JP2005267374A - 情報検索支援装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 予め問い合わせ手順を作成しておく必要がなく、情報検索に関するユーザの負担を軽減することのできる情報検索支援装置を得る。
【解決手段】 データベース１には、複数の属性の値によって識別される複数の検索対象データが格納されている。データ分布算出手段２は、データベース１における複数の検索対象データのそれぞれの属性について、属性値のデータ分布を算出する。検索手順算出手段３は、データ分布算出手段２によって算出された結果を基づいて検索手順を算出する。
【選択図】 図１

Description

この発明は、属性で識別される複数の検索対象データに対して、任意の属性値を指定することによって検索対象データを検索するようにした情報検索支援装置に関するものである。

従来、データベース検索に関する技術としては、例えば、所定の問い合わせ手順を予め問い合わせデータベースに格納し、検索を行う場合は、問い合わせデータベースから取り出された問い合わせ手順に従って、ガイダンス出力とユーザ回答入力とを繰り返して行い、ユーザの求める情報を検索する情報検索支援装置があった（例えば、特許文献１参照）。

特開平０９−１９８３９９号公報

しかしながら、従来の情報検索支援装置では、問い合わせ手順を予め作成し、問い合わせデータベースを構築しておく必要があり、その作業に手間がかかるといった問題点や、効率的な問い合わせ手順を明確に一意に決定できないという問題点があった。

この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、予め問い合わせ手順を作成しておく必要がなく、かつ、効率的な問い合わせ手順を明確に一意に決定でき、情報検索に関するユーザの負担を軽減することのできる情報検索支援装置を得ることを目的とする。

この発明に係る情報検索支援装置は、データ分布算出手段により、複数の検索対象データにおけるそれぞれの属性について属性値のデータ分布を算出し、検索手順算出手段は、データ分布算出手段によって算出された結果を基づいて検索手順を算出するようにしたものである。

この発明の情報検索支援装置は、複数の検索対象データの属性値のデータ分布を算出し、このデータ分布に基づいて検索手順を算出するようにしたので、予め問い合わせ手順を作成しておく必要がなく、また、効率的な問い合わせ手順を明確に一意に決定でき、その結果、情報検索に関するユーザの負担を軽減することができる。

実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１による情報検索支援装置を示す構成図である。
図において、情報検索支援装置は、データベース１、データ分布算出手段２、検索手順算出手段３、データ入力手段４、類似度算出手段５、表示装置６からなる。

データベース１は、複数の検索対象データを格納するデータベースであり、例えば、図２のような対象物体Ｔ１〜ＴｍとパラメータＰ_１〜Ｐ_ｎからなるマトリックスの表を有している。

図２は、それぞれの対象物体に対する複数のパラメータの値を示しており、以下の各実施の形態では、対象物体（検索対象データ）は船舶であるとする。このような場合、図示テーブル中のＴ１，Ｔ２，…，Ｔｍは、船舶Ａ，船舶Ｂ，…といった異なる船舶を示しており、パラメータＰ_１，Ｐ_２，…，Ｐ_ｎは、全長，全幅，高さ，…といった属性値を示している。また、Ｘ_１１〜Ｘ_ｎｍは、それぞれの対象物体とパラメータに対応する値である。

データ分布算出手段２は、データ入力手段４からの検索要求を行う対象物体の入力画像や検索開始指示を受けて、データベース１中の各パラメータのデータ分布を算出する機能部であり、データ分布算出として、注目データの一定範囲内に他のデータが含まれない点である孤立点の分布を算出することでデータ分布の偏りを求めるよう構成されている。検索手順算出手段３は、データ分布算出手段２で算出されたデータ分布に基づいて、最もデータ分布が分散しているもの（例えば、孤立点が最も多いパラメータ）を優先して入力するように検索手順を算出する機能部である。

データ入力手段４は、ユーザが検索要求を行うための対象物体の画像入力や検索指示入力を行うと共に、表示装置６に表示されたパラメータ入力画面に対して、所定のパラメータの値を入力するためのユーザインタフェースとしての機能部である。また、データ入力手段４は、表示装置６で入力画像が表示され、この入力画像に対して、ユーザがマウス等のポインティングデバイスでポイント指定を行った場合、入力画像と指定位置のデータに基づいてパラメータの値（実測値）を算出する機能を有している。

