JP2001273302A - 画像検索システムおよび画像検索方法 - Google Patents
画像検索システムおよび画像検索方法Info
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- JP2001273302A JP2001273302A JP2000082581A JP2000082581A JP2001273302A JP 2001273302 A JP2001273302 A JP 2001273302A JP 2000082581 A JP2000082581 A JP 2000082581A JP 2000082581 A JP2000082581 A JP 2000082581A JP 2001273302 A JP2001273302 A JP 2001273302A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】多くの類似画像候補をデータベースから検索し
て表示する場合の閲覧性の向上を図る。 【解決手段】類似画像検索部１０５によって画像特徴デ
ータベース１０４から検索された複数の画像それぞれの
画像特徴に基づき、それら画像のクラスタ分けがクラス
タ生成部１０６により行われる。画像表示部１０７は、
検索された複数の画像を、クラスタ分けの結果を用いて
クラスタ毎に分類して表示する。よって、検索された画
像の内、同一クラスタに属する画像同士、つまり互いに
類似度の高い類似画像同士をまとめて表示することが可
能となり、検索された画像間の類似性を考慮した表示を
行うことができる。
て表示する場合の閲覧性の向上を図る。 【解決手段】類似画像検索部１０５によって画像特徴デ
ータベース１０４から検索された複数の画像それぞれの
画像特徴に基づき、それら画像のクラスタ分けがクラス
タ生成部１０６により行われる。画像表示部１０７は、
検索された複数の画像を、クラスタ分けの結果を用いて
クラスタ毎に分類して表示する。よって、検索された画
像の内、同一クラスタに属する画像同士、つまり互いに
類似度の高い類似画像同士をまとめて表示することが可
能となり、検索された画像間の類似性を考慮した表示を
行うことができる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明はデータベースに格納
された画像を検索キーに従って検索して表示する画像検
索システムおよび画像検索方法に関し、特に検索された
画像の閲覧性が向上するように改善された画像検索シス
テムおよび画像検索方法に関する。
された画像を検索キーに従って検索して表示する画像検
索システムおよび画像検索方法に関し、特に検索された
画像の閲覧性が向上するように改善された画像検索シス
テムおよび画像検索方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】近年、コンピュータによる画像処理技術
の発達、およびディジタル画像の普及等に伴い、データ
ベースに格納されたディジタル画像を検索および表示す
るための画像検索システムの開発が進められている。画
像検索システムは、入力されたキー画像に類似する画像
をデータベースから検索してユーザに提示する。この場
合、検索された画像は、キー画像との類似度が高い画像
から順に一覧表示されるのが通常である。
の発達、およびディジタル画像の普及等に伴い、データ
ベースに格納されたディジタル画像を検索および表示す
るための画像検索システムの開発が進められている。画
像検索システムは、入力されたキー画像に類似する画像
をデータベースから検索してユーザに提示する。この場
合、検索された画像は、キー画像との類似度が高い画像
から順に一覧表示されるのが通常である。
【０００３】また、検索された画像の一覧表示の中から
目的とする画像を段階的に絞り込むという絞り込み検索
技術を利用した画像検索システムも知られている（特開
平１０−１６２０２０号公報）。
目的とする画像を段階的に絞り込むという絞り込み検索
技術を利用した画像検索システムも知られている（特開
平１０−１６２０２０号公報）。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】ところで、画像検索の
目的は、主にキー画像と同一若しくは非常に類似度の高
い画像をデータベースから探すというものであるが、最
近では、キー画像との類似度がそれほど高くない画像を
も検索対象に含めることにより、できるだけ多数の類似
画像をデータベースから抽出してそれらをキー画像と比
較・照合するといった用途にも利用され始めている。
目的は、主にキー画像と同一若しくは非常に類似度の高
い画像をデータベースから探すというものであるが、最
近では、キー画像との類似度がそれほど高くない画像を
も検索対象に含めることにより、できるだけ多数の類似
画像をデータベースから抽出してそれらをキー画像と比
較・照合するといった用途にも利用され始めている。
【０００５】例えば、新たに商品を開発する場合に、そ
の商品のデザインと類似する商品がすでに販売されてい
るかどうかを調査したり、あるいは商品等に新たに使用
しようとするキャラクタやマークと類似するものがすで
に存在する否かを調査する場合などである。このような
調査用途においては、同一画像の検索自体が目的ではな
いため、部分的に類似する絵柄を持つ画像等を探すこと
も要求される。
の商品のデザインと類似する商品がすでに販売されてい
るかどうかを調査したり、あるいは商品等に新たに使用
しようとするキャラクタやマークと類似するものがすで
に存在する否かを調査する場合などである。このような
調査用途においては、同一画像の検索自体が目的ではな
いため、部分的に類似する絵柄を持つ画像等を探すこと
も要求される。
【０００６】よって、キー画像との類似度がそれほど高
くない画像についてもそれを表示してキー画像との類似
性の度合いや部分的な類似箇所などを判断することが必
要となり、多数の類似画像候補の提示が要求されること
になる。
くない画像についてもそれを表示してキー画像との類似
性の度合いや部分的な類似箇所などを判断することが必
要となり、多数の類似画像候補の提示が要求されること
になる。
【０００７】このような調査目的での画像検索において
は、キー画像との類似度が高い順に類似画像候補を順に
表示するという従来の方法では、十分な閲覧性能を期待
することはできない。キー画像との類似度が非常に高い
画像については優先表示されるものの、ある特定の一部
分についてのみ類似するような部分類似画像について
は、類似度がそれほど高くない画像と判定されてしまう
ためである。この場合、このような部分類似画像につい
ては、隣り合って表示される画像間の類似性も低いため
キー画像との類似箇所が互いに異なる画像同士が並んで
表示されてしまい、かえってキー画像との比較がしにく
くなる。
は、キー画像との類似度が高い順に類似画像候補を順に
表示するという従来の方法では、十分な閲覧性能を期待
することはできない。キー画像との類似度が非常に高い
画像については優先表示されるものの、ある特定の一部
分についてのみ類似するような部分類似画像について
は、類似度がそれほど高くない画像と判定されてしまう
ためである。この場合、このような部分類似画像につい
ては、隣り合って表示される画像間の類似性も低いため
キー画像との類似箇所が互いに異なる画像同士が並んで
