JP2020115321A - テキストドメイン画像検索 - Google Patents

Abstract

【課題】画像データを含む画像クエリを受信し、画像データに基づいて画像記述子を決定することができる画像検索システムを提供する。【解決手段】画像検索システムは、記述子リポジトリ内の画像記述子に関連付けられたテキスト記述子を取得し、検索パラメータを含む文書クエリを生成する。検索パラメータは、テキスト記述子を含む。画像検索システムは、文書クエリに基づいて文書データベース内でテキスト文書を識別する。テキスト文書は、文書識別子に関連付けられる。画像検索システムは、ファイルマッピングリポジトリから、文書識別子に関連付けられた画像識別子を取得する。【選択図】図３

Description

本開示は画像処理に関し、より詳細には画像検索およびコンピュータビジョンに関する。

画像検索は、検索条件に基づいて画像を識別することを含む。一部の画像検索の手法では、画像は記述的なメタデータによって注釈付けされる。検索条件に含まれるキーワードに基づいてメタデータを検索することによって、画像を識別することができる。内容ベースの画像検索の手法では、入力画像は１つまたは複数の大規模なデータベースに記憶された過去の画像データと比較され得る。画像結果は、画素比較、特徴比較、および／または他のコンピュータビジョン技法によって形成され得る。

一部の可能な実装形態によれば、画像検索システムは、メモリおよびプロセッサを含み得る。メモリは、複数の記述子マッピングを含む記述子リポジトリであって、記述子マッピングは、画像記述子とテキスト記述子との間のそれぞれの関連付けを含む、記述子リポジトリと、ファイルマッピングを含むファイルマッピングリポジトリであって、ファイルマッピングのそれぞれは、対応する画像と、対応するテキスト文書との関連付けを含む、ファイルマッピングリポジトリと、を含み得る。プロセッサは、画像クエリを受信し、画像クエリは画像データを含み、画像データに基づいて画像記述子を決定し、記述子リポジトリ内の記述子マッピングに基づいて、画像記述子に関連付けられたテキスト記述子を取得し、検索パラメータを含む文書クエリを生成し、検索パラメータはテキスト記述子に基づき、文書データベース内で、文書クエリに基づいてテキスト文書を識別し、テキスト文書は文書識別子に関連付けられ、ファイルマッピングリポジトリ内のファイルマッピングに基づいて、文書識別子に関連付けられた画像識別子を取得し、画像識別子に基づいて画像クエリ結果を決定し、画像クエリ結果をリモートデバイスに通信し、画像クエリ結果は画像識別子に対応する画像を示す、ように構成され得る。

上記の画像検索システムの一部の可能な実装形態によれば、画像クエリ結果は画像識別子に対応する画像を含み得る。

上記の画像検索システムの一部の可能な実装形態によれば、プロセッサは、画像をランキング順に優先順位付けし、画像クエリ結果を生成し、画像クエリ結果はランキング順に優先順位付けされた画像を示す、ようにさらに構成され得る。

上記の画像検索システムの一部の可能な実装形態によれば、画像データに基づいて画像記述子を決定するために、プロセッサは、画像データの複数の特徴メトリックを導出し、画像記述子の特徴メトリックと、画像データの特徴メトリックとの比較に基づいて、記述子リポジトリから画像記述子を選択するようにさらに構成され得る。

上記の画像検索システムの一部の可能な実装形態によれば、プロセッサは、記述子リポジトリに記憶された記述子マッピングを生成するようにさらに構成され得、記述子マッピングを生成するために、プロセッサは、訓練画像データおよび訓練テキストデータを受信し、訓練画像データに基づいて画像記述子を決定し、訓練テキストデータに基づいてテキスト記述子を決定し、機械学習モデルに基づいて、テキスト記述子を画像記述子にマッピングするようにさらに構成され得る。

上記の画像検索システムの一部の可能な実装形態によれば、プロセッサは、文書データベースのためのテキスト文書を生成するようにさらに構成され得、テキスト文書を生成するために、プロセッサは、画像リポジトリからソース画像を取得し、ソース画像の特徴に基づいて、記述子マッピングに含まれる以前に決定された画像記述子を選択し、記述子リポジトリから、以前に決定された画像記述子に関連付けられた、以前に決定されたテキスト記述子を取得し、テキスト記述子を新たなテキスト文書にまとめ、新たなテキスト文書を文書データベースに記憶するようにさらに構成され得る。

上記の画像検索システムの一部の可能な実装形態によれば、プロセッサは、ファイルマッピングリポジトリに記憶されたファイルマッピングを生成するようにさらに構成され得、ファイルマッピングを生成するために、プロセッサは、ファイルマッピングを生成し、ファイルマッピングはソース画像の識別子と、新たなテキスト文書の識別子とを含み、ファイルマッピングをファイルマッピングリポジトリに記憶するようにさらに構成され得る。

上記の画像検索システムの一部の可能な実装形態によれば、テキスト記述子を取得するために、プロセッサは、画像記述子に基づいて、記述子リポジトリ内の記述子マッピングを選択し、記述子マッピングからテキスト記述子を抽出するようにさらに構成され得、画像記述子を取得するために、プロセッサは、文書識別子に基づいて、ファイルマッピングリポジトリからファイルマッピングを選択し、ファイルマッピングから画像識別子を抽出するようにさらに構成される。

上記の画像検索システムの一部の可能な実装形態によれば、ファイルマッピングリポジトリから、文書識別子に関連付けられた画像識別子を取得するために、プロセッサは、ファイルマッピングリポジトリ内で、文書識別子のうちの少なくとも１つと、画像識別子のうちの少なくとも１つとを含むファイルマッピングを識別し、ファイルマッピングから画像識別子のうちの少なくとも１つを抽出するようにさらに構成され得る。

上記の画像検索システムの一部の可能な実装形態によれば、記述子リポジトリ内の画像記述子に関連付けられたテキスト記述子を取得するために、プロセッサは、記述子リポジトリ内で、画像記述子に関連付けられた記述子マッピングを識別し、記述子マッピングから、テキスト記述子の識別子を抽出し、テキスト記述子の識別子に基づいて、記述子リポジトリからテキスト記述子を受信するようにさらに構成され得る。

一部の可能な実装形態によれば、方法は、リモートデバイスによって生成された画像クエリを受信することであって、画像クエリは画像データを含む、受信することと、画像データに基づいて画像記述子を決定することであって、画像記述子は、記述子リポジトリ内でテキスト記述子にマッピングされる、決定することと、画像記述子は、記述子リポジトリ内でテキスト記述子にマッピングされることと、記述子リポジトリ内で画像記述子にマッピングされたテキスト記述子を取得することと、検索パラメータを含む文書クエリを生成することであって、検索パラメータはテキスト記述子を含む、生成することと、文書データベース内で、文書クエリに基づいてテキスト文書の文書識別子を識別することと、ファイルマッピングリポジトリ内で、文書識別子にマッピングされた画像識別子を識別することと、画像クエリ結果をリモートデバイスに通信することであって、画像クエリ結果は画像識別子に対応する画像を示す、通信することと、を含み得る。

上記の方法の一部の可能な実装形態によれば、画像クエリ結果は、リモートデバイスに、画像リポジトリから、画像識別子に対応する画像のうちの少なくとも１つにアクセスさせる命令を含み得る。

上記の方法の一部の可能な実装形態によれば、この方法は、画像をランキング順に優先順位付けすることと、画像クエリ結果を生成することであって、画像クエリ結果はランキング順に優先順位付けされた画像を示す、生成することと、をさらに含み得る。

上記の方法の一部の可能な実装形態によれば、画像データに基づいて画像記述子を決定することは、画像データの複数の特徴メトリックを導出することと、画像記述子の特徴メトリックと、画像データの特徴メトリックとの比較に基づいて、記述子リポジトリから画像記述子を選択することと、をさらに含み得る。

上記の方法の一部の可能な実装形態によれば、この方法は、訓練画像データおよび訓練テキストデータを受信することと、訓練画像データに基づいて画像記述子を決定することと、訓練テキストデータに基づいてテキスト記述子を決定することと、機械学習モデルに基づいて、画像記述子とテキスト記述子との間の記述子マッピングを生成することと、記述子マッピングを記述子リポジトリに記憶することと、をさらに含み得る。

上記の方法の一部の可能な実装形態によれば、この方法は、画像リポジトリからソース画像を取得することと、ソース画像の特徴に基づいて、記述子リポジトリに含まれる以前に決定された画像記述子を選択することと、記述子リポジトリから、以前に決定された画像記述子に関連付けられた、以前に決定されたテキスト記述子を取得することと、テキスト記述子を新たなテキスト文書にまとめることと、新たなテキスト文書を文書データベースに記憶することと、をさらに含み得る。

