JP2001134765A - 画像検索方法及び装置 - Google Patents
画像検索方法及び装置Info
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- JP2001134765A JP2001134765A JP31888099A JP31888099A JP2001134765A JP 2001134765 A JP2001134765 A JP 2001134765A JP 31888099 A JP31888099 A JP 31888099A JP 31888099 A JP31888099 A JP 31888099A JP 2001134765 A JP2001134765 A JP 2001134765A
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- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】ユーザの意図を迅速に反映した画像検索を行
う。 【解決手段】複数枚の画像を蓄積した記憶手段から所望
の画像を検索するにおいて、指定された検索元画像の特
徴量と前記複数枚の画像の特徴量に基づいて、該検索元
画像と該複数枚の画像の各々との類似度が計算され（ス
テップＳ７１〜Ｓ７１０）、計算された画像類似度に基
づいて前記複数枚の画像から類似画像を抽出して検索結
果を得る。ここで、類似度の計算に際しては、画像を複
数の領域に分け、各領域に異なる重みが設定され、設定
された重みを用いて類似度が計算される（ステップＳ７
３〜Ｓ７６）。
う。 【解決手段】複数枚の画像を蓄積した記憶手段から所望
の画像を検索するにおいて、指定された検索元画像の特
徴量と前記複数枚の画像の特徴量に基づいて、該検索元
画像と該複数枚の画像の各々との類似度が計算され（ス
テップＳ７１〜Ｓ７１０）、計算された画像類似度に基
づいて前記複数枚の画像から類似画像を抽出して検索結
果を得る。ここで、類似度の計算に際しては、画像を複
数の領域に分け、各領域に異なる重みが設定され、設定
された重みを用いて類似度が計算される（ステップＳ７
３〜Ｓ７６）。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、複数の画像データ
から所望の画像データを検索するための、画像検索方
法、装置及び媒体に関するものである。
から所望の画像データを検索するための、画像検索方
法、装置及び媒体に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】複数の画像データを蓄積した画像データ
ベースから、所望の画像を検索するための検索する手段
が種々提案されている。この種の検索処理は、 ・キーワードや撮影日時の非画像情報と画像データを関
連付け、それを基に検索を行う方法、 ・画像自体の特徴量（輝度・色差情報、画像周波数、ヒ
ストグラムなどの情報）を基に検索を行う方法、の２つ
に大別される。
ベースから、所望の画像を検索するための検索する手段
が種々提案されている。この種の検索処理は、 ・キーワードや撮影日時の非画像情報と画像データを関
連付け、それを基に検索を行う方法、 ・画像自体の特徴量（輝度・色差情報、画像周波数、ヒ
ストグラムなどの情報）を基に検索を行う方法、の２つ
に大別される。
【０００３】後者において、画像データベースに対して
ある画像を提示し、その画像の特徴量を検索キーとして
画像を検索する方法を特に類似画像検索と呼ぶ。これ
は、画像処理について特別な知識を持たないユーザに対
し、直感的に分かりやすい検索インターフェースを提供
できるという利点がある。
ある画像を提示し、その画像の特徴量を検索キーとして
画像を検索する方法を特に類似画像検索と呼ぶ。これ
は、画像処理について特別な知識を持たないユーザに対
し、直感的に分かりやすい検索インターフェースを提供
できるという利点がある。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】ユーザの手元に検索の
キーとなる画像データが存在しない場合、例えばユーザ
の記憶に基づいて検索を行ったり、ユーザが独自に案し
た画像アイディアに基づいて検索を行う場合には、上記
類似画像検索のユーザインタフェースでは非常に使用が
困難であったり、使用が不可能であるという問題があっ
た。
キーとなる画像データが存在しない場合、例えばユーザ
の記憶に基づいて検索を行ったり、ユーザが独自に案し
た画像アイディアに基づいて検索を行う場合には、上記
類似画像検索のユーザインタフェースでは非常に使用が
困難であったり、使用が不可能であるという問題があっ
た。
【０００５】あるいは、ユーザは、例えば上記キーワー
ドによる検索で候補画像を選ぶ等、何らかの方法でキー
となる画像データを探してくる必要があり、更に、こう
して得られた画像をキー画像として類似画像検索を行う
といったような、面倒な操作を強いられていた。
ドによる検索で候補画像を選ぶ等、何らかの方法でキー
となる画像データを探してくる必要があり、更に、こう
して得られた画像をキー画像として類似画像検索を行う
といったような、面倒な操作を強いられていた。
【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めの本発明の画像検索方法は例えば以下の工程をなえ
る。すなわち、複数枚の画像を蓄積した記憶手段から所
望の画像を検索する画像検索方法であって、指定された
検索元画像の特徴量と前記複数枚の画像の特徴量に基づ
いて、該検索元画像と該複数枚の画像の各々との類似度
を計算する計算工程と、前記計算工程で計算された画像
類似度に基づいて前記複数枚の画像から類似画像を抽出
して検索結果を得る検索工程と、画像を複数の領域に分
け、各領域に異なる重みを設定する設定工程とを備え、
前記計算工程は、前記設定工程で設定された重みを用い
て類似度の計算を実行する。
めの本発明の画像検索方法は例えば以下の工程をなえ
る。すなわち、複数枚の画像を蓄積した記憶手段から所
望の画像を検索する画像検索方法であって、指定された
検索元画像の特徴量と前記複数枚の画像の特徴量に基づ
いて、該検索元画像と該複数枚の画像の各々との類似度
を計算する計算工程と、前記計算工程で計算された画像
類似度に基づいて前記複数枚の画像から類似画像を抽出
して検索結果を得る検索工程と、画像を複数の領域に分
け、各領域に異なる重みを設定する設定工程とを備え、
