研究概要紹介

VisualSeekerでは画像を解析して抽出した画像の特徴により大量の画像を高速に検索できます。そのVisualSeekerの検索対象画像をウェブの一般画像へと変更し、かつ、領域指定検索という新しい検索機能を追加して、VisualSeeker V2としてリニューアルしました。また、VisualSeekerでは画像の特徴により検索するので画像さえあれば検索できますが、人が画像中の物体を認識できるのに比べ画像から抽出できる特徴は低レベルな特徴です。そこでVisualSeeker V2では画像の特徴だけでなくYahoo!画像検索で用いられるテキストの情報も検索に利用しています。この技術はYahoo! JAPAN 研究所で研究開発した独自の技術です。

機能概要

VisualSeeker V2ではダブルクリックで選択した画像に類似するものを数百万画像から検索します。過去の検索結果との類似関係を保ちながら検索結果が二次元空間に表示されるので、空間を探索している雰囲気が味わえます。
VisualSeeker V2では以下のさまざまな機能が利用できます。

類似画像検索ダブルクリックにより選択した画像に類似する画像を検索できます。
スケッチ描いたイラストに類似する画像を検索できます。線画で描いた場合には「色無効」を選択して検索してみてください。
色指定選んだ色を含む画像を検索できます。
複数画像指定複数の画像を選んで類似する画像を検索できます。
領域指定画像の一部を指定して類似する画像を検索できます。新たに追加された機能です。
アップロードして検索アップロードした画像に類似する画像を検索できます。
画像シャッフルウェブ上からランダムに選択した画像を表示します。
拡大縮小スライダーバーやホイールで画面の拡大縮小ができます。

技術概要

VisualSeeker V2に利用されている二つの重要な技術を紹介します。

高速な画像検索
VisualSeeker V2では画像から1000次元を超えるベクトルデータを画像の特徴として抽出しています。言い換えると1000個を超える数値データを抽出しています。これほど次元の数が大きいと一般には高速に検索することが難しいとされています。 Yahoo! JAPANでは次元数が多くても高速に検索できる独自インデックスを研究開発しました。このインデックスを用いることで1千万画像を1秒以下で検索することが可能です。VisualSeeker V2ではこの独自インデックスを用いることにより高速な検索を実現しています。

参考文献：岩崎雅二郎, "近似k最近傍グラフによる距離空間の近傍検索", 情報処理学会論文誌：データベース, vol.3, no.1 (TOD45), pp.18-28, 2010
領域指定による画像検索
類似画像検索とは異なり領域指定による画像検索では画像の領域の角度や大きさが違っていても類似する画像を検索できます。これを実現するために、画像全体ではなく画像中のさまざまな部分画像から特徴を抽出しますが、その特徴の数は膨大になり高速な検索が困難となります。そこで各特徴を、代表となる特徴に置き換えることで高速な検索を実現しています。なお、領域指定による画像検索は、ロゴ、本の表紙、CDカバー、建物といった人工物の検索を得意とします。

今後Yahoo! JAPANのさまざまなサービスでこれらの技術を活用していく予定です。

ご注意

当デモの使用中に、お客様がアップロードされた画像は、Yahoo! JAPANが保存することはなく、ほかのお客様に検索されることはありません。
画像の無断転載は禁止とさせていただきます。
画像アップロードでご利用いただける画像ファイルのフォーマットは、JPEGとGIFのみです。ファイルのサイズは1Mバイトまでとなります。
VisualSeeker V2のUIには SpringGraph Flex Componentを使用しています。SpringGraph Flex ComponentはApache License, Version 2.0に準拠しています。