JP2002259410A - Object classification and management method, object classification and management system, object classification and management program and recording medium - Google Patents
Object classification and management method, object classification and management system, object classification and management program and recording mediumInfo
- Publication number
- JP2002259410A JP2002259410A JP2001060874A JP2001060874A JP2002259410A JP 2002259410 A JP2002259410 A JP 2002259410A JP 2001060874 A JP2001060874 A JP 2001060874A JP 2001060874 A JP2001060874 A JP 2001060874A JP 2002259410 A JP2002259410 A JP 2002259410A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- classification
- metadata
- feature amount
- image
- search
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、コンピュータを利
用して、利用者が大量の画像、映像、音楽、Ｗｅｂペー
ジなどの非テキスト情報（オブジェクト、コンテンツ）
を分類整理する作業を支援する技術に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a computer system in which a user uses a computer to generate a large amount of non-text information (objects, contents) such as images, videos, music, and Web pages.
The present invention relates to a technique for assisting the work of classifying and organizing the information.
【０００２】[0002]
【従来の技術】従来、大量の画像等のオブジェクト（コ
ンテンツ）を分類管理する方法としては、メタデータ
（分類観点を示すキーワードなどのテキスト情報）を用
いる方法とオブジェクトの特徴量を用いる方法が知られ
ている。2. Description of the Related Art Conventionally, as a method of classifying and managing a large number of objects (contents) such as images, a method using metadata (text information such as a keyword indicating a classification viewpoint) and a method using a feature amount of an object are known. Have been.
【０００３】前者は、オブジェクトに「ファイル名」、
「作者」、「主題」等に関する書誌情報を付加してオブ
ジェクトを分類管理する方法である。この場合、例えば
分類観点を「鳥」「さる」のようなテキストデータで定
義し、ディレクトリ状、あるいはネットワーク状の構造
を作り、そこへ分類していく方法がとられる。その際、
あるコンテンツが、複数のフォルダへ分類登録されるこ
とが可能である。例えば、「鳥」と「さる」が両方写っ
た画像を「鳥」「さる」の両方のフォルダへ登録するこ
とができる。[0003] In the former, the object is "file name",
This is a method of classifying and managing objects by adding bibliographic information on “author”, “subject”, and the like. In this case, for example, a method of defining a classification viewpoint by text data such as “bird” and “monkey”, creating a directory-like or network-like structure, and then classifying there is adopted. that time,
Certain contents can be classified and registered in a plurality of folders. For example, an image in which both "bird" and "monkey" are captured can be registered in both the "bird" and "monkey" folders.
【０００４】一方、後者は、オブジェクトのもつ色、や
形、模様といった特徴量を抽出し、オブジェクトそのも
ののもつ特徴量を用いて分類管理する方法である。この
方法では、特徴量的に類似した画像等の検索や分類が可
能である。[0004] On the other hand, the latter is a method of extracting features such as colors, shapes, and patterns of an object, and performing classification management using the features of the object itself. With this method, it is possible to search and classify images and the like having similar feature amounts.
【０００５】[0005]
【発明が解決しようとする課題】インターネットやデジ
タルカメラ等の普及、記憶装置の大容量化、低価格化に
より、オブジェクト数の大幅な増加に伴い、大量のオブ
ジェクトを効率的、低コストで分類、管理することが要
求されるようになってきた。With the widespread use of the Internet, digital cameras, etc., and large-capacity and low-priced storage devices, a large number of objects have been greatly increased. It has become required to be managed.
【０００６】しかしながら、大量のオブジェクトを対象
に該オブジェクトを分類、管理するとき、従来のメタデ
ータ付与による方法には、画像等のオブジェクト一枚一
枚に書誌情報（テキストデータ）を付与して管理するた
め、メタデータ付与のコストが非常にかかり、また、付
与するメタデータを想起しにくい点、さらにはメタデー
タが主観によって発散し、再利用が難しくなる問題があ
る。[0006] However, when classifying and managing a large number of objects, the conventional method of assigning metadata involves adding and managing bibliographic information (text data) to each object such as an image. Therefore, there is a problem that the cost of providing metadata is extremely high, that it is difficult to recall the metadata to be provided, and that the metadata diverges subjectively, making reuse difficult.
【０００７】一方、特徴量による方法は、特徴量は客観
的な量であるため、メタデータ付与による場合のような
客観性欠如、再利用性の困難さなどの問題は回避できる
が、利用者にとって意味的に類似しているオブジェクト
と特徴量的に類似しているオブジェクトは必ずしも同値
でない問題がある。例えば、類似画像検索においては、
色や形の傾向が似ている画像が列挙されるが、これは、
必ずしも利用者が意味的に類似していると感じる画像が
得られるわけではない。[0007] On the other hand, in the method based on the feature amount, since the feature amount is an objective amount, problems such as lack of objectivity and difficulty in reusability as in the case of adding metadata can be avoided. However, there is a problem that an object that is semantically similar to an object that is similar in feature amount is not always the same. For example, in a similar image search,
Images with similar color and shape trends are listed,
An image that a user feels similar in meaning is not always obtained.
【０００８】本発明の目的は、メタデータ付与による方
法とオブジェクトの特徴量を用いる方法を組み合わせる
ことで、それぞれの問題点を回避し、大量のオブジェク
トを効率的、低コストで分類、整理、管理することにあ
る。An object of the present invention is to combine a method using metadata and a method using the feature amount of an object to avoid the respective problems and efficiently classify, organize, and manage a large number of objects at low cost. Is to do.
【０００９】[0009]
【課題を解決するための手段】本発明は、複数のオブジ
ェクトを、該オブジェクトの持つ特徴量により分類し、
該分類されたオブジェクト集合を、当該オブジェクト集
合に含まれるオブジェクトに付与されたメタデータの階
層関係とともに管理し、該メタデータの階層関係とオブ
ジェクト集合の一方あるいは両方を表示することを主要
な特徴とする。According to the present invention, a plurality of objects are classified according to the feature amounts of the objects.
The main feature is that the classified object set is managed together with the hierarchical relation of metadata assigned to the objects included in the object set, and one or both of the hierarchical relation of the metadata and the object set are displayed. I do.
【００１０】利用者が、表示されたメタデータあるいは
オジジェクト自体から検索対象のオブジェクトを指定す
ると、該指定されたオブジェクトの持つ特徴量によりオ
ブジェクト集合を類似検索し、類似検索結果の部分集合
が持つメタデータの階層関係を表示する。利用者が、類
似検索結果から分類観点に合致する画像を指定すると、
該画像をメタデータとともに登録する。また、利用者
が、表示されたメタデータから分類元のソースと分類先
のターゲットを指定し、ターゲットにサンプルオブジェ
クトを登録すると、ターゲットのサンプルオブジェクト
の特徴量により、ソースのオブジェクト集合を自動分類
する。[0010] When the user specifies an object to be searched from the displayed metadata or the object itself, a similar search is performed for an object set based on the feature amount of the specified object, and the meta-data included in the subset of the similar search result is obtained. Displays the hierarchical relationship of data. When the user specifies an image that matches the classification viewpoint from similar search results,
The image is registered together with the metadata. When the user specifies the source of the classification source and the target of the classification destination from the displayed metadata and registers the sample object in the target, the object set of the source is automatically classified based on the feature amount of the target sample object. .