前記計算工程は、前記設定工程で設定された重みを用い
て類似度の計算を実行する。
【０００６】また、上記の目的を達成するための本発明
の画像検索装置は例えば以下の手段を備える。すなわ
ち、複数枚の画像を蓄積した記憶手段から所望の画像を
検索する画像検索装置であって、指定された検索元画像
の特徴量と前記複数枚の画像の特徴量に基づいて、該検
索元画像と該複数枚の画像の各々との類似度を計算する
計算手段と、前記計算手段で計算された画像類似度に基
づいて前記複数枚の画像から類似画像を抽出して検索結
果を得る検索手段と、画像を複数の領域に分け、各領域
に異なる重みを設定する設定手段とを備え、前記計算手
段は、前記設定手段で設定された重みを用いて類似度の
計算を実行する。
の画像検索装置は例えば以下の手段を備える。すなわ
ち、複数枚の画像を蓄積した記憶手段から所望の画像を
検索する画像検索装置であって、指定された検索元画像
の特徴量と前記複数枚の画像の特徴量に基づいて、該検
索元画像と該複数枚の画像の各々との類似度を計算する
計算手段と、前記計算手段で計算された画像類似度に基
づいて前記複数枚の画像から類似画像を抽出して検索結
果を得る検索手段と、画像を複数の領域に分け、各領域
に異なる重みを設定する設定手段とを備え、前記計算手
段は、前記設定手段で設定された重みを用いて類似度の
計算を実行する。
【０００７】
【発明の実施の形態】以下、添付の図面を参照して、本
発明の好適な実施形態を説明する。
発明の好適な実施形態を説明する。
【０００８】［第１の実施形態］図１は、第１の実施形
態による画像検索装置（コンピュータシステム）の構成
を示すブロック図である。
態による画像検索装置（コンピュータシステム）の構成
を示すブロック図である。
【０００９】図１において、１０１はＣＰＵで、システ
ム全体の制御を行っている。１０２はキーボードで、マ
ウス１０２ａとともにユーザによる指示操作をシステム
に入力するために使用される。１０３は表示部で、ＣＲ
Ｔや液晶などで構成されている。１０４はＲＯＭ、１０
５はＲＡＭで、システムの記憶装置を構成し、ＣＰＵ１
０１が実行するプログラムや当該システムが利用するデ
ータを記憶する。１０６はハードディスク装置、１０７
はフロッピーディスク装置で、システムのファイルシス
テムに使用される外部記憶装置を構成している。１０８
はプリンタである。
ム全体の制御を行っている。１０２はキーボードで、マ
ウス１０２ａとともにユーザによる指示操作をシステム
に入力するために使用される。１０３は表示部で、ＣＲ
Ｔや液晶などで構成されている。１０４はＲＯＭ、１０
５はＲＡＭで、システムの記憶装置を構成し、ＣＰＵ１
０１が実行するプログラムや当該システムが利用するデ
ータを記憶する。１０６はハードディスク装置、１０７
はフロッピーディスク装置で、システムのファイルシス
テムに使用される外部記憶装置を構成している。１０８
はプリンタである。
【００１０】図２は、第１の実施形態による画像検索の
大まかな流れを示すフローチャートである。ステップＳ
２１では、ユーザが表示部１０３上に、所望の画像に似
せたイラストを描画する。ステップＳ２２では、描画さ
れた画像の持微量を計算する。ステップＳ２３では、上
記特徴量に基づき類似画像を検索する。ステップＳ２４
では、上記検索により得られた類似画像データを表示部
１０３に表示する。以下、これらステップの各々につい
て詳細に説明する。
大まかな流れを示すフローチャートである。ステップＳ
２１では、ユーザが表示部１０３上に、所望の画像に似
せたイラストを描画する。ステップＳ２２では、描画さ
れた画像の持微量を計算する。ステップＳ２３では、上
記特徴量に基づき類似画像を検索する。ステップＳ２４
では、上記検索により得られた類似画像データを表示部
１０３に表示する。以下、これらステップの各々につい
て詳細に説明する。
【００１１】『ステップ２１の説明』図３は、ステップ
２１において表示部１０３に表示される操作画面例を示
す図である。３１はユーザ描画領域、３２は色指定スク
ロールバー、３３はクリアボタン、３４はアンドゥボタ
ン、３５はペンの太さを指定するためのラジオボタン、
３６はツールパレットボタン、３７は検索実行ボタン、
３８は検索時の条件を設定する設定ボタンである。
２１において表示部１０３に表示される操作画面例を示
す図である。３１はユーザ描画領域、３２は色指定スク
ロールバー、３３はクリアボタン、３４はアンドゥボタ
ン、３５はペンの太さを指定するためのラジオボタン、
３６はツールパレットボタン、３７は検索実行ボタン、
３８は検索時の条件を設定する設定ボタンである。
【００１２】ユーザは、ソフトウェアにより実現されて
いる上記描画ツールとマウス１０２ａ等を用いて、ユー
ザ描画領域３１に検索したい画像に似せたイラスト画を
書き込むことができる。なお、イラスト画を描画中のソ
フトウェア動作の概略は以下の通りである。
いる上記描画ツールとマウス１０２ａ等を用いて、ユー
ザ描画領域３１に検索したい画像に似せたイラスト画を
書き込むことができる。なお、イラスト画を描画中のソ
フトウェア動作の概略は以下の通りである。
【００１３】色指定スクロールバー３２は、描画に用い
るペンの色を指定するためのスクロールバーである。上
から順にＲ，Ｇ，Ｂ値を指定する。クリアボタン３３を
押すと描画領域３１全体を白く塗りつぶし、描画領域３
１を初期状態にすることができる。アンドゥボタン３４
を押すと直前の動作を取り消し、１つ前の状態に戻るこ
とができる。また、ラジオボタン３５を用いて、描画領
域３１への描画を行うためのペンの太さを指定すること
ができる。更に、ツールパレット３６において左の「ペ
ン」を選択しているとき、ユーザはポインティングデバ
イス１０２ａを用いて、描画領域３１上に自由な曲線を
描画できる。また、ツールパレット３６の中央の「直
線」を選択しているときは、ポインティングデバイス１
０２ａを用いて直線の始点と終点を指定することで、直
線を描画できる。ツールパレット３６の右の「円」を選
択しているときは、上記「ペン」や「直線」と同様に円
の中心と半径を指定することで、円を描画できるように
なっている。
るペンの色を指定するためのスクロールバーである。上
から順にＲ，Ｇ，Ｂ値を指定する。クリアボタン３３を
押すと描画領域３１全体を白く塗りつぶし、描画領域３
１を初期状態にすることができる。アンドゥボタン３４
を押すと直前の動作を取り消し、１つ前の状態に戻るこ
とができる。また、ラジオボタン３５を用いて、描画領
