Vol. 0 No. 0 1959 情報処理学会論文誌 IPS: インクリメンタル絵チャット検索システムの提案と実装 中 村 友 美† 青 柳 金 田 裕 剛†† 斉 藤 匡 禎 矩†† 徳 田 英 幸 †,†† 人†† 描画コミュニケーションシステムの代表的なシステムとして, 絵チャットが普及している. しかし検 索機能が整っておらず同一時刻に描画交流を行う相手の発見が困難である. 本研究では描画コミュニ ケーションにおける絵チャット検索問題を解決するため, ユーザの目的に合った適切な絵チャットを随 時検索するインクリメンタル絵チャット検索システムについて提案する. 検索において, ユーザの描画 したコンテンツから抽出する輪郭情報を利用しユーザの描画コンテンツと類似した描画テーマ検索を 可能とする. そしてニューラルネットワークによる学習アルゴリズムを併用することでユーザの描画 スキルに依存せず随時適切な絵チャット検索を実現する. The Design and Implementation of Incremental Painting-chat Searcher (IPS) Tomomi Nakamura,† Yugo Kaneda,†† Masato Saito,†† Sadanori Aoyagi†† and Hideyuki Tokuda †,†† The painting-chat is widespread as a tool of painting communication system. However it is so difficult to seek other users for communication at the same time because of defect of retrieval function. In our research, we propose Incremental Painting-chat Searcher (IPS) , which seeks appropriate painting-chats. IPS can search painting-chat whose theme is similar, by outline information of user’s drawing contents. And, by use the learning algorithm of neural network together, IPS can search incrementally appropriate painting-chats without dependence on user’s drawing skill. トワークによる学習アルゴリズム8)1) を併用することで 1. は じ め に ユーザの描画スキルに依存せず随時適切な絵チャット検 索を実現する. インターネットの普及や Web 上におけるコミュニケー ションの多様化に伴い, 描画コミュニケーションが浸透し 2. は じ め に た. 描画コミュニケーションは, 絵の描画自体が交流媒体 となるため言語に依存せず即時的な情報伝達が可能であ インターネットの普及や Web 上におけるコミュニケー る. また複数のユーザで一つの絵を作成するためユーザ ションの多様化に伴い, 描画コミュニケーションが浸透し 同士が一体感を感じることができる. た. 描画コミュニケーションは, 絵の描画自体が交流媒体 7)6)5) 代表的なシステムとして, 絵チャット が普及して となるため言語に依存せず即時的な情報伝達が可能であ いる. 絵チャットは高機能な描画ツールとともに描画コ る. また複数のユーザで一つの絵を作成するためユーザ ミュニケーションを実現するシステムであり, 高度なエ 同士が一体感を感じることができる. ンタテインメント性がある. しかし検索機能が整ってお 代表的なシステムとして, 絵チャット7)6)5) が普及して らず同一時刻に描画交流を行う相手の発見が困難である. いる. 