JP2002007469A - Retrieving method, retrieving device and image retrieving device - Google Patents

Retrieving method, retrieving device and image retrieving device

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JP2002007469A
JP2002007469A JP2000188580A JP2000188580A JP2002007469A JP 2002007469 A JP2002007469 A JP 2002007469A JP 2000188580 A JP2000188580 A JP 2000188580A JP 2000188580 A JP2000188580 A JP 2000188580A JP 2002007469 A JP2002007469 A JP 2002007469A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
search
image
images
feature information
virtual space
Prior art date
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Withdrawn
Application number
JP2000188580A
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Japanese (ja)
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Kazutoshi Ishioka
和利 石岡
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Yamaha Motor Co Ltd
Original Assignee
Yamaha Motor Co Ltd
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Publication date
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Withdrawn legal-status Critical Current

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an image retrieving device suitable for visually grasping the relation between images though the images approximate each other only in the values of the specific item of feature information in the case of performing the image retrieval of the images. SOLUTION: Plural retrieving images are arranged and displayed in a virtual space for displaying in accordance with the value (mix) of the item of feature information corresponding to them. Then, a user inputs retrieving images as retrieving key images from the retrieving images arranged in the virtual space for displaying and retrieves the retrieving images suited to the image common with the retrieving key images from the retrieving images of an image storage means based on each feature information corresponding to the plural inputted different retrieving key images. As a result, when a desired image is not obtained, specific items whose values are the same with or approximate each other among the items of each feature information corresponding to the plural inputted different retrieving key images are assigned to the axis of the virtual space for displaying.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、ユーザにより検索
キーとして与えられた異なる複数の検索キー画像をもと
に、複数の検索画像のなかから、それら検索キー画像に
共通するイメージに適合した検索画像を検索する方法お
よび装置に係り、特に、画像のイメージ検索を行う場合
に、特徴情報の特定項目の値のみが近似してる画像同士
であっても、それらの関連性を視覚的に把握するのに好
適な検索方法、検索装置および画像検索装置に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a retrieval method which is based on a plurality of different retrieval key images given by a user as retrieval keys and which is adapted from a plurality of retrieval images to an image common to the retrieval key images. BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a method and apparatus for retrieving an image, and particularly, when retrieving an image of an image, visually ascertains the relevance of images having only similar characteristic item values. The present invention relates to a search method, a search device, and an image search device that are suitable for:

【0002】[0002]

【従来の技術】絵画や写真等の画像をコンピュータに多
数蓄積して画像データベースを構築し、必要に応じて自
分のイメージした画像を素早く引き出せるようにしたい
といった要求を、商品コンセプトに基づいて新しい造形
を行う工業デザイナやプランナの多くが持っている。こ
の場合、検索対象となる複数の画像のなかからユーザが
イメージする画像に近似したものをいくつか指定し、そ
れら指定画像に共通するイメージに適合した検索画像を
絞り込めれば、所望の画像を比較的容易に索出でき、た
いへん便利である。
2. Description of the Related Art A new modeling based on a product concept has been demanded to build an image database by accumulating a large number of images such as paintings and photographs in a computer, and to be able to quickly extract an image oneself has imaged as necessary. Do a lot of industrial designers and planners have. In this case, from among a plurality of images to be searched, a plurality of images similar to the image imaged by the user are specified, and a search image suitable for an image common to the specified images can be narrowed down to obtain a desired image. It is relatively easy to find and very convenient.

【0003】従来、こうしたユーザの要望に応えるため
に、例えば、ユーザにより検索キーとして与えられた異
なる複数の検索キー画像をもとに、複数の検索画像のな
かから、それら検索キー画像に共通するイメージに適合
した検索画像を検索する、という画像検索装置があっ
た。これは、複数の検索画像をその画像の特徴を複数の
項目ごとに特徴量として抽出した特徴情報と対応付けて
記憶した画像データベースと、画像データベースの検索
画像に対する評価を入力する評価入力部と、評価入力部
で入力した評価および評価対象となった検索画像に対応
するそれぞれの特徴情報に基づいてそれら評価対象画像
に共通するイメージに適合した検索画像を画像データベ
ースの検索画像のなかから検索する画像検索部とで構成
されている。
Conventionally, in order to respond to such a user's request, for example, based on a plurality of different search key images given as search keys by the user, a plurality of search images are used in common with the search key images. There has been an image search apparatus that searches for a search image suitable for an image. This includes an image database storing a plurality of search images in association with feature information in which the features of the images are extracted as feature amounts for a plurality of items, an evaluation input unit for inputting an evaluation of the image database for the search image, An image for searching a search image in an image database for a search image that matches an image common to the evaluation target images based on the evaluation information input in the evaluation input unit and the respective characteristic information corresponding to the search images targeted for evaluation. It consists of a search section.

