2007年9月20日
画像検索エンジン
[ Riya ] [ Web2.0 ]東大の知能情報学の國吉・原田研究室、原田講師らのグループが開発した画像そのものを高速に検索できるエンジンがNHKで取り上げられていました。
高速で認識 画像検索技術開発
（ニュースをみるにはWMPもしくはReal Player必要）
隣り合わせの二つのピクセルの色の配置から画像を判断し、画像そのものの検索はもとより、シソーラスのように類似検索も可能。
従来の方法よりも１万倍高速に検索できるのが特徴の模様。
NHKニュースなので、伝えられる情報がジェネラルすぎて、たとえば「しまうまの情報」をどのように定義しているのかとか、画像に対するアノテーションをどのようにしているのかとかまったくわかりませんが、日本からこのような検索エンジンがでてきたことは注目に値します。
画像検索といえば、世界初のサーチエンジン「Riya」とそれを利用いｓた「Like.com」が有名ですが、この２つとの技術的な差異も気になるところです。
2006年11月 8日
Like.com powered by Riya !!
[ Fashion ] [ Riya ]後に今日この日からウェブの新しい時代が始まったといわれるかもしれません。
王者はいつかその地位を脅かされる日が来るものだと思います。
史上類を見ない速度で拡大したGoogleも然り。
王者『Google』はもちろん、他の誰もいまだなしえていない"偉業"をついに実現した企業が登場。
その名は、そう、以前取り上げた「Riya」。
メタ情報ではなく、画像自体を認識し類似性を判断するという検索エンジン『Riya』。
（詳細は上記エントリ参照）
人物の顔を認識するというサイトとしてサービスを提供していましたが、ついに人物の顔だけではない、画像検索サービスを開始。
（現在のところ、ファッションアイテムに限定）
従来の画像検索は画像についている名前やその他テキスト情報を元に検索していましたが、このlike.comは『Visual Signiture』を使ってテキスト情報ではなく、画像そのものを検索し、類似性を導き出しています。
『Visual Signiture』とは10000個の変数を使って画像そのものを数学的に表現したもので、その類似性をキーに検索を行っている。
たとえばこの
メアリー・ケイト・オルセンのブレスレットに似たものを探したい場合、like.comで検索するとこのような結果が現れる。
さらにこの結果に対して、色、形などの類似性をより高めて再検索したり、同じ形で別の色のものを検索するということなども行うことができる。
（気に入ったものがあった場合にはamazon.comを通じて購入することも可能）
同様に文字列（英語のみ）でも検索することはもちろん可能。
自分の好きな画像に載っているアイテムを検索できるわけではまだありません。
来月には好きな画像をアップロードして検索したり、さらにはツールバーが提供されウェブ上の画像をクエリとして検索することも可能になる予定。
いずれは画像だけではなく、動画も検索対象になるでしょうし、そうすればGoogle/youtubeも行えない動画のコンテクスト広告はもちろんのこと、ユーザにとっても画像のみで検索できるというのは非常に利便性が向上することになります。
今後最も注目すべきスタートアップであることは間違いないでしょう。
2006年3月28日
Riya :: next-gen photo search::
[ Riya ] [ Web2.0 ]ついについにパブリックベータです。
Googleが求めるミッシングリンク、『バイナリファイルのインデックス化』を行い得る可能性を持つアプリケーション。
検索エンジンの発明以来、スピードは劇的に速くなり、その正確性もページランクをはじめとしたアルゴリズムによって完璧に近いものとなっています。しかし何一つ変わっていないことが依然としてあります。
それは検索対象は必ずテキストデータであるということ。
その歴史がついに変わるときがやってきました。
このRiyaというサービスはテキストデータであるメタ情報ではなく、バイナリ（画像ファイル）そのものから類似性を導き出して検索することができるという超画期的なもの。
現在のところ、 Riyaの検索エンジンの精度は約70％。
簡単に説明すると、ここにりんごが写った写真ファイルa.jpgとb.jpg、みかんが写った写真ファイルc.jpgの3枚があるとします。
仮に人間にりんごが写った2枚を選んでくださいといわれた場合は、すぐにa.jpgとb.jpgを選ぶことができるでしょう。
これは人間が画像そのものを目で見て、判断できるからです。
しかし従来のコンピュータ（検索エンジン）にやらせるとa.jpg,b.jpg,c.jpgという情報だけではりんごの写真を見つけることができません。というのはコンピュータはテキスト情報しか読み取ることができないため、その写真に実際に写っている内容までは判断できないからです。そのため今まではメタ情報と言う画像自体に対する情報をテキストで作る必要がありました。一例を挙げるとa.jpgをapple1.jpg,b.jpgをapple2.jpg,c.jpgをorange.jpgという風に名前を変更すればコンピュータは検索できるようになります。
これに対してRiyaは人間の目のように画像そのものを認識して、検索できるというより一歩先に進んだものです。
画像認識技術を使うことで人間の顔だけでなく、写真の中のたとえば看板の文字をキーにして類似性を見つけることができるようです。
これらの技術により、今まで見つけられなかった写真が見つけられたり、もしかすると世界に3人いるという自分のそっくりさんを見つけることができるかもしれません。
超要注目です。
最後に話は冒頭に戻りますが、（あくまで僕の考えですが）Riyaのような技術をGoogleが求めるのは画像認識の先にGoogle Videoにおけるコンテクスト広告を目指しているのではないかと思うのです。現在Google Videoはコンテンツを一部販売していますが、大半は無料で特に広告もなくみることができます。これに対して、Riyaの技術を応用すれば、たとえばドラマの背景に映っているインテリアや着ている洋服にあわせた広告をダイナミックに出すことが技術上は可能になるでしょう。
ちょうど今検索結果やメールに対して行っているように。
検閲などの危険もはらんでいますが、かなり面白いことになりそうな感じがします。