JP2017037437A - Information processing system, information processor, information processing method and information processing program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、情報処理システム、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。 The present invention relates to an information processing system, an information processing apparatus, an information processing method, and an information processing program.
例えばカメラで撮像して得た撮像画像から特徴点を抽出して、予め登録された画像群から類似した特徴点を多く持つ画像を検索する画像検索技術が知られている。この画像検索技術を利用して、特定の写真や印刷物の画像を様々な電子データと関連付けてデータベースに登録し、これら写真や印刷物を撮像した撮像画像を用いてこのデータベースから類似画像を検索して、類似画像に関連付けられた連携情報を提示する画像検索システムが知られている(例えば特許文献1)。 For example, an image search technique is known in which feature points are extracted from a captured image obtained by imaging with a camera, and an image having many similar feature points is searched from a previously registered image group. Using this image search technology, images of specific photos and printed materials are registered in a database in association with various electronic data, and similar images are searched from this database using captured images obtained by capturing these photos and printed materials. An image search system that presents cooperative information associated with similar images is known (for example, Patent Document 1).
特徴点の類似度を用いた画像検索においては、検索対象の画像内の特定領域における特徴点に基づき画像検索がなされ、特定領域外の特徴点が考慮されない場合が有り得る。この場合、ユーザが検索したい部分が特定領域外にあれば、ユーザの意図する検索結果を得ることが難しくなるおそれがある。 In an image search using the similarity of feature points, an image search may be performed based on feature points in a specific area in the search target image, and feature points outside the specific area may not be considered. In this case, if the part that the user wants to search is outside the specific area, it may be difficult to obtain a search result intended by the user.
これに対して、特定領域に対するマスキングにより画像検索の対象外とする方法も考えられる。しかしながら、この方法では、マスキングされた領域を全く考慮しない検索となるため、検索精度が低下してしまう可能性がある。 On the other hand, a method of excluding an image search target by masking a specific area is also conceivable. However, in this method, since the search is performed without considering the masked region at all, the search accuracy may be reduced.
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザの意図をより正確に反映した画像検索を実行可能とすることを目的とする。 The present invention has been made in view of the above, and an object of the present invention is to enable execution of an image search that more accurately reflects the user's intention.
上述した課題を解決し、目的を達成するために、端末装置と、被検索画像と連携情報とが関連付けられて登録される登録部から、検索対象画像との類似度に基づき被検索画像を検索する検索部と、検索された被検索画像に関連付けられた連携情報を端末装置に送信する送信部とを備える画像検索装置と、被検索画像を登録部に登録する情報処理装置とを含む情報処理システムであって、被検索画像に対して注目領域を設定する領域設定部と、注目領域に対して重みを設定する重み設定部と、重みに基づき類似度を変更する変更部とを備える。 In order to solve the above-described problems and achieve the object, the search target image is searched based on the similarity with the search target image from the registration unit that registers the search target image and the link information in association with each other. Information processing apparatus including an image search device including a search unit that performs search, a transmission unit that transmits cooperation information associated with the searched image to the terminal device, and an information processing device that registers the search image in the registration unit The system includes an area setting unit that sets a region of interest for a searched image, a weight setting unit that sets a weight for the region of interest, and a changing unit that changes the similarity based on the weight.
本発明によれば、ユーザの意図をより正確に反映した画像検索が実行可能となるという効果を奏する。 According to the present invention, it is possible to perform an image search that more accurately reflects a user's intention.
以下に添付図面を参照して、情報処理システム、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムの実施形態を詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of an information processing system, an information processing apparatus, an information processing method, and an information processing program will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
(各実施形態に適用可能なシステム)
図1は、各実施形態に適用可能な情報処理システムとしての画像検索システムの一例の構成を概略的に示す。図1において、画像検索システムは、画像検索サーバ10を含み、登録端末20および検索端末30とネットワークを介して通信が可能とされている。画像検索サーバ10は、1台の情報処理装置により構成してもよいし、互いに接続された複数台の情報処理装置により機能や制御を分散させて構成してもよい。
(System applicable to each embodiment)
FIG. 1 schematically shows a configuration of an example of an image search system as an information processing system applicable to each embodiment. In FIG. 1, the image search system includes an
画像検索サーバ10は、登録端末20から送信された画像および連携情報を関連付けてデータベースに登録する。画像検索サーバ10は、検索端末30から送信された、被写体40を撮像した撮像画像に基づきデータベースに登録された画像を検索して、検索された画像に関連付けられた連携情報を検索端末30に送信する。
The
画像検索サーバ10は、解析部12と、検索部13と、通信部16と、画像検索用データベース(DB)11とを備える。画像検索用DB11は、画像データベース(DB)14と、連携情報データベース(DB)15とを含む。画像DB14は、画像を検索可能に登録する。連携情報DB15は、画像DB14に登録された画像と連携するための連携情報が、当該画像と関連付けられて登録される。
The
より詳細には、画像検索サーバ10は、登録対象となる画像を解析部12により解析して、当該画像の特徴を表す特徴情報を抽出する。画像検索サーバ10は、抽出された特徴情報を、画像を識別するための画像識別情報と関連付けて画像DB14に格納する。画像検索サーバ10は、また、ユーザに提供するための連携情報を画像識別情報と関連付けて連携情報DB15に格納する。画像(特徴情報)および連携情報がそれぞれ画像識別情報に関連付けられて画像DB14および連携情報DB15に格納されることで、当該画像の画像検索用DB11への登録が行われる。
More specifically, the
登録端末20は、画像と、当該画像に関連付けるための連携情報とを取得して、画像検索サーバ10に送信する。画像検索サーバ10は、登録端末20から送信された画像および連携情報を、上述したようにして画像DB14および連携情報DB15に格納し、画像の画像検索用DB11への登録を行う。
The
また、登録端末20は、画像検索用DB11に登録する画像に対して注目領域を指定し、指定した注目領域に対して重み付けを行うことができる。登録端末20は、当該画像に設定した注目領域と注目領域に設定した重みを示す重み値とを含む重み付け情報を、画像および連携情報と共に画像検索サーバ10に送信する。画像検索サーバ10は、登録端末から送信された重み付け情報を、画像に関連付けて画像DB14に格納し、重み付け情報の画像検索用DB11への登録を行う。
Also, the
なお、図1の例では、登録端末20は、被写体40を撮像した撮像画像を、画像検索用DB11に登録するための画像として用いている。これはこの例に限定されず、登録端末20は、画像検索用DB11に登録するための画像として、外部から供給された画像や、登録端末20の内部で作成した画像を用いてもよい。
In the example of FIG. 1, the
検索端末30は、撮像機能を備え、被写体40を撮像した画像をネットワークを介して画像検索サーバ10に送信することができる。検索端末30は、例えばユーザ操作に応じて撮像機能を起動させて被写体40を撮像し、撮像して得た画像と、この画像に類似する画像の検索を要求する検索要求とを画像検索サーバ10に送信する。画像検索サーバ10は、検索端末30から送信された画像および検索要求に応じて画像DB14から当該画像に類似する画像を検索し、検索された画像の識別情報を検索結果として出力する。
The
例えば、検索端末30から送信された画像は、画像検索サーバ10の検索部13に受信される。検索部13は、受信した画像を解析部12に渡す。解析部12は、検索部13から渡された画像を解析して当該画像から特徴情報を抽出し、抽出した特徴情報を検索部13に渡す。検索部13は、解析部12から渡された特徴情報に基づき、当該特徴情報と、画像DB14に格納される特徴情報との類似度を求め、類似度の高い特徴情報を画像DB14から検索する。ここで、検索部13は、検索された特徴情報に対応する画像に重み付け情報が関連付けられている場合に、重み付け情報に示される重み値に従い類似度を変更し、変更された類似度を用いて、画像DB14からの特徴情報の検索を行う。
For example, the image transmitted from the
検索部13は、検索された特徴情報に対応する画像識別情報に関連付けられた連携情報を連携情報DB15から取得して、検索端末30に送信する。連携情報は、例えばインターネット41上のWebサイト42aやWebサイト42bのURL(Uniform Resource Locator)を含むことができる。この場合、検索端末30は、被写体40を撮像した撮像画像に基づき画像検索サーバ10で検索され送信された連携情報に応じて、インターネット41を介してWebサイト42aやWebサイト42bにアクセスすることができる。
The
図2は、各実施形態に係る情報処理システムの一例の構成を概略的に示す。なお、図2において、上述した図1と共通する部分には同一の符号を付して、詳細な説明を省略する。 FIG. 2 schematically shows a configuration of an example of an information processing system according to each embodiment. In FIG. 2, the same reference numerals are given to the portions common to FIG. 1 described above, and detailed description thereof is omitted.
図2において、情報処理システム1は、画像検索サーバ10と、登録端末20と、登録サーバ50とを含む。情報処理システム1は、ユーザ管理サーバ60をさらに含んでもよい。なお、図2では、説明のため、画像検索用DB11が画像検索サーバ10の外部に接続されるように示されている。また、画像検索用DB11は、画像DB14に登録される画像に関するメタデータを格納するメタデータDBをさらに有する。
In FIG. 2, the
ここで、情報処理システム1において、画像の登録は、キャンペーンを単位として行われる。キャンペーンは、1以上の画像と、各画像に関連付けられる各連携情報とを含み、メタデータは、キャンペーンの属性情報を含む。また、キャンペーンに含まれる各画像を、適宜、ページと記述する。換言すれば、キャンペーンは、ページ単位で画像が含まれる。
Here, in the
画像検索サーバ10は、上述したように、検索端末30からインターネット41を介して送信された画像(撮像画像)を解析部12で解析して特徴情報を抽出し、検索部13により、抽出した特徴情報と、画像DB14に格納される特徴情報との類似度を求め、類似度の高い、例えば類似度が所定値以上の特徴情報を画像DB14から検索する。そして、画像検索サーバ10は、画像DB14から検索された特徴情報に関連付けられた画像識別情報に対応する連携情報を連携情報DB15から取得して、検索端末30に送信する。
As described above, the
登録サーバ50は、画像検索用DB11と対応する画像検索用DB11’を備え、画像検索サーバ10と同様に、解析部12および検索部13を含む。また、画像検索用DB11’は、画像検索用DB11’に含まれる画像に関するメタデータを格納するメタデータDBをさらに含む。
The
登録端末20は、登録ツール21を含む。登録端末20は、顧客62a、62b、62c、…から画像および画像に関連付けるための連携情報がそれぞれ提供される。登録端末20は、顧客62a、62b、62c、…から提供された各画像に対して連携情報をそれぞれ関連付けて登録サーバ50に送信する。この、顧客62a、62b、62c、…から提供された画像に連携情報を関連付けて登録サーバ50に送信する処理は、登録端末20において登録ツール21により実行される処理である。
The
また、登録ツール21は、顧客62a、62b、62c、…から提供された画像に注目領域を指定し、指定した注目領域に対して重み付けを行い重み値を設定することができる。登録ツール21は、この注目領域および重み値を含む重み付け情報も、登録サーバ50に送信する。
Further, the
登録サーバ50は、登録端末20から送信された画像および連携情報、ならびに、重み付け情報を画像検索用DB11’に登録する。すなわち、登録サーバ50は、登録端末20から送信された画像を、登録サーバ50に含まれる解析部12で解析して、当該画像から、当該画像の特徴を表す特徴情報を抽出する。登録サーバ50は、画像識別情報を、抽出された特徴情報と登録端末20から送信された重み付け情報とに関連付けて、画像検索用DB11’に含まれる画像DB14に格納する。また、登録サーバ50は、画像DB14に格納した画像に対応する連携情報に画像識別情報を関連付けて連携情報DB15に格納する。このようにして、登録サーバ50は、画像の画像検索用DB11’への登録を行う。
The
なお、画像DB14および連携情報DB15に格納される画像、連携情報および重み付け情報は、さらに、登録を行ったユーザを示す情報(ユーザIDなど)を含むメタデータが関連付けられる。ユーザ情報は、後述するユーザDB61から取得することができる。
Note that the images, linkage information, and weighting information stored in the
登録サーバ50への画像の登録に際して、登録端末20は、登録を行おうとする画像と類似した画像が登録サーバ50に既に登録されているか否かをチェックする、類似画像チェックを行うことができる。登録端末20は、類似画像チェックを、重み付け情報を用いて行うことができる。
When registering an image in the
登録サーバ50は、画像検索用DB11’に登録された画像(特徴情報)、連携情報および重み付け情報のうち、公開可能に設定された画像、連携情報および重み付け情報を画像検索サーバ10に送信して、画像検索用DB11に登録させる。例えば、登録サーバ50は、夜間など所定のタイミングで画像検索サーバ10と通信を行い、登録サーバ50の画像検索用DB11’に登録されている画像のうち、公開可能に設定されており、且つ、画像検索サーバ10の画像検索用DB11に未登録の画像を検索する。そして、登録サーバ50は、検索された画像と、当該画像に関連付けられている重み付け情報および連携情報とを画像検索サーバ10に送信する。画像検索サーバ10は、登録サーバ50から送信された画像、連携情報および重み付け情報を、画像検索用DB11に登録する。
The
ユーザ管理サーバ60は、ユーザDB61を備え、情報処理システム1を利用するユーザの情報を管理する。例えば、ユーザDB61は、顧客62a、62b、62c、…の情報や、登録端末20(登録ツール21)の機能を利用可能なユーザの情報、画像検索サーバ10および登録サーバ50を管理する管理者の情報が登録される。
The
ユーザ管理サーバ60は、例えば、全体管理者、ドメイン管理者、クライアント管理者およびクライアントの4つの階層でユーザ情報を管理する。全体管理者は、ドメイン管理者、クライアント管理者およびクライアントの情報にアクセス可能な権限を有する。ドメイン管理者は、クライアント管理者およびクライアントの情報にアクセス可能な権限を有し、クライアント管理者は、クライアントの情報にアクセス可能な権限を有する。クライアントは、各クライアント自身の情報のみ、アクセス可能とされている。ユーザDB61に登録される各情報は、登録端末20から登録ツール21を用いて、各階層に与えられた権限に応じて閲覧および編集することが可能である。