【0004】ここで、特徴情報は、例えば、色彩分布、
濃淡分布または周波数分布等の複数の項目ごとに、画像
の特徴を特徴量として抽出したものである。まず、抽出
する特徴情報の項目数をNとすると、画像データベース
のi番目の特徴情報Fiは、下式(1)により表現する
ことができる。この特徴情報Fiは、検索画像データか
ら抽出した特徴量をそれぞれ正規化したものである。検
索において特徴情報の各項目の値を他の項目の値と同じ
重みで取り扱うためには、各項目の値を正規化する必要
があるからである。
Here, the characteristic information includes, for example, a color distribution,
The feature of the image is extracted as a feature amount for each of a plurality of items such as a grayscale distribution or a frequency distribution. First, assuming that the number of items of feature information to be extracted is N, the i-th feature information Fi of the image database can be expressed by the following equation (1). The feature information Fi is obtained by normalizing the feature amounts extracted from the search image data. This is because it is necessary to normalize the value of each item in order to treat the value of each item of the feature information with the same weight as the value of the other items in the search.

【0005】[0005]

【数1】 (Equation 1)

【0006】[0006]

【数2】 (Equation 2)

【0007】ここで、特徴情報の項目のうちn番目の項
目の値minについて考える。まず、検索画像データから
抽出した特徴量を上式(2)に示すように表現し、画像
データベース44の検索画像の総数をNdとすると、特
徴情報のn番目の項目について平均値mdnおよび分散σ
dn2は、下式(3),(4)によりそれぞれ算出するこ
とができる。そして、特徴情報のn番目の項目の値min
は、下式(5)により、n番目の項目の特徴量Pinから
平均値mdnを減算し、その減算結果を標準偏差σdnで除
算することにより算出することができる。
Here, the value min of the n-th item among the items of the characteristic information will be considered. First, the feature amount extracted from the search image data is expressed as shown in the above equation (2), and when the total number of search images in the image database 44 is Nd, the average value mdn and the variance σ are obtained for the nth item of the feature information.
dn 2 can be calculated by the following equations (3) and (4), respectively. Then, the value min of the n-th item of the feature information
Can be calculated by subtracting the average value mdn from the feature value Pin of the n-th item by the following equation (5), and dividing the subtraction result by the standard deviation σdn.

【0008】[0008]

【数3】 (Equation 3)

【0009】[0009]

【数4】 (Equation 4)

【0010】[0010]

【数5】 (Equation 5)

【0011】次いで、画像データベースのいくつかの検
索画像に対して評価Vを入力する。評価Vの入力は、い
くつかの検索画像に対してユーザが関連性の高さを入力
することにより行う。例えば、ユーザが「車」の画像を
検索したい場合には、図13に示すように、「乗用車」
の画像、「山と湖」の画像、「動物」の画像および「ト
ラック」の画像に対して、ユーザは、「乗用車」の画像
に対しては関連性の高さを80%に、「山と湖」の画像
に対しては関連性の高さを0%に、「動物」の画像に対
しては関連性の高さを0%に、「トラック」の画像に対
しては関連性の高さを60%に設定するといった要領で
行う。
Next, an evaluation V is input for some of the search images in the image database. The input of the evaluation V is performed by the user inputting a high degree of relevance to some search images. For example, when the user wants to search for an image of “car”, as shown in FIG.
Of the image of “mountain and lake”, the image of “animal” and the image of “truck”, the user sets the degree of relevance to the image of “passenger car” to 80%, 0% for images of "and lakes", 0% for images of "animals", and 0% for images of "tracks" The height is set to 60%.

