著者

臼井 篤志 新田 直子 馬場 ロ登

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2009, no.29, pp.217-222, 2009-03-06

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子供の成長記録のように,長期間に渡り蓄積された人物画像コレクションにおいては,同一の被写体であっても顔の外見に大きな経年変化が生じるため,一枚の顔画像をクエリとして特定人物を撮影した画像を検索することは非常に困難となる.本研究では適合性フィードバックの適用により,このような経年変化を含む人物画像コレクションからの特定人物画像検索の精度向上を目指す.我々が収集した人物画像コレクションに対する実験により,5 回フィードバックを繰り返すことにより再現率が 40.8% から 72.5% に上昇することを確認した.Given a single face image as a query, it is very difficult to retrieve images of a specific person from a human image collection stored for long term due to age-related changes in facial appearances. This paper proposes to apply relevance feedback to enhance the performance of image retrieval from the image collections under age variation. For our human image collection, the proposed approach improved the recall rate from 40.8% to 72.5% after five feedback iterations.