The
図3は、各実施形態に適用可能な登録端末20のハードウェアの一例の構成を示す。図3において、登録端末20は、バス2000に対してCPU2001と、ROM(Read Only Memory)2002と、RAM(Random Access Memory)2003と、表示制御部2004と、ストレージ2006と、データI/F(インターフェイス)2007と、入力デバイス2008と、通信I/F2009とが接続される。登録端末20は、一般的なコンピュータ装置を用いて構成することができる。
FIG. 3 shows a configuration example of hardware of the
ストレージ2006は、データを不揮発に記憶することが可能な記憶媒体であって、例えばハードディスクドライブが用いられる。これに限らず、ストレージ2006として、フラッシュメモリなどの不揮発性の半導体メモリを用いてもよい。ストレージ2006は、CPU2001が実行するためのプログラムや各種データが格納される。
The
CPU2001は、ROM2002およびストレージ2006に記憶されるプログラムに従い、RAM2003をワークメモリとして用いて、この登録端末20の全体を制御する。
The
表示制御部2004は、CPU2001により生成された表示制御信号を、表示デバイス2005が表示可能な信号に変換して出力する。表示制御部2004は、CPU2001により生成された表示制御信号に基づき表示デバイス2005を駆動する。表示デバイス2005は、表示制御部2004により駆動されて表示制御信号に応じた表示を行う。
The
データI/F2007は、外部機器との間でデータの入出力を行う。データI/F2007としては、例えば、USB(Universal Serial Bus)やBluetooth(登録商標)といったインターフェイスを適用することができる。通信I/F2009は、CPU2001の制御に従いネットワークを介した通信を無線通信により行う。
The data I /
入力デバイス2008は、例えばマウスなどのポインティングデバイスや、キーボードを含み、ユーザ入力を受け付ける。ユーザは、例えば表示デバイス2005に対する表示に応じて入力デバイス2008を操作することで、登録端末20に対して指示を出すことができる。
The
図4は、各実施形態に係る画像検索サーバ10に適用可能なハードウェアの一例の構成を示す。図4において、画像検索サーバ10は、バス1000に対してCPU1001、ROM1002、RAM1003、ストレージ1004および通信部1005が接続される。ストレージ1004は、データを不揮発に記憶することが可能な記憶媒体であって、例えばハードディスクドライブである。これに限らず、ストレージ1004として、フラッシュメモリなどの不揮発性の半導体メモリを用いてもよい。
FIG. 4 shows a configuration example of hardware applicable to the
CPU1001は、ROM1002およびストレージ1004に記憶されるプログラムに従い、RAM1003をワークメモリとして用いて、この画像検索サーバ10の全体を制御する。
The
ストレージ1004は、CPU1001が実行するためのプログラムや各種データが格納される。また、上述した画像検索用DB11は、このストレージ1004上の記憶領域を用いて構成される。なお、図4では、ストレージ1004が1のハードウェアから構成されるように示しているが、これはこの例に限定されず、例えば複数のストレージ装置を1つのストレージ1004として統合的に管理するようにしてもよい。また、画像検索用DB11は、CPU1001が実行するためのプログラムおよび各種データが格納されるストレージ1004とは別のハードウェアとしてのストレージ1004に格納されることが望ましい。
The
通信部1005は、CPU1001の制御に従いネットワークを介した通信を無線通信により行う通信I/Fを含む。
The
なお、図4では、画像検索サーバ10が1のハードウェアから構成されるように示しているが、これはこの例に限定されず、画像検索サーバ10を、同等の構成を有する複数のサーバ装置を統合的に制御することで構成してもよい。また、登録サーバ50は、画像検索サーバ10と同様の構成で実現可能であるので、ここでの説明を省略する。
In FIG. 4, the
図5は、各実施形態に適用可能な検索端末30のハードウェアの一例の構成を示す。図5において、検索端末30は、バス3000に対してCPU3001と、ROM3002と、RAM3003と、表示制御部3004と、ストレージ3006と、データI/F3007と、入力デバイス3008と、通信I/F3009と、撮像部3010とが接続される。検索端末30において、バス3000に、さらにGPS部3011を接続してもよい。
FIG. 5 shows a configuration example of hardware of the
ストレージ3006は、データを不揮発に記憶することが可能な記憶媒体であって、例えばフラッシュメモリなどの不揮発性の半導体メモリである。これに限らず、ストレージ3006としてハードディスクドライブを用いてもよい。ストレージ3006は、CPU3001が実行するためのプログラムや各種データが格納される。なお、ストレージ3006およびROM3002は、例えば1つの書き換え可能な不揮発性半導体メモリなどを共用してもよい。
The
CPU3001は、ROM3002およびストレージ3006に記憶されるプログラムに従い、RAM3003をワークメモリとして用いて、この検索端末30の全体を制御する。表示制御部3004は、CPU3001により生成された表示制御信号を、表示デバイス3005が表示可能な信号に変換して出力する。
The
データI/F3007は、外部機器との間でデータの入出力を行う。データI/F3007としては、例えば、USBやBluetooth(登録商標)といったインターフェイスを適用することができる。
The data I /
表示制御部3004は、CPU3001により生成された表示制御信号に基づき表示デバイス3005を駆動する。表示デバイス3005は、例えばLCD(Liquid Crystal Display)を含み、表示制御部3004により駆動されて表示制御信号に応じた表示を行う。
The
入力デバイス3008は、ユーザ入力を受け付ける。ユーザは、例えば表示デバイス3005に対する表示に応じて入力デバイス3008を操作することで、検索端末30に対して指示を出すことができる。なお、入力デバイス3008と表示デバイス3005とを一体的に構成し、押圧した位置に応じた制御信号を出力すると共に、表示デバイス3005の画像を透過するタッチパネルとして構成すると、好ましい。
The
通信I/F3009は、CPU3001の制御に従いネットワークを介した通信を無線通信により行う。
A communication I / F 3009 performs communication via a network by wireless communication under the control of the
撮像部3010は、光学系と、撮像素子と、光学系および撮像素子の制御駆動回路とを備え、撮像素子から出力される撮像信号に所定の処理を施してディジタル信号による撮像画像として出力する。撮像部3010は、入力デバイス3008に対するユーザ操作による指示に従い、撮像やズームなどの機能を実行する。撮像部3010から出力された撮像画像は、バス3000を介してCPU3001に送られ、プログラムに従い所定の画像処理を施される。撮像部3010から出力され画像処理を施した撮像画像を、例えばストレージ3006に記憶することができる。また、CPU3001は、ストレージ3006から撮像画像を読み出して、通信I/F3009によりネットワークに対して送信することができる。
The
GPS部3011は、GPS(Global Positioning System)による信号を受信し、受信した信号に基づき緯度および経度からなる現在位置を計算する。
The
図6は、各実施形態に係る登録端末20の機能を説明するための一例の機能ブロック図である。図6において、登録端末20は、登録ツール21を含み、登録ツール21は、取得部201と、抽出部202と、判定部203と、通知部204と、通信部205と、表示部206と、入力部207と、記憶部208と、領域設定部210と、重み設定部211とを含む。
FIG. 6 is a functional block diagram illustrating an example of functions of the
これら取得部201、抽出部202、判定部203、通知部204、通信部205、表示部206、入力部207、記憶部208、領域設定部210および重み設定部211は、CPU2001上で動作するプログラムにより実現される。これに限らず、これら各部の一部または全部を、互いに協働して動作するハードウェア回路により構成してもよい。
These
通信部205は、ネットワークを介した通信を制御し、ネットワーク上にデータを送信する送信部と、ネットワークからのデータを受信する受信部として機能する。
The
表示部206は、表示デバイス2005に表示させるための表示情報を生成する。すなわち、登録端末20において、CPU2001は、表示部206により生成された表示情報に基づき表示制御信号を生成し、生成した表示制御信号を表示制御部2004に渡す。表示制御部2004は、この表示制御信号に従い表示デバイス2005に対して表示情報に従った表示を行う。なお、以下では、この、表示部206が生成した表示情報に従い表示デバイス2005に表示を行う一連の動作を、表示部206が表示を行う、などのように記述する。
The
入力部207は、入力デバイス2008に対する入力操作で入力された情報を受け付ける。
The input unit 207 receives information input by an input operation on the
取得部201は、登録端末20の外部から画像を取得する。取得部201は、例えば顧客62aから画像を取得する。取得部201は、顧客62aが有する他の機器からネットワークを介して送信された画像を取得してもよいし、CD(Compact Disk)やDVD(Digital Versatile Disk)といった記録媒体を介して画像を受け取ってもよい。さらに、取得部201は、紙などの印刷媒体から画像を取得してもよい。また、取得部201は、顧客62aから、画像に関連付ける連携情報のための情報を取得する。
The
抽出部202は、取得部201により取得された画像における所定領域内の画像を抽出する。抽出部202は、取得部201により取得された画像から、例えば後述する領域設定部210により設定された領域内の画像を切り出して抽出する。判定部203は、例えば類似度に基づく判定処理を行う。通知部204は、判定部203による判定結果を示す情報の通知を行う。
The extraction unit 202 extracts an image in a predetermined area in the image acquired by the
記憶部208は、ストレージ2006やRAM2003に対する情報の書き込み、読み出しを制御する。
The
領域設定部210は、入力部207に受け付けられた情報に基づき、取得部201により取得された画像に対して領域を設定する。例えば、領域設定部210は、入力デバイス2008に対してなされた、画像上に範囲を指定する範囲指定操作に応じて、当該画像上に、当該範囲に対応する領域を設定する。
The
重み設定部211は、領域設定部210により設定された領域に対して重み値を設定して重み付けを行う。重み設定部211は、領域に対する重み付けを、入力部207に受け付けられた情報に基づき行ってもよいし、予め定められた値を用いて行ってもよい。
The
上述した登録ツール21に含まれる取得部201、抽出部202、判定部203、通知部204、通信部205、表示部206、入力部207、記憶部208、領域設定部210および重み設定部211は、CPU2001上で動作する情報処理プログラムによって実現される。この情報処理プログラムは、例えば、登録端末20が登録サーバ50に接続することにより、登録サーバ50により提供される。
The
例えば、登録端末20は、一般的なコンピュータに搭載されるものと同等のブラウザアプリケーション(以下、ブラウザ)が搭載される。ブラウザは、CPU2001上で動作して、例えばHTML(HyperText Markup Language)に従い記述されたファイルを読み込み、所定の動作を行う。登録端末20において、ブラウザを用いて登録サーバ50にアクセスすることで、登録サーバ50上の情報処理プログラムがブラウザに読み込まれる。
For example, the
情報処理プログラムは、例えば、登録ツール21を構成する上述した各部(取得部201、抽出部202、判定部203、通知部204、通信部205、表示部206、入力部207、記憶部208、領域設定部210および重み設定部211)を含むモジュール構成となっている。実際のハードウェアとしては、CPU2001上で動作するブラウザが、登録サーバ50から読み込んだ情報処理プログラムを実行することにより上記各部が主記憶装置(例えばRAM2003)上に展開され、各部が主記憶装置上に生成されるようになっている。
The information processing program is, for example, each of the above-described units constituting the registration tool 21 (
これに限らず、情報処理プログラムを、例えばストレージ2006に予め記憶させて提供されるようにしてもよい。また、この情報処理プログラムを、ネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、通信I/F2009によりネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成することができる。また、この情報処理プログラムを、ネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。
For example, the information processing program may be stored in advance in the
これに限らず、情報処理プログラムは、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルでCD、DVDなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供してもよい。この場合、記録媒体に記録された情報処理プログラムは、例えばデータI/F2007に接続された外部のドライブ装置を介して登録端末20に供給される。これに限らず、記録媒体に記録された情報処理プログラムを、パーソナルコンピュータなど他の情報処理装置上に一旦記憶させ、この他の情報処理装置から通信I/F2009やデータI/F2007を介した通信により、登録端末20に供給してもよい。
However, the present invention is not limited to this, and the information processing program may be provided by being recorded in a computer-readable recording medium such as a CD or a DVD in an installable or executable format file. In this case, the information processing program recorded on the recording medium is supplied to the
図7は、各実施形態に適用可能な検索端末30の機能を説明するための一例の機能ブロック図である。図7において、検索端末30は、撮像処理部301と、検索要求部302と、選択部303と、受信部304と、送信部305と、入力部306と、表示部307とを有する。
FIG. 7 is a functional block diagram illustrating an example of functions of the
これら撮像処理部301、検索要求部302、選択部303、受信部304、送信部305、入力部306および表示部307は、CPU3001上で動作するプログラムによって実現される。これに限らず、撮像処理部301、検索要求部302、選択部303、受信部304、送信部305、入力部306および表示部307のうち一部または全部を、互いに協働して動作するハードウェア回路により実現してもよい。
These
撮像処理部301は、検索端末30が備えるカメラ機能を起動して撮像部3010を制御し、撮像画像を出力する。受信部304は、ネットワークを介して送信されるデータの受信処理を行う。送信部305は、ネットワークを介したデータの送信処理を行う。入力部306は、検索端末30が備える入力デバイス3008に対する入力操作を受け付け、操作に応じたデータを取得する。表示部307は、検索端末30が備える表示デバイス3005に対する情報の表示を制御する。入力部306と表示部307とで、検索端末30のUI(User Interface)が構成される。
The
検索要求部302は、撮像処理部301により取得された撮像画像に基づく検索を要求する検索要求を生成する。検索要求部302は、撮像画像と、生成した検索要求とを送信部305から画像検索サーバ10に対して送信する。選択部303は、検索要求に応じて画像検索サーバ10から返される連携情報から所望の情報を選択するための選択画面を生成し、表示部307に渡す。また、選択部303は、選択画面に応じて入力部306が受け付けた入力操作に応じて、選択された連携情報に対応する処理を行う。
The search request unit 302 generates a search request for requesting a search based on the captured image acquired by the
(各実施形態に係る画像登録処理)
次に、各実施形態に係る画像登録処理について説明する。図8は、実施形態に係る、登録端末20において登録ツール21によって実行される画像登録処理の一例を示すフローチャートである。なお、図8のフローチャートの処理に先立って、登録ツール21を利用するユーザの情報(ユーザIDおよびパスワード)は、ユーザ管理サーバ60によりユーザDB61に登録されているものとする。また、以下において、画像は、キャンペーンを単位として登録されるものとする。
(Image registration processing according to each embodiment)
Next, an image registration process according to each embodiment will be described. FIG. 8 is a flowchart illustrating an example of an image registration process executed by the
登録端末20において登録ツール21が起動されると、ステップS100で、登録ツール21は、ユーザに対するログイン処理を行う。例えば、登録ツール21は、表示部206により図9に例示されるログイン画面400の表示を行う。図9の例では、ログイン画面400は、ユーザ情報(ユーザIDおよびパスワード)を入力するための入力領域401と、ログインを指示するためのボタン402と、パスワードの再発行を依頼するためのボタン403とが配置されている。
When the
例えば、登録ツール21は、入力領域401にユーザIDおよびパスワードが入力されると、入力されたユーザIDおよびパスワードをユーザ管理サーバ60に送信し、ユーザIDの認証を要求する。登録ツール21は、ユーザ管理サーバ60からの、ユーザIDの認証が成功したことを示す情報を受信した場合に、処理をステップS101に移行させる。
For example, when the user ID and password are input in the
ステップS101で、登録ツール21は、表示部206により、図10に例示されるメニュー画面410の表示を行う。図10の例では、メニュー画面410は、タブ411a、411bおよび411cと、ボタン群412と、検索入力領域413と、リスト表示領域414と、終了ボタン415とが配置される。
In step S101, the
タブ411a、411bおよび411cは、メニュー項目を選択して登録ツール21の動作モードを決定するためのタブである。タブ411aおよび411bは、ユーザ管理モードに移行するためのタブであって、操作することでそれぞれ管理者一覧およびクライアント一覧が表示される。また、タブ411cは、画像登録モードに移行するためのタブであって、操作することでキャンペーン一覧が表示される。