絵チャットは高機能な描画ツールとともに描画コ 本論文では絵チャット検索問題を解決するため, インクリ ミュニケーションを実現するシステムであり, 高度なエ メンタル絵チャット検索システム (IPS) を提案する. IPS ンタテインメント性がある. しかし検索機能が整ってお はユーザの目的に合った適切な絵チャットを随時検索す らず同一時刻に描画交流を行う相手の発見が困難である. る. また検索において, ユーザの描画したコンテンツから 本論文では絵チャット検索問題を解決するため, インクリ 抽出する輪郭情報を利用しユーザの描画コンテンツと類 メンタル絵チャット検索システム (IPS) を提案する. IPS 似したテーマ検索を可能とする. そしてニューラルネッ はユーザの目的に合った適切な絵チャットを随時検索す る. また検索において, ユーザの描画したコンテンツから 抽出する輪郭情報を利用しユーザの描画コンテンツと類 † 慶應義塾大学 環境情報学部 Keio University, Faculty of Environmental Information †† 慶應義塾大学大学院 政策・メディア研究科 Keio University, Graduate School of Media and Governance 似したテーマ検索を可能とする. そしてニューラルネッ トワークによる学習アルゴリズム8)1) を併用することで ユーザの描画スキルに依存せず随時適切な絵チャット検 1 2 1959 情報処理学会論文誌 索を実現する. 3. 絵チャット ࠨࡃ ⛗࠴ࡖ࠶࠻ ᖱႎㅍା ࡙ࠩ# หߓឬ↹࠹ࡑߣ ⼂ߢ߈ߥ 絵チャットはユーザ同士が単一のキャンバスに描画し, NETWORK 描画を交流媒体としたコミュニケーションを成立させる ⛗࠴ࡖ࠶࠻ ᖱႎㅍା システムである. 管理ユーザにより定められた各絵チャッ ឬ↹࠹ࡑ ᄌൻ トの描画テーマを判断材料としてユーザは絵チャットへの 参加を決定し描画テーマを共有した交流を行う. 絵チャッ ࡙ࠩ$ ᄌൻ トを行う手続きとして, まずユーザは自分自身の描画テー ᤨޓ㑆ޓゲ マと一致する絵チャットの発見を試みる. 検索手段として 図 1: 逐次検索の不可 は, ユーザの訪問サイトに設置された絵チャットを発見す る手段と, 検索エンジン3)4) を利用して発見する手段があ ᬌ⚝ᚻᲑㆬᛯ る. どちらの場合も, ユーザによる手動の検索が必要であ る. 適切な絵チャットを発見した場合, 絵チャット上で提 供されるツールを用いて描画コミュニケーションを行う. Web䉰䉟䊃䉕⸰ ᬌ⚝䉣䊮䉳䊮䉕↪ 4. 絵チャットの問題点 絵チャットにおける描画コミュニケーションを行うた ή ⛗䉼䊞䉾 䊃 䈱ή めには 1 人以上のユーザが入室済みであり, かつユーザ ᬌ⚝⚿ᨐ㩷 䈱ή の目的に合った絵チャットを発見する必要がある. しか ⛗䉼䊞䉾 䊃䈱 䊥䊮䉪వ䈱ή し既存検索システムには十分な検索機能が整っていない. 本節では, 絵チャットの検索における 3 つの問題点として ή 逐次検索の不可, 描画スキルへの依存, 類似テーマ検索の 不可について述べる. ή ឬ↹ਛ 䊡䊷䉱䈱ή ή 4.1 逐次検索の不可 ⛗䉼䊞䉾 䊃 ᖱႎ䈱ᱜᒰᕈ 逐次検索の不可という問題において 2 つの大きな弊害 ή がある. 第一に絵チャット上でのコミュニケーション開始 ⛗䉼䊞䉾䊃㐿ᆎ 後時間の経過や絵チャット描画テーマの変化に対応した 検索ができない. 図 1 に示すように, ユーザ B がユーザ 図 2: 絵チャット検索時の手続き A と同一の描画テーマへ変更した場合でも, ユーザ A B ともにお互いを認識できず描画コミュニケーションを開 始できない. 第二にユーザは適切な絵チャットを発見する ࡙ࠩ# まで手動で絵チャット検索手続きを手動で繰り返さなけ ればならない. 現在の絵チャット発見手段は一般的にテ キストベースによるものが多く, 訪問サイトに設置され ている絵チャットか, 絵チャット検索エンジン3)4) に登録 ࡙ࠩ$ ឬ↹ ࠹ࡑߪ ߨߎ ឬ↹ ࠹ࡑߪ ߨߎ ឬ↹࠹ࡑ ㅍା されている絵チャットの発見という 2 つに限られる. 絵 チャット検索手続きとして, ユーザはまず図 4.1 のように 検索手段を決定する. 1 つ目の手段では訪問サイトにて 絵チャットの設置をユーザが確認した後, 絵チャットに他 ユーザが入室済みであれば絵チャットを開始する. 2 つ目 NETWORK ࠨࡃ ࡙ࠩ#ߣ$ߪ⇣ߥࠆ↹ࠍ ឬ↹ਛߣ್ᢿ 図 3: 描画スキルへの依存 の手段では検索エンジンを利用し絵チャットの発見を行 い, リンク切れと絵チャットの描画テーマ情報の正当性に に格差がある場合, ユーザ A B は同一の描画テーマであ ついて確認作業後, 他ユーザが入室済みであれば絵チャッ るにもかかわらず, 画像自体の類似度が低いため検索さ トを開始する. れない. このように既存の画像検索システムでは, 検索結 4.2 描画スキルへの依存 テキストベース以外の検索手法を利用した検索システ 2) 果が描画スキルへ依存するという問題を包括している. 