上記の方法の一部の可能な実装形態によれば、この方法は、ソース画像の識別子と、新たなテキスト文書の識別子とを含むファイルマッピングを生成することと、ファイルマッピングをファイルマッピングリポジトリに記憶することと、をさらに含み得る。

一部の可能な実装形態によれば、方法は、記述子リポジトリのための記述子マッピングを生成することであって、訓練画像データおよび訓練テキストデータを受信し、訓練画像データに基づいて画像記述子を決定し、訓練テキストデータに基づいてテキスト記述子を決定し、画像記述子とテキスト記述子との関連付けを含む記述子マッピングを生成し、記述子マッピングを記述子リポジトリに記憶することによって行われる、生成することを含み得る。この方法は、文書データベースのためのテキスト文書を生成することであって、画像記述子がソース画像を記述していると判定し、記述子マッピングに基づいて、画像記述子に関連付けられたテキスト記述子を取り出し、テキスト記述子を新たなテキスト文書にまとめ、新たなテキスト文書を文書データベースに記憶することによって行われる、生成することを含み得る。この方法は、ファイルマッピングをファイルマッピングリポジトリに記憶することであって、ファイルマッピングは、ソース画像の識別子と、新たなテキスト文書の識別子とを含む、記憶することを含み得る。この方法は、検索画像データを含む画像クエリに応答することであって、検索画像データの特徴と、画像記述子の特徴との比較に基づいて、画像記述子を選択し、記述子マッピング内の画像記述子に関連付けられたテキスト記述子を含む文書クエリを生成し、文書クエリに基づいて、文書データベースに記憶された新たなテキスト文書の文書識別子を受信し、ファイルマッピングリポジトリ内の文書識別子に関連付けられた画像識別子を取得することによって行われる、応答することを含み得る。この方法は、画像クエリ結果をリモートデバイスに通信することであって、画像クエリ結果は画像識別子に対応する画像を示す、通信することを含み得る。

上記の方法の一部の可能な実装形態によれば、ソース画像は画像リポジトリから取得され得、画像リポジトリは複数の画像を含み、画像のそれぞれは、ファイルマッピングリポジトリに記憶された複数のファイルマッピングに基づいて対応するテキスト文書にマッピングされる。

上記の方法の一部の可能な実装形態によれば、この方法は、画像リポジトリから、画像識別子に対応する画像を取得することと、画像クエリ結果を生成することであって、画像クエリ結果は、画像、画像の識別子、画像を取得する命令、またはこれらの任意の組み合わせを含む、生成することと、をさらに含み得る。

実施形態は、以下の図面および説明を参照して、より良く理解され得る。図中のコンポーネントは、必ずしも縮尺通りではない。また、図中では、異なる図全体を通して、同様の参照番号は対応する部分を指す。

画像検索システムの第１の例を示す図である。 画像検索システムの第２の例を示す図である。 システムのロジックの一例の流れ図である。 システムのロジックの第２の例の流れ図である。 システム１００のロジックの第３の例の流れ図である。 コンピュータ実行環境の一例の流れ図である。

画像検索は、検索条件に基づいて画像を識別することを含む。一部の画像検索の手法では、画像は記述的なメタデータによって注釈付けされる。キーワードに基づいてメタデータを検索することによって、画像を識別することができる。メタデータは、大量の画像に手動で注釈を付けることによって確立され得る。多くの例では、メタデータは画像の意味的な特性を記述し得、テキスト内での画像の状況的使用を考慮していない。メタデータは固定のままであり得るが、画像が使用される状況は時間と共に変化し得る。

内容ベースの画像検索の手法では、入力画像は１つまたは複数の大規模なデータベースに記憶された過去の画像データと比較され得る。画像結果は、画素比較、特徴比較、および／または他の内容比較技法によって形成され得る。たとえば、本明細書に引用により組み込まれている、Ｚｈｏｕら、Ｒｅｃｅｎｔ Ａｄｖａｎｃｅ ｉｎ Ｃｏｎｔｅｎｔ−ｂａｓｅｄ Ｉｍａｇｅ Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ：Ａ Ｌｉｔｅｒａｔｕｒｅ Ｓｕｒｖｅｙ、２０１８年９月２日、電気電子技術者協会発行には、画像特徴がデータベースに記憶され、インデックス付けされる様々な画像表現が説明されている。これらの手法は、画像内容の意味的な類似性以外の要因を考慮した基準に基づいて、確実な画像クエリ結果を提供することができない。

したがって、画像空間およびテキスト空間における局所的な類似性に依存するテキストベースの画像検索のためのシステムおよび方法を開示する。導入の例として、画像検索システムは、複数の記述子マッピングを含む記述子リポジトリを含み得る。記述子マッピングは、画像記述子とテキスト記述子との間のそれぞれの関連付けを含み得る。システムは、ファイルマッピングリポジトリをさらに含み得る。ファイルマッピングリポジトリは、ファイルマッピングを含み得る。ファイルマッピングのそれぞれは、対応する画像と、対応するテキスト文書との関連付けを含み得る。

システムは、画像クエリを受信し得る。画像クエリは、画像データを含み得る。システムは、画像データに基づいて画像記述子を決定し得る。システムは、記述子リポジトリ内の画像記述子に関連付けられたテキスト記述子を取得し得る。システムは、検索パラメータを含む文書クエリを生成し得る。検索パラメータは、テキスト記述子を含み得る。システムは、文書データベース内で、文書クエリに基づいてテキスト文書を識別し得る。テキスト文書は、文書識別子に関連付けられ得る。システムは、ファイルマッピングリポジトリから、文書識別子に関連付けられた画像識別子を取得し得る。システムは、画像クエリ結果をリモートデバイスに通信し得る。画像クエリ結果は、画像識別子に対応する画像を示し得る。

本明細書に記載のシステムおよび方法の１つの技術的な利点は、テキストベースの文書クエリが、画像検索に関する処理時間を改善し得るということであり得る。たとえば、本明細書に記載のシステムおよび方法は、画像データとテキストデータとのマッピングに基づいて画像検索を実行し得る。入力画像は、テキスト記述子にマッピングされた画像記述子に変換され得る。テキスト記述子は、文書データベースに対する文書クエリにまとめられ得る。このように、検索はテキストドメインで実行され、画像分析が処理能力および処理時間に関して高コストであり得る画像ドメインではない。

本明細書に記載のシステムおよび方法の他の技術的な利点は、画像の意味論的意味以外の要因に基づいて画像が検索され得るということであり得る。たとえば、画像およびテキスト記述子の間のマッピングは、類似した画像が同一のトピックの文書にマッピングされるようにして、画像検索システムが画像空間およびテキスト空間の両方における局所的な類似性を保存するようにすることにより、導出される。画像データにマッピングされたテキストデータは、画像の意味論的意味を記述しなくてもよい。テキストおよび画像記述子の間のマッピングは、局所的な類似性が保存される基準、すなわち、画像ドメインにおいて意味的に類似した画像オブジェクトが、テキストドメインにおいて意味的に類似したテキストオブジェクトにマッピングされるような基準を使用して、訓練データから高精度に学習される。

したがって、画像検索システムは、画像の意味内容を１つの主要オブジェクトのみに削減できず、画像が複数のオブジェクトを提示するアプリケーションにおいて画像を検索し得、画像特徴のみの比較では、オブジェクトのスケールによって制限される場合があるが、本システムは画像記述子を複数のテキスト記述子にマッピングすることにより、特徴の表現性を高めることができる。市場にあるソリューションに対するさらなる利益、効率性、および改善は、本明細書に記載のシステムおよび方法において明らかにする。

図１に、画像検索システム１００の第１の例を示す。システム１００は画像クエリを受信し、画像クエリ結果で応答し得る。画像クエリは、画像クエリ内で指定された１つまたは複数の検索画像に関連するまたは類似した画像を探す要求を含み得る。画像クエリは、画像データ、たとえば、画像ファイル、ビデオフレーム、ＲＧＢデータ、画像特徴データ、および／または画像を記憶、レンダリング、もしくは表現するためのプロトコルに従って構成される他の任意の情報を含み得る。代替的または追加的に、画像クエリは、画像データを受信するための場所、たとえば、ウェブアドレスまたはファイルパスを含み得る。