表示されてしまい、かえってキー画像との比較がしにく
くなる。
【０００８】本発明は上述の事情に鑑みてなされたもの
であり、キー画像との類似性のみならず、検索された画
像同士の類似性をも考慮して検索結果を提示できるよう
にし、より多くの類似画像候補の提示が要求される調査
用途等の画像検索に最適な画像検索システムおよび画像
検索方法を提供することを目的とする。
であり、キー画像との類似性のみならず、検索された画
像同士の類似性をも考慮して検索結果を提示できるよう
にし、より多くの類似画像候補の提示が要求される調査
用途等の画像検索に最適な画像検索システムおよび画像
検索方法を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】上述の課題を解決するた
め、本発明は、データベースに格納された画像を検索キ
ーに基づいて検索して表示する画像検索システムであっ
て、検索キーに従って複数の画像が検索された場合、そ
れぞれの画像から抽出される画像特徴に基づいて、類似
画像同士が同一クラスタに含まれるように、前記検索さ
れた複数の画像をクラスタ分けするクラスタ分類手段
と、前記クラスタ分類手段によるクラスタ分けの結果に
基づいて、前記検索された複数の画像をクラスタ毎に分
類して表示する表示手段とを具備することを特徴とす
る。
め、本発明は、データベースに格納された画像を検索キ
ーに基づいて検索して表示する画像検索システムであっ
て、検索キーに従って複数の画像が検索された場合、そ
れぞれの画像から抽出される画像特徴に基づいて、類似
画像同士が同一クラスタに含まれるように、前記検索さ
れた複数の画像をクラスタ分けするクラスタ分類手段
と、前記クラスタ分類手段によるクラスタ分けの結果に
基づいて、前記検索された複数の画像をクラスタ毎に分
類して表示する表示手段とを具備することを特徴とす
る。
【００１０】この画像検索システムにおいては、検索さ
れた複数の画像それぞれの画像特徴に基づいてそれら画
像のクラスタ分けが行われ、検索された複数の画像はク
ラスタ毎に分類して表示される。よって、検索された画
像の内、同一クラスタに属する画像同士、つまり互いに
類似度の高い類似画像同士をまとめて表示することが可
能となり、検索された画像間の類似性を考慮した表示を
行うことができる。
れた複数の画像それぞれの画像特徴に基づいてそれら画
像のクラスタ分けが行われ、検索された複数の画像はク
ラスタ毎に分類して表示される。よって、検索された画
像の内、同一クラスタに属する画像同士、つまり互いに
類似度の高い類似画像同士をまとめて表示することが可
能となり、検索された画像間の類似性を考慮した表示を
行うことができる。
【００１１】特に、前述のような調査用途においては、
クラスタ毎に分類して検索画像を表示することにより、
クラスタ単位、つまり互いに絵柄等の類似した画像グル
ープ単位でキー画像との比較・照合を行うことが可能と
なり、調査効率の向上を図ることが可能となる。
クラスタ毎に分類して検索画像を表示することにより、
クラスタ単位、つまり互いに絵柄等の類似した画像グル
ープ単位でキー画像との比較・照合を行うことが可能と
なり、調査効率の向上を図ることが可能となる。
【００１２】また、本発明は、検索キーに従って検索さ
れた画像毎に、前記検索キーとして与えられるキー画像
との類似度が所定値よりも大きいか否かを判定する手段
をさらに具備し、前記表示手段は、前記キー画像との類
似度が所定値よりも大きい画像についてはその類似度順
に並べて表示し、前記キー画像との類似度が所定値以下
の画像についてはクラスタ毎に分類して表示する手段を
有することを特徴とする。
れた画像毎に、前記検索キーとして与えられるキー画像
との類似度が所定値よりも大きいか否かを判定する手段
をさらに具備し、前記表示手段は、前記キー画像との類
似度が所定値よりも大きい画像についてはその類似度順
に並べて表示し、前記キー画像との類似度が所定値以下
の画像についてはクラスタ毎に分類して表示する手段を
有することを特徴とする。
【００１３】キー画像との類似度が非常に高い画像につ
いては、それら画像同士の類似度も高いことが期待でき
る。一方、キー画像との類似度がそれほど高くない画像
では、検索された画像同士の類似度は必ずしも高くない
ため、キー画像との類似度の差による順位付けよりも、
検索された画像同士の類似性に注目するほうが画像の閲
覧性の向上には有効である。よって、類似度順の表示と
クラスタ毎に分類表示とを組み合わせることにより、キ
ー画像との類似度が非常に高い画像とそれほど高くない
画像の双方の閲覧性を高めることが可能となる。
いては、それら画像同士の類似度も高いことが期待でき
る。一方、キー画像との類似度がそれほど高くない画像
では、検索された画像同士の類似度は必ずしも高くない
ため、キー画像との類似度の差による順位付けよりも、
検索された画像同士の類似性に注目するほうが画像の閲
覧性の向上には有効である。よって、類似度順の表示と
クラスタ毎に分類表示とを組み合わせることにより、キ
ー画像との類似度が非常に高い画像とそれほど高くない
画像の双方の閲覧性を高めることが可能となる。
【００１４】また、本発明は、前記クラスタ分類手段に
よって分類されたクラスタ毎に代表画像を選出する手段
をさらに具備し、前記表示手段は、クラスタ毎にその代
表画像を優先的に表示する手段を有することを特徴とす
る。
よって分類されたクラスタ毎に代表画像を選出する手段
をさらに具備し、前記表示手段は、クラスタ毎にその代
表画像を優先的に表示する手段を有することを特徴とす
る。
【００１５】このように、各クラスタ毎に代表画像を選
出して表示することにより、より多くの種類の画像を一
度に画面表示することが可能となる。また、代表画像と
の比較のみで済むクラスタについては、他の画像を閲覧
する必要がなくなるので、閲覧すべき画像数の削減を図
ることも可能となる。さらに、代表画像以外の他の画像
の表示が要求された場合には、その要求された代表画像
が属するクラスタ内の他の画像を、該当する代表画像に
隣接して表示する機能を追加することにより、より閲覧
性の向上を図ることが可能となる。
出して表示することにより、より多くの種類の画像を一
度に画面表示することが可能となる。また、代表画像と
の比較のみで済むクラスタについては、他の画像を閲覧
する必要がなくなるので、閲覧すべき画像数の削減を図
ることも可能となる。さらに、代表画像以外の他の画像
の表示が要求された場合には、その要求された代表画像
が属するクラスタ内の他の画像を、該当する代表画像に
隣接して表示する機能を追加することにより、より閲覧
性の向上を図ることが可能となる。
【００１６】また、本発明は、データベースに格納され
た画像を検索キーに基づいて検索して表示する画像検索
システムであって、検索キーに従って複数の画像が検索
された場合、それぞれの画像から抽出される画像特徴に
基づいて、互いに画像特徴が類似する画像同士を決定す
る手段と、互いに画像特徴が類似すると決定された類似
画像群毎に代表画像を選出して表示する表示手段とを具
備することを特徴とする。
た画像を検索キーに基づいて検索して表示する画像検索
システムであって、検索キーに従って複数の画像が検索
された場合、それぞれの画像から抽出される画像特徴に
基づいて、互いに画像特徴が類似する画像同士を決定す
る手段と、互いに画像特徴が類似すると決定された類似
画像群毎に代表画像を選出して表示する表示手段とを具
