画像の類似度判定 - 遅い→起動時

分類のための類似度判定。
目標は人の目で見たとき、同じ印象（同じ図形や、同じ色調）の絵を検出すること。

とは違う。

とは同じ。

と、
とがそれぞれ同じ絵になるように。

で、とも同じにしたい。

絵の特徴を符号化できればいい。
モザイクにすると似ている絵が同じ画像になるのと同じ。

1つの色につき、近い点同士を結ぶ。
点の集まりを線と見なす。

→

1色分で1つの図形を生成。

位置を無視。
ただし、図形間の相対的な位置関係は使う。
方向は4方向程度+同じ位置の5種類。

距離は2図形間の距離。
1画像内に図形2つならその間の距離。その距離を1として幾つ分か→つまり1。図形2つならどんな画像も距離のデータは全く同じ。

図形3つなら、それぞれa、b、c、として、

これらを、a-b間の距離を1とした場合の比にする。

…というのを…

…全てで算出。

図形3つなら9つ（= 3 * 3）の距離が得られる。

図形4つ以上なら、3つ取り出して上記の計算。
これを全組み合わせで。

距離が多数生成される。
順序無視して類似度判定に使う。

これで相対的な位置関係が同じかどうか判定。

人の場合、知っている形に似ていればそれに当てはめてしまう。
図形の符号化。図形の認識。記号化。

これを考えないなら、図形の形は無視。外接する矩形の中心点と、外接する矩形の面積（3図形間の距離のときと同じように、相対的な値に置き換えたもの）だけを扱うので良いのではないだろうか。

…で、画像を符号化。

あとはテキストと同じ方法で類似度を算出。