JP2004334594A - 画像検索装置、画像検索方法、画像検索プログラム及びそのプログラムを記録した記録媒体 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】画像入力手段(11)と、画像の特徴を表わす属性値を求める手段(18)と、画像と属性値とを少なくとも1つ保存する手段(8)と、保存されている画像の内から参照画像に類似する画像を検索する手段(25)と、検索された画像の縮小画像を表示する手段(13)と、表示された縮小画像から、参照画像に類似する画像を画像検索の要求者に選択させる手段(14)と、保存されている画像にカテゴリを新たに設け、選択された画像毎に該カテゴリに参照画像との類似を表わす記号を付与する手段(23)と、カテゴリに対応して、類似の信頼度を表わす数値を付与する手段(20)とを備えた画像検索装置である。
【選択図】 図1
Description
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像を記憶した画像データベースから所望の画像を検索するための画像検索装置、画像検索方法、画像検索プログラム及びそのプログラムを記録した記録媒体に関する。
【0002】
【従来の技術】
画像を検索する方法には大きく分けて次の2種類の方法が知られている。
【0003】
第1の方法は、予め画像にその内容を反映したキーワードを人間が付与し、検索時には、ユーザーが入力したキーワードと同等のキーワードが付与された画像を画像データベースより抽出して、提示するものである。
【0004】
この方法では、各画像ごとに適切なキーワードを付与する作業が大変であるという問題がある。またユーザーとキーワードを付与した人が別人である場合には、概念的には同じであっても参照キーワードが画像データベースで使用されているキーワードとは一致しない場合もあり、検索洩れを生じるという問題もある。
【0005】
第2の方法は、画像の持つ色や形状、テクスチャーなど、画像の物理的特徴を定量化した属性値を利用して情報処理装置が自動的に検索するものであり、参照画像と各属性値を比較して類似性の高い画像を画像データベースより抽出して検索結果として提示する。
【0006】
この方法では、所定のアルゴリズムに基づいて属性値が比較され、類似度が高いとして抽出された画像が、人間の視覚では必ずしも参照画像とは類似性が高いとは限られず、むしろ類似性が人間の感覚的には低い場合も多く、検索精度が低いという問題も指摘されていた。
【0007】
以上の問題を回避するための技術として、データベース中の同一のキーワードを付与された画像の集合について、特徴量ベクトルと重要度を求めて、キーワードを属性値に変換し、その属性値を基に画像検索を行う方法が提案されている(例えば、特許文献1参照)。
【0008】
また他の技術としては、画像に付与したキーワードで検索を実行し、検索結果の画像の属性値を用いて類似検索を実行する方法が提案されている(例えば、特許文献2参照)
【0009】
【特許文献1】
特開2002−140372号公報
【0010】
【特許文献2】
特開平10−28920号公報
【0011】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら特許文献1に記載の方法では、従来通り人間が画像にキーワードを付与する必要があるため、キーワード付与作業に多くの労力を要することになる。また同一のキーワードが付与された画像の特徴量ベクトルの分布が特徴空間上で十分に局在化するとの保証は得られていないため、類似画像を精度良く検索できるとは限らない。
【0012】
また、特許文献2に記載の方法でもキーワードを用いているため、画像にキーワードを付与することは大きな負担となる。更に、同一キーワードを持つ画像であっても画像の属性値が大きく異なる場合があるため、属性値に基づいて類似画像を検索しても検索精度の低下を解決できるとは限らない。
【0013】
本発明は、かかる事情に鑑みてなされたものであって、多くの労力を要するキーワード付与作業を必要とせず、簡便で洩れの少ない精度の良い検索を行うことのできる画像検索プログラム、そのプログラムを記憶した記憶媒体、画像検索装置及び画像検索方法を提供することを目的とする。
【0014】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解消するための本発明に係る請求項1に記載の画像検索装置は、画像を入力する画像入力手段と、入力した画像の特徴を定量化した属性値を求める属性値獲得手段と、前記画像と該画像の属性値とを少なくとも1つ保存する画像保存手段と、前記画像入力手段で入力した画像または前記画像保存手段に保存された画像から選択した画像を第1の参照画像として、前記画像保存手段に保存されている画像の内から前記第1の参照画像に類似する少なくとも1つの第1の画像を、前記属性値に基づいて検索する第1の検索手段と、前記検索された第1の画像の縮小画像を表示する検索画像表示手段と、前記表示された縮小画像から、前記第1の参照画像に類似する少なくとも1つの第2の画像を画像検索の要求者に選択させる画像選択手段と、前記画像保存手段に保存されている全ての画像に前記第1の参照画像との類否を表わす記号を付与するためのデータ領域であるカテゴリを新たに設けて、前記選択された第2の画像毎に該カテゴリに類似を表わす記号を付与する記号付与手段と、前記カテゴリに対応して、類似の信頼度を表わす数値を付与する数値割り当て手段とを備えた。
【0015】
また本発明に係る請求項2に記載の画像検索装置は、上記記載の発明である画像検索装置において、前記第1の検索手段は、前記画像入力手段で入力した画像または前記画像保存手段に保存された画像から選択した画像を第2の参照画像として、前記画像保存手段に保存されている画像の内から前記第2の参照画像に類似する少なくとも1つの第3の画像を、前記属性値に基づいて検索し、前記検索された第3の画像のカテゴリ毎に付与されている前記記号と、前記数値とに基づいて、前記第2の参照画像と類似する画像を検索するためのカテゴリを少なくとも1つ選択するカテゴリ選択手段と、前記選択されたカテゴリに類似を表わす記号が付与されている画像を、前記画像保存手段に保存されている画像から検索する第2の検索手段とを備えた。
【0016】
また本発明に係る請求項3に記載の画像検索装置は、上記記載の発明である画像検索装置において、前記第1の検索手段は、前記画像入力手段で入力した画像または前記画像保存手段に保存された画像から選択した画像を第2の参照画像として、前記画像保存手段に保存されている画像の内から前記第2の参照画像に類似する少なくとも1つの第3の画像を、前記属性値に基づいて検索し、前記検索画像表示手段は、検索された第3の画像の縮小画像を表示し、前記画像選択手段は、表示された縮小画像から、前記第2の参照画像に類似する少なくとも1つの第4の画像を画像検索の要求者に選択させ、前記選択された第4の画像のカテゴリ毎に付与されている前記記号と、前記数値とに基づいて、前記第2の参照画像と類似する画像をさらに検索するためのカテゴリを少なくとも1つ選択するカテゴリ選択手段と、前記選択されたカテゴリに類似を表わす記号が付与されている画像を、前記画像保存手段に保存されている画像から検索する第2の検索手段とを備えた。
【0017】
また本発明に係る請求項4に記載の画像検索装置は、画像を入力する画像入力手段と、入力した画像の特徴を定量化した属性値を求める属性値獲得手段と、前記画像と該画像の属性値とを少なくとも1つ保存する画像保存手段と、前記画像入力手段で入力した画像または前記画像保存手段に保存された画像から選択した画像を第1の参照画像として、前記画像保存手段に保存されている画像の内から前記第1の参照画像に類似する少なくとも1つの第1の画像を、前記属性値に基づいて検索する第1の検索手段と、前記検索された第1の画像の縮小画像を表示する検索画像表示手段と、前記表示された縮小画像から、前記第1の参照画像に類似する少なくとも1つの第2の画像を画像検索の要求者に選択させる画像選択手段と、前記画像保存手段に保存されている全ての画像に、前記第1の参照画像との類否を表わす数値を付与するためのデータ領域であるカテゴリを新たに設けて、前記選択された第2の画像毎に前記カテゴリに対応して前記第1の参照画像との類似の信頼度を表わす数値を付与する数値割り当て手段とを備えた。
【0018】
また本発明に係る請求項5に記載の画像検索装置は、上記記載の発明である画像検索装置において、前記第1の検索手段は、前記画像入力手段で入力した画像または前記画像保存手段に保存された画像から選択した画像を第2の参照画像として、前記画像保存手段に保存されている画像の内から前記第2の参照画像に類似する少なくとも1つの第3の画像を、前記属性値に基づいて検索し、前記検索された第3の画像のカテゴリ毎に付与されている前記数値に基づいて、前記第2の参照画像と類似する画像を検索するためのカテゴリを少なくとも1つ選択するカテゴリ選択手段と、前記選択されたカテゴリの類似の信頼度を表わす数値が所定値以上の画像を、前記画像保存手段に保存されている画像から検索する第2の検索手段とを備えた。
【0019】
また本発明に係る請求項6に記載の画像検索装置は、上記記載の発明である画像検索装置において、前記第1の検索手段は、前記画像入力手段で入力した画像または前記画像保存手段に保存された画像から選択した画像を第2の参照画像として、前記画像保存手段に保存されている画像の内から前記第2の参照画像に類似する少なくとも1つの第3の画像を、前記属性値に基づいて検索し、前記検索画像表示手段は、検索された第3の画像の縮小画像を表示し、前記画像選択手段は、表示された縮小画像から、前記第2の参照画像に類似する少なくとも1つの第4の画像を画像検索の要求者に選択させ、前記選択された第4の画像のカテゴリ毎に付与されている前記数値に基づいて、前記第2の参照画像と類似する画像をさらに検索するためのカテゴリを少なくとも1つ選択するカテゴリ選択手段と、前記選択されたカテゴリの類似の信頼度を表わす数値が所定値以上の画像を、前記画像保存手段に保存されている画像の信頼度から検索する第2の検索手段とを備えた。
【0020】
また本発明に係る請求項7に記載の画像検索装置は、上記記載の発明である画像検索装置において、前記第3の画像を、該画像の前記属性値に基づいて少なくとも1つのクラスに分類するクラスタリング手段と、前記クラスの内、該クラスに属する画像数が所定数以上のクラスを判定するクラスタリング判定手段と、前記判定されたクラスに属すると分類される画像を、前記画像保存手段に保存された画像から検索する第3の検索手段とを備えた。
【0021】
また本発明に係る請求項8に記載の画像検索装置は、上記記載の発明である画像検索装置において、前記第4の画像を、該画像の前記属性値に基づいて少なくとも1つのクラスに分類するクラスタリング手段と、前記クラスの内、該クラスに属する画像数が所定数以上のクラスを判定するクラスタリング判定手段と、前記判定されたクラスに属すると分類される画像を、前記画像保存手段に保存された画像から検索する第3の検索手段とを備えた。
【0022】
また本発明に係る請求項9に記載の画像検索装置は、上記記載の発明である画像検索装置において、前記第1の検索手段は、前記第1の参照画像の前記属性値と前記画像保存手段に保存された画像の前記属性値とを比較して画像の類似度を算出して、画像の類似を判断する類似判断手段を備えた。
【0023】
また本発明に係る請求項10に記載の画像検索装置は、上記記載の発明である画像検索装置において、前記第1の検索手段は、前記第2の参照画像の前記属性値と前記画像保存手段に保存された画像の前記属性値とを比較して画像の類似度を算出して、画像の類似を判断する類似判断手段を備えた。
【0024】
また本発明に係る請求項11に記載の画像検索装置は、上記記載の発明である画像検索装置において、前記第1の検索手段は、前記類似度の大きい順番に前記画像保存手段に保存された画像の順序付けを行う画像ソート手段を備えた。
【0025】
また本発明に係る請求項12に記載の画像検索装置は、上記記載の発明である画像検索装置において、前記数値割り当て手段は、前記選択された第2の画像の前記属性値の分布状態を表わす統計量に基づいて前記類似の信頼度を表わす数値を算出する数値算出手段を備えた。