4.3 類似テーマ検索の不可 などの画像検索システムがある. 画 絵チャットでは描画テーマ検索における問題がある. 絵 像検索システムは画像の色情報を基準に類似画像を検索 チャットには描画交流の主題を示す描画テーマが設定さ する. そのため図 4.2 のように, ユーザ同士の描画スキル れており, ユーザは描画テーマを基準に検索を行う. 画像 ムとして retrievr Vol. 0 No. 0 IPS: インクリメンタル絵チャット検索システムの提案と実装 ࠢࠗࠕࡦ࠻ 3 ࠨࡃ ⛗࠴ࡖ࠶࠻ߩࠠࡖࡦࡃࠬ ޓ㘃ૃᐲ㧦㜞 ឬ↹࠹ࡑ㧦⇣ߥࠆ ឬ↹࠹ࡑࠍၮḰߦ⛗࠴ࡖ࠶࠻ᬌ⚝ ࠗࡦࠢࡔࡦ࠲࡞ᬌ⚝ᯏ⢻ ↹ ࡙ࠩߦࠃࠆ ᬌ⚝↪↹ 㘃ૃ࠹ࡑᬌ⚝ᯏ⢻ ᬌ⚝ߐࠇࠆ ឬ↹ࠦࡦ࠹ࡦ࠷⸃ᨆᯏ⢻ ࡙ࠩߩឬ↹ ࠦࡦ࠹ࡦ࠷⸃ᨆ ឬ↹ࠦࡦ࠹ࡦ࠷ᖱႎ ⛗࠴ࡖ࠶࠻ᖱႎ ޓޓ㘃ૃᐲ㧦ૐ ᬌ⚝ߐࠇߥ ឬ↹࠹ࡑ㧦ห৻ ࡔ࠶ࠫ ޓㅍା ⛗࠴ࡖ࠶࠻ᖱႎ ޓฃା ࠢࠗࠕࡦ࠻߆ࠄ ࡔ࠶ࠫฃା ᬌ⚝⚿ᨐ ޓޓㅍା ࡀ࠶࠻ࡢࠢ ↹ 図 6: システム構成図 図 4: 類似テーマ検索の不可 5.2 描画コンテンツ解析機能 ⛗࠴ࡖ࠶࠻$ ឬ↹࠹ࡑ㧦ߨߎ 描画コンテンツ解析機能は画像における特徴的部分を 用いた描画テーマの特定を実現し, ユーザの描画コンテ ⛗࠴ࡖ࠶࠻# ឬ↹࠹ࡑ㧦ߨߎ ⛗࠴ࡖ࠶࠻% ឬ↹࠹ࡑ㧦ࡔࡦ ンツを検索において利用可能とする. 描画テーマを特定 する際に画像全体を利用する場合, 図 4.2 のようにユーザ の描画スキルの格差により, 同一画像と認識されない場 ᬌ⚝⚿ᨐㅢ⍮ ឬ↹ᵹࠍଦߔ 合がある. しかし画像の特徴的な部分を利用し画像を特 ឬ↹ᖱႎㅍା NETWORK ࠨࡃ ࡙ࠩ# ࡙ࠩ$ ㅍାߐࠇߚ⛗࠴ࡖ࠶࠻ ᖱႎ߆ࠄㆡಾߥ⛗࠴ࡖ࠶࠻ ࠍჇಽ⊛ߦᬌ⚝ ឬ↹ࠦࡒࡘ࠾ࠤ࡚ࠪࡦᚑ┙ ࡙ࠩ# ࡙ࠩ$ ࡙ࠩ#ߣ$ߪห╬ߩឬ ↹࠹ࡑߣ⼂ 図 5: インクリメンタル検索機能の実現 をクエリとする検索システムとして類似画像検索がある 定するため, ユーザの描画スキルに依存しない検索が可 能になる. 5.3 類似テーマ検索機能 類似テーマ検索機能は描画テーマの類似度を基準とし た検索を実現する. 類似した描画テーマを検索すること でユーザの目的である描画テーマを基準とした絵チャッ トの検索が可能になる. 6. IPS の設計 6.1 想 定 環 境 が, 画像の類似度による検索を行うため, 図 4.3 に示すよ IPS が対象として想定する環境として, 想定人数および うに画像 1 は異なる描画テーマであるにもかかわらず検 想定プラットフォームについて述べる. 絵チャットのキャ 索され, 画像 2 は類似した描画テーマであっても検索さ ンバスにはサイズの限界があるためキャンバス上の描画 れない可能性がある. 可能人数は最大 6 人までとする. またプラットフォーム 5. IPS の提案 適切な絵チャットの発見を実現するため, IPS (Incre- として IPS は Java Applet を実行できる Web ブラウザ が必要である. 6.2 設 計 方 針 mental Painting-chat Searcher) を提案する. IPS は絵 IPS の設計方針について述べる. IPS はサーバ/クライ チャットの描画機能を備え, かつ逐次検索実現のためにイ アント型で設計し, クライアントから送信された情報を ンクリメンタル検索機能, 描画スキルに依存しない検索 サーバが一括して管理することにより, 適切な絵チャット 実現のために描画コンテンツ解析機能, 類似テーマ検索 の逐次検索を可能にする. 実現のために類似テーマ検索機能を備える. インクリメ またサーバ/クライアントの役割分担として, サーバ側 ンタル検索機能は時間や描画テーマの経過に応じて常時 では描画テーマの解析および検索処理を, クライアント 適切な絵チャットを検索し, 描画コンテンツ解析機能, 類 側では検索に利用する情報抽出のみを行う. 検索処理に 似テーマ検索機能は描画テーマを基準とした絵チャット よる負荷がかかるとクライアント側で行う描画コミュニ の検索を行う. この 3 つの機能について以下で詳細を説 ケーションに遅延が生じるため, 画テーマの解析および 明する. 絵チャットの検索はサーバ側で行う. 