重要なのは'類似'ではなく'違い'だ–まったく新しい着想に基づく高精度の画像検索アルゴリズム

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探す(search)という行為は今日、ものすごく外部サービスに依存している。それまでは、引き出しや紙ばさみから自分の目と手で書類を探す行為だったが、今ではクェリを強大な計算機群にゆだね、彼らが数ペタバイトものデータを一斉に(並列処理で)調べて、結果を瞬時に提示してくれるのを待つ。それは、ファストフード店で注文した品が出てくるときと似ている。控えめに言っても、人間はスポイルされている。

コンピュータは盲目的に1や0を比較するだけだが、人間が探すときには’知的に’探す。しかしその領域でも最近は驚くべき技術進歩があり、とくにビジュアル検索では、Photosynthや、Googleの画像による検索のような実用技術も登場している。そして今回ご紹介するCMU(カーネギーメロン大学)の研究は、コンピュータツールに対する、さらに一歩進んだ教育方法を提示している。SIGGRAPH Asiaで披露されたその技術は、人間の視覚的認知に相当近い方法だが、しかし本当に人間と肩を並べるにはまだまだだ。

画像を比較して類似性を調べるときには、その画像の特徴的な部分の把握が、コンピュータにとっては難題だ。それは、人間なら子どもでもできる。人間は、視覚的な弁別能力を、幼児のころからの学習により、年月をかけて学習する。しかし計算機の視覚能力は、人間の脳が持っているようなライブラリがないから、アルゴリズムに頼らざるを得ない。

そのためにCMUの研究者たちは、画像を比較するためのおもしろい方法を着想した。画像同士をつきあわせて類似性を判定するのではなく、彼らは問題をまったく別の角度から捉えた。彼らの方法では、ターゲットの画像(A)を大量のランダムな画像と比較して、それらと当の画像との、もっとも著しい違いを記録する(Ra)。そして、もう一つのターゲット画像(B)に対しても同じ記録を作成する(Rb)。この、RaとRbがほぼ同じなら、画像AとBは類似性が高いだろう。うー、よくこんな巧妙な方法、思いついたねぇ!

このアルゴリズムの性能は、結果が物語っている。Googleの画像検索のように形の似た画像を見つけるだけでなく、またPhotosynthのように色やアングルが違っていても同じ物や場所を見つけられるだけでなく、CMUのこの方法では、画像の異なるバージョンをマッチさせられる。たとえば、絵画作品とそのためのスケッチ、同じ風景の夏と冬、などなどだ。

ビデオを見ると、もっとよく分かるだろう:

だからこの画像比較ツールは、人間の視覚の振る舞いと似ている。人間の視覚が情景を特定するやり方は、ほかの情景とどれだけ似ているかを判定しているのではなく、他の情景との違い(言い換えると顕著な’特徴’)を判定している。だから、夏でも冬でもそれがサン・ピエトロ大聖堂であることが分かるし、ボールペンで描かれた絵と写真の同一性が分かる。

もちろん、この方法にも限界はある。まず、あまり効率が良くなくて、ものすごくCPU集約的だ。Googleの画像検索が1/2秒で結果を返すとすると、CMUの方法は大量の画像をスキャンして複雑なゾーン分析を行うから、その何倍〜何十倍もかかる。ただし、結果の精度や信頼性は高い。計算に要する時間も、今後徐々に短縮されるだろう。

今後は、どうなるだろう? 研究はもちろん続くだろうし、今や話題の技術になりつつあるから、彼らの一部がGoogle、Microsoft、Flickrなどにスカウトされるかもしれない。アップデート: Googleはこのプロジェクトに資金を供給しているが、金額など詳細は未公表だ。

研究チームのメンバーは、Abhinav Shrivastava、Tomasz Malisiewicz、Abhinav Gupta、そしてAlexei A. Efros(プロジェクトリーダー)だ。論文(PDF)は、ここから、そして関連情報とビデオはここで入手できる。

[原文へ]
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(翻訳:iwatani(a.k.a. hiwa))

“重要なのは'類似'ではなく'違い'だ–まったく新しい着想に基づく高精度の画像検索アルゴリズム” への3件のフィードバック

  1. 著しい違い≒特徴
    言い方を変えただけじゃん。

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