類似度算出手段５は、データ入力手段４によって入力された属性値とデータベース１に保存されている検索対象データの属性値との類似度を算出する機能部である。表示装置６は、検索手順算出手段３で求めたパラメータ入力画面を表示すると共に、類似度算出手段５で算出した検索結果を表示する。

このように構成された情報検索支援装置はコンピュータで実現され、データベース１は、ハードディスク装置等の記憶装置上に構成されている。また、データ入力手段４は、キーボードやポインティングデバイスといった入力装置と演算装置とで構成されている。更に、データ分布算出手段２、検索手順算出手段３、類似度算出手段５およびデータ入力手段４における演算装置は、それぞれの機能に対応したソフトウェアと、これを実行するためのＣＰＵやメモリといったハードウェアから構成されている。あるいは、これらデータ分布算出手段２等の機能部は専用のハードウェアで構成されている。

次に、このように構成された情報検索支援装置の動作を説明する。
図３は、実施の形態１の動作を示すフローチャートである。
先ず、データ入力手段４によってユーザから検索開始指示や検索要求を行うための対象物体を示す入力画像が与えられると、データ分布算出手段２は、データベース１から属性値テーブルを読み出す（ステップＳＴ１０１）。データ分布算出手段２は、読み出した属性値テーブルに基づいて、各パラメータ毎のデータ分布の偏りとして孤立点の分布を算出する（ステップＳＴ１０２）。

図４は、パラメータの分布状態を示すもので、図４（ａ）が分布の偏りの大きいパラメータ、図４（ｂ）が分布の偏りの小さいパラメータの一例を示している。
ここで、孤立点とは図中の（ａ）に示すように、注目データの一定範囲内に他のデータが含まれない点を意味している。尚、これら（ａ）（ｂ）において、横軸がパラメータの値を示している。

次に、検索手順算出手段３は、データ分布算出手段２からのデータ分布状態の結果を受けて検索手順を算出する（ステップＳＴ１０３）。即ち、例えば、孤立点の数が最も多いパラメータを検索手順の第１番目として決定して、表示装置６に出力する。これにより、表示装置６では、ユーザが指定すべきパラメータの入力値として検索手順算出手段３で決定されたパラメータが表示される（ステップＳＴ１０４）。例えば、図２に示すような属性値テーブルで、最も孤立点が多かったパラメータが全長であった場合、表示装置６では、「全長を入力して下さい」といったメッセージと共に、その数値入力画面を表示する。あるいは、検索要求の入力画像が与えられた場合は、その入力画像を表示すると共に、「入力画像中の船首と船尾の位置を指定して下さい」といったメッセージを出力する。

次に、データ入力手段４は、ユーザからのパラメータのデータ入力を受け付ける（ステップＳＴ１０５）。例えば、パラメータ入力が「全長」であった場合、ユーザはキーボード等により数値入力を行うか、あるいは、画像上で船首と船尾のポイントをマウス等でクリックすることにより全長の指定を行う。尚、入力画像は、例えば１画素が実測値の何メートルの長さに相当するといったスケールデータを予め持っているとし、データ入力手段４は、このスケールデータに基づいて、ポイント間の画素数によって、全長等の値を算出する。

データ入力手段４で得られたパラメータの値は類似度算出手段５に出力され、類似度算出手段５は、データ入力手段４によって入力されたパラメータの値とデータベース１に保存されている検索対象データの属性値との類似度を算出し（ステップＳＴ１０６）、検索結果を表示装置６で表示する（ステップＳＴ１０７）。

このように、分布の偏りが最も大きいパラメータによって検索を行うため、一回目のパラメータ入力によって、ユーザが所望する検索対象データを得られる確率を向上させることができる。

尚、上記の動作では、検索手順の第１番目のみを使用したが、ステップＳＴ１０３で算出された検索手順の第２番目以降の検索手順を用いてステップＳＴ１０４〜ステップＳＴ１０７を繰り返すようにしてもよい。