域３１への描画を行うためのペンの太さを指定すること
ができる。更に、ツールパレット３６において左の「ペ
ン」を選択しているとき、ユーザはポインティングデバ
イス１０２ａを用いて、描画領域３１上に自由な曲線を
描画できる。また、ツールパレット３６の中央の「直
線」を選択しているときは、ポインティングデバイス１
０２ａを用いて直線の始点と終点を指定することで、直
線を描画できる。ツールパレット３６の右の「円」を選
択しているときは、上記「ペン」や「直線」と同様に円
の中心と半径を指定することで、円を描画できるように
なっている。
【００１４】上記のような描画ツールを使って、描画領
域３１にイラスト画を描画した後、検索実行ボタン３７
を押すことで、処理はステップＳ２１を終了し、ステッ
プＳ２２に進む。
域３１にイラスト画を描画した後、検索実行ボタン３７
を押すことで、処理はステップＳ２１を終了し、ステッ
プＳ２２に進む。
【００１５】このとき、検索実行ボタン３７を押す前に
設定ボタン３８を操作してステップＳ２２以降の類似画
像検索の条件を変更できる。すなわち、ユーザが、設定
ボタン３８を押すと、設定メニュー３９が表示され、類
似画像検索時における類似度の計算を「画像の全体につ
いて均一な重み付けで検索する（画像全体）」か、「画
像の中心部分の重み付けを高くして行う（中心部分）」
かを選択できる。
設定ボタン３８を操作してステップＳ２２以降の類似画
像検索の条件を変更できる。すなわち、ユーザが、設定
ボタン３８を押すと、設定メニュー３９が表示され、類
似画像検索時における類似度の計算を「画像の全体につ
いて均一な重み付けで検索する（画像全体）」か、「画
像の中心部分の重み付けを高くして行う（中心部分）」
かを選択できる。
【００１６】『ステップＳ２２の説明』ステップＳ２２
では、上記イラスト画の画像特徴量を計算する。図４は
本実施形態による画像の分割状態を説明する図である。
図４に示すように、描画領域３１の大きさは水平方向に
Ｗ画素、垂直方向にＨ画素である。本実施形態では、こ
れを水平方向に３分割、垂直方向に２分割、計６分割
し、左上から順に領域（０，０）、…領域（２，１）と
する。そして、これら各領域のＲ，Ｇ，Ｂ値の平均値を
算出し、計１８個の数値をもって、イラスト画の画像特
徴量とする。
では、上記イラスト画の画像特徴量を計算する。図４は
本実施形態による画像の分割状態を説明する図である。
図４に示すように、描画領域３１の大きさは水平方向に
Ｗ画素、垂直方向にＨ画素である。本実施形態では、こ
れを水平方向に３分割、垂直方向に２分割、計６分割
し、左上から順に領域（０，０）、…領域（２，１）と
する。そして、これら各領域のＲ，Ｇ，Ｂ値の平均値を
算出し、計１８個の数値をもって、イラスト画の画像特
徴量とする。
【００１７】図５は本実施形態による画像の特徴量算出
処理を説明するフローチャートである。図５のフローチ
ャートを用いて、特徴量算出処理の流れを説明する。ス
テップＳ５１で変数ｋを値０で初期化する。ステップＳ
５２で変数ｊを値０で初期化する。ステップＳ５３で変
数ｉを値０で初期化する。ステップＳ５４で、配列ｄの
ｋ番目の要素ｄ（ｋ）に、領域（ｉ，ｊ）のＲの平均値
を代入する。同様にｄ（ｋ＋１）にＧの平均値を、ｄ
（ｋ＋２）にＢの平均値を代入する。なお、Ｒ，Ｇ，Ｂ
値の平均値算出方法は図６のフローチャートを用いて後
述する。
処理を説明するフローチャートである。図５のフローチ
ャートを用いて、特徴量算出処理の流れを説明する。ス
テップＳ５１で変数ｋを値０で初期化する。ステップＳ
５２で変数ｊを値０で初期化する。ステップＳ５３で変
数ｉを値０で初期化する。ステップＳ５４で、配列ｄの
ｋ番目の要素ｄ（ｋ）に、領域（ｉ，ｊ）のＲの平均値
を代入する。同様にｄ（ｋ＋１）にＧの平均値を、ｄ
（ｋ＋２）にＢの平均値を代入する。なお、Ｒ，Ｇ，Ｂ
値の平均値算出方法は図６のフローチャートを用いて後
述する。
【００１８】ステップＳ５５でｋを３だけ増加させる。
ステップＳ５６でｉを１だけ増加させる。ステップＳ５
７でｉを値２と比較し、２より大きければＳ５８へ移
る。それ以外の場合はＳ５４へ戻る。ステップＳ５８で
はｊを値１だけ増加させる。ステップＳ５９でｊを値１
と比較し１より大きければ処理を完了する。それ以外の
場合はＳ５３へ戻る。
ステップＳ５６でｉを１だけ増加させる。ステップＳ５
７でｉを値２と比較し、２より大きければＳ５８へ移
る。それ以外の場合はＳ５４へ戻る。ステップＳ５８で
はｊを値１だけ増加させる。ステップＳ５９でｊを値１
と比較し１より大きければ処理を完了する。それ以外の
場合はＳ５３へ戻る。
【００１９】上記の処理を終了すると、１８個の要素を
持つ配列ｄ（）に、イラスト画像の画像特徴量が格納さ
れる。ここでは特徴量算出のため、画像を６個の等面積
な矩形領域に分割しているが分割方法は矩形に限るもの
ではなく、より複雑な形状でもよいし、分割数を増やし
ても良い。また、分割数を増減したときは、特徴量を格
納する配列の要素数は１８個ではなく、それに応じて要
素数を増減させることになり、ステップＳ５７とステッ
プＳ５９の判定に用いられる値も変化することになる。
持つ配列ｄ（）に、イラスト画像の画像特徴量が格納さ
れる。ここでは特徴量算出のため、画像を６個の等面積
な矩形領域に分割しているが分割方法は矩形に限るもの
ではなく、より複雑な形状でもよいし、分割数を増やし
ても良い。また、分割数を増減したときは、特徴量を格
納する配列の要素数は１８個ではなく、それに応じて要
素数を増減させることになり、ステップＳ５７とステッ
プＳ５９の判定に用いられる値も変化することになる。
【００２０】図６は、領域毎のＲ，Ｇ，Ｂ値の平均値算
出方法を説明するフローチャートである。画像データ
は、Ｒ（Ｘ，Ｙ）、Ｇ（Ｘ，Ｙ）、Ｂ（Ｘ，Ｙ）の３つ
の配列に格納されているものとする。ただし、０≦Ｘ＜
Ｗ、０≦Ｙ＜Ｈであり、画像の左上隅を起点（０，０）
とする。以下のフローでは、Ｘ０≦Ｘ＜Ｘ１、Ｙ０≦Ｙ
＜Ｙ１の部分領域の平均濃度を算出し、変数ＤＲ，Ｄ
Ｇ，ＤＢに夫々Ｒ，Ｇ，Ｂ値の平均値を代入する。
出方法を説明するフローチャートである。画像データ
は、Ｒ（Ｘ，Ｙ）、Ｇ（Ｘ，Ｙ）、Ｂ（Ｘ，Ｙ）の３つ
の配列に格納されているものとする。ただし、０≦Ｘ＜
Ｗ、０≦Ｙ＜Ｈであり、画像の左上隅を起点（０，０）
とする。以下のフローでは、Ｘ０≦Ｘ＜Ｘ１、Ｙ０≦Ｙ
＜Ｙ１の部分領域の平均濃度を算出し、変数ＤＲ，Ｄ
Ｇ，ＤＢに夫々Ｒ，Ｇ，Ｂ値の平均値を代入する。
