画像コレクションの探索

画像コレクション探索は、大規模なデジタル画像リポジトリを探索するメカニズムです。携帯電話などのさまざまなデバイスを通じて毎日生成される膨大な量のデジタル画像は、これらのリポジトリの保存、インデックス作成、アクセスに課題をもたらします。コンテンツベースの画像検索(CBIR) は、画像をインデックス化して検索するための従来のパラダイムです。ただし、このパラダイムは、よく知られているセマンティックギャップの問題を抱えています。画像コレクション探索は、画像リポジトリを効率的、効果的、かつ直感的な方法で表現、要約、視覚化、ナビゲートするための一連の計算方法で構成されています。^[1]

自動要約とは、より大きな画像コレクションから、そのようなコレクションを代表する画像セットを見つけることです。^{[2]これらの画像}プロトタイプ（要約）を選択するために、クラスタリングに基づくさまざまな方法が提案されています。要約プロセスは、検索クエリの代表的な画像セット、または場合によっては画像コレクションの概要を選択するという問題に対処します。

画像コレクションの視覚化は、視覚化メタファーを使用して一連の画像を視覚化するプロセスであり、画像の類似性関数を使用して視覚化レイアウトで画像の関係を表します。^[3] 情報視覚化は、視覚化メタファーを使用して情報を視覚化する新しい方法を調査するアクティブな領域です。特に、画像コレクションを視覚化する新しい方法が調査されており、従来の^[4]視覚化メタファーと非従来の^[5]視覚化メタファーが提案されています。画像が類似性に従って並べ替えられている場合は、Googleマップなどの地図サービスに似た階層的な画像ブラウジングアプローチを使用できます。picsbuffet ^[6]は、このようなアプローチのオンラインデモです。^[7]

画像コレクションインタラクションは、ユーザーに画像検索システムにフィードバックするためのメカニズムを提供することです。^[8]このインタラクションプロセスでは、システムはユーザーからのフィードバックから学習し、ユーザーにとってより正確で関連性の高い結果を取得します。