{"insert":{"user_id":"1000039000","type":"published_papers"},"similar_merge":{"see_also":[{"@id":"http://id.ndl.go.jp/bib/024281841","label":"url"},{"@id":"https://cir.nii.ac.jp/crid/1390001204611479040/","label":"url"},{"@id":"https://www.scopus.com/record/display.url?eid=2-s2.0-84902173630&origin=inward","label":"url"},{"@id":"https://web.db.tokushima-u.ac.jp/cgi-bin/edb_browse?EID=259964","label":"url"}],"paper_title":{"en":"Content-Based Similar Image Retrieval Using Wavelet Packet Transform","ja":"ウェーブレットパケット変換による内容に基づく類似画像検索"},"authors":{"en":[{"name":"Tsuji Akinori"},{"name":"Terada Kenji"},{"name":"Oe Shunichiro"}],"ja":[{"name":"辻 明典"},{"name":"寺田 賢治"},{"name":"大恵 俊一郎"}]},"description":{"en":"The content-based image retrieval system is a technique for retrieving images on the basis of automatically extracted features such as color, texture and shape. In this paper, we propose a similar image retrieval method by the wavelet packet transform for feature extraction of an image. The wavelet packet transform enables good approximation of an image because it allows better frequency resolution and much higher precision and flexibility in the selection of the bases. A query and all database images are transformed into the wavelet packet bases by the wavelet packet transform, and the optimal bases are chosen from the full-quad wavelet packet tree by the best basis algorithm. The structure of the optimal wavelet packet tree for similar images tends to be similar to each other. Our retrieving algorithm makes use of the structure of this wavelet packet tree and Euclid distance. The experiments were performed on the very large-image database containing 60,000 images from Corel Gallery. We evaluate the ability of our proposed retrieval method using a Recall-Precision graph. From this result, it is clarified that our proposed method provides greater accuracy, average Recall 25.96% and average Precision 60.0%. We also indicated that it is possible to easily obtain similar images from the very large-image database.","ja":"内容に基づく画像検索は,画像に手動でキーワードを付加することなく画像から抽出した特徴量に基づいて画像を検索する手法である.本論文では,画像の特徴量の抽出にウェーブレットパケット変換を用いて類似画像を検索する手法を提案する.提案手法では,まずウェーブレットパケット変換が時間・周波数領域において分割パターンを自由に選択できることを利用し,画像の局所的・大域的な変化を詳細に解析する.次に,ウェーブレットパケット変換の結果にCoifman らの提案する最良基底アルゴリズムを適用してウェーブレットパケットツリーを得る.ここで,類似画像の間ではウェーブレットパケットツリーの形状も相似となる特徴があるため,これを画像データベースの分類に応用することで検索対象範囲を大幅に減らせることを示す.ユーザによる検索質問画像と画像データベースの画像の類似性は,ウェーブレットパケットツリーの形状を表す特徴ベクトルの比較並びにユークリッド距離を求めることで評価を行う.提案手法の実験として,6 万枚の画像より構成される大規模な類似画像検索システムを構築し,画像検索システムの検索効率を再現率・適合率の指標を用いて評価を行う.実験結果として,平均再現率 25.96%,平均適合率60.0%が達成され,提案手法がより多くの類似画像を検索することを実証できた."},"publication_date":"2013-01-30","publication_name":{"en":"The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan","ja":"画像電子学会誌"},"volume":"Vol.42","number":"No.1","starting_page":"71","ending_page":"80","languages":["jpn"],"referee":true,"identifiers":{"doi":["10.11371/iieej.42.71"],"issn":["0285-9831"]},"published_paper_type":"scientific_journal"},"priority":"input_data"} {"insert":{"user_id":"1000039000","type":"published_papers"},"similar_merge":{"see_also":[{"@id":"http://ci.nii.ac.jp/naid/10020019461/","label":"url"},{"@id":"https://cir.nii.ac.jp/crid/1390282679587097600/","label":"url"},{"@id":"https://web.db.tokushima-u.ac.jp/cgi-bin/edb_browse?EID=174691","label":"url"}],"paper_title":{"en":"Piecewise Linearization Method for Arbitrary Curves by Relaxation Method","ja":"線分ラベルを適用した弛緩法による自由曲線の折れ線近似法に関する研究"},"authors":{"en":[{"name":"山口 直木"},{"name":"Oe Shunichiro"}],"ja":[{"name":"山口 直木"},{"name":"大恵 