JP2000163576A - 画像検索方法及びその実施装置並びにその処理プログラムを記録した媒体 - Google Patents
画像検索方法及びその実施装置並びにその処理プログラムを記録した媒体Info
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- JP2000163576A JP2000163576A JP10333626A JP33362698A JP2000163576A JP 2000163576 A JP2000163576 A JP 2000163576A JP 10333626 A JP10333626 A JP 10333626A JP 33362698 A JP33362698 A JP 33362698A JP 2000163576 A JP2000163576 A JP 2000163576A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 所望画像と部分的に類似した画像の検索精度
を画像の分割数を増やす事なく向上させる事が可能な技
術を提供する。 【解決手段】 所望画像と部分的に類似した画像である
検索キー画像と、前記検索キー画像内で所望画像に類似
している部分を示す検索キー領域と、検索の対象となる
蓄積画像内で前記検索キー領域と比較される領域を示す
検索対象領域とを入力し、検索キー画像の各分割領域と
検索キー領域とが重なる部分に応じて設定した重みで当
該分割領域の特徴量を重み付けして当該検索キー画像の
キー特徴量を算出し、複数の蓄積画像の各分割領域と検
索対象領域とが重なる部分に応じて設定した重みで当該
分割領域の特徴量を重み付けして各蓄積画像の検索対象
特徴量を算出し、前記算出した検索キー特徴量と各蓄積
画像の検索対象特徴量とを比較して算出した類似度が高
い蓄積画像を検索結果として出力するものである。
を画像の分割数を増やす事なく向上させる事が可能な技
術を提供する。 【解決手段】 所望画像と部分的に類似した画像である
検索キー画像と、前記検索キー画像内で所望画像に類似
している部分を示す検索キー領域と、検索の対象となる
蓄積画像内で前記検索キー領域と比較される領域を示す
検索対象領域とを入力し、検索キー画像の各分割領域と
検索キー領域とが重なる部分に応じて設定した重みで当
該分割領域の特徴量を重み付けして当該検索キー画像の
キー特徴量を算出し、複数の蓄積画像の各分割領域と検
索対象領域とが重なる部分に応じて設定した重みで当該
分割領域の特徴量を重み付けして各蓄積画像の検索対象
特徴量を算出し、前記算出した検索キー特徴量と各蓄積
画像の検索対象特徴量とを比較して算出した類似度が高
い蓄積画像を検索結果として出力するものである。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は画像から求められる
特徴量を利用して多数の画像の中から所望画像を検索す
る画像検索装置に関し、特に検索キー画像の指定領域に
類似する領域を持つ画像を検索する画像検索装置に適用
して有効な技術に関するものである。
特徴量を利用して多数の画像の中から所望画像を検索す
る画像検索装置に関し、特に検索キー画像の指定領域に
類似する領域を持つ画像を検索する画像検索装置に適用
して有効な技術に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、多数の画像が蓄積された画像デー
タベース等から所望画像を検索する方法としては、画像
の登録時に当該画像から求められた特徴量も一緒に登録
しておき、検索時には検索者が指定した検索キー画像か
ら求められた特徴量と登録されている画像の特徴量とか
ら類似度を計算し、類似度の大きい画像が検索キー画像
に類似しているものとして類似画像を検索する方法があ
る。なお前記特徴量は、画像から求められる数値であ
り、通常、色や複雑さ等の特徴を表す多次元ベクトルで
ある。
タベース等から所望画像を検索する方法としては、画像
の登録時に当該画像から求められた特徴量も一緒に登録
しておき、検索時には検索者が指定した検索キー画像か
ら求められた特徴量と登録されている画像の特徴量とか
ら類似度を計算し、類似度の大きい画像が検索キー画像
に類似しているものとして類似画像を検索する方法があ
る。なお前記特徴量は、画像から求められる数値であ
り、通常、色や複雑さ等の特徴を表す多次元ベクトルで
ある。
【０００３】しかし上述の方法であると、画像全体から
特徴量を求めるので検索キー画像全体に類似した画像し
か検索できないという問題があった。この様な問題を解
決する為に、キー画像全体ではなく、その一部を検索キ
ーに指定する方法として特開平５−２４２１６１号公報
に記載された方法がある。以下、この方法について説明
する。
特徴量を求めるので検索キー画像全体に類似した画像し
か検索できないという問題があった。この様な問題を解
決する為に、キー画像全体ではなく、その一部を検索キ
ーに指定する方法として特開平５−２４２１６１号公報
に記載された方法がある。以下、この方法について説明
する。
【０００４】図９は従来の特徴量抽出動作の概要を示す
図である。図９に示す様にこの方法では、画像の登録時
に当該画像の矩形分割領域毎の特徴量が画像処理関数に
よって計算され、矩形分割領域毎の特徴量が画像データ
ベースの１レコードに一画像分登録される。検索時に
は、検索キー画像内の所望画像に類似した一つ以上の矩
形分割領域の特徴量と画像データベースに登録されてい
る画像内で対応する位置の矩形分割領域の特徴量とから
それぞれ類似度を計算し、計算された類似度の合計値が
大きい画像が検索キー画像に類似しているものとして検
索を行う事により、検索キー画像内の指定された矩形分
割領域と類似した矩形分割領域を含む画像を検索する事
ができる。
図である。図９に示す様にこの方法では、画像の登録時
に当該画像の矩形分割領域毎の特徴量が画像処理関数に
よって計算され、矩形分割領域毎の特徴量が画像データ
ベースの１レコードに一画像分登録される。検索時に