画像クエリ結果は、検索画像に関連する、検索画像に類似した、および／または検索画像と類似の状況で見つかった１つまたは複数の画像を示すクエリ結果を含み得る。画像クエリ結果は、指定された画像の画像データおよび／または識別情報を含み得る。代替的または追加的に、画像クエリ結果は、１つまたは複数の画像の場所、たとえば、ウェブアドレスまたはファイルパスを含み得る。一部の例では、画像クエリ結果は、画像検索システム１００または他の何らかの画像ソースから画像を取り出しまたはダウンロードさせる命令またはリンクを含み得る。

記述子リポジトリ
画像検索システムは、記述子リポジトリ１０２を含み得る。記述子リポジトリ１０２は、画像記述子、テキスト記述子、および／または記述子マッピングを含み得る。

画像記述子は、画像の視覚的特徴の記述を含み得る。たとえば、画像記述子は、画像の特徴を含み得る。特徴は、画像特徴メトリックを含み得る。画像特徴評価基準（ｍｅａｓｕｒｅｓ）は、画像の基本的な特徴、たとえば、形状、色、テクスチャ、および／または実数値で定義可能な画像の他の何らかの視覚的特徴を測定し得る。たとえば、画像記述子は色空間を含み得、画像記述子の特徴は各画素のＲＧＢ値を含み得る。一部の例では、画像記述子は、エッジ、コーナー、ブロブ（ｂｌｏｂ）、リッジ（ｒｉｄｇｅ）、関心領域、および／または他のタイプの視覚的特徴を定義する１つまたは複数の特徴の記述を含み得る。

表１に、画像記述子を含むデータ構造の一例を示す。例として、表１に示す画像記述子は、画素値に重み値が割り当てられた色分布を含む。

表１に例示したデータ構造は非限定的な例である。記述子リポジトリ１０２は、表１に示すデータ構造を含み得る。他の例では、記述子リポジトリ１０２は、画像記述子を記憶する追加的または代替的なデータ構造を含み得る。

テキスト記述子は、テキストの内容の記述を含み得る。たとえば、テキスト記述子は、テキストの文字、単語、文、意味および／または言語を記述する特徴を含み得る。テキスト記述子は、複数の特徴を含み得る。テキスト記述子の特徴は、テキストの特徴を実数値で測定したテキスト特徴メトリックを含み得る。たとえば、テキスト記述子は、数値のベクトルまたは行列を含み得る。一部の例では、画像記述子は単語分布を含み得、画像記述子の特徴はテキスト内の特定の単語のカウントを含み得る。テキスト記述子の他の例は、トピック、エンティティ、トリプル（ｔｒｉｐｌｅ）を含み得る。

表２に、テキスト記述子を含むデータ構造の一例を示す。例として、表２に示すテキスト記述子は、単語カウントが正規化された単語分布を含む。

表２に例示したデータ構造は非限定的な例である。記述子リポジトリ１０２は、表２に示すデータ構造を含み得る。他の例では、記述子リポジトリ１０２は、テキスト記述子を記憶する追加的または代替的なデータ構造を含み得る。

表２により説明する例では、テキスト記述子は、ダブリン旅行ガイド、アイルランド旅行ガイド、およびローマ旅行ガイドから抽出されたテキストにそれぞれ対応し得る。正規化された単語カウントは、「ダブリン」、「アイルランド」、および「ローマ」の単語カウントに割り当てられる重みを表す。予想されるように、単語「ダブリン」の正規化カウントは、ダブリン旅行ガイドのテキスト記述子に対応するテキスト記述子ＴＸＴ＿ＤＵＢＬＩＮ＿１内で最も高い。

記述子マッピングは、局所的な記述子の類似性を最適化することを目的とする大規模な画像およびテキストのセットから学習された関連付けを含み得る。換言すれば、画像ドメインにおいてアフィン的に類似した（ａｆｆｉｎｅｌｙ ｓｉｍｉｌａｒ）画像記述子は、テキストドメインにおいてアフィン的に類似したテキスト記述子にマッピングされる。たとえば、画像記述子の特徴を表す実数値、および／または実数値から導出された加重値が画像特徴類似性の閾値より大きい場合、画像記述子はアフィン的に類似し得る。同様に、テキスト記述子の特徴の実数値、および／または実数値から導出された重み値がテキスト特徴類似性の閾値より大きい場合、テキスト記述子はアフィン的に類似し得る。

類似性を成立させるための類似性閾値は許容範囲を含み得る。一部の例では、許容範囲は設定可能であり得る。許容範囲を増加させると、類似と識別される記述子の数が減少し得るが、類似度は増加し得る。許容範囲を減少させると、類似と識別される記述子の数が増加し得る（ｍｙ ｉｎｃｒｅａｓｅ）が、類似度は減少し得る。

一例では、画像ドメインにおいて、ＩＭＧ＿ＤＥＳＣ＿ＤＯＧはＩＭＡＧＥ＿ＤＥＳＣ＿ＣＡＴと類似し得、その理由は、それぞれが、４０％より大きい重みを有する特徴（黒）を共有しているためである。テキストドメインでは、ＴＸＴ＿ＤＵＢＬＩＮおよびＴＸＴ＿ＩＲＥＬＡＮＤは類似し得、その理由は、「ダブリン」および「アイルランド」の正規化カウントが各テキスト記述子において０．５より大きいためである。以下で表１に示すように、テキスト記述子と画像記述子とのマッピングは、画像およびテキスト記述子の間の多対多のリンクから構成される。

記述子マッピングは、画像記述子をテキスト記述子に関連づけ得る。たとえば、記述子マッピングは、テキスト記述子の識別子と、画像記述子の識別子とを含み得る。代替的または追加的に、記述子マッピングは、訓練データに基づいてマッピングの強さを測定した尤度を測定するメトリックを含み得る。

表３に、記述子マッピングを含むデータ構造の一例を示す。たとえば、表３の各行は記述子マッピングを表し得る。

表３に例示したデータ構造は非限定的な例である。データ構造は、記述子リポジトリ１０２に含まれ得る。他の例では、記述子リポジトリ１０２は、記述子マッピングを記憶する追加的または代替的なデータ構造を含み得る。

マッピングコントローラ
システムは、マッピングコントローラ１０４を含み得る。マッピングコントローラ１０４は、記述子マッピング選択器１０５と、クエリ生成器１０６とを含み得る。記述子マッピング選択器１０５は、検索画像を取得し得る。たとえば、記述子マッピング選択器１０５は、画像クエリに含まれるかまたはこれによって参照される検索画像を取得し得る。記述子マッピング選択器１０５は、検索画像に基づいて画像記述子を導出し得る。導出された画像記述子は、記述子リポジトリ１０２内の１つまたは複数の過去の画像記述子にアフィン的に類似し得る。記述子マッピング選択器１０５は、過去の画像記述子を、検索画像から導出された画像記述子と比較し得る。たとえば、記述子マッピング選択器１０５は、検索画像から導出された画像記述子に含まれる事前定義された特徴メトリックの範囲内の実数値または重みを含む過去の画像記述子を識別し得る。記述子マッピング選択器１０５は、識別された過去の記述子を参照する記述子マッピングを選択し得る。

クエリ生成器１０６は、１つまたは複数のテキスト記述子に基づいて文書クエリを生成し得る。たとえば、クエリ生成器１０６は、記述子マッピング選択器１０５によって選択された記述子マッピングを受信し得る。クエリ生成器１０６は、記述子マッピングによって参照されたテキスト記述子を抽出し得る。クエリ生成器１０６は、テキスト記述子を文書クエリにまとめる。文書クエリは、１つまたは複数の検索パラメータを含み得る。検索パラメータは、テキスト記述子を含み得る。たとえば、「犬」の入力画像は、表３に定義されたマッピングを使用して、次のテキストクエリ「ダブリン、アイルランド」に変換される。また、テキストクエリの形成は、過去のマッピングおよびテキスト記述子の両方における重みを考慮することができる。上記の例では、クエリ・ストラテジは０より大きい重みを有する全てのマッピングを含み、最大スコアを有する単語がテキストクエリの形成において主要な単語として選択される。

テキスト検索システム
システム１００は、文書データベース１０８および／またはテキスト検索システム１１０をさらに含むかまたはこれと通信し得る。文書データベース１０８は、文書指向データベースを含み得る。文書データベース１０８は情報のセットを記憶し得、情報の各セットは異なるデータ構造に従い得る。たとえば、文書データベース１０８は、構造化または半構造化データをテキスト文書として記憶する非関係型データベースを含み得る。テキスト文書の内容、またはテキスト文書に関連するメタデータを検索パラメータに基づいて検索して、１つまたは複数の関連するテキスト文書を識別し得る。代替的または追加的に、文書データベース１０８は、テキスト文書の内容からメタデータを抽出し得る。メタデータを検索して、１つまたは複数のテキスト文書を識別し得る。実装形態に応じて、文書データベース１０８は、マークアッププロトコル、たとえば、ＸＭＬ、ＹＡＭＬ、ＪＳＯＮ、ＢＳＯＮに従って情報を記憶し得る。代替的または追加的に、文書データベース１０８は、文書をバイナリ形式、文字エンコード形式、および／または他の任意の適切なファイルエンコードで記憶し得る。

