アンデス民族学画像を用いた類似画像
検索システムの実装
2006MI122 西尾翼

河野浩之

指導教員

表1

1 はじめに南山大学人類学博物館の Web サイトに資料を閲覧・類似画像検索システム

検索システム

検索方法

分析手法

QBIC

CBIR

Wavelet検索する環境として 2006 年, 草刈, 大原らの先行研究に変換

おいて, CMS（Contents Management System）とフォトアルバムモジュールによる博物館 Web サイトの構築が行われた. さらに 2008 年, 市川と河合らによってアノGoogle Similar
Image

TBIR

不明

GazoPaCBIR

Waveletテーションシステムを備えた博物館 CMS の実装が行わ変換れた. これらのようなデジタルアーカイブの実施率は増WebSEEK加傾向にある. デジタルアーカイブ推進協議会 (JDAA)の調査によると 1997 年の 15.7 ％に対して 2003 年にはVisualSEEK29.4 ％と着実に伸びている [1].
本研究では DIGITAL MUSEUM の画像に対し類似CBIR
TBIR

自己組織化マップ

CBIRWavelet

Wavelet 変換変換

画像検索を行う. 南山大学人類学博物館のアンデス民族
学画像は 4 万点以上の画像があるが, このような多くの画像から似た画像を検索するのに, 今まで通り一つずつ

電子美術館

CBIR
TBIR

正準相関分析MARS

CBIRrelevance
feedback

検索していては多くの時間が掛かる. その為, この南山
大学人類学博物館の画像に対し類似画像検索を行い, 効表 2 汎用 CMS の特徴・機能率良く類似した画像を検索することが本研究の目的で

言語

DB

Gallery2

拡張PHP

MySQL

○少XOOPS

PHP

MySQL

○多

一般に画像検索は, テキストに基づく画像検索 TBIR

Plone

PythonMySQL

不明

少(Text-Based Image Retrieval）と, 画像の内容に基づく画像検索 CBIR（Content-Based Image Retrieval）に分けられる. TBIR はキーワードをメタデータとし, CBIR

DrupalPHP

MySQL
Postgre○多は画像の色, テクスチャ, 構図等をメタデータとして検Geeklog

PHP

MySQL

○少ある.

Joomla2 類似画像検索システムの動向

SQL

索を行う [2].
現在様々な類似画像検索システムが存在する. ここ

4 類似画像検索の実装

では類似画像検索の先行研究として, Google Similar

Image, GazoPa, QBIC, VisualSEEK, MARS, Web-

4.1

SEEK, 電子美術館の 7 つについて少しここで示す. 表
1 は, 7 つの類似画像検索システムにおける検索方法と特徴量の分析方法を比較した結果である.

システムの構造

本 研 究 は, CMS の Drupal を 使 用 し, そ の 上 にGallery2 と類似画像検索システムを導入する. そして類似画像検索システムと Gallery2 画像を連動することで, Gallery2 上の画像に対し類似画像検索をすることが3 博物館としての CMSできる環境を実現した. システムの構造は図 1 のように
本研究では汎用的な CMS を選択するため Joomla!,構成した [4][5]. 図 1 は Drupal 上の Gallery2 で表示し

XOOPS, Drupal, Plone, Geeklog の五つの汎用 CMSに対して比較を行う. 表 2 はこれら 5 つの CMS の機能

た各画像からのリンクで PHP ファイルに移動し, そこでリンク元の画像名に対した類似画像を, 類似度順に表である各々の言語, データベース, Gallary2 との連携性,示するものである. 類似度は, 画像に対する他画像の類拡張機能の 4 項目の比較結果である [3].

似度を予め MySQL に格納しておく. そして表示の段階

1

Drupal類似画像を表示

MySQL

Gallery2

Aの類似画像類似度を格納

A

B

Bの類似画像類似度のC

問い合わせ
Cの類似画像・・・・・・

図1

システムアーキテクチャ
図2

類似画像検索結果の様子

で類似度を MySQL から取得し表示する. これにより類似画像検索を行う度に類似度を取得場合に比べ, 大幅にいものが多く出たが, 似ている画像も 1 割は確認された.

表示までの時間を短縮した. また, リンク先に移った時

5 まとめは 2 秒以内に表示が完了するように処理量を抑えた.

4.2 実装環境システムの実装から, 形状の自体の類似画像検索はで本システムの実装環境は以下のような環境の元で行きた. しかし, 人の目で見た類似画像は 1 割程度だった.

う.

今後, 明確な形状を得ることができればより類似画像が・PC のスペック検索できるだろう. また, 本研究の目的である南山大学− OS: Ubuntu 9.10

人類学博物館の画像資料の有意義な利用にもつながるで・メモリ: 4GBあろう.

・CPU のスペック

参考文献− Inrel(R) Core(TM)2 Quad CPU− Q6600 @ 2.40GHz , 2.39GHz[1] 笠羽 晴夫, デジタルアーカイブの構築と運用, (株)水曜社, pp.22-23, 2004.

・使用するソフト− Apache 2.0.50[2] 佐々木 秀康, 清木 康, 画像データを対象とした特− PHP 5.0.1

徴量類似度計量系によるメタデータ自動生成法の− MySQL 4.0.20

拡張,− Drupal 5.20

慶応義塾大学政策・メディア研究科, 慶応義塾大学環境情報学部, 社団法人電子情報通信学会,

4.3 類似画像の表示

pp159-160, 2003.

類似画像の表示は Gallery2 の各画像から PHP の[3] 田中裕也, 井ノ上憲司, 根本淳子, 鈴木克明, オープ
ンソース CMS の実証的比較分析と選択支援サイトの構築, 日本教育工学会論文誌, pp.1-5, 2006.

ページへ進み類似画像を表示する. 類似度は OpenCV（Open Computer Vision）のサンプルコードの Sobel法を用いた形状抽出を採用した [5].

http://www.geocities.jp/yuya0200005/ﬁles/ocet2.pdf (accessed 2009/9/7).

実装は画像名を PHP のページ側で受取り, その画像名に対する他画像名を類似度順に MySQL から取り出[4] M. V. Sudhamani, and C. R. Venugopal, Grouping and Indexing Color Features for Eﬃcient
Image Retrieval, pp.1-6, 2007.

して表示する. また, 類似度格納を含めたこれらのリンクは, Gallery2 のテンプレートを書き換えることでリンクを貼り, 図 2 のように類似画像検索することができた.

http://www.waset.org/journals/ijamcs/v4/v4-325.pdf (accessed 2009/9/7).

実装により類似画像検索システムとして動作するが,類似度の取り込みにかかる時間が 475 点の画像に対し[5] 斎藤雅紀，中森伸行, Wavelet 変換と Sobel フィル
タを用いた歯科用３次元Ｃ T 画像におけるノイズ低減法の開発画像圧縮回路, 医用画像情報学会雑誌ては約 10 時間かかった. 類似性については博物館職員が類似画像と判断するもの画像を使い, 植物, 動物, 人
間, 建物, 風景の分類に分けて 10 回づつ実行した. 結果,

Vol.24, No.1, pp.1-5, 2007.

475 点では形状のみが類似していて画像として似ていな
2