は、検索キー画像内の所望画像に類似した一つ以上の矩
形分割領域の特徴量と画像データベースに登録されてい
る画像内で対応する位置の矩形分割領域の特徴量とから
それぞれ類似度を計算し、計算された類似度の合計値が
大きい画像が検索キー画像に類似しているものとして検
索を行う事により、検索キー画像内の指定された矩形分
割領域と類似した矩形分割領域を含む画像を検索する事
ができる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら前記従来
の方法では検索者の意図と異なる検索が行われる事があ
る。つまり、前記従来の方法は検索対象領域を複数の矩
形分割領域で近似して検索する方法であると言えるが、
検索対象領域が矩形の組み合せで精度良く近似できない
楕円形等の形状であると検索精度が著しく悪くなるから
である。
の方法では検索者の意図と異なる検索が行われる事があ
る。つまり、前記従来の方法は検索対象領域を複数の矩
形分割領域で近似して検索する方法であると言えるが、
検索対象領域が矩形の組み合せで精度良く近似できない
楕円形等の形状であると検索精度が著しく悪くなるから
である。
【０００６】また検索対象領域の形状を精度良く近似し
ようとした場合には、画像の分割数を増やし、一つ一つ
の分割領域サイズを小さくする事が考えられるが、必要
とする資源や計算量が増えてしまうという問題がある。
ようとした場合には、画像の分割数を増やし、一つ一つ
の分割領域サイズを小さくする事が考えられるが、必要
とする資源や計算量が増えてしまうという問題がある。
【０００７】本発明の目的は上記問題を解決し、所望画
像と部分的に類似した画像の検索精度を画像の分割数を
増やす事なく向上させる事が可能な技術を提供する事に
ある。
像と部分的に類似した画像の検索精度を画像の分割数を
増やす事なく向上させる事が可能な技術を提供する事に
ある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】本発明は、画像の特徴を
表す特徴量と共に蓄積された複数の蓄積画像から所望の
画像を検索する画像検索装置において、検索キー画像及
び蓄積画像の特定領域の特徴量を重み付けして検索を行
うものである。
表す特徴量と共に蓄積された複数の蓄積画像から所望の
画像を検索する画像検索装置において、検索キー画像及
び蓄積画像の特定領域の特徴量を重み付けして検索を行
うものである。
【０００９】本発明の画像検索装置では、蓄積部と検索
条件入力部とキー特徴量計算部と検索対象特徴量計算部
と類似度計算部と検索結果出力部とを有し、前記蓄積部
は、前記蓄積画像と前記蓄積画像を複数に分割した分割
領域毎の特徴量を蓄積している。
条件入力部とキー特徴量計算部と検索対象特徴量計算部
と類似度計算部と検索結果出力部とを有し、前記蓄積部
は、前記蓄積画像と前記蓄積画像を複数に分割した分割
領域毎の特徴量を蓄積している。
【００１０】前記検索条件入力部は、所望画像と部分的
に類似している画像である検索キー画像と、所望画像に
類似している部分を示す領域であり、任意の形状と任意
の大きさである検索キー領域と、蓄積画像内で前記検索
キー領域と比較される領域を示し、任意の形状と任意の
大きさである検索対象領域とを入力する。
に類似している画像である検索キー画像と、所望画像に
類似している部分を示す領域であり、任意の形状と任意
の大きさである検索キー領域と、蓄積画像内で前記検索
キー領域と比較される領域を示し、任意の形状と任意の
大きさである検索対象領域とを入力する。
【００１１】前記キー特徴量計算部は、前記検索キー画
像と前記検索キー領域とが重なる部分を求め、その重な
りの大きさに応じて重みを設定する。例えば前記検索キ
ー領域との重なりが大きい前記分割領域の特徴量の重み
を強くし、前記検索キー領域との重なりが小さい前記分
割領域の特徴量の重みを弱くしてキー特徴量を計算す
る。
像と前記検索キー領域とが重なる部分を求め、その重な
りの大きさに応じて重みを設定する。例えば前記検索キ
ー領域との重なりが大きい前記分割領域の特徴量の重み
を強くし、前記検索キー領域との重なりが小さい前記分
割領域の特徴量の重みを弱くしてキー特徴量を計算す
る。
【００１２】前記検索対象特徴量計算部は、前記蓄積画
像それぞれの特徴量と前記検索対象領域とが重なる部分
を求め、その重なりの大きさに応じて重みを設定する。
例えば前記キー特徴量計算部で重なりが大きい前記分割
領域の特徴量の重みを強く設定した場合には、前記キー
特徴量計算部と同様に前記検索対象領域との重なりが大
きい前記分割領域の特徴量の重みを強くし、前記検索対
象領域との重なりが小さい前記分割領域の特徴量の重み
を弱くして前記蓄積画像それぞれに対して検索対象特徴
量を計算する。
像それぞれの特徴量と前記検索対象領域とが重なる部分
を求め、その重なりの大きさに応じて重みを設定する。
例えば前記キー特徴量計算部で重なりが大きい前記分割
領域の特徴量の重みを強く設定した場合には、前記キー
特徴量計算部と同様に前記検索対象領域との重なりが大
きい前記分割領域の特徴量の重みを強くし、前記検索対
象領域との重なりが小さい前記分割領域の特徴量の重み
を弱くして前記蓄積画像それぞれに対して検索対象特徴
量を計算する。
【００１３】前記類似度計算部は、前記キー特徴量と前
記検索対象特徴量とから前記蓄積画像それぞれに対して
前記検索キー画像との類似度を計算する。前記検索結果
出力部は、前記類似度に基づいて前記蓄積画像を前記検
索キー画像に類似する順番に表示する。
記検索対象特徴量とから前記蓄積画像それぞれに対して
前記検索キー画像との類似度を計算する。前記検索結果
出力部は、前記類似度に基づいて前記蓄積画像を前記検
索キー画像に類似する順番に表示する。
【００１４】以上の様に本発明の画像検索装置によれ
ば、検索キー画像及び蓄積画像の特定領域の特徴量を分
割領域毎に重み付けして検索を行うので、所望画像と部
分的に類似した画像の検索精度を画像の分割数を増やす
事なく向上させる事が可能である。
