WISS 2016

AssisTag: 画像内容に基づく閲覧と単語に基づく閲覧を統合した画像探索システム
水野 加寿代

坂本 大介

五十嵐 健夫

概要．カテゴリ画像検索とは，複数のクエリ画像からその画像と同じカテゴリに所属する画像を発見する検索を指す．従来の画像検索システムでカテゴリ画像検索を行う場合，ユーザが対象カテゴリを表す適切な単語を知らない場合には検索が困難になる．本論文では，対象カテゴリを表す単語を知らない状態からのカテゴリ画像検索を可能にする画像探索システムを提案する．提案システムは，対象カテゴリを表す単語候補の対話的な表示と，画像内容に基づく閲覧と単語に基づく閲覧の統合によって，ユーザが検索中に検索対象カテゴリの理解を深めることを支援する．従来の検索手法と比較した評価実験の結果から，提案システムのカテゴリ画像検索への有効性を示す．

1ーザが検索中に対象カテゴリを表す単語の候補を対話的に提示することで，対象カテゴリの理解を支援する．図 2 に本システムを用いた探索フローを示す．
ユーザは初めに，分かる範囲の単語(例：スカート)で検索範囲を絞り込み，画像内容に基づく閲覧を行う．
ユーザが候補画像を選択すると，システムが対話的に候補画像群に関連する単語（例：フレア，膝丈）を提示する．さらに，提示された単語を選択することで単語に基づく閲覧に切り替わり，外観が異なる
同一カテゴリの画像の発見につながる．また，ユーザが画像を選択することで，画像内容に基づく閲覧に戻る．
本論文では，画像と画像に付与された単語のデー
タセットを入力とし，入力データセットに潜在するカテゴリ構造を自動抽出することで，データセットのカテゴリ構造を考慮した単語提示手法を提案する[10]．また，既存検索システムと比較した評価実験の結果から，カテゴリ画像検索における提案システ
ムの有効性と将来課題を議論する．

はじめに

近年，オンラインショッピングサイトや写真共有サイトなど，インターネット上でユーザが好みの画像を探す場面が増加している．カテゴリ画像検索[11]とは，図 1(a)に示すように，複数のクエリ画像
を元に，その画像群と同じカテゴリに所属する画像を発見する検索を指す．従来の画像検索システムでカテゴリ画像検索を行う場合，ユーザが検索対象カ
テゴリを表す適切な単語を知らない場合は検索が困難である．例えば画像内容に基づく検索(contentbased image retrieval)の場合，クエリ画像と外観が似た画像は発見できるが，外観が異なる同一カテゴ
リの画像を発見することは難しい(図 1(b))．一方，
単語に基づく検索（text-based image retrieval）の場合，ユーザが検索対象カテゴリを表す単語を知らない場合は，検索範囲を絞り込むことが難しい(図1(c))．本論文では，画像内容に基づく閲覧と単語に基づく閲覧の統合によって，ユーザが対象カテゴリ
を表す単語を知らない場合も検索できる画像探索シ
ステムを提案する（図 1(d)）．提案システムは，ユ
クエリのカテゴリ
単語