テキスト検索システム１１０は、文書データベース１０８にアクセスして、検索パラメータに基づいて１つまたは複数のテキスト文書レコードを識別し得る。たとえば、テキスト検索システム１１０は、クエリ生成器１０６によって生成された文書クエリを受信し得る。文書クエリは、１つまたは複数のテキスト記述子を含むおよび／または参照し得る。テキスト検索システム１１０は、テキスト記述子に基づいて、文書データベース１０８で１つまたは複数の文書を検索し得る。テキスト検索システム１１０は、文書クエリ結果を生成し得る。

文書クエリ結果は、文書データベース１０８に記憶され、文書クエリに基づいて識別されたテキスト文書を含むおよび／または参照し得る。たとえば、文書クエリ結果は、識別された文書のテキストデータおよび／または文書識別子を含み得る。文書識別子は、ファイル名、キー、パス、および／または特定の文書または特定の文書のメモリ内の場所を識別する他の任意の情報を含み得る。

文書データベース１０８に記憶された文書は、テキスト文書を含み得る。テキスト文書は、１つまたは複数の過去のテキスト記述子を含み得る。後述のように、テキスト文書は、テキスト記述子にマッピングされた画像ファイル内の画像記述子を識別することにより、生成され得る。マッピングされたテキスト記述子は、画像データベースに記憶されたテキスト文書が画像ファイルに対応するように、テキスト文書にまとめられ得る。後述のように、テキスト文書は画像ファイルにマッピングされ得、画像ファイルはテキスト文書に基づいて識別され得る。

ファイルマッピングリポジトリ
システムは、ファイルマッピングリポジトリ１１２を含み得る。ファイルマッピングリポジトリ１１２は、ファイルマッピングを含み得る。ファイルマッピングは、画像ファイルとテキスト文書との関連付けを含み得る。たとえば、ファイルマッピングは画像識別子および文書識別子を含み得る。画像識別子は、ファイル名、キー、パス、および／または画像のインデックス付きセット内で特定の画像を識別する他の任意の情報を含み得る。文書識別子は、文書データベース１０８に記憶された文書の識別子、または文書のインデックス付きセット内で文書を識別する他の何らかの情報を含み得る。

表４に、ファイルマッピングリポジトリ１１２に含まれるデータ構造の一例を示す。表４の各行は、ファイルマッピングを表し得る。他の例では、ファイルマッピングは、追加的または代替的な情報、たとえば、画像データ、テキストデータ、および／またはメタデータを含み得る。画像ドメインおよびテキストドメインの間の可逆性を保証するには、画像名が１つの文書名のみに関連付けられる必要があり、逆も同様である。

表４に例示したデータ構造は非限定的な例である。他の例では、ファイルマッピングリポジトリ１１２は、１つまたは複数のファイルマッピングを記憶する追加的または代替的なデータ構造を含み得る。

一部の例では、システム１００は、画像リポジトリ１１３をさらに含み得る。画像リポジトリ１１３は、画像および／または画像識別子を含み得る。たとえば、画像リポジトリ１１３は、画像クエリ結果に含まれるまたは参照される画像を記憶し得る。画像リポジトリ１１３に記憶された画像は、文書データベース１０８に記憶されたテキスト文書にマッピングされ得る。システム１００によって提供される画像クエリ結果は、テキスト検索システム１１０によって提供された文書クエリ結果に基づいて生成され得る。たとえば、文書クエリ結果に含まれる文書識別子は、ファイルマッピングリポジトリ１１２に記憶されたファイルマッピングに含まれ得る。画像識別子は、ファイルマッピングリポジトリに記憶されたファイルマッピングに基づいて文書識別子にマッピングされ得る。そのため、画像識別子は、ファイルマッピングデータベースから抽出され、画像クエリ結果に含められ得る。

逆マッピングコントローラ
システム１００は、逆マッピングコントローラ１１４を含み得る。逆マッピングコントローラ１１４は、ファイルマッピング選択器１１６および画像結果生成器１１８を含み得る。ファイルマッピング選択器１１６は、１つまたは複数の文書識別子に基づいてファイルマッピングを識別し得る。たとえば、ファイルマッピング選択器１１６は、文書クエリ結果に含まれる文書識別子に基づいてファイルマッピングを選択し得る。ファイルマッピング選択器１１６は、ファイルマッピングリポジトリ１１２内のファイルマッピングを選択し得る。選択されたファイルマッピングは、文書クエリ結果に含まれる文書識別子に関連付けられ得る。選択されたファイルマッピングのそれぞれは、対応する画像識別子に関連付けられ得る。

画像結果生成器１１８は、画像クエリ結果を生成し得る。一部の例では、画像結果生成器１１８は、ファイルマッピング選択器１１６によって選択されたファイルマッピングに関連付けられた画像識別子を取得し得る。画像結果生成器１１８は、画像識別子に対応する画像を取得し得る。たとえば、画像結果生成器１１８は、画像リポジトリ１１３から画像を取得し、画像を画像クエリ結果に含め得る。

画像を画像クエリ結果に含めることに加えて、またはその代わりに、画像クエリ結果は、１つまたは複数のリモートデバイスに画像にアクセスさせる命令を含み得る。たとえば、画像クエリ結果は、ウェブアドレス、パス、および／またはリモートデバイスに画像にアクセスさせる他の何らかの命令もしくはリンクを含み得る。代替的または追加的に、画像クエリ結果は、リモートデバイスに、画像検索システムまたは他の何らかのソースに画像を要求させ得る。たとえば、画像クエリ結果は、リモートデバイスに、画像識別子に基づいて画像検索システムに画像を要求させる命令を含み得る。画像検索システムは、画像リポジトリ１１３から画像を取得し、画像をリモートデバイスに送信することによって、要求に応答し得る。

一部の例では、画像結果生成器１１８は、クエリ結果内の画像をランク付けし得る。画像結果のランク付けは、クエリ画像と、画像結果生成器１１８によって取り出された画像との視覚的類似性を使用して実行され得る。視覚的類似性は、画像特徴間の距離を使用して計算され得る。

図２に、画像検索システム１００の第２の例を示す。画像検索システムは、マッピング生成器２０２を含み得る。マッピング生成器２０２は、訓練画像および／または訓練テキストを受信し得る。たとえば、マッピング生成器２０２は、訓練画像リポジトリ２０４から訓練画像を受信し得る。マッピング生成器２０２は、訓練テキストリポジトリ２０６からテキストサンプルを受信し得る。マッピング生成器２０２は、訓練画像から１つまたは複数の画像記述子を生成し得る。たとえば、マッピング生成器２０２は、機械学習アルゴリズムを使用して視覚的パターン抽出を実行することによって、画像記述子を生成し得る。

マッピング生成器２０２は、訓練テキストから１つまたは複数のテキスト記述子を生成し得る。たとえば、マッピング生成器２０２は、機械学習アルゴリズムによりテキストパターン抽出を実行することによって、テキスト記述子を生成し得る。

マッピング生成器２０２は、アフィン的に類似した画像記述子を識別し得る。図１を参照して前述したように、画像記述子の特徴を表す実数値、および／または実数値から導出された加重値が、画像特徴類似性の閾値より大きい場合、画像記述子はアフィン的に類似し得る。同様に、テキスト記述子の特徴の実数値、および／または実数値から導出された重み値がテキスト特徴類似性の閾値より大きい場合、テキスト記述子はアフィン的に類似し得る。

マッピング生成器２０２は、アフィン的に類似したテキスト記述子を、アフィン的に類似した画像記述子にマッピングし得る。マッピングは、画像およびテキストドメインにおける局所的な類似性に関して定義されたコスト関数を最小化するマッピングを選択する最適化アルゴリズムに基づいて生成され得る。コスト関数は、画像ドメインにおいて類似した訓練画像リポジトリ２０４内の画像が、テキストドメインにおいて類似した訓練テキストリポジトリ２０６内の文書にマッピングされるようにする。