The
リスト表示領域414は、タブ411a、411bおよび411cにより選択したメニュー項目に対応するリストが表示される。図10の例では、タブ411bが操作されクライアント一覧が選択されている。以下では、リストの各行をレコードと呼び、各列を項目と呼ぶ。
The
ボタン群412は、リスト表示領域414に表示されるリストに対する処理を選択する。図10の例では、ボタン群412は4個のボタンを含み、各ボタンは、左から、「新規登録」、「編集」、「削除」、「CSV出力」の各機能が割り当てられている。「新規登録」ボタンは、リスト表示領域414に表示されるリストに対して新規にレコードを追加する。「編集」ボタンは、リスト表示領域414に表示されるリストにおいて選択されたレコードの情報を編集する。「削除」ボタンは、リスト表示領域414に表示されるリストにおいて選択されたレコードの情報を削除する。「CSV出力」は、リスト表示領域414に表示されるリストの情報をCSV(Comma-Separated Values)形式のテキストファイルで出力する。
The
検索入力領域413は、リスト表示領域414に表示されるリストから、選択または入力された検索キーに基づきレコードが選択される。終了ボタン415は、登録ツール21による処理を終了する。
In the
説明は図8に戻り、ステップS101でメニュー表示がなされると、処理が次のステップS102に移行され、登録ツール21は、タブ411a、411bおよび411c、ならびに、終了ボタン415の何れかが操作され、処理が選択されるのを待機する。若し、終了ボタン415が操作された場合、登録ツール21は、処理をステップS103に移行させ、ユーザのログアウト処理を行い、登録ツール21の動作を終了させる。
Returning to FIG. 8, when the menu is displayed in step S101, the process proceeds to the next step S102, and the
また、ステップS102で、タブ411aまたはタブ411bが操作されユーザ管理モードが選択された場合、登録ツール21は、処理をステップS104に移行させる。そして、登録ツール21は、ステップS104において、ステップS102でタブ411aおよび411bの何れが操作されたかに応じて、管理者一覧画面およびクライアント一覧画面のうち何れかの表示を行う。登録ツール21は、管理者一覧画面またはクライアント一覧画面での処理が終了した旨の操作がなされると、処理をステップS101に戻し、メニュー表示を行う。
In step S102, when the
さらに、ステップS102で、タブ411cが操作され画像登録モードが選択された場合、登録ツール21は、処理をステップS105に移行させる。ステップS105で、登録ツール21は、表示部206により、図11に例示するような登録情報一覧画面420の表示を行い、ユーザ操作を待機する。図11において、登録情報一覧画面420は、ボタン421a〜421dと、検索入力領域422と、リスト表示領域423と、終了ボタン424とが配置される。
Furthermore, when the
リスト表示領域423は、登録サーバ50に登録されるキャンペーンのリストが表示される。このとき、登録ツール21は、登録サーバ50に登録されるキャンペーンのうち、登録ツール21にログインしたユーザがアクセス可能なキャンペーンを選択してリスト表示領域423に表示させることができる。例えば、登録ツール21は、ユーザ管理サーバ60からログイン中のユーザに関する情報を取得し、この情報に基づき登録サーバ50のメタデータDBから、当該ユーザがアクセス可能なキャンペーンのリストを取得する。
The
ボタン421aは、リスト表示領域423に表示されるリストに対して新規にレコードを追加する「新規登録」ボタンである。ボタン421bは、リスト表示領域423に表示されるリストにおいて選択されたレコードの情報を編集する「編集」ボタンである。ボタン421cは、リスト表示領域423に表示されるリストにおいて選択されたレコードの情報を削除する「削除」ボタンである。また、ボタン421dは、リスト表示領域423に表示されるリストにおいて選択されたレコードに登録されたキャンペーンの公開および非公開を設定するためのボタンである。
The
図11の例では、リスト表示領域423に表示されるリストにおいて、各レコードは、「キャンペーン名」、「クライアント名」、「ユーザID」、「担当者名」、「公開ページ数」、「利用ページ数」、「最終更新日」、「状態」、「担当管理者」、「所属ドメイン」、「備考」および「CSV出力」の各項目を含む。レコードの情報は、当該レコードに示されるキャンペーンのメタデータおよび関連キャンペーン情報を含み、例えば、登録サーバ50における画像検索用DB11’に含まれるメタデータDBに格納される。
In the example of FIG. 11, in the list displayed in the
なお、レコードは、キャンペーン単位に作成され、1つのキャンペーンに含まれる1以上の画像に関連付けられるもので、例えば、メタデータDBに登録されるメタデータに基づき生成される。登録ツール21は、リスト表示領域423に表示されるレコードの情報を、登録サーバ50の画像検索用DB11’に含まれるメタデータDBから取得することができる。
The record is created for each campaign and is associated with one or more images included in one campaign. For example, the record is generated based on metadata registered in the metadata DB. The
リスト表示領域423に表示されるリストの各レコードにおいて、項目「キャンペーン名」は、レコードに登録されるキャンペーンに付けられた名前を示す。項目「クライアント名」は、そのレコードのキャンペーンの所有者を示す。項目「ユーザID」は、そのレコードのキャンペーンの所有者のIDを示す。項目「担当者名」は、そのレコードのキャンペーンの情報を入力したユーザ名を示す。
In each record of the list displayed in the
項目「公開ページ数」は、そのレコードのキャンペーンに含まれるページのうち、公開するように設定された公開ページ数を示す。例えば、後述する対象領域が指定されたページが、公開ページとされる。項目「利用ページ数」は、そのレコードのキャンペーンに含まれる全ページ数を示す。すなわち、項目「利用ページ数」に示されるページ数は、そのレコードのキャンペーンが非公開状態であっても表示される。なお、項目「公開ページ数」および「利用ページ数」が何れも「0」となっているレコードは、キャンペーン情報の登録だけ行って、未だ画像が登録されていないことを示す。 The item “number of public pages” indicates the number of public pages set to be public among pages included in the campaign of the record. For example, a page in which a target area described later is designated as a public page. The item “number of used pages” indicates the total number of pages included in the campaign of the record. That is, the number of pages indicated in the item “number of used pages” is displayed even if the campaign of the record is in a non-public state. It should be noted that a record in which the items “number of public pages” and “number of used pages” are both “0” indicates that only the campaign information is registered and no image is registered yet.
項目「最終更新日」は、そのレコードのキャンペーンの情報を最後に編集した日付を示す。項目「状態」は、そのレコードのキャンペーンが公開状態および非公開状態の何れの状態にあるかを示す。項目「担当管理者」は、そのレコードのキャンペーンを担当するユーザの上位の管理者を示す。項目「所属ドメイン」は、項目「担当管理者」が属するドメインの情報を示す。項目「備考」は、任意の情報を入力することができる。また、項目「CSV出力」は、そのレコードの情報をCSV形式のテキストファイルで出力する。 The item “last update date” indicates the date when the campaign information of the record was last edited. The item “state” indicates whether the campaign of the record is in a public state or a private state. The item “administrator in charge” indicates an upper manager of the user who is in charge of the campaign of the record. The item “affiliation domain” indicates information on the domain to which the item “administrator in charge” belongs. In the item “Remarks”, arbitrary information can be input. The item “CSV output” outputs the record information as a CSV text file.
ステップS105で登録情報一覧画面420が表示されると、登録ツール21は、処理を次のステップS110に移行させ、ボタン421a〜421d、ならびに、終了ボタン424に対する操作を待機する。以下、各ボタンに対する操作に応じた処理を、下記の項目(1)〜(5)に従い説明する。
When the registration
(1)ステップS110で、登録ツール21は、処理の終了を指示するボタン424が操作された場合、例えば処理をステップS101に戻し、メニュー表示を行う。
(1) In step S110, when the
(2)ステップS110で、登録ツール21は、リスト表示領域423においてレコードが選択された状態で、キャンペーンの公開および非公開を設定するためのボタン421dが操作された場合、処理をステップS120に移行させる。ステップS120で、登録ツール21は、表示部206により、選択されたレコードに示されるキャンペーンの公開および非公開を設定するための公開設定画面の表示を行う。
(2) In step S110, the
図12は、公開設定画面の例を示す。図12において、公開設定画面430は、公開設定部431と、OKボタン432aおよびキャンセルボタン432bとが配置される。図12の例では、公開設定部431は、ラジオボタンにより公開および非公開を排他的に設定可能となっており、選択されたレコードの項目「公開状態」の値が初期値とされる。登録ツール21は、OKボタン432aが操作されると、公開設定部431において公開および非公開の何れかに設定された公開状態が当該レコードに対して設定される。登録ツール21は、公開状態が設定されると、リスト表示領域423の表示を更新して、処理をステップS105に戻す。また、登録ツール21は、キャンセルボタン432bが操作された場合、当該レコードの公開状態を公開設定画面430の表示前の状態として、処理をステップS105に戻す。
FIG. 12 shows an example of a public setting screen. In FIG. 12, the
(3)ステップS110で、登録ツール21は、リスト表示領域423においてレコードが選択された状態で、画像の削除を指定するボタン421cが操作された場合、処理をステップS121に移行させる。ステップS121で、登録ツール21は、選択されたレコードの情報を削除する。このとき、登録ツール21は、レコードの削除を本当に行うか否か、また、レコードに関連付けられた画像の情報を含めてレコードを削除するか否かなどの確認画面を表示させると、好ましい。登録ツール21は、レコードが削除されると、リスト表示領域423の表示を更新して、処理をステップS105に戻す。
(3) In step S110, if the record 421 is selected in the
(4)ステップS110で、登録ツール21は、画像の編集を指示するボタン421bが操作された場合、処理をステップS122に移行させる。ステップS122で、登録ツール21は、登録情報一覧画面420のリスト表示領域423に表示されるリストにおいて選択されたレコードに示されるキャンペーンに含まれる画像を、登録サーバ50から取得する。登録ツール21は、取得した画像に連携情報が関連付けられている場合、この連携情報も取得する。そして、登録ツール21は、処理をステップS124に移行させる。
(4) In step S110, when the
(5)また、ステップS110で、登録ツール21は、新規登録を指示するボタン421aが操作された場合、処理をステップS123に移行させ、新規キャンペーンの登録処理を実行する。ステップS123において、登録ツール21は、先ず、表示部206により、キャンペーンの新規登録を行うための、図13に例示されるようなキャンペーン登録画面440の表示を行う。
(5) In step S110, when the
図13において、キャンペーン登録画面440は、キャンペーン名およびユーザIDを入力するための入力領域441および442と、OKボタン443aおよびキャンセルボタン443bとが配置される。入力領域441に入力された文字列が、レコードにおける項目「キャンペーン名」の値となる。同様に、入力領域442に入力された文字列が、レコードにおける項目「ユーザID」の値となる。
In FIG. 13, the
登録ツール21は、OKボタン443aが操作されると、キャンペーン登録画面440において入力領域441および442に入力された各文字列を当該レコードの項目「キャンペーン名」および「ユーザID」として設定し、処理をステップS124に移行させる。
When the
ステップS124で、登録ツール21は、表示部206により、キャンペーンの情報を編集するための編集画面の表示を行う。図14は、各実施形態に係る編集画面の例を示す。図14において、編集画面480は、ヘッダ領域481と、サムネイル表示領域483と、ページ編集領域484と、プレビュー領域485と、対象領域一覧領域486と、リンクアイコン一覧領域487と、ツールバー488とを含む。
In step S124, the
ヘッダ領域481は、この編集画面480の編集対象となるキャンペーンの名前が左端に表示され、右端には、登録ツール21にログインしているユーザの権限で利用できるメニューが表示されるユーザメニュー表示部482が配置される。
In the
サムネイル表示領域483は、キャンペーンに含まれる各画像を縮小したサムネイル画像が表示される領域である。例えば、処理が上述のキャンペーン情報の編集を指示するステップS122からこのステップS124に移行された場合、登録ツール21は、ステップS122で登録サーバ50から取得された、リスト表示領域423から選択されたレコードに示されるキャンペーンに含まれる各画像を登録サーバ50の画像DB14から取得する。そして、登録ツール21は、取得した各画像を縮小してサムネイル画像を生成し、サムネイル表示領域483に表示させる。図14の例では、サムネイル表示領域483に対し、サムネイル画像48301、48302、48303、…が表示されている。
The
なお、処理が上述のキャンペーン情報の新規登録を指示するステップS123からこのステップS124に移行した場合は、サムネイル表示領域483は、空欄となる。また、サムネイル表示領域483の右端に設けられるスクロールバーを操作することで、サムネイル表示領域483外に仮想的に表示される他のサムネイル画像を、サムネイル表示領域483内に順次表示させることができる。
When the process proceeds from step S123 for instructing new registration of the above-described campaign information to step S124, the
ページ編集領域484は、キャンペーンに含まれる各画像のうち、編集対象となる画像4840が表示される。例えば、登録ツール21は、サムネイル表示領域483に表示される各サムネイル画像48301、48302、48303、…から選択したサムネイル画像の元画像を、画像4840としてページ編集領域484に表示させる。図14の例では、サムネイル表示領域483においてサムネイル画像48302が選択され、この選択されたサムネイル画像48302の元画像が画像4840としてページ編集領域484に表示されている。また、サムネイル表示領域483では、選択され現在ページ編集領域484に表示されるサムネイル画像48302が周囲の枠4832により強調表示されて示されている。
The
登録ツール21は、ページ編集領域484に表示される画像4840に対して範囲が指定された場合、指定された範囲を対象領域として設定することができる。範囲の指定は、例えばユーザによる入力デバイス2008の操作が入力部207に受け付けられてなされる。例えば、ページ編集領域484に表示される画像4840内の任意の2点を指定することで、指定された2点を対角上の頂点とする矩形範囲が指定される。図14の例では、ページ編集領域484の画像4840に対して矩形の範囲により対象領域4841aおよび4841bがそれぞれ設定されている。
When a range is specified for the
登録ツール21は、設定された対象領域4841aおよび4841bを、例えば領域内の色を領域外と異ならせて表示させることで、対象領域4841aおよび4841bを明示的に示すことができる。また、対象領域の形状は、矩形に限られず、閉じた形状であれば任意の形状を設定することができる。
The
登録ツール21は、設定された各対象領域4841aおよび4841bを識別する識別情報(通し番号など)を生成し、各対象領域4841aおよび4841bに関連付ける。識別情報は、編集対象のキャンペーンに含まれる各画像を通して対象領域を識別可能に生成される。
The
また、詳細は後述するが、登録ツール21は、ページ編集領域484において設定された対象領域4841aおよび4841bに対して、1以上の連携情報を関連付けることができる。
Although details will be described later, the
さらに、登録ツール21は、サムネイル表示領域483に表示される各サムネイル画像48301、48302、48303、…ページ編集領域484において何らかの編集、例えば対象領域の指定が行われ、且つ、未保存の画像に対応するサムネイル画像に対して、マーカ画像4831を付加する。
Further, the
プレビュー領域485は、ページ編集領域484において編集中の画像がこの情報処理システム1に対応するアプリケーションプログラムにより検索端末30の表示デバイス3005に表示される画面をエミュレートしたプレビュー画面4850を表示する。登録ツール21は、プレビュー領域485において、ページ編集領域484において設定された各対象領域4841aおよび4841bを強調表示などにより明示的に表示させる。また、登録ツール21は、プレビュー領域485において、各対象領域4841aおよび4841bに設定された連携情報を示す情報を、各対象領域4841aおよび4841bに対応させて表示させる。
The
対象領域一覧領域486は、編集対象のキャンペーンに含まれる各画像に設定された各対象領域に付加されている連携情報の一覧がアイコン画像600、600、…にて表示される。図14の例では、登録ツール21は、連携情報を、対応する対象領域に付加された識別情報(通し番号)毎に纏めて対象領域一覧領域486に表示している。また、対象領域一覧領域486において、右端に設けられるスクロールバーを操作することで、対象領域一覧領域486外に仮想的に表示される他の対象領域の連携情報を、対象領域一覧領域486内に順次表示させることができる。
In the target
リンクアイコン一覧領域487は、対象領域に対して設定可能な連携情報を、各連携情報に対応するアイコン画像600、600、…を用いて一覧表示する。登録ツール21は、リンクアイコン一覧領域487に表示されるアイコン画像600を所謂ドラッグアンドドロップ操作により移動させ、ページ編集領域484内に設定された例えば対象領域4841aに重ねることで、当該アイコン画像600、600、…に対応する連携情報を当該対象領域4841aに関連付けることができる。また、1つの対象領域に対して、複数の連携情報を関連付けることができる。
