JP2011203776A - Similar image retrieval device, method, and program - Google Patents

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雅二郎 岩崎
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To prevent deterioration in retrieving efficiency in retrieving a similar image on the basis of an image.SOLUTION: The similar image retrieval device is configured to store image feature values and text feature values based on a text relating to an image in a feature storage means for each image, to receive a request instruction for retrieving a similar image together with an image designated by a user, to retrieve a similar image on the basis of the similarity of the image feature values corresponding to the image designated when the request instruction is received and the similarity of the text feature values corresponding to the text associated with the image designated when the request instruction is received, by referring to the feature storage means for each image to be retrieved, and to display the retrieval result of the similar image.

Description

本発明は、画像をキーとした類似画像検索に関する。   The present invention relates to a similar image search using an image as a key.

従来、インターネット上で公開されている様々な情報を検索する手法として、指定されるキーワードを検索キー(クエリ)とするキーワード検索の他に、指定された画像を検索キー(「クエリ画像」)として類似する画像を検索する、いわゆる類似画像検索が知られている(例えば、非特許文献1参照)。類似画像検索では、画像ごとの配色、輪郭線、模様やパターン等の特徴をデータ化した特徴量と呼ぶ情報同士を画像同士で比較することにより、クエリ画像に類似する画像を検索して表示する。   Conventionally, as a technique for searching various information disclosed on the Internet, in addition to a keyword search using a specified keyword as a search key (query), a specified image is used as a search key ("query image"). A so-called similar image search that searches for similar images is known (see, for example, Non-Patent Document 1). In the similar image search, images similar to the query image are searched for and displayed by comparing information called feature amounts obtained by converting features such as color schemes, contour lines, patterns, and patterns for each image into data. .

また、類似画像検索の分野ではないが、検索した情報をユーザに提示するユーザインタフェースに関する提案として、特許文献1では、検索対象となる複数のコンテンツを画面表示する際、関連するキーワードが類似するコンテンツ同士をリンク線で連結する。このようにすれば、表示される多数のコンテンツの類似関係が容易に把握でき、所望のコンテンツを効率よく辿って検索できる。仮にこれに準じ、類似画像も画像の類似関係に応じてリンク表示すれば、リンクを辿って類似画像を容易に検索できる。   Further, although not in the field of similar image search, as a proposal related to a user interface for presenting searched information to a user, in Patent Document 1, when a plurality of contents to be searched are displayed on the screen, related keywords are similar. Connect each other with a link line. In this way, it is possible to easily grasp the similar relationship between a large number of displayed contents, and search for desired contents efficiently. Similar to this, if similar images are also displayed as links according to the similarity of images, similar images can be easily searched by following the links.

グーグル株式会社、「Google Similar Images」、[online]、[2010年3月17日検索]、インターネット〈URL: http://similar-images.googlelabs.com/ >Google Inc., “Google Similar Images”, [online], [Search March 17, 2010], Internet <URL: http://similar-images.googlelabs.com/>

特開2008−129942号公報JP 2008-129942 A

しかし、画像の色や形状といった視覚上の特徴のみに基いて類似画像を検索すると、基の画像からかけ離れた画像となって検索精度が低下するという問題があった。   However, if a similar image is searched based only on visual features such as the color and shape of the image, there is a problem that the search accuracy is lowered because the image is far from the original image.

上記の課題に対し、本発明の目的は、画像をキーとして類似画像検索を行う際の検索精度の低下を防止することである。   In view of the above problems, an object of the present invention is to prevent a decrease in search accuracy when a similar image search is performed using an image as a key.

上記の目的をふまえ、本発明の一態様(1)である類似画像検索装置は、画像ごとに、画像特徴量と、画像に関連するテキストに基づくテキスト特徴量と、を記憶する特徴記憶手段と、ユーザから画像の指定を伴う類似画像検索の要求指示を受け付ける受付手段と、検索される候補である各画像について前記特徴記憶手段を参照することにより、前記要求指示に際し指定された画像に対する画像特徴量の類似度と、前記要求指示に際し指定された画像に関連付けられたテキストに対するテキスト特徴量の類似度と、に基づいて類似画像を検索する類似画像検索手段と、類似画像の検索結果を表示する結果表示手段と、を有することを特徴とする。   Based on the above object, the similar image search apparatus according to one aspect (1) of the present invention includes, for each image, feature storage means for storing an image feature amount and a text feature amount based on text associated with the image. Receiving means for receiving a request instruction for similar image search with image designation from the user, and by referring to the feature storage means for each image that is a candidate to be searched, an image feature for the image specified in the request instruction Similar image search means for searching for a similar image based on the similarity of the amount and the similarity of the text feature amount with respect to the text associated with the image specified in the request instruction, and a similar image search result are displayed. And a result display means.

本発明の他の態様(5)は、上記態様を方法のカテゴリで捉えたもので、画像ごとに、画像特徴量と、画像に関連するテキストに基づくテキスト特徴量と、を記憶する特徴記憶手段を有するコンピュータが類似画像検索を行う類似画像検索方法であって、コンピュータが、ユーザから画像の指定を伴う類似画像検索の要求指示を受け付ける受付ステップと、コンピュータが、検索される候補である各画像について前記特徴記憶手段を参照することにより、前記要求指示に際し指定された画像に対する画像特徴量の類似度と、前記要求指示に際し指定された画像に関連付けられたテキストに対するテキスト特徴量の類似度と、に基づいて類似画像を検索する類似画像検索ステップと、コンピュータが、類似画像の検索結果を表示する結果表示ステップと、を含むことを特徴とする。   According to another aspect (5) of the present invention, the above aspect is captured by a method category, and a feature storage unit that stores, for each image, an image feature amount and a text feature amount based on text associated with the image. A similar image search method in which a computer having a similar image search performs a reception step in which the computer receives a request instruction for a similar image search accompanied by an image designation from a user, and each image for which the computer is a candidate to be searched By referring to the feature storage means, the similarity of the image feature amount to the image specified in the request instruction, the similarity of the text feature amount to the text associated with the image specified in the request instruction, A similar image search step for searching for similar images based on the results, and a result display step for the computer to display search results for similar images. Characterized in that it comprises Tsu and up, the.