システム１００は、画像／テキスト変換器２０８を含み得る。画像／テキスト変換器２０８は、ソース画像を受信し得る。たとえば、画像／テキスト変換器２０８は、画像リポジトリ１１３から１つまたは複数の画像にアクセスし得る。画像／テキスト変換器２０８は、ソース画像から画像記述子を導出し得る。画像／テキスト変換器２０８は、導出された画像記述子を、以前に訓練画像から導出された画像記述子と比較し得る。画像／テキスト変換器２０８は、記述子リポジトリ１０２から１つまたは複数のマッピングを選択し得る。選択されたマッピングは、導出された画像記述子と同一のまたは類似した画像記述子を含み得る。画像／テキスト変換器２０８は、選択された記述子マッピングに関連付けられたテキスト記述子を抽出し得る。

画像／テキスト変換器２０８は、文書データベース１０８を抽出および／または更新し得る。たとえば、画像／テキスト変換器２０８は、抽出されたテキスト記述子をテキスト文書にまとめ得る。一部の例では、画像／テキスト変換器２０８は、各画像に対して決定されたテキスト記述子に基づいてテキスト文書を生成し得る。画像／テキスト変換器２０８は、テキスト文書を文書データベース１０８に挿入し得る。代替的または追加的に、画像／テキスト変換器２０８は、既存のテキスト文書を更新し得る。

図１を参照して論じたように、ファイルマッピングは、ソース画像を、ソース画像に基づいて生成されたテキスト文書に関連付け得る。画像／テキスト変換器２０８は、ファイルマッピングをファイル−マッピングリポジトリに挿入し得る。一部の例では、ファイルマッピングは、画像ファイルとテキスト文書との間の１対１対応を含み得る。

図３に、システム１００のロジックの一例の流れ図を示す。マッピングコントローラ１０４は、リモートデバイスから画像クエリを受信し得る（３０２）。マッピングコントローラ１０４は、画像クエリから１つまたは複数の検索画像を取得し得る。代替的または追加的に、マッピングコントローラ１０４は、画像クエリによって指定されたアドレスおよび／またはパスから画像にアクセスし得る。

マッピングコントローラ１０４は、画像に基づいて画像記述子を決定し得る（３０４）。たとえば、マッピングコントローラ１０４は、検索画像の画像データに含まれる１つまたは複数の特徴を導出し得る。特徴は、画像内の画像特徴の存在を測定する１つまたは複数の特徴メトリックを含み得る。マッピングコントローラ１０４は、導出された特徴を、記述子リポジトリ１０２に記憶された１つまたは複数の過去の画像記述子の特徴と比較し得る。マッピングコントローラ１０４は、比較に基づいて１つまたは複数の過去の画像記述子を選択し得る。

マッピングコントローラ１０４は、選択された画像記述子に関連付けられた１つまたは複数の記述子マッピングを選択し得る。選択された記述子マッピングに基づいて、マッピングコントローラ１０４は、１つまたは複数のテキスト記述子を選択し得る。たとえば、記述子マッピングは、画像記述子識別子およびテキスト記述子識別子を含み得る。マッピングコントローラ１０４は、記述子マッピングからテキスト記述子識別子を抽出し得る。代替的または追加的に、マッピングコントローラ１０４は、記述子リポジトリ１０２から、および／または記述子マッピングから直接的に、テキスト記述子を取得し得る。

マッピングコントローラ１０４は、テキスト記述子を含む文書クエリを生成する（３０６）。たとえば、マッピングコントローラ１０４は、１つまたは複数の抽出されたテキスト記述子を文書クエリにまとめ得る。文書クエリは、文書データベース１０８に照会する命令を含み得る。

テキスト検索システム１１０は、文書データベース１０８に記憶されたテキスト文書の文書識別子を取得する（３０８）。たとえば、テキスト検索システム１１０は、文書クエリに基づいて文書データベース１０８に照会し得る。文書データベース１０８は、文書クエリに含まれるテキスト記述子またはテキスト記述子の一部に基づいて、１つまたは複数のテキスト文書を識別し得る。テキスト検索システム１１０は、文書および／または文書の識別子を含む文書クエリ結果を生成し得る。

逆マッピングコントローラ１１４は、以前に文書識別子に関連付けられた画像識別子を取得し得る（３１０）。たとえば、逆マッピングコントローラ１１４は、１つまたは複数のテキスト文書または文書識別子を受信し得る。逆マッピングコントローラ１１４は、ファイルマッピングリポジトリ１１２で、文書識別子に関連付けられたファイルマッピングを検索し得る。逆マッピングコントローラ１１４は、ファイルマッピングが文書識別子を含むことに応じて、ファイルマッピングを選択し得る。逆マッピングコントローラ１１４は、ファイルマッピングから画像識別子を抽出し得る。

逆マッピングコントローラは、画像クエリ結果をソースデバイスに通信し得る（３１２）。たとえば、逆マッピングコントローラ１１４は、画像クエリ結果を生成し得る。画像クエリ結果は、文書クエリ結果に基づいて取得された１つまたは複数の画像識別子を含み得る。代替的または追加的に、画像クエリ結果は、画像識別子に対応する画像を含み得る。一部の例では、画像クエリ結果は、ソース位置から画像を取得する命令を含み得る。たとえば、画像クエリ結果は、１つまたは複数の画像識別子を含むメッセージを生成する命令を含み得る。逆マッピングコントローラ１１４は、ソースデバイスからメッセージを受信したことに応答して、画像リポジトリ１１３から画像を取得し、画像をソースデバイスに送信し得る。

図４に、システム１００のロジックの第２の例の流れ図を示す。マッピング生成器２０２は、訓練画像データおよび訓練テキストデータを受信し得る（４０２）。たとえば、マッピング生成器２０２は、訓練画像リポジトリ２０４から訓練画像データを受信し得る。代替的または追加的に、マッピング生成器２０２は、訓練テキストリポジトリ２０６から訓練テキストを受信し得る。

マッピング生成器２０２は、画像記述子およびテキスト記述子を決定する（４０４）。記述子生成器は、記述子マッピングを生成し得る（４０６）。たとえば、テキスト記述子および画像記述子は、図２を参照して論じたように決定され得る。記述子マッピングは、画像記述子の識別子と、テキスト記述子の識別子とを含み得る。記述子生成器は、記述子マッピングを記述子リポジトリ１０２に記憶し得る（４０８）。

一部の例では、マッピング生成器２０２は、記述子リポジトリ１０２を配備し得る（４１０）。たとえば、マッピング生成器２０２は、マッピングコントローラ１０４を含むかまたはこれと通信するリモートサーバに配備され得る。記述子リポジトリ１０２は、リモートサーバに配備され得る。一部の例では、記述子リポジトリ１０２は、配備前に事前に入力され得る。他の例では、記述子リポジトリ１０２は先に配備され、その後、画像記述子、テキスト記述子、および／または記述子マッピングが入力され得る。配備は、記述子リポジトリ１０２をサーバに送信すること、記述子リポジトリ１０２をサーバ上に構成すること、および／または情報をサーバに送信して、サーバ上に構成された記述子リポジトリ１０２に記憶することを含み得る。

図５に、システム１００のロジックの第３の例の流れ図を示す。画像／テキスト変換器２０８は、ソース画像を受信し得る（５０２）。代替的または追加的に、画像／テキスト変換器２０８は、ソース画像の識別子を受信し、次いで、ソース画像にアクセスし得る。ソース画像は、画像リポジトリ１１３に記憶され得る。

画像／テキスト変換器２０８は、ソース画像に基づいて画像記述子を決定し得る（５０４）。画像／テキスト変換器２０８は、画像記述子に関連付けられたテキスト記述子を取得し得る（５０６）。

たとえば、画像／テキスト変換器２０８は、ソース画像に対して識別された画像記述子に関連付けられた記述子マッピングを取得し得る。記述子マッピングは、識別された画像記述子を１つまたは複数のテキスト記述子に関連付け得る。一部の例では、記述子マッピングは、画像記述子の識別子をテキスト記述子の識別子にマッピングし得る。画像／テキスト変換器２０８は、テキスト記述子の識別子を抽出し得る。画像／テキスト変換器２０８は、識別子に基づいて、記述子データベースまたは他の何らかのソース内でテキスト記述子を検索し得る。一部の例では、画像／テキスト変換器２０８は、ソース画像に対して識別された画像記述子および／または記述子マッピングに基づいて、複数のテキスト記述子を識別し得る。

画像／テキスト変換器２０８は、テキスト記述子をテキスト文書にまとめ得る（５０８）。たとえば、１つまたは複数のテキスト記述子をテキスト文書に含め得る。一部の例では、画像／テキスト変換器２０８は、マークアップ言語もしくは文書構造、たとえば、ＸＭＬ、ＪＳＯＮ、または他の何らかの適切な規格に従うようにテキスト記述子を修正し得る。