備することを特徴とする。
【００１７】このように、検索されたすべての画像を表
示するのではなく、検索画像の中に類似度が非常に高い
画像同士が存在する場合にはその代表画像のみを表示す
る方式を用いることにより、互いに画像特徴の異なる画
像のみを検索結果として表示することが可能となる。よ
って、無駄のない効率的な画像検索を実現できる。
示するのではなく、検索画像の中に類似度が非常に高い
画像同士が存在する場合にはその代表画像のみを表示す
る方式を用いることにより、互いに画像特徴の異なる画
像のみを検索結果として表示することが可能となる。よ
って、無駄のない効率的な画像検索を実現できる。
【００１８】
【発明の実施の形態】以下、図面を参照して、本発明の
実施形態を説明する。 （第１の実施形態）図１には、本発明の第１実施形態に
係る画像ブラウジングシステムの機能構成が示されてい
る。この画像ブラウジングシステムはデータベースから
ディジタル画像を検索しながら閲覧するためのものであ
り、検索キーとして入力されたキー画像に類似する画像
をデータベースから検索して画面表示する。
実施形態を説明する。 （第１の実施形態）図１には、本発明の第１実施形態に
係る画像ブラウジングシステムの機能構成が示されてい
る。この画像ブラウジングシステムはデータベースから
ディジタル画像を検索しながら閲覧するためのものであ
り、検索キーとして入力されたキー画像に類似する画像
をデータベースから検索して画面表示する。
【００１９】この画像ブラウジングシステムは、例えば
既登録の商標に関する画像の中からキー画像と全体的に
類似する画像や部分的に類似する箇所を持つ画像などを
探し出して、それをキー画像と比較・照合するといった
用途に用いられる。このような用途に最適な閲覧性能を
提供するため、本実施形態の画像ブラウジングシステム
には、検索画像の表示の際に、キー画像との類似性だけ
ではなく、検索された画像同士の類似性をも考慮して、
類似した画像同士をまとめて提示する機能が設けられて
いる。以下、画像ブラウジングシステムの具体的な機能
構成について説明する。
既登録の商標に関する画像の中からキー画像と全体的に
類似する画像や部分的に類似する箇所を持つ画像などを
探し出して、それをキー画像と比較・照合するといった
用途に用いられる。このような用途に最適な閲覧性能を
提供するため、本実施形態の画像ブラウジングシステム
には、検索画像の表示の際に、キー画像との類似性だけ
ではなく、検索された画像同士の類似性をも考慮して、
類似した画像同士をまとめて提示する機能が設けられて
いる。以下、画像ブラウジングシステムの具体的な機能
構成について説明する。
【００２０】本実施形態の画像ブラウジングシステム
は、図示のように、画像入力部１０１、画像特徴抽出部
１０２、画像特徴記憶部１０３、画像特徴データベース
１０４、類似画像検索部１０５、クラスタ生成部１０
６、画像表示部１０７などの機能モジュールから構成さ
れている。
は、図示のように、画像入力部１０１、画像特徴抽出部
１０２、画像特徴記憶部１０３、画像特徴データベース
１０４、類似画像検索部１０５、クラスタ生成部１０
６、画像表示部１０７などの機能モジュールから構成さ
れている。
【００２１】画像入力部１０１は、画像特徴データベー
ス１０４に登録すべき画像、および検索キーとして用い
られるキー画像の入力に用いられるモジュールであり、
例えばスキャナを用いて紙面上の絵柄を画像データとし
て取り込んだり、コンピュータによって作成された画像
ファイルを取り込むといった機能を有している。
ス１０４に登録すべき画像、および検索キーとして用い
られるキー画像の入力に用いられるモジュールであり、
例えばスキャナを用いて紙面上の絵柄を画像データとし
て取り込んだり、コンピュータによって作成された画像
ファイルを取り込むといった機能を有している。
【００２２】画像特徴抽出部１０２は画像入力部１０１
を介して入力された各画像データからその画像特徴を抽
出する。ここで、画像特徴（feature extracted from i
mage）とは、各画像の持つ形状特徴、色特徴などの特徴
量を示している。画像の特徴量としては、画像全体や画
像中の所定の分割領域における白・黒画素の量またはそ
の割合、ラン数、外矩の縦横比率、連結領域数などの様
々なパラメータを任意に組み合わせて用いることができ
る。画像特徴データベース１０４に登録すべき画像につ
いては、画像特徴抽出部１０２によって抽出された画像
特徴は入力された原画像データと共に画像特徴データベ
ース１０４に記録される。一方、検索キーとして用いら
れるキー画像については、画像特徴抽出部１０２によっ
て抽出された画像特徴は類似画像検索部１０５に送られ
る。
を介して入力された各画像データからその画像特徴を抽
出する。ここで、画像特徴（feature extracted from i
mage）とは、各画像の持つ形状特徴、色特徴などの特徴
量を示している。画像の特徴量としては、画像全体や画
像中の所定の分割領域における白・黒画素の量またはそ
の割合、ラン数、外矩の縦横比率、連結領域数などの様
々なパラメータを任意に組み合わせて用いることができ
る。画像特徴データベース１０４に登録すべき画像につ
いては、画像特徴抽出部１０２によって抽出された画像
特徴は入力された原画像データと共に画像特徴データベ
ース１０４に記録される。一方、検索キーとして用いら
れるキー画像については、画像特徴抽出部１０２によっ
て抽出された画像特徴は類似画像検索部１０５に送られ
る。
【００２３】類似画像検索部１０５は、キー画像に類似
する画像を画像特徴データベース１０４から検索するた
めのものであり、この検索は、キー画像から抽出された
画像特徴と、画像特徴データベース１０４に格納されて
いる画像それぞれの画像特徴とを比較・照合することに
よって行われる。類似画像検索部１０５によって画像特
徴データベース１０４から検索された各画像はクラスタ
生成部１０６に送られる。
する画像を画像特徴データベース１０４から検索するた
めのものであり、この検索は、キー画像から抽出された
画像特徴と、画像特徴データベース１０４に格納されて
いる画像それぞれの画像特徴とを比較・照合することに
よって行われる。類似画像検索部１０５によって画像特
徴データベース１０４から検索された各画像はクラスタ
生成部１０６に送られる。
【００２４】クラスタ生成部１０６は検索されたすべて
の画像それぞれの画像特徴に基づいてそれら画像をクラ
スタ分けするためのものであり、類似する画像特徴を持
つ画像同士が同一クラスタに含まれるように、検索され
た画像それぞれを複数のクラスタに分類する。クラスタ
は類似画像同士をまとめたグループであり、画像特徴空
間上において互いに特徴距離が近い画像同士が同一クラ
スタに分類される。
の画像それぞれの画像特徴に基づいてそれら画像をクラ
スタ分けするためのものであり、類似する画像特徴を持
つ画像同士が同一クラスタに含まれるように、検索され
た画像それぞれを複数のクラスタに分類する。クラスタ
は類似画像同士をまとめたグループであり、画像特徴空
間上において互いに特徴距離が近い画像同士が同一クラ
スタに分類される。
【００２５】画像表示部１０７は、クラスタ生成部１０
６によって得られた検索画像のクラスタ分類結果に基づ
いて、検索画像それぞれをクラスタ毎に分類してモニタ
上に表示する。この場合、ユーザによる画像の閲覧性の
向上を図るために、検索された画像の内、同一クラスタ