【0026】
また本発明に係る請求項13に記載の画像検索方法は、画像を入力する画像入力ステップと、入力した画像の特徴を定量化した属性値を求める属性値獲得ステップと、前記画像と該画像の属性値とを少なくとも1つ保存する画像保存ステップと、前記画像入力ステップで入力した画像または前記画像保存ステップで保存された画像から選択した画像を第1の参照画像として、前記画像保存ステップで保存されている画像の内から前記第1の参照画像に類似する少なくとも1つの第1の画像を、前記属性値に基づいて検索する検索ステップと、前記検索された第1の画像の縮小画像を表示する検索画像表示ステップと、前記表示された縮小画像から、前記第1の参照画像に類似する少なくとも1つの第2の画像を画像検索の要求者に選択させる画像選択ステップと、前記画像保存ステップで保存されている全ての画像に前記第1の参照画像との類否を表わす記号を付与するためのデータ領域であるカテゴリを新たに設けて、前記選択された第2の画像毎に該カテゴリに類似を表わす記号を付与する記号付与ステップと、前記カテゴリに対応して、類似の信頼度を表わす数値を付与する数値割り当てステップとを備えた。
【0027】
また本発明に係る請求項14に記載の画像検索方法は、上記記載の発明である画像検索方法において、前記画像入力ステップで入力した画像または前記画像保存ステップで保存された画像から選択した画像を第2の参照画像として、前記画像保存ステップで保存されている画像の内から前記第2の参照画像に類似する少なくとも1つの第3の画像を、前記属性値に基づいて検索する検索ステップと、前記検索された第3の画像のカテゴリ毎に付与されている前記記号と、前記数値とに基づいて、前記第2の参照画像と類似する画像を検索するためのカテゴリを少なくとも1つ選択するカテゴリ選択ステップと、前記選択されたカテゴリに類似を表わす記号が付与されている画像を、前記画像保存ステップで保存されている画像から検索する検索ステップとを備えた。
【0028】
また本発明に係る請求項15に記載の画像検索方法は、上記記載の発明である画像検索方法において、前記画像入力ステップで入力した画像または前記画像保存ステップで保存された画像から選択した画像を第2の参照画像として、前記画像保存ステップで保存されている画像の内から前記第2の参照画像に類似する少なくとも1つの第3の画像を、前記属性値に基づいて検索する検索ステップと、検索された第3の画像の縮小画像を表示するステップと、表示された縮小画像から、前記第2の参照画像に類似する少なくとも1つの第4の画像を画像検索の要求者に選択させるステップと、前記選択された第4の画像のカテゴリ毎に付与されている前記記号と、前記数値とに基づいて、前記第2の参照画像と類似する画像をさらに検索するためのカテゴリを少なくとも1つ選択するカテゴリ選択ステップと、前記選択されたカテゴリに類似を表わす記号が付与されている画像を、前記画像保存ステップで保存されている画像から検索する検索ステップとを備えた。
【0029】
また本発明に係る請求項16に記載の画像検索方法は、画像を入力する画像入力ステップと、入力した画像の特徴を定量化した属性値を求める属性値獲得ステップと、前記画像と該画像の属性値とを少なくとも1つ保存する画像保存ステップと、前記画像入力ステップで入力した画像または前記画像保存ステップで保存された画像から選択した画像を第1の参照画像として、前記画像保存ステップで保存されている画像の内から前記第1の参照画像に類似する少なくとも1つの第1の画像を、前記属性値に基づいて検索する検索ステップと、前記検索された第1の画像の縮小画像を表示する検索画像表示ステップと、前記表示された縮小画像から、前記第1の参照画像に類似する少なくとも1つの第2の画像を画像検索の要求者に選択させる画像選択ステップと、前記画像保存ステップで保存されている全ての画像に、前記第1の参照画像との類否を表わす数値を付与するためのデータ領域であるカテゴリを新たに設けて、前記選択された第2の画像毎に前記カテゴリに対応して前記第1の参照画像との類似の信頼度を表わす数値を付与する数値割り当てステップとを備えた。
【0030】
また本発明に係る請求項17に記載の画像検索方法は、上記記載の発明である画像検索方法において、前記画像入力ステップで入力した画像または前記画像保存ステップで保存された画像から選択した画像を第2の参照画像として、前記画像保存ステップで保存されている画像の内から前記第2の参照画像に類似する少なくとも1つの第3の画像を、前記属性値に基づいて検索する検索ステップと、前記検索された第3の画像のカテゴリ毎に付与されている前記数値に基づいて、前記第2の参照画像と類似する画像を検索するためのカテゴリを少なくとも1つ選択するカテゴリ選択ステップと、前記選択されたカテゴリの類似の信頼度を表わす数値が所定値以上の画像を、前記画像保存ステップで保存されている画像から検索する検索ステップとを備えた。
【0031】
また本発明に係る請求項18に記載の画像検索方法は、上記記載の発明である画像検索方法において、前記画像入力ステップで入力した画像または前記画像保存ステップで保存された画像から選択した画像を第2の参照画像として、前記画像保存ステップで保存されている画像の内から前記第2の参照画像に類似する少なくとも1つの第3の画像を、前記属性値に基づいて検索する検索ステップと、検索された第3の画像の縮小画像を表示するステップと、表示された縮小画像から、前記第2の参照画像に類似する少なくとも1つの第4の画像を画像検索の要求者に選択させるステップと、前記選択された第4の画像のカテゴリ毎に付与されている前記数値に基づいて、前記第2の参照画像と類似する画像をさらに検索するためのカテゴリを少なくとも1つ選択するカテゴリ選択ステップと、前記選択されたカテゴリの類似の信頼度を表わす数値が所定値以上の画像を、前記画像保存ステップで保存されている画像の信頼度から検索する検索ステップとを備えた。
【0032】
また本発明に係る請求項19に記載の画像検索方法は、上記記載の発明である画像検索方法において、前記第3の画像を、該画像の前記属性値に基づいて少なくとも1つのクラスに分類するクラスタリングステップと、前記クラスの内、該クラスに属する画像数が所定数以上のクラスを判定するクラスタリング判定ステップと、前記判定されたクラスに属すると分類される画像を、前記画像保存ステップで保存された画像から検索する検索ステップとを備えた。
【0033】
また本発明に係る請求項20に記載の画像検索方法は、上記記載の発明である画像検索方法において、前記第4の画像を、該画像の前記属性値に基づいて少なくとも1つのクラスに分類するクラスタリングステップと、前記クラスの内、該クラスに属する画像数が所定数以上のクラスを判定するクラスタリング判定ステップと、前記判定されたクラスに属すると分類される画像を、前記画像保存ステップで保存された画像から検索する検索ステップとを備えた。
【0034】
また本発明に係る請求項21に記載の画像検索プログラムは、画像を入力する画像入力ステップと、入力した画像の特徴を定量化した属性値を求める属性値獲得ステップと、前記画像と該画像の属性値とを少なくとも1つ保存する画像保存ステップと、前記画像入力ステップで入力した画像または前記画像保存ステップで保存された画像から選択した画像を第1の参照画像として、前記画像保存ステップで保存されている画像の内から前記第1の参照画像に類似する少なくとも1つの第1の画像を、前記属性値に基づいて検索する検索ステップと、前記検索された第1の画像の縮小画像を表示する検索画像表示ステップと、前記表示された縮小画像から、前記第1の参照画像に類似する少なくとも1つの第2の画像を画像検索の要求者に選択させる画像選択ステップと、前記画像保存ステップで保存されている全ての画像に前記第1の参照画像との類否を表わす記号を付与するためのデータ領域であるカテゴリを新たに設けて、前記選択された第2の画像毎に該カテゴリに類似を表わす記号を付与する記号付与ステップと、前記カテゴリに対応して、類似の信頼度を表わす数値を付与する数値割り当てステップとをコンピュータに実行させる。
【0035】
また本発明に係る請求項22に記載の画像検索プログラムは、上記記載の発明である画像検索プログラムにおいて、前記画像入力ステップで入力した画像または前記画像保存ステップで保存された画像から選択した画像を第2の参照画像として、前記画像保存ステップで保存されている画像の内から前記第2の参照画像に類似する少なくとも1つの第3の画像を、前記属性値に基づいて検索する検索ステップと、前記検索された第3の画像のカテゴリ毎に付与されている前記記号と、前記数値とに基づいて、前記第2の参照画像と類似する画像を検索するためのカテゴリを少なくとも1つ選択するカテゴリ選択ステップと、前記選択されたカテゴリに類似を表わす記号が付与されている画像を、前記画像保存ステップで保存されている画像から検索する検索ステップとをコンピュータに実行させる。
【0036】
また本発明に係る請求項23に記載の画像検索プログラムは、上記記載の発明である画像検索プログラムにおいて、前記画像入力ステップで入力した画像または前記画像保存ステップで保存された画像から選択した画像を第2の参照画像として、前記画像保存ステップで保存されている画像の内から前記第2の参照画像に類似する少なくとも1つの第3の画像を、前記属性値に基づいて検索する検索ステップと、検索された第3の画像の縮小画像を表示するステップと、表示された縮小画像から、前記第2の参照画像に類似する少なくとも1つの第4の画像を画像検索の要求者に選択させるステップと、前記選択された第4の画像のカテゴリ毎に付与されている前記記号と、前記数値とに基づいて、前記第2の参照画像と類似する画像をさらに検索するためのカテゴリを少なくとも1つ選択するカテゴリ選択ステップと、前記選択されたカテゴリに類似を表わす記号が付与されている画像を、前記画像保存ステップで保存されている画像から検索する検索ステップとをコンピュータに実行させる。
【0037】
また本発明に係る請求項24に記載の画像検索プログラムは、画像を入力する画像入力ステップと、入力した画像の特徴を定量化した属性値を求める属性値獲得ステップと、前記画像と該画像の属性値とを少なくとも1つ保存する画像保存ステップと、前記画像入力ステップで入力した画像または前記画像保存ステップで保存された画像から選択した画像を第1の参照画像として、前記画像保存ステップで保存されている画像の内から前記第1の参照画像に類似する少なくとも1つの第1の画像を、前記属性値に基づいて検索する検索ステップと、前記検索された第1の画像の縮小画像を表示する検索画像表示ステップと、前記表示された縮小画像から、前記第1の参照画像に類似する少なくとも1つの第2の画像を画像検索の要求者に選択させる画像選択ステップと、前記画像保存ステップで保存されている全ての画像に、前記第1の参照画像との類否を表わす数値を付与するためのデータ領域であるカテゴリを新たに設けて、前記選択された第2の画像毎に前記カテゴリに対応して前記第1の参照画像との類似の信頼度を表わす数値を付与する数値割り当てステップとをコンピュータに実行させる。
【0038】
また本発明に係る請求項25に記載の画像検索プログラムは、上記記載の発明である画像検索プログラムにおいて、前記画像入力ステップで入力した画像または前記画像保存ステップで保存された画像から選択した画像を第2の参照画像として、前記画像保存ステップで保存されている画像の内から前記第2の参照画像に類似する少なくとも1つの第3の画像を、前記属性値に基づいて検索する検索ステップと、前記検索された第3の画像のカテゴリ毎に付与されている前記数値に基づいて、前記第2の参照画像と類似する画像を検索するためのカテゴリを少なくとも1つ選択するカテゴリ選択ステップと、前記選択されたカテゴリの類似の信頼度を表わす数値が所定値以上の画像を、前記画像保存ステップで保存されている画像から検索する検索ステップとをコンピュータに実行させる。
【0039】
