【技術分類】
Ａ−５−（３） マルチメディア検索システム
【技術の名称】
画像探索ロボット
【技術内容】
図に画像探索ロボットの例を示す。基本的な動作は大きく分けると以下の３つである。
（１）HTTP（Hyper Text Transfer Protocol）に基づくデータの転送：データの転送には、それぞれのHTML文書および画像のURLに対応するファイルをHTTPを用いて転送を行う。
（２）HTML文書の解析：＜A HREF＝"…"＞や＜IMG SRC＝"…"＞などで示された新たなハイパーリンク先であるHTML文書や画像などを抽出する。
（３）取得したデータのデータベース化：（１）で集めたデータから以下の手順によりURLや画像情報に関するデータベースを構築する。
（ａ）画像処理により画像特徴抽出
（ｂ）画像のURLが記述されていたHTML文書から補助情報抽出
（ｃ）画像データの縮小画像を生成
（ｄ）以上のデータをデータベースに保存、画像データを破棄。
【図】
図 BOYSの基本動作
出典：「ネットワーク型マルチメディア情報の媒介を目指した公開型画像データベースGIRLS」、「情報処理学会研究報告 Vol.96 No.62」、（1996年7月11日）、谷田部智之、高羽洋樹、佐藤隆、坂内正夫著、（社）情報処理学会発行、39頁 図２ BOYSの基本動作
【応用分野】
【出典／参考資料】
「ネットワーク型マルチメディア情報の媒介を目指した公開型画像データベースGIRLS」、「情報処理学会研究報告 Vol.96 No.62」、（1996年7月11日）、谷田部智之、高羽洋樹、佐藤隆、坂内正夫著、（社）情報処理学会発行、37頁〜42頁
【技術分類】
Ａ−５−（３） マルチメディア検索システム
【技術の名称】
３次元画像探索ロボット
【技術内容】
WWW上で３次元仮想空間や３次元仮想物体の形状や動作を表現する言語にVRML（Virtual Reality Modeling Language）がある。この言語で記載されたWeb上の内容を検索するVRML検索エンジンの例を図に示す。本システムの特徴は次のとおり。
（１）インデックス情報の自動収集
（２）仮想物体の論理構造に基づいた検索
（３）検索結果のウォークスルー
【図】
図 システム構成
出典：「VRMLの論理構造に基づく３次元画像検索エンジンの設計と実装」、「情報処理学会論文誌 第39巻 第４号」、（2000年４月15日）、山田秀秋、上原邦昭、田中克己著、（社）情報処理学会発行、907頁 Fig.5 システム構成
【応用分野】
【出典／参考資料】
「VRMLの論理構造に基づく３次元画像検索エンジンの設計と実装」、「情報処理学会論文誌 第39巻 第４号」、（2000年４月15日）、山田秀秋、上原邦昭、田中克己著、（社）情報処理学会発行、901頁〜910頁
【技術分類】
Ａ−５−（３） マルチメディア検索システム
【技術の名称】
並列画像収集システム
【技術内容】
本システムでは画像収集部と画像解析部の実行をオーバーラップさせて並列実行し、全体的な実行時間を短縮する。本システムは画像収集をマルチプロセスで行っている。WWWからの画像収集では通信先のレスポンスが悪い場合、データの受信に長い時間待たされることがある。そのため、時間の経過とともにレスポンスの悪い通信先からの送信を待つプロセスが残り、CPUの利用率を低下させる。そこで、図に示すようにURLリストの最後のURLをアクセスし、受信待ちかリンクをたどるだけの状態になったとき、画像解析部を別プロセスとして起動し、画像の解析を開始する。
また、本システムは次の図に示すように１台の計算機をマスター、複数台の計算機をスレーブとして構成する。マスターはユーザから入力されたキーワードを商用検索エンジンに与え、得られたURLを管理する。各スレーブは処理の高速化のために画像収集部と画像解析部を持ち、並列に処理を実行する。スレーブはマスターからURLを受け取り、そのURLへアクセスする。そして画像が見つかった場合、キーワードにより画像を評価し、WWWから画像データを収集する。各スレーブは収集した画像の画像解析を以下のように行う。
（１）自分が収集したすべての画像の画像特徴を計算する。
（２）自分が収集したＡ群画像間の距離を計算する。
（３）最初に画像収集を終了したスレーブが、他のスレーブから画像特徴を受け取って、スレーブ間にまたがったＡ群画像間の距離を計算する。
（４）画像解析結果として画像特徴とＡ群画像間の距離をマスターへ送る。
そしてすべてのスレーブから得られた画像解析結果を用いてマスターが画像解析の最終段階であるグループ化、画像の追加等を行い最終結果をユーザへ返す。
【図】
図１ 収集部と解析部の並列化
出典：「PCクラスタを用いたWWWからの高速画像収集システム」、「電子情報通信学会技術研究報告 Vol.100 No.702」、（2001年３月９日）、新藤雅也、柳井啓司、野下浩平著、（社）電子情報通信学会発行、111頁 図４ 収集部と解析部の並列化
図２ 並列画像収集システム
出典：「PCクラスタを用いたWWWからの高速画像収集システム」、「電子情報通信学会技術研究報告 Vol.100 No.702」、（2001年３月９日）、新藤雅也、柳井啓司、野下浩平著、（社）電子情報通信学会発行、111頁 図５ 並列画像収集システム
【応用分野】
【出典／参考資料】