に属する画像同士つまり互いに類似度の高い類似画像同
士がまとめて表示される。
６によって得られた検索画像のクラスタ分類結果に基づ
いて、検索画像それぞれをクラスタ毎に分類してモニタ
上に表示する。この場合、ユーザによる画像の閲覧性の
向上を図るために、検索された画像の内、同一クラスタ
に属する画像同士つまり互いに類似度の高い類似画像同
士がまとめて表示される。
【００２６】＜画像特徴データベースの構築＞次に、図
２のフローチャートを参照して、画像特徴データベース
１０４の構築処理の手順ついて説明する。まず、画像入
力部１０１にて登録対象の画像が入力され（ステップＳ
Ｔ１０１）、その入力画像が画像特徴抽出部１０２に送
られる。画像特徴抽出部１０２では入力画像から画像特
徴が抽出され（ステップＳＴ１０２）、その画像特徴が
画像特徴記憶部１０３によって画像特徴データベース１
０４に追加記録される（ステップＳＴ１０３）。この作
業をすべての入力画像に対して繰り返し行うことにより
（ステップＳＴ１０４）、画像特徴データベース１０４
が構築される。
２のフローチャートを参照して、画像特徴データベース
１０４の構築処理の手順ついて説明する。まず、画像入
力部１０１にて登録対象の画像が入力され（ステップＳ
Ｔ１０１）、その入力画像が画像特徴抽出部１０２に送
られる。画像特徴抽出部１０２では入力画像から画像特
徴が抽出され（ステップＳＴ１０２）、その画像特徴が
画像特徴記憶部１０３によって画像特徴データベース１
０４に追加記録される（ステップＳＴ１０３）。この作
業をすべての入力画像に対して繰り返し行うことにより
（ステップＳＴ１０４）、画像特徴データベース１０４
が構築される。
【００２７】＜類似画像検索・表示処理＞次に、図３の
フローチャートを参照して、類似画像検索・表示のため
の処理手順について述べる。まず、ユーザによってキー
画像ｋとして指定された画像が画像入力部１０１にて入
力され（ステップＳＴ２０１）、そのキー画像ｋが画像
特徴抽出部１０２に送られる。画像特徴抽出部１０２で
はキー画像ｋから画像特徴が抽出される（ステップＳＴ
２０２）。このキー画像ｋから抽出された画像特徴は類
似画像検索部１０５に送られ、画像特徴データベース１
０４から類似画像を検索する処理が開始される（ステッ
プＳＴ２０３）。
フローチャートを参照して、類似画像検索・表示のため
の処理手順について述べる。まず、ユーザによってキー
画像ｋとして指定された画像が画像入力部１０１にて入
力され（ステップＳＴ２０１）、そのキー画像ｋが画像
特徴抽出部１０２に送られる。画像特徴抽出部１０２で
はキー画像ｋから画像特徴が抽出される（ステップＳＴ
２０２）。このキー画像ｋから抽出された画像特徴は類
似画像検索部１０５に送られ、画像特徴データベース１
０４から類似画像を検索する処理が開始される（ステッ
プＳＴ２０３）。
【００２８】ここで、キー画像ｋと画像特徴データベー
ス１０４内の登録画像ｉとの類似度をＳ（ｋ，ｉ）、た
だし（Ｓ（ｋ，ｉ）≧０）、とすると、類似画像検索部
１０５によりＳ（ｋ，ｉ）＞Ｔである画像が画像特徴デ
ータベース中から類似画像候補として検索される。ここ
でＴは類似度閾値とする。すべての画像をブラウズする
際はＴ＝０とすればよい。
ス１０４内の登録画像ｉとの類似度をＳ（ｋ，ｉ）、た
だし（Ｓ（ｋ，ｉ）≧０）、とすると、類似画像検索部
１０５によりＳ（ｋ，ｉ）＞Ｔである画像が画像特徴デ
ータベース中から類似画像候補として検索される。ここ
でＴは類似度閾値とする。すべての画像をブラウズする
際はＴ＝０とすればよい。
【００２９】続いて、クラスタ生成部１０６では検索さ
れた類似画像候補それぞれに関する画像特徴量の分布に
基づき、類似した画像特徴をもつ画像同士が同一クラス
タに含まれるようにクラスタ分けが行われる（ステップ
ＳＴ２０４）。クラスタ生成の手法としては、たとえ
ば、クラスタ間の分散が大きく、クラスタ内分散が小さ
くなるようにクラスタを設定する手法や、特徴距離の近
い画像を順次グループ化する手法などが考えられる。ク
ラスタ生成部１０６によってクラスタ分けされた画像ク
ラスタの例を図４に示す。
れた類似画像候補それぞれに関する画像特徴量の分布に
基づき、類似した画像特徴をもつ画像同士が同一クラス
タに含まれるようにクラスタ分けが行われる（ステップ
ＳＴ２０４）。クラスタ生成の手法としては、たとえ
ば、クラスタ間の分散が大きく、クラスタ内分散が小さ
くなるようにクラスタを設定する手法や、特徴距離の近
い画像を順次グループ化する手法などが考えられる。ク
ラスタ生成部１０６によってクラスタ分けされた画像ク
ラスタの例を図４に示す。
【００３０】図４では、Ｘ，Ｙの２次元の画像特徴空間
を用いた場合の例が示されている。画像特徴空間の次元
数は画像の特徴量の指標として用いられるパラメータの
数に対応しており、実際には、３次元以上の画像特徴空
間を用いても良い。クラスタＡ，Ｂ，Ｃはクラスタ生成
部１０６によってクラスタ分けされた画像クラスタであ
る。また、ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆ，ｇ，ｈはＳ（ｋ，
ｉ）＞Ｔを満たす類似画像候補であり、Ｓ（ａ，ｋ）＞
Ｓ（ｂ，ｋ）＞Ｓ（ｃ，ｋ）＞Ｓ（ｄ，ｋ）＞Ｓ（ｅ，
ｋ）＞Ｓ（ｆ，ｋ）＞Ｓ（ｇ，ｋ）＞Ｓ（ｈ，ｋ）とす
る。このように、検索された類似画像候補は、その画像
特徴つまりカテゴリー別に分類されることになる。
を用いた場合の例が示されている。画像特徴空間の次元
数は画像の特徴量の指標として用いられるパラメータの
数に対応しており、実際には、３次元以上の画像特徴空
間を用いても良い。クラスタＡ，Ｂ，Ｃはクラスタ生成
部１０６によってクラスタ分けされた画像クラスタであ
る。また、ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆ，ｇ，ｈはＳ（ｋ，
ｉ）＞Ｔを満たす類似画像候補であり、Ｓ（ａ，ｋ）＞
Ｓ（ｂ，ｋ）＞Ｓ（ｃ，ｋ）＞Ｓ（ｄ，ｋ）＞Ｓ（ｅ，
ｋ）＞Ｓ（ｆ，ｋ）＞Ｓ（ｇ，ｋ）＞Ｓ（ｈ，ｋ）とす
る。このように、検索された類似画像候補は、その画像
特徴つまりカテゴリー別に分類されることになる。
【００３１】続いて、画像表示部１０７ではクラスタ分
けされた結果を用いて、クラスタごとに類似画像候補を
まとめて表示する（ステップＳＴ２０５）。このカテゴ
リー表示においては、クラスタの表示順は、例えばクラ
スタを構成する画像の画像特徴の重心位置がキー画像ｋ
の画像特徴と近いクラスタから順に表示する方法などを
用いればよい。これは、図６のフローチャートに示され
ているように、まず、クラスタ毎にそこに属する画像を
画像特徴データベース１０４から順次読み込み（ステッ
プＳＴ３０１）、続いて、クラスタを構成する画像の重
心位置がキー画像ｋに近いクラスタから順に画像を並べ
て表示する処理（ステップＳＴ３０２）を行うことによ
って実現できる。
けされた結果を用いて、クラスタごとに類似画像候補を
まとめて表示する（ステップＳＴ２０５）。このカテゴ
リー表示においては、クラスタの表示順は、例えばクラ
スタを構成する画像の画像特徴の重心位置がキー画像ｋ
の画像特徴と近いクラスタから順に表示する方法などを
用いればよい。これは、図６のフローチャートに示され
ているように、まず、クラスタ毎にそこに属する画像を
画像特徴データベース１０４から順次読み込み（ステッ
プＳＴ３０１）、続いて、クラスタを構成する画像の重
