JP2001084271A - 情報検索装置及びそのアルゴリズム更新方法及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 情報検索のアルゴリズムを効率的且つ容易に
更新可能な情報検索装置及びそのアルゴリズム更新方法
及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体の提供。 【解決手段】 既に登録されている画像に施したデータ
特徴量抽出処理のソフトウエアモジュールのバージョン
が、現在使用しているバージョンと異なる画像が含まれ
ている場合に、そのバージョンが異なる画像を更新対象
として選択し(S13)、その選択した画像に対して、現在
使用しているデータ特徴量抽出処理のモジュールを用い
て特徴量及びその重み情報を算出し、その算出した特徴
量等により所定のデータベースを更新する(S14-S15)。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、自然画像データや
音声データ等の様々な形態の情報を検索する情報検索装
置及びそのアルゴリズム更新方法及びコンピュータ読み
取り可能な記憶媒体に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来より、例えば自然画像データ等のマ
ルチメディアデータの情報検索装置においては、一般
に、目的とするデータの検索を確実なものにすべく、そ
のデータに関係するキーワードをユーザが入力し、その
入力されたキーワードによる情報検索が行われている。

【０００３】また、近年においては、このような情報検
索装置内に入力された画像が有する特徴を表わす特徴量
を解析し、その特徴量に基づいて情報検索する技術も提
案されているが、係る情報検索技術による画像認識の精
度は実用的とは言えない状況であり、現段階では汎用性
に欠ける。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】上記のような従来の検
索技術においては、一般に、その技術の進歩を既存の検
索アルゴリズムに反映させるために、データによって既
に登録されているキーワード等の検索情報を再登録する
必要があり、効率的でない。

【０００５】また、ユーザが入力したキーワード等の情
報を用いる情報検索と、上記のデータ特徴量に基づく情
報検索とを複合させた複合検索技術の分野においては、
日々進歩する特徴量に基づく検索技術の進歩に合わせ
て、複合検索に使用している判断アルゴリズムの変更
（更新）が必要な場合が多く、その判断アルゴリズムの
ソフトウエアモジュールの入れ替え等を、特徴量に基づ
く検索アルゴリズムを変更する度に行わなければなら
ず、情報検索装置としての運用面においても非効率であ
る。このため、データ特徴量に基づく検索技術の進歩
を、情報検索装置の検索アルゴリズムに反映させるに際
して、新たな検索アルゴリズム等のソフトウエアモジュ
ールの入れ替え等を極力少なくすることが運用面から切
望される。

【０００６】そこで、本発明は、情報検索のアルゴリズ
ムを効率的且つ容易に更新可能な情報検索装置及びその
アルゴリズム更新方法及びコンピュータ読み取り可能な
記憶媒体の提供を目的とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
め、本発明に係る情報検索装置は、以下の構成を特徴と
する。

【０００８】即ち、所定の形態を有する情報に対して所
定の処理を施すことにより、その情報の特徴を表わす第
１の情報を生成する生成手段と、前記生成手段によって
生成した第１の情報の精度情報を算出する精度算出手段
と、前記所定の形態を有する情報を記憶すると共に、前
記生成手段によって生成された第１の情報と、該記憶し
ている情報と関連付けてユーザが登録した第２の情報と
を記憶する第１の記憶手段と、前記第１の情報を生成す
るときに前記生成手段が採用したアルゴリズムのバージ
ョンと、前記精度算出手段によって算出された前記第１
の情報の精度情報とを関連付けして記憶する第２の記憶
手段と、前記第１の記憶手段に記憶している前記第１及
び／または第２の情報に基づいて、所望する情報を検索
する検索手段と、前記第２の記憶手段に記憶していると
ころの前記第１の情報を生成するときに前記生成手段が
採用したアルゴリズムのバージョンと、前記生成手段に
新たに採用すべきアルゴリズムのバージョンとが一致す
るかを判断し、前記第１の記憶手段に記憶している前記
第１の情報のうち、該判断結果によりバージョンが一致
しなかった情報だけを抽出する抽出手段と、前記抽出手
段によって抽出された情報に関連付けされている前記所
定の形態を有する情報に対して、前記生成手段に前記新
たに採用すべきアルゴリズムを用いて新たに第１の情報
を生成し、その新たに生成された第１の情報に対する精
度情報を前記精度算出手段を用いて算出すると共に、そ
の新たに生成された第１の情報の精度情報と、前記新た
に設定すべき前記生成手段のバージョンとにより、前記
第２の記憶手段に現在記憶している前記第１の情報の精
度情報と、その精度情報に関連付けされているバージョ
ンとを更新する更新手段とを備えることを特徴とする。