また本発明に係る請求項26に記載の画像検索プログラムは、上記記載の発明である画像検索プログラムにおいて、前記画像入力ステップで入力した画像または前記画像保存ステップで保存された画像から選択した画像を第2の参照画像として、前記画像保存ステップで保存されている画像の内から前記第2の参照画像に類似する少なくとも1つの第3の画像を、前記属性値に基づいて検索する検索ステップと、検索された第3の画像の縮小画像を表示するステップと、表示された縮小画像から、前記第2の参照画像に類似する少なくとも1つの第4の画像を画像検索の要求者に選択させるステップと、前記選択された第4の画像のカテゴリ毎に付与されている前記数値に基づいて、前記第2の参照画像と類似する画像をさらに検索するためのカテゴリを少なくとも1つ選択するカテゴリ選択ステップと、前記選択されたカテゴリの類似の信頼度を表わす数値が所定値以上の画像を、前記画像保存ステップで保存されている画像の信頼度から検索する検索ステップとをコンピュータに実行させる。
【0040】
また本発明に係る請求項27に記載の画像検索プログラムは、上記記載の発明である画像検索プログラムにおいて、前記第3の画像を、該画像の前記属性値に基づいて少なくとも1つのクラスに分類するクラスタリングステップと、前記クラスの内、該クラスに属する画像数が所定数以上のクラスを判定するクラスタリング判定ステップと、前記判定されたクラスに属すると分類される画像を、前記画像保存ステップで保存された画像から検索する検索ステップとをコンピュータに実行させる。
【0041】
また本発明に係る請求項28に記載の画像検索プログラムは、上記記載の発明である画像検索プログラムにおいて、前記第4の画像を、該画像の前記属性値に基づいて少なくとも1つのクラスに分類するクラスタリングステップと、前記クラスの内、該クラスに属する画像数が所定数以上のクラスを判定するクラスタリング判定ステップと、前記判定されたクラスに属すると分類される画像を、前記画像保存ステップで保存された画像から検索する検索ステップとをコンピュータに実行させる。
【0042】
また本発明に係る請求項29に記載の記録媒体は、画像を入力する画像入力ステップと、入力した画像の特徴を定量化した属性値を求める属性値獲得ステップと、前記画像と該画像の属性値とを少なくとも1つ保存する画像保存ステップと、前記画像入力ステップで入力した画像または前記画像保存ステップで保存された画像から選択した画像を第1の参照画像として、前記画像保存ステップで保存されている画像の内から前記第1の参照画像に類似する少なくとも1つの第1の画像を、前記属性値に基づいて検索する検索ステップと、前記検索された第1の画像の縮小画像を表示する検索画像表示ステップと、前記表示された縮小画像から、前記第1の参照画像に類似する少なくとも1つの第2の画像を画像検索の要求者に選択させる画像選択ステップと、前記画像保存ステップで保存されている全ての画像に前記第1の参照画像との類否を表わす記号を付与するためのデータ領域であるカテゴリを新たに設けて、前記選択された第2の画像毎に該カテゴリに類似を表わす記号を付与する記号付与ステップと、前記カテゴリに対応して、類似の信頼度を表わす数値を付与する数値割り当てステップとをコンピュータに実行させるためのプログラムを記録した。
【0043】
また本発明に係る請求項30に記載の記録媒体は、上記記載の発明である記録媒体において、前記画像入力ステップで入力した画像または前記画像保存ステップで保存された画像から選択した画像を第2の参照画像として、前記画像保存ステップで保存されている画像の内から前記第2の参照画像に類似する少なくとも1つの第3の画像を、前記属性値に基づいて検索する検索ステップと、前記検索された第3の画像のカテゴリ毎に付与されている前記記号と、前記数値とに基づいて、前記第2の参照画像と類似する画像を検索するためのカテゴリを少なくとも1つ選択するカテゴリ選択ステップと、前記選択されたカテゴリに類似を表わす記号が付与されている画像を、前記画像保存ステップで保存されている画像から検索する検索ステップとをコンピュータに実行させるためのプログラムを記録した。
【0044】
また本発明に係る請求項31に記載の記録媒体は、上記記載の発明である記録媒体において、前記画像入力ステップで入力した画像または前記画像保存ステップで保存された画像から選択した画像を第2の参照画像として、前記画像保存ステップで保存されている画像の内から前記第2の参照画像に類似する少なくとも1つの第3の画像を、前記属性値に基づいて検索する検索ステップと、検索された第3の画像の縮小画像を表示するステップと、表示された縮小画像から、前記第2の参照画像に類似する少なくとも1つの第4の画像を画像検索の要求者に選択させるステップと、前記選択された第4の画像のカテゴリ毎に付与されている前記記号と、前記数値とに基づいて、前記第2の参照画像と類似する画像をさらに検索するためのカテゴリを少なくとも1つ選択するカテゴリ選択ステップと、前記選択されたカテゴリに類似を表わす記号が付与されている画像を、前記画像保存ステップで保存されている画像から検索する検索ステップとをコンピュータに実行させる。
【0045】
また本発明に係る請求項32に記載の記録媒体は、画像を入力する画像入力ステップと、入力した画像の特徴を定量化した属性値を求める属性値獲得ステップと、前記画像と該画像の属性値とを少なくとも1つ保存する画像保存ステップと、前記画像入力ステップで入力した画像または前記画像保存ステップで保存された画像から選択した画像を第1の参照画像として、前記画像保存ステップで保存されている画像の内から前記第1の参照画像に類似する少なくとも1つの第1の画像を、前記属性値に基づいて検索する検索ステップと、前記検索された第1の画像の縮小画像を表示する検索画像表示ステップと、前記表示された縮小画像から、前記第1の参照画像に類似する少なくとも1つの第2の画像を画像検索の要求者に選択させる画像選択ステップと、前記画像保存ステップで保存されている全ての画像に、前記第1の参照画像との類否を表わす数値を付与するためのデータ領域であるカテゴリを新たに設けて、前記選択された第2の画像毎に前記カテゴリに対応して前記第1の参照画像との類似の信頼度を表わす数値を付与する数値割り当てステップとをコンピュータに実行させるためのプログラムを記録した。
【0046】
また本発明に係る請求項33に記載の記録媒体は、上記記載の発明である記録媒体において、前記画像入力ステップで入力した画像または前記画像保存ステップで保存された画像から選択した画像を第2の参照画像として、前記画像保存ステップで保存されている画像の内から前記第2の参照画像に類似する少なくとも1つの第3の画像を、前記属性値に基づいて検索する検索ステップと、前記検索された第3の画像のカテゴリ毎に付与されている前記数値に基づいて、前記第2の参照画像と類似する画像を検索するためのカテゴリを少なくとも1つ選択するカテゴリ選択ステップと、前記選択されたカテゴリの類似の信頼度を表わす数値が所定値以上の画像を、前記画像保存ステップで保存されている画像から検索する検索ステップとをコンピュータに実行させるためのプログラムを記録した。
【0047】
また本発明に係る請求項34に記載の記録媒体は、上記記載の発明である記録媒体において、前記画像入力ステップで入力した画像または前記画像保存ステップで保存された画像から選択した画像を第2の参照画像として、前記画像保存ステップで保存されている画像の内から前記第2の参照画像に類似する少なくとも1つの第3の画像を、前記属性値に基づいて検索する検索ステップと、検索された第3の画像の縮小画像を表示するステップと、表示された縮小画像から、前記第2の参照画像に類似する少なくとも1つの第4の画像を画像検索の要求者に選択させるステップと、前記選択された第4の画像のカテゴリ毎に付与されている前記数値に基づいて、前記第2の参照画像と類似する画像をさらに検索するためのカテゴリを少なくとも1つ選択するカテゴリ選択ステップと、前記選択されたカテゴリの類似の信頼度を表わす数値が所定値以上の画像を、前記画像保存ステップで保存されている画像の信頼度から検索する検索ステップとをコンピュータに実行させるためのプログラムを記録した。
【0048】
また本発明に係る請求項35に記載の記録媒体は、上記記載の発明である記録媒体において、前記第3の画像を、該画像の前記属性値に基づいて少なくとも1つのクラスに分類するクラスタリングステップと、前記クラスの内、該クラスに属する画像数が所定数以上のクラスを判定するクラスタリング判定ステップと、前記判定されたクラスに属すると分類される画像を、前記画像保存ステップで保存された画像から検索する検索ステップとをコンピュータに実行させるためのプログラムを記録した。
【0049】
また本発明に係る請求項36に記載の記録媒体は、上記記載の発明である記録媒体において、前記第4の画像を、該画像の前記属性値に基づいて少なくとも1つのクラスに分類するクラスタリングステップと、前記クラスの内、該クラスに属する画像数が所定数以上のクラスを判定するクラスタリング判定ステップと、前記判定されたクラスに属すると分類される画像を、前記画像保存ステップで保存された画像から検索する検索ステップとをコンピュータに実行させるためのプログラムを記録した。
【0050】
【発明の実施の形態】
[第1の実施の形態]
図1は、本発明に係る第1の実施の形態の画像検索装置の構成を示すブロック図である。以下、検索対象となる画像を「原画像」という。
【0051】
画像検索装置1は、画像データを取り扱う画像処理部4、画像の属性データを取り扱う属性処理部5、画像がそのカテゴリに属するかどうかを表わす記号を取り扱う記号処理部6、画像のクラスタ分析を行うクラスタ分析部7、原画像の記憶領域である画像DB8、及びその他のデータ記憶領域であるバッファメモリ9で構成されている。
【0052】
画像処理部4には、画像入力部11、インデックス画像作成部12、画像表示部13及び画像選択部14が設けられている。
【0053】
画像入力部11は、画像入力装置(不図示)から原画像を画像検索装置1に取り込む。インデックス画像作成部12は、画像DB8に記憶されている原画像の縮小画像であるインデックス画像を作成する。画像表示部13は、インデックス画像や原画像を表示装置(不図示)に表示する。画像選択部14は、ユーザの画像選択操作を支援する。
【0054】
属性処理部5には、属性処理部18、属性分析部19、及び類似度計算部20が設けられている。
【0055】
属性処理部18は、原画像の属性値を求める。属性分析部19は、属性処理部18に従属して、種々の属性値を原画像から抽出する。類似度計算部20は、画像同士の類否を判断するための指数を属性値に基づいて計算する。
【0056】
記号処理部6には、記号付与部23、記号加算部24、記号検索部25及び重み処理部26が設けられている。
【0057】
記号付与部23は、画像表示部13に表示されたインデックス画像をもとに、参照画像と類似であるとして画像選択部で選択された原画像すべてに同じ記号を付与する。原画像が参照画像に類似する場合には、その参照画像について、各原画像に付与された記号領域の特定の桁に対して参照画像に類似するカテゴリに属するとして、例えば「1」を付与する。尚、原画像がその参照画像に類似しない場合には、上記記号領域の同一カテゴリの桁に例えば「0」を付与する。記号加算部24は、複数の原画像について記号の加算演算を行う。記号検索部25は、所定の記号が「1」となっている原画像を検索する。重み処理部26は、記号の加算演算に使用する重み係数を設定し、また重み付けの乗算演算を行う。
【0058】
クラスタ分析部7には、クラスタリング処理部41、クラスタリング判定部42及びパラメータ検索部43が設けられている。
【0059】
クラスタリング処理部41は、画像を属性値に基づいてクラスタに分類する。クラスタリング判定部42は、局在化しているクラスタが存在するかどうかを判定する。パラメータ検索部43は、所定の属性をもつ画像を検索する。
【0060】
画像DB8には、原画像領域28、インデックス画像領域29、及びインデックスデータ領域30が設けられている。
【0061】
原画像領域28には、検索対象となる原画像が格納されている。インデックス画像領域29には原画像を縮小したインデックス画像が格納されている。インデックスデータ領域30には、原画像、インデックス画像にアクセスするためのアドレスと、原画像の属性値等の情報が格納されている。