心位置がキー画像ｋに近いクラスタから順に画像を並べ
て表示する処理（ステップＳＴ３０２）を行うことによ
って実現できる。
【００３２】図４に示す例においてクラスタＡ，Ｂ，Ｃ
の順でクラスタの重心がキー画像ｋの画像特徴に近いと
すると、図５（Ａ）のように、クラスタごとに（ａ，
ｃ，ｇ），（ｂ，ｄ，ｈ），（ｅ，ｆ）の順で検索画像
が表示される。クラスタＡについては、そこに含まれる
画像ａ，ｃ，ｇは互いに類似した特徴を有しており、ま
たクラスタＢについては、そこに含まれる画像ｂ，ｄ，
ｈは、画像ａ，ｃ，ｇとは異なる別の点について互いに
類似した特徴を有している。クラスタＣについても同様
である。
の順でクラスタの重心がキー画像ｋの画像特徴に近いと
すると、図５（Ａ）のように、クラスタごとに（ａ，
ｃ，ｇ），（ｂ，ｄ，ｈ），（ｅ，ｆ）の順で検索画像
が表示される。クラスタＡについては、そこに含まれる
画像ａ，ｃ，ｇは互いに類似した特徴を有しており、ま
たクラスタＢについては、そこに含まれる画像ｂ，ｄ，
ｈは、画像ａ，ｃ，ｇとは異なる別の点について互いに
類似した特徴を有している。クラスタＣについても同様
である。
【００３３】以上のように、キー画像ｋとの類似性だけ
ではなく、検索された画像同士の類似性をも考慮して、
類似した画像同士をまとめて提示することにより、図５
（Ｂ）に示すような単純にキー画像ｋとの類似度順に画
像を表示する従来手法に比べて、本実施形態では類似し
た画像特徴を持つ画像同士が隣接して表示されるため、
画像の閲覧が容易となる利点を有する。
ではなく、検索された画像同士の類似性をも考慮して、
類似した画像同士をまとめて提示することにより、図５
（Ｂ）に示すような単純にキー画像ｋとの類似度順に画
像を表示する従来手法に比べて、本実施形態では類似し
た画像特徴を持つ画像同士が隣接して表示されるため、
画像の閲覧が容易となる利点を有する。
【００３４】すなわち、ユーザは、キー画像ｋとの部分
類似点が共通の複数の画像をまとめて観察でき、キー画
像ｋとの比較・検証を目視によって容易に行うことがで
きる。よって、特に登録商標の調査等に最適な画像ブラ
ウジングが可能となる。もちろん、登録商標の調査に限
らず、顕微鏡写真などの画像をデータベースに蓄積して
おくことにより、例えば微生物やウィルス等の調査目的
にも有効活用することができる。
類似点が共通の複数の画像をまとめて観察でき、キー画
像ｋとの比較・検証を目視によって容易に行うことがで
きる。よって、特に登録商標の調査等に最適な画像ブラ
ウジングが可能となる。もちろん、登録商標の調査に限
らず、顕微鏡写真などの画像をデータベースに蓄積して
おくことにより、例えば微生物やウィルス等の調査目的
にも有効活用することができる。
【００３５】（第２実施形態）次に、図７乃至図９を参
照して、本発明の第２実施形態について説明する。本第
２実施形態の画像ブラウジングシステムは、キー画像ｋ
と類似した画像を提示する際に、キー画像ｋとの類似度
の値に応じて類似度順表示あるいはカテゴリー表示の優
先度を切り替えることを特徴とするものであり、画像特
徴データベースの構築、類似画像検索、クラスタ生成処
理については第１実施形態と同様である。
照して、本発明の第２実施形態について説明する。本第
２実施形態の画像ブラウジングシステムは、キー画像ｋ
と類似した画像を提示する際に、キー画像ｋとの類似度
の値に応じて類似度順表示あるいはカテゴリー表示の優
先度を切り替えることを特徴とするものであり、画像特
徴データベースの構築、類似画像検索、クラスタ生成処
理については第１実施形態と同様である。
【００３６】すなわち、第２の実施形態では、画像表示
部１０７で画像表示を行う際に、キー画像ｋとの類似度
が非常に高い画像については「類似度順表示」を優先
し、ある程度類似度が低い画像については「カテゴリー
表示」を優先する。図７を用いて具体的に説明する。
部１０７で画像表示を行う際に、キー画像ｋとの類似度
が非常に高い画像については「類似度順表示」を優先
し、ある程度類似度が低い画像については「カテゴリー
表示」を優先する。図７を用いて具体的に説明する。
【００３７】図７のように、クラスタ生成部１０６によ
ってＡ，Ｂ，Ｃのクラスタに分離された場合でも、ａや
ｂのようにキー画像ｋとの類似度が非常に高い（Ｓ
（ｋ，ｉ）＞Ｔ2）画像については類似度順の表示を優
先し、残りのある程度類似度が低い画像（ｃ，ｄ，ｅ，
ｆ，ｇ，ｈ）についてはカテゴリー表示を優先する。こ
こで、Ｔ2は、Ｔ2＞Ｔの関係を満たすものとする。
ってＡ，Ｂ，Ｃのクラスタに分離された場合でも、ａや
ｂのようにキー画像ｋとの類似度が非常に高い（Ｓ
（ｋ，ｉ）＞Ｔ2）画像については類似度順の表示を優
先し、残りのある程度類似度が低い画像（ｃ，ｄ，ｅ，
ｆ，ｇ，ｈ）についてはカテゴリー表示を優先する。こ
こで、Ｔ2は、Ｔ2＞Ｔの関係を満たすものとする。
【００３８】この実施形態による表示例を図８に示す。
図示のように、キー画像ｋとの類似度が非常に高い画像
ａ，ｂについてはクラスタ毎の表示グループから除外さ
れて独立して表示され、それ以外の画像ｃ，ｄ，ｅ，
ｆ，ｇ，ｈについてはクラスタ毎に分類した状態で表示
される。
図示のように、キー画像ｋとの類似度が非常に高い画像
ａ，ｂについてはクラスタ毎の表示グループから除外さ
れて独立して表示され、それ以外の画像ｃ，ｄ，ｅ，
ｆ，ｇ，ｈについてはクラスタ毎に分類した状態で表示
される。
【００３９】画像ａ，ｂはキー画像ｋとの類似度が非常
に高いため、それら画像ａ，ｂ間の類似度も高いことが
期待できる。したがって、図８の表示形態においても、
互いに類似した画像が並んで表示されることになる。ま
た、画像ａ，ｂについてはキー画像ｋに対して全体的に
類似している画像であり、ｃ，ｄ，ｅ，ｆ，ｇ，ｈにつ
いてはキー画像ｋと部分的に類似した画像であると考え
ることができる。よって、類似度順の表示とクラスタ毎
のカテゴリー表示とを組み合わせることにより、キー画
像ｋに対して全体的に類似している画像と部分的に類似
している画像の双方の閲覧性を高めることが可能とな
る。
に高いため、それら画像ａ，ｂ間の類似度も高いことが
期待できる。したがって、図８の表示形態においても、
互いに類似した画像が並んで表示されることになる。ま
た、画像ａ，ｂについてはキー画像ｋに対して全体的に
類似している画像であり、ｃ，ｄ，ｅ，ｆ，ｇ，ｈにつ
いてはキー画像ｋと部分的に類似した画像であると考え
ることができる。よって、類似度順の表示とクラスタ毎
のカテゴリー表示とを組み合わせることにより、キー画
像ｋに対して全体的に類似している画像と部分的に類似
している画像の双方の閲覧性を高めることが可能とな
る。
【００４０】次に、図９のフローチャートを参照して、
本第２実施形態における画像表示処理の手順を説明す
る。
本第２実施形態における画像表示処理の手順を説明す
る。
【００４１】まず、画像表示部１０７では、類似画像検
索部１０５によって検索された各画像について、Ｓ
（ｋ，ｉ）＞Ｔ2を満たす画像であるか否かが判定され
る（ステップＳＴ３１１）。この判定は、例えば類似画
像検索部１０５が検索時に各画像毎に算出した類似度を
もとに行うことができる。Ｓ（ｋ，ｉ）＞Ｔ2を満たす
画像については「類似度順表示」に分類され（ステップ
ＳＴ３１２）、またＳ（ｋ，ｉ）＞Ｔ2を満たさない画
像については「カテゴリー表示」に分類されることにな