5.1 インクリメンタル検索機能 6.3 全体の設計 インクリメンタル検索機能は絵チャットの逐次検索を 前述した設計方針と想定環境に基づき IPS の設計につ 実現し, ユーザによる検索の手続きを自動化する. インク いて詳細を述べる. まず全体構成を説明し, その後各機能 リメンタル検索機能により, 逐次検索の不可における問 について説明する. IPS の全体構成図をシステムの構成 題解決および絵チャット間の横断的検索を実現し, 図 5.1 を図 6.3 に示す. IPS はクライアントにインクリメンタ のように絵チャット A は描画開始後も描画テーマが同一 ル検索機能を, サーバに描画コンテンツ解析機能および である絵チャット B の情報を取得可能となる. 類似テーマ検索機能を備える. 4 1959 情報処理学会論文誌 IPS の動作手続きとしてまずサーバを起動し, 次にク はすべてサーバの画像情報管理表に蓄積される. コンテ ライアントを起動してサーバに接続する. クライアント ンツ解析モジュールは画像情報管理表に蓄積された情報 ではユーザがキャンバス上で描画を開始し, かつ描画テー を利用し, 汎用パターンを定義する. 汎用パターンとは描 マを示すメタデータがユーザにより設定されるとインク 画コンテンツのテーマを特定できる特徴的な輪郭情報の リメンタル検索機能が絵チャット情報および描画コンテ ことであり, 汎用パターンの定義にはニューラルネット ンツ情報を逐次的に抽出しサーバに送信する. サーバで ワークの学習アルゴリズム8)1) を利用する. は描画コンテンツ解析機能が, 送信された描画コンテン 類似テーマ検索機能 ツ情報をもとにユーザの描画コンテンツを解析する. そ 類似テーマ検索機能構成図を図 6.4 に示す. 類似テーマ して類似テーマ検索機能が描画テーマを基準とした検索 検索機能はテーマ相関探索モジュール, 絵チャット検索モ を行い, 検索結果として適切な絵チャット情報をクライア ジュールにより実現する. またテーマ相関探索モジュー ントに通知する. サーバから通知された検索結果をクラ ル, 絵チャット検索モジュールはユーザ情報管理表, テー イアントはユーザに表示する. マ相関管理表と連動して作動する. ユーザ情報管理表には各ユーザの絵チャット URL, 絵 6.4 機能の設計 IPS を構成する 3 つの機能ついて詳細に説明する. チャット名および描画コンテンツ解析機能により解析され インクリメンタル検索機能 た各ユーザの描画コンテンツ内容が保存されている. テー インクリメンタル検索機能構成図を図 6.4 に示す. イン マ相関管理表はテーマ相関探索モジュールにより定義さ クリメンタル検索機能はコンテンツ情報抽出モジュール, メッセージ送信モジュール, 絵チャット情報受信モジュー ルにより実現する. れた描画コンテンツの関連性が記述される. テーマ相関探索モジュールは各描画コンテンツにおけ る関連性を定義する. テーマ相関探索モジュールはユー まずコンテンツ情報抽出モジュールにより描画コンテ ザ情報管理表を参照し, ユーザの描画中コンテンツと高 ンツ情報を抽出する. 描画コンテンツ情報は輪郭情報であ い登場頻度で組み合わされる描画コンテンツを, 関連コ り, 黒画素の集計により抽出する. 次に描画コンテンツ情 ンテンツとして探索し相関管理表に保存する. 絵チャット 報が抽出されると, メッセージ送信モジュールは絵チャッ 検索モジュールがテーマ相関管理表を参照し, 描画テー ト情報を抽出し, 描画コンテンツ情報および絵チャット情 マの類似度を基準とした検索を行う. 報を格納するためのメッセージパケットを生成する. 絵 チャット情報とは絵チャット URL および絵チャット名で 㘃ૃ࠹ࡑᬌ⚝ᯏ⢻ ある. メッセージパケットを定期的にサーバに送信し検 ㆡಾߥ⛗࠴ࡖ࠶࠻ 㑐ㅪࠦࡦ࠹ࡦ࠷ ᬌ⚝ ㅊട ࠹ࡑ⋧㑐 ෳᾖ ࠹ࡑ ⛗࠴ࡖ࠶࠻ ▤ℂ ⋧㑐 ᬌ⚝ ࡙ࠩᖱႎ ត⚝ ▤ℂ ᬌ⚝⚿ᨐ ෳᾖ ㅍା 索に利用することで逐次検索を実現する. サーバから通知される絵チャット検索結果は, 絵チャッ ト情報受信モジュールが受け取りユーザに表示する. ࠗࡦࠢࡔࡦ࠲࡞ᬌ⚝ᯏ⢻ ࠦࡦ࠹ࡦ࠷ᖱႎ ឬ↹ࠦࡦ࠹ࡦ࠷ᖱႎ 㧔ベㇳᖱႎ㧕 ࡔ࠶ࠫㅍା ⛗࠴ࡖ࠶࠻ᖱႎฃା ⛗࠴ࡖ࠶࠻ᖱႎขᓧ 㧔⛗࠴ࡖ࠶࠻74. ࠻࠶ࡖ࠴⛗ޓฬ㧕 ⛗࠴ࡖ࠶࠻ᖱႎ ࡔ࠶ࠫ ฃା ㅍା ࡀ࠶࠻ࡢࠢ 図 8: 類似テーマ検索機能 7. IPS の実装 本節では IPS の実装について詳細に述べる. 