画像

検索ターゲットの画像

スカート

クエリ画像
単語

フレア

スカート

フレア

ターゲット画像

台形 スーツ
膝丈

探索フロー

単語

フレア

スカート

台形 スーツ膝丈

単語

フレア

台形 スーツ

スカート

膝丈

膝丈

未知情報

既知情報
(a) カテゴリ画像検索の例

画像(b) 画像内容による検索

画像(c) 単語による検索

画像(d) 提案システム

図 1 カテゴリ画像検索の例（画像は zozotown[20]のデータを，許諾を得て使っている。以降の図についても同様）

Copyright is held by the author(s).
東京大学

WISS 2016
クエリ画像

画像内容に基づく閲覧

単語に基づく閲覧『フレア、膝丈』
単語の選択
絞込み
スカート？

②

①

候補画像の選択③『スカート』

画像の選択

図 2 提案システムの検索フロー

2

関連研究

単語情報を含む画像データセットの分析や探索を目的として，単語と画像特徴を考慮した画像の配置[1][18] や ， 画 像 と 単 語 を ま と め た デ ー タ 構 造[5][7][15]を取り扱った手法が多く提案されてきた．
これらの統合的手法は画像と単語の関係を同時に可視化することに成功しているが，カテゴリ画像検索を目的とする場合，画像内容に基づく閲覧の利便性が失われる．また，画像と単語の情報を分離し，両者の関係性の可視化に着目した研究として，アノテー
ションテキスト分布の可視化手法[16]や，画像の意味
情報のネットワーク構造の構築手法[14][17]がある．
これらの手法は，データセットの大局的特徴の理解に適している一方で，大規模データから特定カテゴ
リの画像を効率的に発見する操作には不向きである．
また，大規模データにおける画像検索を目的として，
画像データセットからトピック構造の抽出を行い，検索を支援する手法[3][5]が提案されている．これらの手法は単語で十分に検索範囲を絞り込んでから，画像内容に基づき詳細検索を行う手順を想定しており，ユーザが検索に適した単語を知らない場合は，検索をはじめることが困難である．
対話的に探索結果を向上させることを目的として，ユーザ操作と特徴空間の操作を紐付けるインタフェース[8][12][13]や，ユーザの探索要求を明確にするための視覚的なクエリ提示[19]が提案されてきた．また，特定の用途に特化した画像探索システムとして，女性の購買行動に着目したアパレルショッピング向け
画像探索システム[9]も提案された．これらの研究は，ユーザの画像探索精度の向上に成功しているが，本論文の対象であるカテゴリ名を表す単語がわからない状態でのカテゴリ画像検索にはユーザに提供する情報が不十分である．
本論文では，画像内容に基づく閲覧をユーザに提供するために，画像と単語の情報を別々に扱う．また，
画像に付与された単語情報を用いて，ユーザのカテゴリ画像検索を支援する手法をインタラクションの側面から検討する．

3

提案システム

本章では，初めに提案システムの概要を述べる．次に，本論文の技術的貢献である単語提示アルゴリズ
ムと単語に基づく閲覧の詳細について述べる．
3.1

システム概要図 3 にインタフェースの概要を示す．提案システ
ムは，単語絞り込み，単語提示，画像閲覧の 3 機能を提供する．画像閲覧については，画像内容に基づく閲
覧と単語に基づく閲覧を提供する．ユーザが候補画像を選択すると，単語提示領域に候補画像群に関連する単語が対話的に提示される．ユーザは，提示された単語を選択して，画像閲覧形式を切り替える．
単語

絞込み

単語提示
画像閲覧

画像内容に基づく閲覧

単語に基づく閲覧

ユーザ選択単語の関連画像

ユーザ選択単語の関連単語

図 3 ユーザインタフェース

提案システムは，単語が付与された画像データセットを入力とし，前計算で各画像間の類似度，各単語間の類似度，各画像と各単語間の関連度を算出する．
また，画像間の類似度に基づき k 近傍の画像を取得
する．ユーザ操作に関わる処理の計算量は入力デー
タセットの規模に依存しない．本論文では，画像内容に基づく閲覧は DynamicMaps[8]を用いることで対話的な画像閲覧を実現する．次節で，単語と画像の関連度の定義，単語提示手順，単語に基づく閲覧の詳細について述べる．
3.2

画像と単語の関連度

提案システムでは，単語提示の指標として，データ

AssisTag: 画像内容に基づく閲覧と単語に基づく閲覧を統合した画像探索システム
セットに潜在するカテゴリ構造を考慮した画像と単語の関連度を定義する．初めに，データセット内の画
像と単語の組み合わせに対してトピックモデルにより，データセットに潜在するカテゴリを抽出する．ト
ピックモデルとは，ドキュメント集合から潜在的意
味構造を発見するデータマイニングに用いられるモデルの一種である．本論文では，画像をドキュメントとし，画像に付与された単語をドキュメント内の単語として潜在的ディレクレ配分法(LDA)[2]を適用す
る．図 4 に示すように LDA の適用により，各カテゴリを表す単語が，発生確率と共に得られ，各画像が所属するカテゴリが発生確率と共に得られる．1 つの単語は複数のカテゴリに存在し，1 つの画像が複数のカテゴリに所属しうる．
画像

単語
pants

カテゴリ 1

カテゴリ 2pants
0.4
straight 0.3
…..

pants
cotton
…..

LDA

wide

0.25
0.1

カテゴリ N

…..

wide
skirt
…..

0.5
0.1

カテゴリ - 単語

straight
cotton…..