The link
リンクアイコン一覧領域487において、右端に設けられるスクロールバーを操作することで、リンクアイコン一覧領域487外に仮想的に配置される他のアイコン画像600を、リンクアイコン一覧領域487内に順次登場させ表示させることができる。
In the link
なお、対象領域に対して連携情報が関連付けられた場合に、当該対象領域の所定位置に、関連付けられた連携情報を示すアイコン画像600を表示させることができる。こうすることで、当該対象領域4841aにどの連携情報を関連付けたかを容易に知ることができ、好ましい。また、対象領域に対する連携情報の関連付けは、プレビュー領域485の表示に反映させる。
When cooperation information is associated with a target area, an
ツールバー488には、ページ編集領域484に表示されるページ(画像)を指定するページ指定部4880と、登録ツール21が備える様々な機能を実行させるためのボタンまたはボタン群4881〜4890とが配置される。ボタン4881は、編集画面480から登録情報一覧画面420に戻るためのボタンである。
In the
ボタン4882は、登録端末20から登録サーバ50に対して画像をアップロードするためのボタンである。ボタン4882が操作されると、登録ツール21は、表示部206により、例えば図15に例示されるようなファイル選択画面460の表示を行う。図15において、ファイル選択画面460は、例えば登録端末20のCPU2001上で動作するOS(Operating System)により提供される、標準のファイル選択画面であって、フォルダ指定部461と、ファイル一覧表示領域462と、ファイル名表示部463と、ファイル形式指定部464と、ボタン465および466とが配置される。
A
ファイル一覧表示領域462は、フォルダ指定部461で指定されたフォルダに格納されるファイルの一覧を表示する。ファイル形式指定部464は、ファイル一覧表示領域462に表示させるファイルの形式を指定する。ファイル名表示部463は、ファイル一覧表示領域462において選択されたファイルのファイル名を表示する。ファイル一覧表示領域462に表示されるファイルから1以上のファイルを選択してボタン465を操作することで、例えば、選択されたファイルを示す情報がOSから登録ツール21に渡される。登録ツール21は、OSから渡されたファイル情報に示されるファイルを登録端末20から登録サーバ50に送信し、画像の登録サーバ50に対するアップロードを実行する。ボタン466は、ファイルのアップロードを行わずに編集画面480に戻る際に用いる。
The file
図14の説明に戻り、ボタン群4883は、ページ編集領域484に表示される画像4840の表示サイズを調整するための2つのボタンを含む。
Returning to the description of FIG. 14, the
ボタン4884は、ページ編集領域484内に領域を設定する領域設定モードを、対象領域の設定を行う対象領域設定モードに切り替える。登録ツール21は、このボタン4884が操作され編集モードが対象領域設定モードに切り替えられた上で、ページ編集領域484に表示される画像4840上に領域が指定された場合に、当該領域を対象領域に設定する。
A
ボタン4885は、ページ編集領域484内に領域を指定する領域設定モードを、解析部12による特徴情報の抽出の対象としないマスク領域を指定するマスク設定モードに切り替える。登録ツール21は、このボタン4885が操作され編集モードがマスク設定モードに切り替えられた上で、ページ編集領域484に表示される画像4840上に領域が指定された場合に、当該領域をマスク領域に設定する。
A
ボタン4886は、キャンペーンの詳細を設定するためのキャンペーン設定画面を表示させるためのボタンである。図16は、キャンペーン設定画面の例を示す。図16において、キャンペーン設定画面450は、表示領域451aおよび451bと、入力領域451c〜451e、453および454と、公開方法設定部452と、ボタン455aおよび455bとが配置される。表示領域451aおよび451bは、それぞれ、図11に示した登録情報一覧画面420におけるレコードの項目「ユーザ名」および「クライアント名」の値が変更不可に表示される。
A
入力領域451cは、キャンペーン名を入力する。入力領域451cは、デフォルトで登録情報一覧画面420におけるレコードの項目「キャンペーン名」の値が入力されている。入力領域451dは、検索端末30において当該キャンペーンを表示させる際に用いる表示名を入力する。入力領域451eは、例えばキャンペーンの登録を行う担当者の名前を入力する。
In the
公開方法設定部452は、キャンペーンの公開方法を設定する。なお、ここでいう公開は、検索端末30上で所定の操作を行った場合の検索端末30における動作をいう。図16の例では、公開方法設定部452は、設定項目として「コレクション」と、「SNS#A」および「SNS#B」といった複数のSNS(Social Networking Service)と、「外部アプリ」とが設けられている。公開方法設定部452は、同時に複数の公開方法を指定可能となっている。
The publication
公開方法設定部452で設定可能な公開方法のうち、設定項目「コレクション」は、キャンペーンの情報を検索端末30に保存する。設定項目「SNS#A」および「SNS#B」は、それぞれ、キャンペーンの情報をSNS#AやSNS#Bに投稿する。設定項目「SNS#A」および「SNS#B」において、「投稿にURLを含めるか?」にチェックを入れることで、投稿内容に対して、リンク可能にURLを含めることができる。設定項目「外部アプリ」は、検索端末30において当該情報処理システム1に対応するアプリケーションプログラムに対して外部のアプリケーションプログラムを用いてキャンペーンの情報を表示させる。
Among the disclosure methods that can be set by the disclosure
入力領域453は、公開方法設定部452において設定項目「SNS#A」および「SNS#B」による公開を設定した場合に、SNS#AおよびSNS#Bにキャンペーンの情報を投稿する際の投稿文を入力する。入力領域454は、例えばキャンペーンに関する備考が入力される。
The
ボタン455aは、入力領域451c〜451e、453および454と、公開方法設定部452に入力および設定された情報をキャンペーンの設定情報として反映させて、編集画面480に戻る。このキャンペーンの設定情報は、当該キャンペーンのメタデータに含まれる。登録ツール21は、ボタン455aが操作された場合、例えば、入力領域451c〜451e、ならびに、453および454に入力された情報と、公開方法設定部452により設定された設定値とに基づき、キャンペーンに対応するレコードやメタデータを更新する。ボタン455bは、キャンペーンに対応するレコードやメタデータの更新を行わずに、編集画面480に戻る。
The
説明は図14に戻り、ボタン群4887は、情報のコピー、ペーストおよび削除をそれぞれ実行する3つのボタンを含む。
The description returns to FIG. 14, and the
ボタン4888は、編集画面480のページ編集領域484に現在表示されている画像(ページ)4840の一部または全部に類似する部分を含む画像が画像検索サーバ10に既に登録されているか否かをチェックする類似画像チェックを行う。これは、例えば、画像検索サーバ10の代わりに登録サーバ50を対象とし、登録サーバ50に登録される画像のうち、キャンペーンの設定情報により「公開」が設定された画像をチェック対象とすることで行う。これに限らず、登録サーバ50に登録される「非公開」が設定される画像をさらにチェック対象としてもよいし、画像検索サーバ10を直接的にチェック対象としてもよい。登録ツール21は、登録サーバ50から送信された検索結果を、表示部206に表示する。ユーザは、この検索結果に基づき画像の再編集を行うことができる。
A
このとき、登録ツール21は、例えば、ボタン4884の操作に応じて設定された対象領域内の画像のみをチェックの対象として登録サーバ50に送信し、類似画像の検索を要求することができる。また、登録ツール21は、ボタン4885の操作に応じて設定されたマスク領域内の画像をチェックの対象から除外することもできる。さらに、登録ツール21は、ページ編集領域484に現在表示されている画像4840を分割し、分割した画像のそれぞれを登録サーバ50に送信して類似画像の検索を要求して、各々の画像について類似画像チェックを行うこともできる。
At this time, for example, the
ボタン4889は、ページ編集領域484内に領域を設定する領域設定モードを、注目領域の設定を行う注目領域設定モードに切り替える。登録ツール21は、このボタン4889が操作され編集モードが注目領域設定モードに切り替えられた上で、ページ編集領域484に表示表示される画像4840上に領域が指定された場合に、当該領域を注目領域に設定する。登録ツール21は、さらに、設定された注目領域に対して重み値を設定して重み付けを行う。登録ツール21は、注目領域に対する重み付けを、予め定められた重み値に基づき行ってもよいし、ユーザ操作に従い入力部207により受け付けられた重み値に基づき行うこともできる。この注目領域の設定および注目領域に対する重み付けの詳細については、後述する。
A
ボタン4890は、編集画面480において編集中のキャンペーンの保存を指示する。
A
ここで、説明を図8に戻し、ボタン4890が操作されると、登録ツール21は、処理をステップS125に移行させ、キャンペーンの保存処理を開始する。保存処理が開始されると、登録ツール21は、処理をステップS126に移行させ、保存対象のキャンペーンが新規登録のキャンペーンであるか否かを判定する。登録ツール21は、処理が上述したステップS122からこのステップS126に移行された場合に、新規登録のキャンペーンではないと判定し、処理をステップS127に移行させる。
Here, returning to FIG. 8, when the
一方、登録ツール21は、処理が上述したステップS123からこのステップS126に移行された場合に、新規登録のキャンペーンであると判定し、処理をステップS130に移行させる。
On the other hand, the
ステップS130で、登録ツール21は、保存対象のキャンペーンに含まれる画像のうち対象領域が設定された画像について、上述した、各画像の一部または全部に類似する部分を含む画像が登録サーバ50に既に登録されているか否かを判定する、類似画像チェックを実行する。例えば、登録ツール21は、保存対象のキャンペーンに含まれる全ての画像を登録サーバ50に送信し、類似画像の検索を要求する。登録ツール21は、次のステップS131で、検索結果に基づき登録サーバ50に類似画像が登録されていないと判定した場合、処理をステップS127に移行させる。
In step S <b> 130, the
一方、登録ツール21は、ステップS131で、検索結果に基づき登録サーバ50に類似画像が登録されていると判定した場合、処理をステップS132に移行させる。登録ツール21は、ステップS132で、表示部206により例えば図17に例示される警告画面の表示を行う。図17において、警告画面470は、登録サーバ50に類似画像が既に登録されている旨を示す警告メッセージ471が表示されると共に、「はい」ボタン472および「いいえ」ボタン473が配置される。
On the other hand, when the
登録ツール21は、警告画面470において「いいえ」ボタン473が操作された場合、類似画像の登録に対する回避処理を実行することができる。一例として、登録ツール21は、表示部206により、類似画像の登録に対する回避処理の実行を促すメッセージの表示を行い、処理をステップS124に戻す。この場合、回避処理としては、例えば、保存対象のキャンペーンに含まれる画像の変更や、当該画像に対するマスク領域の設定、対象領域の変更などが考えられる。回避処理が実行されると、処理がステップS127に移行される。
When the “No”
一方、登録ツール21は、警告画面470において「はい」ボタン472が操作された場合、上述した回避処理を実行せずに処理をステップS127に移行させ、画像の登録を実行することができる。
On the other hand, when the “Yes”
ステップS127で、登録ツール21は、キャンペーンの情報を登録サーバ50に送信し、登録サーバ50に対して登録される情報の更新を要求する。例えば、登録ツール21は、キャンペーンに含まれる各画像と、各画像に関連付けられる各連携情報と、当該キャンペーンのメタデータとを登録サーバ50に送信する。
In step S127, the
また、登録ツール21は、編集画面480において設定した各情報に基づき、対象領域を示す情報を生成し、登録サーバ50に送信する。各実施形態では、対象領域を示す情報は、例えば、タグを用いてデータの意味や構造を定義して記述するマークアップ言語の一種である(Extensible Markup Language)を用いて記述される。
Also, the
登録サーバ50は、登録ツール21からの要求に応じて、登録端末20から送信された各情報に基づき画像DB14および連携情報DB15と、メタデータDBとを更新する。このとき、登録サーバ50は、対象領域を示す情報が記述されるXMLコードが格納されるファイルのファイル名と、画像識別情報とを関連付けて、連携情報DB15に格納する。
The
登録ツール21は、ステップS127で登録サーバ50に対する情報更新の要求を送信すると、処理をステップS105に戻す。
When the
ここで、各実施形態に係る、対象領域を示す情報が記述されるXMLコードについて概略的に説明する。図18は、各実施形態に係る、対象領域を示す情報が記述されるXMLコードの一例を示す。なお、図18および以下の同様のコード例を示す図において、特に記載のない限り、各行の先頭の数字は説明のための行番号を示し、続くコロン(:)でデータ本体を示すコードと区別されている。また、図18に例示されるコードは、プログラミング言語として一般的に用いられるC言語の記法を模した疑似コードである。 Here, an XML code describing information indicating a target area according to each embodiment will be schematically described. FIG. 18 shows an example of an XML code in which information indicating a target area is described according to each embodiment. In FIG. 18 and the following similar code examples, the numbers at the beginning of each line indicate a line number for explanation unless otherwise specified, and are distinguished from the code indicating the data body by the following colon (:). Has been. Moreover, the code illustrated in FIG. 18 is a pseudo code imitating a C language notation generally used as a programming language.
図18において、XMLコード140は、最も外側のタグ「<page>」および「</page>」に挟まれた部分(1行目〜16行目)により、ページを定義する。すなわち、タグ「<page>」および「</page>」に挟まれた部分に、1つの画像が関連付けられる。2行目〜12行目、13行目〜15行目(14行目は複数の行を省略して示す)の各範囲において、タグ「<hotspot>」および「</hotspot>」に挟まれた部分により、それぞれ1つの対象領域が定義される。このように、1ページ(1画像)に対して複数の対象領域を定義することができる。
In FIG. 18, the
3行目は、タグ「<area>」および「</area>」に挟まれた部分により、2行目〜12行目に示される対象領域のページ内での範囲が例えば左上隅の座標(x1,y1)および右下隅の座標(x2,y2)で定義される。 In the third line, the range in the page of the target area shown in the second to twelfth lines is, for example, the coordinates (upper left corner) by the portion sandwiched between the tags “<area>” and “</ area>”. x1, y1) and the coordinates (x2, y2) of the lower right corner.
4行目〜8行目と、9行目〜11行目(10行目は複数の行を省略して示す)の各範囲において、それぞれ、タグ「<link>」および「</link>」に挟まれた部分により、それぞれ1つの連携情報が定義される。このように、1つの対象領域に対して複数の連携情報を定義することができる。例えば、図18において4行目〜8行目に例示されるように、タグ「<title>」および「</title>」に挟まれた部分により連携情報のタイトルが定義される。タグ「<type>」および「</type>」に挟まれた部分によりこの連携情報のタイプが定義される。 Tags "<link>" and "</ link>" in the ranges of the 4th to 8th lines and the 9th to 11th lines (the 10th line is shown by omitting a plurality of lines), respectively. One piece of linkage information is defined by each portion between the two. In this way, a plurality of pieces of cooperation information can be defined for one target area. For example, as illustrated in the fourth to eighth lines in FIG. 18, the title of the cooperation information is defined by the portion sandwiched between the tags “<title>” and “</ title>”. The type of the linkage information is defined by the portion sandwiched between the tags “<type>” and “</ type>”.
この例では、連携情報として、タグ「<URI>」および「</URI>」に挟まれた部分により、例えばインターネット41といったネットワーク上でのアドレス情報がURI(Uniform Resource Identifier)を用いて定義されている。この場合、URIに対して引数を付加することで、例えばURIを読み込んだブラウザアプリケーションの振る舞いを指定することができる。また、連携情報は、URIに限られない。予めタグを定義することで、様々な種類の連携情報を記述することが可能である。例えば、連携情報として、特定のアプリケーションプログラムを起動させるための情報を記述することもできる。
In this example, as link information, address information on a network such as the
また、この例では、タグ「<link>」および「</link>」に挟まれた部分に定義される連携情報において、タグ「<title>」および「</title>」、タグ「<type>」および「</type>」、ならびに、タグ「<URI>」および「</URI>」により、3つの項目が定義されている。 In this example, in the linkage information defined in the part sandwiched between the tags "<link>" and "</ link>", the tags "<title>" and "</ title>" and the tag "<type" > ”And“ </ type> ”and tags“ <URI> ”and“ </ URI> ”define three items.