【0062】
バッファメモリ9には、画像検索時に基準となる画像である参照画像を格納する参照画像メモリ33、及び検索の中間段階において選択された原画像の格納アドレス等を格納する候補インデックスメモリ34が備えられている。
【0063】
[動作]
次に、本画像検索装置1の動作について説明する。
【0064】
ユーザは準備段階での作業として、画像検索装置1に対して原画像の登録を行う。
図2は、原画像を登録する際の画像検索装置の各機能の関連を示す図であり、図3は、原画像を登録する際の概略の処理手順を示すフロー図である。
【0065】
画像入力部11は画像入力装置(不図示)から原画像を読込む(ステップS1)。そして、画像入力部11は読込んだ原画像を画像DB8の原画像領域28に格納するとともに、属性処理部18を起動する。
【0066】
属性処理部18は制御変数Pを初期値1に設定して、P番目の属性分析部19を起動する(ステップS2)。
【0067】
P番目の属性分析部19は、読込んだ原画像についてP番目の属性値を求める(ステップS3)。ここで、原画像の属性値とは、原画像に表わされた色、形状、テクスチャー等の画像の物理的な属性を数値化した値である。従って、ここでいう属性値は色彩、形状などの物理的構成要素に関して定量化して表わされる量であって、人間の主観による感覚的要素に基づく値ではない。
【0068】
属性処理部18はP番目の属性分析部19が求めた属性値Pを、インデックスデータ領域30に保存されているインデックスデータ37の属性値エリアに格納する(ステップS4)。
【0069】
図4は、インデックスデータ37の構成を示す図である。
インデックスデータ37には、原画像を特定する画像ID37a、原画像が格納されている原画像領域28内のアドレスを示す原画像アドレス37b、原画像の縮小画像であるインデックス画像が格納されているインデックス画像領域29内のアドレスを示すインデックス画像アドレス37c、原画像の属性値を複数格納するための属性値エリア37d、及び原画像に付与されたカテゴリに対応する記号と全記号数を格納するための記号エリア37eが設けられている。
【0070】
本明細書で使用する「カテゴリ」とは、要求者が提示した参照画像と視覚的に同一であると判断した画像であることを識別するための記号のことであり、後述する参照画像毎に定められる。原画像がJ番目のカテゴリに属するとは、要求者が提示したJ番目の参照画像と当該原画像が視覚的に類似していることを意味し、記号エリア37eの「記号J」が1となっている。
【0071】
次に、所定数Nの全属性値を求めたかどうかを調べる(ステップS5)。そして、まだ所定数Nの属性値を求めていない場合(ステップS5 No)は、制御変数Pをカウントアップして(ステップS6)、ステップS3〜S4の処理を繰り返す。
【0072】
所定数Nの属性値が求められている場合(ステップS5 Yes)は、インデックス画像作成部12が原画像に基づいて原画像の縮小画像であるインデックス画像を作成し、インデックス画像領域29に格納するとともにインデックスデータ37のインデックス画像アドレス37cを更新する(ステップS7)。
【0073】
次に、全ての原画像の登録が完了したかどうかを調べる(ステップS8)。まだ登録するべき画像が残っている場合(ステップS8 No)は、ステップS1〜ステップS7の処理を繰り返す。
【0074】
全ての画像の登録が完了した場合(ステップS8 Yes)は、画像の登録処理を終了する。なお、原画像の登録は一度に行う必要はなく、必要に応じて繰り返される。
【0075】
続いてユーザは、画像検索装置1に登録した原画像毎に記号を付与する。ここで本発明において使用される「記号」は、従来のキーワードに類似した概念であるが、キーワードよりも更に広い上位の概念である。即ち、キーワードが「言葉」に基づいて画像の特徴を表わすのに対して、「記号」は言葉によって概念化して限定するものではなく、画像の視覚的な類似性によってグループ化するためのものである。類似であると判断された画像は同じカテゴリに属すると表現され、記号エリア37eの同一の桁に1が格納される。記号エリア37eの記号数を除く各桁がそれぞれのカテゴリを表わす。
【0076】
図5は、原画像に記号を付与する場合の画像検索装置の各機能の関連を示す図であり、図6は、原画像に記号を付与する場合の概略の処理手順を示すフロー図である。
【0077】
ユーザは原画像に記号を付与する際の基準となる参照画像を用意する(ステップS10)。ここで、参照画像は従来のキーワードに替わるものであり、以下の処理では参照画像に類似するか否かの記号を原画像に付与する。
【0078】
画像入力部11は画像入力装置(不図示)から参照画像を読込む(ステップS11)。そして、画像入力部11は読込んだ参照画像をバッファメモリ9の参照画像メモリ33に格納する。尚、参照画像は画像入力装置(不図示)から読込むのではなく、画像DB8の原画像領域28に格納されている原画像から選択しても良い。
【0079】
類似度計算部20は参照画像メモリ33から参照画像を取り出し、その参照画像について前述の属性値を計算する(ステップS12)。即ち前述のステップS3、S4の手順に従って、属性分析部19で処理した複数の属性値を得る。
【0080】
類似度計算部20はインデックスデータ領域30に格納されているインデックスデータ37に基づいて類似度を算出し、参照画像に類似する原画像を特定する(ステップS13)。類似の判断は、参照画像と原画像の複数の属性値1〜Mを比較することで行う。例えば、属性値1〜Mをパラメータとする関数を設定し、参照画像の関数値と原画像の関数値が近似していれば、その原画像は参照画像に類似しているものと判断することができる。そして、この類似度の大きい順に原画像に順序付けを行う。
【0081】
画像表示部13は類似度の高い順に特定された原画像のインデックス画像をインデックス画像領域29から取り出して、所定数だけ表示装置(不図示)に表示する(ステップS14)。そして、ユーザに対して選択するように促す指示を出力する。
【0082】
ユーザは表示されたインデックス画像を見て、参照画像に類似すると判断した原画像を複数枚(1枚又は0枚も可)選択する(ステップS15)。画像選択部14は、ユーザの選択操作をサポートするとともに、選択された画像についての情報を取り込む。
【0083】
記号付与部23は選択された原画像に対するインデックスデータ37の記号エリア37eに記号を付与する(ステップS16)。
【0084】
図7は、記号エリア37eの構成を示す図である。記号付与部23は選択された原画像の記号エリア37eにある「記号数」に1を加算してMとするとともに、新たに設けた「記号M」の位置に数字の「1」を記載する。また、記号付与部23は選択されていない原画像の記号エリア37eにある「記号数」に1を加算してMとするとともに、新たに設けた「記号M」の位置に数字の「0」を記載する。
【0085】
1種類の参照画像について複数の記号付けが可能な場合に、記号付与が完了したか否かの判定を行う(ステップS17)。
【0086】
1種類の参照画像であっても、画像に複数の被写体が写っている場合には、それぞれの被写体ごとに別の記号を付与することができる。また、着眼点を変えることによって単一の被写体しか写っていなくても複数の記号を付与することができる。例えば、色と形は別物として記号を付与することができる。そして、記号付与が完了していない場合(ステップS17 No)、ステップS15〜S16の処理を繰り返す。
【0087】
記号付与が完了している場合(ステップS17 Yes)、後述する記号加算処理で用いる重み係数を計算する。
【0088】
重み処理部26は、「記号M」の位置に「1」が記載された画像について、インデックスデータ37中の、属性値エリア37dを参照する。そして、属性値1〜Nを要素とする属性値ベクトルXi(i=1〜K)を定義する。ここで、Kは、「記号M」の位置に「1」が記載された画像の数がKであることを意味する。
【0089】
そして、属性値ベクトルXiの各要素(属性値)をxij(j=1〜N)として、属性値ごとに、式(1)に示す分散σjを計算する(ステップS18)。
【0090】
【数1】
【0091】
次に、重み処理部26は、分散σj(j=1〜N)に基づいて重み係数を算出する(ステップS19)。この際、分散が大きい場合は、重み係数は小さな値とし、分散が小さい場合は、重み係数は大きな値となるように算出が行われる。
【0092】
分散が大きいときは、「記号M」の位置に「1」が記載された画像の属性値のばらつきが大きいことを表わしている。従って、類似度に及ぼす属性値の影響、言い換えれば類似度の信頼性は低いと考えられる。このため、この位置の記号が類似度に寄与する程度は相対的に低いと考えられ、重み係数は相対的に小さな値とするのが妥当である。
【0093】
これと逆に、分散が小さいときは、「記号M」の位置に「1」が記載された画像の属性値のばらつきが小さいことを表わしている。従って、類似度に及ぼす属性値の影響、言い換えれば類似度の信頼性は高いと考えられる。このため、この位置の記号が類似度に寄与する程度は相対的に高いと考えられ、重み係数は相対的に大きな値とするのが妥当である。
【0094】
尚、重み係数は、上述の関係を充足できるものであれば、例えば、分散の逆数で定義しても良く、一般的に分散σj(j=1〜N)をパラメータとする関数を設定し、その関数値で定義しても良い。また、分散を用いなくても、属性値のばらつきを表す統計量を求めてその値に基づいて重み係数を算出しても良い。例えば、最大値と最小値の差を用いることもできる。
【0095】
また、重み係数の算出に際しては、属性値間の個体差を排除するため、それぞれの属性値を正規化した後、上述の演算を行うことが好ましい。算出したカテゴリMに関する重み係数はインデックスデータ領域に記憶される。
【0096】
次に、記号付与作業を終了するかどうかを調べる(ステップS20)。例えば、全ての参照画像についての記号付与処理が終了したかどうかを調べる。
【0097】
そして、未処理の参照画像が残っている場合(ステップS20 No)は、ステップS12〜S19の処理を繰り返す。全ての参照画像についての記号付与処理が終了した場合(ステップS20 Yes)は、本記号付与処理を終了する。
【0098】
尚、本実施の形態では、記号は「1」、「0」を用いているが、本発明はこの形態に限定されるものではない。記号は、英字、特殊記号でもよく、特に意味のあるものである必要はない。また、記号1〜Mがどのような被写体か又は被写体の性質かということは不必要な情報である。この点がキーワード自体に特定の意味内容を必要とするキーワード方式と本質的に異なる点である。
【0099】
また、本実施の形態では、属性値に基き定量的に類否を判断するだけでなく、それに加えて人間が視覚的に判断した参照画像との類似結果を記号として取り込んでいる点に特徴がある。一般に画像の類否は主観的な要素が大きく入り込むものであると考えられる。そうすると、画像の数値化された物理データに基づく機械的な判断に留まらず人間の視覚的判断を加味するように構成することで本画像検索装置1を使用するユーザの主観に近い結果を提供することが可能となる。
【0100】
更に、本実施の形態では参照画像が読込まれて記号付与処理がされる度に図7に示す「記号数」に記載されている数字は1インクリメントされ、記号を付与するためのデータ領域即ちカテゴリは増加する。このことは、画像を特徴付ける記号情報は参照画像との類似画像選択を繰り返すに従って成長していくように構成されていることを意味している。従って、類似判定回数が増加するほど検索精度が良くなるという効果が期待できる。
【0101】
一方、本実施の形態は、キーワードを使用しないことに特徴があるが、ステップS10からS16は、従来のキーワード検索でのキーワード付与に応用することができる。ステップS10からS15で選択した画像に同一のキーワードを付与することにより、各画像ごとにそれぞれキーワードを付与するよりも簡単にキーワード付与ができる。
【0102】
次に画像検索方法について説明する。
【0103】