本発明の他の態様(6)は、上記態様をコンピュータ・プログラムのカテゴリで捉えたもので、コンピュータに、類似画像検索を行わせる類似画像検索プログラムであって、画像ごとに、画像特徴量と、画像に関連するテキストに基づくテキスト特徴量と、を記憶する特徴記憶手段をコンピュータに実現させ、コンピュータに、ユーザから画像の指定を伴う類似画像検索の要求指示を受け付けさせ、コンピュータに、検索される候補である各画像について前記特徴記憶手段を参照することにより、前記要求指示に際し指定された画像に対する画像特徴量の類似度と、前記要求指示に際し指定された画像に関連付けられたテキストに対するテキスト特徴量の類似度と、に基づいて類似画像を検索させ、コンピュータに、類似画像の検索結果を表示させることを特徴とする。   Another aspect (6) of the present invention is a similar image retrieval program for causing the computer to perform a similar image retrieval, in which the above aspect is captured in the category of a computer program. , A feature storage means for storing a text feature quantity based on text related to an image is realized in a computer, and the computer is caused to accept a request for a similar image search accompanied by an image designation from a user, and the computer is searched. By referring to the feature storage means for each image that is a candidate, the similarity of the image feature amount with respect to the image specified in the request instruction, and the text feature for the text associated with the image specified in the request instruction Search for similar images based on the amount of similarity and display the search results for similar images on a computer Characterized in that to.

以上のように、本発明では、指定された画像を基に類似画像を検索する際、指定された基の画像との画像特徴量の類似度だけでなく、指定された基の画像に関連付けられたテキストに対するテキスト特徴量に係る類似度に基づく類似画像の絞込みも併用することにより、画像をキーとして類似画像検索を行う際の検索精度の低下を防止することが可能となる。   As described above, according to the present invention, when a similar image is searched based on a specified image, not only the similarity of the image feature amount with the specified base image but also the specified base image is associated. By using the similar image narrowing down based on the degree of similarity related to the text feature amount with respect to the text, it is possible to prevent a decrease in search accuracy when performing a similar image search using the image as a key.

本発明の他の態様(2)は、上記いずれかの態様において、前記受付手段は、指定されたテキストに基づいて検索された画像のなかから、類似画像検索のクエリとする画像の指定を受け付け、前記類似画像検索手段は、前記指定された画像に関連付けられたテキストとして、前記指定されたテキストを用いることを特徴とする。   In another aspect (2) of the present invention, in any one of the above aspects, the accepting unit accepts designation of an image to be used as a query for similar image retrieval from images retrieved based on designated text. The similar image search means uses the designated text as the text associated with the designated image.

このように、指定されたテキストに基づく検索画像からクエリ画像の指定を受け付け、クエリ側のテキスト特徴量の基礎として前記指定されたテキストを用いることにより、ユーザが意識して指定したテキスト自体を類似画像検索に反映できるので、検索精度の低下防止が一層確実となる。   In this way, by accepting the specification of the query image from the search image based on the specified text and using the specified text as the basis of the text feature amount on the query side, the text itself specified by the user is similar. Since it can be reflected in the image search, the prevention of a decrease in search accuracy is further ensured.

本発明の他の態様(3)は、上記いずれかの態様において、前記指定された画像に関連付けられた複数のテキストを用いて前記テキスト特徴量の類似度を計算する場合に、計算に用いるそれら複数のテキスト間で所定の重み付けを行う重み付け手段を有することを特徴とする。   According to another aspect (3) of the present invention, in any of the above aspects, when the similarity of the text feature amount is calculated using a plurality of texts associated with the designated image, those used for the calculation are used. It has a weighting means for performing a predetermined weighting between a plurality of texts.

このように、画像に関連付けられている複数のテキストを用いてテキスト特徴量の類似度を計算する場合に、例えばユーザがタイプ入力などで直接指定したテキストの重みを相対的に大きくするなど所定の重み付けを行うことにより、ユーザの意向に適合した高精度な検索結果が実現できる。   In this way, when calculating the similarity of the text feature amount using a plurality of texts associated with the image, for example, a predetermined weight such as relatively increasing the weight of the text directly designated by the user by type input or the like. By performing the weighting, a highly accurate search result suitable for the user's intention can be realized.

本発明の他の態様(4)は、上記いずれかの態様において、検索された画像について、前記指定された画像に対する画像特徴量の類似の有無又は類似度と、前記指定された画像に関連付けられたテキストに対するに対するテキスト特徴量の類似の有無又は類似度と、の少なくとも一方を表示する類似度表示手段を有することを特徴とする。   According to another aspect (4) of the present invention, in any of the above aspects, the retrieved image is associated with the presence / absence or similarity of the image feature amount with respect to the designated image and the designated image. It is characterized by having a similarity display means for displaying at least one of the similarity of the text feature quantity with respect to the text and the similarity.

このように、得られた検索結果が、画像とテキストとどちらに適合したかを示すことにより、検索結果の把握が容易になる。   As described above, it is easy to grasp the search result by indicating whether the obtained search result is suitable for the image or the text.