以上のように実施の形態１によれば、複数の属性の値によって識別される複数の検索対象データを、任意の属性値を指定することによって検索する情報検索支援装置であって、複数の検索対象データにおけるそれぞれの属性について、属性値のデータ分布を算出するデータ分布算出手段２と、データ分布算出手段２によって算出された結果に基づいて検索手順を算出する検索手順算出手段３とを備えたので、予め、問い合わせ手順をデータとして備えておく必要がなく、効率的な検索が行え、検索時のユーザの負担を軽減することができる。

また、実施の形態１によれば、利用者からの属性値の入力を受け付けるデータ入力手段４と、データ入力手段４によって入力された属性値とデータベース１に保存されている検索対象データの属性値との類似度を算出する類似度算出手段５とを備えたので、利用者は、属性値とデータベース１中の検索対象データとの類似度を容易に得ることができる。

また、実施の形態１によれば、データ分布算出手段２は、データ分布の算出として、注目データの一定範囲内に他のデータが含まれない点である孤立点の分布を算出し、検索手順算出手段３は、データの偏りが大きい属性の属性値を優先して入力するよう検索手順を算出するようにしたので、ユーザによる属性値の入力回数が少なくて済む効率的な検索手順を確実に算出することができ、その結果、検索時のユーザの負担を更に軽減することができる。

実施の形態２．
実施の形態２は、検索結果として得られた検索対象データが複数であった場合は、これらの検索対象データを絞り込んで更にデータ分布を算出するようにしたものである。

図５は、実施の形態２の情報検索支援装置の構成図である。
図示の装置は、データベース１、データ分布算出手段２、検索手順算出手段３、データ入力手段４、類似度算出手段５、表示装置６、検索継続／終了判定手段７からなる。ここで、データベース１〜表示装置６は、図１に示した実施の形態１の構成と同様であるため、対応する部分に同一符号を付してその説明を省略する。また、検索継続／終了判定手段７は、続けて検索を行うか終了するかを判定する機能部である。

次に、実施の形態２の動作について説明する。
図６は、実施の形態２の動作を示すフローチャートである。
先ず、ステップＳＴ２０１〜ステップＳＴ２０６は、実施の形態１におけるステップＳＴ１０１〜ステップＳＴ１０６と同様であるため、ここでの説明は省略する。ステップＳＴ２０６で類似度が算出されると、検索継続／終了判定手段７によって検索を継続するか終了するか判定する（ステップＳＴ２０７）。ステップＳＴ２０７の判定は、ステップＳＴ２０６で算出された類似度に基づきシステムが自動で行ってもよいし、ユーザが判定してもよい。尚、ステップＳＴ２０６の結果を中間結果としてステップＳＴ２０８に示すように表示装置６に表示してもよい。

ステップＳＴ２０７において、検索継続と判定した場合は、複数の検索候補を新たな検索対象データとして（ステップＳＴ２０９）、ステップＳＴ２０２に戻る。尚、新たに検索対象にする数は、ステップＳＴ２０６で算出された類似度に基づきシステムが自動で行ってもよいし、ユーザが指定してもよい。例えば、第１回目の検索数よりも第２回目の検索数が少ない場合は、検索データの絞り込みを行っていることになる。

これにより、データ分布算出手段２は、第１回目のデータ分布算出処理の場合と同様に、絞り込まれた検索候補に対するデータ分布を算出する（ステップＳＴ２０２）。そして、これ以降のステップＳＴ２０３〜ステップＳＴ２０６の動作が同様に行われ、ステップＳＴ２０７で検索の終了と判定された場合は、表示装置６において結果表示を行う（ステップＳＴ２０８）。

以上のように実施の形態２によれば、検索継続／終了判定手段７を備えたので、その時その時に与えられた入力データに応じた検索手順を、入力データが与えられる度に構築することが可能である。