【００１１】[0011]
【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施形態につい
て図面を用いて説明する。なお、ここでは画像を対象と
して説明するが、同様のことは音楽、３Ｄオブジェクト
等、特徴量が定義されるオブジェクトすべてに適応でき
るものである。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS One embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings. Note that the description will be made with respect to an image here, but the same can be applied to all objects for which feature amounts are defined, such as music and 3D objects.
【００１２】図１に本発明によるオブジェクト管理シス
テムの一実施例の機能ブロック図を示す。本システム
は、ＧＵＩ（クラフィカル・ユーザ・インターフェー
ス）形式のユーザインターフェース部１１０、類似検索
や自動分類の結果得られる部分集合画像等をメタデータ
のディレクトリ構造（階層関係）と関連づけて管理する
分類観点管理部１２０、画像集合を特徴量により類似検
索を行う類似検索部１３０、画像集合を特徴量により自
動分類を行う自動分類部１４０、あらかじめユーザが指
定した検索結果画像の非表示条件（フィルタ条件）を保
持するフィルタ条件保持部１５０、画像毎に各種の特徴
量（色、形、模様、総合等）を保持する画像特徴量デー
タベース１６０などから構成される。FIG. 1 shows a functional block diagram of an embodiment of an object management system according to the present invention. The system includes a user interface unit 110 in a GUI (graphical user interface) format, a classification viewpoint management for managing a subset image obtained as a result of similarity search or automatic classification in association with a metadata directory structure (hierarchical relationship). A unit 120, a similarity search unit 130 for performing similarity search on an image set by a feature amount, an automatic classification unit 140 for automatically classifying an image set based on a feature amount, and a non-display condition (filter condition) of a search result image specified in advance by a user. The filter condition holding unit 150 holds the image feature amount database 160 that holds various feature amounts (color, shape, pattern, total, etc.) for each image.
【００１３】図４にメタデータと部分集合画像の対応の
概念図を示す。図中、右側が特徴量により類似検索や自
動分類を行って得られた部分集合画像の世界、左側が該
部分集合画像に含まれる画像に付与されたメタデータの
世界である。メタデータの世界は、目的、個人の整理情
報プロファイルを表わすのにディレクトリ構造が用いら
れる。図４（ａ）は、あるメタデータから画像への単純
な参照を示し、図４（ｂ）は、ある画像がもつメタデー
タの集合を示す。分類観点管理部１２０は、ユーザの目
的等に応じた種々の整理情報プロファイルを管理してい
る。この整理情報プロファイルがユーザインターフェイ
ス部１１０を通してディレクトリ状に表示される。ディ
レクトリの編集結果は、テキストデータである整理情報
プロファイルを書き換えることで実現する。FIG. 4 is a conceptual diagram showing the correspondence between metadata and subset images. In the figure, the right side is the world of a subset image obtained by performing similarity search or automatic classification based on the feature amount, and the left side is the world of metadata added to the images included in the subset image. In the world of metadata, a directory structure is used to represent the purpose and personal organizational information profile. FIG. 4A shows a simple reference from a certain metadata to an image, and FIG. 4B shows a set of metadata included in a certain image. The classification viewpoint management unit 120 manages various sort information profiles according to the purpose of the user. This organization information profile is displayed in a directory form through the user interface unit 110. The editing result of the directory is realized by rewriting the organizing information profile which is text data.
【００１４】図５にユーザインターフェース部１１０の
画面イメージを示す。図５において、５０１、５０３の
ツリーの各フォルダをクリックすると、そのフォルダ内
の画像が、５０３、５０４に表示される。５０２は画像
全集合に付与された書誌情報の構造をあらわす。例え
ば、「マーク」フォルダには、「マーク」という書誌情
報が付与された画像が入っている。また、マークであ
り、顔でもある画像は両方のフォルダに登録することが
可能である。５０２からフォルダを指定して間接的に画
像を、あるいは５０４から直接に画像を選択して、類似
検索をかけると、類似検索の結果得られた画像が、検索
キーの画像に特徴量的に類似した順に、４０３に表示さ
れる。さらに、５０１には、５０３に表示された画像が
持つ書誌情報によって作られる、５０２の部分ツリーが
表示される。５０１で「ｃｌｉｐａｒｔ」フォルダをク
リックすると、類似検索結果の全部分集合画像が表示さ
れるが、それ以下のフォルダ、例えば、「マーク」をク
リックすると、類似検索で得られた部分集合の中で、
「マーク」という書誌情報を持つ画像が５０３に表示さ
れる。FIG. 5 shows a screen image of the user interface unit 110. In FIG. 5, when each folder in the tree of 501 and 503 is clicked, images in the folder are displayed in 503 and 504. Reference numeral 502 denotes the structure of bibliographic information given to the entire set of images. For example, the “mark” folder contains images to which bibliographic information “mark” has been added. In addition, an image that is both a mark and a face can be registered in both folders. When an image is indirectly selected by designating a folder from 502 or an image is directly selected from 504 and a similarity search is performed, the image obtained as a result of the similarity search is similar in feature amount to the image of the search key. Are displayed in 403 in the order in which they were performed. Further, a partial tree 502 is created in 501, which is created based on the bibliographic information of the image displayed in 503. Clicking on the “clipart” folder at 501 displays all subset images of the similarity search result. Clicking on a folder below that, for example, “mark”, displays a subset of the subsets obtained by the similarity search.
An image having bibliographic information “mark” is displayed in 503.
【００１５】また、５０２のツリーにおいて、自動分類
元と自動分類ターゲットのフォルダを指定し、特徴量に
よる自動分類を行うことができる。自動分類のターゲッ
トをコンテンツそのもので指定するわけではなく、その
書誌情報でターゲットとソース集合を指定し、自動分類
を行うことができる。Further, in the tree of 502, the folder of the automatic classification source and the folder of the automatic classification target can be designated, and the automatic classification based on the feature amount can be performed. The target of the automatic classification is not specified by the content itself, but the target and the source set can be specified by the bibliographic information to perform the automatic classification.
【００１６】図２は本システムによるコンテンツ（画
像）の分類作業のフローチャートを示したものである。
以下、図２にしたがい図１の動作を説明する。FIG. 2 is a flowchart showing a content (image) classification operation performed by the present system.
Hereinafter, the operation of FIG. 1 will be described with reference to FIG.
【００１７】まず、ユーザインターフェース部１１０を
通して既存の整理情報プロファイルが表示される（ステ
ップ２０１）。この時の画像イメージは、例えば図５に
示した如くであるが、画面には種々の操作ボタンが同等
に表示される。ユーザは、画面上で類似検索を利用する
か、自動分類を利用するか決定する（ステップ２０
１）。類似検索を利用する場合は、図５の５０４から画
像を選択するか、あるいは、５０２のフォルダ名を選択
して（ステップ２０２）、類似画像検索を指定する。５
０２のフォルダを選択して類似検索をかけた場合は、内
部的には、検索キーとしたフォルダ中の画像の特徴量的
な平均、分散から決定される検索キーで類似検索がかけ
られる。また、検索結果に表示させたくないものに関し
ては、フィルタする項目を指定する（ステップ２０
３）。指定された項目は、フィルタ条件保持部１５０に
保持される。次に、必要なら検索時に重視する特徴量
（色、形、模様等）を指定し（ステップ２０４）、類似
検索の実行を指示す。これにより、類似検索部１３０
が、画像特徴量データベース１６０の画像集合につい
て、指定された画像の特徴量を利用した類似検索を実行
し（ステップ２０５）、ユーザインターフェース１１０
を通して、検索キーの画像に特徴量的に類似した順に検
索結果を表示する（ステップ２０６）。次に、分類観点
管理部１２０に類似してるものを登録し、メタデータ編
集処理を行う（ステップ２０７）。登録処理の詳細は、
図３で説明する。First, an existing organization information profile is displayed through the user interface unit 110 (step 201). The image at this time is, for example, as shown in FIG. 5, but various operation buttons are equally displayed on the screen. The user determines whether to use the similarity search or the automatic classification on the screen (step 20).