【００２１】また、上記ステップＳ５４において、領域
（ｉ，ｊ）に相当する領域は、図４に示す如く３×２に
等分割された場合、 Ｘ０＝Ｗ×ｉ／３，Ｘ１＝Ｗ×（ｉ＋１）／３ Ｙ０＝Ｈ×ｊ／２，Ｙ１＝Ｈ×（ｊ＋１）／２ に対応するので、定数Ｘ０，Ｘ１，Ｙ０，Ｙ１を上記に
示す値で初期化した後、図６に示されるフローチャート
を実行する。
（ｉ，ｊ）に相当する領域は、図４に示す如く３×２に
等分割された場合、 Ｘ０＝Ｗ×ｉ／３，Ｘ１＝Ｗ×（ｉ＋１）／３ Ｙ０＝Ｈ×ｊ／２，Ｙ１＝Ｈ×（ｊ＋１）／２ に対応するので、定数Ｘ０，Ｘ１，Ｙ０，Ｙ１を上記に
示す値で初期化した後、図６に示されるフローチャート
を実行する。
【００２２】まずステップＳ６１で変数ＤＲ，ＤＧ，Ｄ
Ｂを値０で初期化する。ステップＳ６２で変数ＹをＹ０
で初期化する。ステップＳ６３で変数ＸをＸ０で初期化
する。ステップＳ６４で、ＤＲにＲ（Ｘ，Ｙ）の値を加
える。同様にＤＧにＧ（Ｘ，Ｙ）の値を、ＤＢにＢ
（Ｘ，Ｙ）の値を加える。ステップＳ６５で変数Ｘを１
だけ増加させる。ステップＳ６６で変数ＸとＸ１を比較
し、等しければステップＳ６７へ、それ以外の場合はス
テップＳ６４へ移る。ステップＳ６７で変数Ｙを値１だ
け増加させる。ステップＳ６８で変数ＹとＹ１を比較
し、等しければステップＳ６９へそれ以外の場合はステ
ップＳ６３へ移る。以上のステップＳ６３〜ステップＳ
６８の繰り返しにより、ＲＧＢ各色成分毎の領域内全画
素分の和が、ＤＲ、ＤＧ、ＤＢとして求まる。
Ｂを値０で初期化する。ステップＳ６２で変数ＹをＹ０
で初期化する。ステップＳ６３で変数ＸをＸ０で初期化
する。ステップＳ６４で、ＤＲにＲ（Ｘ，Ｙ）の値を加
える。同様にＤＧにＧ（Ｘ，Ｙ）の値を、ＤＢにＢ
（Ｘ，Ｙ）の値を加える。ステップＳ６５で変数Ｘを１
だけ増加させる。ステップＳ６６で変数ＸとＸ１を比較
し、等しければステップＳ６７へ、それ以外の場合はス
テップＳ６４へ移る。ステップＳ６７で変数Ｙを値１だ
け増加させる。ステップＳ６８で変数ＹとＹ１を比較
し、等しければステップＳ６９へそれ以外の場合はステ
ップＳ６３へ移る。以上のステップＳ６３〜ステップＳ
６８の繰り返しにより、ＲＧＢ各色成分毎の領域内全画
素分の和が、ＤＲ、ＤＧ、ＤＢとして求まる。
【００２３】ステップＳ６９で、変数ＤＲ，ＤＧ，ＤＢ
の値を夫々（Ｘ１−Ｘ０）×（Ｙ１−Ｙ０）で除算す
る。これは領域内の総画素数である。すなわちＤＲ，Ｄ
Ｇ，ＤＢは領域内の画素濃度の総和を画素数で割った平
均濃度となる。
の値を夫々（Ｘ１−Ｘ０）×（Ｙ１−Ｙ０）で除算す
る。これは領域内の総画素数である。すなわちＤＲ，Ｄ
Ｇ，ＤＢは領域内の画素濃度の総和を画素数で割った平
均濃度となる。
【００２４】『ステップＳ２３の説明』ステップＳ２３
では、上記画像特徴量に基づき、類似画像検索を行う。
ハードディスク装置１０６には、Ｎ枚の画像データが蓄
積されており、各々画像の特徴量が、上で説明したのと
同じ方法により事前に算出され、格納されているものと
する。なお、画像データは周知のＪＰＥＧ、Ｆｌａｓｈ
ｐｉｘなどの標準的なファイル形式で格納していても良
いし、いわゆるＲＤＢＭＳ（リレーショナルデータベー
スマネージメントシステム）に独自の形式で格納されて
あっても良い。画像特徴量は、Ｎ×１８の大きさを持つ
２次元配列Ｄ（ｎ，ｊ）（ただし、本実施形態の場合は
０≦ｎ＜Ｎ，０≦ｊ＜１８）に格納されているものとす
る。
では、上記画像特徴量に基づき、類似画像検索を行う。
ハードディスク装置１０６には、Ｎ枚の画像データが蓄
積されており、各々画像の特徴量が、上で説明したのと
同じ方法により事前に算出され、格納されているものと
する。なお、画像データは周知のＪＰＥＧ、Ｆｌａｓｈ
ｐｉｘなどの標準的なファイル形式で格納していても良
いし、いわゆるＲＤＢＭＳ（リレーショナルデータベー
スマネージメントシステム）に独自の形式で格納されて
あっても良い。画像特徴量は、Ｎ×１８の大きさを持つ
２次元配列Ｄ（ｎ，ｊ）（ただし、本実施形態の場合は
０≦ｎ＜Ｎ，０≦ｊ＜１８）に格納されているものとす
る。
【００２５】このとき、提示画像と第ｎ番目の画像との
画像間距離Ｓ（ｎ）を以下の式で定義する。
画像間距離Ｓ（ｎ）を以下の式で定義する。
【００２６】
【数１】
【００２７】この画像間距離が小さいほど、画像の類似
度が高いと判断する。まず、Ｎ枚全ての画像と提示画像
間の画像間距離Ｓ（ｎ）（０≦ｎ＜Ｎ）を計算し、次に
Ｓ（ｎ）の小さいものから順にＭ個（０＜Ｍ＜Ｎ）を選
び出すことで、類似画像検索を行う。以下、Ｓ（ｎ）の
計算処理を図７、Ｍ個の画像の選出処理を図８のフロー
チャートを用いて説明する。
度が高いと判断する。まず、Ｎ枚全ての画像と提示画像
間の画像間距離Ｓ（ｎ）（０≦ｎ＜Ｎ）を計算し、次に
Ｓ（ｎ）の小さいものから順にＭ個（０＜Ｍ＜Ｎ）を選
び出すことで、類似画像検索を行う。以下、Ｓ（ｎ）の
計算処理を図７、Ｍ個の画像の選出処理を図８のフロー
チャートを用いて説明する。
【００２８】まず、図７において、ステップＳ７１で、
変数ｎを値０で初期化する。ステップＳ７２で、変数ｉ
と、Ｓ（ｎ）を値０で初期化する。
変数ｎを値０で初期化する。ステップＳ７２で、変数ｉ
と、Ｓ（ｎ）を値０で初期化する。
【００２９】次に、ステップＳ７３で、今回の領域が
「重視」する領域か否かを判断する。上述のように、設
定メニュー３９を用いて「画像全体」を重視領域とする
か「中心部分」を重視領域とするかが設定される。「中
心部分」を重視領域とした場合、本実施形態では特徴量
抽出時の画像データの分割が図４で示すように６分割な
ので、画像の中心は、領域（１，０）と領域（１，１）
の２つの領域になる。すなわち、ステップＳ７３ではｉ
＝３とｉ＝１２の場合に、重視する領域であると判断す
る。よってｉ＝３あるいはｉ＝１２の場合はステップＳ
７４へ、それ以外の場合はステップＳ７５へ夫々分岐す
る。一方、「画像全体」を重視領域に指定してある場合
は、必ずステップＳ７４へ分岐することになる。
「重視」する領域か否かを判断する。上述のように、設
定メニュー３９を用いて「画像全体」を重視領域とする
か「中心部分」を重視領域とするかが設定される。「中
心部分」を重視領域とした場合、本実施形態では特徴量
抽出時の画像データの分割が図４で示すように６分割な
ので、画像の中心は、領域（１，０）と領域（１，１）
の２つの領域になる。すなわち、ステップＳ７３ではｉ
＝３とｉ＝１２の場合に、重視する領域であると判断す
る。よってｉ＝３あるいはｉ＝１２の場合はステップＳ