【０００９】また、例えば前記検索手段は、前記第１及
び第２の情報を用いて検索を行うに際して、その検索結
果に、前記精度算出手段によって算出された前記第１の
情報の精度情報を反映させると良い。

【００１０】また、上記の目的を達成するため、本発明
に係る情報検索装置のアルゴリズム更新方法は、以下の
構成を特徴とする。

【００１１】即ち、所定の形態を有する情報に対して所
定の処理を施すことにより、その情報の特徴を表わす第
１の情報を生成する生成工程と、前記生成工程にて生成
した第１の情報の精度情報を算出する精度算出工程と、
前記所定の形態を有する情報を記憶すると共に、前記生
成工程にて生成された第１の情報と、該記憶している情
報と関連付けてユーザが登録した第２の情報とを記憶す
る第１の記憶工程と、前記第１の情報を生成するときに
前記生成工程にて採用したアルゴリズムのバージョン
と、前記精度算出工程にて算出した前記第１の情報の精
度情報とを関連付けして記憶する第２の記憶工程と、前
記生成工程にて採用するアルゴリズムを更新するに際し
て、前記第２の記憶工程にて記憶した前記第１の情報を
生成するときに前記生成工程にて採用したアルゴリズム
のバージョンと、前記生成工程に新たに採用すべきアル
ゴリズムのバージョンとが一致するかを判断し、前記第
１の記憶工程にて記憶した前記第１の情報のうち、該判
断結果によりバージョンが一致しなかった情報だけを抽
出する抽出工程と、前記抽出工程にて抽出した情報に関
連付けされている前記所定の形態を有する情報に対し
て、前記新たに採用すべきアルゴリズムを用いて新たに
第１の情報を生成し、且つその新たに生成された第１の
情報に対する精度情報を算出すると共に、その新たに生
成された第１の情報の精度情報と、前記新たに採用すべ
きアルゴリズムのバージョンとにより、現在記憶してい
る前記第１の情報の精度情報と、その精度情報に関連付
けされているアルゴリズムのバージョンとを更新する更
新工程とを有することを特徴とする。

【００１２】更に、上記の情報検索装置及びそのアルゴ
リズム更新方法を、コンピュータによって実現するプロ
グラムコードが格納されている、コンピュータ読み取り
可能な記憶媒体を特徴とする。

【００１３】

【発明の実施の形態】以下、本発明に係る情報検索装置
の一実施形態を、図面を参照して詳細に説明する。

【００１４】図１は、本実施形態における情報検索装置
の装置構成を示すブロック図である。

【００１５】同図において、１０１はＣＰＵであり、本
実施形態に係る情報検索装置の各種制御を実行する。１
０２はＲＯＭであり、本実施形態に係る情報検索装置の
起動時にＣＰＵ１０１によって実行されるブートプログ
ラムや各種データが格納されている。１０３はＲＡＭで
あり、ＣＰＵ１０１が処理する各種制御プログラムを格
納すると共に、それらの制御プログラムをＣＰＵ１０１
が実行する際の作業領域を提供する。１０４は入力装置
としてのキーボードである。１０５は、補助入力装置と
してのマウスである。キーボード１０４及びマウス１０
５は、ユーザに対して当該情報検索装置への入力操作環
境を提供する。

【００１６】また、１０６は外部記憶装置であり、ハー
ドディスクやフロッピーディスクドライブ、或いはＣＤ
−ＲＯＭ等で構成される。１０７はＣＲＴ等の表示器で
あり、マンマシンインタフェースとして各種情報を表示
する。１０８はネットワークインタフェースであり、ネ
ットワーク上の外部機器との通信を可能とする。１１０
は対象とする原稿画像を読み取ることにより、その原稿
画像を表わす画像データを生成する一般的なスキャナで
ある。１１０はインタフェースであり、スキャナ１１０
と当該情報検索装置とのデータの送受信を制御する。

【００１７】そして、上述した各ユニットは、内部バス
１１１によって接続されている。尚、上記の構成におい
てスキャナ１１０や外部記憶装置１０６は、ネットワー
ク上に配置されたもので代用してもよい。