【0012】評価Vは、i番目の検索画像に対して入力
した関連性の高さを評価値viとすると、下式(6)に
より表現することができる。例えば、ユーザが、画像デ
ータベースの検索画像のうち、2番目、17番目、53
番目、72番目、103番目の検索画像の関連性の高さ
として、それぞれ30%、80%、40%、98%、2
0%に設定した場合は、評価Vのうちv2、v17、v5
3、v72、v103がそれぞれ30、80、40、98、2
0となり、他の値はすべて0に設定される。
The evaluation V can be expressed by the following equation (6), where the degree of relevance input to the i-th search image is an evaluation value vi. For example, if the user selects the second, seventeenth, and 53
The high relevance of the 72nd, 72nd, and 103rd search images is 30%, 80%, 40%, 98%, 2
When 0% is set, v2, v17, v5 of the evaluation V
3, v72 and v103 are 30, 80, 40, 98, 2 respectively
0 and all other values are set to 0.

【0013】[0013]

【数6】 (Equation 6)

【0014】次いで、入力した評価Vおよび評価対象画
像に対応するそれぞれの特徴情報に基づいて、特徴情報
の各項目をそれぞれ異なる軸に割り当ててなる検索用仮
想空間において検索の基準となる基準位置Kを算出す
る。具体的には、基準位置Kは、下式(7)により、特
徴情報の項目数Nと同数の値knを含むベクトルとして
表現することができ、下式(8)により、評価対象画像
の特徴情報の各項目の値minと評価値viとを積和し、
その積和結果を評価値viの総和で除算することにより
算出することができる。
Next, based on the input evaluation V and the respective characteristic information corresponding to the evaluation target image, a reference position K serving as a reference for a search in a search virtual space in which each item of the characteristic information is assigned to a different axis. Is calculated. Specifically, the reference position K can be expressed as a vector including the same number of values kn as the number N of items of feature information by the following equation (7), and the characteristic of the evaluation target image is calculated by the following equation (8). Sum the value min of each item of information and the evaluation value vi,
It can be calculated by dividing the sum of products by the sum of the evaluation values vi.

【0015】[0015]

【数7】 (Equation 7)

【0016】[0016]

【数8】 (Equation 8)

【0017】次いで、評価対象画像に対応するそれぞれ
の特徴情報の項目のうち値が同一または近似する項目を
関連性の高い特定項目であると判定し、その特定項目の
値mix(以下、mixは、特定項目の値を示す。)がその
検索に寄与する度合いが大きくなるように、画像データ
ベースの検索画像の各項目の値minに対して所定の重み
付け演算を行う。具体的には、射影ベクトルWを算出
し、検索画像の各項目の値minに対して射影ベクトルW
による重み付け演算を行う。射影ベクトルWは、下式
(9)により、特徴情報の項目数Nと同数の値wnを含
むベクトルとして表現することができ、下式(10)に
より、評価対象画像の特徴情報の各項目の値minと基準
位置の値knとの差分を算出し、算出した差分と評価値
viとを積和し、評価値viを総和したものを、その積和
したもので除算することにより算出することができる。
Next, among the items of the feature information corresponding to the image to be evaluated, an item having the same or similar value is determined to be a highly relevant specific item, and the value mix of the specific item (hereinafter, mix is referred to as mix) , Indicates the value of a specific item.) A predetermined weighting operation is performed on the value min of each item of the search image in the image database so that the degree of contribution of the specific item to the search increases. Specifically, the projection vector W is calculated, and the projection vector W is calculated for the value min of each item of the search image.
Weighting operation is performed. The projection vector W can be expressed as a vector including the number wn of the same number as the number N of items of feature information by the following equation (9). The difference between the value min and the value kn at the reference position is calculated, the calculated difference is multiplied by the evaluation value vi, and the sum of the evaluation values vi is divided by the sum of the products. Can be.

【0018】[0018]

【数9】 (Equation 9)

【0019】[0019]

【数10】 (Equation 10)

【0020】次いで、射影値ベクトルWによる重み付け
演算結果に基づいて各検索画像を検索用仮想空間上に配
置し、検索用仮想空間において基準位置Kとの距離Dを
算出する。距離Dは、下式(11)により、特徴情報の
各項目の値minから基準位置の値knを減算し、減算結
果を自乗したものと射影ベクトルの値wnとを積和した
ものの平方根として算出することができる。
Next, each search image is arranged in the search virtual space based on the result of the weighting operation using the projection value vector W, and the distance D from the reference position K in the search virtual space is calculated. The distance D is calculated by the following equation (11) as the square root of the sum of the result of subtracting the value kn of the reference position from the value min of each item of feature information and the value of the projection vector wn. can do.