図8は、第1の実施の形態の画像検索装置に係る画像検索方法の各機能の関連を示す図であり、図9は、その画像検索方法の概略の処理手順を示すフロー図である。
【0104】
ユーザは検索したい画像に類似した参照画像を用意する。画像入力部11は画像入力装置(不図示)から参照画像を読込む(ステップS21)。そして、画像入力部11は読込んだ参照画像をバッファメモリ9の参照画像メモリ33に格納する。尚、参照画像は画像入力装置(不図示)から読込むのではなく、あらかじめ参照画像メモリ33に格納されているものを選択するようにしても良く、また原画像領域28に格納されている原画像を参照画像として選択しても良い。
【0105】
類似度計算部20は参照画像メモリ33から参照画像を取り出し、その参照画像について前述の属性値を計算する(ステップS22)。即ち前述のステップS3、S4の手順に従って、属性分析部19で処理した複数の属性値を得る。
【0106】
類似度計算部20はインデックスデータ領域30に格納されているインデックスデータ37に基づいて、参照画像に類似する原画像を選別する(ステップS23)。
【0107】
類似の判定は、参照画像と原画像それぞれの複数の属性値1〜Nの関数として求められる類似度の大小により行われる。例えば、参照画像の属性値1〜Nをまとめて、参照画像の属性値ベクトルV、同様にh番目の原画像の属性値ベクトルをUhとし、類似度Dhを式(2)を用いて算出する。
【0108】
Dh=(Uh−V)・(Uh−V) …式(2)
なお、演算子”・”は式(3)に示す、ベクトルの内積を表わす。
【0109】
W・V=W1×V1+W2×V2+…+WN×VN …式(3)
式(2)のDhはh番目の原画像の属性ベクトルと参照画像の属性ベクトル間のユークリッド距離の2乗を表し、類似性の指標となる。すなわち、距離が近い(Dhが小さい)ほど類似度が大きくなる。
【0110】
また、各属性に重み付けをして距離を算出し、これを属性値とすることで、各属性値の特性の違い(例えば色と形状)を補正してより妥当な類似性の指標とすることができる。
【0111】
この場合、各属性に重みを表す重みベクトルをWとして、類似度Dhを式(4)で表わす。
Dh=(W*Uh−W*V)・(W*Uh−W*V) …式(4)
なお、”*”は式(5)に示す、2つのベクトルの要素ごとに掛け算した値を要素とするベクトルの演算子である。
【0112】
W*V=(W1×V1,W2×V2,…,WN×VN) …式(5)
重みとしては、ステップS18、19で示した重み係数を算出するための演算処理を適用して求めることができる。例えば、多数のサンプル画像から求めた各属性値サンプルの分散の逆数などを使用する。
【0113】
そして、類似度計算部20は、選別した複数の原画像(以下、「一次選択画像」という)のインデックスデータ37を類似度の高い順にソートし、候補インデックスデータとして候補インデックスメモリ34に格納する。
【0114】
記号加算部24は、一次選択画像の内類似度の高い上位K番目までを対象として、候補インデックスメモリ34からインデックスデータ37を取り出して、記号エリア37eの同一記号に付与されているデータ(本実施例では「1」又は「0」)を加算する。そして、重み処理部26が、この加算結果に重み係数を掛けてカウント値を算出する(ステップS24)。
【0115】
図10は、加算方法を説明する図である。
【0116】
図10は、上位K個の原画像(Image1〜K)に対応した記号エリア37eの記号1〜Mを示している。記号加算部24は、記号1〜M毎にデータを加算する。即ち、記号1〜M毎にその記号が表わすカテゴリに類似している原画像の個数を求める。図10の下段には、加算した結果を示している。
【0117】
次に、重み処理部26が、この加算結果に重み係数を掛けた新たな加算値を算出する。ここで使用する重み係数は、ステップS18、S19で求めた値であり、記号1〜M毎に値が定められている。図10の最下段には、補正後の新たな加算値を示している。
【0118】
即ち、記号1では当初の加算値15が、重み係数0.7を掛けられることによって新たな加算値10.5に変化している。同様に、記号2では当初の加算値19が、重み係数1.1を掛けられることによって新たな加算値20.9に変化している。
【0119】
記号加算部24は、新たな加算値に基づいて大きい上位T番目までの記号を選定する。T=3とすれば、図10に示すように、記号2と記号4と記号Mが選定される(ステップS25)。
【0120】
このことが意味することは、参照画像に「良く」類似しているものとされる原画像は、記号2と記号4と記号Mで表わされる視覚的特徴を備えたものが多いということである。即ち、記号2と記号4と記号Mで表わされる視覚的特徴を備えた原画像は、参照画像に類似している可能性が高いと判断するのである。
【0121】
尚、本実施の形態では、記号と重みを分けて処理しているが、記号として0,1ではなくて、重みを含めたものを記号としても良い。この場合、記号エリア37eには重み付けられた記号が格納され、検索時には、記号加算部24で各記号ごとにその値を加算処理するだけで重み付け処理が完了し、重み処理部26は不要とすることができる。
【0122】
記号検索部25は、選定されたT個の記号の内少なくともS個以上の記号が「1」となっている原画像をインデックスデータ33に基づいて検索する。そして、記号に基づいて検索する画像は、上記原画像のうち一次選択画像として選択されていない画像とする。即ち、属性値に基づいて選択した原画像に加え、記号に基づいて検索した原画像を参照画像に類似する画像として抽出する(ステップS26)。尚、このように記号に基づいて画像を選択する方式を記号検索方式と呼ぶ。
【0123】
画像表示部13は、一次選択画像と記号検索方式によって抽出した画像のインデックス画像を検索結果として表示装置(不図示)に表示する(ステップS27)。
【0124】
[効果]
第1の実施の形態の画像検索装置によれば、属性値に基く検索と記号検索を複合して類似画像を検索するため、検索精度を高めることができる。即ち、属性値に基く検索は色彩、形状などの物理的構成要素に基づいて類似を判断するものであるため、それのみの基準で選定された類似画像は、人間が視覚的に類似していると感じるものであるとは限らない。そこで、人間の主観による感覚的要素を取り入れて類似を判断する記号検索方式を併せて適用することによって類似画像検索の洩れを減少させて、検索精度を高めることができる。
【0125】
また、属性値に基づく重み係数を取り入れているため、精度の高い類似画像の検索を行うことができる。
【0126】
[第2の実施の形態]
次に本発明に係る第2の実施形態の画像検索装置について説明する。第2の実施形態の画像検索装置の構成は、前記図1に示した第1の実施形態の画像検索装置の構成と同一であるため、同様部分には同一の符号を付して、図示及び詳細の説明は省略する。
【0127】
[動作]
図11は、第2の実施形態の画像検索装置に係る画像検索方法の各機能の関連を示す図であり、図12は、その画像検索方法の概略の処理手順を示すフロー図である。
【0128】
ユーザは検索したい原画像に類似した参照画像を用意する。画像入力部11は画像入力装置(不図示)から参照画像を読込む(ステップS31)。そして、画像入力部11は読込んだ参照画像をバッファメモリ9の参照画像メモリ33に格納する。尚、参照画像は画像入力装置(不図示)から読込むのではなく、あらかじめ参照画像メモリ33に格納されているものを選択するようにしても良く、また原画像領域28に格納されている原画像を参照画像として選択しても良い。
【0129】
類似度計算部20は参照画像メモリ33から参照画像を取り出し、その参照画像について前述の属性値を計算する(ステップS32)。即ち前述のステップS3、S4の手順に従って、属性分析部19で処理した複数の属性値を得る。
【0130】
類似度計算部20はインデックスデータ領域30に格納されているインデックスデータ37に基づいて、参照画像に類似する原画像を選別する(ステップS33)。類似の判断は、前記第1の実施の形態と同様の方法で行う。
【0131】
そして、類似度計算部20は、選別した複数の一次選択画像のインデックスデータ37を類似度の高い順にソートし、候補インデックスメモリ34に格納する。
【0132】
画像表示部13は、一次選択画像のインデックス画像を検索結果として表示装置(不図示)に表示する(ステップS34)。
【0133】
ユーザは表示されたインデックス画像を見て、参照画像に類似すると判断した画像を複数枚(1枚又は0枚も可)選択する(ステップS35)。画像選択部14は、ユーザの選択操作をサポートするとともに、選択された画像についての情報を取り込む。尚、0枚選択は、表示された全ての画像を選択したのと同等として処理する。
【0134】
記号加算部24は、ユーザが選択した原画像を対象として、候補インデックスメモリ34からインデックスデータ37を取り出して、記号エリア37eの同一記号のデータを加算し、重み処理部26がその加算値に重み係数を掛けてカウント値を算出する(ステップS36)。尚、加算方法は第1の実施の形態の検索方法で述べた方法と同様のため詳細の説明は省略する。
【0135】
記号加算部24は、加算した結果数字の大きい上位T番目までの記号を選定する(ステップS37)。
【0136】
記号検索部25は、選定されたT個の記号の内少なくともS個以上の記号が「1」となっている原画像をインデックスデータ37に基づいて検索する。そして、記号に基づいて検索する画像は、上記原画像のうち一次選択画像として選択されていない画像とする(ステップS38)。
【0137】
画像表示部13は、一次選択画像と記号検索によって抽出した原画像のインデックス画像を検索結果として表示装置(不図示)に表示する(ステップS39)。
【0138】
[効果]
第2の実施の形態の画像検索装置によれば、一次選択画像から人間の視覚に基づいて類似画像を選択し、その選択された画像に基づいて記号検索方式を適用しているため、記号検索による類似画像検索の精度を更に高めることができる。
【0139】
[第3の実施の形態]
次に本発明に係る第3の実施形態の画像検索装置について説明する。第3の実施形態の画像検索装置の構成は、前記図1に示した第1の実施形態の画像検索装置の構成と同一であるため、同様部分には同一の符号を付して、図示及び詳細の説明は省略する。
【0140】
[動作]
図13は、第3の実施形態の画像検索装置に係る画像検索方法の各機能の関連を示す図であり、図14は、その画像検索方法の概略の処理手順を示すフロー図である。
【0141】
ユーザは検索したい画像に類似した参照画像を用意する。画像入力部11は画像入力装置(不図示)から参照画像を読込む(ステップS51)。そして、画像入力部11は読込んだ参照画像をバッファメモリ9の参照画像メモリ33に格納する。尚、参照画像は画像入力装置(不図示)から読込むのではなく、あらかじめ参照画像メモリ33に格納されているものを選択するようにしても良く、また原画像領域28に格納されている原画像を参照画像として選択しても良い。
【0142】
類似度計算部20は参照画像メモリ33から参照画像を取り出し、その参照画像について前述の属性値を計算する(ステップS52)。即ち前述のステップS3、S4の手順に従って、属性分析部19で処理した複数の属性値を得る。
【0143】
類似度計算部20はインデックスデータ領域30に格納されているインデックスデータ37に基づいて、参照画像に類似する原画像を選別する(ステップS53)。類似の判定方法は、ステップS23と同様である。
【0144】
そして、類似度計算部20は、選別した複数の原画像(以下、「一次選択画像」という)のインデックスデータ37を類似度の高い順にソートし、候補インデックスデータとして候補インデックスメモリ34に格納する。
【0145】
記号加算部24は、一次選択画像の内類似度の高い上位K番目までを対象として、候補インデックスメモリ34からインデックスデータ37を取り出して、記号エリア37eの同一記号に付与されているデータ(本実施例では「1」又は「0」)を加算する。そして、重み処理部26が、この加算結果に重み係数を掛けてカウント値を算出する(ステップS54)。カウント値の算出方法は、ステップS24と同様である。