【００１８】次に、当該情報検索装置への画像登録処
理、画像特徴量自動抽出処理のバージョンアップ、画像
検索処理の順に、図２を参照して説明する。

【００１９】図２は、本実施形態に係る情報検索装置に
おける処理の構成を表わすシステムブロック図であり、
上述した当該情報検索装置のハードウエア構成における
ＣＰＵ１０１が実行するソフトウエアモジュールの構成
を示す図であり、当該情報検索装置は、スキャナ１１０
等を介して外部記憶装置１０６に登録された画像（画像
データ）の特徴量に基づく検索処理と、同様に登録され
た画像にユーザによって予め付加されたキーワードを利
用した検索処理とを、何れか単独で、或いは両方の検索
処理を複合した検索処理を実行可能なソフトウエアモジ
ュール構成を備える。

【００２０】キーボード１０４等のユーザインタフェー
ス１より画像の登録が指示されたときには、一般的な手
法（アルゴリズム）を採用した画像特徴量演算モジュー
ル２により、色ヒストグラム計算処理が行われ、対象と
する当該画像の画像特徴量が算出される。

【００２１】また、モジュール３は、ユーザによって入
力されるキーワードを、算出された画像特徴量に対応す
る属性情報として当該画像特徴量に付与する（関連付け
する）。

【００２２】そして、属性が付与された画像特徴量は、
データ入力モジュール４により、メモリ（ＲＡＭ１０
３）を介して外部記憶装置１０６等のデータ蓄積モジュ
ール５に格納される。

【００２３】ここで、当該情報検索装置は、上述したよ
うに、登録された画像の特徴量に基づく検索処理を単独
で行うことも可能であり、この場合は、例えば、キーワ
ードの付与は後日入力可能に構成し、入手した画像デー
タに類似する他の画像データを取り急ぎ検索すべく、デ
ータ特徴量演算モジュール２によるヒストグラム計算処
理だけを行い、そのヒストグラムによって入手したデー
タを用いて、ユーザが検索指示した画像（元画像）と色
味が類似する画像（類似画像）を検索可能な検索モジュ
ール６に提供することにより、キーワードが未だ付与さ
れていない状態の画像の検索が可能である。尚、検索に
先立って行う画像の登録処理については、図３を参照し
て後述する。

【００２４】また、上記の場合、ユーザは、キーワード
（属性情報）の登録を別途行うことができ、この場合に
実行される属性登録処理は、図５に示すフローチャート
になる。即ち、図５に示すように、登録された画像に対
して１対１で採番されたデータＩＤをユーザが指定する
（ステップＳ２１）ことによって所望の画像を選択さ
れ、且つその指定したデータＩＤに対応してユーザが入
力した属性情報（ユーザが選択した画像を特定可能な所
望のキーワード等）を、データ管理ＤＢ１３、並びに不
図示の属性インデックスＤＢに記憶する（ステップＳ２
２）。ここで、ユーザが入力する属性情報には、データ
ＩＤに対応する画像データの特徴量は含まない。

【００２５】＜画像登録処理＞次に、検索に先立って行
われる画像の登録処理について、以下に詳細に説明す
る。

【００２６】図３は、本実施形態における画像登録処理
を示すフローチャートである。

【００２７】同図において、ステップＳ１，ステップＳ
２：図６に示すデータ管理ＤＢレコードに含まれるデー
タ特徴量抽出処理バージョン番号（Ｎｏ）のフィールド
を参照することにより、現在使用している画像登録処理
に含まれるところのデータ特徴量抽出処理（図２のモジ
ュール７）のバージョンと、データ管理ＤＢ１３に既に
格納されているデータ管理ＤＢレコードに含まれるとこ
ろのデータ特徴量抽出処理バージョンＮｏとが同じか否
かを判断し、ＹＥＳ（バージョン同一）のときにはステ
ップＳ３に進み、ＮＯ（異なる）ときにはステップＳ２
として後述する図４に示す処理を全ての画像に対して行
う。

【００２８】ステップＳ３：データ管理ＤＢ１３を参照
することにより、今回の登録対象である画像を当該情報
検索装置内で特定するデータＩＤとして、これまで発行
していないユニークなデータＩＤを発行すると共に、そ
のデータＩＤをキーとして別途行われる検索処理時に当
該登録対象の画像を検索可能にすべく、データ管理ＤＢ
１３内に、当該登録対象の画像のデータ管理ＤＢレコー
ドを生成する。

