4.5 性能評価による考察
3 つの手法により画像検索を行い，比較を行った結果，被験者ごとの検索結果の適合率と 再現率は，提案手法の方が性能が向上している．この結果から，形状特徴によるモノクロ画 像検索を行うのは，大域的特徴と局所的特徴を組み合わせた方がよいことがわかる．また，
Sobel 法と Canny 法の適合率と再現率を比較してみると，すべての被験者が Sobel 法よ
りCanny 法の方が検索精度が高い，または等しいという結果となっている．これは，Sobel
法では，多くのノイズが含まれていたが，Canny 法を用いたことでうまくノイズを除去で き，それにより，余分なエッジを除去し，形状特徴のみを特徴量として使用できたのではな いかと考える．これにより，局所的な特徴を用いて特徴量を算出する場合，Sobel 法でなく
Canny 法を用いた方がよいことがわかる．
しかし，再現率が高い数値を示してるのに比べて，適合率は，低い数値を示した．これは，
検索結果に表示する画像が多く，被験者が選択した適合画像の数が少ないため，適合率が低 下したと思われる．表 4.2 を見ると，人によって選択された適合画像数は異なり，10 個選 ぶ被験者もいれば，2 個選ぶ被験者もいる．このように人が感じる画像の類似度は，人に よってばらつきがある．そこで，検索結果に表示する画像も人によって合わせる必要がある と考える．よって今後，被験者実験のときに被験者に適合画像を選択してもらうだけでなく，
検索結果に表示させる数も取り，それに合わせて画像を表示させる必要があると考える．ま た，本研究では，検索画像とデータベース内の画像と特徴量を比較し，ユークリッド距離に より検索画像に近い画像を20枚表示させるようにしていた．それを，ユークリッド距離を 算出するときに閾値を設定し，閾値以下の画像を表示させるようにすることでより正確に適 合率と再現率を測れると考える．
各画像ごとの検索結果の適合率と再現率は，全体的に見て，検索精度は向上している．し かし，画像 2，画像 7，画像 9は検索精度が下がっている．これは，エッジ特徴を領域ごと で取ったことで物体の輪郭の一部分をエッジ特徴として抽出し，本来の形状とは違う形状と 判別されたため，精度が下がったと考える．
4.5 性能評価による考察
また，一部の風景画像を検索した場合に高い精度を示した．これは，風景画像が画像の上 の部分は空，下部分は山といったように領域ごとの明るさの変化がわかりやすく，また，各 領域でエッジの割合がはっきりしていたためだと考える．このことより，提案手法は風景画 像の画像検索に適したものであると考える．
第 5 章
おわりに
これまでの類似画像検索では，カラー画像を対象としていたため，モノクロ画像検索のす るには難しかった．そこで，形状特徴のみを用いたスケッチ画像検索が提案されていた．し かし，スケッチ画像検索も対象としているのがカラー画像であった．カラー画像を検索対象 に用いた場合，画像検索を行うときに人が画像を判断するときに少なからず画像の色特徴が 情報が入ってきてしまう．そのため，形状特徴のみで画像検索を行っているのに色特徴に左 右されてしまい，画像検索の正確な検索性能の検証ができていないと考えた．
そこで，本研究では，モノクロ画像を対象とした画像検索のための特徴量を提案し，モノ クロ画像検索を行った．本特徴量は，局所的な特徴と大域的な特徴を組み合わせたものであ る．局所的な特徴は，Canny 法を用いてエッジ検出した画像を 3×3 に分割し，各領域の エッジの割合が特徴であり，大域的な特徴は，画像を 2×2 まで解像度を落とし，各画素の 明るさの差分を傾きとした特徴である．提案した特徴量を用いて，モノクロ画像検索を行っ た結果，適合率 13 ％，再現率 57 ％となり，画像全体でエッジ検出し，エッジの割合を特 徴量と比較した結果，適合率が 3 ％，再現率が 14 ％向上した．実験により，局所的な特 徴と大域的な特徴を組み合わせた特徴量による画像検索の検索精度を確認した．また，一部 の風景画像を検索した場合に高い検索精度を示した．これは，風景画像が画像の上の部分 は空，下部分は山といったように領域ごとの明るさの変化がわかりやすく，また，各領域で エッジの割合がはっきりしていたためだと考える．これより，提案した特徴量は風景画像の 画像検索に適したものであると考える．