画像／テキスト変換器２０８は、テキスト文書を文書データベース１０８に記憶し得る（５１０）。たとえば、画像／テキスト変換器２０８は、テキスト文書を文書データベース１０８に通信し得る。

画像／テキスト変換器２０８は、ファイルマッピングをファイルマッピングリポジトリ１１２に記憶する（５１２）。たとえば、画像／テキスト変換器２０８は、ファイルマッピングを生成し得る。ファイルマッピングは、ソース画像の識別子と、生成された文書の識別子とを含み得る。ファイルマッピングは、ソース画像と、生成されたテキスト文書との１対１の関係を含み得る。画像／テキスト変換器２０８は、生成されたファイルマッピングをファイルマッピングリポジトリ１１２に挿入し得る。

画像／テキスト変換器２０８は、ファイルマッピングリポジトリ１１２および／または文書データベース１０８を配備し得る（５１４）。たとえば、画像／テキストは、ファイルマッピングリポジトリ１１２および／または文書データベース１０８を、逆マッピングコントローラ１１４を用いて構成されるサーバに通信し得る。代替的または追加的に、画像／テキスト変換器２０８は、マッピングリポジトリおよび／または文書データベース１０８をサーバ上に構成し、次いで、マッピングリポジトリおよび／または文書データベース１０８にデータを入力し得る。他の例では、画像／テキスト変換器２０８は、新たなソース画像が決定されると、ファイルマッピングリポジトリ１１２および／または文書データベース１０８を新たなデータによって更新し得る。たとえば、画像／テキスト変換器２０８は、追加のソース画像を受信し得る。受信したソース画像ごとに、画像／テキスト変換器２０８は、対応するテキスト文書および対応するファイルマッピングを生成し得る。

流れ図に示したロジックは、追加の、異なる、または図示よりも少ない動作を含み得る。図示した動作は、図示とは異なる順序で実行され得る。また、システム１００は、追加の、異なる、または図示よりも少ないコンポーネントによって実装され得る。各コンポーネントは、追加の、異なる、またはより少ないコンポーネントを含み得る。たとえば、システム１００は、マッピングコントローラ１０４および逆マッピングコントローラ１１４を含み得る。代替的または追加的に、システムは、マッピング生成器２０２および画像／テキスト変換器を含み得る。たとえば、システムは、記述子リポジトリ１０２、ファイルマッピングリポジトリ１１２、および／または文書データベース１０８を構築、配備、および／または更新する学習および構成システムを備え得る。

図６に、システム１００のコンピュータ環境６００の一例を示す。コンピュータ環境６００は、画像検索システム１００および／またはその中の任意のサブコンポーネントのためのハードウェアプラットフォームを含み得る。コンピュータ環境６００は、通信インターフェース６１２、入力インターフェース６２８、および／またはシステム回路６１４を含み得る。システム回路６１４は、プロセッサ６１６または複数のプロセッサを含み得る。代替的または追加的に、システム回路６１４は、メモリ６２０を含み得る。

プロセッサ６１６は、メモリ６２０と通信し得る。一部の例では、プロセッサ６１６は、追加の要素、たとえば、通信インターフェース６１２、入力インターフェース６２８、および／またはユーザインターフェースとも通信し得る。プロセッサ６１６の例は、汎用プロセッサ、中央処理装置、論理ＣＰＵ／アレイ、マイクロコントローラ、サーバ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔ）、デジタルシグナルプロセッサ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ：ｆｉｅｌｄ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙ）、および／またはデジタル回路、アナログ回路、あるいはこれらの何らかの組み合わせを含み得る。

プロセッサ６１６は、ロジックを実行するように動作可能な１つまたは複数のデバイスであり得る。ロジックは、プロセッサ６１６によって実行された場合に、マッピングコントローラ１０４、逆マッピングコントローラ１１４、テキスト検索システム１１０、マッピング生成器２０２、画像／テキスト−変換器、記述子リポジトリ１０２、ファイルマッピングリポジトリ１１２、画像リポジトリ１１３、文書データベース１０８、システム１００、またはシステム１００の任意のコンポーネントもしくはサブコンポーネントのロジックによって実装される機能をプロセッサ６１６に実行させる、メモリ６２０または他のメモリに記憶されたコンピュータ実行可能命令またはコンピュータコードを含み得る。コンピュータコードは、プロセッサ６１６によって実行可能な命令を含み得る。

メモリ６２０は、データを記憶および取り出しするための任意のデバイス、またはこれらの任意の組み合わせであり得る。メモリ６２０は、不揮発性および／または揮発性メモリ、たとえば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ：ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ：ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ）、消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭ：ｅｒａｓａｂｌｅ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ）、またはフラッシュメモリを含み得る。代替的または追加的に、メモリ６２０は、光学ドライブ、磁気ドライブ（ハードドライブ）、ソリッドステートドライブ、または他の任意の形式のデータ記憶デバイスを含み得る。メモリ６２０は、マッピングコントローラ１０４、逆マッピングコントローラ１１４、テキスト検索システム１１０、マッピング生成器２０２、画像／テキスト変換器、記述子リポジトリ１０２、ファイルマッピングリポジトリ１１２、画像リポジトリ１１３、文書データベース１０８、システム１００、またはシステム１００の任意のコンポーネントもしくはサブコンポーネントのうちの少なくとも１つを含み得る。

ユーザインターフェース６１８は、グラフィカルな情報を表示するための任意のインターフェースを含み得る。システム回路６１４および／または通信インターフェース６１２は、ユーザインターフェースにグラフィカルな情報を表示させる信号またはコマンドをユーザインターフェース６１８に通信し得る。代替的または追加的に、ユーザインターフェース６１８はシステム１００に対してリモートであり得、システム回路６１４および／または通信インターフェースは、ユーザインターフェースに情報コンテンツを表示、まとめ、および／またはレンダリングさせる命令、たとえばＨＴＭＬを、ユーザインターフェースに通信し得る。一部の例では、ユーザインターフェース６１８によって表示されるコンテンツは、ユーザ入力に対して対話型または反応型であり得る。たとえば、ユーザインターフェース６１８は、信号、メッセージ、および／または情報を通信インターフェース６１２またはシステム回路６１４に返し得る。

システム１００は、多くの異なる方法で実装され得る。一部の例では、システム１００は、１つまたは複数の論理コンポーネントによって実装され得る。たとえば、システム１００の論理コンポーネントは、ハードウェア、またはハードウェアおよびソフトウェアの組み合わせであり得る。論理コンポーネントは、マッピングコントローラ１０４、逆マッピングコントローラ１１４、テキスト検索システム１１０、マッピング生成器２０２、画像／テキスト変換器２０８、記述子リポジトリ１０２、ファイルマッピングリポジトリ１１２、画像リポジトリ１１３、文書データベース１０８、システム１００、またはシステム１００の任意のコンポーネントもしくはサブコンポーネントを含み得る。一部の例では、各ロジックコンポーネントは、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、デジタル論理回路、アナログ回路、ディスクリート回路の組み合わせ、ゲート、もしくは他の任意のタイプのハードウェア、またはこれらの組み合わせを含み得る。代替的または追加的に、各コンポーネントは、たとえば、論理コンポーネントの特徴の１つまたは複数を実装するための、プロセッサ６１６または他のプロセッサによって実行可能な命令を含むメモリハードウェア、たとえば、メモリ６２０の一部などを含み得る。論理コンポーネントのいずれか１つが、プロセッサ６１６によって実行可能な命令を含むメモリの一部を含む場合、そのコンポーネントはプロセッサ６１６を含んでも含まなくてもよい。一部の例では、各論理コンポーネントは単に、対応するコンポーネントが他のいかなるハードウェアも含むことなく、そのコンポーネントの特徴を実装するための、プロセッサ６１６または他のプロセッサによって実行可能な命令を含むメモリ６２０または他の物理メモリの一部であり得る。各コンポーネントは、含んでいるハードウェアがソフトウェアを含む場合であっても、少なくとも何らかのハードウェアを含むので、各コンポーネントは、同じ意味でハードウェアコンポーネントと呼ばれ得る。