る（ステップＳＴ３１３）。
索部１０５によって検索された各画像について、Ｓ
（ｋ，ｉ）＞Ｔ2を満たす画像であるか否かが判定され
る（ステップＳＴ３１１）。この判定は、例えば類似画
像検索部１０５が検索時に各画像毎に算出した類似度を
もとに行うことができる。Ｓ（ｋ，ｉ）＞Ｔ2を満たす
画像については「類似度順表示」に分類され（ステップ
ＳＴ３１２）、またＳ（ｋ，ｉ）＞Ｔ2を満たさない画
像については「カテゴリー表示」に分類されることにな
る（ステップＳＴ３１３）。
【００４２】続いて、画像表示部１０７では、検索され
た各画像は、それら画像毎に決定された上述の表示分類
（「類似度順表示」、「カテゴリー表示」）に従って表
示される（ステップＳＴ３１４）。
た各画像は、それら画像毎に決定された上述の表示分類
（「類似度順表示」、「カテゴリー表示」）に従って表
示される（ステップＳＴ３１４）。
【００４３】以上により本第２実施形態では、キー画像
ｋとの類似度が高い画像を優先して表示することがで
き、かつ比較的類似度の低い画像では互いに類似した画
像同士が隣接するため、画像の閲覧が容易となる利点を
有する。
ｋとの類似度が高い画像を優先して表示することがで
き、かつ比較的類似度の低い画像では互いに類似した画
像同士が隣接するため、画像の閲覧が容易となる利点を
有する。
【００４４】（第３の実施形態）次に、図１０乃至図１
５を参照して、本発明の第３実施形態について説明す
る。本第３実施形態の画像ブラウジングシステムは、非
常に類似した画像が複数検索された場合に、それらの代
表画像のみを表示し、残りの画像の表示を省略すること
を特徴とするものであり、画像特徴データベースの構
築、類似画像検索、クラスタ生成処理については第１実
施形態と同様である。
５を参照して、本発明の第３実施形態について説明す
る。本第３実施形態の画像ブラウジングシステムは、非
常に類似した画像が複数検索された場合に、それらの代
表画像のみを表示し、残りの画像の表示を省略すること
を特徴とするものであり、画像特徴データベースの構
築、類似画像検索、クラスタ生成処理については第１実
施形態と同様である。
【００４５】すなわち、画像特徴データベース１０４に
登録された画像の中には、全く同一の画像や絵柄にほと
んど違いのない画像が複数登録されている場合がある。
そこで、画像特徴がほとんど同じ画像が存在する場合は
その代表画像のみを表示することにより、閲覧する画像
の数を削減することができ、またより多くの種類の画像
を画面に表示することが可能となる。図１０を用いて具
体的に説明する。
登録された画像の中には、全く同一の画像や絵柄にほと
んど違いのない画像が複数登録されている場合がある。
そこで、画像特徴がほとんど同じ画像が存在する場合は
その代表画像のみを表示することにより、閲覧する画像
の数を削減することができ、またより多くの種類の画像
を画面に表示することが可能となる。図１０を用いて具
体的に説明する。
【００４６】図１０においては、類似画像検索部１０５
によって検索された画像の内、画像ａと画像ｂの画像特
徴量が非常に類似しており、また画像ｄと画像ｅと画像
ｆについてもそれらの画像特徴量が非常に類似している
場合が示されている。このようなに場合には、それら各
類似画像グループ毎に１つの画像を代表画像として選出
して、その代表画像のみを表示し、残りの他の画像の表
示を省略する処理が行われる。この場合の表示例を図１
１に示す。
によって検索された画像の内、画像ａと画像ｂの画像特
徴量が非常に類似しており、また画像ｄと画像ｅと画像
ｆについてもそれらの画像特徴量が非常に類似している
場合が示されている。このようなに場合には、それら各
類似画像グループ毎に１つの画像を代表画像として選出
して、その代表画像のみを表示し、残りの他の画像の表
示を省略する処理が行われる。この場合の表示例を図１
１に示す。
【００４７】図１１においては、ａとｂからなる類似画
像グループについてはａが代表画像として表示され、ま
たｄ，ｅ，ｆからなる類似画像グループについてはｄが
代表画像として表示された場合が示されている。また、
非常に類似した画像を持たない画像ｃについては独立し
て表示される。非常に類似した類似画像が複数個あるこ
とを示すため、代表画像の周囲には縁取りをしても良
い。
像グループについてはａが代表画像として表示され、ま
たｄ，ｅ，ｆからなる類似画像グループについてはｄが
代表画像として表示された場合が示されている。また、
非常に類似した画像を持たない画像ｃについては独立し
て表示される。非常に類似した類似画像が複数個あるこ
とを示すため、代表画像の周囲には縁取りをしても良
い。
【００４８】代表画像の選定方法としては、同一類似画
像グループに属する画像群の中からキー画像ｋとの類似
度がもっとも高い画像を代表画像として選ぶなどの方法
を用いることができる。もちろん、同一類似画像グルー
プに属する画像間においては、キー画像ｋとの類似度は
ほとんど変わらない場合が多いので、無作為に一つの画
像を代表画像として選択するようにしても良い。
像グループに属する画像群の中からキー画像ｋとの類似
度がもっとも高い画像を代表画像として選ぶなどの方法
を用いることができる。もちろん、同一類似画像グルー
プに属する画像間においては、キー画像ｋとの類似度は
ほとんど変わらない場合が多いので、無作為に一つの画
像を代表画像として選択するようにしても良い。
【００４９】図１２は第２の表示例である。ここでは、
図１０に示すように、画像ａ，ｂ，ｇがクラスタＡ、画
像ｄ，ｅ，ｈがクラスタＢ、さらに画像ｃがクラスタＣ
として分類されており、クラスタＡについては画像ａ，
ｂは非常に類似しているが、ｇはａ，ｂとの類似性はそ
れほど高くなく、同様にクラスタＢについても画像ｄ，
ｅ，ｆは非常に類似しているが、ｈはｄ，ｅ，ｆとの類
似性はそれほど高くないような場合を想定している。
図１０に示すように、画像ａ，ｂ，ｇがクラスタＡ、画
像ｄ，ｅ，ｈがクラスタＢ、さらに画像ｃがクラスタＣ
として分類されており、クラスタＡについては画像ａ，
ｂは非常に類似しているが、ｇはａ，ｂとの類似性はそ
れほど高くなく、同様にクラスタＢについても画像ｄ，
ｅ，ｆは非常に類似しているが、ｈはｄ，ｅ，ｆとの類
似性はそれほど高くないような場合を想定している。
【００５０】この場合、クラスタＡ、Ｂ，Ｃ別のカテゴ
リー表示が第１実施形態と同様にして行われるが、クラ
スタＡについては、画像ａ，ｂ，ｇの全てが表示される
のではなく、画像ｇと、類似画像グループを構成する画
像ａ，ｂの中から選出された代表画像ａのみが表示さ
れ、ｂは表示されない。また、クラスタＢについても、
画像ｄ，ｅ，ｆ，ｈの全てではなく、画像ｈと、類似画
像グループを構成する画像ｄ，ｅ，ｆの中から選出され
た代表画像ｄのみが表示される。
リー表示が第１実施形態と同様にして行われるが、クラ
スタＡについては、画像ａ，ｂ，ｇの全てが表示される
のではなく、画像ｇと、類似画像グループを構成する画
像ａ，ｂの中から選出された代表画像ａのみが表示さ
れ、ｂは表示されない。また、クラスタＢについても、
画像ｄ，ｅ，ｆ，ｈの全てではなく、画像ｈと、類似画
像グループを構成する画像ｄ，ｅ，ｆの中から選出され
た代表画像ｄのみが表示される。
【００５１】なお、クラスタ生成部１０６がクラスタ内
分散が非常に小さいクラスタを設定した場合には、同一
クラスタ内に属する画像すべてが互いに非常に類似した
もの同士となる。よって、このような場合にはクラスタ