ば、検索キー画像及び蓄積画像の特定領域の特徴量を分
割領域毎に重み付けして検索を行うので、所望画像と部
分的に類似した画像の検索精度を画像の分割数を増やす
事なく向上させる事が可能である。
【００１５】
【発明の実施の形態】以下に検索キー画像及び蓄積画像
の特定領域の特徴量を重み付けして所望画像の検索を行
う一実施形態の画像検索装置について説明する。
の特定領域の特徴量を重み付けして所望画像の検索を行
う一実施形態の画像検索装置について説明する。
【００１６】図１は本実施形態の画像検索装置の構成を
示す図である。図１に示す様に本実施形態の画像検索装
置は、検索条件入力部１０と、キー特徴量計算部１１
と、検索対象特徴量計算部１２と、類似度計算部１３
と、検索結果出力部１５とを有している。
示す図である。図１に示す様に本実施形態の画像検索装
置は、検索条件入力部１０と、キー特徴量計算部１１
と、検索対象特徴量計算部１２と、類似度計算部１３
と、検索結果出力部１５とを有している。
【００１７】検索条件入力部１０は、所望画像と部分的
に類似した画像である検索キー画像１００と、検索キー
画像１００内で所望画像に類似している部分を示す検索
キー領域１０１と、検索の対象となる蓄積画像１４１内
で検索キー領域１０１と比較される領域を示す検索対象
領域１０２とを入力する処理部である。
に類似した画像である検索キー画像１００と、検索キー
画像１００内で所望画像に類似している部分を示す検索
キー領域１０１と、検索の対象となる蓄積画像１４１内
で検索キー領域１０１と比較される領域を示す検索対象
領域１０２とを入力する処理部である。
【００１８】キー特徴量計算部１１は、検索キー画像１
００の各分割領域について検索キー領域１０１と重なる
部分の面積に応じて重みを設定し、前記設定した重みで
当該分割領域の特徴量を重み付けして検索キー画像１０
０の特徴量であるキー特徴量１１０を算出する処理部で
ある。
００の各分割領域について検索キー領域１０１と重なる
部分の面積に応じて重みを設定し、前記設定した重みで
当該分割領域の特徴量を重み付けして検索キー画像１０
０の特徴量であるキー特徴量１１０を算出する処理部で
ある。
【００１９】検索対象特徴量計算部１２は、複数の蓄積
画像１４１の各分割領域について検索対象領域１０２と
重なる部分の面積に応じて重みを設定し、前記設定した
重みで当該分割領域の特徴量を重み付けして蓄積画像１
４１の特徴量である検索対象特徴量１２０を算出する処
理部である。
画像１４１の各分割領域について検索対象領域１０２と
重なる部分の面積に応じて重みを設定し、前記設定した
重みで当該分割領域の特徴量を重み付けして蓄積画像１
４１の特徴量である検索対象特徴量１２０を算出する処
理部である。
【００２０】類似度計算部１３は、前記算出した検索キ
ー特徴量と蓄積画像１４１の検索対象特徴量１２０とを
比較して検索キー画像１００と蓄積画像１４１との類似
度１３０を算出する処理部である。検索結果出力部１５
は、前記算出された類似度１３０の高い蓄積画像１４１
を検索結果として出力する処理部である。
ー特徴量と蓄積画像１４１の検索対象特徴量１２０とを
比較して検索キー画像１００と蓄積画像１４１との類似
度１３０を算出する処理部である。検索結果出力部１５
は、前記算出された類似度１３０の高い蓄積画像１４１
を検索結果として出力する処理部である。
【００２１】画像検索装置を検索条件入力部１０、キー
特徴量計算部１１、検索対象特徴量計算部１２、類似度
計算部１３及び検索結果出力部１５として機能させる為
のプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に記録され
磁気ディスク等に格納された後、メモリにロードされて
実行されるものとする。なお前記プログラムを記録する
媒体はＣＤ−ＲＯＭ以外の他の媒体でも良い。
特徴量計算部１１、検索対象特徴量計算部１２、類似度
計算部１３及び検索結果出力部１５として機能させる為
のプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に記録され
磁気ディスク等に格納された後、メモリにロードされて
実行されるものとする。なお前記プログラムを記録する
媒体はＣＤ−ＲＯＭ以外の他の媒体でも良い。
【００２２】図２は本実施形態の蓄積部１４の内容を示
す図である。蓄積部１４には予めＮ個（例えば、１００
０個）の蓄積画像１４１が蓄積されており、蓄積時に求
められる分割領域毎の特徴量１４０も一緒に蓄積されて
いる。また図２の様に蓄積画像１４１とＭ個（例えば、
３６個）の分割領域毎の特徴量１４０とが、画像ＩＤ２
０と関連付けて格納されている。なお本実施形態の各分
割領域の特徴量１４０の各々は、各分割領域の画像中の
画素の輝度情報や色情報等から求められる多次元ベクト
ルであるものとする。
す図である。蓄積部１４には予めＮ個（例えば、１００
０個）の蓄積画像１４１が蓄積されており、蓄積時に求
められる分割領域毎の特徴量１４０も一緒に蓄積されて
いる。また図２の様に蓄積画像１４１とＭ個（例えば、
３６個）の分割領域毎の特徴量１４０とが、画像ＩＤ２
０と関連付けて格納されている。なお本実施形態の各分
割領域の特徴量１４０の各々は、各分割領域の画像中の
画素の輝度情報や色情報等から求められる多次元ベクト
ルであるものとする。
【００２３】図３は本実施形態のキー特徴量計算部１１
の処理手順を示すフローチャートである。図３では検索
キー画像１００の各分割領域について検索キー領域１０
１と重なる部分の面積に応じて重みを設定し、前記設定
した重みで当該分割領域の特徴量を重み付けして検索キ
ー画像１００の特徴量であるキー特徴量１１０を算出す
る処理を表している。
の処理手順を示すフローチャートである。図３では検索
キー画像１００の各分割領域について検索キー領域１０
１と重なる部分の面積に応じて重みを設定し、前記設定
した重みで当該分割領域の特徴量を重み付けして検索キ
ー画像１００の特徴量であるキー特徴量１１０を算出す
る処理を表している。
