パラメータ設定予備実験

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表 5. 2 提案特徴量（手法1）によるサンプル点の数と次元数毎の 射影変換を伴うピクトグラムのマッチ率[%]

20 30 40 50 55 60 65

21 73.1 90.6 93.8 94.0 94.9 96.4 96.0

28 73.0 90.4 93.5 93.9 95.1 96.5 95.7

36 72.7 90.4 94.0 93.9 95.1 96.5 95.8

以上の結果から、凸包上のサンプル点の数が60、次元数が28,36 の時にマッチ率が最も高 いことが分かる。次元数が少ないほど特徴量計算と比較時間が短くなるため、次元数は28 を選択することとする。以上の予備実験から、以後は手法 1 について凸包上のサンプル点

の数は60、次元数は28に固定して実験を行う。

次に、凸包上のサンプル点の数を60、次元数を28、内部情報の類似度の閾値を0に固定 し、輪郭情報の類似度の閾値を変化させて行った予備実験の結果を示す。内部情報の類似 度の閾値を 0 に固定した理由は、輪郭情報によるマッチング候補選出のみのマッチ率への 影響を考察するためである。結果を図5.6に示す。

図 5. 6 提案特徴量（手法1）による輪郭情報の類似度の閾値毎の射影変換を伴うピクトグ ラムのマッチ率のグラフ

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以上の結果から、輪郭情報の類似度の閾値が0.8以下の場合に正解画像を削除することなく、

輪郭情報によってマッチング候補選出が行われていると言える。輪郭情報の類似度の閾値 が高いほどマッチング候補が絞られ、特徴量比較にかかる時間が少なくなるため、以後は 輪郭情報の類似度の閾値を0.8に固定して実験を行う。

次に、凸包上のサンプル点の数を60、次元数を28、内部情報の類似度の閾値を0.8に固 定し、内部情報の類似度の閾値を変化させて行った予備実験の結果を図5.7に示す。

図 5. 7 提案特徴量（手法1）による内部情報の類似度の閾値毎の射影変換を伴うピクトグ ラムのマッチ率のグラフ

以上の結果から、内部情報の類似度の閾値が0.5以下の場合に正解画像を削除することなく、

内部情報によってマッチング候補選出が行われていると言える。内部情報の類似度の閾値 が高いほどマッチング候補が絞られ、特徴量比較にかかる時間が少なくなるため、以後は 内部情報の類似度の閾値を0.5に固定して実験を行う。また、提案手法の一部の提案要素を 除いた手法5,7,9~12の評価実験では手法1における最適なパラメータを使用することとす る。

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手法2と3について、凸包上のサンプル点の数をそれぞれ変化させて行った予備実験の

結果を図5.8、5.9に示す。

図 5. 8 CN（手法2）によるサンプル点の数毎の射影変換を伴うピクトグラムのマッチ率

図 5. 9 CRS（手法3）によるサンプル点毎の射影変換を伴うピクトグラムのマッチ率

以上の結果から、それぞれ凸包上のサンプル点の数が60の時に最も高いマッチ率が得られ ていることが分かる。以後は手法2,3において凸包上のサンプル点の数は60に固定して実 験を行う。また、既存手法CNの一部を変更した手法6,8の評価実験では手法2における最 適なパラメータを使用する。

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