実施の形態３．
実施の形態３は、入力されるデータの事前に知り得る入力データ事前情報を予め設けるようにしたものである。

図７は、実施の形態３による情報検索支援装置を示す構成図である。
図中、データベース１〜表示装置６は、実施の形態１と同様であるため、対応する部分に同一符号を付してその説明を省略する。入力データ事前情報格納手段８は、入力されるデータの事前に知り得る情報を格納する機能部である。ここで、入力データ事前情報とは、例えば、各パラメータに対する入力データの事前確率や各ユーザの入力時の傾向を学習した結果を示す情報である。

このように構成された情報検索支援装置は、入力データ事前情報格納手段８に格納されている入力データ事前情報を用いて、検索手順算出手段３によって検索手順を算出する。ここで、基本的な動作は実施の形態１と同様であるため、実施の形態３の特徴的な動作について説明する。

例えば、入力データ事前情報格納手段８に格納されている入力データ事前情報が、各パラメータに対する入力データの事前確率であった場合、検索手順算出手段３は、データ分布算出手段２によって算出されたデータ分布と入力データの事前確率を用いて検索手順を算出する。検索手順算出手段３で検索手順を算出する処理以降の動作は、実施の形態１と同様である。

以上のように、実施の形態３の情報検索支援装置によれば、データ入力手段に入力される情報に関して事前に知り得る情報を格納する入力データ事前情報格納手段８と、入力データ事前情報格納手段８で格納されている情報に基づいて検索手順を算出する検索手順算出手段３とを備えたので、より適切な検索手順を算出することが可能となり、その結果、検索の処理時間の高速化に寄与することができる。

実施の形態４．
実施の形態４は、データ分布算出として、孤立点数の算出とデータ分散算出の両方の算出結果を加味して行うようにしたものである。

図８は、実施の形態４の情報検索支援装置の構成図である。
図示の情報検索支援装置は、データベース１、データ分布算出手段２ａ、検索手順算出手段３、データ入力手段４、類似度算出手段５、表示装置６からなる。ここで、データ分布算出手段２ａ以外の構成は、実施の形態１の構成と同様であるため、対応する部分に同一符号を付してその説明を省略する。

データ分布算出手段２ａは、孤立点算出手段９、分散算出手段１０、統合手段１１からなる。孤立点算出手段９は、実施の形態１〜３におけるデータ分布算出手段２の機能と同様の機能を有するものである。即ち、検索データに対する各パラメータ毎の孤立点の分布を算出する機能を有している。また、分散算出手段１０は、データベース１中の検索対象データのパラメータ毎の分散の度合いを算出するもので、次の式（１）に示すように定義される。

また、統合手段１１は、孤立点算出手段９と分散算出手段１０との算出結果を統合した算出結果を求める機能部であり、例えば、孤立点算出手段９の算出結果のみを採用したり、分散算出手段１０の算出結果のみを採用したり、あるいは各算出結果に重みをつけてそれらの和を算出したり、各算出結果から複合的に再度データ分布を算出するといった機能を有している。

次に、このように構成された実施の形態４の動作について説明する。
基本的な動作は、実施の形態１と同様であり、異なるのはデータ分布算出のみであるため、この処理を重点的に説明する。

データ入力手段４から検索指示が与えられると、データ分布算出手段２ａの孤立点算出手段９と分散算出手段１０は、それぞれ対応した分布算出処理を行って、その結果を統合手段１１に出力する。統合手段１１は、検索条件等に基づいて、孤立点算出手段９の算出結果のみ、分散算出手段１０の算出結果のみ、あるいは、各算出結果に重みをつけてそれらの和を算出したり、各算出結果から複合的に再度データ分布を算出する。これ以降の検索手順算出処理や類似度算出処理は、実施の形態１と同様である。

以上のように、実施の形態４によれば、データ分布算出手段２ａを、データ分布の算出として、注目データの一定範囲内に他のデータが含まれない点である孤立点の分布を算出する孤立点算出手段９と、データ分布の算出として、対象となるデータの分散を算出する分散算出手段１０と、これら算出結果から検索手順を算出する統合手段１１とからなるようにしたので、検索対象となるデータや運用条件等に応じてより適切なデータ分布を算出することができ、その結果、更に少ない問い合わせ回数で所望の検索データを得ることができる。