【0021】[0021]

【数11】 [Equation 11]

【0022】次いで、算出した距離Dが小さい位置の検
索画像から順に検索結果として索出し、所望の画像が索
出されたときは、画像のイメージ検索を終了するが、所
望の画像が索出されないときは、検索結果に対する評価
を入力し、上記操作を繰り返す。
Next, the search results are searched in order from the search image at the position where the calculated distance D is small. When the desired image is found, the image search for the image is terminated, but the desired image is not found. At this time, an evaluation for the search result is input, and the above operation is repeated.

【0023】[0023]

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
画像検索装置にあっては、特徴情報の項目のうち一つの
項目の値がきわめて近似しているが、他の項目の値がま
ったく異なっている画像同士は、値が近似している項目
については関連性が高いにもかかわらず、総合的には関
連性が低いと判定されてしまい、検索結果として出力さ
れない可能性がある。例えば、「車」の画像を検索する
場合に、検索画像のうち「車」の画像を含む画像につい
ては、特定の項目の値がきわめて近似するが、それらは
背景や人物等の「車」以外の画像も含んでいることか
ら、他の項目の値がまったく異なるといったときには、
「車」の画像を含んでいるにもかかわらず検索結果とし
て出力されない場合がある。これでは、「車」の画像を
効率的に検索することができない。
However, in the conventional image retrieval apparatus, the value of one of the characteristic information items is very similar, but the values of the other items are completely different. Images having similar values may have high relevance for items with similar values, but may be determined to have low relevance overall, and may not be output as a search result. For example, when searching for an image of "car", among the search images, for an image including an image of "car", the values of specific items are very similar, but they are other than "car" such as a background or a person. When the values of other items are completely different,
Despite including the image of "car", it may not be output as a search result. In this case, the image of “car” cannot be efficiently searched.

【0024】したがって、従来の画像検索装置にあって
は、特徴情報の各項目の値が総合的に近似している画像
同士については、検索結果として出力されるので比較的
容易に索出することができるが、特徴情報の特定項目の
値のみが近似してる画像同士については、検索結果とし
て出力されない可能性があるので索出するのが困難であ
った。
Therefore, in the conventional image retrieval apparatus, images in which the values of the items of the characteristic information are generally similar are output as retrieval results, so that they can be found relatively easily. However, it is difficult to search for images in which only the values of the specific items of the feature information are similar, because they may not be output as search results.

【0025】そこで、本発明は、このような従来の技術
の有する未解決の課題に着目してなされたものであっ
て、画像のイメージ検索を行う場合に、特徴情報の特定
項目の値のみが近似してる画像同士であっても、それら
の関連性を視覚的に把握するのに好適な検索方法、検索
装置および画像検索装置を提供することを目的としてい
る。
Therefore, the present invention has been made in view of such unresolved problems of the prior art, and when performing an image search of an image, only the value of a specific item of characteristic information is obtained. It is an object of the present invention to provide a search method, a search device, and an image search device suitable for visually recognizing the relevance of similar images.

【0026】[0026]

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明に係る請求項1記載の検索方法は、検索対象
の特徴を複数の項目ごとに抽出して得られる特徴情報に
基づいて、検索キーとして与えられた検索キーの特徴情
報に適合した検索対象物を、複数の検索対象のなかから
検索する方法において、前記複数の検索対象を対象記憶
手段に記憶しておき、前記検索キーとして与えられる複
数の異なる検索キーを入力する検索キー入力ステップ
と、この検索キー入力ステップに入力した検索キーに対
応するそれぞれの特徴情報に基づいてそれら検索キーに
共通する特徴情報に適合した検索対象物を前記対象記憶
手段の検索対象のなかから検索する対象検索ステップ
と、前記検索キーのそれぞれに共通する特徴情報の値に
基づいて前記特徴情報の項目を表示用仮想空間の軸に割
り当てるとともに前記対象検索ステップによって検索さ
れた検索対象物の特徴情報に応じて前記表示用仮想空間
上に配置して表示する対象表示ステップとを含む。
In order to achieve the above object, a search method according to claim 1 of the present invention is based on feature information obtained by extracting a feature to be searched for each of a plurality of items. In a method of searching for a search target that matches feature information of a search key given as a search key from among a plurality of search targets, the plurality of search targets are stored in target storage means, and the search key A search key input step of inputting a plurality of different search keys given as a search key, and a search target adapted to feature information common to the search keys based on respective feature information corresponding to the search key input in the search key input step A target search step of searching for an object from search targets in the target storage unit; and the feature information based on a value of feature information common to each of the search keys. And a target display step of arranging and displaying on the display for a virtual space according to the feature information of the search target object searched by said target search step assigns items to the axis of the display virtual space.

