じんもんこん2023にて，『花押を対象とした画像検索システムの改善の試み』と題して学生に成果発表を行ってもらいました．
今回もインタラクティブセッションでの発表となりました*1．土曜日の午後，まずはZoomで1人1分のライトニングトークを聴き，そのあと，oViceのブースに移動しました．会話が聞ける位置に立って，PCで作業をしながら聞き流し，終盤に1回だけ口出しをしました．
画像検索システムを実演していて，その内容に基づく質疑応答のほうが多かったのですが，予稿の内容に関する質問もありました．
「検索の速さ」に関する質問です．以下は，5節（評価実験）の最後の段落で，次は6節（おわりに）です．
最後に，検索時間について述べる．1節で述べた通り[4]のシステムでは1回の検索に約9秒を要した．本論文の評価環境では，「AKAZE・新」もしくは「AKAZE・旧」を選択した場合には4.5秒から5.5秒の範囲となり，「CNN+近似最近傍探索」を選択した場合には0.5秒以下となった．AKAZEに基づく手法の時間短縮は，Linuxサーバ（CPU：インテル® Xeon® W-2125 プロセッサー，Linuxディストリビューション：Ubuntu）で動作させたこと，PythonのProcessPoolExecutorによる並列タスク実行を採り入れたことが要因と考えられる．「CNN+近似最近傍探索」を用いた場合の時間は十分に実用的であり，検索精度を向上できれば，将来的にはこの手法を基本として検索に提供することが望まれる．
「[4]のシステム」は，1年前の発表です．「AKAZE・旧」が，それと同一だったら，精度も時間も比較ができたのですが，1つのWebアプリケーションで，3つの検索手法から1つを選ぶという構成にしたので，「AKAZE・旧」は，1年前のシステムとは異なっています．「AKAZE・新」と「AKAZE・旧」の間では，特徴量抽出までの処理が異なっています．またそれぞれで，特徴量を格納したファイルは異なっています．計算して類似度を求める処理は，共通です．
上記に対し，「十分に実用的」の時間的基準があるのかという質問が出ました．これは検索システムというより，Webアプリケーションとして考えることになります．学生が言ってくれたように「1秒以内」なら，ユーザがストレスを感じることは少ないのですが，修士論文に取りまとめる際は，出典を挙げておくのがよいようにも思いました．