本論文で ࡀ࠶࠻ࡢࠢ 図 7: インクリメンタル検索機能構成図 は IPS のプロトタイプを実装した. まず実装環境, プロ トタイプの仕様について説明し, 次にモジュールの実装 について述べる. 7.1 実 装 環 境 描画コンテンツ解析機能 描画コンテンツ解析機能はコンテンツ解析モジュール により実現する. コンテンツ解析モジュールは, 画像情報 管理表と連動し作動する. まずクライアントから送信される描画コンテンツ情報 IPS はサーバ/クライアントともに, プログラミング言 語に Java を用いて Windows XP 上に Java Applet で 実装した. 7.2 IPS プロトタイプ IPS プロトタイプのスクリーンショットを図 7.2 に示 Vol. 0 No. 0 IPS: インクリメンタル絵チャット検索システムの提案と実装 す. IPS は図 7.2 で示すように (1) メタデータ入力エリ ア, (2) クエリ描画画面, (3) クエリクリアボタン, (4) 中 間層数設定エリア, (5) 学習係数設定エリア, (6) 学習回数 設定エリア, (7) チャットエリア, (8) 検索結果表示エリア, 番号 インクリメ ンタル検索 機能 (1) メタデータ 入力エリア ユーザの描画テーマ入力エリ ア (2) クエリ描画 画面 クエリクリ アボタン 中間層数設 定エリア 学習係数設 定エリア 学習回数設 定エリア このエリアに描画された情報 を利用し検索 (2) に描画されたコンテンツ の全消去 学 習 ア ル ゴ リ ズ ム に 利 用. ユーザによる設定可能 学 習 ア ル ゴ リ ズ ム に 利 用. ユーザによる設定可能 学 習 ア ル ゴ リ ズ ム に 利 用. ユーザによる設定可能 チャットエリ ア 検索結果表 示エリア 描画ツール テキストベースのコミュニ ケーションエリア ユーザと類似した絵チャット コンテンツの全消去 描画コミュニケーションに利 用 ユーザ同士の描画コミュニ ケーションエリア IPS はインクリメンタル検索機能と通常の絵チャット (3) 基本機能を備えている. 図 7.2 に対応した IPS 画面説明 表を表 7.2 に示す. 表 7.2 の分類において絵チャット機能 (4) とインクリメンタル検索機能にわけ, それぞれ各部品に (5) ついて説明する. 次に IPS の提供するインクリメンタル (6) 検索機能と通常の絵チャット基本機能について詳細に説 通常の絵チャット基本機能 表 1: IPS 画面説明表 部品名 仕様 分類 (9) 描画ツール, (10) 絵チャットエリアから構成される. 明する. 5 絵 チャット 機能 (7) (8) IPS 上の絵チャット基本機能について説明する. IPS 上 にユーザ同士のコミュニケーションのためにチャットエリ (9) アと絵チャットエリアを設ける. チャットエリアではテキ (10) ストベースによるコミュニケーション可能とし, 絵チャッ 絵チャットエ リア トエリアでは描画コミュニケーションを可能とした. 描 画コミュニケーションの際に, ユーザは描画ツールを用い てコミュニケーションを行う. 描画ツールでは描画する 際の形状, 色および線種を選択できる. インクリメンタル検索機能 IPS 上のインクリメンタル検索機能の動作手順につい て説明する. ユーザはまずクライアント起動し, メタデー タ入力エリアに描画コンテンツのテーマを入力する. 次 にクエリ描画画面上で描画を開始すると IPS が自動的に ユーザの描画コンテンツ情報を抽出しユーザが入力した 描画テーマと類似した描画テーマで描画中の絵チャット の検索を行う. 中間層数設定エリア, 学習係数設定エリ ア, 学習回数設定エリアは, それぞれ描画コンテンツ解析 モジュールにおける学習アルゴリズムで用いる変数入力 用エリアであり, ユーザによる設定が可能である. 描画コ ンテンツ情報変更時および再描画を行う際は, クエリク リアボタンを押し検索用描画コンテンツ情報を全消去し 再度入力が可能な状態にする. 7.3 モジュールの実装 インクリメンタル絵チャット検索システムの主要となる コンテンツ情報抽出モジュール, コンテンツ解析モジュー ル, テーマ相関探索モジュール, 絵チャット検索モジュー 図 9: IPS プロトタイプスクリーンショット ルについて説明する. コンテンツ情報抽出モジュール スに分割されている. コンテンツ情報抽出モジュールでは, ユーザが描画した 図 7.3 のようにユーザは検索キーワードとして用いる コンテンツの特徴を抽出する. IPS プロトタイプで抽出 ための描画コンテンツ全体をクエリ描画画面に描画する. する画像情報は輪郭情報であり, 検索する際のキーワー 描画テーマがユーザにより設定されている場合, 描画コ ドとして使用する. 