一部の特徴は、コンピュータ可読記憶媒体に記憶されるように（たとえば、コンピュータ実行可能命令として実装されたロジックとして、またはメモリ内のデータ構造として）図示している。システム１００ならびにそのロジックおよびデータ構造の全部または一部は、１つまたは複数のタイプのコンピュータ可読記憶媒体に記憶され、分散され、またはそこから読み出され得る。コンピュータ可読記憶媒体の例は、ハードディスク、フロッピーディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、フラッシュドライブ、キャッシュ、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、ＲＡＭ、フラッシュメモリ、または他の任意のタイプの１つまたは複数のコンピュータ可読記憶媒体を含み得る。コンピュータ可読記憶媒体は、任意のタイプの非一時的コンピュータ可読媒体、たとえば、ＣＤ−ＲＯＭ、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、または他の任意の適切な記憶デバイスを含み得る。

システム１００の処理能力は、複数の分散処理システムを任意で含む複数のエンティティ間で、たとえば、複数のプロセッサおよびメモリ間で分散され得る。パラメータ、データベース、および他のデータ構造は、別々に記憶および管理され得、単一のメモリまたはデータベースに組み込まれ得、多くの異なる方法で論理的および物理的に編成され得、異なるタイプのデータ構造、たとえば、リンク付きリスト、ハッシュテーブル、または暗黙的な記憶メカニズムによって実装され得る。ロジック、たとえば、プログラムまたは回路は、複数のプログラム間で組み合わせまたは分割され、いくつかのメモリおよびプロセッサに分散され得、ライブラリ、たとえば、共有ライブラリ（たとえば、ダイナミックリンクライブラリ（ＤＬＬ：ｄｙｎａｍｉｃ ｌｉｎｋ ｌｉｂｒａｒｙ）で実装され得る。

説明は全て、記載した特定の実装形態にかかわらず、本質的に例示的なものであって、限定的なものではない。たとえば、実装形態の選択した態様、特徴、またはコンポーネントは、メモリに記憶されるものとして示しているが、１つまたは複数のシステムの全部または一部は、他のコンピュータ可読記憶媒体、たとえば、二次記憶デバイス、たとえば、ハードディスク、フラッシュメモリドライブ、フロッピーディスク、およびＣＤ−ＲＯＭに記憶され、分散され、またはこれらから読み出され得る。また、様々なモジュール、回路および画面表示機能はそのような機能の一例にすぎず、同様の機能を含む他の任意の構成も可能である。

上記の処理、方法、および／または技法を実装するためのそれぞれのロジック、ソフトウェア、または命令は、コンピュータ可読記憶媒体上に提供され得る。図示した、または本明細書で説明した機能、動作、またはタスクは、コンピュータ可読媒体の中または上に記憶されたロジックまたは命令の１つまたは複数のセットに応答して実行され得る。機能、動作、またはタスクは、特定のタイプの命令セット、記憶媒体、プロセッサ、または処理ストラテジとは独立しており、単独でまたは組み合わせて動作するソフトウェア、ハードウェア、集積回路、ファームウェア、マイクロコードなどによって実行され得る。同様に、処理ストラテジは、マルチプロセッシング、マルチタスク、並列処理などを含み得る。一例では、命令はリムーバブルメディアデバイスに記憶されて、ローカルまたはリモートシステムにより読み取られる。他の例では、ロジックまたは命令は遠隔地に記憶されて、コンピュータネットワークまたは電話回線を介して転送される。さらに他の例では、ロジックまたは命令は、所与のコンピュータ、中央処理装置（「ＣＰＵ：ｃｅｎｔｒａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔ」）、グラフィックス処理装置（「ＧＰＵ：ｇｒａｐｈｉｃｓ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔ」）、またはシステムに記憶される。

さらに、特定のコンポーネントを上記で説明しているが、本明細書に記載の方法、システム、および製造品は、追加の、より少ない、または異なるコンポーネントを含み得る。たとえば、プロセッサは、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、ディスクリートロジック、または他のタイプの回路もしくはロジックの組み合わせとして実装され得る。同様に、メモリは、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、フラッシュ、または他の任意のタイプのメモリであり得る。フラグ、データ、データベース、テーブル、エンティティ、および他のデータ構造は、別々に記憶および管理され得、単一のメモリもしくはデータベースに組み込まれ得、分散され得、または多くの異なる方法で論理的および物理的に編成され得る。コンポーネントは、独立して動作し得、または同一のプログラムもしくは異なるプログラムを実行する同一の装置の一部であり得る。コンポーネントは、別個のハードウェア、たとえば、別個の取り外し可能な回路基板上に存在し得、または共通のハードウェア、たとえば、同一のメモリ、およびそのメモリからの命令を実行するためのプロセッサを共有し得る。プログラムは、単一のプログラム、別個のプログラムの一部であり得、いくつかのメモリおよびプロセッサに分散され得る。

第２のアクションが第１のアクションから直接的に生じるか間接的に生じるかにかかわらず、第２のアクションは第１のアクションに「応答する」と記述し得る。第２のアクションは第１のアクションよりかなり後に生じ得、依然として、第１のアクションに応答し得る。同様に、介在するアクションが第１のアクションと第２のアクションとの間に生じても、また、介在するアクションの１つまたは複数により第２のアクションが直接実行されても、第２のアクションは第１のアクションに応答すると記述し得る。たとえば、第１のアクションがフラグを設定し、フラグが設定されると、第３のアクションが後で第２のアクションを開始する場合に、第２のアクションは第１のアクションに応答し得る。

用法を明確にして一般に注意を促すために、「＜Ａ＞、＜Ｂ＞、．．．および＜Ｎ＞の少なくとも１つ」、もしくは「＜Ａ＞、＜Ｂ＞、．．．＜Ｎ＞の少なくとも１つ、またはこれらの組み合わせ」、または「＜Ａ＞、＜Ｂ＞、．．．および／または＜Ｎ＞」という語句は、出願人により最も広い意味で定義されており、出願人によりそうでないと明確に断言されていない限り、以前または以後の他の任意の暗黙的な定義に優先し、Ａ、Ｂ、．．．およびＮから構成されるグループから選択される１つまたは複数の要素を意味する。換言すれば、これらの語句は、任意の１つの要素を単独で含むか、またはその要素を、列挙していない追加の要素も組み合わせて含み得る他の要素のうちの１つまたは複数と組み合わせて含む、要素Ａ、Ｂ、．．．またはＮのうちの１つまたは複数の任意の組み合わせを意味する。

様々な実施形態を説明したが、さらに多くの実施形態および実装形態が可能であることは当業者には明らかであろう。したがって、本明細書に記載の実施形態は例であり、唯一の可能な実施形態および実装形態ではない。

Claims (20)