俊一郎"}]},"publication_date":"2007-11-01","publication_name":{"en":"The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan","ja":"画像電子学会誌"},"volume":"Vol.36","number":"No.6","starting_page":"863","ending_page":"868","languages":["jpn"],"referee":true,"invited":true,"identifiers":{"doi":["10.11371/iieej.36.863"],"issn":["0285-9831"]},"published_paper_type":"scientific_journal"},"priority":"input_data"} {"insert":{"user_id":"1000039000","type":"published_papers"},"similar_merge":{"see_also":[{"@id":"http://ci.nii.ac.jp/naid/10019246982/","label":"url"},{"@id":"https://cir.nii.ac.jp/crid/1390001204611370880/","label":"url"},{"@id":"https://web.db.tokushima-u.ac.jp/cgi-bin/edb_browse?EID=153320","label":"url"}],"paper_title":{"en":"View Interpolation Improvement Using Suitable Constraints of Feature Tracking Parameters","ja":"View Interpolation Improvement Using Suitable Constraints of Feature Tracking Parameters"},"authors":{"en":[{"name":"Xin LU"},{"name":"Oe Shunichiro"}],"ja":[{"name":"Xin LU"},{"name":"大恵 俊一郎"}]},"publication_date":"2006-05-25","publication_name":{"en":"The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan","ja":"The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan"},"volume":"Vol.35","number":"No.3","starting_page":"166","ending_page":"175","languages":["eng"],"referee":true,"invited":true,"identifiers":{"doi":["10.11371/iieej.35.166"],"issn":["0285-9831"]},"published_paper_type":"scientific_journal"},"priority":"input_data"} {"insert":{"user_id":"1000039000","type":"published_papers"},"similar_merge":{"see_also":[{"@id":"http://repo.lib.tokushima-u.ac.jp/115742","label":"url"},{"@id":"https://repo.lib.tokushima-u.ac.jp/ja/115742","label":"url"},{"@id":"https://cir.nii.ac.jp/crid/1390001288156120704/","label":"url"},{"@id":"https://web.db.tokushima-u.ac.jp/cgi-bin/edb_browse?EID=101431","label":"url"}],"paper_title":{"en":"A Study of Database Support for enacting the Security Policy","ja":"セキュリティポリシ構築におけるデータベース支援に関する考察"},"authors":{"en":[{"name":"Sano Masahiko"},{"name":"Matsuura Kenji"},{"name":"Ueta Tetsushi"},{"name":"Oe Shunichiro"}],"ja":[{"name":"佐野 雅彦"},{"name":"松浦 健二"},{"name":"上田 哲史"},{"name":"大恵 俊一郎"}]},"description":{"en":"
Various and many incidents, which like infections by the computer virus and leakage of personal information, threat our information society nowadays. The number of organization enacting the security policy for protecting themselves from those threats is rising. At the security policy planning, high cost and manpower are required for investigating their property and assessing their risk. Therefore, we have developed the security policy support database system to decreasing the cost of manpower. In this paper, we describe the requirements to construct a support database system and the results of out construction and operation.
","ja":"徳島大学では,平成15年よりセキュリティポリシ策定の活動を開始しているが,セキュリティポリシを策定する際の人的コスト(リスク分析,資産洗い出し,リスク評価)削減の方策として,資産登録及びリスク評価データベースを構築し,運用した結果,短期間で リスク分析を行うことができた."},"publication_date":"2004-09-16","publication_name":{"en":"Journal for Academic Computing and Networking","ja":"学術情報処理研究"},"volume":"Vol.8","number":"No.8","starting_page":"25","ending_page":"32","languages":["jpn"],"referee":true,"identifiers":{"doi":["10.24669/jacn.8.1_25"],"issn":["1343-2915"]},"published_paper_type":"scientific_journal"},"priority":"input_data"} {"insert":{"user_id":"1000039000","type":"published_papers"},"similar_merge":{"see_also":[{"@id":"http://ci.nii.ac.jp/naid/10012646355/","label":"url"},{"@id":"https://cir.nii.ac.jp/crid/1390001204604963968/","label":"url"},{"@id":"https://web.db.tokushima-u.ac.jp/cgi-bin/edb_browse?EID=80423","label":"url"}],"paper_title":{"en":"A Detection Method of Non-uniform Color Area Using Color Histogram","ja":"カラーヒストグラムを用いた色の不均一部分検出手法"},"authors":{"en":[{"name":"Toshiyuki Kashiwagi"},{"name":"Oe Shunichiro"}],"ja":[{"name":"柏木 利幸"},{"name":"大恵 俊一郎"}]},"description":{"en":"本論文は,均一と見なされるカラー画像の中に含まれる,肉眼では見えないようなわずかに異なる不均一な部分を高精度に検出する手法を提案したものである.