毎に１つの画像のみを代表画像として選出して表示すれ
ばよい。このように、クラスタ毎に代表画像を選出して
表示するための処理手順の例を図１３に示す。
分散が非常に小さいクラスタを設定した場合には、同一
クラスタ内に属する画像すべてが互いに非常に類似した
もの同士となる。よって、このような場合にはクラスタ
毎に１つの画像のみを代表画像として選出して表示すれ
ばよい。このように、クラスタ毎に代表画像を選出して
表示するための処理手順の例を図１３に示す。
【００５２】まず、画像表示部１０７は、クラスタ生成
部１０６によって生成された各クラスタ毎に、それに属
する画像の中でもっともキー画像ｋとの類似度が高い画
像を決定し、それを代表画像として選出する（ステップ
ＳＴ３２１）。例えば、図１０のようなクラスタ分けが
なされている場合には、クラスタＡについては画像ａ
が、クラスタＢについては画像ｄが、クラスタＣについ
ては画像ｃが、代表画像として選出されることになる。
部１０６によって生成された各クラスタ毎に、それに属
する画像の中でもっともキー画像ｋとの類似度が高い画
像を決定し、それを代表画像として選出する（ステップ
ＳＴ３２１）。例えば、図１０のようなクラスタ分けが
なされている場合には、クラスタＡについては画像ａ
が、クラスタＢについては画像ｄが、クラスタＣについ
ては画像ｃが、代表画像として選出されることになる。
【００５３】続いて、画像表示部１０７は、各クラスタ
毎に選出した代表画像を並べて表示する（ステップＳＴ
３２２）。これにより、図１１と同じ表示形態で検索画
像が表示される。
毎に選出した代表画像を並べて表示する（ステップＳＴ
３２２）。これにより、図１１と同じ表示形態で検索画
像が表示される。
【００５４】次に、図１４のフローチャートを参照し
て、表示が省略されている画像を代表画像からブラウズ
する場合の処理手順について説明する。
て、表示が省略されている画像を代表画像からブラウズ
する場合の処理手順について説明する。
【００５５】図１１または図１２の表示画面上で、ユー
ザによるマウスのクリック操作等によって特定の代表画
像が選択されると（ステップＳＴ３３１のＹＥＳ）、画
像表示部１０７は、選択された代表画像が属するクラス
タ内の他の画像を画像特徴データベース１０４から読み
込み（ステップＳＴ３３２）、その読み込んだ画像を、
選択された代表画像に隣接するように画面表示する（ス
テップＳＴ３３３）。この場合の表示例を図１５に示
す。
ザによるマウスのクリック操作等によって特定の代表画
像が選択されると（ステップＳＴ３３１のＹＥＳ）、画
像表示部１０７は、選択された代表画像が属するクラス
タ内の他の画像を画像特徴データベース１０４から読み
込み（ステップＳＴ３３２）、その読み込んだ画像を、
選択された代表画像に隣接するように画面表示する（ス
テップＳＴ３３３）。この場合の表示例を図１５に示
す。
【００５６】図１５は、クラスタＢの代表画像ｄが選択
された場合の例である。この場合、クラスタＢに属する
他の画像の中で、代表画像ｄと非常に類似した画像つま
り代表画像として選出されなかった残りの画像ｅ，ｆ
（あるいは画像ｅ，ｆ，ｈ）が画像特徴データベース１
０４から読み込まれて表示される。
された場合の例である。この場合、クラスタＢに属する
他の画像の中で、代表画像ｄと非常に類似した画像つま
り代表画像として選出されなかった残りの画像ｅ，ｆ
（あるいは画像ｅ，ｆ，ｈ）が画像特徴データベース１
０４から読み込まれて表示される。
【００５７】以上のように、本第３実施形態では、互い
に非常に類似した画像が複数存在する場合、代表画像の
みを表示し、残りの類似画像の表示を省略することによ
り、閲覧する画像の数を削減でき、より多くの種類の画
像を画面に表示できる利点を持つ。
に非常に類似した画像が複数存在する場合、代表画像の
みを表示し、残りの類似画像の表示を省略することによ
り、閲覧する画像の数を削減でき、より多くの種類の画
像を画面に表示できる利点を持つ。
【００５８】以上、本発明の画像ブラウジングシステム
の特徴を第１乃至第３実施形態に分けて説明したが、こ
れら第１乃至第３実施形態それぞれの表示機能を全て併
せ持つシステムを実現し、必要に応じて表示形態を選択
してもよい。例えば、通常は第１実施形態の表示形態を
利用し、検索された画像数が非常に多い場合、つまり１
クラスタ当たりの画像数が非常に多い場合には、第３実
施形態の表示形態に切り換えるなどの方法により、より
閲覧性の向上を実現できる。
の特徴を第１乃至第３実施形態に分けて説明したが、こ
れら第１乃至第３実施形態それぞれの表示機能を全て併
せ持つシステムを実現し、必要に応じて表示形態を選択
してもよい。例えば、通常は第１実施形態の表示形態を
利用し、検索された画像数が非常に多い場合、つまり１
クラスタ当たりの画像数が非常に多い場合には、第３実
施形態の表示形態に切り換えるなどの方法により、より
閲覧性の向上を実現できる。
【００５９】また、第１乃至第３実施形態の画像ブラウ
ジングシステムはどれもコンピュータ上で実行可能なソ
フトウェアとして実現することができる。この場合、そ
の手順を含むコンピュータプログラムをコンピュータ読
み取り可能な記録媒体を通じて通常のコンピュータに導
入するだけで、本実施形態と同様の効果を容易に得るこ
とが可能となる。
ジングシステムはどれもコンピュータ上で実行可能なソ
フトウェアとして実現することができる。この場合、そ
の手順を含むコンピュータプログラムをコンピュータ読
み取り可能な記録媒体を通じて通常のコンピュータに導
入するだけで、本実施形態と同様の効果を容易に得るこ
とが可能となる。
【００６０】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば以
下の効果を有する。
下の効果を有する。
【００６１】１）単純にキー画像との類似度順に画像を
表示する従来手法に比べて、類似した画像同士が隣接す
るため、画像の閲覧が容易となる。
表示する従来手法に比べて、類似した画像同士が隣接す
るため、画像の閲覧が容易となる。
【００６２】２）キー画像との類似度が高い画像を優先
して表示することができ、かつ比較的類似度の低い画像
では互いに類似した画像同士が隣接するため、画像の閲
覧が容易となる。
して表示することができ、かつ比較的類似度の低い画像
では互いに類似した画像同士が隣接するため、画像の閲
覧が容易となる。
【００６３】３）非常に類似した画像が複数存在する場
合、代表画像のみを表示し、残りの類似画像の表示を省
略することにより、閲覧する画像の数を削減できたり、
より多くの種類の画像を画面に表示できる。
合、代表画像のみを表示し、残りの類似画像の表示を省
略することにより、閲覧する画像の数を削減できたり、
より多くの種類の画像を画面に表示できる。
【図１】本発明の一実施形態に係る画像ブラウジングシ
ステムの機能構成を示すブロック図。
ステムの機能構成を示すブロック図。
【図２】同実施形態の画像ブラウジングシステムにおけ
る画像特徴データベースの構築処理の手順を示すフロー
チャート。
る画像特徴データベースの構築処理の手順を示すフロー
チャート。
【図３】同実施形態の画像ブラウジングシステムにおけ
る類似画像検索・表示処理の手順を示すフローチャー
ト。
る類似画像検索・表示処理の手順を示すフローチャー
ト。
【図４】同実施形態の画像ブラウジングシステムによっ