実施の形態５．
実施の形態５は、画像上でパラメータの値を入力する場合に表示される画像を高解像度化するようにしたものである。

図９は、実施の形態５による情報検索支援装置の構成図である。
図示の情報検索支援装置は、データベース１、データ分布算出手段２、検索手順算出手段３、データ入力手段４、類似度算出手段５、表示装置６、高解像度化手段１２からなる。ここで、高解像度化手段１２以外の構成は、実施の形態１の構成と同様であるため、対応する部分に同一符号を付してその説明を省略する。

高解像度化手段１２は、画像への入力によりパラメータ入力を行う場合に、入力画像を高解像度化する機能部である。高解像度化の手法としては、例えば、バイリニア補間（双直線補間：Bilinear Interpolation）やキュービックスプライン補間（cubic spline）といった補間手法を用いるよう構成されている。

次に、このように構成された実施の形態５の動作について説明する。
基本的な動作は、実施の形態１と同様であり、異なるのはデータ入力時の処理のみであるため、この処理を重点的に説明する。

データ入力手段４から入力画像と検索指示が与えられると、データ分布算出手段２は、データ分布算出処理を行い、また、検索手順算出手段３は、データ分布算出結果に基づいて、検索手順を算出し、第１番目のパラメータ入力を促すメッセージデータとデータ入力手段４で入力された入力画像を高解像度化手段１２に送る。高解像度化手段１２では、入力画像に対して高解像度化を行い、メッセージデータと共に表示装置６に送る。これにより、表示装置６では、高解像度化された入力画像とパラメータ入力指示が表示され、ユーザは、この画像に対してマウス等でポイントを指定することでデータ入力を行う。これ以降の類似度算出処理は、実施の形態１と同様であるため、ここでの説明は省略する。

尚、類似度算出手段５の検索結果を表示装置６でそのまま表示するのではなく、高解像度化手段１２を介して高解像度化し、これを表示するようにしてもよい。

以上のように、実施の形態５によれば、入力画像の高解像度化を行う高解像度化手段１２を備えたので、ユーザが計測すべき点を指定することが容易になるため、このような点からも検索時におけるユーザの負担を軽減することが可能となる。

実施の形態６．
実施の形態６は、入力画像上のポイントを指定することによりデータ入力を行う場合、指定したポイントと実際の入力画像上の位置とのずれを補正するようにしたものである。

図１０は、実施の形態６による情報検索支援装置の構成図である。
図示の情報検索支援装置は、データベース１、データ分布算出手段２、検索手順算出手段３、データ入力手段４、類似度算出手段５、表示装置６、位置補正手段１３からなる。ここで、位置補正手段１３以外の構成は、実施の形態１の構成と同様であるため、対応する部分に同一符号を付してその説明を省略する。

位置補正手段１３は、ユーザが入力画像への位置指定入力によりパラメータ入力を行う場合に、ユーザの入力位置と実際の位置とにずれがあった場合に、入力画像に対する特徴点を抽出し、これを自動補正する機能部である。

次に、このように構成された実施の形態６の動作について説明する。
基本的な動作は、実施の形態１と同様であり、異なるのはパラメータの値を入力する場合の処理のみであるため、この処理を重点的に説明する。

ユーザがデータ入力手段４によって、入力画像上の任意のポイントを指定することによりパラメータの値を入力した場合、位置補正手段１３は、入力ポイント近傍の画像上の特徴点を抽出し、この特徴点の位置をユーザの入力位置として自動補正する。

図１１は、位置補正手段１３の動作を示す説明図である。
入力画像１００に対してユーザがポイントを指定すると、位置補正手段１３は、ユーザの入力点１０１が含まれた入力画像を画像処理し、ユーザの入力点１０１が計測にふさわしい点かどうかを評価する。この評価としては、ユーザの入力点１０１の周辺を探索範囲としてこの探索範囲内の特徴的な点を求める。例えば、エッジ抽出処理等の画像処理を行って、画像上における対象物体の先端位置１０２を求め、この先端位置１０２とユーザの入力点１０１とが一致しているか否かに基づいて評価を行う。ここで、求めた先端位置１０２とユーザの入力点１０１とが一致していなかった場合、位置補正手段１３は、ユーザの入力点１０１が先端位置１０２となるよう、その差の値を補正し、先端位置１０２に対応したパラメータの値を類似度算出手段５に出力する。