1. メモリおよびプロセッサ
   を備える画像検索システムであって、前記メモリは、
   複数の記述子マッピングを含む記述子リポジトリであって、前記記述子マッピングは、画像記述子とテキスト記述子との間のそれぞれの関連付けを含む、記述子リポジトリと、
   ファイルマッピングを含むファイルマッピングリポジトリであって、前記ファイルマッピングのそれぞれは、対応する画像と、対応するテキスト文書との関連付けを含む、ファイルマッピングリポジトリと、
   を含み、前記プロセッサは、
   画像クエリを受信し、前記画像クエリは画像データを含み、
   前記画像データに基づいて画像記述子を決定し、
   前記記述子リポジトリ内の記述子マッピングに基づいて、前記画像記述子に関連付けられたテキスト記述子を取得し、
   検索パラメータを含む文書クエリを生成し、前記検索パラメータは前記テキスト記述子に基づき、
   文書データベース内で、前記文書クエリに基づいてテキスト文書を識別し、前記テキスト文書は文書識別子に関連付けられ、
   前記ファイルマッピングリポジトリ内の前記ファイルマッピングに基づいて、前記文書識別子に関連付けられた画像識別子を取得し、
   前記画像識別子に基づいて画像クエリ結果を決定し、
   画像クエリ結果をリモートデバイスに通信し、前記画像クエリ結果は前記画像識別子に対応する画像を示す、
   ように構成される、画像検索システム。
2. 前記画像クエリ結果は前記画像識別子に対応する画像を含む、請求項１に記載の画像検索システム。
3. 前記プロセッサは、
   前記画像をランキング順に優先順位付けし、
   前記画像クエリ結果を生成し、前記画像クエリ結果は前記ランキング順に優先順位付けされた前記画像を示す、
   ようにさらに構成される、請求項１に記載の画像検索システム。
4. 前記画像データに基づいて前記画像記述子を決定するために、前記プロセッサは、
   前記画像データの複数の特徴メトリックを導出し、
   前記画像記述子の前記特徴メトリックと、前記画像データの前記特徴メトリックとの比較に基づいて、前記記述子リポジトリから前記画像記述子を選択する
   ようにさらに構成される、請求項１に記載の画像検索システム。
5. 前記プロセッサは、前記記述子リポジトリに記憶された前記記述子マッピングを生成するようにさらに構成され、前記記述子マッピングを生成するために、前記プロセッサは、
   訓練画像データおよび訓練テキストデータを受信し、
   前記訓練画像データに基づいて前記画像記述子を決定し、
   前記訓練テキストデータに基づいて前記テキスト記述子を決定し、
   機械学習モデルに基づいて、前記テキスト記述子を前記画像記述子にマッピングする
   ようにさらに構成される、請求項１に記載の画像検索システム。
6. 前記プロセッサは、
   前記文書データベースのための前記テキスト文書を生成するようにさらに構成され、前記テキスト文書を生成するために、前記プロセッサは、
   画像リポジトリからソース画像を取得し、
   ソース画像の特徴に基づいて、前記記述子マッピングに含まれる以前に決定された画像記述子を選択し、
   前記記述子リポジトリから、前記以前に決定された画像記述子に関連付けられた、以前に決定されたテキスト記述子を取得し、
   前記テキスト記述子を新たなテキスト文書にまとめ、
   前記新たなテキスト文書を前記文書データベースに記憶する
   ようにさらに構成される、請求項１に記載の画像検索システム。
7. 前記プロセッサは、前記ファイルマッピングリポジトリに記憶された前記ファイルマッピングを生成するようにさらに構成され、前記ファイルマッピングを生成するために、前記プロセッサは、
   ファイルマッピングを生成し、前記ファイルマッピングは前記ソース画像の識別子と、前記新たなテキスト文書の識別子とを含み、
   前記ファイルマッピングを前記ファイルマッピングリポジトリに記憶する
   ようにさらに構成される、請求項６に記載の画像検索システム。
8. 前記テキスト記述子を取得するために、前記プロセッサは、
   前記画像記述子に基づいて、前記記述子リポジトリ内の前記記述子マッピングを選択し、
   前記記述子マッピングから前記テキスト記述子を抽出する
   ようにさらに構成され、前記画像記述子を取得するために、前記プロセッサは、
   前記文書識別子に基づいて、前記ファイルマッピングリポジトリから前記ファイルマッピングを選択し、
   前記ファイルマッピングから前記画像識別子を抽出する
   ようにさらに構成される、請求項１に記載の画像検索システム。
9. 前記ファイルマッピングリポジトリから、前記文書識別子に関連付けられた画像識別子を取得するために、前記プロセッサは、
   前記ファイルマッピングリポジトリ内で、前記文書識別子のうちの少なくとも１つと、前記画像識別子のうちの少なくとも１つとを含むファイルマッピングを識別し、
   前記ファイルマッピングから前記画像識別子のうちの前記少なくとも１つを抽出する
   ようにさらに構成される、請求項１に記載の画像検索システム。
10. 前記記述子リポジトリ内の前記画像記述子に関連付けられた前記テキスト記述子を取得するために、前記プロセッサは、
    前記記述子リポジトリ内で、前記画像記述子に関連付けられた記述子マッピングを識別し、
    前記記述子マッピングから、前記テキスト記述子の識別子を抽出し、
    前記テキスト記述子の前記識別子に基づいて、前記記述子リポジトリから前記テキスト記述子を受信する
    ようにさらに構成される、請求項１に記載の画像検索システム。
11. リモートデバイスによって生成された画像クエリを受信することであって、前記画像クエリは画像データを含む、受信することと、
    前記画像データに基づいて画像記述子を決定することであって、前記画像記述子は、記述子リポジトリ内でテキスト記述子にマッピングされる、決定することと、
    前記記述子リポジトリ内で前記画像記述子にマッピングされた前記テキスト記述子を取得することと、
    検索パラメータを含む文書クエリを生成することであって、前記検索パラメータは前記テキスト記述子を含む、生成することと、
    文書データベース内で、前記文書クエリに基づいてテキスト文書の文書識別子を識別することと、
    ファイルマッピングリポジトリ内で、前記文書識別子にマッピングされた画像識別子を識別することと、
    画像クエリ結果を前記リモートデバイスに通信することであって、前記画像クエリ結果は前記画像識別子に対応する画像を示す、通信することと、
    を含む、方法。
12. 前記画像クエリ結果は、前記リモートデバイスに、画像リポジトリから、前記画像識別子に対応する前記画像のうちの少なくとも１つにアクセスさせる命令を含む、請求項１１に記載の方法。
13. 前記画像をランキング順に優先順位付けすることと、
    前記画像クエリ結果を生成することであって、前記画像クエリ結果は前記ランキング順に優先順位付けされた前記画像を示す、生成することと、
    をさらに含む、請求項１１に記載の方法。
14. 前記画像データに基づいて画像記述子を決定することは、
    前記画像データの複数の特徴メトリックを導出することと、
    前記画像記述子の前記特徴メトリックと、前記画像データの前記特徴メトリックとの比較に基づいて、前記記述子リポジトリから前記画像記述子を選択することと、
    をさらに含む、請求項１１に記載の方法。
15. 訓練画像データおよび訓練テキストデータを受信することと、
    前記訓練画像データに基づいて前記画像記述子を決定することと、
    前記訓練テキストデータに基づいて前記テキスト記述子を決定することと、
    機械学習モデルに基づいて、前記画像記述子と前記テキスト記述子との間の記述子マッピングを生成することと、
    前記記述子マッピングを前記記述子リポジトリに記憶することと、
    をさらに含む、請求項１１に記載の方法。
16. 画像リポジトリからソース画像を取得することと、
    ソース画像の特徴に基づいて、前記記述子リポジトリに含まれる以前に決定された画像記述子を選択することと、
    前記記述子リポジトリから、前記以前に決定された画像記述子に関連付けられた、以前に決定されたテキスト記述子を取得することと、
    前記テキスト記述子を新たなテキスト文書にまとめることと、
    前記新たなテキスト文書を前記文書データベースに記憶することと、
    をさらに含む、請求項１１に記載の方法。
17. 前記ソース画像の識別子と、前記新たなテキスト文書の識別子とを含むファイルマッピングを生成することと、
    前記ファイルマッピングを前記ファイルマッピングリポジトリに記憶することと、
    をさらに含む、請求項１６に記載の方法。
18. 記述子リポジトリのための記述子マッピングを生成することであって、
    訓練画像データおよび訓練テキストデータを受信し、
    前記訓練画像データに基づいて画像記述子を決定し、前記訓練テキストデータに基づいてテキスト記述子を決定し、
    前記画像記述子と前記テキスト記述子との関連付けを含む記述子マッピングを生成し、
    前記記述子マッピングを前記記述子リポジトリに記憶する
    ことによって行われる、生成することと、
    文書データベースのためのテキスト文書を生成することであって、
    前記画像記述子がソース画像を記述していると判定し、
    前記記述子マッピングに基づいて、前記画像記述子に関連付けられた前記テキスト記述子を取り出し、
    前記テキスト記述子を新たなテキスト文書にまとめ、
    前記新たなテキスト文書を前記文書データベースに記憶する
    ことによって行われる、生成することと、
    ファイルマッピングをファイルマッピングリポジトリに記憶することであって、前記ファイルマッピングは、前記ソース画像の識別子と、前記新たなテキスト文書の識別子とを含む、記憶することと、
    検索画像データを含む画像クエリに応答することであって、
    前記検索画像データの特徴と、前記画像記述子の特徴との比較に基づいて、前記画像記述子を選択し、
    前記記述子マッピング内の前記画像記述子に関連付けられた前記テキスト記述子を含む文書クエリを生成し、
    前記文書クエリに基づいて、前記文書データベースに記憶された前記新たなテキスト文書の文書識別子を受信し、
    前記ファイルマッピングリポジトリ内の前記文書識別子に関連付けられた前記画像識別子を取得し、
    画像クエリ結果をリモートデバイスに通信し、前記画像クエリ結果は前記画像識別子に対応する前記画像を示す、
    ことによって行われる、応答することと、
    を含む、方法。
19. 前記ソース画像は画像リポジトリから取得され、前記画像リポジトリは複数の画像を含み、前記画像のそれぞれは、前記ファイルマッピングリポジトリに記憶された複数のファイルマッピングに基づいて対応するテキスト文書にマッピングされる、請求項１８に記載の方法。
20. 前記画像リポジトリから、前記画像識別子に対応する前記画像を取得することと、
    前記画像クエリ結果を生成することであって、前記画像クエリ結果は、前記画像、前記画像の識別子、前記画像を取得する命令、またはこれらの任意の組み合わせを含む、生成することと、
    をさらに含む、請求項１９に記載の方法。

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