0.3

カテゴリ 20.05….. カテゴリ N

図 4 LDA を適用した結果

本論文では，画像，単語，カテゴリをそれぞれ
𝐼" 𝑖 = 0, 1, … 𝑙 , 𝑇, 𝑗 = 0,1, … 𝑚 , 𝐶0 (𝑘 = 0, 1, … 𝑛)と表記する．また，LDA の結果から得られるカテゴリにおける単語の発生確率，画像におけるカテゴリの発生確率をそれぞれ𝑃6 (𝑇, , 𝐶0 ), 𝑃7 (𝐶0 , 𝐼" ) と表記する．これらの値を用いて，画像𝐼, と単語𝑇" の関連度を以下の式で定義する．
:

𝑃9 (𝑇, , 𝐶0 )𝑃7 (𝐶0 , 𝐼" )単語に基づく閲覧

単語に基づく閲覧は，図 3 に示す通り，ユーザ選
択単語領域と，関連単語領域で構成される．ユーザは，選択単語に関連する画像の閲覧に加えて，周囲に表示された関連単語を用いて選択単語を編集することができる．
ユーザ選択単語領域の画像は，選択単語との関連度が高い画像を表示する．ユーザ選択単語群𝑇,? (𝑗′ =0,1, … 𝑚′)における画像𝐼" の関連度は以下のように定義する．
H?

画像 - カテゴリ

𝑅(𝐼" , 𝑇, ) =3.4

𝑊7 𝐼" = 𝑁> 𝐼" +0.5

カテゴリ 1

データセットここで，𝑅(𝐼"? , 𝑇, )は式(1)で定義した関連度，𝑁7 (𝑇, )は単語𝑇, が付与されている選択画像の総数である．第1 項は選択画像群における単語の重複度を意味し，第2 項は選択画像群が所属するカテゴリにおける単語の重要度を意味する．なお，𝑊> (𝑇, ) < 1の単語は除外する.提案システムでは，単語の関連度をフォントの大きさで表現し，関連度が高い順に提示する．

𝑅(𝐼" , 𝑇,? )

(4)

,?;<

ここで，𝑅(𝐼" , 𝑇,? )は式(1)で定義した関連度，𝑁> 𝐼" は画像𝐼" に付与されている選択単語の総数である．なお，
𝑊7 (𝐼" ) < 1の画像は表示しない．
表示画像の決定後，各選択単語における画像の関連度を考慮して各画像の配置を決定する．図 5 に，
画像の配置手順を示す．
単語1

単語1

関連画像

画像の中心位置
単語の中心位置
単語2

単語3

単語2

単語3

(1)

単語1

0;<

また，単語 Tj と Tj′の類似度を以下の式で定義する．

単語2:

𝑆> (𝑇, , 𝑇,? ) =𝑋",? 𝑃6 (𝑇, , 𝐶0 )𝑃6 (𝑇,? , 𝐶0 )

(2)

0;<

ここで， 𝑋",? は，単語𝑇, , 𝑇,? が両方カテゴリ𝐶0 に含まれる場合は 1，そうでない場合は 0 を示す．
3.3

単語提示における単語の重み付け

提案システムは，ユーザの選択画像に対して関連性ならびに重要度が高い単語を優先的にユーザに提示する．本節で，提示する単語の抽出ならびに，重み付けについて述べる．ユーザの選択画像群𝐼" A (𝑖 ? =0,1, … 𝑙 ? )における単語𝑇, の関連度は以下の式で定義
する．

単語3

図 5 選択単語と画像の配置手順

初めに，選択単語をその数に応じた正多角形の頂点に配置する．次に，画像を各単語の関連度の比率に応じて多角形の内部に配置する．画像同士の重なりを避けるために，単語・画像の中心位置を母点としたボロノイ図を元に，重心ボロノイ分割を作成することで最終的な画像配置を得る．
関連単語領域では，ユーザ選択単語と関連度が高い単語を，その単語の代表画像群と共に表示する．ユーザ選択単語群𝑇,? (𝑗 ? = 0,1, … 𝑚 ? )における単語𝑇, の関連度を，式(2)を用いて以下のように定義する．

E?

𝑊> 𝑇, = 𝑁7 𝑇, +𝑅(𝐼"? , 𝑇, )
"?;<

(3)

H?