【００２９】外部記憶装置１０６内の所定領域に形成さ
れているデータ管理ＤＢ１１、データ特徴量バージョン
管理ＤＢ１２、そしてデータ特徴量ＤＢ１３には、図６
に示すフィールド構成のデータ管理ＤＢレコード、図７
に示すフィールド構成のデータ特徴量バージョン管理Ｄ
Ｂレコード、そして図８に示すフィールド構成のデータ
特徴量ＤＢレコードがそれぞれ格納され、各画像に付与
されるデータＩＤを仲立ちにして互いにリンクが張られ
る。データ検索モジュール６による検索結果は、データ
ＩＤとそのデータＩＤの指し示す画像の検索条件との適
合度の対によって表され、これらのデータが元画像と類
似画像との適合度の降順で表示器１０７に表示される。

【００３０】ステップＳ４：ユーザによって登録が指定
された画像の画像データをスキャナ１１０等から読み込
み、その読み込んだデータが存在することを確認する。

【００３１】ステップＳ５：図６に示すデータ管理ＤＢ
レコードには、検索キーとなるデータＩＤの他に、デー
タを格納したファイル格納先へのパスを含めたファイル
名を記憶・格納しており、データＩＤを与えるとこのフ
ァイル格納先へのパスを含めたファイル名を返すＡＰＩ
（appplication programming interface）を有する。ま
た、データ管理ＤＢレコードには、検索キーとして登録
日付や登録時刻等のデータ特徴量の他に、自動付与可能
なその他の属性データを記憶する。これらの登録日付や
登録時刻は、日付や時刻を範囲指定で検索可能とすべ
く、各レコードで所定の形態で登録する。

【００３２】ステップＳ７：本ステップでは、ステップ
Ｓ１の判断において、現在使用している画像登録処理に
含まれるところのデータ特徴量抽出処理（図２のモジュ
ール７）のバージョンと、既にデータ管理ＤＢレコード
に含まれるデータ特徴量抽出処理バージョン番号とが同
じであったので、画像特徴量演算モジュール２による色
ヒストグラム計算処理を行い、図２に示すデータ特徴量
ＤＢ１１に対して、データＩＤをキーとしてデータ特徴
量を検索することが可能となるスキーマのレコードを生
成・登録を行なう。

【００３３】ステップＳ８，ステップＳ９：ユーザが属
性を入力使用としているか否かを判断し（ステップＳ
８）、ＹＥＳ（ユーザによる属性入力あり）のときに
は、ステップＳ３で採番したデータＩＤに対応してユー
ザが入力した属性情報を、データ管理ＤＢ１３、並びに
不図示の属性インデックスＤＢに記憶し（ステップＳ
９）、ＮＯのときには画像登録処理を終了する。尚、ユ
ーザが入力する属性情報には、データＩＤに対応する画
像データの特徴量は含まない。

【００３４】ステップＳ２：ステップＳ１の判断におい
て、現在使用しているデータ特徴量抽出処理（図２に示
すモジュール７）のバージョンと、既にデータ管理ＤＢ
レコードに含まれるデータ特徴量抽出処理バージョン番
号とが異なるときには、本ステップにおいて、データ蓄
積モジュール５に既に登録されている画像データを、現
在使用している画像登録処理に含まれるデータ特徴量抽
出処理のバージョンに対応したものに更新すべく、図４
に示すデータ再登録処理を行う。

【００３５】＜データ再登録処理＞図４は、本実施形態
におけるデータ特徴量抽出処理のバージョンアップに伴
い、データ特徴量演算モジュールを更新する更新処理を
示すフローチャートであり、図３に示すステップＳ２の
詳細を表わす。

【００３６】同図において、ステップＳ１１，ステップ
Ｓ１２：図３のステップＳ１において画像登録処理のバ
ージョンが異なると判断されたことにより、更新対象に
指定されたデータ管理ＤＢ１３内のレコードのデータＩ
Ｄに対応する画像データをデータ蓄積モジュール５から
読み込むことにより、当該指定されたデータＩＤに対応
する画像データの存在を確認する。

【００３７】ステップＳ１３：ステップＳ１１で指定さ
れたデータＩＤをキーとして、データ管理ＤＢ１３の中
から更新対象となるレコード（即ち、現在使用している
データ特徴量抽出処理のバージョンとは異なるバージョ
ンのレコード）を決定し、そのレコードのデータ特徴量
自動抽出処理バージョン番号を、データ特徴量バージョ
ン管理ＤＢ１２に記述する。これは、データ特徴量抽出
処理のバージョンアップに際してバージョンアップの必
要なデータ特徴量だけに対して抽出登録処理を施すため
である。更に、データ管理ＤＢ１３には、データ特徴量
による検索の精度に対応する重み付け情報を格納する
（尚、重み付け情報の算出方法については後述する）。