図 7.3 に描画コンテンツ情報入力面 ンテンツ情報の抽出が開始される. 描画コンテンツ情報 を示す. IPS のキャンバス上にユーザが検索キーワード は定期的に抽出される. その際, 抽出処理は描画コンテン を描画するために, 幅 3 ブロック, 縦 3 ブロックに分割し ツ入力画面を構成するブロック単位で実行される. た描画コンテンツ情報入力面を設ける. 図 7.3 のように まず各ブロックの 12 個全てのマスにおける黒画素の 9 つのブロックはそれぞれ 1 から 9 までブロック番号が 割合を抽出する. ブロック内の各マス毎に全ピクセルを 割り振られており, 各ブロックはさらに幅 3 マス, 縦 4 マ チェックし, 黒画素を集計する. そして黒画素数をマス内 6 1959 情報処理学会論文誌 ฦࡉࡠ࠶ࠢ⇟ภߦኻᔕߒߚㇱಽࠍ↹ᖱႎ߆ࠄขᓧߒ ᬌ⚝ߩߚߩ㓸วࠍᒻᚑߔࠆ 図 10: 描画コンテンツ情報入力面 ᢎᏧ ାภ ജጀ ↹ᖱႎ▤ℂߦሽߐࠇߚߔߴߡߩ↹ᖱႎ 㨯㨯㨯 図 12: 各ブロック番号に対応した画像情報を取得 㨯㨯㨯 ਛ㑆ጀ 㨯㨯㨯 ജጀ 㨯㨯㨯 ቇ⠌ ㆊ⒟ テーマ相関探索モジュール ユーザ情報管理表に保存された全ての描画コンテンツ に対してテーマ相関探索モジュールを実行する. まず検 ജጀ 索キーワードとなる描画コンテンツを決定する. 次に検 索キーワードと同じ描画コンテンツを持つ絵チャットを 発見する. そしてその絵チャット内で検索キーワード以外 図 11: 各マスにおける黒画素の割合算出 のコンテンツが描画されていた場合, それらを関連コン テンツとしてテーマ相関管理表に保存する. 関連コンテ ンツとして取得したコンテンツがすでにテーマ相関管理 のピクセル総数で割り, マスにおける黒画素数の割合を 表に保存されていた場合, 関連コンテンツの頻出数をカ 算出する. 以上の処理を各ブロックを構成する 12 個のマ ウントする. ス全てにおいて実行する. コンテンツ解析モジュール 絵チャット検索モジュール ユーザ情報管理表を参照し, コンテンツ解析モジュール コンテンツ解析モジュールでは, コンテンツ情報抽出モ によって解析された描画コンテンツ情報を利用し絵チャッ ジュールで抽出された輪郭情報をサーバに学習させて汎 トを検索する. 描画コンテンツ抽出モジュールと同様に検 用パターンを定義し, 描画コンテンツ解析を行う. コンテ 索処理はブロック単位で行う. まずサーバに保存された ンツ解析を行う際に描画コンテンツ情報入力面全体の画 全ての描画コンテンツ情報において, ブロック毎に描画コ 像ではなく入力面を構成する 9 つの各ブロックにおける ンテンツ情報が類似する絵チャット上位 3 つを検出する. 画像情報を利用し, 各ブロック毎に段階的に検索を行う. 次に検出結果として絵チャット URL と絵チャット名およ 図 7.3 のように画像情報管理表に格納された全ての画像 び検出数を保存するための配列を用意しておき, 各ブロッ 情報を各ブロック毎に分解し, 各ブロック番号に対応した クにおいて描画テーマが類似すると判定された絵チャット 部分を画像情報から取得し検索を行うための集合を形成 が発見された場合, その絵チャット URL と絵チャット名 する. を配列に保存する. そして検出数をカウントし配列に付 IPS プロトタイプでは 3 階層パーセプトロンのニュー 加する. そして最後に 9 ブロック全ての絵チャット URL ラルネットワークによる学習アルゴリズムを用いる. 3 階 の検出数を集計し, 上位 3 位までの絵チャット URL およ 層にし, 信号の伝播処理を繰り返し行うことにより与えら び 絵チャット名をクライアントへ通知する. れたデータに対する望ましい入出力パターンを容易に獲 得できる. また誤差信号を逆伝播させて教師データと実 8. 評 価 際の出力との誤差が最小になるようにモデルを変更可能 IPS の評価として定量的評価と定性的評価を行う. 定 なため, 学習アルゴリズムには階層型誤差逆伝搬法1) を 量的評価はインクリメンタル絵チャット検索システムを 用いる. 動作させた際の評価を行う. 