これはこの例に限定されず、タグ「<link>」および「</link>」に挟まれた部分に、さらに多くの項目を定義することができる。タグ「<link>」および「</link>」に挟まれた部分に、項目として画像データを定義し、対象領域の画像データそのものを記述してもよい。 This is not limited to this example, and more items can be defined in the portion between the tags “<link>” and “</ link>”. Image data may be defined as an item in a portion between tags “<link>” and “</ link>”, and the image data itself of the target area may be described.
このように、XMLコード140により、ページ内の対象領域および当該対象領域における連携情報を定義しているため、ページ内の当該対象領域に含まれるオブジェクトに関連付けられる連携情報による機能を実行することができる。
As described above, since the
(第1の実施形態)
次に、第1の実施形態について説明する。第1の実施形態に係る画像検索システムは、画像検索用DB11に登録される画像(被検索画像と呼ぶ)に注目領域を設定し、設定した注目領域に重み値wを設定して重み付けを行う。そして、画像検索システムは、検索端末30から送信された画像(検索対象画像と呼ぶ)に基づく画像検索用DB11に対する画像検索において、検索対象画像と被検索画像との類似度sを、注目領域に設定された重み値に基づき変更して当該画像検索を行う。
(First embodiment)
Next, a first embodiment will be described. The image search system according to the first embodiment sets a region of interest in an image (referred to as a search target image) registered in the
第1の実施形態では、このように、被検索画像に重み付けされた注目領域を設定し、検索対象画像との類似度sを注目領域の重み値wに基づき変更することで、被検索画像において特に検索させたい部分や、検索を抑制させたい部分を設定することが可能となる。 In the first embodiment, in this way, the attention area weighted to the image to be searched is set, and the similarity s with the search target image is changed based on the weight value w of the attention area. In particular, it is possible to set a part to be searched or a part to be searched.
以下、第1の実施形態に係る、被検索画像に対する重み付け処理および画像検索について、より詳細に説明する。先ず、被検索画像に対する注目領域の設定および注目領域に対する重み付け処理について説明する。 Hereinafter, the weighting process and the image search for the image to be searched according to the first embodiment will be described in more detail. First, the setting of the attention area for the searched image and the weighting process for the attention area will be described.
図19は、被検索画像の例を示す。図19において、被検索画像500は、オブジェクト510a〜510cと、オブジェクト511a〜511cと、オブジェクト512とを含む。例えば、被検索画像500は、オブジェクト512で名前が示される商品カタログであり、オブジェクト510a〜510c、および、オブジェクト511a〜511cが、それぞれ商品および商品の販売元を示しているものとする。また、この被検索画像500が編集画面480に表示されているものとする。
FIG. 19 shows an example of a searched image. In FIG. 19, the searched
図20は、第1の実施形態に係る注目領域設定および重み付けの処理を示す一例のフローチャートである。登録ツール21は、例えば、上述した編集画面480(図14参照)において、ツールバー488に配置される、ボタン4889が操作されることで、この図20のフローチャートによる処理を開始する。
FIG. 20 is a flowchart illustrating an example of attention area setting and weighting processing according to the first embodiment. For example, the
ステップS200で、登録ツール21は、ユーザ操作に従い、注目領域として設定する画像上の範囲を指定する。例えば、登録ツール21は、ポインティングデバイスとしての入力デバイス2008を用いて、編集画面480に表示される被検索画像500の任意の2点間をドラッグ操作した場合の始点および終点を対角上の頂点とした矩形を、注目領域の範囲として指定することができる。
In step S200, the
次のステップS201で、登録ツール21は、ステップS200で範囲が指定された注目領域に対して重みを示す値である重み値wを設定する。重み値wを設定するための重み値入力画面の例については、後述する。
In the next step S201, the
図21は、被検索画像500に対して注目領域および重み値wが設定された例を示す。図21の例では、被検索画像500に含まれるオブジェクト510bを含んで注目領域520bが設定され、注目領域520bに対して重みの値w=1.0が設定されている。なお、類似度sは、0≦s≦1の範囲の値とし、重み値wは、−1.0≦w≦1.0の範囲で設定可能であるものとする。
FIG. 21 shows an example in which a region of interest and a weight value w are set for the searched
次のステップS202で、登録ツール21は、例えば入力部207に受け付けられたユーザ操作に応じて、被検索画像500に対する注目領域の設定が全て終了したか否かを判定する。登録ツール21は、注目領域の設定が未だ終了していないと判定した場合、処理をステップS200に戻し、次の注目領域の設定を受け付ける。すなわち、登録ツール21は、1つの被検索画像500に対して複数の注目領域および重み値wを設定することができる。
In the next step S <b> 202, the
図22は、被検索画像500に対して複数の注目領域および重み値wが設定された例を示す。図22の例では、上述した図21で示した注目領域520bに加えて、オブジェクト512を含む注目領域520aと、オブジェクト511cを含む注目領域520cとが設定されている。また、注目領域520aに対して重み値w=−0.7が設定され、注目領域520cに対して重み値w=−0.4が設定されている。
FIG. 22 shows an example in which a plurality of attention areas and weight values w are set for the searched
登録ツール21は、ステップS202で、被検索画像500に対して全ての注目領域の設定が終了したと判定した場合、処理をステップS203に移行させる。ステップS203で、登録ツール21は、注目領域および重み値wを示す情報が記述されるXMLコードを生成する。XMLコードが生成されると、注目領域設定および重み付けの一連の処理が終了される。
If the
登録ツール21は、例えば、図23(a)に示されるように、各注目領域について、被検索画像500上の範囲を示す座標情報と、重み値wとが関連付けられたXMLコード141を生成することができる。図23(a)の例では、XMLコード141は、図2で示したXMLコード140と同様に、最も外側のタグ「<page>」および「</page>」に挟まれた部分(1行目〜14行目)により、ページ(被検索画像500)を定義される。そして、2行目〜5行目、6行目〜9行目、10行目〜13行目の各範囲において、タグ「<weightarea>」および「</weightarea>」に挟まれた部分により、それぞれ1つの注目領域が定義される。
For example, as illustrated in FIG. 23A, the
2行目〜5行目の範囲において、3行目は、タグ「<area>」および「</area>」に挟まれた部分により、2行目〜5行目に示される注目領域のページ内での範囲が例えば左上隅の座標(x3,y3)および右下隅の座標(x4,y4)で定義される。さらに、4行目は、タグ「<weight>」および「</weight>」に挟まれた部分により、2行目〜5行目に示される注目領域に対して設定された重み値wが定義される。6行目〜9行目、10行目〜13行目の各範囲においても同様である。 In the range from the 2nd line to the 5th line, the 3rd line is the page of the attention area shown in the 2nd line to the 5th line by the part sandwiched between the tags "<area>" and "</ area>" Is defined by the upper left corner coordinates (x3, y3) and the lower right corner coordinates (x4, y4), for example. Further, the fourth line defines the weight value w set for the attention area shown in the second to fifth lines by the portion sandwiched between the tags “<weight>” and “</ weight>”. Is done. The same applies to each range of the 6th to 9th lines and the 10th to 13th lines.
この図23(a)のXMLコード141は、例えば、上述したXMLコード140と同様に、対応する画像の画像識別情報と関連付けられて、登録サーバ50に送信される。
The
図23(a)の例では、注目領域および重み値wを示す情報が記述されるXMLコード141を、対象領域を示すXMLコード140と独立して生成しているが、これはこの例に限定されない。登録ツール21は、例えば図23(b)に例示されるように、対象領域を示すXMLコードに注目領域および重み値wを示す情報を埋め込んだXMLコード141’を生成することもできる。
In the example of FIG. 23A, the
図23(b)の例では、2行目〜15行目が図2のXMLコード140のタグ「<page>」および「</page>」に挟まれた部分に対応し、対象領域を定義している。また、16行目〜27行目が図23(a)の2行目〜13行目に対応し、注目領域および重み値wを定義している。XMLコード140’は、これら2行目〜15行目と16行目〜27行目とを纏めてタグ「<page>」および「</page>」で挟むことで、ページの対象領域と、注目領域および重み値wとを定義している。
In the example of FIG. 23B, the second to fifteenth lines correspond to the portions sandwiched between the tags “<page>” and “</ page>” of the
図24は、上述した図20のフローチャートにおけるステップS201およびステップS202の処理に係る重み値入力画面の例を示す。図24において、重み入力画面490は、入力領域491と、ボタン492〜495とが配置される。入力領域491は、ステップS200で指定された範囲に対して設定する重み値wを入力するための領域である。この例では、入力領域491は、重み値wとして、−1.0≦w≦1.0の範囲の値が入力可能となっている。
FIG. 24 shows an example of a weight value input screen relating to the processing of step S201 and step S202 in the flowchart of FIG. 20 described above. In FIG. 24, an
ボタン492は、範囲の指定をやり直すためのボタンである。ボタン492が操作されると、例えば、直前のステップS200での範囲指定がキャンセルされ、再びステップS200での範囲指定操作が待機される。
The
ボタン493は、直前に入力領域491に入力された重み値wを確定し(図20のステップS201)、処理をステップS200に戻して被検索画像500に対する次の注目領域の設定に処理を移行させる(図20のステップS202での「No」)ためのボタンである。例えば、ボタン493が操作されると、登録ツール21は、記憶部208により、直前に入力領域491に入力された重み値wを、注目領域の範囲を示す情報と関連付けて、RAM2003などに一時的に記憶させる。
The
ボタン494は、直前に入力領域491に入力された重み値wを確定し(図20のステップS201)、被検索画像500に対する注目領域の設定を終了させる(図20のステップS202での「Yes」)ためのボタンである。また、ボタン495は、被検索画像500に対する注目領域の設定処理を中止するためのボタンである。ボタン495が操作された場合、登録ツール21は、図20のフローチャートによる一連の処理で設定された注目領域の範囲を示す情報と、重み値wとを例えば破棄して、注目領域と重み値wの設定処理を終了させる。
The
次に、第1の実施形態に係る画像検索処理について説明する。図25は、第1の実施形態に係る、画像検索サーバ10における画像検索処理を示す一例のフローチャートである。検索端末30は、被写体40を撮像した撮像画像と、撮像画像に基づく画像検索要求を画像検索サーバ10に送信する。
Next, an image search process according to the first embodiment will be described. FIG. 25 is a flowchart illustrating an example of image search processing in the
画像検索サーバ10は、通信部16により、検索端末30から送信された撮像画像と画像検索要求とを受信する。通信部16は、受信した撮像画像および画像検索要求を検索部13に渡す。検索部13は、通信部16から撮像画像および画像検索要求を受け取り、検索端末30からの画像検索要求を受け付ける(ステップS300)。
The
次のステップS301で、検索部13は、受け付けた画像検索要求に従い、ステップS300で通信部16から受け取った撮像画像を検索対象画像として画像検索用DB11を検索し、画像検索用DB11に登録される被検索画像のうち、検索対象画像との類似度sが第1の閾値以上の被検索画像を検索結果として抽出する。なお、類似度sは、0≦s≦1の値を取るものとし、例えばs=0.5を閾値とする。画像検索サーバ10は、この検索結果として、複数の被検索画像を抽出することができる。
In the next step S301, in accordance with the received image search request, the
次のステップS302で、検索部13は、ステップS301で抽出した被検索画像に、重み付けされた注目領域が設定されている被検索画像が存在するか否かを判定する。検索部13は、例えば、ステップS301で抽出した被検索画像の画像識別情報に、注目領域の情報を記述したXMLコード141が関連付けられている場合に、当該被検索画像に重み付けされた注目領域が設定されていると判定する。
In the next step S302, the
検索部13は、ステップS301で抽出した被検索画像に、重み付けされた注目領域が設定されている被検索画像が存在しないと判定した場合、処理をステップS310に移行させる。
When the
一方、検索部13は、ステップS301で抽出した被検索画像に、重み付けされた注目領域が設定されている被検索画像が存在すると判定した場合、処理をステップS303に移行させる。
On the other hand, if the
以降、ステップS303〜ステップS309の処理は、ステップS301で抽出した被検索画像毎に実行される。ここでは、ステップS301でm個の被検索画像が抽出されたものとし、ステップS303〜ステップS309の処理は、m個の被検索画像のうちj番目(1≦j≦m)の被検索画像について実行されるものとする。また、ステップS303〜ステップS307の処理は、1つの被検索画像に含まれる各注目領域毎に実行される。ここでは、1つの被検索画像に含まれる注目領域の数をn個とし、ステップS303〜ステップS307の処理は、n個の注目領域のうちi番目(1≦i≦n)の注目領域について実行されるものとする。 Henceforth, the process of step S303-step S309 is performed for every to-be-searched image extracted by step S301. Here, it is assumed that m searched images are extracted in step S301, and the processing in steps S303 to S309 is performed for the jth (1 ≦ j ≦ m) searched images among the m searched images. Shall be executed. Further, the processing in steps S303 to S307 is executed for each region of interest included in one search target image. Here, the number of attention areas included in one image to be searched is n, and the processes in steps S303 to S307 are executed for the i-th (1 ≦ i ≦ n) attention area among the n attention areas. Shall be.
ステップS303で、検索部13は、ステップS301で抽出されたj番目の被検索画像Sjに含まれるi番目の注目領域Tijに対する、検索対象画像に基づく画像検索を実行する。例えば、検索部13は、被検索画像Sjから注目領域Tijの範囲の画像を切り出し、切り出した画像と、検索対象画像との類似度sijを求める。
In step S303, the
図26を用いて、第1の実施形態に係る、被検索画像から注目領域の範囲の画像を切り出す処理について、より具体的に説明する。なお、図26において、上述した図22と共通する部分には同一の符号を付して、詳細な説明を省略する。 With reference to FIG. 26, the process of cutting out an image of the region of interest from the image to be searched according to the first embodiment will be described more specifically. In FIG. 26, the same reference numerals are given to the portions common to FIG. 22 described above, and detailed description thereof is omitted.