て行われたクラスタ分けの結果の一例を示す図。
て行われたクラスタ分けの結果の一例を示す図。
【図５】同実施形態の画像ブラウジングシステムにおけ
る検索結果表示画面の一例を示す図。
る検索結果表示画面の一例を示す図。
【図６】同実施形態の画像ブラウジングシステムにおけ
る検索結果表示処理手順の一例を示すフローチャート。
る検索結果表示処理手順の一例を示すフローチャート。
【図７】同実施形態の画像ブラウジングシステムによっ
て行われたクラスタ分けの結果の別の例を示す図。
て行われたクラスタ分けの結果の別の例を示す図。
【図８】同実施形態の画像ブラウジングシステムにおけ
る検索結果表示画面の他の例を示す図。
る検索結果表示画面の他の例を示す図。
【図９】同実施形態の画像ブラウジングシステムにおけ
る検索結果表示処理手順の他の例を示すフローチャー
ト。
る検索結果表示処理手順の他の例を示すフローチャー
ト。
【図１０】同実施形態の画像ブラウジングシステムによ
って行われたクラスタ分けの結果のさらに別の例を示す
図。
って行われたクラスタ分けの結果のさらに別の例を示す
図。
【図１１】同実施形態の画像ブラウジングシステムにお
ける検索結果表示画面のさらに他の例を示す図。
ける検索結果表示画面のさらに他の例を示す図。
【図１２】同実施形態の画像ブラウジングシステムにお
ける検索結果表示画面のさらに別のもう一つの例を示す
図。
ける検索結果表示画面のさらに別のもう一つの例を示す
図。
【図１３】同実施形態の画像ブラウジングシステムにお
ける検索結果表示処理手順のさらに他の例を示すフロー
チャート。
ける検索結果表示処理手順のさらに他の例を示すフロー
チャート。
【図１４】同実施形態における代表画像からのブラウジ
ング処理の手順を示すフローチャート。
ング処理の手順を示すフローチャート。
【図１５】同実施形態の画像ブラウジングシステムにお
ける検索結果表示画面のさらに別のもう一つの例を示す
図。
ける検索結果表示画面のさらに別のもう一つの例を示す
図。
１０１…画像入力部 １０２…画像特徴抽出部 １０３…画像特徴記憶部 １０４…画像特徴データベース １０５…類似画像検索部 １０６…クラスタ生成部 １０７…画像表示部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ０６Ｔ 7/00 ３００ Ｇ０６Ｔ 7/00 ３００Ｆ Ｆターム(参考） 5B050 EA18 FA02 FA12 FA19 GA08 5B075 ND06 NK02 NR12 PP22 PQ02 PQ46 PQ48 PQ74 PR06 QM08 5L096 BA08 DA04 FA60 JA03 JA22 MA07
Claims (10)
- 【請求項１】 データベースに格納された画像を検索キ
ーに基づいて検索して表示する画像検索システムであっ
て、 検索キーに従って複数の画像が検索された場合、それぞ
れの画像から抽出される画像特徴に基づいて、類似画像
同士が同一クラスタに含まれるように、前記検索された
複数の画像をクラスタ分けするクラスタ分類手段と、 前記クラスタ分類手段によるクラスタ分けの結果に基づ
いて、前記検索された複数の画像をクラスタ毎に分類し
て表示する表示手段とを具備することを特徴とする画像
検索システム。 - 【請求項２】 前記表示手段は、 前記クラスタ分類手段によって分類されたクラスタ毎に
同一クラスタ内に属する類似画像同士を隣接して表示す
る手段を有することを特徴とする請求項１記載の画像検
索システム。 - 【請求項３】 前記検索キーに従って検索された画像毎
に、前記検索キーとして与えられるキー画像との類似度
が所定値よりも大きいか否かを判定する手段をさらに具
備し、 前記表示手段は、 前記キー画像との類似度が所定値よりも大きい画像につ
いてはその類似度順に並べて表示し、前記キー画像との
類似度が所定値以下の画像についてはクラスタ毎に分類
して表示する手段を有することを特徴とする請求項１記
載の画像検索システム。 - 【請求項４】 前記クラスタ分類手段によって分類され
たクラスタ毎に代表画像を選出する手段をさらに具備
し、 前記表示手段は、 クラスタ毎にその代表画像を優先的に表示する手段を有
することを特徴とする請求項１記載の画像検索システ
ム。 - 【請求項５】 データベースに格納された画像を検索キ
ーに基づいて検索して表示する画像検索システムであっ
て、 検索キーに従って複数の画像が検索された場合、それぞ
れの画像から抽出される画像特徴に基づいて、互いに画
像特徴が類似する画像同士を決定する手段と、 互いに画像特徴が類似すると決定された類似画像群毎に
代表画像を選出して表示する表示手段とを具備すること
を特徴とする画像検索システム。 - 【請求項６】 前記表示手段は、 前記検索キーに従って検索された複数の画像の中で他の
画像と類似しない画像と、前記類似画像群毎に選出され
た代表画像を表示する手段を有することを特徴とする請
求項５記載の画像検索システム。 - 【請求項７】 データベースに格納された画像を検索キ
ーに基づいて検索して表示する画像検索方法であって、 検索キーに従って複数の画像が検索された場合、それぞ
れの画像から抽出される画像特徴に基づいて、類似画像
同士が同一クラスタに含まれるように、前記検索された
複数の画像をクラスタ分けするクラスタ分類ステップ
と、 前記クラスタ分類ステップによるクラスタ分けの結果に
基づいて、前記検索された複数の画像をクラスタ毎に分
類して表示する表示ステップとを具備することを特徴と
する画像検索方法。 - 【請求項８】 データベースに格納された画像を検索キ
ーに基づいて検索して表示する画像検索方法であって、 検索キーに従って複数の画像が検索された場合、それぞ
れの画像から抽出される画像特徴に基づいて、互いに画
像特徴が類似する画像同士を決定するステップと、 互いに画像特徴が類似すると決定された類似画像群毎に
代表画像を選出して表示するステップとを具備すること
を特徴とする画像検索方法。 - 【請求項９】 データベースに格納された画像を検索キ
ーに基づいて検索して表示するためのコンピュータプロ
グラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒
体であって、 前記コンピュータプログラムは、 検索キーに従って複数の画像が検索された場合、それぞ
れの画像から抽出される画像特徴に基づいて、類似画像
同士が同一クラスタに含まれるように、前記検索された
複数の画像をクラスタ分けするクラスタ分類ステップ
と、 前記クラスタ分類ステップによるクラスタ分けの結果に
基づいて、前記検索された複数の画像をクラスタ毎に分
類して表示する表示ステップとを具備することを特徴と
する記録媒体。 - 【請求項１０】 データベースに格納された画像を検索
キーに基づいて検索して表示するためのコンピュータプ
ログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録
媒体であって、 前記コンピュータプログラムは、 検索キーに従って複数の画像が検索された場合、それぞ
れの画像から抽出される画像特徴に基づいて、互いに画
像特徴が類似する画像同士を決定するステップと、 互いに画像特徴が類似すると決定された類似画像群毎に
代表画像を選出して表示するステップとを具備すること
を特徴とする記録媒体。
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