なお、上記の各態様とは異なるカテゴリ(装置に対し方法、方法に対しプログラムなど)や、以下に説明するさらに具体的な各態様も本発明に含まれる。異なるカテゴリについては、「手段」を「ステップ」のように適宜読み替えるものとする。   It should be noted that a category (method for the apparatus, program for the method, etc.) different from each of the above-described modes and more specific modes described below are also included in the present invention. For different categories, “means” shall be appropriately read as “step”.

本発明によれば、画像をキーとして類似画像検索を行う際の検索精度の低下を防止することが可能となる。   According to the present invention, it is possible to prevent a decrease in search accuracy when a similar image search is performed using an image as a key.

本発明の実施形態の構成を示す機能ブロック図。The functional block diagram which shows the structure of embodiment of this invention. 本発明の実施形態で用いる情報(データ)を例示する図。The figure which illustrates the information (data) used by embodiment of this invention. 本発明の実施形態における処理手順を示すフローチャート。The flowchart which shows the process sequence in embodiment of this invention. 本発明の実施形態において、テキストから画像を検索するための画面例を示す図。The figure which shows the example of a screen for searching an image from a text in embodiment of this invention. 本発明の実施形態において類似画像検索のために画像を制定する画面例を示す図。The figure which shows the example of a screen which establishes an image for the similar image search in embodiment of this invention. 本発明の実施形態における重み付けの一例を示す概念図。The conceptual diagram which shows an example of the weighting in embodiment of this invention. 本発明の実施形態における重み付けの一例を示す概念図。The conceptual diagram which shows an example of the weighting in embodiment of this invention. 本発明の実施形態における類似画像検索結果の画面表示例を示す図。The figure which shows the example of a screen display of the similar image search result in embodiment of this invention. 本発明の実施形態における類似画像検索結果の画面表示例を示す図。The figure which shows the example of a screen display of the similar image search result in embodiment of this invention. 本発明の実施形態における類似画像検索結果の画面表示例を示す図。The figure which shows the example of a screen display of the similar image search result in embodiment of this invention.

次に、本発明を実施するための形態(「実施形態」と呼ぶ)について、図に沿って説明する。なお、背景技術や課題などで既に述べた内容と共通の前提事項については適宜省略する。   Next, modes for carrying out the present invention (referred to as “embodiments”) will be described with reference to the drawings. It should be noted that assumptions common to those already described in the background art and problems are omitted as appropriate.

〔1.構成〕
本実施形態は、図1に示すように、通信ネットワークN経由で端末Tからの要求に応じて類似画像の検索サービスを提供する類似画像検索装置1(以下「本装置1」又は「本装置」と呼ぶ)に関する。本装置1は、一般的なコンピュータの構成として少なくとも、CPUなどの演算制御部6と、外部記憶装置(HDD等)や主メモリ等の記憶装置7と、通信ネットワークN(インターネット、携帯電話網、LANなど)との通信手段8(LANアダプタなど)と、を有する。また、端末Tは、パーソナル・コンピュータ(PC)、スマートフォンや携帯電話端末装置など、ユーザの用いる情報処理装置で、図1では模式的に一つを示すが、実際にはさらに多数からのアクセスを前提とする。
[1. Constitution〕
In this embodiment, as shown in FIG. 1, a similar image search device 1 (hereinafter referred to as “this device 1” or “this device”) that provides a similar image search service in response to a request from a terminal T via a communication network N. Called). This apparatus 1 has at least an arithmetic control unit 6 such as a CPU, a storage device 7 such as an external storage device (HDD or the like) and a main memory, and a communication network N (Internet, mobile phone network, Communication means 8 (LAN adapter etc.). A terminal T is an information processing apparatus used by a user, such as a personal computer (PC), a smart phone, or a mobile phone terminal device. FIG. Assumption.

そして、本装置1では、記憶装置7に予め記憶(インストール)した図示しない所定のコンピュータ・プログラムが演算制御部6を制御することで、図1に示す各手段などの要素(11,12,13など)を実現する。これら各要素のうち、情報の記憶手段は、記憶装置7において各種のファイルやデータベース(「DB」とも表す)、配列等の変数、各種スタックやレジスタ、システム設定値など任意の形式で実現できる。   In the apparatus 1, a predetermined computer program (not shown) stored (installed) in advance in the storage device 7 controls the arithmetic control unit 6, so that elements (11, 12, 13, etc.) shown in FIG. Etc.). Among these elements, the information storage means can be realized in the storage device 7 in any format such as various files and databases (also referred to as “DB”), variables such as arrays, various stacks and registers, and system setting values.

このような記憶手段のうち、特徴記憶手段11は、図2に例示するように、クエリとなる画像(「クエリ画像」とも呼ぶ)と比較され検索される側の画像(図2の例では、画像ファイ名などの識別情報で識別している。以下「候補画像」と呼ぶこととする)ごとに、画像特徴量と、画像に関連するテキスト(文字列)に基づくテキスト特徴量と、を記憶する手段である。ここで、画像特徴量の例は、画像に含まれる形状や色彩などに基づく説明のため単純化した例であり、実際の要素や表現形式は自由である。また、テキスト特徴量は、その画像に関連する一又は二以上のテキストについて、そのテキストとその画像との関連の深さを表す重みと、を対応付けたものである。   Among such storage means, as illustrated in FIG. 2, the feature storage means 11 is compared with an image to be a query (also referred to as “query image”) and searched for an image (in the example of FIG. 2, Each feature is identified by identification information such as an image file name, etc. (hereinafter referred to as “candidate image”), and an image feature amount and a text feature amount based on a text (character string) related to the image are stored. It is means to do. Here, the example of the image feature amount is a simplified example for explanation based on the shape and color included in the image, and actual elements and expression formats are free. Further, the text feature amount is obtained by associating, with respect to one or more texts related to the image, a weight representing the depth of the relationship between the text and the image.