1). When similar search is used, an image is selected from 504 in FIG. 5 or a folder name 502 is selected (step 202), and similar image search is designated. 5
When the similar search is performed by selecting the folder No. 02, the similarity search is internally performed using the search key determined from the characteristic average and variance of the images in the folder as the search key. For items that are not desired to be displayed in the search results, items to be filtered are designated (step 20).
3). The designated item is stored in the filter condition storage unit 150. Next, if necessary, a feature amount (color, shape, pattern, etc.) to be emphasized at the time of search is designated (step 204), and execution of similarity search is instructed. Thereby, the similarity search unit 130
Performs a similarity search for the image set in the image feature amount database 160 using the feature amount of the designated image (step 205), and executes the user interface 110.
, The search results are displayed in an order similar to the feature key image in the search key (step 206). Next, an item similar to the classification viewpoint management unit 120 is registered, and a metadata editing process is performed (step 207). For details of the registration process,
This will be described with reference to FIG.
【００１８】一方、自動分類を用いる際には、例えば、
図５の５０２からターゲット、ソースとするフォルダを
指定し（ステップ２０７、２０９）、ターゲットフォル
ダへは、例えば５０４からサンプル画像を登録する（ス
テップ２１０）。On the other hand, when using automatic classification, for example,
A folder as a target and a source is designated from 502 in FIG. 5 (steps 207 and 209), and a sample image from 504 is registered in the target folder (step 210).
【００１９】次に、必要なら自動分類で重視する特徴量
を指定し（ステップ２１１）、自動分類の実行を指示す
る。これにより、自動分類部１２０では、画像特徴量デ
ータベース１６０のソースフォルダに含まれる画像集合
について、ターゲットフォルダのサンプル画像の特徴量
を利用して自動分類し、それぞれターゲットフォルダに
登録する（ステップ２１２）。Next, if necessary, a feature value to be emphasized in the automatic classification is designated (step 211), and execution of the automatic classification is instructed. Thereby, the automatic classification unit 120 automatically classifies the image set included in the source folder of the image characteristic amount database 160 using the characteristic amount of the sample image of the target folder, and registers the image set in the target folder (step 212). .
【００２０】その後、画像特徴量データベース１６０の
既存の画像集合の分類作業を終了するか判定し（ステッ
プ２１３）、ユーザが終了を指定したならば終了とし、
さらに続けるときにはステップ２００に戻ることにな
る。Thereafter, it is determined whether or not the classification work of the existing image set in the image feature amount database 160 is to be terminated (step 213).
To continue, the process returns to step 200.
【００２１】図３はメタデータ編集処理の詳細フローチ
ャートである。ステップ３０１、３０２（図２の２０
５、２０６）で類似検索を実行し、検索結果を表示した
後、分類候補の画像があるか判定し（ステップ３０
３）、分類候補画像があると、その分類集合画像をその
メタデータと関連づけて分類観点管理部１２０に登録す
る（ステップ３０８）。分類候補画像がないときには、
新規のフォルダを作るかどうか決定する（ステップ３０
４）。新規のフォルダを作るときには、他人の整理情報
（他人の整理情報プロファイル）を参照できるか確認し
（ステップ３０５）、参照できれば、他人の整理情報を
参考にして分類観点を追加する（ステップ３０６）。こ
れについては後述する。他人の整理情報を参照できない
ときには、検索結果の書誌情報の部分集合を参考にし
て、ユーザが新規のフォルダ名を登録する（ステップ３
０７）。その後、登録処理が終了するか判定し（ステッ
プ３０９）、終了したしたと判断すれば終了し、さらに
続けるときには、ステップ３０１に戻る。メタデータ編
集処理では、類似検索結果のうち、図５のように、類似
検索の結果、また、特徴量による自動分類によってでき
たコンテンツの部分集合をユーザ提示することに加え、
それらの持つ書誌情報もユーザに提示する。書誌情報は
ディレクトリ構造やネットワーク構造で提示される。デ
ィレクトリ構造の場合は、全体の集合に関して、コンテ
ンツがディレクトリ状に分類されていれば、検索結果の
部分集合も図５のように、部分集合のディレクトリ構造
ができる。FIG. 3 is a detailed flowchart of the metadata editing process. Steps 301 and 302 (20 in FIG. 2)
5, 206), a similarity search is executed, and after displaying the search result, it is determined whether or not there is a classification candidate image (step 30).
3) If there is a classification candidate image, the classification set image is registered in the classification viewpoint management unit 120 in association with the metadata (step 308). When there is no classification candidate image,
Decide whether to create a new folder (step 30)
4). When a new folder is created, it is checked whether or not another person's organizing information (other person's organizing information profile) can be referred to (step 305). This will be described later. If the arrangement information of another person cannot be referred to, the user registers a new folder name with reference to a subset of the bibliographic information of the search result (step 3).
07). Thereafter, it is determined whether the registration processing is completed (step 309). If it is determined that the registration processing is completed, the processing is completed. In the metadata editing process, among similarity search results, as shown in FIG. 5, in addition to presenting a result of similarity search and a subset of contents created by automatic classification based on feature amounts,
The bibliographic information possessed is also presented to the user. Bibliographic information is presented in a directory structure or a network structure. In the case of the directory structure, if the contents are classified into a directory with respect to the entire set, a partial directory structure of the search result can be formed as shown in FIG.
【００２２】以下、本発明の種々の実施例について示
す。 ［実施例１］本実施例は類似検索による画像の分類登録
である。類似検索処理は、図２のフローチャート（特に
ステップ２０２〜２０７）に示したように、ユーザが
指定した画像を類似検索、類似画像検索結果の画像部
分集合が持つ書誌情報の構造を表示、類似画像検索結
果から分類観点に合致するような画像ＩＤをユーザが指
定すると、分類観点管理部に画像ＩＤをメタデータツリ
ーと関連づけて登録する、等の手順で進められる。Hereinafter, various embodiments of the present invention will be described. [Embodiment 1] In the present embodiment, classification registration of images by similarity search is performed. In the similarity search process, as shown in the flowchart of FIG. 2 (particularly, steps 202 to 207), similarity search is performed on an image specified by the user, bibliographic information structure of an image subset of the similar image search result is displayed, similarity image When the user specifies an image ID that matches the classification viewpoint from the search results, the procedure proceeds with a procedure such as registering the image ID in the classification viewpoint management unit in association with the metadata tree.
【００２３】検索は色を重視の検索、形を重視の検索、
模様を重視した検索、総合的な類似度による検索などバ
リエーションを持ち、ユーザは色々な検索を試行し、検
索結果を使って分類候補を提示し、分類観点管理部に画
像ＩＤ登録する作業を繰り返すことになる。類似検索時
のユーザインターフェースの画面イメージは図５に示し
た通りである。The search is a search that emphasizes color, a search that emphasizes shape,
There are variations such as pattern-oriented search, search based on overall similarity, and the user repeats the work of trying various searches, presenting classification candidates using search results, and registering image IDs in the classification viewpoint management unit. Will be. The screen image of the user interface at the time of the similarity search is as shown in FIG.