「PCクラスタを用いたWWWからの高速画像収集システム」、「電子情報通信学会技術研究報告 Vol.100 No.702」、（2001年３月９日）、新藤雅也、柳井啓司、野下浩平著、（社）電子情報通信学会発行、107頁〜114頁
【技術分類】
Ａ−５−（３） マルチメディア検索システム
【技術の名称】
画像特徴量検索システム
【技術内容】
本画像検索システムは画像特徴量を元に検索を行う。まずシステムは検索の前処理として画像特徴量の収集を行う。収集された特徴量はデータベースに保存される。ユーザから検索要求があった場合、システムはデータベースを参照し、要求にあった特徴量を持つ画像へのポインタ（URL）を結果として返す。画像情報は一般にデータサイズが大きく、転送にはネットワークに多大な負荷を与えることになる。そこで、画像情報をWWWサーバからデータベースまで転送するかわりに転送の経路上のホスト（Gatherer）上で画像特徴量の抽出を行い、それ以降は画像特徴量のみ転送する。画像特徴量は画像そのものに比べてはるかにデータサイズが小さいため、システム全体の情報転送量は大きく減少し、ネットワークの負荷は軽減される。ここで、画像特徴量の抽出は計算機に大きなCPUパワーを要求する。したがって、処理能力の大きな計算機で抽出を行うのが望ましい。さらに、画像情報の転送はなるべく大きな帯域を持つ回線を経由する方が好ましい。これらの条件を踏まえて、データ抽出位置をネットワーク上に分散し、その配置を最適化することにより、システム全体のコストを軽減することが可能となる。
【図】
図 画像特徴量検索システム
出典：「特徴量による分散型画像検索システムの構築」、「1998年電子情報通信学会通信ソサイエティ大会後援会論文集２」、（1998年９月７日）、波戸邦夫、山岡克式、吉田俊之、酒井善則著、（社）電子情報通信学会発行、136頁 図１ 画像検索システム
【応用分野】
【出典／参考資料】
「特徴量による分散型画像検索システムの構築」、「1998年電子情報通信学会通信ソサイエティ大会後援会論文集２」、（1998年９月７日）、波戸邦夫、山岡克式、吉田俊之、酒井善則著、（社）電子情報通信学会発行、136頁
【技術分類】
Ａ−５−（３） マルチメディア検索システム
【技術の名称】
類似画像検索システム
【技術内容】
ウェーブレット変換に基づく対話的類似画像検索システム：基本的な索引生成方法は次のとおり。すべての画像はウェーブレット変換により、ウェーブレット分解係数空間上に写像される。ウェーブレット分解係数空間上で画像特徴抽出を行い、画像内容に対応した特徴ベクトルを算出する。さらに、多変量解析などにより、効率的な索引空間を求める。このような枠組みを基に、例示画像検索、輪郭画検索、スケッチ画検索、テクスチャ検索などを実現する。
対話的類似画像検索システムの構成：このシステムは画像特徴部、画像索引生成部、検索キー生成部、検索実行部、ユーザインタフェース部から構成される。
（１）画像特徴抽出部では画像内容に対応した画像特徴を抽出する。
（２）画像索引生成部では特徴ベクトルから索引ベクトルを生成する。
（３）検索キー生成部では質問画像から検索キーを生成する。
（４）検索実行部では類似画像検索を実行する。
（５）ユーザインタフェース部ではWWWブラウザ上での操作を行う。
図２に類似検索を行うためのシステムの構成図を示す。本システムは大きく分けて、特徴量抽出／分類プロセスと検索プロセスからなる。まず、特徴量抽出／分類プロセスでは、入力画像データに対してウェーブレット変換を施し、その結果から、色やテクスチャの特徴量を抽出し、特徴量ベクトルを生成する。その特徴量ベクトルを入力データとして、SOM（類似検索のための木構造）の学習により、各特徴量ベクトルの類似性を見つけ出し、移送特徴マップを生成する。位相特徴マップの各ノードには特徴ベクトル間の類似度からコードブックベクトルが生成される。コードブックベクトルとそれにマッチした画像リストはデータベース内に格納される。検索プロセスでは、与えられた質問画像から特徴量を取り出し、コードブックベクトル間の距離が細小となるノードを求め、類似画像を取り出す。特徴量ベクトルとコードブックベクトル間の類似尺度にはユークリッドノルムを用いた。
【図】
図１ 対話的類似画像検索システムの概要
出典：「ウェーブレット変換を用いた対話的類似画像検索システム」、「コンピュータサイエンス誌bit １２月号」、（1999年12月１日）、小早川倫広、星守著、共立出版（株）発行、34頁 図３ 対話的類似画像検索システムの概要
図２ 類似画像検索システムの構成
出典：「自己組織化特徴マップに基づいた類似画像検索システムの設計・実装と性能評価」、「電子情報通信学会技術研究報告 Vol.100 No.31」、（2000年５月２日）、呉君錫、金子邦彦、牧之内顕文、上野敦子著、（社）電子情報通信学会発行、11頁 図１ 類似画像検索システムの構成
【応用分野】
【出典／参考資料】
「ウェーブレット変換を用いた対話的類似画像検索システム」、「コンピュータサイエンス誌bit １２月号」、（1999年12月１日）、小早川倫広、星守著、共立出版（株）発行、30頁〜41頁
「自己組織化特徴マップに基づいた類似画像検索システムの設計・実装と性能評価」、「電子情報通信学会技術研究報告 Vol.100 No.31」、（2000年５月２日）、呉君錫、金子邦彦、牧之内顕文、上野敦子著、（社）電子情報通信学会発行、９頁〜16頁