一例として、図26における被検索画像500を現在処理対象としている被検索画像Sjとする。検索部13は、この被検索画像500に設定された各注目領域520a、520bおよび520cの範囲の画像をそれぞれ切り出して、切り出した各画像を、それぞれ画像520a’、520b’および520c’として、例えばRAM1003に記憶する。これら画像520a’、520b’および520c’は、実際には、画像の特徴情報である。
As an example, a
ステップS303で、検索部13は、例えばi=1であって注目領域520aが1番目の注目領域T1jとした場合、RAM1003に記憶した、注目領域520aに対応する画像520a’と、検索対象画像との類似度s1jを求める。
In step S303, for example, when i = 1 and the
なお、上述では、検索部13は、検索端末30から送信された画像検索要求に応じて、被検索画像から各注目領域の範囲の画像を切り出しているが、これはこの例に限定されない。例えば、被検索画像に設定された各注目領域の範囲の画像を予め用意しておくことも考えられる。
In the above description, the
より具体的には、図27に例示されるように、画像検索サーバ10は、被検索画像500に設定された各注目領域520a、520bおよび520cの範囲の各画像501、502および503を、被検索画像500と関連付けて、例えば画像DB14に予め格納しておく。ステップS303では、この画像DB14に格納された各画像501、502および503に対して画像検索を行う。
More specifically, as illustrated in FIG. 27, the
この、各注目領域の範囲の画像を予め用意しておく方法では、検索端末30からの画像検索要求毎の注目領域の範囲の画像の切り出しが必要無いため、検索端末30からの画像検索要求毎に画像切り出しを行う上述の方法と比べて、より高速な検索処理が期待できる。一方、各被検索画像に設定された各注目領域の画像を画像DB14に予め格納するため、検索端末30からの画像検索要求毎に画像切り出しを行う上述の方法と比べて、画像DB14により大きな容量が必要となる。
In this method of preparing the image of each region of interest in advance, it is not necessary to cut out the image of the region of interest for each image search request from the
図25の説明に戻り、次のステップS304で、検索部13は、ステップS303で求めた類似度sijが第2の閾値以上であるか否かを判定する。検索部13は、類似度sijが第2の閾値未満であると判定した場合、処理をステップS305に移行させ、検索部13は、この類似度sijに対応する注目領域Tijを、処理の対象から除外する。そして、処理がステップS307に移行される。
Returning to the description of FIG. 25, in the next step S304, the
一方、ステップS304で、検索部13は、類似度sijが第2の閾値以上であると判定した場合、この類似度sijと、注目領域Tijの情報とを変更部17に渡して、処理をステップS306に移行させる。ステップS306で、変更部17は、検索部から渡された情報に基づき、注目領域Tijの類似度sijに対して、当該注目領域Tijに設定された重み値wijにより重み付けを行う。例えば、変更部17は、類似度sijに重み値wijを加算した値を、当該注目領域Tijの変更された類似度sij’とする。そして、処理がステップS307に移行される。
On the other hand, if the
ステップS307で、検索部13は、現在処理対象としている被検索画像Sjに設定されている全ての注目領域Tijに対して処理が終了したか否かを判定する。終了していないと判定した場合、検索部13は、処理をステップS303に戻し、被検索画像Sjに設定される次の注目領域T(i+1)jに対する処理を実行する。図26の例では、例えば注目領域520bが2番めの注目領域T2jである場合、この注目領域520bの範囲の画像を切り出した画像520b’と、検索対象画像との類似度s2jが求められる。
In step S307, the
一方、ステップS307で、検索部13は、被検索画像Sjに設定されている全ての注目領域Tijに対して処理が終了したと判定した場合、処理をステップS308に移行させる。
On the other hand, if the
ステップS308で、変更部17は、現在処理対象としている被検索画像Sjに設定されている各注目領域Tijのうち、ステップS305で除外されていない各注目領域Tijの、重み値wijが加算された各類似度sij’を、当該被検索画像Sjの検索対象画像に対する類似度sjに加算する。そして、変更部17は、加算して得られた類似度sj’を、当該被検索画像Sjの変更された類似度とする。
In step S308, the changing
図28を用いて、ステップS308の処理についてより具体的に説明する。図28の例では、被検索画像S0に対して、それぞれ重み値w10およびw20が設定された2つの注目領域T10およびT20が設定されているものとする。また、被検索画像S0の、検索対象画像に対する類似度が類似度s0となっており、注目領域T10およびT20の検索対象画像に対する類似度が、それぞれ類似度s10およびs20となっているものとする。 The process of step S308 will be described more specifically with reference to FIG. In the example of FIG. 28, it is assumed that two attention areas T 10 and T 20 in which weight values w 10 and w 20 are set are set for the image to be searched S 0 , respectively. Further, the similarity of the image to be searched S 0 to the search target image is the similarity s 0, and the similarities to the search target images of the attention areas T 10 and T 20 are the similarity s 10 and s 20 , respectively. Suppose that
第1の実施形態では、各注目領域T10およびT20に設定された重み値w10およびw20に基づき変更された被検索画像S0の類似度s0’を、所定の関数fを用いて下記の式(1)にて求める。なお、第1の実施形態では、関数fは、括弧内の要素を加算する演算を用いている。すなわち、関数f(w10,s10)=w10+s10である。
s0’=s0+f(w10,s10)+f(w20,s20) …(1)
In the first embodiment, the similarity s 0 ′ of the image to be searched S 0 changed based on the weight values w 10 and w 20 set in the attention areas T 10 and T 20 is used as a predetermined function f. The following formula (1) is used. In the first embodiment, the function f uses an operation of adding elements in parentheses. That is, the function f (w 10 , s 10 ) = w 10 + s 10 .
s 0 ′ = s 0 + f (w 10 , s 10 ) + f (w 20 , s 20 ) (1)
このように、第1の実施形態に係る変更部17は、各注目領域Tijに設定された重み値wijに基づき、各注目領域Tijが含まれる被検索画像Sjの検索対象画像に対する類似値sjを変更し、変更された類似度sj’を求める。
For this way, the changing
なお、式(1)において、関数fは、括弧内の要素を加算する演算に限定されない。例えば、関数fは、括弧内の要素に関する乗算であってもよいし、さらに他の演算を適用することも可能である。関数fを括弧内の要素に関する乗算とする場合、重み値wを、例えば0≦w≦2とすることが考えられる。 In Expression (1), the function f is not limited to the operation of adding elements in parentheses. For example, the function f may be a multiplication with respect to elements in parentheses, and other operations can be applied. When the function f is multiplication with respect to elements in parentheses, the weight value w may be set to 0 ≦ w ≦ 2, for example.
次のステップS309で、検索部13は、ステップS301で抽出された全ての被検索画像Sjについて処理が終了したか否かを判定する。検索部13は、終了していないと判定した場合、処理をステップS303に戻し、ステップS301で抽出された次の被検索画像Sj+1に対する処理を実行する。
In the next step S309, the
すなわち、検索部13は、次の被検索画像Sj+1について、被検索画像Sj+1に設定される各注目領域Ti(j+1)の範囲の画像と検索対象画像との各類似度si(j+1)を求める。変更部17は、被検索画像Sj+1について求められたこの各類似度si(j+1)に、当該各注目領域Ti(j+1)に設定される各重み値wi(j+1)をそれぞれ加算した各類似度si(j+1)’を求める。そして、変更部17は、求めたsi(j+1)’を、被検索画像Sj+1と検索対象画像との類似度sj+1に加算して、被検索画像Sj+1について、変更された類似度sj+1’を求める。
That is, for the next image to be searched S j + 1 , the
一方、ステップS309で、検索部13は、ステップS301で抽出された全ての被検索画像Sjについて処理が終了したと判定した場合、処理をステップS310に移行させる。ステップS310で、検索部13は、上述のステップS303〜ステップS309の処理で、各被検索画像Sjについて求められた、変更された類似度sj’それぞれを比較する。
On the other hand, if the
次のステップS311で、検索部13は、ステップS310の比較の結果、変更された類似度sj’が最も大きな値となる被検索画像Sjを、検索結果として出力する。
In the next step S311, as a result of the comparison in step S310, the
図29を用いて、ステップS310およびステップS311の処理についてより具体的に説明する。図29の例では、ステップS301において、4つの被検索画像S1、S2、S3およびS4が抽出されている。各被検索画像S1、S2、S3およびS4は、それぞれ1つの注目領域T11、T12、T13およびT14が設定され、各注目領域T11、T12、T13およびT14には、それぞれ重み値w11、w12、w13およびw14が設定されているものとする。また、図29の例では、各被検索画像S1、S2、S3およびS4の、検索対象画像に対する類似度がそれぞれ類似度s1、s2、s3およびs4となっており、各注目領域T11、T12、T13およびT14の検索対象画像に対する類似度が、それぞれ類似度s11、s12、s13およびs14となっているものとする。 The processing of step S310 and step S311 will be described more specifically with reference to FIG. In the example of FIG. 29, four searched images S 1 , S 2 , S 3 and S 4 are extracted in step S301. For each searched image S 1 , S 2 , S 3 and S 4 , one attention area T 11 , T 12 , T 13 and T 14 is set, and each attention area T 11 , T 12 , T 13 and T 14 is set. the 14, it is assumed that the weight value w 11 respectively, w 12, w 13 and w 14 are set. Further, in the example of FIG. 29, the similarities of the search target images S 1 , S 2 , S 3 and S 4 with respect to the search target image are the similarities s 1 , s 2 , s 3 and s 4 , respectively. Assume that the similarities of the attention regions T 11 , T 12 , T 13, and T 14 with respect to the search target images are similar to s 11 , s 12 , s 13, and s 14 , respectively.
この例の場合、ステップS308で求められる各被検索画像S1、S2、S3およびS4の、変更された類似度s1’、s2’、s3’およびs4’は、下記の式(2)〜(5)のようになる。なお、関数fの意味は、上述の式(1)と同様である。
s1’=s1+f(w11,s11) …(2)
s2’=s2+f(w12,s12) …(3)
s3’=s3+f(w13,s31) …(4)
s4’=s4+f(w14,s14) …(5)
In the case of this example, the modified similarities s 1 ′, s 2 ′, s 3 ′ and s 4 ′ of the searched images S 1 , S 2 , S 3 and S 4 obtained in step S308 are as follows: (2) to (5). The meaning of the function f is the same as that in the above formula (1).
s 1 ′ = s 1 + f (w 11 , s 11 ) (2)
s 2 '= s 2 + f (w 12 , s 12 ) (3)
s 3 '= s 3 + f (w 13 , s 31 ) (4)
s 4 '= s 4 + f (w 14 , s 14 ) (5)
検索部13は、式(2)〜(5)で求められた各類似度s1’、s2’、s3’およびs4’を比較し(ステップS310)、各類似度s1’、s2’、s3’およびs4’のうち最も値が大きい類似度s’を選択する。そして、検索部13は、選択した類似度s’に対応する被検索画像Sを、検索結果として出力する。
The
一例として、各被検索画像S1〜S4について、下記の各値を考える。
S1:s1=0.6,w11=0.5,s11=0.7
S2:s2=0.7,w12=−0.3,s12=0.7
S3:s3=0.8,w13=0.3,s13=0.8
S4:s4=0.6,w14=−0.7,s14=0.6
As an example, the following values are considered for each of the searched images S 1 to S 4 .
S 1 : s 1 = 0.6, w 11 = 0.5, s 11 = 0.7
S 2 : s 2 = 0.7, w 12 = −0.3, s 12 = 0.7
S 3 : s 3 = 0.8, w 13 = 0.3, s 13 = 0.8
S 4 : s 4 = 0.6, w 14 = −0.7, s 14 = 0.6
この場合、各被検索画像S1〜S4の変更された類似度s1’、s2’、s3’およびs4’は、上述の式(2)〜(5)に上述の各値を代入して、下記の式(6)〜(9)のように求められる。
s1’=s1+w11+s11=0.6+0.5+0.7=1.8 …(6)
s2’=s2+w12+s12=0.7−0.3+0.7=1.1 …(7)
s3’=s3+w13+s13=0.8+0.3+0.8=1.9 …(8)
s4’=s4+w14+s14=0.6−0.7+0.6=0.5 …(9)
In this case, the modified similarities s 1 ′, s 2 ′, s 3 ′, and s 4 ′ of the searched images S 1 to S 4 are the values described above in the above formulas (2) to (5). Is substituted and is obtained as in the following formulas (6) to (9).
s 1 '= s 1 + w 11 + s 11 = 0.6 + 0.5 + 0.7 = 1.8 (6)
s 2 ′ = s 2 + w 12 + s 12 = 0.7−0.3 + 0.7 = 1.1 (7)
s 3 '= s 3 + w 13 + s 13 = 0.8 + 0.3 + 0.8 = 1.9 (8)
s 4 '= s 4 + w 14 + s 14 = 0.6−0.7 + 0.6 = 0.5 (9)
式(6)〜(9)により、類似度s1’〜s4’のうち、式(8)の類似度s3’=1.9が最も大きい値となることが分かる。したがって、検出部13は、類似度s3’に対応する被検索画像S3を、検索端末30による画像検索要求に対する検索結果として出力する。
From equations (6) to (9), it can be seen that among the similarities s 1 ′ to s 4 ′, the similarity s 3 ′ = 1.9 in equation (8) is the largest value. Therefore, the
このように、第1の実施形態によれば、被検索画像内に設定された注目領域に対して重み付けを行い、この重み付けに従い検索対象画像に対する被検索画像の類似度を変更している。そのため、被検索画像内における重要領域(検索させたい部分)に対して設定した注目領域に対してより大きな重み値により重み付けすることで、この重要領域内の画像に類似する部分を含む検索対象画像による、当該重要領域を含む被検索画像の検索を、より高精度に実行することが可能となる。これにより、ユーザ(被検索画像の提供者)の意図をより正確に反映した画像検索が可能となる。また、注目領域以外の部分の情報も用いて画像検索が行われるため、注目領域以外の部分を除外することによる検索精度の低下が回避可能である。 As described above, according to the first embodiment, the attention area set in the search target image is weighted, and the similarity of the search target image with respect to the search target image is changed according to this weighting. Therefore, a target image that includes a portion similar to the image in the important region by weighting the attention region set for the important region (the portion to be searched) in the searched image with a larger weight value. Thus, it is possible to search the image to be searched including the important region with higher accuracy. As a result, an image search that more accurately reflects the intention of the user (provider of the image to be searched) can be performed. In addition, since the image search is performed using information on portions other than the region of interest, it is possible to avoid a decrease in search accuracy caused by excluding portions other than the region of interest.
なお、上述のように、注目領域に対して、負の値の重み値を設定することもできる。これにより、被検索画像内における検索させたくない部分(検索抑制領域と呼ぶ)を設定することが可能となる。この場合、検索抑制領域の画像に類似する画像を含む検索対象画像に基づく画像検索により、当該被検索画像が検索されることを抑制できる。 As described above, a negative weight value can be set for the region of interest. Thereby, it is possible to set a portion (referred to as a search suppression region) that is not desired to be searched in the search target image. In this case, it is possible to prevent the search target image from being searched by the image search based on the search target image including an image similar to the image in the search suppression region.
また、検索抑制領域は、マスク領域として設定することもできる。図30は、第1の実施形態に係る、検索抑制領域をマスクする例を示す。なお、図30において、上述した図22と共通する部分には同一の符号を付して、詳細な説明を省略する。 The search suppression area can also be set as a mask area. FIG. 30 shows an example of masking the search suppression area according to the first embodiment. In FIG. 30, the same reference numerals are given to the portions common to FIG. 22 described above, and detailed description thereof will be omitted.