このように画像に関連するテキストは、画像に写っている対象物、情景、テーマ、時間帯などのキーワードで(以下「タグ」とも呼ぶ)、典型的な出所(取得源)としては、その画像が掲載されていたウェブページから抽出したり、又はそのようなウェブページでその画像に関連付けられていたものなどである。例えば、ウェブページで画像に一以上のタグが付与されていれば、類似テキスト検索における一般的な手法であるベクトル空間モデルにより、画像特徴量と同様にテキスト特徴量が抽出可能である。   In this way, text related to an image is a keyword such as an object, a scene, a theme, or a time zone (hereinafter also referred to as a “tag”) in the image, and the typical source (acquisition source) is the image. Is extracted from a web page on which is posted, or is associated with the image on such a web page. For example, if one or more tags are given to an image on a web page, a text feature amount can be extracted in the same manner as an image feature amount by a vector space model, which is a general method for similar text search.

このようなテキスト特徴量を画像特徴量と共に特徴記憶手段11で記憶しておくことにより、本実施形態では、テキスト特徴量を加味した類似画像検索が可能となる。但し、テキスト特徴量の出所は自由で、上記のようなウェブページからの抽出に限らないので、例えば、管理者やユーザなどが画像ごとに予め入力してもよい。なお、記憶手段以外の各手段は、以下のような情報処理の機能・作用を実現・実行する処理手段である。   By storing such a text feature amount together with the image feature amount in the feature storage unit 11, in this embodiment, a similar image search can be performed in consideration of the text feature amount. However, since the source of the text feature amount is free and is not limited to extraction from the web page as described above, for example, an administrator or a user may input in advance for each image. Each means other than the storage means is a processing means for realizing and executing the following information processing functions and operations.

〔2.作用〕
上記のように構成した本装置1において、類似画像検索に関する処理手順を図3のフローチャートに示す。この処理手順は、クエリ画像の受付、類似画像の検索、検索結果の表示、を含む。
[2. Action)
In the apparatus 1 configured as described above, a processing procedure related to a similar image search is shown in a flowchart of FIG. This processing procedure includes receiving a query image, searching for a similar image, and displaying a search result.

〔2−1.クエリ画像の受付〕
すなわち、まず、受付手段12が、クエリ画像の指定を伴う類似画像検索の要求指示を、端末Tと通信ネットワークNを介して、端末Tを使用するユーザから受け付ける(ステップS31)。ここで、クエリ画像の指定に至る画面遷移の一例を示す。例えば、図4に例示するような画面で、文字列入力欄F(いわゆるテキストボックス)に所望のテキストX1を入力し検索ボタンB1をマウスポインタPで操作した結果、この入力されたテキスト(「指定テキスト」と呼ぶこととする)を基にWeb画像検索APIなどを介した画像検索の結果が、図5に例示するように一覧表示されたとする。
[2-1. (Reception of query image)
That is, first, the accepting unit 12 accepts a request instruction for a similar image search accompanied by a query image specification from the user who uses the terminal T via the terminal T and the communication network N (step S31). Here, an example of the screen transition leading to the designation of the query image is shown. For example, on the screen illustrated in FIG. 4, as a result of inputting the desired text X1 in the character string input field F (so-called text box) and operating the search button B1 with the mouse pointer P, the input text (“designation” Assume that the image search results via the Web image search API or the like are displayed as a list as illustrated in FIG.

この一覧表示(図5)では、検索でヒットした複数のクエリ画像Gごとに所定の類似検索ボタンB2が表示され、受付手段12は、マウスポインタPなどで操作された類似検索ボタンB2に対応する画像をクエリ画像として要求指示を受け付ける。なお、画像の指定を受け付けるユーザインタフェースの構成は自由で、図4、図5の例のように検索が指定テキストから出発することは必須ではなく、例えば、お薦め画像集や話題の画像コーナーのような画像一覧からクエリ画像の指定を受け付けるだけでもよい。   In this list display (FIG. 5), a predetermined similarity search button B2 is displayed for each of a plurality of query images G hit in the search, and the accepting means 12 corresponds to the similarity search button B2 operated with the mouse pointer P or the like. A request instruction is accepted using an image as a query image. The configuration of the user interface that accepts the designation of the image is free, and it is not essential that the search starts from the designated text as in the examples of FIGS. 4 and 5, for example, a recommended image collection or a topic image corner. It is also possible to simply accept the specification of the query image from the list of images.

〔2−2.類似画像の検索〕
上記のようにクエリ画像が指定されると(ステップS31)、後述する重み設定の処理(ステップS32〜S35)に続き、類似画像検索手段13が、検索される側の多数の候補画像について特徴記憶手段11を参照することにより、要求指示に際し指定されたクエリ画像に対する画像特徴量の類似度(「画像類似度」とも呼ぶこととする)と、クエリ画像に関連付けられたタグなどのテキスト(「基準テキスト」とも呼ぶこととする)に対するテキスト特徴量の類似度(「テキスト類似度」とも呼ぶこととする)と、に基づいて類似画像を検索する(ステップS36)。
[2-2. (Search for similar images)
When a query image is designated as described above (step S31), subsequent to weight setting processing (steps S32 to S35), which will be described later, the similar image search means 13 stores feature information for many candidate images to be searched. By referring to the means 11, the similarity of the image feature quantity (also referred to as “image similarity”) with respect to the query image specified in the request instruction, and text such as a tag associated with the query image (“reference A similar image is searched based on the similarity of the text feature amount (also referred to as “text similarity”) with respect to the text (also referred to as “text”) (step S36).