【0027】ここで、表示用仮想空間は、ユーザが認識
可能な空間であればどのような形態であってもよく、例
えば、1または2以上の軸を有する座標系で表現するこ
とができる。この場合、各軸には、特徴情報の項目の一
部または全部を割り当てるようにする。以下、請求項3
記載の検索装置、並びに請求項4、6または7記載の画
像検索装置において同じである。
Here, the display virtual space may be in any form as long as it is a space recognizable by the user, and can be represented by a coordinate system having one or more axes, for example. In this case, some or all of the items of the characteristic information are assigned to each axis. Hereinafter, Claim 3
The same applies to the retrieval device described above and the image retrieval device according to claims 4, 6 or 7.

【0028】また、検索対象には、例えば、画像、文
書、音楽、動画その他の検索対象が含まれる。すなわ
ち、こうした対象のイメージ検索を行う場合には、本発
明の適用が好適である。以下、請求項3記載の検索装置
において同じである。また、検索対象の特徴情報は、あ
らかじめ算出しておいてもよいし、表示用仮想空間上に
検索対象を配置するときに算出してもよいし、表示用仮
想空間上に検索対象を配置するときおよび検索時にそれ
ぞれ算出してもよい。なお、検索キー対象の特徴情報に
ついても同様である。ここで、検索処理を高速化する観
点からは、特徴情報をあらかじめ算出しておくことが好
ましく、データ容値を低減する観点からは、特徴情報を
あらかじめ算出せず配置時や検索時等に算出することが
好ましい。以下、請求項3記載の検索装置において同じ
である。
The search targets include, for example, images, documents, music, moving images and other search targets. That is, when performing image search for such an object, the application of the present invention is preferable. Hereinafter, the same applies to the search device according to claim 3. Further, the feature information of the search target may be calculated in advance, may be calculated when the search target is arranged in the display virtual space, or may be arranged in the display virtual space. The time and the time of the search may be respectively calculated. The same applies to the feature information to be searched. Here, from the viewpoint of speeding up the search process, it is preferable to calculate the feature information in advance, and from the viewpoint of reducing the data volume, the feature information is not calculated in advance but is calculated at the time of arrangement or search. Is preferred. Hereinafter, the same applies to the search device according to claim 3.

【0029】また、検索キー対象は、対象記憶手段の検
索対象のなかから入力してもよいし、対象記憶手段の検
索対象とは別の対象を入力してもよい。前者の場合は、
例えば、表示用仮想空間上に配置された検索対象のなか
から入力するとその入力が容易である。以下、請求項3
記載の検索装置において同じである。さらに、本発明に
係る請求項2記載の検索方法は、請求項1記載の検索方
法において、さらに、前記表示用仮想空間の軸に割り当
てられた前記特徴情報の項目を再割り当てする軸再割当
ステップとを含む。
The search key object may be input from among the search objects in the object storage means, or may be an object different from the search object in the object storage means. In the former case,
For example, when input is made from among the search targets arranged in the display virtual space, the input is easy. Hereinafter, Claim 3
The same applies to the described search device. The search method according to claim 2 according to the present invention, in the search method according to claim 1, further comprising: an axis reassigning step of reassigning the item of the feature information assigned to the axis of the display virtual space. And

【0030】一方、上記目的を達成するために、本発明
に係る請求項3記載の検索装置は、検索対象の特徴を複
数の項目ごとに抽出して得られる特徴情報に基づいて、
検索キーとして与えられた検索キーの特徴情報に適合し
た検索対象物を、複数の検索対象のなかから検索する装
置において、前記複数の検索対象を記憶した対象記憶手
段と、前記検索キーとして与えられる複数の異なる検索
キーを入力する検索キー入力手段と、前記検索キー入力
手段で入力した検索キーに対応するそれぞれの特徴情報
に基づいてそれら検索キーに共通する特徴情報に適合し
た検索対象物を前記対象記憶手段の検索対象のなかから
検索する対象検索手段と、前記検索キーのそれぞれに共
通する特徴情報の値に基づいて前記特徴情報の項目を表
示用仮想空間の軸に割り当てるとともに前記対象検索手
段によって検索された検索対象物の特徴情報に応じて前
記表示用仮想空間上に配置して表示する対象表示手段と
を備えた。
[0030] On the other hand, in order to achieve the above object, a search device according to claim 3 of the present invention, based on feature information obtained by extracting a feature to be searched for each of a plurality of items,
In an apparatus for searching for a search target that matches feature information of a search key given as a search key from among a plurality of search targets, a target storage unit storing the plurality of search targets and the search key is provided. A search key input unit for inputting a plurality of different search keys; and a search target adapted to feature information common to the search keys based on respective feature information corresponding to the search key input by the search key input unit. A target search means for searching among search targets in a target storage means, and assigning an item of the characteristic information to an axis of a display virtual space based on a value of characteristic information common to each of the search keys; Target display means for arranging and displaying in the display virtual space in accordance with the characteristic information of the search target searched by the above.