【００２４】図４は本実施形態の検索対象特徴量計算部
１２の処理手順を示すフローチャートである。図４では
複数の蓄積画像１４１の各分割領域について検索対象領
域１０２と重なる部分の面積に応じて重みを設定し、前
記設定した重みで当該分割領域の特徴量を重み付けして
蓄積画像１４１の特徴量である検索対象特徴量１２０を
算出する処理を表している。図５は本実施形態の検索対
象特徴量１２０の概要を示す図である。図５では図４の
検索対象特徴量計算部１２で算出した検索対象特徴量１
２０の構成例を表している。
１２の処理手順を示すフローチャートである。図４では
複数の蓄積画像１４１の各分割領域について検索対象領
域１０２と重なる部分の面積に応じて重みを設定し、前
記設定した重みで当該分割領域の特徴量を重み付けして
蓄積画像１４１の特徴量である検索対象特徴量１２０を
算出する処理を表している。図５は本実施形態の検索対
象特徴量１２０の概要を示す図である。図５では図４の
検索対象特徴量計算部１２で算出した検索対象特徴量１
２０の構成例を表している。
【００２５】図６は本実施形態の類似度計算部１３の処
理手順を示すフローチャートである。図６では前記算出
した検索キー特徴量と蓄積画像１４１の検索対象特徴量
１２０とを比較して検索キー画像１００と蓄積画像１４
１との類似度１３０を算出する処理を表している。図７
は本実施形態の類似度１３０の概要を示す図である。図
７では図６の類似度計算部１３で算出した類似度１３０
の構成例を表している。
理手順を示すフローチャートである。図６では前記算出
した検索キー特徴量と蓄積画像１４１の検索対象特徴量
１２０とを比較して検索キー画像１００と蓄積画像１４
１との類似度１３０を算出する処理を表している。図７
は本実施形態の類似度１３０の概要を示す図である。図
７では図６の類似度計算部１３で算出した類似度１３０
の構成例を表している。
【００２６】図８は本実施形態の面積比率による重み付
けの例を示す図である。一つの画像を全体画像８０とす
る。全体画像を６×６に分割した場合、それぞれの画像
を分割領域（Ｘｉ、Ｙｊ）（ｉ＝１、２、…、６、ｊ＝
１、２、…、６）と表記する。指定領域８１とは、検索
キー画像１００に対しては検索キー領域１０１であり、
蓄積画像１４１に対しては検索対象領域１０２である。
図８の様な指定領域８１の場合の、分割領域毎の重み付
けの例を重み付け例８２及び８３に示す。重み付け例８
２は指定領域の内側の重みを重くした例であり、重み付
け例８３は指定領域の外側の重みを重くした例である。
けの例を示す図である。一つの画像を全体画像８０とす
る。全体画像を６×６に分割した場合、それぞれの画像
を分割領域（Ｘｉ、Ｙｊ）（ｉ＝１、２、…、６、ｊ＝
１、２、…、６）と表記する。指定領域８１とは、検索
キー画像１００に対しては検索キー領域１０１であり、
蓄積画像１４１に対しては検索対象領域１０２である。
図８の様な指定領域８１の場合の、分割領域毎の重み付
けの例を重み付け例８２及び８３に示す。重み付け例８
２は指定領域の内側の重みを重くした例であり、重み付
け例８３は指定領域の外側の重みを重くした例である。
【００２７】以下、図１を用いて検索手順を説明する。
まず検索条件入力部１０は、検索キー画像１００と検索
キー領域１０１と検索対象領域１０２とを入力する。な
お本実施形態では蓄積画像１４１から検索キー画像１０
０の選択を行うものとする。
まず検索条件入力部１０は、検索キー画像１００と検索
キー領域１０１と検索対象領域１０２とを入力する。な
お本実施形態では蓄積画像１４１から検索キー画像１０
０の選択を行うものとする。
【００２８】キー特徴量計算部１１は、検索条件入力部
１０から入力された検索キー画像１００と検索キー領域
１０１とからキー特徴量１１０を求める。検索対象特徴
量計算部１２は、検索条件入力部１０から入力された検
索対象領域１０２と蓄積部１４に蓄積してある蓄積画像
１４１の特徴量１４０とからＮ個の検索対象特徴量１２
０を求める。
１０から入力された検索キー画像１００と検索キー領域
１０１とからキー特徴量１１０を求める。検索対象特徴
量計算部１２は、検索条件入力部１０から入力された検
索対象領域１０２と蓄積部１４に蓄積してある蓄積画像
１４１の特徴量１４０とからＮ個の検索対象特徴量１２
０を求める。
【００２９】類似度計算部１３は、キー特徴量計算部１
１で計算されたキー特徴量１１０と検索対象特徴量計算
部１２により計算されたＮ個の検索対象特徴量１２０と
から、蓄積画像１４１それぞれについての類似度１３０
を求める。
１で計算されたキー特徴量１１０と検索対象特徴量計算
部１２により計算されたＮ個の検索対象特徴量１２０と
から、蓄積画像１４１それぞれについての類似度１３０
を求める。
【００３０】検索結果出力部１５は、類似度計算部１３
で計算されたＮ個の類似度１３０の内、類似度１３０の
大きい蓄積画像１４１の画像ＩＤ２０を順番に蓄積部１
４から取り出して表示する。以上、検索手順について、
図１を用いて説明した。
で計算されたＮ個の類似度１３０の内、類似度１３０の
大きい蓄積画像１４１の画像ＩＤ２０を順番に蓄積部１
４から取り出して表示する。以上、検索手順について、
図１を用いて説明した。
【００３１】ここから、図３のキー特徴量１１０を計算
する処理手順について説明する。ステップ３０では、検
索キー特徴量Ｆｋを「０」で初期化する。ステップ３１
では、変数ｍに「１」を代入する。ｍとは、検索キー画
像１００の全ての分割領域に対して処理を実行したかど
うかをチェックする変数である。
する処理手順について説明する。ステップ３０では、検
索キー特徴量Ｆｋを「０」で初期化する。ステップ３１
では、変数ｍに「１」を代入する。ｍとは、検索キー画
像１００の全ての分割領域に対して処理を実行したかど
うかをチェックする変数である。
【００３２】ステップ３２では、検索キー画像１００と
して入力された蓄積画像１４１に対して、その分割領域
と検索キー領域１０１とが重なる部分の面積を求める。
ステップ３３では、当該分割領域の重みＷｉｊを設定す