【００３８】ステップＳ１４，ステップＳ１５：データ
ＩＤを指定された個々のレコードが有するデータ特徴量
抽出処理のバージョン番号を、データ特徴量バージョン
管理ＤＢ１２から読み出し、その読み出したバージョン
と現在の最新バージョンとの比較を行ない（ステップＳ
１４）、バージョン（図７に示す特徴量バージョン）が
異なるデータ特徴量のみをバージョンアップ対象とし
て、データ特徴量の更新（即ち、現在使用しているデー
タ特徴量抽出処理のモジュールを用いた特徴量の再計
算）を行なう（ステップＳ１５）。即ち、ステップＳ１
５では、バージョンアップ対象の個々のデータ特徴量毎
に、現時点で最新のデータ特徴量抽出処理バージョン番
号をデータ管理ＤＢ１３に記憶更新・格納する。更に、
バージョンアップ対象のデータ特徴量毎に、その精度の
向上に基づいた重み付け情報をデータ管理ＤＢ１３に記
憶更新・格納する。

【００３９】尚、データ特徴量全体としての１つの重み
付け情報の他に、複数のデータ特徴量を用いる場合に
は、データ特徴量毎にその精度の向上に基づいた重み付
け情報を、データ特徴量バージョン管理ＤＢ１２に記憶
・格納する。これは、複数のデータ特徴量を用いた検索
処理において、その検索処理のバージョンのデータ特徴
量毎の精度を考慮した重み付けを行なうことにより、情
報検索の基本アルゴリズムは変更することなく、特徴量
抽出処理のバージョンアップに適応した検索処理に自動
適合することが可能となるからである。

【００４０】尚、上記の画像登録処理においては、デー
タ特徴量以外のユーザが付与した属性情報を、全て検索
キーとして利用可能な構成としているが、入力されるキ
ーワードの部分一致や、あいまい検索等の検索を行なう
際には、特開平０８−００７０３３号，特開平０９−０
１６６１９号，特開平０９−０９１３０５号，特開平０
９−２５９１３２号に提案されているインデックスファ
イルを用いた全文検索・曖昧検索を用いるとよい。

【００４１】＜データ検索処理＞次に、上述した画像登
録処理によって当該情報検索装置内に格納された複数の
画像を用いて、ユーザが指定した所望の検索条件に応じ
た画像を検索するデータ検索処理について、図９を参照
して詳細に説明する。

【００４２】図９は、本実施形態に係る情報検索装置に
よるデータ検索処理を示すフローチャートである。

【００４３】同図において、ステップＳ３１：ユーザが
入力した検索条件の指示を、ユーザインタフェース１に
より入手する。

【００４４】ここで、検索条件としては、ユーザが入力
した検索クエリーによる検索処理が最も一般的である
が、本実施形態では、上述したようにデータ特徴量に基
づく検索結果と、ユーザが入力した属性情報との一致度
の総合した複合検索を、データ検索モジュール６によっ
て実行可能としているため、本ステップにおいてユーザ
が検索条件を入力するに際して、それら両方の検索処理
に重み付けを設定可能な以下に説明するマンマシンイン
タフェースを備えている。

【００４５】図１０は、本実施形態における重み付け指
定のＧＵＩ（グラフィカルユーザインタフェース）の一
例を示しており、同図に示すＧＵＩは、データ特徴量
と、ユーザが付与する属性との両方が検索条件として与
えられている場合のみ表示器１０１に表示させる。

【００４６】ユーザは、本実施形態における情報検索装
置に複合検索を実行させるに際して、図１０に長方形の
塗りつぶしブロックで表わすボリュームの位置をマウス
１０５等を用いて左右に移動させることができ、これに
より当該ボリュームで区画される左右の帯の面積が変化
するが、当該ボリュームが「データ特徴量重視」に近い
程、データ特徴量の重みを増す複合検索が指定されたこ
となり、その場合には「データ属性重視」による検索の
重みは減少する。このように、本実施形態では、ユーザ
が直感的に指定可能なＧＵＩとなっている。