この際、指定テキストに基づいて検索された画像群からクエリ画像が指定されていた場合(例えば図4、図5)、類似画像検索手段13は、指定されたクエリ画像に関連付けられた基準テキストとして、少なくとも指定テキストを用い、画像に関連付けられているタグがあれば、そのタグと指定テキストを合わせて基準テキストとする。なお、指定テキストからの画像検索を経ず、クエリ画像の選択から類似画像検索を行う場合は、選択したクエリ画像に関連付けられているタグなどのテキストのみを基準テキストとして用いればよい。   At this time, when a query image is specified from an image group searched based on the specified text (for example, FIGS. 4 and 5), the similar image search means 13 uses the reference text associated with the specified query image as the reference text. If at least the designated text is used and there is a tag associated with the image, the tag and the designated text are combined as a reference text. Note that when a similar image search is performed by selecting a query image without performing an image search from the designated text, only text such as a tag associated with the selected query image may be used as the reference text.

上記のような類似画像の検索において、画像類似度とテキスト類似度とを計算する基準やアルゴリズムは自由であるが、例えば、画像特徴量同士、テキスト特徴量同士をそれぞれ多次元ベクトルデータとしてその距離を算出し比較するなどが一般的と考えられる。より具体的には、例えば、クエリ画像と各候補画像の間について、画像類似度を示す距離関数(特徴量空間上における距離算出に関する関数。以下同じ)と、テキスト類似度を示す距離関数が、同一の距離式、例えばユークリッド距離であれば、一般の多次元空間インデックスで高速な検索が可能であるが、異なる距離空間やユークリッド距離ではない場合には、グラフインデックスに代表される距離空間インデックスを用いて検索してもよい。   In the search for similar images as described above, the criteria and algorithm for calculating the image similarity and the text similarity can be freely determined. For example, the image feature amounts and the text feature amounts can be set as multi-dimensional vector data, respectively. It is considered common to calculate and compare these. More specifically, for example, between the query image and each candidate image, a distance function indicating the image similarity (a function related to distance calculation in the feature amount space; hereinafter the same) and a distance function indicating the text similarity are: If it is the same distance formula, for example, Euclidean distance, high-speed search is possible with a general multidimensional space index, but if it is not a different metric space or Euclidean distance, a metric space index represented by a graph index is used. You may search using.

なお、類似画像検索手段13は、画像特徴量の類似度とテキスト特徴の類似度とを、加算や乗算などで総合評価するので、その総合評価における計算基準の設定に応じ、画像類似度とテキスト類似度について、少なくともいずれか一方が優れた候補画像や、どちらも大きく劣ることが無い候補画像が類似検索結果の上位として優先される。   The similar image search means 13 comprehensively evaluates the similarity of the image feature amount and the similarity of the text feature by addition, multiplication, etc., so that the image similarity and the text are determined according to the setting of the calculation standard in the comprehensive evaluation. With regard to the similarity, at least one of the candidate images that is superior or the candidate image that is neither significantly inferior is prioritized as the top of the similar search results.

〔2−3.類似画像検索における重み付け〕
なお、指定されたクエリ画像や候補画像に関連付けられた複数のテキストを用いてテキスト特徴量の類似度を計算する場合、重み付け手段14が、計算に用いるそれら複数のテキスト間で所定の重み付けを行う。ここでは、テキストへの重みの設定と、設定した重みを用いた類似度の計算に分けて説明する。重みの設定は、各候補画像の側についての重み(例えば図2)の設定と、クエリ画像の基準テキストの側についての重みの設定が考えられ、一方でも足りるが、ここでは双方に重みを設定する例を示す。
[2-3. Weighting in similar image search)
In addition, when calculating the similarity of a text feature amount using a plurality of texts associated with a designated query image or candidate image, the weighting unit 14 performs a predetermined weighting between the plurality of texts used for the calculation. . Here, the description will be divided into the setting of the weight for the text and the calculation of the similarity using the set weight. As for the setting of the weight, setting of the weight (for example, FIG. 2) for each candidate image and setting of the weight for the reference text side of the query image can be considered. An example is shown.

候補画像の側についての重みの設定は、その画像の内容や、その画像を含んでいたウェブページの内容や、そのウェブページでその画像に対応付けられたキャプションの内容、そのウェブページの例えばXML記述などによりその画像に対応付けられていたタグ間の優先順位などに基づいて、特徴記憶手段11に予め記憶させておく。基準テキストへの重みの設定は、類似度の計算を候補画像ごとに繰り返す際に行ってもよいが、ここではそれら計算に先立って行う例を示す。   The setting of the weight on the candidate image side is performed by determining the content of the image, the content of the web page that includes the image, the content of the caption associated with the image on the web page, the XML of the web page, for example Based on the priority order between tags associated with the image by description or the like, it is stored in advance in the feature storage unit 11. The setting of the weight for the reference text may be performed when the similarity calculation is repeated for each candidate image. Here, an example is shown in which the calculation is performed prior to the calculation.

例えば、まず、指定テキストが存在する場合、指定テキストと、指定テキストで検索された画像に付与されているタグは一致するとは限らず、画像特徴量の類似性が高い場合には全く異なるタグが付与された画像が検索される場合もあるし、検索結果に含まれる画像に付与されている複数のタグの一部が指定テキストと一致している場合もある。   For example, first, when the specified text exists, the specified text and the tag attached to the image searched with the specified text do not always match. In some cases, the assigned image may be searched, or some of a plurality of tags assigned to the image included in the search result may match the specified text.