る。ここでは、検索キー領域１０１と重なっている面積
が大きい場合に重みを強くし、検索キー領域１０１と重
なっている面積が小さい場合に重みを弱くする。重みＷ
ｉｊには、例えば面積比率の値をそのまま用いる。図８
は面積比率によって重み付けした例を示している。
して入力された蓄積画像１４１に対して、その分割領域
と検索キー領域１０１とが重なる部分の面積を求める。
ステップ３３では、当該分割領域の重みＷｉｊを設定す
る。ここでは、検索キー領域１０１と重なっている面積
が大きい場合に重みを強くし、検索キー領域１０１と重
なっている面積が小さい場合に重みを弱くする。重みＷ
ｉｊには、例えば面積比率の値をそのまま用いる。図８
は面積比率によって重み付けした例を示している。
【００３３】ステップ３４では、当該分割領域の特徴量
Ｆｉｊに重みＷｉｊを乗じたものを検索キー特徴量Ｆｋ
に加算する。なおこの計算は前記多次元ベクトルの各次
元毎に行われるものとする。
Ｆｉｊに重みＷｉｊを乗じたものを検索キー特徴量Ｆｋ
に加算する。なおこの計算は前記多次元ベクトルの各次
元毎に行われるものとする。
【００３４】ステップ３５では、変数ｍを「１」増分す
る。ステップ３６では、検索キー画像１００の全ての分
割領域に対して処理を実行したかどうかをチェックす
る。まだ処理を実行していない分割領域がある場合には
ステップ３２に戻り、全ての分割領域に対して処理を実
行した場合は検索キー特徴量Ｆｋが求められたものとし
て当該処理を終了する。以上、キー特徴量１１０を計算
する処理手順について図３を用いて説明した。
る。ステップ３６では、検索キー画像１００の全ての分
割領域に対して処理を実行したかどうかをチェックす
る。まだ処理を実行していない分割領域がある場合には
ステップ３２に戻り、全ての分割領域に対して処理を実
行した場合は検索キー特徴量Ｆｋが求められたものとし
て当該処理を終了する。以上、キー特徴量１１０を計算
する処理手順について図３を用いて説明した。
【００３５】ここから図４の検索対象特徴量１２０を計
算する処理手順について説明する。ステップ４０では、
変数ｎに「１」を代入する。ｎとは、蓄積画像１４１の
全ての画像に対して処理を実行したかどうかをチェック
する変数である。
算する処理手順について説明する。ステップ４０では、
変数ｎに「１」を代入する。ｎとは、蓄積画像１４１の
全ての画像に対して処理を実行したかどうかをチェック
する変数である。
【００３６】ステップ４１では、検索キー特徴量Ｆｏn
を「０」で初期化する。ステップ４２では、変数ｍに
「１」を代入する。ｍとは、蓄積画像１４１の全ての分
割領域に対して処理を実行したかどうかをチェックする
変数である。
を「０」で初期化する。ステップ４２では、変数ｍに
「１」を代入する。ｍとは、蓄積画像１４１の全ての分
割領域に対して処理を実行したかどうかをチェックする
変数である。
【００３７】ステップ４３では、蓄積画像１４１に対し
て、当該分割領域と検索対象領域１０２とが重なる部分
の面積を求める。ステップ４４では、当該分割領域の重
みＷｉｊを設定する。ここでは、検索対象領域１０２と
重なっている面積が大きい場合に重みを強くし、検索対
象領域１０２と重なっている面積が小さい場合に重みを
弱くする。重みＷｉｊには例えば図８の様に面積比率の
値をそのまま用いる。
て、当該分割領域と検索対象領域１０２とが重なる部分
の面積を求める。ステップ４４では、当該分割領域の重
みＷｉｊを設定する。ここでは、検索対象領域１０２と
重なっている面積が大きい場合に重みを強くし、検索対
象領域１０２と重なっている面積が小さい場合に重みを
弱くする。重みＷｉｊには例えば図８の様に面積比率の
値をそのまま用いる。
【００３８】ステップ４５では、当該分割領域の特徴量
Ｆｉｊに重みＷｉｊを乗じたものを検索対象特徴量Ｆｏ
nに加算する。なおこの計算は前記多次元ベクトルの各
次元毎に行われるものとする。
Ｆｉｊに重みＷｉｊを乗じたものを検索対象特徴量Ｆｏ
nに加算する。なおこの計算は前記多次元ベクトルの各
次元毎に行われるものとする。
【００３９】ステップ４６では、変数ｍを「１」増分す
る。ステップ４７では、蓄積画像１４１の全ての分割領
域に対して処理を実行したかどうかをチェックする。ま
だ処理を実行していない分割領域がある場合にはステッ
プ４３に戻り、全ての分割領域に対して処理を実行した
場合はステップ４８へ進む。
る。ステップ４７では、蓄積画像１４１の全ての分割領
域に対して処理を実行したかどうかをチェックする。ま
だ処理を実行していない分割領域がある場合にはステッ
プ４３に戻り、全ての分割領域に対して処理を実行した
場合はステップ４８へ進む。
【００４０】ステップ４８では、変数ｎを「１」増分す
る。ステップ４９では、蓄積画像１４１の全ての画像に
対して処理を実行したかどうかをチェックする。まだ処
理を実行していない蓄積画像１４１がある場合にはステ
ップ４１に戻り、全ての蓄積画像１４１に対して処理を
実行した場合は全ての蓄積画像１４１に対して検索対象
特徴量Ｆｏが求められたものとして当該処理を終了す
る。求められた検索対象特徴量Ｆｏnは、図５の様に画
像ＩＤ２０と対応付けて記憶される。以上、検索対象特
徴量１２０を計算する処理手順について図４を用いて説
明した。
る。ステップ４９では、蓄積画像１４１の全ての画像に
対して処理を実行したかどうかをチェックする。まだ処
理を実行していない蓄積画像１４１がある場合にはステ
ップ４１に戻り、全ての蓄積画像１４１に対して処理を
実行した場合は全ての蓄積画像１４１に対して検索対象
特徴量Ｆｏが求められたものとして当該処理を終了す
る。求められた検索対象特徴量Ｆｏnは、図５の様に画
像ＩＤ２０と対応付けて記憶される。以上、検索対象特
徴量１２０を計算する処理手順について図４を用いて説
明した。
【００４１】ここから図６の類似度１３０を計算する処
理手順について説明する。ステップ６０では、変数ｎに
「１」を代入する。ｎとは、蓄積画像１４１の全ての画
像に対して処理を実行したかどうかをチェックする変数
である。
