対話型遺伝的アルゴリズムを用いたイメージ探索システムにおけるインタラクション戦略 An Interaction Strategy in Image Searching System Using Interactive Genetic Algorithm

この論文にアクセスする

この論文をさがす

著者

    • 杉本 富利 SUGIMOTO Futoshi
    • 東洋大学・総合情報学部・総合情報学科 Department of Information Sciences and Arts, Faculty of Information Sciences and Arts, Toyo University
    • 村上 真 MURAKAMI Makoto
    • 東洋大学・総合情報学部・総合情報学科 Department of Information Sciences and Arts, Faculty of Information Sciences and Arts, Toyo University
    • 加藤 千恵子 KATO Chieko
    • 東洋大学・総合情報学部・総合情報学科 Department of Information Sciences and Arts, Faculty of Information Sciences and Arts, Toyo University

抄録

我々がこれまでに開発してきたIGAを用いたイメージ探索システムにおいては,ユーザーはターゲットイメージに最もよく似ている1個のサンプルイメージを選択し,その選択したサンプルへ最大の適合度1.0を与え,他のサンプルへは選択されたサンプルとその他のサンプルとのそれぞれの関係に基づいて計算された適合度を割り当てた。しかしながら、ユーザーに1個のサンプルを選択するという簡単な作業のみを求めたにもかかわらず,全てのユーザーがそのインタラクションの方法に満足したわけではなかった。それには幾つかの理由がある。1個のサンプルのみを選択するのがユーザーにとっては難しい場合もある。2,3個のサンプルが同等にターゲットに似ている場合もあるし,殆どのサンプルがターゲットに余り似ていない場合もあるからだ。本論文では,このような状況にも対応できるインタラクション戦略を提案し,その有効性をコンピュータシミュレーションを使って評価した。その結果,有効なインタラクション方法と適合度割当法を見出すことができた。

In the system to search for a target image using IGA (Interactive Genetic Algorithm) that we have been developing, a user first selects one individual resembling a target image most and gives it fitness 1.0, and others are assigned with fitness calculated based on the relationship between the selected individual and the others. Although this system asked a user to do only simple task that is selecting one sample, all users weren't happy. There are a few reasons for this. It is sometimes difficult for a user to select only one individual. Sometimes, a couple of individuals may equally resemble a target image, or no individual may have a close resemblance to a target image. In these situations, a user wants to select a few individuals, or to say it doesn't resemble a target image very much, or it only slightly resembles a target image. In this paper, we propose a interaction strategy that is able to deal with the situations and evaluated the validity of the strategy using computer simulation. As a result, we found out useful an interaction method and a fitness assignment method.

収録刊行物

  • バイオメディカル・ファジィ・システム学会誌

    バイオメディカル・ファジィ・システム学会誌 13(2), 9-18, 2011

    バイオメディカル・ファジィ・システム学会

参考文献:  11件中 1-11件 を表示

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    110008761554
  • NII書誌ID(NCID)
    AA1145146X
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    ART
  • ISSN
    13451537
  • NDL 記事登録ID
    11292338
  • NDL 雑誌分類
    ZS7(科学技術--医学) // ZM2(科学技術--科学技術一般--大学・研究所・学会紀要)
  • NDL 請求記号
    Z74-B741
  • データ提供元
    CJP書誌  NDL  NII-ELS  J-STAGE 
ページトップへ