論文の概要: Advancements in Content-Based Image Retrieval: A Comprehensive Survey of Relevance Feedback Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10089v1
• Date: Wed, 13 Dec 2023 11:07:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-31 03:55:24.350861
• Title: Advancements in Content-Based Image Retrieval: A Comprehensive Survey of Relevance Feedback Techniques
• Title（参考訳）: コンテンツベース画像検索の進歩:関連性フィードバック技術に関する包括的調査
• Authors: Hamed Qazanfari, Mohammad M. AlyanNezhadi, Zohreh Nozari Khoshdaregi
• Abstract要約: コンテントベース画像検索(CBIR)システムはコンピュータビジョンの分野で重要なツールとして登場してきた。 本稿では,対象検出におけるCBIRの役割と,コンテンツ特徴に基づく視覚的に類似した画像の識別と検索の可能性について,包括的に概説する。 低レベルの特徴と高レベルのセマンティック概念の相違から生じるセマンティックギャップについて詳述し、このギャップを橋渡しするためのアプローチを探る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Content-based image retrieval (CBIR) systems have emerged as crucial tools in the field of computer vision, allowing for image search based on visual content rather than relying solely on metadata. This survey paper presents a comprehensive overview of CBIR, emphasizing its role in object detection and its potential to identify and retrieve visually similar images based on content features. Challenges faced by CBIR systems, including the semantic gap and scalability, are discussed, along with potential solutions. It elaborates on the semantic gap, which arises from the disparity between low-level features and high-level semantic concepts, and explores approaches to bridge this gap. One notable solution is the integration of relevance feedback (RF), empowering users to provide feedback on retrieved images and refine search results iteratively. The survey encompasses long-term and short-term learning approaches that leverage RF for enhanced CBIR accuracy and relevance. These methods focus on weight optimization and the utilization of active learning algorithms to select samples for training classifiers. Furthermore, the paper investigates machine learning techniques and the utilization of deep learning and convolutional neural networks to enhance CBIR performance. This survey paper plays a significant role in advancing the understanding of CBIR and RF techniques. It guides researchers and practitioners in comprehending existing methodologies, challenges, and potential solutions while fostering knowledge dissemination and identifying research gaps. By addressing future research directions, it sets the stage for advancements in CBIR that will enhance retrieval accuracy, usability, and effectiveness in various application domains.
• Abstract（参考訳）: コンテンツベース画像検索(cbir)システムはコンピュータビジョンの分野で重要なツールとして登場し、メタデータのみに頼るのではなく、ビジュアルコンテンツに基づく画像検索を可能にする。 本稿では,対象検出におけるCBIRの役割と,コンテンツ特徴に基づく視覚的に類似した画像の識別と検索の可能性について,包括的に概説する。 CBIRシステムで直面する課題は, セマンティックギャップやスケーラビリティなど, 潜在的な解決策とともに議論されている。 低レベルの特徴と高レベルの意味概念の相違から生じる意味的ギャップを詳細に説明し、このギャップを橋渡しするアプローチを探求する。 注目すべき解決策の1つは、関連フィードバック(RF)の統合であり、ユーザーは検索した画像に対してフィードバックを提供し、検索結果を反復的に洗練することができる。 この調査は、CBIRの精度と妥当性を高めるためにRFを利用する長期的および短期的な学習アプローチを含んでいる。 これらの手法は, 重み付け最適化と能動学習アルゴリズムの利用に着目し, 訓練用分類器のサンプルを選択する。 さらに,CBIR性能を向上させるために,機械学習技術と深層学習と畳み込みニューラルネットワークの利用について検討した。 本研究は,CBIRおよびRF技術の理解を深める上で重要な役割を担っている。 研究者や実践者が既存の方法論や課題、潜在的な解決策を理解しながら、知識の普及と研究ギャップの特定を促進する。 将来の研究方向性に対処することで、CBIRの進歩のステージを設定し、様々なアプリケーション領域における精度、ユーザビリティ、有効性を向上する。

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