そこで、指定テキストに表れている検索者の意図をより反映させるため、指定テキストに関連して次のような重みを与える。まず、図6(1)に例示するように、指定テキストX1(例えば「山」)に基づく検索結果から指定されたクエリ画像Gに付与されているタグ(例えばX2)のなかにテキストX1と一致するものが無い場合、重み付け手段14は、図6(2)に例示するように、クエリ画像Gのタグに加えて、指定テキストX1を基準テキストに加え、その重みは他のタグX2の重み(例えば「1」)より相対的に大きい所定の重み(例えば「5」)とする。   Therefore, in order to more reflect the intention of the searcher appearing in the designated text, the following weight is given in relation to the designated text. First, as illustrated in FIG. 6 (1), the tag matches the text X1 in the tag (for example, X2) given to the query image G specified from the search result based on the specified text X1 (for example, “mountain”). When there is nothing to do, the weighting means 14 adds the designated text X1 to the reference text in addition to the tag of the query image G as illustrated in FIG. For example, a predetermined weight (for example, “5”) that is relatively larger than “1”) is used.

一方、図7(1)に例示するように、指定テキストX1(例えば「山」)に基づく検索結果から指定されたクエリ画像Gに付与されているタグ(例えばX2,X3)のなかにテキストX1と一致するもの(関連タグX3「山」)がある場合は、図7(2)に例示するように、その一致するタグの重み(例えば「1」)に、上記のような大きい所定の重み(例えば「5」)を加えて例えば「6」にする。なお、一致するタグの重みを、そのような大きい所定の重みに置き換え(例えば「1」→「5」)てもよい。   On the other hand, as illustrated in FIG. 7A, the text X1 is included in the tags (for example, X2 and X3) given to the query image G specified from the search result based on the specified text X1 (for example, “mountain”). If there is a match (related tag X3 “mountain”), as shown in FIG. 7 (2), the weight of the matching tag (for example, “1”) has a large predetermined weight as described above. (For example, “5”) is added to, for example, “6”. Note that the weight of the matching tag may be replaced with such a large predetermined weight (for example, “1” → “5”).

上記のように指定テキストに基づく基準テキストの重み付けを実現するため、図3の処理手順では、指定テキストがある場合(ステップS32:「YES」)、クエリ画像のタグに指定テキストが無ければ(ステップS33:「NO」)クエリ画像のタグに加え指定テキストも基準テキストとしたうえで(ステップS34)、基準テキスト内の指定テキストの重みに所定値(上記の例では「5」)を加算する(ステップS35)。   In order to realize the weighting of the reference text based on the specified text as described above, in the processing procedure of FIG. 3, if there is a specified text (step S32: “YES”), if there is no specified text in the tag of the query image (step S33: “NO”) In addition to the tag of the query image, the designated text is used as the reference text (step S34), and a predetermined value (“5” in the above example) is added to the weight of the designated text in the reference text ( Step S35).

以上のように候補画像のテキスト側及びクエリ画像の基準テキスト側の双方に設定した重みを、類似画像検索(ステップS36)における類似度の計算に反映させることにより、画像クエリの基準テキストと重要なテキストが一致している候補画像が高い優先順位でヒットすることとなる。例えば、テキスト特徴量の類似度が最も高くなるのは、画像クエリ側で重みの大きい基準テキストと、候補画像側で大きい重みを持つテキストと、が一致している場合である。   As described above, the weight set on both the text side of the candidate image and the reference text side of the query image is reflected in the calculation of the similarity in the similar image search (step S36). Candidate images with matching text will hit with high priority. For example, the similarity of the text feature amount is highest when the reference text having a large weight on the image query side matches the text having a large weight on the candidate image side.

〔2−4.検索結果の表示〕
そして、以上のような重みを反映した類似画像の検索結果を、結果表示手段15が画面表示する(ステップS37)。この際、類似度表示手段16が、検索された画像について、クエリ画像に対する画像特徴量の類似の有無又は類似度と、クエリ画像に関連付けられた基準テキストに対するテキスト特徴量の類似の有無又は類似度と、の少なくとも一方を表示する。ここでは、画像類似度とテキスト類似度を表示するものとし、その一例を図8に示す。この例は、類似画像検索結果の表示画面例で、画面上部が検索条件の表示欄Jであり、下部がその条件による類似画像検索結果の表示欄Kとなっているが、表示欄Kのうち検索結果の画像ごとの類似度表示欄R1で、画像類似度とテキスト類似度それぞれを数値表示している。
[2-4. (Display of search results)
Then, the result display unit 15 displays a search result of similar images reflecting the weights as described above (step S37). At this time, the similarity display means 16 determines whether or not the image feature amount is similar or similar to the query image and whether or not the text feature amount is similar to the reference text associated with the query image. And at least one of them is displayed. Here, the image similarity and the text similarity are displayed, and an example thereof is shown in FIG. This example is a display screen example of a similar image search result. The upper part of the screen is a search condition display field J, and the lower part is a display field K of similar image search results based on the condition. In the similarity display field R1 for each image of the search result, the image similarity and the text similarity are numerically displayed.

類似度表示の他の例として、図9に示す類似度表示欄R2のように、画像ごとに、画像類似度とテキスト類似度を棒グラフの黒い部分の長さで示すようにすれば、一見して視覚的に把握できる利点がある。さらに他の例として、図10に示す類似度表示欄R3では、画像類似度とテキスト類似度それぞれの高さを相対的に帯グラフで示しているので、二種の類似度が重視された相対的な割合を簡明な表示形態で容易に把握することができる。   As another example of the similarity display, if the image similarity and the text similarity are indicated by the length of the black portion of the bar graph for each image as in the similarity display column R2 shown in FIG. There is an advantage that can be grasped visually. As another example, in the similarity display field R3 shown in FIG. 10, the height of each of the image similarity and the text similarity is relatively shown by a band graph. Can be easily grasped in a simple display form.