定性的評価は関連研究との サーバはデータテーブルの輪郭情報を学習し, ユーザ から検索キーワードが送信された際に学習したデータを 用いて検索を行う. 比較を行う. 8.1 定量的評価 本節では定量的評価を行う. 表 8.1 に定量的評価の項 目表を示す. 定量的評価として, 消費帯域, 描画コンテン Vol. 0 No. 0 評価項目 IPS: インクリメンタル絵チャット検索システムの提案と実装 7 表 2: 評価項目表 内容 コンテンツ解析率 試験ユーザのコンテンツ解析率 インクリメンタル 検索機能 描画途中コンテンツの解析率 検索完了時間 消費帯域 サーバにおける描画 ユニット当たりの転送量 サーバにおける全体の転送量 ╙㪈Ბ㓏 ╙㪉Ბ㓏 㪇㩼 㪉㪇㩼 㪋㪇㩼 㪍㪇㩼 㪏㪇㩼 㪈㪇㪇㩼 ฦᲑ㓏䈮䈍䈔䉎ឬ↹↹䈫ᬌ⚝⚿ᨐ䈏৻⥌䈚䈢 ⵍ㛎⠪䈱ഀว 㪈䉪䊤䉟䉝䊮䊃ჇടᲤ䈱 䉰䊷䊋䈱䊃䊤䊐䉞䉾䉪㊂㩷㩿㪹㫐㫋㪼㫊㪀 図 16: インクリメンタル検索機能評価結果 㪉㪌㪇㪇 㪉㪇㪇㪇 㪈㪌㪇㪇 㪈㪇㪇㪇 㪌㪇㪇 㪇 㪉 㪊 㪋 䉪䊤䉟䉝䊮䊃ᢙ㩷䋨ੱ䋩 㪌 㪍 図 17: 1 クライアント数増加毎におけるトラフィック量の増分 図 13: オリジナル画像 描画コンテンツ解析率および検索完了時間を計測する. 図 8.1.1 に結果を示すように, 描画段階においてコンテンツ の描画を描画段階 1 から描画段階 2 へ進めた際に 10 人 中 6 人, 描画段階 2 から描画段階 3 へ進めた際に 6 人中 1 人に検索順位の上昇が見られた. 以上の結果から描画 途中でも目的とする絵チャットの検索が可能であり, 描画 段階を進める毎に適切な絵チャットが絞り込まれるとい える. また 1 回の検索完了時間は約 2 秒であるため, 描 画に大きな負荷がかからないといえる. 図 14: 検索用オリジナル画像 消費帯域 クライアント数増加による影響について評価した. 絵 チャットを同時に行うユーザを最大 6 人までと想定し, ク ライアント数を増加させたときのトラフィック量の計測 実験を行った. 図 8.1.1 に 1 クライアント数増加毎におけ るトラフィック量の増分を示す. 1 クライアント数増加毎 におけるトラフィック量の増分は 260 bytes ∼356 bytes ឬ↹Ბ㓏 ឬ↹Ბ㓏 ឬ↹Ბ㓏 図 15: 検索用描画コンテンツの各段階果 程度であった. 結果からクライアント数が増加しても描 画に影響は少ないといえる. インクリメンタル検索機能追加による影響について評 価した. 図 8.1.1 に IPS 上で描画コミュニケーションの ツ解析率, インクリメンタル機能の 3 点から評価を行う. みを行っている場合と, インクリメンタル検索を並列し 8.1.1 描画コンテンツ解析率 て行っている場合のサーバにおけるトラフィック量を示 図 8.1.1 に示す検索用オリジナル画像を初見にて, 被験 す. 検索によるトラフィック量の増分は, 非検索時のト 者 10 人に模写してもらう. 10 人中何人の画像が図 8.1.1 ラフィックのわずか 0.18 倍しかなかった. 結果からイン に示すサーバ上のオリジナル画像と同様のものとして認 クリメンタル検索機能によるオーバヘッドは少ないとい 識されるか割合を出す. 実験を行った結果, 被験者 10 人 える. 全員の描画画像がサーバから検索結果として通知される 8.2 定性的評価 一致率の高い上位 3 画像のいずれかと一致した. 以上の 検索機能において, 関連研究である絵チャット検索エン 結果から類似した画像であれば解析率は高く, ユーザの ジン, 類似画像検索システム, 既存絵チャットと比較評価 目的とする絵チャット検索に有用であるといえる. した結果を表 8.2 に示す. 絵チャット検索エンジンは, 検 インクリメンタル検索機能 索手法はテキストベースであり登録情報の信頼性がない. 図 8.1.1 に示すように指定した描画段階 1,2,3 における 類似画像検索システムは, 類似テーマ検索を考慮した検 8 1959 䉰䊷䊋䈱✚䊃䊤䊐䉞䉾䉪㊂㩷㩿㪢㪹㫐㫋㪼㫊㪀 情報処理学会論文誌 現した. IPS はユーザによる描画コンテンツを検索キー 㪈㪍 ワードとして利用できる. また描画途中の検索, 時間の経 㪈㪋 㪈㪉 過および描画テーマの変化に対応した検索を行い適切な 㪈㪇 㪏 絵チャットを随時発見でき, 描画テーマの類似度を考慮し 㪍 㪋 た検索が可能である. 