【0031】このような構成であれば、検索対象のイメ
ージ検索を行う場合は、ユーザは、イメージする検索対
象に近似した複数の異なる検索対象を検索キーとして検
索キー入力手段から入力すると、対象検索手段により、
入力された検索キーに対応するそれぞれの特徴情報に基
づいて、それら検索キーに共通する特徴情報に適合した
検索対象物が対象記憶手段の検索対象のなかから検索さ
れる。そして、対象表示手段により、検索キーのそれぞ
れに共通する特徴情報の値に基づいて、特徴情報の項目
が表示用仮想空間の軸に割り当てられるとともに、対象
検索手段によって検索された検索対象物の特徴情報に応
じて表示用仮想空間上に配置して表示される。
With such a configuration, when performing an image search for a search target, the user inputs a plurality of different search targets similar to the search target to be imaged as search keys from the search key input means, and the target search is performed. By means,
Based on each piece of feature information corresponding to the input search key, a search target that matches feature information common to the search keys is searched from among the search targets in the target storage unit. Then, based on the value of the characteristic information common to each of the search keys, the item of the characteristic information is assigned to the axis of the display virtual space by the target display means, and the characteristic of the search target object searched by the target search means. It is arranged and displayed on the display virtual space according to the information.

【0032】一方、上記目的を達成するために、本発明
に係る請求項4記載の画像検索装置は、画像の特徴を複
数の項目ごとに抽出して得られる特徴情報に基づいて、
検索キーとして与えられた検索キー画像の特徴情報に適
合した検索画像を、複数の検索対象画像のなかから検索
する装置において、前記複数の検索対象画像を前記特徴
情報と対応付けて記憶した画像記憶手段と、複数の異な
る画像を前記検索キーとして入力する検索キー画像入力
手段と、前記検索キー画像入力手段で入力した検索キー
画像に対応するそれぞれの特徴情報に基づいてそれら検
索キー画像に共通する特徴情報に適合した検索画像を前
記画像記憶手段の検索対象画像のなかから検索する画像
検索手段と、前記検索キー画像のそれぞれに共通する特
徴情報に基づいて前記特徴情報の項目を表示用仮想空間
の軸に割り当てるとともに前記画像検索手段によって検
索された検索画像の特徴情報に応じて前記表示用仮想空
間上に配置して表示する画像表示手段とを備えた。
On the other hand, in order to achieve the above object, an image retrieval apparatus according to a fourth aspect of the present invention provides an image retrieval apparatus based on feature information obtained by extracting features of an image for each of a plurality of items.
In an apparatus for searching for a search image that matches feature information of a search key image given as a search key from among a plurality of search target images, an image storage storing the plurality of search target images in association with the feature information Means, a search key image input means for inputting a plurality of different images as the search key, and a common search key image based on respective characteristic information corresponding to the search key image input by the search key image input means. An image search means for searching a search image in the image storage means for a search image suitable for the feature information; and a virtual space for displaying the items of the feature information based on feature information common to each of the search key images. And arranged on the display virtual space according to the feature information of the search image searched by the image search means. And an image display means for.