【0146】
記号加算部24は、新たな加算値について大きい上位T番目までの記号を選定する。T=3とすれば、図10に示すように、記号2と記号4と記号Mが選定される(ステップS55)。
【0147】
記号検索部25は、選定されたT個の記号の内少なくともS個以上の記号が「1」となっている原画像をインデックスデータ33に基づいて検索する。そして、記号に基づいて検索する画像は、上記原画像のうち一次選択画像として選択されていない画像とする。即ち、属性値に基づいて選択した原画像に加え、記号に基づいて検索した原画像を参照画像に類似する画像として抽出する(ステップS56)。
【0148】
クラスタリング処理部41は、一次選択画像と記号検索方式によって抽出した画像とを属性値に基づいてクラスタに分類(クラスタリング)する(ステップS57)。
【0149】
図15は、クラスタリングの手順を示す図である。
【0150】
クラスタリング処理の基準値である、最小距離Dとクラスの最小要素数Nminを設定する(ステップT1)。
【0151】
候補画像の全てがいずれかのクラスCiに属しているかどうかを調べる(ステップT2)。そして、いずれかのクラスCiに属していない候補画像がある場合には(ステップT2 No)、候補画像から2枚の画像を選択する(ステップT3)。そして少なくとも1方の画像がいずれのクラスCiにも属さない組合せであるかかどうかを調べる(ステップT4)。
【0152】
候補画像の2枚の組合せの内、少なくとも1方の画像がいずれのクラスCiにも属さない組合せが有る場合(ステップT4 Yes)は、それら2枚の画像(画像A及び画像B)の属性値の距離XABを計算する(ステップT5)。
【0153】
ここで、画像A及びBの属性値の距離XABの2乗は式(6)で定義される。
【0154】
XAB 2=(XA−XB)2 …式(6)
XA:画像Aの属性値ベクトル
XB:画像Bの属性値ベクトル
そして、属性値の距離XABが一番小さくなる画像A、Bの組合せを選択する(ステップT6)。即ち、ここで選択された画像A,Bは同一のクラスに属する可能性が最も高い組合せとなっている。
【0155】
属性値の距離XABと基準値である最小距離Dとを比較する(ステップT7)。
【0156】
属性値の距離XABが基準値である最小距離Dよりも小さい場合(ステップT7 Yes)は、ここで選択された画像A,Bは同一のクラスに属するものと判断される。
【0157】
そこで、画像A、Bの一方がいずれかのクラスに属しているかどうかを調べる(ステップT8)。
【0158】
画像A、Bのいずれか1方がクラスCiに属している場合(ステップT8 Yes)は、他方の画像も同じクラスCiに属すべきとして、クラスCiに登録する(ステップT9)。そして、再びステップT2以降を実行する。
【0159】
画像A、BのいずれもがクラスCiに属していない場合(ステップT8 No)は、画像A、Bを新たなクラスCjに登録する(ステップT10)。そして、再びステップT2以降を実行する。
【0160】
属性値の距離XABが基準値である最小距離Dよりも大きい場合(ステップT7 No)は、ここで選択された画像A,Bは同一のクラスには属さないものと判断される。そこで、画像A、Bの内クラスに属していない画像を新たなクラスに登録する(ステップT11)。この時、画像A,Bいずれもが、クラスに属していない場合には、それぞれの画像を別の新しいクラスに登録する。そして、再びステップT2以降を実行する。
【0161】
候補画像の全ての画像がいずれかのクラスCiに属している場合(ステップT2 Yes)は、クラスタリング処理は終了する。
【0162】
以上の、クラスタリング処理の後、クラスタリング判定部42が、局在化したクラスタが存在するかどうかを調べる(ステップS58)。即ち、クラスに属する要素数(画像数)が最小要素数Nminよりも大きく、なおかつ、そのクラスに属する全ての画像の属性値が所定の範囲内にあるクラスが存在する場合は、当該クラスを局在クラスであると判定し、それらのクラスを候補クラスとする。
【0163】
即ち、抽出した画像の内、特徴的な属性値をもつ画像が多数存在している場合は、その特徴的な属性値に近い属性値を有する画像を類似する画像として新たに検索しようとするものである。
【0164】
局在化したクラスが存在する場合(ステップS58 Yes)は、パラメータ検索部43が、候補クラスタに属する画像の属性値を調べ、その属性値の分布範囲内に含まれる属性値をもつ原画像を検索する(ステップS59)。そして、検索する画像は、原画像のうちステップS56で選択されていない画像とする。
【0165】
ここで、属性値の分布範囲とは、当該クラスタに属するものと判断できる属性値の範囲のことを意味する。例えば、そのクラスタに属する画像の特徴ベクトルの重心との距離が所定値以下にある原画像を検索することをいう。
【0166】
画像表示部13は、一次選択画像、記号検索方式によって抽出した画像及びクラスタリングを利用して検索した画像を検索結果として表示装置(不図示)に表示する(ステップS60)。尚、クラスタリング処理は統計学を利用した方法であり、上記以外にも数多くの手法が知られている。本実施の形態で説明した以外のクラスタリング手法を利用するものであっても良い。
【0167】
[効果]
第3の実施の形態の画像検索装置によれば、属性値に基く検索と記号検索を複合して類似画像を検索し、更にクラスタリングに基づく画像検索を併せて適用しているため、類似画像検索の洩れを減少させて、検索精度を更に高めることができる。
【0168】
以上説明したように各実施の形態によれば、従来のキーワードを付与する作業に比べ、「記号」なる概念を導入して構成しているため付与作業労力を大幅に軽減することができる。また、付与する記号はキーワードである必要がないので、検索時にキーワードを選定する煩わしさもない。また、従来の類似画像検索方法に加えて記号検索を複合して使用するため、類似画像の検索精度が向上する。
【0169】
また、属性値に基づく重み係数を取り入れているため、類似画像検索の精度を向上させることができる。
【0170】
また、クラスタリングに基づく画像検索を取り入れているため、類似画像検索の洩れを減少させて、検索精度を更に高めることができる。
【0171】
なお、上述の各実施の形態で説明した機能は、ハードウエアを用いて構成するに留まらず、ソフトウエアを用いて各機能を記載したプログラムをコンピュータに読み込ませて実現することもできる。また、各機能は、適宜ソフトウエア、ハードウエアのいずれかを選択して構成するものであっても良い。
【0172】
更に、各機能は図示しない記憶媒体に格納したプログラムをコンピュータに読み込ませることで実現させることもできる。ここで本実施の形態における記憶媒体は、プログラムを記憶でき、かつコンピュータが読み取り可能な記憶媒体であれば、その記憶形式は何れの形態であってもよい。
【0173】
尚、この発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。更に、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
【0174】
【発明の効果】
本発明によれば、多くの労力を要するキーワード付与作業を必要とせず、簡便で洩れの少ない精度の良い画像検索を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明に係る画像検索方法が適用される画像検索装置の構成を示すブロック図。
【図2】原画像を登録する際の画像検索装置の各機能の関連を示す図。
【図3】原画像を登録する場合の概略の処理手順を示すフロー図。
【図4】インデックスデータの構成を示す図。
【図5】原画像に記号を付与する場合の画像検索装置の各機能の関連を示す図。
【図6】原画像に記号を付与する場合の概略の処理手順を示すフロー図。
【図7】記号エリアの構成を示す図。
【図8】第1の実施の形態の画像検索装置に係る画像検索方法の各機能の関連を示す図。
【図9】画像検索方法の概略の処理手順を示すフロー図。
【図10】加算方法を説明する図。
【図11】第2の実施の形態の画像検索装置に係る画像検索方法の各機能の関連を示す図。
【図12】画像検索方法の概略の処理手順を示すフロー図。
【図13】第3の実施の形態の画像検索装置に係る画像検索方法の各機能の関連を示す図。
【図14】画像検索方法の各機能の関連を示す図。
【図15】クラスタリングの手順を示す図
【符号の説明】
1…画像検索装置、4…画像処理部、5…属性処理部、6…記号処理部、7…クラスタ分析部、8…画像DB、9…バッファメモリ、11…画像入力部、12…インデックス画像作成部、13…画像表示部、14…画像選択部、18…属性処理部、19…属性分析部、20…類似度計算部、23…記号付与部、24…記号加算部、25…記号検索部、26…重み処理部、28…原画像領域、29…インデックス画像領域、30…インデックスデータ領域、33…参照画像メモリ、34…候補インデックスメモリ、37d…属性値エリア、37e…記号エリア、41…クラスタリング処理部、42…クラスタリング判定部、43…パラメータ検索部。
Claims (36)
- 画像を入力する画像入力手段と、
入力した画像の特徴を定量化した属性値を求める属性値獲得手段と、
前記画像と該画像の属性値とを少なくとも1つ保存する画像保存手段と、
前記画像入力手段で入力した画像または前記画像保存手段に保存された画像から選択した画像を第1の参照画像として、前記画像保存手段に保存されている画像の内から前記第1の参照画像に類似する少なくとも1つの第1の画像を、前記属性値に基づいて検索する第1の検索手段と、
前記検索された第1の画像の縮小画像を表示する検索画像表示手段と、
前記表示された縮小画像から、前記第1の参照画像に類似する少なくとも1つの第2の画像を画像検索の要求者に選択させる画像選択手段と、
前記画像保存手段に保存されている全ての画像に前記第1の参照画像との類否を表わす記号を付与するためのデータ領域であるカテゴリを新たに設けて、前記選択された第2の画像毎に該カテゴリに類似を表わす記号を付与する記号付与手段と、
前記カテゴリに対応して、類似の信頼度を表わす数値を付与する数値割り当て手段とを備えたことを特徴とする画像検索装置。 - 前記第1の検索手段は、前記画像入力手段で入力した画像または前記画像保存手段に保存された画像から選択した画像を第2の参照画像として、前記画像保存手段に保存されている画像の内から前記第2の参照画像に類似する少なくとも1つの第3の画像を、前記属性値に基づいて検索し、
前記検索された第3の画像のカテゴリ毎に付与されている前記記号と、前記数値とに基づいて、前記第2の参照画像と類似する画像を検索するためのカテゴリを少なくとも1つ選択するカテゴリ選択手段と、
前記選択されたカテゴリに類似を表わす記号が付与されている画像を、前記画像保存手段に保存されている画像から検索する第2の検索手段とを備えたことを特徴とする請求項1に記載の画像検索装置。 - 前記第1の検索手段は、前記画像入力手段で入力した画像または前記画像保存手段に保存された画像から選択した画像を第2の参照画像として、前記画像保存手段に保存されている画像の内から前記第2の参照画像に類似する少なくとも1つの第3の画像を、前記属性値に基づいて検索し、
前記検索画像表示手段は、検索された第3の画像の縮小画像を表示し、
前記画像選択手段は、表示された縮小画像から、前記第2の参照画像に類似する少なくとも1つの第4の画像を画像検索の要求者に選択させ、
前記選択された第4の画像のカテゴリ毎に付与されている前記記号と、前記数値とに基づいて、前記第2の参照画像と類似する画像をさらに検索するためのカテゴリを少なくとも1つ選択するカテゴリ選択手段と、
前記選択されたカテゴリに類似を表わす記号が付与されている画像を、前記画像保存手段に保存されている画像から検索する第2の検索手段とを備えたことを特徴とする請求項1に記載の画像検索装置。 - 画像を入力する画像入力手段と、
入力した画像の特徴を定量化した属性値を求める属性値獲得手段と、
前記画像と該画像の属性値とを少なくとも1つ保存する画像保存手段と、