【００４７】図１０に示すようなＧＵＩにおいて、「デ
ータ特徴量重視」の検索精度の最大値を１００とし、複
合検索処理を行うデータ検索モジュール６のソフトウエ
アバージョンにおける値がα（０≦α≦１００）だった
とすると、デフォルトのボリュームの位置は、左から全
体の１００００／（１００＋α）［％］の位置とし、当
該ボリュームをデフォルトに位置に戻したい場合には
「デフォルトに戻す」ボタンを押す。このように、ボリ
ュームの位置を変更することにより、ユーザの意図に基
づいた重み付け処理を行い、ユーザの意図に合った検索
結果ソートを行なうことが可能となる。

【００４８】このとき、データ特徴量に基づく検索の重
みを、当該ＧＵＩによってβ（０≦β≦１００）と設定
した場合には、ユーザが付与した属性情報を用いる検索
の重みは（１００−β）となる。この場合の複合検索の
重み付けの一例としては、 （データ特徴量に基づく検索の総合重み）＝α×β／
Ａ， （ユーザが付与した属性情報を用いる検索の総合重み）
＝（１００−β）／Ａ， とする（但し、Ａ＝α×β＋（１００−β）／Ａとす
る）。このような処理をステップＳ３２において行う。

【００４９】さて、データ特徴量に基づく検索処理にお
いては、複数のデータ特徴量を用いて検索処理を行う場
合、そのデータ特徴量の信頼度が個々に異なることがあ
る。データ特徴量によるマッチング処理を何らかのデー
タ特徴量群間の重み付き演算で処理を行なっている場合
において、例えば、 Σ（Ｗ_i×｜Ｐ１_i−Ｐ２_i｜）， 但し、Σｆ_iは、ｆ_iからｆ_jまでの総和を表わし（以下
同様）、 ｉ：特徴量の識別子， ｋ：パラメータの種類数， Ｐ１_i：データ１の特徴量ｉの正規化パラメータ， Ｐ２_i：データ２の特徴量ｉの正規化パラメータ， Ｗ_i：正規化パラメータｉに対するアルゴリズム上の重
み， である。で表される適合度評価式ｃを引いている場合、
信頼性の低いデータ特徴量は重みを小さく設定し、信頼
性の大きなデータ特徴量には重みを大きく設定すること
は理にかなっており、データ特徴量抽出処理（図２に示
すモジュール７）のバージョンアップにより信頼性の高
くなったデータ特徴量に対しては重みを大きくしたい。

【００５０】そこで、ステップＳ３３では、データ特徴
量に基づく検索処理において、複数のデータ特徴量を用
いるように検索条件が指定されているか否かを判断し、
ＮＯ（指定なし）のときにはステップＳ３５に進み、Ｙ
ＥＳ（指定あり）のときには、データ管理ＤＢ１３から
個々のデータ特徴量毎にその精度の向上に基づいた重み
付け情報を取得し、その重み情報をデータ特徴量を用い
た検索処理アルゴリズム（図２のモジュール６）で用い
ることにより、最新のデータ特徴量抽出処理に合わせた
検索処理を行なうことが可能となる。このことを数式で
表すと、次式で表せる。

【００５１】Σ（Ｘ_i×Ｗ_i×｜Ｐ１_i−Ｐ２_i｜／Ｃ）， Ｃ＝ΣＸ_i×Ｗ_i， 但し、ｉ：特徴量の識別子， Ｋ：パラメータの種類数， Ｐ１_i：データ１の特徴量ｉの正規化パラメータ， Ｐ２_i：データ２の特徴量ｉの正規化パラメータ， Ｗ_i：正規化パラメータｉに対するアルゴリズム上の重
み， Ｘ_i：正規化パラメータｉに対する重み， である。

【００５２】ステップＳ３５：ユーザが指定した検索条
件の中に、ユーザが付加した属性情報を用いる検索が含
まれるか否かを判断し、ＮＯ（含まれない）のときには
ステップＳ３７に進み、ＹＥＳ（含まれる）ときには、
ユーザが付加した属性情報に関する検索条件に基づいて
データ管理ＤＢ１３を参照することにより、当該検索条
件と予め登録されている属性情報との適合度を算出し、
その算出した適合度をデータＩＤに関連付けして記憶す
る。この適合度は、予め定められた重み付け演算、或い
は図１０に示すようなＧＵＩを用いて、ユーザに（デー
タ特徴量の重み）：（データ属性の重み）＝ｂ：ａを設
定させる、重みをそれぞれｂ／（ａ＋ｂ），ａ／（ａ＋
ｂ）とすることによって算出すれば良い。