７４へ、それ以外の場合はステップＳ７５へ夫々分岐す
る。一方、「画像全体」を重視領域に指定してある場合
は、必ずステップＳ７４へ分岐することになる。
【００３０】ステップＳ７４では、変数Ａに値１００を
セットする。ステップＳ７５では、変数Ａに値２５をセ
ットする。そして、ステップＳ７６では、Ｄ（ｎ，ｉ）
とｄ（ｉ）の差分にＡ／１００を乗算した結果の二乗を
Ｓ（ｎ）に加算する。この結果、重視領域における類似
度には重み１００／１００が、非重視領域における類似
度には２５／１００が乗算されることになり、設定メニ
ュー３９による設定内容が反映される。
セットする。ステップＳ７５では、変数Ａに値２５をセ
ットする。そして、ステップＳ７６では、Ｄ（ｎ，ｉ）
とｄ（ｉ）の差分にＡ／１００を乗算した結果の二乗を
Ｓ（ｎ）に加算する。この結果、重視領域における類似
度には重み１００／１００が、非重視領域における類似
度には２５／１００が乗算されることになり、設定メニ
ュー３９による設定内容が反映される。
【００３１】ステップＳ７７で変数ｉを値３だけ増加さ
せる。ステップＳ７８で変数ｉと１８を比較し、等しけ
ればステップＳ７９へ、それ以外の場合はステップＳ７
３へ進む。ステップＳ７９で変数ｎを値１だけ増加させ
る。ステップＳ７１０で変数ｎとＮを比較し、等しけれ
ば処理終了となる。それ以外の場合はステップＳ７２へ
戻る。
せる。ステップＳ７８で変数ｉと１８を比較し、等しけ
ればステップＳ７９へ、それ以外の場合はステップＳ７
３へ進む。ステップＳ７９で変数ｎを値１だけ増加させ
る。ステップＳ７１０で変数ｎとＮを比較し、等しけれ
ば処理終了となる。それ以外の場合はステップＳ７２へ
戻る。
【００３２】以上のように計算された配列Ｓ（ｎ）に、
提示画像と全蓄積画像との間の画像間距離が格納され
た。ここで、画像間距離は、上述したように、「重視す
る領域」、「重視しない領域」に対応した重み付けがな
されて計算される。続いて、画像間距離の小さなものか
ら順にＭ個を選出し、その画像番号を配列Ｔ（）に格納
する処理を図８を用いて説明する。
提示画像と全蓄積画像との間の画像間距離が格納され
た。ここで、画像間距離は、上述したように、「重視す
る領域」、「重視しない領域」に対応した重み付けがな
されて計算される。続いて、画像間距離の小さなものか
ら順にＭ個を選出し、その画像番号を配列Ｔ（）に格納
する処理を図８を用いて説明する。
【００３３】ステップＳ８１で変数ｊを値０で初期化す
る。ステップＳ８２で変数ｉを値０で初期化する。ステ
ップＳ８３で変数ｍｉｎを値０で、Ｌを十分大きな値で
初期化する。ステップＳ８４でＳ（ｉ）とＬを比較し、
Ｓ（ｉ）＜ＬならばステップＳ８５へ、それ以外の場合
はステップＳ８６へ進む。
る。ステップＳ８２で変数ｉを値０で初期化する。ステ
ップＳ８３で変数ｍｉｎを値０で、Ｌを十分大きな値で
初期化する。ステップＳ８４でＳ（ｉ）とＬを比較し、
Ｓ（ｉ）＜ＬならばステップＳ８５へ、それ以外の場合
はステップＳ８６へ進む。
【００３４】ステップＳ８５で変数ｍｉｎに値ｉを代入
し、ＬにＳ（ｉ）を代入する。ステップＳ８６で変数ｉ
を値１だけ増加させる。ステップＳ８７でｉとＮを比較
し、等しければステップＳ８８へ、それ以外の場合はス
テップＳ８３へ移る。ステップＳ８８でＴ（ｊ）に値ｍ
ｉｎを代入する。ステップＳ８９でＳ（ｍｉｎ）に十分
大きな値を代入する。ステップＳ８１０でｊを値１だけ
増加させる。ステップＳ８１１でｊとＭを比較し、等し
ければ処理を完了する。その他の場合はステップＳ８２
に戻る。上記の処理で、配列Ｔ（ｊ）（０≦ｊ＜Ｍ）
に、提示画像との類似度の高い順に画像番号が格納され
る。
し、ＬにＳ（ｉ）を代入する。ステップＳ８６で変数ｉ
を値１だけ増加させる。ステップＳ８７でｉとＮを比較
し、等しければステップＳ８８へ、それ以外の場合はス
テップＳ８３へ移る。ステップＳ８８でＴ（ｊ）に値ｍ
ｉｎを代入する。ステップＳ８９でＳ（ｍｉｎ）に十分
大きな値を代入する。ステップＳ８１０でｊを値１だけ
増加させる。ステップＳ８１１でｊとＭを比較し、等し
ければ処理を完了する。その他の場合はステップＳ８２
に戻る。上記の処理で、配列Ｔ（ｊ）（０≦ｊ＜Ｍ）
に、提示画像との類似度の高い順に画像番号が格納され
る。
【００３５】『ステップＳ２４の説明』図９は、ステッ
プＳ２４において表示部１０３に表示される操作画面例
を示す図である。９１には、提示されたイラスト画を縮
小表示する。９２ａ〜ｈには、上記処理により検索され
た類似画像を縮小表示する。９２ａには、最も類似度が
高い画像番号、すなわちＴ（０）に格納されている画像
番号に対応する画像が、９２ｂには、Ｔ（１）に対応す
る画像、…と表示し、９２ｈには、この中で最も類似度
ｈが低い画像を表示する。縮小表示には、ハードディス
クに格納された画像データをデコードし、画面上に縮小
して表示しても良いし、標準的な画像フォーマットであ
るＦｌａｓｈｐｉｘのように、アイコン用の低解像度の
画像データを持っている場合には、その画像データをデ
コード・表示しても良い。ボタン９３を押すと、次候
補、つまりＴ（８）〜Ｔ（１５）に対応する画像を同様
に９２ａ〜９２ｈに縮小表示する。これをＴ（Ｍ−１）
に達するまで繰り返すことができる。また、候補画像の
縮小表示(或いはアイコン)を指定すると、対応する画像
の詳細(オリジナルの画像)が表示される。ボタン９４を
押すとステップＳ２４を終了する。
プＳ２４において表示部１０３に表示される操作画面例
を示す図である。９１には、提示されたイラスト画を縮
小表示する。９２ａ〜ｈには、上記処理により検索され
た類似画像を縮小表示する。９２ａには、最も類似度が
高い画像番号、すなわちＴ（０）に格納されている画像
番号に対応する画像が、９２ｂには、Ｔ（１）に対応す
る画像、…と表示し、９２ｈには、この中で最も類似度
ｈが低い画像を表示する。縮小表示には、ハードディス
クに格納された画像データをデコードし、画面上に縮小
して表示しても良いし、標準的な画像フォーマットであ
るＦｌａｓｈｐｉｘのように、アイコン用の低解像度の
画像データを持っている場合には、その画像データをデ
コード・表示しても良い。ボタン９３を押すと、次候
補、つまりＴ（８）〜Ｔ（１５）に対応する画像を同様
に９２ａ〜９２ｈに縮小表示する。これをＴ（Ｍ−１）
に達するまで繰り返すことができる。また、候補画像の
縮小表示(或いはアイコン)を指定すると、対応する画像
の詳細(オリジナルの画像)が表示される。ボタン９４を