前記画像入力手段で入力した画像または前記画像保存手段に保存された画像から選択した画像を第1の参照画像として、前記画像保存手段に保存されている画像の内から前記第1の参照画像に類似する少なくとも1つの第1の画像を、前記属性値に基づいて検索する第1の検索手段と、
前記検索された第1の画像の縮小画像を表示する検索画像表示手段と、
前記表示された縮小画像から、前記第1の参照画像に類似する少なくとも1つの第2の画像を画像検索の要求者に選択させる画像選択手段と、
前記画像保存手段に保存されている全ての画像に、前記第1の参照画像との類否を表わす数値を付与するためのデータ領域であるカテゴリを新たに設けて、前記選択された第2の画像毎に前記カテゴリに対応して前記第1の参照画像との類似の信頼度を表わす数値を付与する数値割り当て手段とを備えたことを特徴とする画像検索装置。 - 前記第1の検索手段は、前記画像入力手段で入力した画像または前記画像保存手段に保存された画像から選択した画像を第2の参照画像として、前記画像保存手段に保存されている画像の内から前記第2の参照画像に類似する少なくとも1つの第3の画像を、前記属性値に基づいて検索し、
前記検索された第3の画像のカテゴリ毎に付与されている前記数値に基づいて、前記第2の参照画像と類似する画像を検索するためのカテゴリを少なくとも1つ選択するカテゴリ選択手段と、
前記選択されたカテゴリの類似の信頼度を表わす数値が所定値以上の画像を、前記画像保存手段に保存されている画像から検索する第2の検索手段とを備えたことを特徴とする請求項4に記載の画像検索装置。 - 前記第1の検索手段は、前記画像入力手段で入力した画像または前記画像保存手段に保存された画像から選択した画像を第2の参照画像として、前記画像保存手段に保存されている画像の内から前記第2の参照画像に類似する少なくとも1つの第3の画像を、前記属性値に基づいて検索し、
前記検索画像表示手段は、検索された第3の画像の縮小画像を表示し、
前記画像選択手段は、表示された縮小画像から、前記第2の参照画像に類似する少なくとも1つの第4の画像を画像検索の要求者に選択させ、
前記選択された第4の画像のカテゴリ毎に付与されている前記数値に基づいて、前記第2の参照画像と類似する画像をさらに検索するためのカテゴリを少なくとも1つ選択するカテゴリ選択手段と、
前記選択されたカテゴリの類似の信頼度を表わす数値が所定値以上の画像を、前記画像保存手段に保存されている画像の信頼度から検索する第2の検索手段とを備えたことを特徴とする請求項4に記載の画像検索装置。 - 前記第3の画像を、該画像の前記属性値に基づいて少なくとも1つのクラスに分類するクラスタリング手段と、
前記クラスの内、該クラスに属する画像数が所定数以上のクラスを判定するクラスタリング判定手段と、
前記判定されたクラスに属すると分類される画像を、前記画像保存手段に保存された画像から検索する第3の検索手段とを備えたことを特徴とする請求項2または5に記載の画像検索装置。 - 前記第4の画像を、該画像の前記属性値に基づいて少なくとも1つのクラスに分類するクラスタリング手段と、
前記クラスの内、該クラスに属する画像数が所定数以上のクラスを判定するクラスタリング判定手段と、
前記判定されたクラスに属すると分類される画像を、前記画像保存手段に保存された画像から検索する第3の検索手段とを備えたことを特徴とする請求項3または6に記載の画像検索装置。 - 前記第1の検索手段は、前記第1の参照画像の前記属性値と前記画像保存手段に保存された画像の前記属性値とを比較して画像の類似度を算出して、画像の類似を判断する類似判断手段を備えたことを特徴とする請求項1乃至8の内いずれか1項に記載の画像検索装置。
- 前記第1の検索手段は、前記第2の参照画像の前記属性値と前記画像保存手段に保存された画像の前記属性値とを比較して画像の類似度を算出して、画像の類似を判断する類似判断手段を備えたことを特徴とする請求項2、3、5、6、7及び8の内いずれか1項に記載の画像検索装置。
- 前記第1の検索手段は、前記類似度の大きい順番に前記画像保存手段に保存された画像の順序付けを行う画像ソート手段を備えたことを特徴とする請求項9又は10に記載の画像検索装置。
- 前記数値割り当て手段は、前記選択された第2の画像の前記属性値の分布状態を表わす統計量に基づいて前記類似の信頼度を表わす数値を算出する数値算出手段を備えたことを特徴とする請求項1乃至11の内いずれか1項に記載の画像検索装置。
- 画像を入力する画像入力ステップと、
入力した画像の特徴を定量化した属性値を求める属性値獲得ステップと、
前記画像と該画像の属性値とを少なくとも1つ保存する画像保存ステップと、前記画像入力ステップで入力した画像または前記画像保存ステップで保存された画像から選択した画像を第1の参照画像として、前記画像保存ステップで保存されている画像の内から前記第1の参照画像に類似する少なくとも1つの第1の画像を、前記属性値に基づいて検索する検索ステップと、
前記検索された第1の画像の縮小画像を表示する検索画像表示ステップと、
前記表示された縮小画像から、前記第1の参照画像に類似する少なくとも1つの第2の画像を画像検索の要求者に選択させる画像選択ステップと、
前記画像保存ステップで保存されている全ての画像に前記第1の参照画像との類否を表わす記号を付与するためのデータ領域であるカテゴリを新たに設けて、前記選択された第2の画像毎に該カテゴリに類似を表わす記号を付与する記号付与ステップと、
前記カテゴリに対応して、類似の信頼度を表わす数値を付与する数値割り当てステップとを備えたことを特徴とする画像検索方法。 - 前記画像入力ステップで入力した画像または前記画像保存ステップで保存された画像から選択した画像を第2の参照画像として、前記画像保存ステップで保存されている画像の内から前記第2の参照画像に類似する少なくとも1つの第3の画像を、前記属性値に基づいて検索する検索ステップと、
前記検索された第3の画像のカテゴリ毎に付与されている前記記号と、前記数値とに基づいて、前記第2の参照画像と類似する画像を検索するためのカテゴリを少なくとも1つ選択するカテゴリ選択ステップと、
前記選択されたカテゴリに類似を表わす記号が付与されている画像を、前記画像保存ステップで保存されている画像から検索する検索ステップとを備えたことを特徴とする請求項13に記載の画像検索方法。 - 前記画像入力ステップで入力した画像または前記画像保存ステップで保存された画像から選択した画像を第2の参照画像として、前記画像保存ステップで保存されている画像の内から前記第2の参照画像に類似する少なくとも1つの第3の画像を、前記属性値に基づいて検索する検索ステップと、
検索された第3の画像の縮小画像を表示するステップと、
表示された縮小画像から、前記第2の参照画像に類似する少なくとも1つの第4の画像を画像検索の要求者に選択させるステップと、
前記選択された第4の画像のカテゴリ毎に付与されている前記記号と、前記数値とに基づいて、前記第2の参照画像と類似する画像をさらに検索するためのカテゴリを少なくとも1つ選択するカテゴリ選択ステップと、
前記選択されたカテゴリに類似を表わす記号が付与されている画像を、前記画像保存ステップで保存されている画像から検索する検索ステップとを備えたことを特徴とする請求項13に記載の画像検索方法。 - 画像を入力する画像入力ステップと、
入力した画像の特徴を定量化した属性値を求める属性値獲得ステップと、
前記画像と該画像の属性値とを少なくとも1つ保存する画像保存ステップと、前記画像入力ステップで入力した画像または前記画像保存ステップで保存された画像から選択した画像を第1の参照画像として、前記画像保存ステップで保存されている画像の内から前記第1の参照画像に類似する少なくとも1つの第1の画像を、前記属性値に基づいて検索する検索ステップと、
前記検索された第1の画像の縮小画像を表示する検索画像表示ステップと、
前記表示された縮小画像から、前記第1の参照画像に類似する少なくとも1つの第2の画像を画像検索の要求者に選択させる画像選択ステップと、
前記画像保存ステップで保存されている全ての画像に、前記第1の参照画像との類否を表わす数値を付与するためのデータ領域であるカテゴリを新たに設けて、前記選択された第2の画像毎に前記カテゴリに対応して前記第1の参照画像との類似の信頼度を表わす数値を付与する数値割り当てステップとを備えたことを特徴とする画像検索方法。 - 前記画像入力ステップで入力した画像または前記画像保存ステップで保存された画像から選択した画像を第2の参照画像として、前記画像保存ステップで保存されている画像の内から前記第2の参照画像に類似する少なくとも1つの第3の画像を、前記属性値に基づいて検索する検索ステップと、
前記検索された第3の画像のカテゴリ毎に付与されている前記数値に基づいて、前記第2の参照画像と類似する画像を検索するためのカテゴリを少なくとも1つ選択するカテゴリ選択ステップと、
前記選択されたカテゴリの類似の信頼度を表わす数値が所定値以上の画像を、前記画像保存ステップで保存されている画像から検索する検索ステップとを備えたことを特徴とする請求項16に記載の画像検索方法。 - 前記画像入力ステップで入力した画像または前記画像保存ステップで保存された画像から選択した画像を第2の参照画像として、前記画像保存ステップで保存されている画像の内から前記第2の参照画像に類似する少なくとも1つの第3の画像を、前記属性値に基づいて検索する検索ステップと、
検索された第3の画像の縮小画像を表示するステップと、
表示された縮小画像から、前記第2の参照画像に類似する少なくとも1つの第4の画像を画像検索の要求者に選択させるステップと、
前記選択された第4の画像のカテゴリ毎に付与されている前記数値に基づいて、前記第2の参照画像と類似する画像をさらに検索するためのカテゴリを少なくとも1つ選択するカテゴリ選択ステップと、
前記選択されたカテゴリの類似の信頼度を表わす数値が所定値以上の画像を、前記画像保存ステップで保存されている画像の信頼度から検索する検索ステップとを備えたことを特徴とする請求項16に記載の画像検索方法。 - 前記第3の画像を、該画像の前記属性値に基づいて少なくとも1つのクラスに分類するクラスタリングステップと、
前記クラスの内、該クラスに属する画像数が所定数以上のクラスを判定するクラスタリング判定ステップと、
前記判定されたクラスに属すると分類される画像を、前記画像保存ステップで保存された画像から検索する検索ステップとを備えたことを特徴とする請求項14または17に記載の画像検索方法。 - 前記第4の画像を、該画像の前記属性値に基づいて少なくとも1つのクラスに分類するクラスタリングステップと、
前記クラスの内、該クラスに属する画像数が所定数以上のクラスを判定するクラスタリング判定ステップと、
前記判定されたクラスに属すると分類される画像を、前記画像保存ステップで保存された画像から検索する検索ステップとを備えたことを特徴とする請求項15または18に記載の画像検索方法。 - 画像を入力する画像入力ステップと、
入力した画像の特徴を定量化した属性値を求める属性値獲得ステップと、
前記画像と該画像の属性値とを少なくとも1つ保存する画像保存ステップと、前記画像入力ステップで入力した画像または前記画像保存ステップで保存された画像から選択した画像を第1の参照画像として、前記画像保存ステップで保存されている画像の内から前記第1の参照画像に類似する少なくとも1つの第1の画像を、前記属性値に基づいて検索する検索ステップと、
前記検索された第1の画像の縮小画像を表示する検索画像表示ステップと、
前記表示された縮小画像から、前記第1の参照画像に類似する少なくとも1つの第2の画像を画像検索の要求者に選択させる画像選択ステップと、
前記画像保存ステップで保存されている全ての画像に前記第1の参照画像との類否を表わす記号を付与するためのデータ領域であるカテゴリを新たに設けて、前記選択された第2の画像毎に該カテゴリに類似を表わす記号を付与する記号付与ステップと、
前記カテゴリに対応して、類似の信頼度を表わす数値を付与する数値割り当てステップとをコンピュータに実行させるための画像検索プログラム。 - 前記画像入力ステップで入力した画像または前記画像保存ステップで保存された画像から選択した画像を第2の参照画像として、前記画像保存ステップで保存されている画像の内から前記第2の参照画像に類似する少なくとも1つの第3の画像を、前記属性値に基づいて検索する検索ステップと、
