画像のテクスチャおよび色に基づく検索ツール

現在、色とテクスチャを特徴として画像を検索する画像回収システムはかなりあります。しかし、グローバルな特徴を使用することで、これらの方法はしばしば知覚的に意味を持たない結果を取得します。同質な領域内で特徴抽出を制約する必要があります。これにより、これらの領域内の関連情報を適切に表現できるようになります。本論文では、大規模かつ多様な画像データのコレクションの処理に役立つ画像セグメンテーションアルゴリズムの最近の研究について説明します。また、セグメント化された領域により適したコンパクトな色特徴表現も提案します。色とテクスチャの特徴および領域ベースの検索を使用することで、全画像ベースの検索と比較して非常に良い回収性能を達成しました。