押すとステップＳ２４を終了する。
【００３６】これにより、図３のリストボタン３９で
「中心部分」を選択した場合は、画像データの中心部分
に対して重みを付けた類似検索が、「全体画像」を選択
した場合は、通常の類似画像検索が行えるようになる。
「中心部分」を選択した場合は、画像データの中心部分
に対して重みを付けた類似検索が、「全体画像」を選択
した場合は、通常の類似画像検索が行えるようになる。
【００３７】なお、本実施形態の場合、Ａに設定する値
として、重みを付ける側の値を１００、もう一方の値を
２５としたがこれに限るものではない。
として、重みを付ける側の値を１００、もう一方の値を
２５としたがこれに限るものではない。
【００３８】また、本実施形態の場合、画像の領域分割
を６分割とし、画像の中心部分を２つの領域としたが、
これに限るものではなく、分割数や分割方法に応じて設
定してよい。
を６分割とし、画像の中心部分を２つの領域としたが、
これに限るものではなく、分割数や分割方法に応じて設
定してよい。
【００３９】また例えば、写真の画像データベースから
の検索を考えると、写真データの場合、一般的に画像の
中心部分に重要な「もの」が写っている場合が多い。よ
ってユーザが、図３のボタン３８で、ユーザが「中心部
分」を選択しない場合でも、検索装置内部でこの「中心
重視」の処理を行っても良い。すなわち，デフォルトの
状態として，「中心重視」のモードが設定されるように
してもよい。
の検索を考えると、写真データの場合、一般的に画像の
中心部分に重要な「もの」が写っている場合が多い。よ
ってユーザが、図３のボタン３８で、ユーザが「中心部
分」を選択しない場合でも、検索装置内部でこの「中心
重視」の処理を行っても良い。すなわち，デフォルトの
状態として，「中心重視」のモードが設定されるように
してもよい。
【００４０】［第２の実施形態］第１の実施形態では、
重みを付けて計算するための領域を固定で指定したが、
この領域をユーザによって指定可能とすることもでき
る。第２の実施形態ではこのような場合を説明する。
重みを付けて計算するための領域を固定で指定したが、
この領域をユーザによって指定可能とすることもでき
る。第２の実施形態ではこのような場合を説明する。
【００４１】この場合のユーザインタフェースは、図３
の設定ボタン３８を図１０に示すように領域指定ボタン
１０１に変更する。この領域指定ボタン１０１が押され
たときは、ユーザ描画領域３１内に、図示の如く矩形領
域１０２を表示する。この矩形領域１０２は、ユーザが
マウスなどのポインティングデバイスにより、位置や大
きさを変更／指定できるようにする。
の設定ボタン３８を図１０に示すように領域指定ボタン
１０１に変更する。この領域指定ボタン１０１が押され
たときは、ユーザ描画領域３１内に、図示の如く矩形領
域１０２を表示する。この矩形領域１０２は、ユーザが
マウスなどのポインティングデバイスにより、位置や大
きさを変更／指定できるようにする。
【００４２】また、画像間距離の計算処理においては、
この矩形領域１０２が指定された場合、図７で示すフロ
ーチャートのステップＳ７３における判断処理で、当該
分割領域が上記で指定された矩形領域１０２に含まれる
か否かを判断する。これにより、ユーザが任意の位置、
大きさの矩形領域で「重視」する領域を指定することが
可能となる。
この矩形領域１０２が指定された場合、図７で示すフロ
ーチャートのステップＳ７３における判断処理で、当該
分割領域が上記で指定された矩形領域１０２に含まれる
か否かを判断する。これにより、ユーザが任意の位置、
大きさの矩形領域で「重視」する領域を指定することが
可能となる。
【００４３】なお、ユーザが指定する領域は、矩形領域
に限るものではない。また、矩形領域の大きさは、画像
特徴量計算時の分割領域の大きさに制限されるものでは
ない。ただし、このような場合、分割領域の一部が指定
された領域に含まれるという状態が発生する。その場合
は、図７に示すステップＳ７３の判断処理で２状態に分
岐しているのを、各分割領域の状態（各分割領域に対す
る矩形領域に属する領域の占める割合）に応じて変数Ａ
の値を可変にするように制御すれば良い。
に限るものではない。また、矩形領域の大きさは、画像
特徴量計算時の分割領域の大きさに制限されるものでは
ない。ただし、このような場合、分割領域の一部が指定
された領域に含まれるという状態が発生する。その場合
は、図７に示すステップＳ７３の判断処理で２状態に分
岐しているのを、各分割領域の状態（各分割領域に対す
る矩形領域に属する領域の占める割合）に応じて変数Ａ
の値を可変にするように制御すれば良い。
【００４４】なお、上記各実施形態で示した操作画面の
レイアウトは、これに限るものではない。また、ユーザ
がスケッチ画像を描画するためのデバイスは、マウスを
用いるものとして説明したがこれに限るものではなく、
ペンタブレットやタッチパネルのようなものでも良い。
レイアウトは、これに限るものではない。また、ユーザ
がスケッチ画像を描画するためのデバイスは、マウスを
用いるものとして説明したがこれに限るものではなく、
ペンタブレットやタッチパネルのようなものでも良い。
【００４５】以上のように上記各実施形態によれば、コ
ンピュータ操作画面上にユーザが所望の画像に似せた画
像を描画し、データベースシステムが上記画像を複数の
領域に分割し、各領域毎に特徴量を抽出し、それを基に
類似画像検索を行う。ここで、この類似画像検索を行う
時、複数に分割した領域の内、例えば画像の中心部分
や、ユーザが指定した領域に対して重みを付けて類似画
像検索を行えるようにすることにより、より複雑で高度
な検索が可能になる。これにより、ユーザの意図を迅速
に反映した検索を行える画像検索インタフェースを提供
することができる。また、画像データの「ある部分にこ
んなものがある画像」というように，画像全体はあまり
覚えていないが，部分的には覚えているといったような
場合がある。このような場合に、部分領域を重視して画
像検索を行うことにより、そのよく覚えている部分を特
に「丁寧」にさがすことができ、検索元画像に手書き画
像を用いた類似画像検索に対して非常に有効である。
ンピュータ操作画面上にユーザが所望の画像に似せた画
像を描画し、データベースシステムが上記画像を複数の
領域に分割し、各領域毎に特徴量を抽出し、それを基に
類似画像検索を行う。ここで、この類似画像検索を行う
時、複数に分割した領域の内、例えば画像の中心部分
や、ユーザが指定した領域に対して重みを付けて類似画