理手順について説明する。ステップ６０では、変数ｎに
「１」を代入する。ｎとは、蓄積画像１４１の全ての画
像に対して処理を実行したかどうかをチェックする変数
である。
【００４２】ステップ６１では、検索キー特徴量１１０
と画像ＩＤ２０がｎである検索対象特徴量１２０とから
類似度１３０を計算する。本実施形態の類似度Ｓは以下
の数１で定義されるものとし、類似度Ｓが大きい程類似
している事を示している。
と画像ＩＤ２０がｎである検索対象特徴量１２０とから
類似度１３０を計算する。本実施形態の類似度Ｓは以下
の数１で定義されるものとし、類似度Ｓが大きい程類似
している事を示している。
【００４３】
【数１】Ｓn ＝ （−１）×Σ｛（Ｆｋv-Ｆｏnv）×
（Ｆｋv-Ｆｏnv）｝ 数１において、ｖは各画像の前記多次元ベクトルの次元
数を示す整数を表しており、ＦｋvはＦｋのｖ次元目の
成分を示している。数１に示す様に本実施形態の類似度
１３０の計算では、蓄積画像１４１の各次元の特徴量Ｆ
ｏnvについて検索キー画像１００の各次元の特徴量Ｆｋ
vとの差の２乗を求め、それらの総和に「−１」を乗じ
て類似度Ｓnを算出している。
（Ｆｋv-Ｆｏnv）｝ 数１において、ｖは各画像の前記多次元ベクトルの次元
数を示す整数を表しており、ＦｋvはＦｋのｖ次元目の
成分を示している。数１に示す様に本実施形態の類似度
１３０の計算では、蓄積画像１４１の各次元の特徴量Ｆ
ｏnvについて検索キー画像１００の各次元の特徴量Ｆｋ
vとの差の２乗を求め、それらの総和に「−１」を乗じ
て類似度Ｓnを算出している。
【００４４】ステップ６２では、変数ｎを「１」増分す
る。ステップ６３では、蓄積画像１４１の全ての画像に
対して処理を実行したかどうかをチェックする。まだ処
理を実行していない蓄積画像１４１がある場合にはステ
ップ６１に戻り、全ての蓄積画像１４１に対して処理を
実行した場合は全ての蓄積画像１４１に対して類似度１
３０が求められたものとして当該処理を終了する。求め
られた類似度１３０は、図７の様に、画像ＩＤ２０と対
応付けて記憶される。以上、類似度１３０を計算する処
理手順について図６を用いて説明した。
る。ステップ６３では、蓄積画像１４１の全ての画像に
対して処理を実行したかどうかをチェックする。まだ処
理を実行していない蓄積画像１４１がある場合にはステ
ップ６１に戻り、全ての蓄積画像１４１に対して処理を
実行した場合は全ての蓄積画像１４１に対して類似度１
３０が求められたものとして当該処理を終了する。求め
られた類似度１３０は、図７の様に、画像ＩＤ２０と対
応付けて記憶される。以上、類似度１３０を計算する処
理手順について図６を用いて説明した。
【００４５】本実施形態によれば、複数の分割領域の特
徴量から一つの検索対象特徴量１２０を求めるので、検
索キー領域１０１と検索対象領域１０２とで形や大きさ
が違っていても、容易に検索を行う事ができる。
徴量から一つの検索対象特徴量１２０を求めるので、検
索キー領域１０１と検索対象領域１０２とで形や大きさ
が違っていても、容易に検索を行う事ができる。
【００４６】ここでは、重み付け例８２の様に、指定領
域と重なる面積が大きい分割領域の重みを強くする事に
よって、指定領域に類似する領域を持つ画像を検索する
方法について説明した。また、キー特徴量１１０や検索
対象特徴量１２０を求める際に、重みが「０」に設定さ
れている分割領域も対象としているが、これは、キー特
徴量１１０や検索対象特徴量１２０を求める際に、指定
領域と全く重ならない分割領域を対象としないのと同じ
事である。逆に、重み付け例８３の様に、指定した領域
と重なる面積が大きい分割領域の重みを弱くして、キー
特徴量１１０や検索対象特徴量１２０を求めると、指定
領域以外の部分が類似する画像を検索する事ができる。
域と重なる面積が大きい分割領域の重みを強くする事に
よって、指定領域に類似する領域を持つ画像を検索する
方法について説明した。また、キー特徴量１１０や検索
対象特徴量１２０を求める際に、重みが「０」に設定さ
れている分割領域も対象としているが、これは、キー特
徴量１１０や検索対象特徴量１２０を求める際に、指定
領域と全く重ならない分割領域を対象としないのと同じ
事である。逆に、重み付け例８３の様に、指定した領域
と重なる面積が大きい分割領域の重みを弱くして、キー
特徴量１１０や検索対象特徴量１２０を求めると、指定
領域以外の部分が類似する画像を検索する事ができる。
【００４７】以上説明した様に本実施形態の画像検索装
置によれば、検索キー画像及び蓄積画像の特定領域の特
徴量を分割領域毎に重み付けして検索を行うので、所望
画像と部分的に類似した画像の検索精度を画像の分割数
を増やす事なく向上させる事が可能である。
置によれば、検索キー画像及び蓄積画像の特定領域の特
徴量を分割領域毎に重み付けして検索を行うので、所望
画像と部分的に類似した画像の検索精度を画像の分割数
を増やす事なく向上させる事が可能である。
【００４８】
【発明の効果】本発明によれば検索キー画像及び蓄積画
像の特定領域の特徴量を分割領域毎に重み付けして検索
を行うので、所望画像と部分的に類似した画像の検索精
度を画像の分割数を増やす事なく向上させる事が可能で
ある。
像の特定領域の特徴量を分割領域毎に重み付けして検索
を行うので、所望画像と部分的に類似した画像の検索精
度を画像の分割数を増やす事なく向上させる事が可能で
ある。
【図１】本実施形態の画像検索装置の構成を示す図であ
る。
る。
【図２】本実施形態の蓄積部１４の内容を示す図であ
る。
る。
【図３】本実施形態のキー特徴量計算部１１の処理手順
を示すフローチャートである。
を示すフローチャートである。
【図４】本実施形態の検索対象特徴量計算部１２の処理
手順を示すフローチャートである。
手順を示すフローチャートである。
【図５】本実施形態の検索対象特徴量１２０の概要を示
す図である。
す図である。
【図６】本実施形態の類似度計算部１３の処理手順を示
すフローチャートである。
すフローチャートである。
【図７】本実施形態の類似度１３０の概要を示す図であ