その内容は,カラー画像から得られるカラーヒストグラムからその色の頻度値を画像化した頻度画像を作成し,その少数頻度領域を抽出することにより色の不均一部分を検出する手法の開発であり,実験によりその手法の妥当性を検証している.","ja":"本論文は,均一と見なされるカラー画像の中に含まれる,肉眼では見えないようなわずかに異なる不均一な部分を高精度に検出する手法を提案したものである.その内容は,カラー画像から得られるカラーヒストグラムからその色の頻度値を画像化した頻度画像を作成し,その少数頻度領域を抽出することにより色の不均一部分を検出する手法の開発であり,実験によりその手法の妥当性を検証している."},"publication_date":"2004-03-01","publication_name":{"en":"IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems","ja":"電気学会論文誌C (電子,情報,システム部門誌)"},"volume":"Vol.124","number":"No.3","starting_page":"666","ending_page":"671","languages":["jpn"],"referee":true,"invited":true,"identifiers":{"doi":["10.1541/ieejeiss.124.666"],"issn":["0385-4221"]},"published_paper_type":"scientific_journal"},"priority":"input_data"} {"insert":{"user_id":"1000039000","type":"published_papers"},"similar_merge":{"see_also":[{"@id":"http://ci.nii.ac.jp/naid/10012646362/","label":"url"},{"@id":"https://cir.nii.ac.jp/crid/1390282679581675136/","label":"url"},{"@id":"https://web.db.tokushima-u.ac.jp/cgi-bin/edb_browse?EID=80422","label":"url"}],"paper_title":{"en":"Dynamic Color Tracking Based on Probabilistic Data Association","ja":"Dynamic Color Tracking Based on Probabilistic Data Association"},"authors":{"en":[{"name":"Xin Lu"},{"name":"Oe Shunichiro"}],"ja":[{"name":"盧忻"},{"name":"大恵 俊一郎"}]},"description":{"en":"本論文は,時々刻々変化する目標物,複雑な撮影環境及び目標物とカメラの相互関連等,複雑な移動物体の視覚的な追跡問題を解決するために,その問題を難しくしている欠損データや曖昧データに対して,確率的な解析手法であるモンテカルロ法を適用した色の追跡手法を提案したものである.人間の色視覚処理に近いHSVカラーモデルを用いて人間に近い追跡処理を可能にしており,カメラのパン,チルトおよびズームの実時間制御ができることを実験により検証している.","ja":"本論文は,時々刻々変化する目標物,複雑な撮影環境及び目標物とカメラの相互関連等,複雑な移動物体の視覚的な追跡問題を解決するために,その問題を難しくしている欠損データや曖昧データに対して,確率的な解析手法であるモンテカルロ法を適用した色の追跡手法を提案したものである.人間の色視覚処理に近いHSVカラーモデルを用いて人間に近い追跡処理を可能にしており,カメラのパン,チルトおよびズームの実時間制御ができることを実験により検証している."},"publication_date":"2004-03-01","publication_name":{"en":"IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems","ja":"IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems"},"volume":"Vol.124","number":"No.3","starting_page":"672","ending_page":"679","languages":["eng"],"referee":true,"invited":true,"identifiers":{"doi":["10.1541/ieejeiss.124.672"],"issn":["0385-4221"]},"published_paper_type":"scientific_journal"},"priority":"input_data"} {"insert":{"user_id":"1000039000","type":"published_papers"},"similar_merge":{"see_also":[{"@id":"http://ci.nii.ac.jp/naid/130000089286/","label":"url"},{"@id":"https://cir.nii.ac.jp/crid/1390001204604547456/","label":"url"},{"@id":"https://web.db.tokushima-u.ac.jp/cgi-bin/edb_browse?EID=80094","label":"url"}],"paper_title":{"en":"An Experiment of Eyes from Facial Image by Using Genetic Algorithms","ja":"遺伝的アルゴリズムを用いた顔画像からの眼の検出"},"authors":{"en":[{"name":"Terada Kenji"},{"name":"Tani Hideaki"},{"name":"Oe Shunichiro"}],"ja":[{"name":"寺田 賢治"},{"name":"谷 英哲"},{"name":"大恵 俊一郎"}]},"description":{"en":"顔画像中から目の領域と瞳の領域を精度良く抽出する手法を提案する.従来のカメラ画像を用いた視線検出手法は局所的な処理による目と瞳の検出手法が主であったが,目が存在する範囲を予め限定するなど制約が多く,また少しの顔の向きの変化や目の表情変化で安定して検出ができない場合があった.本手法は遺伝的アルゴリズムを用いることにより,画像全体の中から,画像上で目領域に類似している外乱やノイズの影響を受けることなく,目と瞳の位置を精度良く,精度の良い視線計測を実現した.","ja":"顔画像中から目の領域と瞳の領域を精度良く抽出する手法を提案する.従来のカメラ画像を用いた視線検出手法は局所的な処理による目と瞳の検出手法が主であったが,目が存在する範囲を予め限定するなど制約が多く,また少しの顔の向きの変化や目の表情変化で安定して検出ができない場合があった.本手法は遺伝的アルゴリズムを用いることにより,画像全体の中から,画像上で目領域に類似している外乱やノイズの影響を受けることなく,目と瞳の位置を精度良く,精度の良い視線計測を実現した."