像検索を行えるようにすることにより、より複雑で高度
な検索が可能になる。これにより、ユーザの意図を迅速
に反映した検索を行える画像検索インタフェースを提供
することができる。また、画像データの「ある部分にこ
んなものがある画像」というように，画像全体はあまり
覚えていないが，部分的には覚えているといったような
場合がある。このような場合に、部分領域を重視して画
像検索を行うことにより、そのよく覚えている部分を特
に「丁寧」にさがすことができ、検索元画像に手書き画
像を用いた類似画像検索に対して非常に有効である。
【００４６】なお、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
タなど）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
など）に適用してもよい。
トコンピュータ、インタフェイス機器、リーダ、プリン
タなど）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
など）に適用してもよい。
【００４７】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)
など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。
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)
など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。
【００４８】さらに、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など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。
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など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。
【００４９】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
ユーザの意図を迅速に反映した画像検索を行える。
ユーザの意図を迅速に反映した画像検索を行える。
【図１】第１の実施形態による画像検索装置の構成を示
すブロック図である。
すブロック図である。
【図２】第１の実施形態による画像検索の大まかな流れ
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３】ステップ２１において表示部１０３に表示され
る操作画面例を示す図である。
る操作画面例を示す図である。
【図４】本実施形態による画像の分割状態を説明する図
である。
である。
【図５】本実施形態による画像の特徴量算出処理を説明
するフローチャートである。
するフローチャートである。
【図６】領域毎のＲ，Ｇ，Ｂ値の平均値算出方法を説明
するフローチャートである。
するフローチャートである。
【図７】実施形態による画像間距離の計算処理を示すフ
ローチャートである。
ローチャートである。
【図８】類似画像を選出する処理を示すフローチャート
である。
である。
【図９】ステップＳ２４において表示部１０３に表示さ
れる操作画面例を示す図である。
れる操作画面例を示す図である。
【図１０】第２の実施形態での対話的画像提示のための
画面構成を説明する図である。
画面構成を説明する図である。
１０１ ＣＰＵ １０２ キーボポード １０２ａ マウス表示部 １０３ 表示部 １０４ ＲＯＭ １０５ ＲＡＭ １０６ ハードディスク １０７ フロッピーディスク １０８ プリンタ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 草間 澄 東京都大田区下丸子３丁目30番２号 キヤ ノン株式会社内 (72)発明者 松本 健太郎 東京都大田区下丸子３丁目30番２号 キヤ ノン株式会社内 Ｆターム(参考） 5B075 ND08 NK06 PP03 PQ02 PR06 QM08 QP05 5L096 AA02 BA08 CA25 EA45 FA81 HA08 JA03 9A001 BB06 GG01 HH23 JJ02 KK42
Claims (19)
- 【請求項１】 複数枚の画像を蓄積した記憶手段から所
望の画像を検索する画像検索方法であって、 指定された検索元画像の特徴量と前記複数枚の画像の特
徴量に基づいて、該検索元画像と該複数枚の画像の各々
との類似度を計算する計算工程と、 前記計算工程で計算された画像類似度に基づいて前記複
数枚の画像から類似画像を抽出して検索結果を得る検索
工程と、 画像を複数の領域に分け、各領域に異なる重みを設定す
る設定工程とを備え、 前記計算工程は、前記設定工程で設定された重みを用い
て類似度の計算を実行することを特徴とする画像検索方
法。 - 【請求項２】 操作者が対話的に画像を描画できる描画
工程を更に備え、 前記指定された検索元画像は前記描画工程において描画
された画像であることを特徴とする請求項１に記載の画
像検索方法。 - 【請求項３】 前記計算工程は、処理対象となる２画像
のそれぞれを複数の分割領域に分け、該２画像間で各分
割領域毎に特徴量を比較して類似度を得るものであり、
各分割領域毎に得られる類似度に対して前記設定工程で
設定された重みを作用させることを特徴とする請求項１
に記載の画像検索方法。 - 【請求項４】 前記設定工程は、画像の中央部分の領域
に高い重みを設定することを特徴とする請求項１に記載
の画像検索方法。 - 【請求項５】 前記設定工程は、前記検索元画像中にお
いて任意に指定された領域に高い重みを設定することを
特徴とする請求項１に記載の画像検索方法。 - 【請求項６】 前記検索工程で得られた画像を縮小して
表示する表示工程を更に備えることを特徴とする請求項
１に記載の画像検索方法。 - 【請求項７】 前記検索工程で得られた画像に対応付け
られたアイコン画像を表示する表示工程を更に備えるこ
とを特徴とする請求項１に記載の画像検索方法。 - 【請求項８】 前記表示工程は、表示された画像の一つ
が選択された場合に、当該画像に関連付けられた詳細画
像を表示することを特徴とする請求項６又は７に記載の
画像検索方法。 - 【請求項９】 前記表示工程は、抽出された画像を類似
度順に表示することを特徴とする請求項７又は８に記載