【００２４】［実施例２］本実施例は、類似検索を行っ
たとき、類似検索結果から除外したい画像ＩＤ等の登録
を、フィルタ条件保持部に登録し、類似検索結果がフィ
ルタ指定した画像を表示させないようにするものであ
る。フィルタ指定は、図６に示すように、フォルダ単位
で、ある書誌情報を持つ画像（コンテンツ）を指定する
方法と、画像ＩＤを直接指定する方法の二つがある。ど
ちらの方法でも、類似検索の非表示登録されたＩＤの画
像は検索結果から除去される。[Embodiment 2] In this embodiment, when a similarity search is performed, registration of an image ID or the like to be excluded from the similarity search result is registered in the filter condition holding unit, and the image whose similarity search result is specified by the filter is stored. This is to prevent display. As shown in FIG. 6, there are two types of filter specification: a method of specifying an image (content) having certain bibliographic information for each folder, and a method of directly specifying an image ID. In either method, the image of the ID registered for non-display in the similar search is removed from the search result.
【００２５】図６は、類似検索結果を表示しない画像
（コンテンツ）を、６０１のツリー、６０２の画像ＩＤ
指定によって行うことを示している。この場合、６０１
で非表示指定を行った「顔」、「ヒント」フォルダに登
録されている画像と、６０２で指定した画像Ａに関して
は、類似検索結果から除去して、６０３に表示される。
これにより、あるフォルダに未登録の画像の中から分類
候補を探すことができる。FIG. 6 shows an image (content) for which no similar search result is displayed, by using a tree 601 and an image ID 602.
Indicates that it is performed by specification. In this case, 601
The images registered in the “face” and “hint” folders for which non-display designation has been made and the image A designated by 602 are removed from the similarity search result and displayed at 603.
This makes it possible to search for a classification candidate from images that are not registered in a certain folder.
【００２６】［実施例３］本実施例は自動分類に利用す
るものである。自動分類処理は、図２のフローチャート
（特にステップ２０８〜２１２）に示したように、自
動分類を行う際のソースフォルダと、分類するターゲッ
トフォルダを指定、ターゲットフォルダに候補のサン
プル画像を登録、特徴量の重みを指定して自動分類実
行の手順で進められる。[Embodiment 3] This embodiment is used for automatic classification. In the automatic classification process, as shown in the flowchart of FIG. 2 (particularly, steps 208 to 212), a source folder for performing automatic classification and a target folder to be classified are designated, candidate sample images are registered in the target folder, The procedure proceeds with the automatic classification execution by specifying the weight of the quantity.
【００２７】図７は自動分類時のユーザインターフェー
スの画面イメージを示したものである。図７の７０１
は、自動分類を実行する際の分類元（ソースフォルダ）
を指定している様子をあらわす。また、７０２、７０３
では、分類先のターゲットをツリー上からユーザが指定
している様子を表す。図７の例の場合、「ｃｌｉｐａｅ
ｔ」集合の中から、「顔」、「ヒント」の２つのフォル
ダへ画像を自動的に割りふる。まず、ユーザは、
「顔」、「ヒント」フォルダへそれぞれ、候補となるサ
ンプル画像を可能なだけ登録する。そして、ターゲッ
ト、ソースフォルダ指定をツリーから指定してから自動
分類を実行する。その際、優先する特徴量（色重視、形
重視、総合的類似度）などを選択することが可能であ
る。FIG. 7 shows a screen image of a user interface at the time of automatic classification. 701 in FIG.
Is the classification source (source folder) when performing automatic classification
Indicates that is specified. 702, 703
Shows a state in which the user designates a classification target from the tree. In the case of the example of FIG.
"t", images are automatically allocated to two folders, "face" and "hint". First, the user
The candidate sample images are registered in the “face” and “hint” folders as much as possible. Then, after specifying the target and the source folder from the tree, the automatic classification is executed. At this time, it is possible to select a priority feature amount (color importance, shape importance, overall similarity) and the like.
【００２８】［実施例４］本実施例では、分類観点管理
部が複数ユーザの整理情報プロファイルを管理して、複
数人の分類情報をユーザインターフェースを介し、同時
にユーザに提示するものである。本発明では、類似検索
結果、自動分類の結果できたコンテンツの部分集合に関
し、それらの部分集合のＩＤの持つ書誌情報の構造をそ
れぞれ独立な形で提示できる。すなわち、図５のように
単体でユーザに提示することもできるし、図８のよう
に、複数の整理情報を独立に提示することもできるし、
図９のように整理情報をマージした形でユーザに提示す
ることもできる。[Embodiment 4] In this embodiment, the classification viewpoint management unit manages the organization information profiles of a plurality of users, and simultaneously presents the classification information of a plurality of users to the user via a user interface. According to the present invention, the structure of the bibliographic information possessed by the IDs of these subsets can be presented in an independent form with respect to the subsets of the content obtained as a result of the similarity search and the automatic classification. That is, as shown in FIG. 5, it can be presented to the user alone, as shown in FIG. 8, it is also possible to independently present a plurality of organizing information,
As shown in FIG. 9, the organizing information can be presented to the user in a merged form.
【００２９】図８では、３人分（Ａ氏、Ｂ氏、Ｃ氏）の
分類情報を同時に提示した様子である。分類作業者Ａ
が、類似検索を行うと、Ｂ、Ｃの分類情報に関しても連
携して動作する。すなわち、ある部分集合に対して、
Ａ、Ｂ、Ｃそれぞれの書誌情報の構造が、８０４、８０
５、８０６に表示される。これにより、図３のフローチ
ャートに示したように、作業者Ａは、自分の分類情報
に、新たな分類フォルダ名を追加する際に参照すること
ができる。また、この場合、Ａ、Ｂ、Ｃ３人の８０４、
８０５、８０６あるいは、８０７、８０８、８０９をマ
ージして表示することもできる。図９は、この様子を示
したものである。FIG. 8 shows a situation in which classification information for three persons (Mr. A, B, and C) is presented at the same time. Classification worker A
However, when a similarity search is performed, the information also operates in cooperation with the classification information of B and C. That is, for a subset,
The structure of the bibliographic information of each of A, B, and C is 804, 80
5, 806. As a result, as shown in the flowchart of FIG. 3, the worker A can refer to it when adding a new classification folder name to his / her classification information. In this case, 804 of A, B, and C three people,
805, 806 or 807, 808, 809 can be merged and displayed. FIG. 9 shows this state.
【００３０】［実施例５］本実施例では、複数の分類情
報（整理情報プロファイル）のうち、ユーザが指定する
条件、例えば、もっとも良く参照された分類情報、ある
いは、すべての分類情報の中でもっとも多用されている
キーワードなどの提示を行うものである。ユーザが指定
する条件としては、 １．最大参照整理情報 ２．最大使用キーワード ３．ユーザが使用中の整理情報に対して文書的に類似し
た整理情報の提示がある。 キーワードの情報などは、統計処理し、最頻度の単語な
どの抽出は事前に処理される。[Embodiment 5] In this embodiment, of a plurality of classification information (organization information profiles), a condition specified by a user, for example, the most frequently referred classification information or all classification information It presents the most frequently used keywords and the like. Conditions specified by the user include: 1. Maximum reference arrangement information 2. Maximum keywords used There is presentation of organizing information that is documentally similar to the organizing information used by the user. Keyword information and the like are statistically processed, and extraction of the most frequent words and the like is processed in advance.