【００５３】ステップＳ３７：データ蓄積モジュール５
に格納されている全ての画像に対して、あるいは何らか
のプリサーチ処理を用いて総合適合度を計算するデータ
を絞り込んだ後、総合適合度の計算処理を行ない、その
結果を適合度の高い順にソートし検索結果として、例え
ば画像データのサムネール画像を、表示器１０１に表示
する。

【００５４】以上説明したように、本実施形態によれ
ば、データ特徴量に基づく検索処理を含む既存の情報検
索システムにおいて、データ特徴量抽出処理のソフトウ
エアモジュールの必要最小限の更新により、データ特徴
量に基づく検索技術の進歩に合わせて当該システムを最
新の状態に効率良く更新することができる。

【００５５】尚、上述した本実施形態においては、情報
検索処理にて扱うデータを自然画像検索を行う場合に適
用して説明したが、これに限られるものではなく、扱う
データの特徴を特徴量として定量的に表わすことができ
るデータであればどのようなデータであっても本実施形
態は適用可能である。

【００５６】また、上述した図３の画像登録処理におい
ては、データ特徴量の登録の後にユーザによる属性情報
の登録を行う構成としたが、その順番を逆に構成しても
良い。

【００５７】

【他の実施形態】尚、本発明は、複数の機器（例えばホ
ストコンピュータ、インタフェイス機器、リーダ、プリ
ンタ等）から構成されるシステムに適用しても、一つの
機器からなる装置（例えば、複写機、ファクシミリ装置
等）に適用してもよい。

【００５８】また、本発明の目的は、前述した実施形態
の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記
録した記憶媒体（または記録媒体）を、システムあるい
は装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュ
ータ（またはCPUやMPU）が記憶媒体に格納されたプログ
ラムコードを読み出し実行することによっても、達成さ
れることは言うまでもない。この場合、記憶媒体から読
み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の
機能を実現することになり、そのプログラムコードを記
憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。また、
コンピュータが読み出したプログラムコードを実行する
ことにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけ
でなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピ
ュータ上で稼働しているオペレーティングシステム(OS)
等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によ
って前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれ
ることは言うまでもない。

【００５９】更に、記憶媒体から読み出されたプログラ
ムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張カード
やコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わる
メモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に
基づき、その機能拡張カードや機能拡張ユニットに備わ
るCPU等が実際の処理の一部または全部を行い、その処
理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も
含まれることは言うまでもない。

【００６０】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
情報検索のアルゴリズムを効率的且つ容易に更新可能な
情報検索装置及びそのアルゴリズム更新方法及びコンピ
ュータ読み取り可能な記憶媒体の提供が実現する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本実施形態における情報検索装置の装置構成を
示すブロック図である。