},"publication_date":"2003-05-01","publication_name":{"en":"IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems","ja":"電気学会論文誌C (電子,情報,システム部門誌)"},"volume":"Vol.123-C","number":"No.5","starting_page":"938","ending_page":"945","languages":["jpn"],"referee":true,"identifiers":{"doi":["10.1541/ieejeiss.123.938"],"issn":["0385-4221"]},"published_paper_type":"scientific_journal"},"priority":"input_data"} {"insert":{"user_id":"1000039000","type":"published_papers"},"similar_merge":{"see_also":[{"@id":"http://ci.nii.ac.jp/naid/10010071792/","label":"url"},{"@id":"https://cir.nii.ac.jp/crid/1390001204610659328/","label":"url"},{"@id":"https://web.db.tokushima-u.ac.jp/cgi-bin/edb_browse?EID=68072","label":"url"}],"paper_title":{"en":"A Method of Identification by Using Handprint View Image","ja":"ペンの握り方画像を用いた本人認証"},"authors":{"en":[{"name":"Terada Kenji"},{"name":"Yamato Hiroshi"},{"name":"Oe Shunichiro"}],"ja":[{"name":"寺田 賢治"},{"name":"大和 宏"},{"name":"大恵 俊一郎"}]},"description":{"en":"身体的な特徴を用いた個人識別法のひとつとして,ペンの握り方の違いに着目した個人認証手法を提案する.これまでに手形や掌紋,指紋など手の形状に着目した個人認証手法は多く提案されてきているが,センサに接触する必要があるなどの衛生面と,指紋登録など精神的な抵抗感など問題も多い.それに対して本手法はペンでサインを書いている時の手の形状をカメラで撮像し,画像処理により本人認証をするものであるため,被験者にとって手軽な個人認証法となる.本手法では手形より個人固有の形状特徴を抽出し,部分空間法を用いて本人認証を行なう.","ja":"身体的な特徴を用いた個人識別法のひとつとして,ペンの握り方の違いに着目した個人認証手法を提案する.これまでに手形や掌紋,指紋など手の形状に着目した個人認証手法は多く提案されてきているが,センサに接触する必要があるなどの衛生面と,指紋登録など精神的な抵抗感など問題も多い.それに対して本手法はペンでサインを書いている時の手の形状をカメラで撮像し,画像処理により本人認証をするものであるため,被験者にとって手軽な個人認証法となる.本手法では手形より個人固有の形状特徴を抽出し,部分空間法を用いて本人認証を行なう."},"publication_date":"2002-10-20","publication_name":{"en":"The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan","ja":"画像電子学会誌"},"volume":"Vol.31","number":"No.5","starting_page":"857","ending_page":"863","languages":["jpn"],"referee":true,"identifiers":{"issn":["0285-9831"]},"published_paper_type":"scientific_journal"},"priority":"input_data"} {"insert":{"user_id":"1000039000","type":"published_papers"},"similar_merge":{"see_also":[{"@id":"http://ci.nii.ac.jp/naid/130004437310/","label":"url"},{"@id":"https://cir.nii.ac.jp/crid/1390001204610877312/","label":"url"},{"@id":"https://web.db.tokushima-u.ac.jp/cgi-bin/edb_browse?EID=69735","label":"url"}],"paper_title":{"en":"Object-Based Image Similarity Measure Using Contour-BasedCategorization","ja":"Object-Based Image Similarity Measure Using Contour-BasedCategorization"},"authors":{"en":[{"name":"Ge Kalbin"},{"name":"Oe Shunichiro"}],"ja":[{"name":"Ge Kalbin"},{"name":"大恵 俊一郎"}]},"description":{"en":"Currently, most image retrieval systems are based on low level features of color, texture and shape, not on the semantic descriptions that are common to humans, such as objects, people, and place. In order to narrow down the gap between the low level and semantic level, object-based content analysis, which segments the semantically meaningful object on images, is an essential step. This paper describes a novel image similarity measure approach for image comparison at object categories. It is not only suitable for images with single objects, but also for images containing multiple and partially occluded objects. In this approach, the contour of objects is extracted, and feature is obtained from contours. A machine learning categorization algorithm is used to predict the category of each of object-contour segments. The image is represented in a k-dimensional space, where k is the number of categories of objects in all the images. Each dimension represents information about one of the category. The similarity measure between two images is computed using Euclidean distance between images in the k-dimensional space. Experimental results show that this approach is effective, and is invariant to rotation, scaling, and translation of objects.