〔3.効果〕
本実施形態では、以上のように、指定された画像を基に類似画像を検索する際、指定された基の画像との画像特徴量の類似度だけでなく、指定された基の画像に関連付けられたテキストに対するテキスト特徴量(例えば図2)に係る類似度に基づく類似画像の絞込みも併用することにより(図3のステップS36)、画像をキーとして類似画像検索を行う際の検索精度の低下を防止することが可能となる。
[3. effect〕
In the present embodiment, as described above, when a similar image is searched based on the specified image, not only the similarity of the image feature amount with the specified base image but also the specified base image is associated. By using the similar image narrowing based on the similarity based on the text feature amount (for example, FIG. 2) for the text that has been added (step S36 in FIG. 3), the search accuracy when performing a similar image search using the image as a key is reduced. Can be prevented.

特に、以上の本実施形態では、指定されたテキストに基づく検索画像からクエリ画像の指定を受け付け(例えば図4)、クエリ側のテキスト特徴量の基礎として前記指定されたテキストを用いることにより(図3のステップS32〜S34、図6(1)(2))、ユーザが意識して指定したテキスト自体を類似画像検索に反映できるので、検索精度の低下防止が一層確実となる。   In particular, in the present embodiment described above, the specification of a query image is received from a search image based on the specified text (for example, FIG. 4), and the specified text is used as the basis of the text feature amount on the query side (see FIG. Steps S32 to S34 of FIG. 3, FIGS. 6 (1) and (2)), the text itself consciously specified can be reflected in the similar image search, so that the prevention of a decrease in search accuracy is further ensured.

また、以上の本実施形態では、画像に関連付けられている複数のテキストを用いてテキスト特徴量の類似度を計算する場合に、例えばユーザがタイプ入力などで直接指定したテキストの重みを相対的に大きくする(図3のステップS35)など所定の重み付けを行うことにより(図6(1)(2))、ユーザの意向に適合した高精度な検索結果が実現できる。   Further, in the above embodiment, when the similarity of text feature amounts is calculated using a plurality of texts associated with an image, for example, the weight of the text directly designated by the user by type input or the like is relatively set. By performing predetermined weighting such as enlarging (step S35 in FIG. 3) (FIGS. 6 (1) and (2)), a highly accurate search result suitable for the user's intention can be realized.

さらに、以上の本実施形態では、得られた検索結果が、画像とテキストとどちらに適合したかを示すことにより(例えば図8〜図10)、検索結果の把握が容易になる。   Further, in the present embodiment described above, the search result obtained can be easily grasped by indicating whether the obtained search result is suitable for an image or text (for example, FIGS. 8 to 10).

〔4.他の実施形態〕
なお、上記各実施形態は例示に過ぎず、本発明は、以下に例示するものやそれ以外の他の実施態様も含むものである。例えば、指定テキストは、キーボードなどからのタイプ入力に限らず、例えば注目のキーワード群の羅列表示から選択するなどにより指定されるものでもよい。また、上記実施形態は類似画像検索装置1と端末Tからなるクライアント・サーバ・システム(図1)を前提としたが、本装置はスタンドアロンの装置として実現してもよい。
[4. Other embodiments]
In addition, said each embodiment is only an illustration, and this invention includes what is illustrated below and other embodiment other than that. For example, the designated text is not limited to type input from a keyboard or the like, but may be designated by selecting from a list of keywords of interest, for example. Further, although the above embodiment is based on the client-server system (FIG. 1) including the similar image search device 1 and the terminal T, this device may be realized as a stand-alone device.

また、手段などの各要素は、コンピュータの演算制御部に限らず、ワイヤードロジック等に基づく電子回路など他の情報処理機構で実現してもよい。また、各構成図、データの図、フローチャートの図などは例示に過ぎず、各要素の有無、その順序や具体的内容などは適宜変更可能である。例えば、本発明の装置は、サーバなどの装置を複数用いて実現してもよく、個々の記憶手段を別個独立のサーバ装置やシステムで実現する構成も一般的である。また、機能によっては、外部のプラットフォーム等をAPI(アプリケーション・プログラム・インタフェース)やネットワークコンピューティング(いわゆるクラウドなど)で呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。   In addition, each element such as means may be realized by other information processing mechanisms such as an electronic circuit based on a wired logic or the like without being limited to an arithmetic control unit of a computer. Further, each configuration diagram, data diagram, flowchart diagram, and the like are merely examples, and the presence / absence of each element, its order, specific contents, and the like can be changed as appropriate. For example, the apparatus of the present invention may be realized by using a plurality of apparatuses such as servers, and a configuration in which each storage unit is realized by a separate and independent server apparatus or system is also common. Depending on the function, the configuration can be flexibly changed, for example, by calling an external platform or the like with an API (application program interface) or network computing (so-called cloud or the like).