の画像検索方法。 - 【請求項１０】 複数枚の画像を蓄積した記憶手段から
所望の画像を検索する画像検索装置であって、 指定された検索元画像の特徴量と前記複数枚の画像の特
徴量に基づいて、該検索元画像と該複数枚の画像の各々
との類似度を計算する計算手段と、 前記計算手段で計算された画像類似度に基づいて前記複
数枚の画像から類似画像を抽出して検索結果を得る検索
手段と、 画像を複数の領域に分け、各領域に異なる重みを設定す
る設定手段とを備え、 前記計算手段は、前記設定手段で設定された重みを用い
て類似度の計算を実行することを特徴とする画像検索装
置。 - 【請求項１１】 操作者が対話的に画像を描画できる描
画手段を更に備え、 前記指定された検索元画像は前記描画手段において描画
された画像であることを特徴とする請求項１０に記載の
画像検索装置。 - 【請求項１２】 前記計算手段は、処理対象となる２画
像のそれぞれを複数の分割領域に分け、該２画像間で各
分割領域毎に特徴量を比較して類似度を得るものであ
り、各分割領域毎に得られる類似度に対して前記設定手
段で設定された重みを作用させることを特徴とする請求
項１０に記載の画像検索装置。 - 【請求項１３】 前記設定手段は、画像の中央部分の領
域に高い重みを設定することを特徴とする請求項１０に
記載の画像検索装置。 - 【請求項１４】 前記設定手段は、前記検索元画像中に
おいて任意に指定された領域に高い重みを設定すること
を特徴とする請求項１０に記載の画像検索装置。 - 【請求項１５】 前記検索手段で得られた画像を縮小し
て表示する表示手段を更に備えることを特徴とする請求
項１０に記載の画像検索装置。 - 【請求項１６】 前記検索手段で得られた画像に対応付
けられたアイコン画像を表示する表示手段を更に備える
ことを特徴とする請求項１０に記載の画像検索装置。 - 【請求項１７】 前記表示手段は、表示された画像の一
つが選択された場合に、当該画像に関連付けられた詳細
画像を表示することを特徴とする請求項１５又は１６に
記載の画像検索装置。 - 【請求項１８】 前記表示手段は、抽出された画像を類
似度順に表示することを特徴とする請求項１６又は１７
に記載の画像検索装置。 - 【請求項１９】 複数枚の画像を蓄積した記憶手段から
所望の画像を検索する画像検索処理を、コンピュータに
よって実現させるための制御プログラムを格納したコン
ピュータ可読メモリであって、該制御プログラムが、 指定された検索元画像の特徴量と前記複数枚の画像の特
徴量に基づいて、該検索元画像と該複数枚の画像の各々
との類似度を計算する計算工程のコードと、 前記計算工程で計算された画像類似度に基づいて前記複
数枚の画像から類似画像を抽出して検索結果を得る検索
工程のコードと、 画像を複数の領域に分け、各領域に異なる重みを設定す
る設定工程のコードとを備え、 前記計算工程は、前記設定工程で設定された重みを用い
て類似度の計算を実行することを特徴とするコンピュー
タ可読メモリ。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP31888099A JP2001134765A (ja) | 1999-11-09 | 1999-11-09 | 画像検索方法及び装置 |
| US09/707,050 US6999636B1 (en) | 1999-11-09 | 2000-11-06 | Image search method and apparatus |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP31888099A JP2001134765A (ja) | 1999-11-09 | 1999-11-09 | 画像検索方法及び装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001134765A true JP2001134765A (ja) | 2001-05-18 |
Family
ID=18104002
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP31888099A Withdrawn JP2001134765A (ja) | 1999-11-09 | 1999-11-09 | 画像検索方法及び装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2001134765A (ja) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2005038716A1 (ja) * | 2003-10-21 | 2005-04-28 | Nec Corporation | 画像照合システム及び画像照合方法 |
| JP2006139418A (ja) * | 2004-11-10 | 2006-06-01 | Ntt Docomo Inc | 画像処理装置及び画像処理方法 |
| JP2007122694A (ja) * | 2005-09-30 | 2007-05-17 | Fujifilm Corp | 画像検索装置および方法並びにプログラム |
| JP2009093280A (ja) * | 2007-10-04 | 2009-04-30 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像処理装置および照合システム |
| 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 |
| JP2013504112A (ja) * | 2009-09-04 | 2013-02-04 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | コンテンツベースの画像検索に関する関連度の視覚化 |
| CN110348519A (zh) * | 2019-07-12 | 2019-10-18 | 深圳众赢维融科技有限公司 | 金融产品欺诈团伙的识别方法和装置 |
-
1999
- 1999-11-09 JP JP31888099A patent/JP2001134765A/ja not_active Withdrawn
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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