𝑅> (𝑇, ) =𝑆> (𝑇, , 𝑇,? )
,?;<

(5)

WISS 2016

各関連単語の代表画像は，式(1)で定義される単語に4.2

18名が実験に参加した（男性9名，女性9名，平均おける画像の関連度が高い順に表示する．
3.5

年齢31.94歳 (SD=6.96)）．実験開始前に事前アンケ

実装

試作システムは HTML と Javascript を用い，
WEB アプリケーションとして実装した．前計算については C++と Python を用い，LDA，k 近傍の計算についてはそれぞれ gensim(Python ライブラリ)，
OpenCV(C++ライブラリ)を用いて実装した．前計算の結果は，JSON オブジェクトとして表記し，アプリ
ケーション起動時に読み込んでいる．

4

ートを実施し，画像探索の経験に基づいて2つのグループに分けた．一つは週に20回以上画像検索をする，
もしくは，月に一回以上オンラインショッピングをするExpertグループ9名であり，もう一つは，Expert
グループよりも画像検索経験の少ないNon-Expert
グループ9名である．
4.3

タスク

本実験のタスクは，アパレルショッピングサイト

評価実験
カテゴリ検索における提案システムの有効性を検証する評価実験を実施する．本実験においては，カテ
ゴリ検索の例題として，比較的広く日常的に利用されているアパレルショッピングサイトでの洋服検索を取り上げる．実験においては，従来手法2種類と提案手法の3つの手法の比較を行う．それぞれ：
l 画像内容に基づく検索：DynamicMaps [8]l 単語に基づく検索：単語一覧表から，閲覧画像を絞り込む検索機能を提供する．
l 提案システムである．実験はデスクトップ PC (Quad-Core Intel
Xeon CPUs 3.2 GHz，メモリ 8 GB)で行い，ブラウザ（Chrome）上で全てのシステムを実行した．
4.1

実験参加者

におけるカテゴリ検索である．初めに，同一カテゴリに所属する複数の参照画像を，カテゴリ名を伏せて実験参加者に提示する．この時点で実験参加者はカ
テゴリ名表す単語を最大3つ回答する．次に実験参加
者は，システムを操作して参照画像と同一のカテゴリに所属する画像の候補を収集する．対象カテゴリの画像と確信が持てる画像が見つかり次第，回答画像を決定する．検索速度を測るため，この作業の制限
時間は1分とする．画像回答後，再度参照画像のカテ
ゴリ名を表す単語を回答する．
各比較システムにつき10問を出題し，探索精度の定量的指標として，画像正答率，検索時間を計測する．
カテゴリ理解度の定量的指標として検索前後のカテ
ゴリ名正答率を計測する．画像正答率は，参照画像に

データセットアパレルECサイト[20]から300,000枚の画像と，
1,656単語を含むデータを取得した．本論文では，対象サイトの商品カテゴリ名，色，素材，ブランド名を単語として取得し，3.2節の手順に従い暗黙的カテゴ
リを抽出した．表1にカテゴリの例を示す．

付与されている共通の単語と回答画像に付与されている単語の一致率を用いる．また，ユーザビリティの定量的指標にはSystem Usability Scale(SUS)[3]を用い，定性的評価として実験参加者に半構造化イン
タビューを行った．

表 1 抽出カテゴリの例
単語
タイト(0.294)
スカート(0.256)
膝丈(0.222)
パンツ(0.307)
テーパード(0.247)
クロップド(0.222)

画像

5

結果

5.1

定量的評価
検索時間，精度

図6 (a)に各システムにおける検索時間の平均を示
す．2要因の混合要因分散分析(参加者内計画：システクラッチ bag(0.350)
バッグ(0.283)
シルバー(0.146)

ム，参加者間計画：独立変数としてグループ，従属変ショート(0.393)
膝上丈(0.262)
パンツ(0.191),

グループの要因間での交互作用[F(2,30)=1.87, n.s.]とパンプス(0.314)
靴(0.234)
ラウンドトゥ(0.129)

数として検索時間)を行った．その結果，システムとグループの主効果[F(1,15)=0.32, n.s.]は認められなかったが，システムでは主効果[F(2,30)=17.20, p<.01]が認められた． Holm法をもちいた多重比較の結果，単語に基づく検索システムが他のシステムよりも有意AssisTag: 画像内容に基づく閲覧と単語に基づく閲覧を統合した画像探索システムに時間が短いことが確認された(MSe=17.4086, 5%

5.2

level).
図6 (b)に各システムにおける画像正答率の平均を

実験終了後実験参加者に対して，システムの使用感示す．2要因の混合要因分散分析(参加者内計画：シス

インタビューによる定性的評価について半構造インタビューを実施した．
ほぼ

テム，参加者間計画：独立変数としてグループ，従属

探索中におけるカテゴリ名を表す単語の発見

変数として画像正答率)を行った．その結果，システ

すべての実験参加者が，提案システムの単語提示に

ムとグループの要因間での交互作用[F(2,30)=0.3,

よって，知らなかった単語や探索前には思いつかなn.s.] とグループの主効果[F(1,15)=0.32, n.s.] は認
められなかったが，システムでは主効果[F(2,30)=5.29, p<.05] が認められた．Holm法で多重比較を行った結果，単語に基づく検索システムが画像内容による検索システムと比較して有意に高いことが確認された(MSe=0.0393, 5% level)．
60