図30の例では、オブジェクト510bを検索抑制領域としてマスク領域521を設定している。登録ツール21は、例えば、マスク領域521として指定した領域における類似度sを強制的に0にする設定を行う。このような設定の例として、上述の式(1)の関数fが加算演算の場合、マスク領域521に対する重み値wとして、上述したステップS303で求めた類似度sと絶対値が等しく正負の符号を反転させた値を適応的に生成する設定が考えられる。また例えば、式(1)の関数fの演算が乗算演算であれば、重み値wを0に設定することが考えられる。
In the example of FIG. 30, the
これに限らず、画像検索の際に、マスク領域521内の特徴量を無視する設定としてもよい。
However, the present invention is not limited to this, and the feature amount in the
(第1の実施形態の適用例)
次に、第1の実施形態の適用例について説明する。ここでは、第1の実施例に係る画像検索システムにより名刺画像の検索を行う例について説明する。図31は、名刺画像の例を示す。図31(a)は、顔写真付きの名刺の名刺画像550aの例を示す。図31(a)の例では、名刺画像550aは、オブジェクト551〜555を含む。各オブジェクトは、例えば、オブジェクト551が社名ロゴ画像、オブジェクト552が社名マーク画像、オブジェクト553が氏名を示す文字列画像、オブジェクト554が顔写真画像、オブジェクト555がその他の文字列画像であるものとする。
(Application example of the first embodiment)
Next, an application example of the first embodiment will be described. Here, an example in which a business card image is searched for by the image search system according to the first embodiment will be described. FIG. 31 shows an example of a business card image. FIG. 31A shows an example of a
図31(b)は、顔写真無しの名刺画像550bの例を示す。なお、図31(b)において、上述の図31(a)と共通する部分には同一の符号を付して、詳細な説明を省略する。図31(b)の例では、名刺画像550bは、オブジェクト551および553を含むと共に、オブジェクト556を含む。オブジェクト556は、部署名や住所などの社名や氏名に対する属性を示す文字列画像であるものとする。
FIG. 31B shows an example of a
画像検索サーバ10の画像検索用DB11には、複数の名刺画像が登録され、さらに、名刺画像に対応する氏名の人物の情報が連携情報として登録されているものとする。一例として、ユーザは、名刺画像550aや名刺画像550bに対応する実体としての名刺を入手し、この名刺に記載される氏名の人物の情報を、第1の実施形態に係る画像検索システムによる画像検索により取得したいと考えたとする。この場合、ユーザは、名刺を検索端末30により撮像し、撮像画像として名刺画像550aや名刺画像550bを取得する。検索端末30は、取得した撮像画像を、当該撮像画像に基づく画像検索を要求する画像検索要求と共に画像検索サーバ10に送信する。
It is assumed that a plurality of business card images are registered in the
画像検索サーバ10は、既に説明したように、検索端末30から送信された撮像画像(すなわち名刺画像550aや名刺画像550b)を検索対象画像として、この検索対象画像から特徴量を抽出する。そして、画像検索サーバ10は、検索対象画像から抽出した特徴量と、画像検索用DB11に登録された各画像の特徴量との類似度を求め、類似度の高い特徴量に対応する画像識別情報に関連付けられた連携情報を、検索端末30に送信する。
As described above, the
ここで、名刺画像550aにおいて、例えばオブジェクト552(社名マーク画像)は、重要な検索の要素となる。顔写真であるオブジェクト554も同様に、重要な検索の要素となる。このとき、顔写真は、文字列画像やマーク画像などと比べて特徴点を多く含むため、顔写真付きの名刺による名刺画像550aに基づく画像検索では、似た顔の画像が含まれる別の名刺画像が検索される可能性が高いと考えられる。
Here, in the
また、顔写真を含まない名刺画像550bでは、画像検索用DB11に同じ会社の社員の名刺画像、すなわち、同じ社名ロゴ画像のオブジェクト551を含む名刺画像が大量に登録されている場合、オブジェクト551をマスキングしておく必要があると考えられる。
In addition, in the
図32は、名刺画像550aおよび550bに基づく氏名による検索をより高精度に実行可能とするための重み付けの例を示す。なお、図32において、重み値wは、重要度Imとして示されている。重要度Imは、式(10)に示されるように、重み値wに1を加算した値であって、重み値wが−1≦w≦1の範囲とされるとき、重要度Imは、0≦Im≦2となる。指定範囲が検索に際して重要である場合には、重要度Imとして1より大きな値を設定し、指定範囲による検索を抑制したい場合には、重要度Imとして1未満の値を設定する。この重要度Imを用いることで、より直感的に重み値wを設定可能となると考えられる。
Im=w+1 …(10)
FIG. 32 shows an example of weighting for enabling a search by name based on the
Im = w + 1 (10)
図32(a)は、顔写真付きの名刺画像550aに対する重み付けの例を示す。この例では、より重要である、氏名の文字列画像によるオブジェクト553を含む領域560cに重要度Im=2.0を設定している。また、検索を抑制させたい部分、すなわち、社名ロゴ画像および社名マーク画像のオブジェクト551および552を含む領域560aおよび560bに、それぞれ重要度Im=0.3を設定し、顔写真画像によるオブジェクト554を含む領域560dに重要度Im=0.6を設定している。
FIG. 32A shows an example of weighting for a
各領域560a〜560dの重要度Imをこのように設定することで、顔写真画像や、社名ロゴ画像、社名マーク画像による検索への影響が弱められると共に、氏名の文字列画像がより強調され、氏名の文字列画像による検索がより高精度に実行できる。これにより、ユーザの意図をより正確に反映した画像検索が可能となる。
By setting the importance Im of each of the
図32(b)は、顔写真無しの名刺画像550bに対する重み付けの例を示す。この例でも、上述の図32(a)の例と同様に、より重要である、氏名の文字列画像によるオブジェクト553を含む領域560fに、重要度Im=2.0を設定している。また、検索を抑制させたい部分である社名ロゴ画像のオブジェクト551を含む領域560eに、重要度Im=0.1を設定している。この例の場合も上述と同様に、社名ロゴ画像による検索への影響が弱められると共に、氏名の文字列画像がより強調され、氏名の文字列画像による検索がより高精度に実行でき、これにより、ユーザの意図をより正確に反映した画像検索が可能となる。
FIG. 32B shows an example of weighting for the
(第2の実施形態)
次に、第2の実施形態について説明する。第2の実施形態は、図8を用いて説明した類似チェック(ステップS124、ステップS130)に対して、上述した第1の実施形態に係る重み付けを適用する。
(Second Embodiment)
Next, a second embodiment will be described. In the second embodiment, the weighting according to the first embodiment described above is applied to the similarity check (step S124, step S130) described with reference to FIG.
ここで、類似チェックについて説明する。画像検索サーバ10の画像DB14に互いに似た特徴情報を持つ複数の画像が登録されていると、画像検索サーバ10は、画像検索の際に誤認識をしてしまうおそれがある。そのため、登録端末20から登録サーバ50に対し、登録ツール21を用いて画像を登録する際に、当該画像に類似した画像が既に登録サーバ50に登録されていないかどうかをチェックすることが好ましい。そして、登録端末20において、チェック結果に応じて、画像検索の際の誤認識を回避させるための処理を行う。
Here, the similarity check will be described. If a plurality of images having similar feature information are registered in the
ここで、画像の特徴情報を用いて類似度を判定する場合、例えばチェック対象の画像に対して部分的に類似する画像を、類似画像として検索することができる。一例として、図33(a)に例示されるように、複数のオブジェクト571a、571bおよび571cが含まれる画像570を、登録ツール21を用いて登録サーバ50に登録する場合について考える。このとき、登録サーバ50には、図33(b)に例示される、オブジェクト571aと類似度が高いオブジェクト573のみを含む画像572が既に登録されているものとする。
Here, when the similarity is determined using the image feature information, for example, an image partially similar to the image to be checked can be searched as a similar image. As an example, consider a case where an
この場合において、登録ツール21は、画像570を登録端末20から登録サーバ50に送信し、画像570に対する類似画像チェックを登録サーバ50に要求する。登録サーバ50は、登録ツール21により送信された画像570内の一部の領域に含まれるオブジェクト571bと類似度の高いオブジェクト573を含む画像572を示す情報を、検索結果として登録端末20に返す。したがって、登録ツール21は、画像570に類似する画像が登録サーバ50に既に登録されていると判定する。
In this case, the
ここで、登録ツール21を操作しているユーザは、登録サーバ50に既に登録されていると判定された画像に対して類似度が高いと判定された画像が、画像570に含まれる各オブジェクト571a、571bおよび571cのうち何れであるかを知ることは、困難である。すなわち、登録サーバ50の画像DB14には、画像が特徴情報として登録されており、ユーザが特徴情報から元の画像を知ることは難しいと考えられる。そのため、ユーザは、類似画像が登録サーバ50に登録されているとの判定を回避するために、画像570に如何なる編集を加えるかを判断することが極めて困難になるおそれがある。
Here, the user operating the
そこで、第2の実施形態では、チェック対象の画像に対してチェック領域を設定し、類似画像チェックを、この設定されたチェック領域内の画像について実行する。そして、チェック結果に応じて、チェック領域に対して検索を抑制させるための重み付けを行う。 Therefore, in the second embodiment, a check area is set for an image to be checked, and a similar image check is executed for images in the set check area. Then, according to the check result, weighting is performed to suppress the search for the check area.
より具体的には、登録ツール21は、チェック対象の画像から設定した領域内の画像を切り出して、切り出した画像を、当該画像の画像検索を要求する画像検索要求と共に登録サーバ50に送信する。登録サーバ50は、この画像検索要求に応じて、画像検索用DB11’に対して、登録端末20から送信された画像に対して類似度が閾値以上の画像を検索し、検索結果を登録端末20に送信する。
More specifically, the
登録端末20において、登録ツール21は、登録サーバ50から送信された検索結果が、類似度が閾値以上の画像が登録されていることを示している場合、設定した領域内の画像と類似する画像が既に登録サーバ50に登録されているとして、当該領域に対して負の値の重み値を設定し、当該領域に対する検索を抑制させる。
In the
図34は、第2の実施形態に係る、類似画像チェックにおける重み付け処理を示す一例のフローチャートである。登録ツール21は、例えば、図8のフローチャートのステップS126において新規登録であると判定された場合、または、図14に示す編集画面480に配置されるボタン4888が操作され類似画像チェックが指示された場合に、図34のフローチャートによる処理を開始する。
FIG. 34 is a flowchart illustrating an example of weighting processing in the similar image check according to the second embodiment. For example, when it is determined that the
なお、図34のフローチャートによる処理の開始に先立って、編集画面480のページ編集領域484には、類似画像チェックの対象となる画像が既に表示されているものとする。以下、類似画像チェックの対象となる画像として、図33(a)で説明した画像570を用いるものとし、当該画像570を、適宜、チェック対象画像570と呼ぶ。
Prior to the start of the processing according to the flowchart of FIG. 34, it is assumed that an image to be subjected to a similar image check is already displayed in the
ステップS400で、登録ツール21は、ユーザ操作に従い、チェック対象画像570に対して、類似画像の有無を判定する対象となる画像上の領域(チェック領域と呼ぶ)を指定する。このとき、登録ツール21は、チェック対象画像570に対して複数のチェック領域を指定することができるものとする。図35は、チェック対象画像570に、それぞれオブジェクト571a、571bおよび571cを含む複数のチェック領域574a、574bおよび574cが指定された例を示している。
In step S <b> 400, the
以降、ステップS401〜ステップS405の処理は、チェック領域毎の処理となる。ステップS401で、登録ツール21は、ステップS400で指定したチェック領域のうち1つのチェック領域について、チェック領域内の画像の画像検索を登録サーバ50に要求する。例えば、登録ツール21は、抽出部202により、ステップS400で指定したチェック領域574a内の画像を抽出し、抽出した画像を、当該画像の画像検索要求と共に登録サーバ50に送信する。
Henceforth, the process of step S401-step S405 becomes a process for every check area | region. In step S401, the
登録サーバ50は、登録端末20から送信された画像および画像検索要求を受信し、画像検索要求に応じて、当該画像と、画像検索用DB11’に登録される各画像との類似度sを求める。登録サーバ50は、求めた類似度sのうち最も高い類似度sを、検索結果として登録端末20に送信する。登録サーバ50から送信された、検索結果としての類似度sは、登録端末20に受信され、登録ツール21に取得される(ステップS402)。
The
次のステップS403で、登録ツール21は、判定部203により、ステップS402で取得した類似度sを第3の閾値と比較して閾値判定を行う。登録ツール21は、類似度sが第3の閾値未満であると判定した場合、処理をステップS401に戻し、次のチェック領域(例えばチェック領域574b)に対する処理を実行する。
In the next step S403, the
一方、登録ツール21は、ステップS403で類似度sが第3の閾値以上であると判定した場合、処理をステップS404に移行させる。ステップS404で、登録ツール21は、現在処理対象としているチェック領域(例えばチェック領域574a)に対して、検索を抑制させる負の値の重み値wを設定する。例えば、登録ツール21は、当該チェック領域に対して、重み値w=−1を設定する。
On the other hand, if the
次のステップS405で、登録ツール21は、ステップS400で指定した全てのチェック領域に対する処理が終了したか否かを判定する。登録ツール21は、全てのチェック領域に対する処理が終了していないと判定した場合、処理をステップS401に戻し、次のチェック領域(例えばチェック領域574b)に対する処理を実行する。
In the next step S405, the
ステップS405で、登録ツール21は、全てのチェック領域に対する処理が終了したと判定した場合、処理をステップS406に移行させる。ステップS406で、登録ツール21は、各チェック領域および重み値wを示すXMLコードを生成する。ステップS406で生成されるコードは、例えば図23(a)で説明したコード141と同様とすることができるので、ここでの詳細な説明は省略する。XMLコードが生成されると、類似画像チェックの一連の処理が終了される。
If the
図36は、第2の実施形態に係る、チェック対象画像570に対する類似画像チェックが終了した結果の例を示す。図36の例は、ステップS403の閾値判定において、チェック領域574aでのみ、取得された類似度sが第3の閾値以上であると判定され、他のチェック領域574bおよび574cでは、それぞれ取得された類似度sが第3の閾値未満であると判定された例である。この場合、チェック領域574aに対して負の値の重み値wが設定され、他のチェック領域574bおよび574cは、重み値wが設定されていない。
FIG. 36 shows an example of a result of the similar image check for the
このように、第2の実施形態では、チェック対象画像に対して指定した各チェック領域の画像に対してそれぞれ画像検索を行い、画像検索の結果で得られた類似度sに基づき類似画像チェックを行っている。そして、類似画像チェックの結果、類似度sが高いチェック領域を、当該領域に類似した画像が既に登録されていると見做して、そのチェック領域に対して、検索を抑制するための重み値を設定している。 As described above, in the second embodiment, an image search is performed for each check region image specified for the check target image, and a similar image check is performed based on the similarity s obtained as a result of the image search. Is going. Then, as a result of the similar image check, a check area having a high similarity s is regarded as an image similar to the area already registered, and a weight value for suppressing the search for the check area. Is set.
そのため、既に登録されている画像と類似する画像を含む画像を新規登録した場合であっても、既に登録されている画像に対して新規登録画像が重複して検索されることが抑制される。また、この場合において、新規登録画像を編集する必要もない。 Therefore, even when a new image including an image similar to an already registered image is newly registered, it is possible to suppress a newly registered image from being searched for an already registered image. In this case, it is not necessary to edit the newly registered image.
なお、上述では、登録ツール21は、ステップS403で類似度sが第3の閾値以上であると判定した場合に、そのチェック領域に対して負の値の重み値wを設定しているが、これはこの例に限定されない。例えば、上述したように、当該チェック領域における類似度sを強制的に0にする設定を行ってもよいし、当該チェック領域内の特徴量を無視する設定としてもよい。
In the above description, when the
(第2の実施形態の第1の変形例)
次に、第2の実施形態の第1の変形例について説明する。上述の第2の実施形態では、類似度sが閾値以上のチェック領域に対して検索を抑制させるための重み値wを設定した。これに対して、第2の実施形態の第1の変形例では、類似度sが閾値以上のチェック領域とは異なる他のチェック領域、すなわち、類似度sが閾値未満のチェック領域を重要領域として、例えば0より大きい正の値の重み値wを設定する。このようにすることでも、類似画像が既に登録されていると見做される領域の検索を抑制させることが可能である。
(First Modification of Second Embodiment)
Next, a first modification of the second embodiment will be described. In the above-described second embodiment, the weight value w for suppressing the search is set for the check area having the similarity s greater than or equal to the threshold. On the other hand, in the first modification of the second embodiment, another check area different from the check area where the similarity s is greater than or equal to the threshold, that is, the check area where the similarity s is less than the threshold is set as the important area. For example, a positive weight value w greater than 0 is set. By doing in this way, it is possible to suppress a search for a region that is considered that a similar image has already been registered.