1 類似画像検索装置
6 演算制御部
7 記憶装置
8 通信手段
11 特徴記憶手段
12 受付手段
13 類似画像検索手段
14 重み付け手段
15 結果表示手段
16 類似度表示手段
B1 検索ボタン
B2 類似検索ボタン
F 文字列入力欄
G クエリ画像
J,K 条件表示欄
N 通信ネットワーク
P マウスポインタ
R1,R2,R3 類似度表示欄
T 端末
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Similar image search device 6 Arithmetic control part 7 Storage device 8 Communication means 11 Feature memory means 12 Acceptance means 13 Similar image search means 14 Weighting means 15 Result display means 16 Similarity display means B1 Search button B2 Similar search button F Character string input Field G Query image J, K Condition display field N Communication network P Mouse pointer R1, R2, R3 Similarity display field T Terminal

Claims (6)

画像ごとに、画像特徴量と、画像に関連するテキストに基づくテキスト特徴量と、を記憶する特徴記憶手段と、
ユーザから画像の指定を伴う類似画像検索の要求指示を受け付ける受付手段と、
検索される候補である各画像について前記特徴記憶手段を参照することにより、前記要求指示に際し指定された画像に対する画像特徴量の類似度と、前記要求指示に際し指定された画像に関連付けられたテキストに対するテキスト特徴量の類似度と、に基づいて類似画像を検索する類似画像検索手段と、
類似画像の検索結果を表示する結果表示手段と、
を有することを特徴とする類似画像検索装置。
Feature storage means for storing, for each image, an image feature and a text feature based on text associated with the image;
Accepting means for accepting a request instruction for a similar image search with image designation from a user;
By referring to the feature storage unit for each image that is a candidate to be searched, the similarity of the image feature amount with respect to the image specified in the request instruction and the text associated with the image specified in the request instruction Similar image search means for searching for a similar image based on the similarity of the text feature amount,
A result display means for displaying a search result of similar images;
A similar image retrieval apparatus comprising:
前記受付手段は、指定されたテキストに基づいて検索された画像のなかから、類似画像検索のクエリとする画像の指定を受け付け、
前記類似画像検索手段は、前記指定された画像に関連付けられたテキストとして、前記指定されたテキストを用いる
ことを特徴とする請求項1記載の類似画像検索装置。
The accepting means accepts designation of an image as a query for a similar image search from images retrieved based on designated text,
The similar image search device according to claim 1, wherein the similar image search unit uses the specified text as text associated with the specified image.
前記指定された画像に関連付けられた複数のテキストを用いて前記テキスト特徴量の類似度を計算する場合に、計算に用いるそれら複数のテキスト間で所定の重み付けを行う重み付け手段を有する
ことを特徴とする請求項1又は2記載の類似画像検索装置。
When calculating the similarity of the text feature amount using a plurality of texts associated with the specified image, there is provided a weighting means for performing a predetermined weighting between the plurality of texts used for the calculation. The similar image search device according to claim 1 or 2.
検索された画像について、前記指定された画像に対する画像特徴量の類似の有無又は類似度と、前記指定された画像に関連付けられたテキストに対するテキスト特徴量の類似の有無又は類似度と、の少なくとも一方を表示する類似度表示手段を有することを特徴とする請求項1から3のいずれか一項に記載の類似画像検索装置。   For the retrieved image, at least one of the similarity or similarity of the image feature amount with respect to the specified image and the similarity of the text feature amount with respect to the text associated with the specified image 4. The similar image search apparatus according to claim 1, further comprising a similarity display unit configured to display the image. 画像ごとに、画像特徴量と、画像に関連するテキストに基づくテキスト特徴量と、を記憶する特徴記憶手段を有するコンピュータが類似画像検索を行う類似画像検索方法であって、
コンピュータが、ユーザから画像の指定を伴う類似画像検索の要求指示を受け付ける受付ステップと、
コンピュータが、検索される候補である各画像について前記特徴記憶手段を参照することにより、前記要求指示に際し指定された画像に対する画像特徴量の類似度と、前記要求指示に際し指定された画像に関連付けられたテキストに対するテキスト特徴量の類似度と、に基づいて類似画像を検索する類似画像検索ステップと、
コンピュータが、類似画像の検索結果を表示する結果表示ステップと、
を含むことを特徴とする類似画像検索方法。
A similar image search method in which a computer having feature storage means for storing an image feature amount and a text feature amount based on text associated with an image performs a similar image search for each image,
An accepting step in which a computer accepts a request instruction for a similar image search accompanied by designation of an image from a user;
By referring to the feature storage means for each image that is a candidate to be searched, the computer associates the image feature quantity similarity with the image specified in the request instruction and the image specified in the request instruction. A similar image search step for searching for a similar image based on the similarity of the text feature quantity to the selected text;
A result display step in which a computer displays a search result of similar images;
A similar image search method comprising:
コンピュータに、類似画像検索を行わせる類似画像検索プログラムであって、
画像ごとに、画像特徴量と、画像に関連するテキストに基づくテキスト特徴量と、を記憶する特徴記憶手段をコンピュータに実現させ、
コンピュータに、ユーザから画像の指定を伴う類似画像検索の要求指示を受け付けさせ、
コンピュータに、検索される候補である各画像について前記特徴記憶手段を参照することにより、前記要求指示に際し指定された画像に対する画像特徴量の類似度と、前記要求指示に際し指定された画像に関連付けられたテキストに対するテキスト特徴量の類似度と、に基づいて類似画像を検索させ、
コンピュータに、類似画像の検索結果を表示させる
ことを特徴とする類似画像検索プログラム。
A similar image search program for causing a computer to perform a similar image search,
For each image, the computer realizes feature storage means for storing an image feature amount and a text feature amount based on text associated with the image,
Let the computer accept a request for a similar image search with image designation from the user,
By referring to the feature storage unit for each image that is a candidate to be searched for by the computer, the similarity of the image feature amount with respect to the image specified in the request instruction and the image specified in the request instruction are associated with each other. Search for similar images based on the similarity of the text feature to the text
A similar image search program for displaying a similar image search result on a computer.
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A911 Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi)

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A912 Re-examination (zenchi) completed and case transferred to appeal board

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