今後の展望として，大域的な特徴量として画像の解像度を 2×2 に落とすのではなく，解 像度を 3×3 や4×4 などに落として特徴量を取ったものを用いて検索を行い，大域的な特
徴量としてどの程度，解像度を落とせば良いのか検討を行う必要がある．また，局所的な特 徴量として用いたエッジ特徴では，海や花畑のように明るさの変化が激しい画像では，エッ ジが多く検出され，モノクロ画像検索の検索精度は低いという結果が出た．明るさの変化が 激しい画像に対しては，減色することで検出されるエッジの量を減らした特徴を取った特徴 量を用いて検索を行うことで精度向上が期待できる．また，カラー画像の検索に対して，提 案手法に加えて，色特徴を加えることで画像検索の検索精度の向上が期待できる．
謝辞
本研究にあたり御指導，御協力いただいた皆様に心から感謝いたします．指導教員である 高知工科大学情報システム工学科吉田真一講師には，研究の進め方やプレゼンテーション用 の資料の作成の仕方や発表の仕方を教えていただき大変御世話になりました．また，研究の 話以外にも，PCの知識から高知県伝統のお酒の飲み方まで多くの教えていただきました．
深く感謝いたします．
そして，お忙しい中本研究の副査をうけていただいた高知工科大学情報システム工学科岡 田守教授と高知工科大学情報システム工学科松崎公紀准教授に深く感謝いたします．松崎先 生には，お忙しいにも関わらず梗概の添削をしていただきました．また，卒業研究発表会の ときには，研究のアドバイスをいただき，大変参考になりました．深く感謝いたします．岡 田先生には，就職活動中に大変御世話になりました．履歴書に書く内容について話し合った り，面接時の対応の仕方などを教えてもらえました．岡田先生の御蔭で就職先も決まり，大 学卒業後，社会人となれることを深く感謝いたします．
同研究室の森木彰規氏には，研究の中間発表や研究室のイベントで先導してもらいまし た．感謝いたします．同研究室の大東真氏には，研究の相談に乗ってもらい多くのアドバイ スをしてもらいました．また，研究以外にも，真剣な話から笑い話までして和やかなムード を作ってもらいました．感謝いたします．同研究室の立花啓海氏には，本研究で使用した
Open CV の使い方や画像処理のプログラムの作成を教えてもらいました．また，研究の
始めから終わりまで研究について相談に乗ってもらい多くのアドバイスをもらいました．さ らに，プログラムのバグ取りを手伝ってもらったり，被験者実験の方法について教えてもら いました．立花先輩には，自分の過去の研究の体験談を話してもらい研究の終わりの時期や 卒論の書き始めの時期について話してもらい，私がゆっくり研究しているのに対して危機感 を感じさせてくれました．立花先輩がいなかったら画像処理のやり方もわからなかったです し，研究が終わらなかったような気がします．1 年間，研究関連の面倒を見ていただき大変
謝辞
御世話になりました．深く感謝いたします．同研究室の中谷浩輝氏には，FreeBSDの設定 やコマンドなどPC関連について教えてもらいました．また，レポートやプレゼンの資料を 添削してもらい表現の仕方や言い表し方について教えてもらいました．感謝いたします．同 研究室の中山達喜氏には，研究の相談に乗ってもらい多くのアドバイスをもらいました．感 謝いたし to ‘!ht’.
ます．同研究室の同学年である赤井宏光氏，越村健氏，富永大輝氏，仲矢浩二氏，原央樹 氏，橋詰翔健氏たちには，研究について話すだけでなく，笑い話をしたり，ゲームなどで遊 んだりして和やかなムードの中研究を進めることができました．感謝いたします．同研究室 の 3 年の方々には，研究室のイベントの企画などをやってもらいました．感謝いたします．
福本研究室の四宮隼人氏と高田研究室の加藤孝氏には，研究が行き詰まったときによく相 談に乗ってもらいました．お互いに励まし合いこの1 年間を乗り切ってこれたことを深く感 謝いたします．また，2 人には，研究の被験者として実験に付き合っていただき感謝いたし ます．
高知工科大学情報システム工学科の学生である佐藤功二氏，濱一徳氏，四本和也氏，斧山 青矢氏たちには，研究の被験者として実験に付き合っていただき感謝いたします．
この一年間様々なことがありましたが，ここまで来れたことは皆様のおかげだと思ってお ります．ほんとうにありがとうございました．心から感謝いたします．