る。
る。
【図８】本実施形態の面積比率による重み付けの例を示
す図である。
す図である。
【図９】従来の特徴量抽出動作の概要を示す図である。
１４…蓄積部、１００…検索キー画像、１０１…検索キ
ー領域、１０２…検索対象領域、１１０…キー特徴量、
１２０…検索対象特徴量、１３０…類似度、１４０…特
徴量、１４１…蓄積画像、１０…検索条件入力部、１１
…キー特徴量計算部、１２…検索対象特徴量計算部、１
３…類似度計算部、１５…検索結果出力部、２０…画像
ＩＤ、８０…全体画像、８１…指定領域、８２及び８３
…重み付け例。
ー領域、１０２…検索対象領域、１１０…キー特徴量、
１２０…検索対象特徴量、１３０…類似度、１４０…特
徴量、１４１…蓄積画像、１０…検索条件入力部、１１
…キー特徴量計算部、１２…検索対象特徴量計算部、１
３…類似度計算部、１５…検索結果出力部、２０…画像
ＩＤ、８０…全体画像、８１…指定領域、８２及び８３
…重み付け例。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 5B075 ND08 NK07 NK37 NK39 PR08 QM08 5L096 BA08 CA24 EA45 FA19 FA31 JA03
Claims (5)
- 【請求項１】 画像の特徴を表す特徴量と共に蓄積され
た複数の蓄積画像から所望の画像を検索する画像検索方
法において、 所望画像と部分的に類似した画像である検索キー画像
と、前記検索キー画像内で所望画像に類似している部分
を示す検索キー領域と、検索の対象となる蓄積画像内で
前記検索キー領域と比較される領域を示す検索対象領域
とを入力し、 検索キー画像の各分割領域について検索キー領域と重な
る部分に応じて重みを設定し、前記設定した重みで当該
分割領域の特徴量を重み付けして当該検索キー画像の特
徴量であるキー特徴量を算出し、 複数の蓄積画像の各分割領域について検索対象領域と重
なる部分に応じて重みを設定し、前記設定した重みで当
該分割領域の特徴量を重み付けして各蓄積画像の特徴量
である検索対象特徴量を算出し、 前記算出した検索キー特徴量と各蓄積画像の検索対象特
徴量とを比較して検索キー画像と各蓄積画像との類似度
を算出し、前記算出された類似度の高い蓄積画像を検索
結果として出力する事を特徴とする画像検索方法。 - 【請求項２】 前記重みを設定する際に、当該分割領域
と前記領域とが重なる部分の面積を求め、重なる部分の
面積が大きい場合に重みを強く設定し、重なる部分の面
積が小さい場合に重みを弱く設定する事を特徴とする請
求項１に記載された画像検索方法。 - 【請求項３】 前記重みを設定する際に、当該分割領域
と前記領域とが重なる部分の面積を求め、重なる部分の
面積が大きい場合に重みを弱く設定し、重なる部分の面
積が小さい場合に重みを強く設定する事を特徴とする請
求項１に記載された画像検索方法。 - 【請求項４】 画像の特徴を表す特徴量と共に蓄積され
た複数の蓄積画像から所望の画像を検索する画像検索装
置において、 所望画像と部分的に類似した画像である検索キー画像
と、前記検索キー画像内で所望画像に類似している部分
を示す検索キー領域と、検索の対象となる蓄積画像内で
前記検索キー領域と比較される領域を示す検索対象領域
とを入力する検索条件入力部と、 検索キー画像の各分割領域について検索キー領域と重な
る部分に応じて重みを設定し、前記設定した重みで当該
分割領域の特徴量を重み付けして当該検索キー画像の特
徴量であるキー特徴量を算出するキー特徴量計算部と、 複数の蓄積画像の各分割領域について検索対象領域と重
なる部分に応じて重みを設定し、前記設定した重みで当
該分割領域の特徴量を重み付けして各蓄積画像の特徴量
である検索対象特徴量を算出する検索対象特徴量計算部
と、 前記算出した検索キー特徴量と各蓄積画像の検索対象特
徴量とを比較して検索キー画像と各蓄積画像との類似度
を算出する類似度計算部と、前記算出された類似度の高
い蓄積画像を検索結果として出力する検索結果出力部と
を備える事を特徴とする画像検索装置。 - 【請求項５】 画像の特徴を表す特徴量と共に蓄積され
た複数の蓄積画像から所望の画像を検索する画像検索装
置としてコンピュータを機能させる為のプログラムを記
録した媒体において、 所望画像と部分的に類似した画像である検索キー画像
と、前記検索キー画像内で所望画像に類似している部分
を示す検索キー領域と、検索の対象となる蓄積画像内で
前記検索キー領域と比較される領域を示す検索対象領域
とを入力する検索条件入力部と、 検索キー画像の各分割領域について検索キー領域と重な
る部分に応じて重みを設定し、前記設定した重みで当該
分割領域の特徴量を重み付けして当該検索キー画像の特
徴量であるキー特徴量を算出するキー特徴量計算部と、 複数の蓄積画像の各分割領域について検索対象領域と重
なる部分に応じて重みを設定し、前記設定した重みで当
該分割領域の特徴量を重み付けして各蓄積画像の特徴量
である検索対象特徴量を算出する検索対象特徴量計算部
と、 前記算出した検索キー特徴量と各蓄積画像の検索対象特
徴量とを比較して検索キー画像と各蓄積画像との類似度
を算出する類似度計算部と、前記算出された類似度の高
い蓄積画像を検索結果として出力する検索結果出力部と
してコンピュータを機能させる為のプログラムを記録し
た事を特徴とする媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10333626A JP2000163576A (ja) | 1998-11-25 | 1998-11-25 | 画像検索方法及びその実施装置並びにその処理プログラムを記録した媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10333626A JP2000163576A (ja) | 1998-11-25 | 1998-11-25 | 画像検索方法及びその実施装置並びにその処理プログラムを記録した媒体 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000163576A true JP2000163576A (ja) | 2000-06-16 |