類似度算出手段５は、このように補正された値に基づいて類似度の算出処理を行う。この算出処理およびこれ以降の動作は、実施の形態１と同様である。

以上のように、実施の形態６によれば、ユーザから入力画像における対象物体の所定の位置の指定を受けることにより属性値を得るデータ入力手段４と、入力画像中の指定された位置の所定範囲内に存在する対象物体の特徴的な点を探索し、得られた点を属性値に対応した位置として補正する位置補正手段１３とを備えたので、ユーザによる入力データのばらつきを抑えることが可能となる。

実施の形態７．
実施の形態７は、複数枚の入力画像から、パラメータの値を自動抽出して入力データとするようにしたものである。

図１２は、実施の形態７による情報検索支援装置を示す構成図である。
図示の情報検索支援装置は、データベース１、データ分布算出手段２、検索手順算出手段３、データ入力手段４、類似度算出手段５、表示装置６、入力データ算出手段１４からなる。ここで、入力データ算出手段１４以外の構成は、実施の形態１の構成と同様であるため、対応する部分に同一符号を付してその説明を省略する。

入力データ算出手段１４は、ユーザが入力画像として複数枚の画像を入力した場合、これらの画像から検索手順算出手段３によって算出された検索手順のパラメータの値を抽出する機能部である。即ち、入力データ算出手段１４は、例えば画像の形状復元技術を用いて、複数視点から撮影された画像（複数枚）から対象物体の属性値を求める機能を有している。

次に、このように構成された実施の形態７の動作について説明する。
図１３は、実施の形態７の動作を示すフローチャートである。
ユーザは、データベース１中の検索データに対して検索を行う場合、連続画像といった対象物体に関する複数視点から撮影した複数枚の画像データを入力する（ステップＳＴ３０１）。これらの画像データは入力データ算出手段１４で保持される。また、データ分布算出手段２はデータベース１中の検索データのデータ分布算出処理を開始し（ステップＳＴ３０２、ステップＳＴ３０３）、検索手順算出手段３は、データ分布算出手段２のデータ分布算出結果に基づいて検索手順を算出する（ステップＳＴ３０４）。これらのデータ分布算出処理と検索手順算出処理（ステップＳＴ３０２〜ステップＳＴ３０４）は、実施の形態１と同様である。

検索手順算出手段３で検索手順が求められ、第１番目のパラメータの値が入力データ算出手段１４に入力される。これにより、入力データ算出手段１４は、保持している複数枚の入力画像から指定されたパラメータの値を算出する（ステップＳＴ３０５）。例えば、指定されたパラメータが「全長」であった場合、船舶の船首と船尾との距離を求め、これを入力データとして類似度算出手段５に出力する。その後の類似度算出手段５の動作は実施の形態１と同様であり、検索結果が表示装置６で表示される（ステップＳＴ３０６、ステップＳＴ３０７）。

以上のように、実施の形態７によれば、検索手順算出手段３で算出された検索手順に基づいて、同一対象物体に関する複数枚の入力画像から、対象物体の属性値を算出する入力データ算出手段１４を備えたので、ユーザが入力画像上をマウスでクリックしたり、あるいは数値入力したりするといったユーザによるデータ入力操作が不要となり、更にユーザの負荷を軽減することが可能となる。

尚、上記各実施の形態において、検索対象データとして、船舶の場合を説明したが、これに限定されるものではなく、検索対象データが複数の属性によって識別されるものであれば、車両や航空機等、どのようなものであっても適用可能である。また、属性についても、全長や全幅といったパラメータだけでなく、任意のパラメータを用いてもよい。

また、上記各実施の形態ではデータベース１中に属性値テーブル（図２）が格納され、この属性値テーブルをデータ分布算出手段２が読み出すよう説明したが、このような属性値テーブルに限らず、対象物体とパラメータの関係を示すデータであれば、どのような形態のデータであってもよい。