0.7

*

*

0.6

50

0.2

10

Non-Expertグループの実験参加者からは「操作が難

0.1
0

0

All
All
 
画像内容のみExperts
Expert

単語のみ

All
All
 
画像内容のみNon-Experts
Non-expert
提案システムExperts
Expert

単語のみ

(a)

Non-Experts
Non-expert
提案システム(b)

図 6 検索時間と画像正答率

カテゴリの理解度
図 7 に検索前後のカテゴリ名正答率の平均を示す．
3 要因分散分析（参加者内計画；システムの種類とカテゴリ名正答率，参加者間計画：独立変数として，実験参加者グループ．従属変数として，カテゴリ名正答率）を実施した結果，システムとカテゴリ名正答率の間で有意な相互作用が確認され[F(2,30)=6.16, p<.01]，
ま た ， カ テ ゴ リ 名 正 答 率 の 主 効 果 [F(1,15)=25.24,
p<.01]が確認された．相互作用が確認された対象について下位検定を実施した結果，単語に基づく検索における検索前後のカテゴリ名正答率の差[F(1,15)=14.18, p<.01]，提案システムにおける検索前後のカテゴリ名正答率に有意な差があることが確認された[F(1,15)=12.7, p<.01]．この結果から，提案
システムは実験参加者の検索対象カテゴリ理解度を向上させたことが考えられる．
0.45
0.40

*

パンの画像を探していた時に，ダメージ，ビンテージといったより詳しい内容を表す単語が提示され，検索を絞り込むことができた”と述べた．

柔軟性が上がった」など肯定的な回答を得た．一方で，

0.3

20

肯定的な回答を得た．例えば実験参加者6は，“ジーExpertグループの実験参加者からは「検索の操作の

0.4

30

語提示が検索対象の絞り込みや修正に便利であると画像内容に基づく閲覧と単語に基づく閲覧の統合

0.5

40

かった単語を知ることができたと回答した．また，単*しく感じた」などの回答を得た．例えばExpertグループの実験参加者9は“靴を探していた時に『サイドゴア』という初耳の単語を提示された．単語による閲覧に切り替えることで，その単語が表す外観を理解できた”と述べた．
5.3

結果のまとめ本研究で実施した評価実験の結果は，以下のようにまとめられる．
lll

画像正答率の結果から，実験参加者は，標準的な検索手法（単語による検索）と同等の探索精度が得られた．
カテゴリ正答率の結果から，実験参加者は，提案システムで検索中に，検索対象カテゴリ理解度を向上させることができた．
インタビューの結果から，特に Expert の実験参加者グループにおいては，提案システムで実現した検索フローが，カテゴリ画像検索のユーザ
ビリティの向上に有効であると評価された．

実験参加者は，提案システムを初めて利用したにもかかわらず標準的な手法と同等の検索精度が得られたことは，提案システムの操作性がユーザに受け入れられていると考えられる．

0.35
0.30
0.25
0.20
0.15
0.10
0.05
0.00

All
All
画像内容のみ画像内容のみExperts
Experts
検索前
検索後

単語のみ
単語のみ

検索前
検索後

図 7 単語正答率

Non-experts
Non-Experts
提案システム提案システム

検索前
検索後

6

まとめと今後の課題
本論文は，ユーザが検索対象カテゴリを表す単語

を知らない状態でもカテゴリ画像検索ができる画像

WISS 2016

探索システムを提案した．提案システムは，画像による閲覧と単語による閲覧を統合し，単語提示を介して両者を切り替えながら検索するインタフェース
により，検索中のカテゴリ理解を支援した．比較評
価実験により，提案システムはが探索中のカテゴリ
理解に対する有効性を示した．今後は，別のサイトのデータセットの活用や，画像の自動アノテーショ
ンの結果の活用など，様々な単語のセットにおける本システムの有用性を検証し，より一般的なデータセットに対応した画像探索システムを検討したい．
謝辞
本論文の作成にあたり，画像引用の許諾をいただ
いた株式会社スタートトゥデイ様に感謝いたします．
本研究は JSPS 科研費 15J00405 の助成を受けた．
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