【図２】本実施形態に係る情報検索装置における処理の
構成を表わすシステムブロック図である。

【図３】本実施形態における画像登録処理を示すフロー
チャートである。

【図４】本実施形態におけるデータ特徴量抽出処理のバ
ージョンアップに伴い、データ特徴量演算モジュールを
更新する更新処理を示すフローチャートである。

【図５】ユーザによる属性情報の登録処理を示すフロー
チャートである。

【図６】データ管理ＤＢのデータのフィールド構成例を
示す図である。

【図７】データ特徴量バージョン管理ＤＢのフィールド
構成例を示す図である。

【図８】データ特徴量ＤＢのフィールド構成例を示す図
である。

【図９】本実施形態に係る情報検索装置によるデータ検
索処理を示すフローチャートである。

【図１０】本実施形態における重み付け指定のＧＵＩ
（グラフィカルユーザインタフェース）の一例を示す図
である。

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 所定の形態を有する情報に対して所定の
   処理を施すことにより、その情報の特徴を表わす第１の
   情報を生成する生成手段と、 前記生成手段によって生成した第１の情報の精度情報を
   算出する精度算出手段と、 前記所定の形態を有する情報を記憶すると共に、前記生
   成手段によって生成された第１の情報と、該記憶してい
   る情報と関連付けてユーザが登録した第２の情報とを記
   憶する第１の記憶手段と、 前記第１の情報を生成するときに前記生成手段が採用し
   たアルゴリズムのバージョンと、前記精度算出手段によ
   って算出された前記第１の情報の精度情報とを関連付け
   して記憶する第２の記憶手段と、 前記第１の記憶手段に記憶している前記第１及び／また
   は第２の情報に基づいて、所望する情報を検索する検索
   手段と、 前記第２の記憶手段に記憶しているところの前記第１の
   情報を生成するときに前記生成手段が採用したアルゴリ
   ズムのバージョンと、前記生成手段に新たに採用すべき
   アルゴリズムのバージョンとが一致するかを判断し、前
   記第１の記憶手段に記憶している前記第１の情報のう
   ち、該判断結果によりバージョンが一致しなかった情報
   だけを抽出する抽出手段と、 前記抽出手段によって抽出された情報に関連付けされて
   いる前記所定の形態を有する情報に対して、前記生成手
   段に前記新たに採用すべきアルゴリズムを用いて新たに
   第１の情報を生成し、その新たに生成された第１の情報
   に対する精度情報を前記精度算出手段を用いて算出する
   と共に、その新たに生成された第１の情報の精度情報
   と、前記新たに設定すべき前記生成手段のバージョンと
   により、前記第２の記憶手段に現在記憶している前記第
   １の情報の精度情報と、その精度情報に関連付けされて
   いるバージョンとを更新する更新手段と、を備えること
   を特徴とする情報検索装置。
2. 【請求項２】 前記検索手段は、前記第１及び第２の情
   報を用いて検索を行うに際して、その検索結果に、前記
   精度算出手段によって算出された前記第１の情報の精度
   情報を反映させることを特徴とする請求項１記載の情報
   検索装置。
3. 【請求項３】 前記所定の形態を有する情報は、画像デ
   ータであることを特徴とする請求項１記載の情報検索装
   置。
4. 【請求項４】 前記生成手段は、前記画像データを表わ
   す色ヒストグラムに基づいて、該画像データの特徴量を
   算出することを特徴とする請求項３記載の情報検索装
   置。
5. 【請求項５】 前記検索手段は、前記第１及び第２の情
   報を用いて検索を行うに際して、それら第１及び第２の
   情報の利用の度合を設定可能な設定手段を含むことを特
   徴とする請求項１記載の情報検索装置。
6. 【請求項６】 情報検索装置のアルゴリズム更新方法で
   あって、 所定の形態を有する情報に対して所定の処理を施すこと
   により、その情報の特徴を表わす第１の情報を生成する
   生成工程と、 前記生成工程にて生成した第１の情報の精度情報を算出
   する精度算出工程と、 前記所定の形態を有する情報を記憶すると共に、前記生
   成工程にて生成された第１の情報と、該記憶している情
   報と関連付けてユーザが登録した第２の情報とを記憶す
   る第１の記憶工程と、 前記第１の情報を生成するときに前記生成工程にて採用
   したアルゴリズムのバージョンと、前記精度算出工程に
   て算出した前記第１の情報の精度情報とを関連付けして
   記憶する第２の記憶工程と、 前記生成工程にて採用するアルゴリズムを更新するに際
   して、前記第２の記憶工程にて記憶した前記第１の情報
   を生成するときに前記生成工程にて採用したアルゴリズ
   ムのバージョンと、前記生成工程に新たに採用すべきア
   ルゴリズムのバージョンとが一致するかを判断し、前記
   第１の記憶工程にて記憶した前記第１の情報のうち、該
   判断結果によりバージョンが一致しなかった情報だけを
   抽出する抽出工程と、 前記抽出工程にて抽出した情報に関連付けされている前
   記所定の形態を有する情報に対して、前記新たに採用す
   べきアルゴリズムを用いて新たに第１の情報を生成し、
   且つその新たに生成された第１の情報に対する精度情報
   を算出すると共に、その新たに生成された第１の情報の
   精度情報と、前記新たに採用すべきアルゴリズムのバー
   ジョンとにより、現在記憶している前記第１の情報の精
   度情報と、その精度情報に関連付けされているアルゴリ
   ズムのバージョンとを更新する更新工程と、を有するこ
   とを特徴とする情報検索装置のアルゴリズム更新方法。
7. 【請求項７】 請求項１乃至請求項５の何れかに記載の
   情報検索装置としてコンピュータを動作させるプログラ
   ムコードが格納されていることを特徴とするコンピュー
   タ読み取り可能な記憶媒体。
8. 【請求項８】 請求項６記載の情報検索装置のアルゴリ
   ズム更新方法をコンピュータによって実現可能なプログ
   ラムコードが格納されていることを特徴とするコンピュ
   ータ読み取り可能な記憶媒体。