図37は、第2の実施形態の第1の変形例に係る、類似画像チェックにおける重み付け処理を示す一例のフローチャートである。登録ツール21は、例えば、図8のフローチャートのステップS126において新規登録であると判定された場合、または、図14に示す編集画面480に配置されるボタン4888が操作され類似画像チェックが指示された場合に、図37のフローチャートによる処理を開始する。また、図37のフローチャートによる処理の開始に先立って、編集画面480のページ編集領域484には、類似画像チェックの対象となる画像(例えばチェック対象画像570)が既に表示されているものとする。
FIG. 37 is a flowchart of an example illustrating weighting processing in the similar image check according to the first modification of the second embodiment. For example, when it is determined that the
ステップS410で、登録ツール21は、ユーザ操作に従い、チェック対象画像570に対して1以上のチェック領域を指定する。
In step S410, the
以降、ステップS411〜ステップS413の処理は、チェック領域毎の処理となる。ステップS411で、登録ツール21は、上述のステップS401と同様にして、ステップS410で指定したチェック領域のうち1つのチェック領域について、チェック領域内の画像の画像検索を登録サーバ50に要求する。登録サーバ50は、登録端末20から送信された画像および画像検索要求に応じて、当該画像と、画像検索用DB11’に登録される各画像との類似度sを求め、求めた類似度sのうち最も高い類似度sを、検索結果として登録端末20に送信する。この類似度sは、登録端末20に受信され、登録ツール21に取得される(ステップS412)。
Henceforth, the process of step S411-step S413 becomes a process for every check area | region. In step S411, the
次のステップS413で、登録ツール21は、ステップS410で指定した全てのチェック領域に対する処理が終了したか否かを判定する。登録ツール21は、全てのチェック領域に対する処理が終了していないと判定した場合、処理をステップS411に戻し、次のチェック領域に対する処理を実行する。
In the next step S413, the
ステップS413で、登録ツール21は、全てのチェック領域に対する処理が終了したと判定した場合、処理をステップS414に移行させる。ステップS414で、登録ツール21は、判定部203により、ステップS410において指定された各チェック領域についてステップS412で取得された各類似度sに基づき閾値判定を行い、類似度sが第4の閾値未満のチェック領域を抽出する。そして、登録ツール21は、抽出された類似度sが第4の閾値未満のチェック領域に対して、0より大きい正の値の重み値wを設定する。そして、次のステップS415で、登録ツール21は、各チェック領域および重み値wを示すXMLコードを生成する。
If the
なお、ここでは、複数のチェック領域に対して纏めて重み値wを設定しているが、これはこの例に限定されない。この第2の実施形態の第1の変形例においても、上述した第2の実施形態において図34のフローチャートで説明した、各チェック領域に対して順次、重み値wを設定する方法を適用可能である。同様に、上述した第2の実施形態に対して、この第2の実施形態の第1の変形例による、複数のチェック領域に対して纏めて重み値wを設定する方法を適用することもできる。 Here, the weight value w is collectively set for a plurality of check areas, but this is not limited to this example. Also in the first modification of the second embodiment, the method of sequentially setting the weight value w for each check area described in the flowchart of FIG. 34 in the second embodiment described above can be applied. is there. Similarly, the method of collectively setting the weight value w for a plurality of check areas according to the first modification of the second embodiment can be applied to the second embodiment described above. .
(第2の実施形態の第2の変形例)
次に、第2の実施形態の第2の変形例について、図38および図39を用いて説明する。なお、図38および図39において、上述した図35と共通する部分には同一の符号を付して、詳細な説明を省略する。
(Second modification of the second embodiment)
Next, a second modification of the second embodiment will be described with reference to FIGS. 38 and 39. FIG. In FIG. 38 and FIG. 39, the same reference numerals are given to the portions common to FIG. 35 described above, and detailed description thereof is omitted.
第2の実施形態の第2の変形例では、チェック対象画像を分割して分割された各分割領域をそれぞれチェック領域とし、これら各チェック領域に対して類似画像チェックを行う。図38(a)は、チェック対象画像570を縦方向に3分割し、上からチェック領域575T、575Cおよび575Bとした例である。また、図38(b)は、チェック対象画像570を格子状に4分割し、左上のチェック領域575LTと、右上のチェック領域575RTと、左下のチェック領域575LBと、右下のチェック領域575RBとを形成した例である。
In the second modified example of the second embodiment, the check target image is divided and each divided area is set as a check area, and a similar image check is performed on each check area. FIG. 38A is an example in which the
なお、チェック対象画像570を分割する分割位置および分割数については、特に限定されない。登録ツール21は、ユーザ操作により指定された位置を分割位置に設定してもよいし、チェック対象画像570の内容に応じて分割位置を設定してもよい。勿論、図38(a)および図38(b)の例のように、分割位置を固定的に設定してもよい。以下では、図38(b)に示されるように、チェック対象画像570を格子状に4分割するものとして説明する。
The division position and the number of divisions for dividing the
例えば、登録ツール21は、編集画面480においてボタン4888が操作され類似画像チェックが指示された場合、または、図8のステップS130での類似画像チェックにおいて、画像570からチェック領域575LT、575RT、575LBおよび575RBの画像を切り出し、切り出した各画像を登録サーバ50に送信する。
For example, when the
登録サーバ50は、これらチェック領域575LT、575RT、575LBおよび575RBの画像それぞれについて、類似画像の検索処理を実行し、チェック領域575LT、575RT、575LBおよび575RBと、画像検索用DB11’に登録されている各画像との類似度sを求める。そして、チェック領域575LT、575RT、575LBおよび575RBそれぞれについて、最大の類似度sを求める。登録サーバ50は、チェック領域575LT、575RT、575LBおよび575RBの最大の類似度sを、検索結果として登録端末20に送信する。登録端末20は、受信した各検索結果を、登録ツール21に渡す。
登録ツール21は、各検索結果に示される各類似度sをそれぞれ閾値判定し、値が第4の閾値以上の類似度sに対応するチェック領域内の画像に類似する画像が既に画像検索用DB11’に登録されている(NG)ものと判定する。また、登録ツール21は、閾値判定の結果、値が第4の閾値未満の類似度sに対応するチェック領域内の画像は、類似する画像が画像検索用DB11’に登録されていない(OK)と判定する。
The
登録ツール21は、例えば、類似する画像が既に画像検索用DB11’に登録されていると判定されたチェック領域に対して、検索を抑制させる負の値の重み値wを設定し、他のチェック領域には、重み値wを設定しない。若しくは、登録ツール21は、例えば、類似する画像が既に画像検索用DB11’に登録されていないと判定されたチェック領域に対して、このチェック領域を重要領域として、例えば0より大きい正の値の重み値wを設定する。
The
図39は、第2の実施形態の第2の変形例に係る、チェック対象画像570に対する類似画像チェックが終了した結果の例を示す。図39の例は、チェック領域575LTにおいて取得された類似度sが第4の閾値以上であるとされ、他のチェック領域575RT、575LBおよび575RBでは、それぞれ取得された類似度sが第4の閾値未満であると判定された例である。この場合、チェック領域575LTに対して負の値の重み値wが設定され、他のチェック領域575RT、575LBおよび575RBは、重み値wが設定されていない。
FIG. 39 shows an example of a result of the similar image check for the
勿論、この第2の実施形態の第2の変形例においても、上述した第2の実施形態の第1の変形例と同様に、類似度sが第4の閾値未満のチェック領域575RT、575LBおよび575RBに0より大きい正の値の重み値wを設定し、類似度sが第4の閾値以上であるとされたチェック領域575LTには重み値wを設定しないようにしてもよい。 Of course, also in the second modification example of the second embodiment, as in the first modification example of the second embodiment described above, the check areas 575 RT and 575 where the similarity s is less than the fourth threshold value. A weight value w having a positive value greater than 0 may be set in LB and 575 RB , and the weight value w may not be set in the check region 575 LT in which the similarity s is determined to be greater than or equal to the fourth threshold value. .
この第2の実施形態の第2の変形例では、上述した第2の実施形態の効果に加え、チェック対象画像570に対する分割位置を予め決めておくことで、登録端末20を操作するユーザの、類似画像チェックに対する負担を軽減させることができる。
In the second modification of the second embodiment, in addition to the effects of the second embodiment described above, the division position for the
なお、上述の各実施形態は、本発明の好適な実施の例ではあるがこれに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変形による実施が可能である。 Each of the above-described embodiments is a preferred embodiment of the present invention, but is not limited thereto, and various modifications can be made without departing from the gist of the present invention.
1 情報処理システム
10 画像検索サーバ
11,11’ 画像検索用DB
12 解析部
13 検索部
14 画像DB
15 連携情報DB
20 登録端末
21 登録ツール
30 検索端末
50 登録サーバ
60 ユーザ管理サーバ
61 ユーザDB
201 取得部
202 抽出部
203 判定部
204 通知部
205 通信部
206 表示部
210 領域設定部
211 重み設定部
400 ログイン画面
410 メニュー画面
420 登録情報一覧画面
480 編集画面
484 ページ編集領域
485 プレビュー領域
486 対象領域一覧領域
487 リンクアイコン一覧領域
488 ツールバー
500,S0,S1,S2,S3,S4 被検索画像
520a,520b、520c,T10,T11,T12,T13,T14 注目領域
574a,574b,574c,575T,575C,575B,575LT,575RT,575LB,575RB チェック領域
1
12
15 Cooperation information DB
20
201 Acquisition unit 202
Claims (10)
前記被検索画像に対して注目領域を設定する領域設定部と、
前記注目領域に対して重みを設定する重み設定部と、
前記重みに基づき前記類似度を変更する変更部と
を備える情報処理システム。 A search unit that searches the search target image based on a similarity to the search target image from a registration unit that is registered in association with the terminal device, the search target image, and the link information, and the searched search target image An information processing system comprising: an image search device including a transmission unit that transmits associated cooperation information to the terminal device; and an information processing device that registers the search target image in the registration unit,
An area setting unit for setting an attention area for the search image;
A weight setting unit for setting a weight for the region of interest;
An information processing system comprising: a changing unit that changes the similarity based on the weight.
指定された値の前記重みを設定する
請求項1に記載の情報処理システム。 The weight setting unit includes:
The information processing system according to claim 1, wherein the weight of a specified value is set.
前記注目領域の画像と前記検索対象画像との第1の類似度を前記重みに基づき重み付けし、重み付けした該第1の類似度を前記検索対象画像と前記被検索画像との第2の類似度に加算して、前記検索部が前記被検索画像の検索を行うための第3の類似度を求める
請求項1または請求項2に記載の情報処理システム。 The changing unit is
A first similarity between the image of the region of interest and the search target image is weighted based on the weight, and the weighted first similarity is used as a second similarity between the search target image and the search target image. The information processing system according to claim 1, wherein the search unit obtains a third similarity for searching the image to be searched.
前記第2の類似度が閾値以上の場合に前記第3の類似度を求める
請求項3に記載の情報処理システム。 The changing unit is
The information processing system according to claim 3, wherein the third similarity is obtained when the second similarity is equal to or greater than a threshold value.
前記所定領域の画像を前記検索部に送信し、前記検索部の検索結果に基づき、該所定領域に類似する画像を含む類似画像が前記登録部に登録されているか否かを判定する判定部と
をさらに備え、
前記領域設定部は、
前記登録部に前記類似画像が登録されていると判定された場合に、前記登録対象画像の前記所定領域とは異なる領域を前記注目領域として設定し、
前記重み設定部は、
前記注目領域に対して前記類似度を増加させる重みを設定する
請求項1乃至請求項4の何れか1項に記載の情報処理システム。 An extraction unit that extracts a predetermined region from a registration target image for registration in the registration unit;
A determination unit that transmits an image of the predetermined region to the search unit, and determines whether a similar image including an image similar to the predetermined region is registered in the registration unit based on a search result of the search unit; Further comprising
The region setting unit
When it is determined that the similar image is registered in the registration unit, an area different from the predetermined area of the registration target image is set as the attention area,
The weight setting unit includes:
The information processing system according to any one of claims 1 to 4, wherein a weight for increasing the similarity is set for the region of interest.
前記所定領域の画像を前記検索部に送信し、前記検索部の検索結果に基づき、該所定領域に類似する画像を含む類似画像が前記登録部に登録されているか否かを判定する判定部と
をさらに備え、
前記領域設定部は、
前記登録部に前記類似画像が登録されていると判定された場合に、前記登録対象画像の前記所定領域を前記注目領域として設定し、
前記重み設定部は、
前記注目領域に対して前記類似度を減少させる重みを設定する
請求項1乃至請求項4の何れか1項に記載の情報処理システム。 An extraction unit that extracts a predetermined region from a registration target image for registration in the registration unit;
A determination unit that transmits an image of the predetermined region to the search unit, and determines whether a similar image including an image similar to the predetermined region is registered in the registration unit based on a search result of the search unit; Further comprising
The region setting unit
When it is determined that the similar image is registered in the registration unit, the predetermined area of the registration target image is set as the attention area,
The weight setting unit includes:
The information processing system according to any one of claims 1 to 4, wherein a weight for decreasing the similarity is set for the region of interest.
前記被検索画像に対して注目領域を設定する領域設定部と、
前記注目領域に対して、前記類似度を変更するための重みを設定する重み設定部と
を備える情報処理装置。 A search unit that searches for a search target image based on a similarity to a search target image from a registration unit that is registered in association with the search target image and link information, and link information that is associated with the searched search target image An information processing apparatus for registering the search target image with respect to the registration unit of an image search apparatus comprising: a transmission unit that transmits to the terminal device;
An area setting unit for setting an attention area for the search image;
An information processing apparatus comprising: a weight setting unit configured to set a weight for changing the degree of similarity with respect to the attention area.
端末装置から送信された検索対象画像との類似度に基づき前記被検索画像を検索する検索部と、
検索された前記被検索画像に関連付けられた連携情報を前記端末装置に送信する送信部と、
前記重み情報に示される前記重みに基づき前記類似度を変更する変更部と
を備える情報処理装置。 A registration unit in which a search target image, linkage information, and weight information indicating a weight set in a region of interest provided in the search target image are associated and registered;
A search unit that searches for the image to be searched based on the similarity to the search target image transmitted from the terminal device;
A transmission unit that transmits cooperation information associated with the searched image to the terminal device;
An information processing apparatus comprising: a changing unit that changes the similarity based on the weight indicated by the weight information.
前記被検索画像に対して注目領域を設定する領域設定ステップと、
前記注目領域に対して重みを設定する重み設定ステップと、
前記重みに基づき前記類似度を変更する変更ステップと
を備える情報処理方法。 A search unit that searches for a search target image based on a similarity to a search target image from a registration unit that is registered in association with the search target image and link information, and link information that is associated with the searched search target image An information processing method for registering the image to be searched with respect to the registration unit of an image search device comprising: a transmission unit that transmits to the terminal device,
A region setting step for setting a region of interest for the image to be searched;
A weight setting step for setting a weight for the region of interest;
An information processing method comprising: a changing step of changing the similarity based on the weight.
前記被検索画像に対して注目領域を設定する領域設定ステップと、
前記注目領域に対して、前記類似度を変更するための重みを設定する重み設定ステップと
を備える情報処理プログラム。 A search unit that searches for a search target image based on a similarity to a search target image from a registration unit that is registered in association with the search target image and link information, and link information that is associated with the searched search target image An information processing program for causing a computer to execute an information processing method for registering the image to be searched with respect to the registration unit of an image search device including a transmission unit that transmits a message to the terminal device,
A region setting step for setting a region of interest for the image to be searched;
An information processing program comprising: a weight setting step for setting a weight for changing the similarity to the attention area.
Priority Applications (2)
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2015
- 2015-08-07 JP JP2015157726A patent/JP2017037437A/en active Pending
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