをユーザーが評価し、前記順位付けされたイメージに満足しなかった場合、前記順位付けされたイメージの前記最も関連のあるイメージがユーザーが探している1つまたは複数のイメージを含むとユーザーが満足するまで1つまたは複数の事例イメージが提供されるステップと
をさらに含むことを特徴とする請求項11に記載のコンピューターに実装された方法。 - ユーザーが新しい事例イメージを提供するより前に、ユーザーが、少なくとも1つのイメージがユーザーが探しているイメージにさらに似ていると決定するために、ユーザーに事例イメージを提供するステップをさらに含むことを特徴とする請求項11に記載のコンピューターに実装された方法。
- 学習した基準の1つまたは複数を新しい一連のイメージに適用して前記新しい一連のイメージを順位付けするステップをさらに含むことを特徴とする請求項11に記載のコンピューターに実装された方法。
- 請求項1乃至14のいずれかに記載の方法を、コンピューターに実行させるためのプログラム。
- 請求項1乃至14のいずれかに記載の方法を、コンピューターに実行させるためのプログラムを記録したコンピューター可読記録媒体。
- プロセッサと、
請求項1乃至14のいずれかに記載の方法を前記プロセッサに実行させるためのプログラムを記録したメモリと
を備えたことを特徴とするコンピューター。
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