【００３１】［実施例６］本実施例は、図１０のよう
に、検索結果、自動分類された結果といった、特徴量に
よる処理により得られた部分集合を、色分けなどで書誌
情報構造の中で部分構造として表示するものである。ユ
ーザへの提示の際に類似検索結果が持つ書誌情報構造を
表示する際、図５などに示したように全体の構造に対し
独立して表示する方法と、図１０のように重ねて表示す
る方法が考えられる。[Embodiment 6] In this embodiment, as shown in FIG. 10, a subset obtained by processing based on a feature amount, such as a search result and a result of automatic classification, is classified into a bibliographic information structure by color coding or the like. It is displayed as a partial structure. When displaying the bibliographic information structure of the similar search result at the time of presentation to the user, the bibliographic information structure is displayed independently of the entire structure as shown in FIG. A method is conceivable.
【００３２】［実施例７］実施例４では、他人の整理情
報を自分の整理情報に追加できるが、その際、本実施例
は、整理情報に登録されているあるＩＤを別の整理情報
へ登録する場合、ＩＤを選択したディレクトリの書誌情
報のみを、移動先ディレクトリに追加するものである。[Seventh Embodiment] In the fourth embodiment, the organizing information of another person can be added to the own organizing information. At this time, in this embodiment, an ID registered in the organizing information is replaced with another organizing information. When registering, only the bibliographic information of the directory whose ID is selected is added to the destination directory.
【００３３】［実施例８］図１のシステム構成はスタン
ドアロンタイプであったが、本実施例は、図１１に示す
ようにクライアントサーバシステムとするものである。
図１１において、複数のクライアント１１００がネット
ワークを通してサーバ１２００と接続される。各クライ
アント１１００は、ユーザインターフェース部（ＧＵ
Ｉ）１１１０、分類観点管理部１１２０、フィルタ条件
保持部１１３０、サーバインターフェース部１１４０な
どで構成され、分類観点管理部１１１２０はそれぞれ当
該ユーザの整理情報プロファイルだけを管理している。
サーバ１２００はクライアントインターフェース部１２
１０、類似検索部１２２０、自動分類部１２３０などで
構成され、該サーバが画像特徴量データベース１２４
０、及び、各クライアントユーザ全員の整理情報プロフ
ァイルを管理するマスタ分類観点管理ファイル１２５０
を具備する。[Embodiment 8] Although the system configuration of FIG. 1 is a stand-alone type, this embodiment is a client-server system as shown in FIG.
In FIG. 11, a plurality of clients 1100 are connected to a server 1200 via a network. Each client 1100 has a user interface unit (GU
I) It is composed of 1110, a classification viewpoint management unit 1120, a filter condition holding unit 1130, a server interface unit 1140, and the like. The classification viewpoint management unit 11120 manages only the organizing information profile of the user.
The server 1200 is a client interface unit 12
10, the similarity search unit 1220, the automatic classification unit 1230, and the like.
0 and a master classification viewpoint management file 1250 for managing the organization information profiles of all the client users
Is provided.
【００３４】本システムの分類作業手順のフローチャー
トは、図２と基本的に同様であるが、ステップ２０５と
ステップ２１２はサーバ側が受け持ち、それ以外はクラ
イアント側が受けっつことになる。各クライアント１１
００は、分類作業終了後、整理情報（整理情報プロファ
イル）を自分の分類観点管理部１１２０に登録するとと
もにサーバ１２００に送付し、サーバ１２００は、これ
をマスタ分類観点管理ファイル１２５０に登録する。The flowchart of the classification work procedure of this system is basically the same as that of FIG. 2, except that the server side is responsible for steps 205 and 212, and the client side is otherwise responsible for steps 205 and 212. Each client 11
After the classification work, 00 registers the organizing information (organizing information profile) in its own classification viewpoint management unit 1120 and sends it to the server 1200, and the server 1200 registers this in the master classification viewpoint management file 1250.
【００３５】本システムによれば、例えば、実施例４に
おいて、複数利用者の分類情報を利用する場合、サーバ
１２００にアクセスすることで容易に読み込むことがで
きる。また、大量のコンテンツ（画像）について、複数
のユーザが分担して分類作業を進めることが可能にな
る。According to the present system, for example, in the case of using the classification information of a plurality of users in the fourth embodiment, the information can be easily read by accessing the server 1200. In addition, for a large amount of content (image), a plurality of users can share and proceed with the classification work.
【００３６】以上本発明の種々の実施例について説明し
たが、図２や図３に示したような手順をコンピュータで
実行されるプログラムは、フロッピー（登録商標）ディ
スク、ＣＤ−ＲＯＭ等、コンピュータで読み取り可能な
記録媒体に記録し、あるいはプログラム自体として提供
することが可能である。Although the various embodiments of the present invention have been described above, the program for executing the procedure shown in FIGS. 2 and 3 by a computer is a computer such as a floppy (registered trademark) disk or a CD-ROM. The program can be recorded on a readable recording medium or provided as a program itself.
【００３７】[0037]
【発明の効果】本発明によれば、画像、音楽、３Ｄオブ
ジェクト、ｗｅｂページのといった特徴量による類似度
が定義できるオブジェクト群に対して、効率的な分類作
業が行えるようになる。例えば、特徴量による類似検索
結果、自動分類結果の部分構造をコンテンツ自体と同時
に、その部分構造が持つ書誌情報の集合を提示すること
によって、以下の効果が得られる。According to the present invention, an efficient grouping operation can be performed on an object group, such as an image, music, a 3D object, and a web page, whose similarity can be defined by a feature amount. For example, the following effects can be obtained by presenting the partial structure of the similarity search result and the automatic classification result based on the feature amount together with the content itself and a set of bibliographic information of the partial structure.
【００３８】（１）オブジェクトを分類観点に効率的に
割り振る効果 オブジェクトを分類観点に振り分ける際には、類似検索
を利用し、特徴量的に類似したものをユーザに提示する
ことで、より高い確率でユーザの必要とするオブジェク
トを提示することができる。類似検索結果から、ユーザ
は自分が振り分けたいオブジェクトを選択し登録する。
例えば、「魚」の分類観点の中の画像を検索キーとして
検索すると、類似検索では、色や形の特徴が似ているも
のが類似画像として検索されてくる。その中には色や形
は似ているが、「魚」ではないものも含まれる可能性が
ある。その際ユーザが「魚」であると認識したものを登
録することできる。(1) Effect of Efficiently Assigning Objects to Classification Aspects When allocating objects to classification aspects, similarity search is used to present the user with similar features in terms of the amount of feature, thereby providing a higher probability. Can present an object required by the user. From the similar search results, the user selects and registers the object he or she wants to sort.
For example, when an image in the classification viewpoint of “fish” is searched as a search key, in the similar search, an image having similar color and shape characteristics is searched for as a similar image. Some of them are similar in color and shape, but may not be "fish." At that time, the user can register what is recognized as “fish”.
