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Yahoo! JAPAN研究所 研究員のステイチ・ゾランと申します。
研究所では、画像・動画検索分野の研究を担当しています。

今回は今月公開された類似画像検索VisualSeekerの一つの機能である複数画像による検索を実現する技術を紹介したいと思います。

一般の類似画像検索では一つの画像を与えて類似する画像を検索します。
ただし、ユーザが欲しい画像を一つの画像で表現できない場合があります。
例として、富士山の写真を見たいユーザは、雪が積もった富士山の写真を指定した場合、雪が積もっていない富士山の写真が検索されない可能性が高くなります。
こういった場合、複数の画像(雪が積もった富士山の写真と積もっていない写真の両方)を指定することによって、ユーザは欲しい画像をより正確に表現できるようになります。

「複数画像による検索」機能を実現する方法はいくつかあります。
既存の手法では、画像間の類似度を判断するときの基準(画像の色、輪郭線、模様、など)を調整することによって最終的な検索結果リストを取得します。
それに対して、VisualSeekerでは、検索の高速性を生かし、ユーザが選択した複数の画像を個別に検索し、その検索結果リストを統合して最終的な検索結果リストを生成しています。
最終的な検索結果リストを生成するときに、各検索結果の、
・ユーザが選択した各画像との類似度
・個別の検索結果リストにおける順位
の両方を考慮することによって、複数の画像で表現されている、複雑な検索条件に合う画像も的確に検索することが可能になります。

「複数画像による検索」技術の基本的な仕組は、類似画像検索以外の検索(商品やウェブ検索など)にも
適応することができるので、今後、皆さまのフィードバックをいただきながら、さまざまな応用を検討していく予定です。


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