Family
ID=18268160
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10333626A Pending JP2000163576A (ja) | 1998-11-25 | 1998-11-25 | 画像検索方法及びその実施装置並びにその処理プログラムを記録した媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2000163576A (ja) |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002245048A (ja) * | 2001-02-20 | 2002-08-30 | Mitsubishi Electric Corp | 画像検索方法および画像検索装置 |
| US7046865B2 (en) | 2001-10-30 | 2006-05-16 | Nec Corporation | Determination of similarity using weighting value depending on the type of characteristic |
| JP2009251667A (ja) * | 2008-04-01 | 2009-10-29 | Toyota Motor Corp | 画像検索装置 |
| US7991232B2 (en) | 2004-03-03 | 2011-08-02 | Nec Corporation | Image similarity calculation system, image search system, image similarity calculation method, and image similarity calculation program |
| JP2012079187A (ja) * | 2010-10-05 | 2012-04-19 | Yahoo Japan Corp | 特徴ベクトル生成装置、特徴ベクトル生成方法及びプログラム |
| US8379989B2 (en) | 2008-04-01 | 2013-02-19 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Image search apparatus and image processing apparatus |
| JP2015055770A (ja) * | 2013-09-12 | 2015-03-23 | 株式会社ミツトヨ | 情報処理装置、情報処理方法、プログラム、及び画像測定装置 |
| JPWO2013099038A1 (ja) * | 2011-12-29 | 2015-04-30 | 楽天株式会社 | 画像検索システム、画像検索方法、画像検索装置、プログラム、及び情報記憶媒体 |
| JP2018041281A (ja) * | 2016-09-07 | 2018-03-15 | 日本電信電話株式会社 | 検索装置、方法、及びプログラム |
| CN108897746A (zh) * | 2018-04-03 | 2018-11-27 | 南昌奇眸科技有限公司 | 一种图像检索方法 |
-
1998
- 1998-11-25 JP JP10333626A patent/JP2000163576A/ja active Pending
Cited By (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| JP2002245048A (ja) * | 2001-02-20 | 2002-08-30 | Mitsubishi Electric Corp | 画像検索方法および画像検索装置 |
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| JP4577392B2 (ja) * | 2008-04-01 | 2010-11-10 | トヨタ自動車株式会社 | 画像検索装置 |
| US8379989B2 (en) | 2008-04-01 | 2013-02-19 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Image search apparatus and image processing apparatus |
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| JPWO2013099038A1 (ja) * | 2011-12-29 | 2015-04-30 | 楽天株式会社 | 画像検索システム、画像検索方法、画像検索装置、プログラム、及び情報記憶媒体 |
| US9600495B2 (en) | 2011-12-29 | 2017-03-21 | Rakuten, Inc. | Image search system, image search method, image search device, program, and information recording medium |
| JP2015055770A (ja) * | 2013-09-12 | 2015-03-23 | 株式会社ミツトヨ | 情報処理装置、情報処理方法、プログラム、及び画像測定装置 |
| JP2018041281A (ja) * | 2016-09-07 | 2018-03-15 | 日本電信電話株式会社 | 検索装置、方法、及びプログラム |
| CN108897746A (zh) * | 2018-04-03 | 2018-11-27 | 南昌奇眸科技有限公司 | 一种图像检索方法 |
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