【００３９】また特徴量による自動振り分けと組合せる
ことで、あらかじめ特徴量的に各カテゴリに分類を行っ
てしまい、結果を修正することで分類作業のコストを下
げることができる。例えば、ある画像群を「鳥」「魚」
に分けたいとする。「鳥」フォルダに鳥のサンプル画像
を登録して、「魚」フォルダに魚のサンプルを登録す
る。サンプルを選択した後、自動振り分けをしたい画像
群の含まれるフォルダを指定し、特徴量的な類似度の観
点から、鳥と魚に振り分ける。In combination with the automatic sorting based on the feature amount, classification into each category is performed in advance based on the feature amount, and the cost of the classification operation can be reduced by correcting the result. For example, a group of images is called “birds” or “fish”
You want to divide into A bird sample image is registered in the “bird” folder, and a fish sample is registered in the “fish” folder. After selecting a sample, a folder containing an image group to be automatically sorted is designated, and sorted from birds and fishes from the viewpoint of similarity in terms of feature quantity.
【００４０】これらの２つのプロセスを組み合わせると
分類登録作業のコストが短縮される。また、類似検索の
結果を返すところでは、すでにある項目に登録されてい
るオブジェクトに関しては、検索結果からはずすことが
できる。例えば、「鳥」のカテゴリに登録されているも
のと、すでに他のカテゴリに分類されたオブジェクトに
関しては、類似検索結果から除外するフィルタ指定がで
きるようになっている。これにより、ある分類観点に対
して分類するとき、既に分類されたものに関しては、検
索結果から除外し、重複して分類候補を提示することを
避けることができる。When these two processes are combined, the cost of the classification registration work is reduced. Where the result of the similarity search is returned, the object registered in the existing item can be excluded from the search result. For example, for objects registered in the category of “birds” and objects already classified in other categories, it is possible to specify a filter to be excluded from similar search results. This makes it possible to exclude, from a search result, those already classified when performing classification with respect to a certain classification viewpoint, thereby avoiding redundant presentation of classification candidates.
【００４１】また自動振り分けに関しても、自動振り分
けをしたいオブジェクト群が入っている任意のグループ
を複数指定できるので、特定のカテゴリを利用した自動
分類が可能になる。例えば、「鳥」「魚」グループへ
「生物」と「海の生き物」フォルダから振り分けるなど
の指定が可能である。As for automatic sorting, a plurality of arbitrary groups including an object group to be automatically sorted can be designated, so that automatic sorting using a specific category becomes possible. For example, it is possible to specify that the “birds” and “fish” groups be sorted from the “creatures” and “sea creatures” folders.
【００４２】（２）分類観点自体を増やすのを容易にす
る効果 分類観点を増やすためには、あるコンテンツ、あるい
は、あるコンテンツ群がどのような書誌情報を持つか、
他人がどのような書誌情報を付与しているか、またその
書誌情報の構造はどうなっているかという情報を分類作
業者は知ることが必要になる。(2) Effect of facilitating the increase in the number of classification viewpoints In order to increase the number of classification viewpoints, it is necessary to determine what bibliographic information a certain content or a certain content group has.
The classification worker needs to know what kind of bibliographic information is given by another person and what the structure of the bibliographic information is.
【００４３】それを自分のものに取り込むために、特徴
量検索を利用したオブジェクトグループの絞込みから、
自分が分類観点を増やすのに使えそうなキーワードを入
手する。例えば、自分の分類観点の中に「鳥」があった
とし、そのある「鳥」に関して、類似検索をかけて、そ
の結果の部分集合が持つ書誌情報を自分の整理情報、他
の整理情報から参照してユーザに提示する。これによ
り、類似検索結果のグループに「ひなどり」「つばめ」
などのメタデータが出たときそれを参照できる。類似検
索結果の持つ書誌情報を参照することもできるし、自動
分類した結果の小グループが持つ書誌情報のループを参
照することが可能である。In order to incorporate it into one's own, the object group is narrowed down using a feature amount search,
Get keywords that you could use to increase your classification perspective. For example, if there is a "bird" in your classification viewpoint, a similar search is performed on that "bird", and the bibliographic information of the subset of the results is obtained from your own organizing information and other organizing information. Refer to and present to the user. As a result, "hitotori" and "swallow"
When metadata such as appears, you can refer to it. It is possible to refer to the bibliographic information of the similar search result, or to refer to the loop of the bibliographic information of the small group resulting from the automatic classification.
【図１】本発明の一実施例のシステムの機能ブロック図
である。FIG. 1 is a functional block diagram of a system according to an embodiment of the present invention.
【図２】本発明による分類作業手順のフローチャートの
一例である。FIG. 2 is an example of a flowchart of a classification work procedure according to the present invention.
【図３】図２中のメタデータ編集作業の詳細フローチャ
ートである。FIG. 3 is a detailed flowchart of a metadata editing operation in FIG. 2;
【図４】特徴量による部分集合画像とメタデータの対応
関係を示す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating a correspondence relationship between a subset image and metadata according to a feature amount.
【図５】類似検索利用における画面イメージを示す図で
ある。FIG. 5 is a diagram showing a screen image in using similarity search.
【図６】フォルダ／オブジェクト非表示指定の一例を示
す図である。FIG. 6 is a diagram showing an example of folder / object non-display designation.
【図７】自動分類利用における画面イメージを示す図で
ある。FIG. 7 is a diagram showing a screen image in automatic classification use.
【図８】複数利用者の整理情報を利用する場合の画面イ
メージを示す図である。FIG. 8 is a diagram showing a screen image in the case of using arrangement information of a plurality of users.
【図９】複数の整理情報についてマージして検索結果を
提示する例を示す図である。FIG. 9 is a diagram illustrating an example of presenting a search result by merging a plurality of arrangement information.
【図１０】検索結果とコンテンツツリーを重ねて表示す
る例を示す図である。FIG. 10 is a diagram illustrating an example of displaying a search result and a content tree in a superimposed manner.
【図１１】本発明の他の実施例のシステム構成を示す図
である。FIG. 11 is a diagram showing a system configuration of another embodiment of the present invention.
１１０ ユーザインターフェース部 １２０ 分類観点管理部 １３０ 類似検索部 １４０ 自動分類部 １５０ フィルタ条件保持部 １６０ 画像特徴量データベース Reference Signs List 110 User interface unit 120 Classification viewpoint management unit 130 Similarity search unit 140 Automatic classification unit 150 Filter condition holding unit 160 Image feature amount database
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 5B075 ND06 ND12 ND14 NK02 NK06 NK43 NR03 NR06 NR12 PQ02 PQ23 PQ69 PR06 QM08 5B082 AA13 GA08 ──────────────────────────────────────────────────続 き Continued on the front page F term (reference) 5B075 ND06 ND12 ND14 NK02 NK06 NK43 NR03 NR06 NR12 PQ02 PQ23 PQ69 PR06 QM08 5B082 AA13 GA08
Claims (10)
下、オブジェクト）をコンピュータで分類、管理する方
法において、 複数のオブジェクトを、該オブジェクトの持つ特徴量に
より分類し、該分類されたオブジェクト集合を、当該オ
ブジェクト集合に含まれるオブジェクトに付与されたメ
タデータの階層関係とともに管理することを特徴とする
オブジェクト分類管理方法。1. A method of classifying and managing non-text information (hereinafter, “objects”) such as images and videos by a computer, comprising: classifying a plurality of objects according to a feature amount of the objects; And an object classification management method, wherein the management is performed together with a hierarchical relationship of metadata assigned to objects included in the object set.