また、上記各実施の形態１〜実施の形態７を二つあるいはそれ以上任意に組み合わせることも可能である。

この発明の実施の形態１による情報検索支援装置を示す構成図である。 この発明の実施の形態１による情報検索支援装置属性値テーブルの説明図である。 この発明の実施の形態１による情報検索支援装置の動作を示すフローチャートである。 パラメータの分布状態を示す説明図である。 この発明の実施の形態２による情報検索支援装置の構成図である。 この発明の実施の形態２による情報検索支援装置の動作を示すフローチャートである。 この発明の実施の形態３による情報検索支援装置を示す構成図である。 この発明の実施の形態４による情報検索支援装置を示す構成図である。 この発明の実施の形態５による情報検索支援装置を示す構成図である。 この発明の実施の形態６による情報検索支援装置を示す構成図である。 この発明の実施の形態６による情報検索支援装置の位置補正手段の動作を示す説明図である。 この発明の実施の形態７による情報検索支援装置を示す構成図である。 この発明の実施の形態７による情報検索支援装置の動作を示フローチャートである。

符号の説明

２，２ａ データ分布算出手段、３ 検索手順算出手段、４ データ入力手段、５ 類似度算出手段、７ 検索継続／終了判定手段、８ 入力データ事前情報格納手段、９ 孤立点算出手段、１０ 分散算出手段、１１ 統合手段、１２ 高解像度化手段、１３ 位置補正手段、１４ 入力データ算出手段。

Claims (9)

1. 複数の属性の値によって識別される複数の検索対象データを、任意の属性値を指定することによって検索する情報検索支援装置であって、
   前記複数の検索対象データにおけるそれぞれの属性について、属性値のデータ分布を算出するデータ分布算出手段と、
   前記データ分布算出手段によって算出された結果を基づいて検索手順を算出する検索手順算出手段とを備えた情報検索支援装置。
2. 利用者からの属性値の入力を受け付けるデータ入力手段と、
   前記データ入力手段によって入力された属性値とデータベースに保存されている検索対象データの属性値との類似度を算出する類似度算出手段とを備えた請求項１記載の情報検索支援装置。
3. 類似度算出手段によって算出された結果を基づいて検索を継続するか終了するかを判定する検索継続／終了判定手段を備えたことを特徴とする請求項１または請求項２記載の情報検索支援装置。
4. データ入力手段に入力される情報に関して事前に知り得る情報を格納する入力データ事前情報格納手段と、
   前記入力データ事前情報格納手段で格納されている情報に基づいて検索手順を算出する検索手順算出手段とを備えた請求項１から請求項３のうちのいずれか１項記載の情報検索支援装置。
5. データ分布算出手段は、データ分布の算出として、注目データの一定範囲内に他のデータが含まれない点である孤立点の分布を算出し、
   検索手順算出手段は、前記孤立点の算出結果を基づいて検索手順を算出するようにしたことを特徴とする請求項１から請求項３のうちのいずれか１項記載の情報検索支援装置。
6. データ分布算出手段は、
   データ分布の算出として、注目データの一定範囲内に他のデータが含まれない点である孤立点の分布を算出する孤立点算出手段と、
   データ分布の算出として、対象となるデータの分散を算出する分散算出手段と、
   これら算出結果から検索手順を算出する統合手段とからなることを特徴とする請求項１から請求項３のうちのいずれか１項記載の情報検索支援装置。
7. 入力画像の高解像度化を行う高解像度化手段を備えたことを特徴とする請求項１から請求項３のうちのいずれか１項記載の情報検索支援装置。
8. ユーザから入力画像における対象物体の所定の位置の指定を受けることにより属性値を得るデータ入力手段と、
   前記入力画像中の指定された位置の所定範囲内に存在する前記対象物体の特徴的な点を探索し、得られた点を前記属性値に対応した位置として補正する位置補正手段とを備えたことを特徴とする請求項１から請求項３のうちのいずれか１項記載の情報検索支援装置。
9. 検索手順算出手段で算出された検索手順に基づいて、同一対象物体に関する複数枚の入力画像から、当該対象物体の属性値を算出する入力データ算出手段を備えたことを特徴とする請求項１から請求項３のうちのいずれか１項記載の情報検索支援装置。