前記検索された第3の画像のカテゴリ毎に付与されている前記記号と、前記数値とに基づいて、前記第2の参照画像と類似する画像を検索するためのカテゴリを少なくとも1つ選択するカテゴリ選択ステップと、
前記選択されたカテゴリに類似を表わす記号が付与されている画像を、前記画像保存ステップで保存されている画像から検索する検索ステップとをコンピュータに実行させるための請求項21に記載の画像検索プログラム。 - 前記画像入力ステップで入力した画像または前記画像保存ステップで保存された画像から選択した画像を第2の参照画像として、前記画像保存ステップで保存されている画像の内から前記第2の参照画像に類似する少なくとも1つの第3の画像を、前記属性値に基づいて検索する検索ステップと、
検索された第3の画像の縮小画像を表示するステップと、
表示された縮小画像から、前記第2の参照画像に類似する少なくとも1つの第4の画像を画像検索の要求者に選択させるステップと、
前記選択された第4の画像のカテゴリ毎に付与されている前記記号と、前記数値とに基づいて、前記第2の参照画像と類似する画像をさらに検索するためのカテゴリを少なくとも1つ選択するカテゴリ選択ステップと、
前記選択されたカテゴリに類似を表わす記号が付与されている画像を、前記画像保存ステップで保存されている画像から検索する検索ステップとをコンピュータに実行させるための請求項21に記載の画像検索プログラム。 - 画像を入力する画像入力ステップと、
入力した画像の特徴を定量化した属性値を求める属性値獲得ステップと、
前記画像と該画像の属性値とを少なくとも1つ保存する画像保存ステップと、前記画像入力ステップで入力した画像または前記画像保存ステップで保存された画像から選択した画像を第1の参照画像として、前記画像保存ステップで保存されている画像の内から前記第1の参照画像に類似する少なくとも1つの第1の画像を、前記属性値に基づいて検索する検索ステップと、
前記検索された第1の画像の縮小画像を表示する検索画像表示ステップと、
前記表示された縮小画像から、前記第1の参照画像に類似する少なくとも1つの第2の画像を画像検索の要求者に選択させる画像選択ステップと、
前記画像保存ステップで保存されている全ての画像に、前記第1の参照画像との類否を表わす数値を付与するためのデータ領域であるカテゴリを新たに設けて、前記選択された第2の画像毎に前記カテゴリに対応して前記第1の参照画像との類似の信頼度を表わす数値を付与する数値割り当てステップとをコンピュータに実行させるための画像検索プログラム。 - 前記画像入力ステップで入力した画像または前記画像保存ステップで保存された画像から選択した画像を第2の参照画像として、前記画像保存ステップで保存されている画像の内から前記第2の参照画像に類似する少なくとも1つの第3の画像を、前記属性値に基づいて検索する検索ステップと、
前記検索された第3の画像のカテゴリ毎に付与されている前記数値に基づいて、前記第2の参照画像と類似する画像を検索するためのカテゴリを少なくとも1つ選択するカテゴリ選択ステップと、
前記選択されたカテゴリの類似の信頼度を表わす数値が所定値以上の画像を、前記画像保存ステップで保存されている画像から検索する検索ステップとをコンピュータに実行させるための請求項24に記載の画像検索プログラム。 - 前記画像入力ステップで入力した画像または前記画像保存ステップで保存された画像から選択した画像を第2の参照画像として、前記画像保存ステップで保存されている画像の内から前記第2の参照画像に類似する少なくとも1つの第3の画像を、前記属性値に基づいて検索する検索ステップと、
検索された第3の画像の縮小画像を表示するステップと、
表示された縮小画像から、前記第2の参照画像に類似する少なくとも1つの第4の画像を画像検索の要求者に選択させるステップと、
前記選択された第4の画像のカテゴリ毎に付与されている前記数値に基づいて、前記第2の参照画像と類似する画像をさらに検索するためのカテゴリを少なくとも1つ選択するカテゴリ選択ステップと、
前記選択されたカテゴリの類似の信頼度を表わす数値が所定値以上の画像を、前記画像保存ステップで保存されている画像の信頼度から検索する検索ステップとをコンピュータに実行させるための請求項24に記載の画像検索プログラム。 - 前記第3の画像を、該画像の前記属性値に基づいて少なくとも1つのクラスに分類するクラスタリングステップと、
前記クラスの内、該クラスに属する画像数が所定数以上のクラスを判定するクラスタリング判定ステップと、
前記判定されたクラスに属すると分類される画像を、前記画像保存ステップで保存された画像から検索する検索ステップとをコンピュータに実行させるための請求項22又は25に記載の画像検索プログラム。 - 前記第4の画像を、該画像の前記属性値に基づいて少なくとも1つのクラスに分類するクラスタリングステップと、
前記クラスの内、該クラスに属する画像数が所定数以上のクラスを判定するクラスタリング判定ステップと、
前記判定されたクラスに属すると分類される画像を、前記画像保存ステップで保存された画像から検索する検索ステップとをコンピュータに実行させるための請求項23又は26に記載の画像検索プログラム。 - 画像を入力する画像入力ステップと、
入力した画像の特徴を定量化した属性値を求める属性値獲得ステップと、
前記画像と該画像の属性値とを少なくとも1つ保存する画像保存ステップと、前記画像入力ステップで入力した画像または前記画像保存ステップで保存された画像から選択した画像を第1の参照画像として、前記画像保存ステップで保存されている画像の内から前記第1の参照画像に類似する少なくとも1つの第1の画像を、前記属性値に基づいて検索する検索ステップと、
前記検索された第1の画像の縮小画像を表示する検索画像表示ステップと、
前記表示された縮小画像から、前記第1の参照画像に類似する少なくとも1つの第2の画像を画像検索の要求者に選択させる画像選択ステップと、
前記画像保存ステップで保存されている全ての画像に前記第1の参照画像との類否を表わす記号を付与するためのデータ領域であるカテゴリを新たに設けて、前記選択された第2の画像毎に該カテゴリに類似を表わす記号を付与する記号付与ステップと、
前記カテゴリに対応して、類似の信頼度を表わす数値を付与する数値割り当てステップとをコンピュータに実行させるためのプログラムを記録した記録媒体。 - 前記画像入力ステップで入力した画像または前記画像保存ステップで保存された画像から選択した画像を第2の参照画像として、前記画像保存ステップで保存されている画像の内から前記第2の参照画像に類似する少なくとも1つの第3の画像を、前記属性値に基づいて検索する検索ステップと、
前記検索された第3の画像のカテゴリ毎に付与されている前記記号と、前記数値とに基づいて、前記第2の参照画像と類似する画像を検索するためのカテゴリを少なくとも1つ選択するカテゴリ選択ステップと、
前記選択されたカテゴリに類似を表わす記号が付与されている画像を、前記画像保存ステップで保存されている画像から検索する検索ステップとをコンピュータに実行させるためのプログラムを記録した請求項29に記載の記録媒体。 - 前記画像入力ステップで入力した画像または前記画像保存ステップで保存された画像から選択した画像を第2の参照画像として、前記画像保存ステップで保存されている画像の内から前記第2の参照画像に類似する少なくとも1つの第3の画像を、前記属性値に基づいて検索する検索ステップと、
検索された第3の画像の縮小画像を表示するステップと、
表示された縮小画像から、前記第2の参照画像に類似する少なくとも1つの第4の画像を画像検索の要求者に選択させるステップと、
前記選択された第4の画像のカテゴリ毎に付与されている前記記号と、前記数値とに基づいて、前記第2の参照画像と類似する画像をさらに検索するためのカテゴリを少なくとも1つ選択するカテゴリ選択ステップと、
前記選択されたカテゴリに類似を表わす記号が付与されている画像を、前記画像保存ステップで保存されている画像から検索する検索ステップとをコンピュータに実行させるためのプログラムを記録した請求項29に記載の記録媒体。 - 画像を入力する画像入力ステップと、
入力した画像の特徴を定量化した属性値を求める属性値獲得ステップと、
前記画像と該画像の属性値とを少なくとも1つ保存する画像保存ステップと、前記画像入力ステップで入力した画像または前記画像保存ステップで保存された画像から選択した画像を第1の参照画像として、前記画像保存ステップで保存されている画像の内から前記第1の参照画像に類似する少なくとも1つの第1の画像を、前記属性値に基づいて検索する検索ステップと、
前記検索された第1の画像の縮小画像を表示する検索画像表示ステップと、
前記表示された縮小画像から、前記第1の参照画像に類似する少なくとも1つの第2の画像を画像検索の要求者に選択させる画像選択ステップと、
前記画像保存ステップで保存されている全ての画像に、前記第1の参照画像との類否を表わす数値を付与するためのデータ領域であるカテゴリを新たに設けて、前記選択された第2の画像毎に前記カテゴリに対応して前記第1の参照画像との類似の信頼度を表わす数値を付与する数値割り当てステップとをコンピュータに実行させるためのプログラムを記録した記録媒体。 - 前記画像入力ステップで入力した画像または前記画像保存ステップで保存された画像から選択した画像を第2の参照画像として、前記画像保存ステップで保存されている画像の内から前記第2の参照画像に類似する少なくとも1つの第3の画像を、前記属性値に基づいて検索する検索ステップと、
前記検索された第3の画像のカテゴリ毎に付与されている前記数値に基づいて、前記第2の参照画像と類似する画像を検索するためのカテゴリを少なくとも1つ選択するカテゴリ選択ステップと、
前記選択されたカテゴリの類似の信頼度を表わす数値が所定値以上の画像を、前記画像保存ステップで保存されている画像から検索する検索ステップとをコンピュータに実行させるためのプログラムを記録した請求項32に記載の記録媒体。 - 前記画像入力ステップで入力した画像または前記画像保存ステップで保存された画像から選択した画像を第2の参照画像として、前記画像保存ステップで保存されている画像の内から前記第2の参照画像に類似する少なくとも1つの第3の画像を、前記属性値に基づいて検索する検索ステップと、
検索された第3の画像の縮小画像を表示するステップと、
表示された縮小画像から、前記第2の参照画像に類似する少なくとも1つの第4の画像を画像検索の要求者に選択させるステップと、
前記選択された第4の画像のカテゴリ毎に付与されている前記数値に基づいて、前記第2の参照画像と類似する画像をさらに検索するためのカテゴリを少なくとも1つ選択するカテゴリ選択ステップと、
前記選択されたカテゴリの類似の信頼度を表わす数値が所定値以上の画像を、前記画像保存ステップで保存されている画像の信頼度から検索する検索ステップとをコンピュータに実行させるためのプログラムを記録した請求項32に記載の記録媒体。 - 前記第3の画像を、該画像の前記属性値に基づいて少なくとも1つのクラスに分類するクラスタリングステップと、
前記クラスの内、該クラスに属する画像数が所定数以上のクラスを判定するクラスタリング判定ステップと、
前記判定されたクラスに属すると分類される画像を、前記画像保存ステップで保存された画像から検索する検索ステップとをコンピュータに実行させるためのプログラムを記録した請求項30または33に記載の記録媒体。 - 前記第4の画像を、該画像の前記属性値に基づいて少なくとも1つのクラスに分類するクラスタリングステップと、
前記クラスの内、該クラスに属する画像数が所定数以上のクラスを判定するクラスタリング判定ステップと、
前記判定されたクラスに属すると分類される画像を、前記画像保存ステップで保存された画像から検索する検索ステップとをコンピュータに実行させるためのプログラムを記録した請求項31または34に記載の記録媒体。
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