法において、メタデータの階層関係とオブジェクト集合
の一方あるいは両方を表示することを特徴とするオブジ
ェクト分類管理方法。2. The object classification management method according to claim 1, wherein one or both of a hierarchical relation of metadata and an object set are displayed.
法において、表示されたメタデータあるいはオジジェク
ト自体から検索対象のオブジェクトが指定されると、該
指定されたオブジェクトの持つ特徴量によりオブジェク
ト集合を類似検索し、類似検索結果の部分集合が持つメ
タデータの階層関係を表示し、類似検索結果から分類観
点に合致する画像が指定されると、該画像をメタデータ
とともに登録することを特徴とするオブジェクト分類管
理方法。3. The object classification management method according to claim 2, wherein when an object to be searched is specified from the displayed metadata or the object itself, an object set is subjected to similarity search based on a feature amount of the specified object. Displaying a hierarchical relationship of metadata of a subset of similar search results, and when an image matching the classification viewpoint is specified from the similar search result, the image is registered together with the metadata. Management method.
法において、表示されたメタデータあるいはオブジェク
ト自体から類似検索のフィルタ条件が指定されると、類
似検索結果の部分集合からフィルタ条件にマッチするオ
ブジェクトを除外して表示することを特徴とするオブジ
ェクト分類管理方法。4. The object classification management method according to claim 3, wherein when a similar search filter condition is specified from the displayed metadata or the object itself, an object matching the filter condition is selected from a subset of the similar search results. An object classification management method characterized by excluding and displaying.
法において、表示されたメタデータから分類元のソース
と分類先のターゲットが指定され、ターゲットにサンプ
ルオブジェクトが登録されると、ターゲットのサンプル
オブジェクトの特徴量により、ソースのオブジェクト集
合を自動分類することを特徴とするオブジェクト分類管
理方法。5. The object classification management method according to claim 2, wherein a source of the classification source and a target of the classification destination are specified from the displayed metadata, and a sample object is registered in the target. An object classification management method characterized by automatically classifying a source object set according to a feature amount.
類管理方法において、部分集合のメタデータを登録する
際に以前の階層関係を保持して登録することを特徴とす
るオブジェクト分類管理方法。6. The object classification management method according to claim 3, wherein when the metadata of the subset is registered, the previous hierarchical relationship is retained and registered.
特徴量を格納するオブジェクト特徴量データベースと、
オブジェクトの特徴量による類似検索を行う類似検索部
と、オブジェクトの特徴量による自動分類を行う自動分
類部と、類似検索あるいは自動分類されたオブジェクト
集合を、当該オブジェクト集合に含まれるオブジェクト
に付与されたメタデータの階層関係とともに管理する分
類観点管理部と、メタデータの階層関係とオブジェクト
集合の一方あるいは両方を利用者に提示するユーザイン
ターフェース部を具備することを特徴とするオブジェク
ト分類管理システム。7. An object feature amount database for storing feature amounts of the object corresponding to the object;
A similarity search unit that performs a similarity search based on the feature amount of an object, an automatic classification unit that performs an automatic classification based on the feature amount of the object, and a similarity search or an automatically classified object set are assigned to the objects included in the object set. An object classification management system, comprising: a classification viewpoint management unit that manages together with a metadata hierarchical relationship; and a user interface unit that presents one or both of the metadata hierarchical relationship and an object set to a user.
してサーバに接続されたクライアントサーバシステムか
ら構成され、 サーバは、オブジェクト対応に当該オブジェクトの特徴
量を格納するオブジェクト特徴量データベースと、クラ
イアントからの要求によりオブジェクトの特徴量による
類似検索を行い検索結果をクライアントに返送する類似
検索部と、クライアントからの要求によりオブジェクト
の特徴量による自動分類を行い分類結果をクライアント
に返送する自動分類部と、各クライアントの利用者の類
似検索あるいは自動分類結果のオブジェクト集合を、当
該オブジェクト集合に含まれるオブジェクトに付与され
たメタデータの階層関係とともに管理するマスタ分類観
点管理ファイルを具備し、 各クライアントは、当該クライアントの利用者の類似検
索あるいは自動分類結果のオブジェクト集合を、当該オ
ブジェクト集合に含まれるオブジェクトに付与されたメ
タデータの階層関係とともに管理する分類観点管理部
と、メタデータの階層関係とオブジェクト集合の一方あ
るいは両方を利用者に提示するユーザインターフェース
部を具備することを特徴とするオブジェク分類管理シス
テム。8. A client-server system in which a plurality of clients are connected to a server via a network. The server includes an object feature database storing feature data of the object corresponding to the object, and an object database in response to a request from the client. A similarity search unit for performing a similarity search based on a feature amount and returning a search result to a client; an automatic classification unit for performing automatic classification based on a feature amount of an object according to a request from the client and returning the classification result to the client; A master classification viewpoint management file that manages an object set as a result of similarity search or automatic classification as well as a hierarchical relation of metadata assigned to objects included in the object set. A classification viewpoint management unit that manages an object set as a result of similarity search or automatic classification of a user of the object together with a hierarchical relation of metadata assigned to objects included in the object set; An object classification management system comprising a user interface for presenting one or both to a user.
類管理方法をコンピュータに実行させるためのオブジェ
クト分類管理プログラム。9. An object classification management program for causing a computer to execute the object classification management method according to claim 1.
プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録
媒体。10. A computer-readable recording medium recording the object classification management program according to claim 9.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001060874A JP2002259410A (en) | 2001-03-05 | 2001-03-05 | Object classification and management method, object classification and management system, object classification and management program and recording medium |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001060874A JP2002259410A (en) | 2001-03-05 | 2001-03-05 | Object classification and management method, object classification and management system, object classification and management program and recording medium |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002259410A true JP2002259410A (en) | 2002-09-13 |
Family
ID=18920242
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001060874A Pending JP2002259410A (en) | 2001-03-05 | 2001-03-05 | Object classification and management method, object classification and management system, object classification and management program and recording medium |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2002259410A (en) |
Cited By (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004192156A (en) * | 2002-12-09 | 2004-07-08 | Olympus Corp | Image retrieval program, storage medium storing the program, image retrieval system and image retrieval method |
| JP2005165767A (en) * | 2003-12-03 | 2005-06-23 | Canon Inc | Object management device, method, computer program and computer-readable storage medium |
| JP2007209762A (en) * | 2006-02-11 | 2007-08-23 | General Electric Co <Ge> | System, method, and instrument for treating construct within three-dimensional image having varied modalities and varied phases |
| JP2007524952A (en) * | 2004-02-26 | 2007-08-30 | エイティーアイ・テクノロジーズ，インコーポレイテッド | Image processing system and method |
| JP2008165303A (en) * | 2006-12-27 | 2008-07-17 | Fujifilm Corp | Content registration device, content registration method and content registration program |
| CN100413284C (en) * | 2003-08-27 | 2008-08-20 | 索尼株式会社 | Metadata distribution management system, apparatus, and method, and computer program therefore |
| WO2011040025A1 (en) * | 2009-09-30 | 2011-04-07 | Hitachi Solutions, Ltd. | Method for setting metadata, system for setting metadata, and program |
| US8276098B2 (en) | 2006-12-22 | 2012-09-25 | Apple Inc. | Interactive image thumbnails |
| US8521561B2 (en) | 2006-08-25 | 2013-08-27 | Konica Minolta Medical & Graphic, Inc. | Database system, program, image retrieving method, and report retrieving method |
| US8584015B2 (en) | 2010-10-19 | 2013-11-12 | Apple Inc. | Presenting media content items using geographical data |
| US8611678B2 (en) | 2010-03-25 | 2013-12-17 | Apple Inc. | Grouping digital media items based on shared features |
| US8988456B2 (en) | 2010-03-25 | 2015-03-24 | Apple Inc. | Generating digital media presentation layouts dynamically based on image features |
| US9142253B2 (en) | 2006-12-22 | 2015-09-22 | Apple Inc. | Associating keywords to media |
| US9336240B2 (en) | 2011-07-15 | 2016-05-10 | Apple Inc. | Geo-tagging digital images |
| JP2019057060A (en) * | 2017-09-20 | 2019-04-11 | ヤフー株式会社 | Information searching device, information searching method, and information searching program |
| CN112380494A (en) * | 2020-11-17 | 2021-02-19 | ***股份有限公司 | Method and device for determining object characteristics |
| JP7265101B1 (en) * | 2023-03-09 | 2023-04-25 | 株式会社ビズリーチ | Search support system, information processing method and program |
-
2001
- 2001-03-05 JP JP2001060874A patent/JP2002259410A/en active Pending
Cited By (27)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004192156A (en) * | 2002-12-09 | 2004-07-08 | Olympus Corp | Image retrieval program, storage medium storing the program, image retrieval system and image retrieval method |
| CN100413284C (en) * | 2003-08-27 | 2008-08-20 | 索尼株式会社 | Metadata distribution management system, apparatus, and method, and computer program therefore |
| JP2005165767A (en) * | 2003-12-03 | 2005-06-23 | Canon Inc | Object management device, method, computer program and computer-readable storage medium |
| JP4630538B2 (en) * | 2003-12-03 | 2011-02-09 | キヤノン株式会社 | Information processing apparatus, information processing method, computer program, and computer-readable recording medium |
| JP4904255B2 (en) * | 2004-02-26 | 2012-03-28 | エイティーアイ・テクノロジーズ，ユーエルシー | Image processing system and method |
| JP2007524952A (en) * | 2004-02-26 | 2007-08-30 | エイティーアイ・テクノロジーズ，インコーポレイテッド | Image processing system and method |
| JP2007209762A (en) * | 2006-02-11 | 2007-08-23 | General Electric Co <Ge> | System, method, and instrument for treating construct within three-dimensional image having varied modalities and varied phases |
| US8521561B2 (en) | 2006-08-25 | 2013-08-27 | Konica Minolta Medical & Graphic, Inc. | Database system, program, image retrieving method, and report retrieving method |
| US9142253B2 (en) | 2006-12-22 | 2015-09-22 | Apple Inc. | Associating keywords to media |
| US9959293B2 (en) | 2006-12-22 | 2018-05-01 | Apple Inc. | Interactive image thumbnails |
| US9798744B2 (en) | 2006-12-22 | 2017-10-24 | Apple Inc. | Interactive image thumbnails |
| US8276098B2 (en) | 2006-12-22 | 2012-09-25 | Apple Inc. | Interactive image thumbnails |
| JP2008165303A (en) * | 2006-12-27 | 2008-07-17 | Fujifilm Corp | Content registration device, content registration method and content registration program |
| CN102576362A (en) * | 2009-09-30 | 2012-07-11 | 株式会社日立解决方案 | Method for setting metadata, system for setting metadata, and program |
| CN102576362B (en) * | 2009-09-30 | 2015-04-01 | 株式会社日立解决方案 | Method for setting metadata, system for setting metadata, and program |
| JP2011076396A (en) * | 2009-09-30 | 2011-04-14 | Hitachi Solutions Ltd | Metadata setting method, metadata setting system and program |
| WO2011040025A1 (en) * | 2009-09-30 | 2011-04-07 | Hitachi Solutions, Ltd. | Method for setting metadata, system for setting metadata, and program |
| US8611678B2 (en) | 2010-03-25 | 2013-12-17 | Apple Inc. | Grouping digital media items based on shared features |
| US8988456B2 (en) | 2010-03-25 | 2015-03-24 | Apple Inc. | Generating digital media presentation layouts dynamically based on image features |
| US8584015B2 (en) | 2010-10-19 | 2013-11-12 | Apple Inc. | Presenting media content items using geographical data |
| US9336240B2 (en) | 2011-07-15 | 2016-05-10 | Apple Inc. | Geo-tagging digital images |
| US10083533B2 (en) | 2011-07-15 | 2018-09-25 | Apple Inc. | Geo-tagging digital images |
| JP2019057060A (en) * | 2017-09-20 | 2019-04-11 | ヤフー株式会社 | Information searching device, information searching method, and information searching program |
| JP7057640B2 (en) | 2017-09-20 | 2022-04-20 | ヤフー株式会社 | Information retrieval device, information retrieval method, and information retrieval program |
| CN112380494A (en) * | 2020-11-17 | 2021-02-19 | ***股份有限公司 | Method and device for determining object characteristics |
| CN112380494B (en) * | 2020-11-17 | 2023-09-01 | ***股份有限公司 | Method and device for determining object characteristics |
| JP7265101B1 (en) * | 2023-03-09 | 2023-04-25 | 株式会社ビズリーチ | Search support system, information processing method and program |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US11334922B2 (en) | 3D data labeling system over a distributed network | |
| JP5869054B2 (en) | Method and apparatus for incorporating automatic face recognition in a digital image collection | |
| JP2002259410A (en) | Object classification and management method, object classification and management system, object classification and management program and recording medium | |
| JP5524219B2 (en) | Interactive image selection method | |
| US8195675B2 (en) | Data object linking and browsing tool | |
| Cole et al. | Document retrieval for e-mail search and discovery using formal concept analysis | |
| US7979388B2 (en) | Deriving hierarchical organization from a set of tagged digital objects | |
| US20070185876A1 (en) | Data handling system | |
| US20040098379A1 (en) | Multi-indexed relationship media organization system | |
| Rodden | Evaluating similarity-based visualisations as interfaces for image browsing | |
| RU2345414C1 (en) | Method of creation of system of indexing for search of objects on digital images | |
| Rabbath et al. | Automatic creation of photo books from stories in social media | |
| DE202015009255U1 (en) | Automatic image organization | |
| US10042898B2 (en) | Weighted metalabels for enhanced search in hierarchical abstract data organization systems | |
| JP2001188697A (en) | File managing device, method, and storage medium | |
| Suh et al. | Semi-automatic photo annotation strategies using event based clustering and clothing based person recognition | |
| WO2005086029A1 (en) | Data handling system | |
| JP2000089991A (en) | Document management system | |
| CN110263312B (en) | Article generating method, apparatus, server and computer readable medium | |
| JP4544047B2 (en) | Web image search result classification presentation method and apparatus, program, and storage medium storing program | |
| Yoon et al. | Engineering an image‐browsing environment: re‐purposing existing denotative descriptors | |
| Dao et al. | Discovering inherent event taxonomies from social media collections | |
| JP2000305950A (en) | Document sorting device and document sorting method | |
| Hilliges et al. | Browsing and sorting digital pictures using automatic image classification and quality analysis | |
| US7657417B2 (en) | Method, system and machine readable medium for publishing documents using an ontological modeling system |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20051011 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20051025 |
|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20060426 |