上記機能を備える IPS を使用した 㪉 場合, 検索結果として返される URL が存在しないケー 㪇 䉟䊮䉪䊥䊜䊮䉺䊦ᬌ⚝↪ᤨ ㅢᏱ䈱⛗䉼䊞䉾䊃↪ᤨ スやログインしたときの絵チャットの描画テーマが検索 図 18: インクリメンタル検索使用時と 結果と異なるというようなケースを回避できる点で既存 通常の絵チャット使用時の総トラフィック量 の絵チャット検索システムよりも優れているといえる. 今後の課題として, IPS プロトタイプ実装ではユーザ 表 3: 検索機能における関連研究との比較評価 検索手法 インクリメンタル 代替検索 検索機能 機能 IPS 絵チャット検索 エ ンジン 類似画像検索システ ム 既存絵チャット 輪郭情報 ○ ○ テキスト × × 色情報 × △ × × × による検索キーワードの描画を指定したクエリ描画画面 のみに制限したため, 今後は絵チャット上のキャンバスに 描画された各コンテンツを 1 つの検索キーワードとして 増分的に認識し, 描画コンテンツの解析が可能なアルゴリ ズムを再考しなければならない. また現状において検索 手法は輪郭情報および学習アルゴリズムを用いるが, 将 来的には色情報, テキスト情報なども使用し適宜検索手 法を切り替えることで適切な絵チャットの検索が可能と 表 4: 描画機能・悪質なユーザ対策機能における なるよう改良することがより有益である. 関連研究との比較評価 IPS 絵チャット検索エンジン 類似画像検索システム 既存絵チャット 描画機能 悪質な ユーザ対策 ○ ○ × × 本研究は総務省「ユビキタスネットワーク制御・管理 × × 技術の研究開発 (ubila プロジェクト)」の一部として実 ○ ○ 施した． 索が不可である. 既存絵チャットは検索機能自体を備えて いない. IPS は検索手法に輪郭情報をキーワードとして 用いるため, 言語に依存しない検索が可能である. さらに 色情報ではなく輪郭情報から描画コンテンツを解析し検 索するため, 類似画像ではなく類似テーマの絵チャット検 索ができる点で他のシステムに比べ有効である. またイ ンクリメンタル検索機能を備えているためユーザがコン テンツを描画中でも随時検索が可能であり, 学習アルゴ リズムを利用することによりユーザの描画スキルに依存 しない検索ができるという利点がある. そして IPS は描 画テーマによる検索を行うため同一の描画テーマをもつ 絵チャットが検索できない場合, 代替結果として似た描画 テーマの検索が可能である. 描画機能と悪質なユーザ対策機能について比較評価し た結果を表 8.2 に示す. 検索機能における評価と同様に, 絵チャット検索エンジン, 類似画像検索システム, 既存絵 チャットとの比較を行った. IPS は既存システムと同様 に描画コミュニケーションを行う上で必要な描画機能お よび悪質なユーザへの対策機能を共に備えている. 9. まとめと今後の課題 IPS のプロトタイプにおいて, インクリメンタル検索 機能, 描画コンテンツ解析機能, 類似テーマ検索機能を実 謝 辞 参 考 文 献 1) D. E. Rumelhart and J. L. McClelland. Parallel distributed processing, explotation in the microstructure of cognition - Vol.1: Foundations. Computational Models of Cognition and Perception, Cambridge: MIT Press, 1987, 1987. 2) System One. retrievr: http://labs.systemone.at/retrievr/. 3) TINAMI 有限会社. TINAMI: http://www.tinami.com/, 1996. 4) こまき. お絵描き検索: http://www.comaki.com/. 5) しぃちゃん (Shi-chan) . しぃ堂絵チャット: http://shichan.jp/. 6) らくがきチャット. http://www.rakugakichat.com/, 2006. 7) タカミンの絵チャット. http://www.takamin.com/. 8) 宮尾秀俊. ニューラルネットワーク応用 http://sunak2.cs.shinshu-u.ac.jp/miyao/ Lecture/NNuse/index.html.
© Copyright 2026 Paperzz