【0033】このような構成であれば、画像のイメージ
検索を行う場合は、ユーザは、イメージする画像に近似
した複数の異なる画像を検索キーとして検索キー画像入
力手段から入力すると、画像検索手段により、入力され
た検索キー画像に対応するそれぞれの特徴情報に基づい
て、それら検索キー画像に共通する特徴情報に適合した
検索画像が画像記憶手段の検索対象画像のなかから検索
される。そして、画像表示手段により、検索キー画像の
それぞれに共通する特徴情報に基づいて、特徴情報の項
目が表示用仮想空間の軸に割り当てされるとともに、画
像検索手段によって検索された検索画像の特徴情報に応
じて表示用仮想空間上に配置して表示される。
With such a configuration, when performing an image search for an image, the user inputs a plurality of different images similar to the image to be imaged from the search key image input means as search keys, and the image search means Based on the respective pieces of feature information corresponding to the input search key images, a search image matching the feature information common to the search key images is searched from the search target images in the image storage unit. The image display means assigns the item of the characteristic information to the axis of the display virtual space based on the characteristic information common to each of the search key images, and the characteristic information of the search image searched by the image search means. Is displayed in the display virtual space in accordance with.

【0034】さらに、本発明に係る請求項5記載の画像
検索装置は、請求項4記載の画像検索装置において、さ
らに、前記表示用仮想空間の軸に割り当てられた前記特
徴情報の項目を再割り当て可能とした軸再割り当て手段
を備えた。このような構成であれば、画像検索手段によ
る検索の結果、所望の画像が索出されたときは、画像の
イメージ検索を終了するが、所望の画像が索出されなか
ったときは、軸再割り当て手段により、表示用仮想空間
の軸に割り当てられた特徴情報の項目が再割り当てされ
る。
According to a fifth aspect of the present invention, in the image retrieval apparatus according to the fourth aspect, further, the item of the characteristic information assigned to the axis of the display virtual space is reassigned. Axis reassignment means is provided. With such a configuration, when a desired image is found as a result of the search by the image search means, the image search for the image is terminated, but when the desired image is not found, the axis search is performed. The item of the characteristic information assigned to the axis of the display virtual space is reassigned by the assigning means.

【0035】さらに、本発明に係る請求項6記載の画像
検索装置は、画像の特徴を複数の項目ごとに抽出して得
られる特徴情報に基づいて、検索キーとして与えられた
検索キー画像の特徴情報に適合した検索画像を、複数の
検索対象画像のなかから検索する装置において、前記複
数の検索対象画像を前記特徴情報と対応付けて記憶した
画像記憶手段と、前記特徴情報の項目を表示用仮想空間
の軸に割り当てて前記複数の検索対象画像をそれに対応
する特徴情報の項目の値に応じて前記表示用仮想空間上
に配置して表示する画像表示手段と、前記表示用仮想空
間上に配置された検索対象画像のなかから画像を前記検
索キー画像として入力する画像入力手段と、前記画像入
力手段で入力した検索キー画像に対応するそれぞれの特
徴情報に基づいてこの検索キー画像に共通する特徴情報
に適合した検索画像を前記画像記憶手段の検索対象画像
のなかから検索する画像検索手段とを備え、前記画像表
示手段は、前記複数の検索キー画像に対応するそれぞれ
の特徴情報の値に基づいて、前記特徴情報の項目を前記
表示用仮想空間の軸に再割り当てするようになってい
る。
Further, according to a sixth aspect of the present invention, there is provided the image retrieval apparatus according to the first aspect, wherein the characteristic of the retrieval key image given as a retrieval key is determined based on characteristic information obtained by extracting the characteristic of the image for each of a plurality of items. An apparatus for searching for a search image suitable for information from among a plurality of search target images, an image storage unit storing the plurality of search target images in association with the feature information, and displaying the feature information items. An image display unit that allocates the plurality of search target images to the axis of the virtual space and arranges and displays the plurality of search target images on the display virtual space according to the value of the item of the feature information corresponding to the plurality of search target images; Image input means for inputting an image as the search key image from the arranged search target images, based on respective characteristic information corresponding to the search key image input by the image input means; Image search means for searching a search target image in the image storage means for a search image suitable for characteristic information common to the search key images of the plurality of search key images, wherein the image display means corresponds to the plurality of search key images. The item of the characteristic information is reassigned to the axis of the display virtual space based on the value of each characteristic information.

【0036】このような構成であれば、画像のイメージ
検索を行う場合は、まず、画像表示手段により、特徴情
報の項目が表示用仮想空間の軸に割り当てられ、複数の
検索対象画像が、それに対応する特徴情報の項目の値に
応じて表示用仮想空間上に配置されて表示される。ここ
で、ユーザは、表示用仮想空間上に配置された検索対象
画像のなかから、イメージする画像に近似した検索対象
画像を検索キー画像として画像入力手段から入力する
と、画像検索手段により、入力された異なる複数の検索
キー画像に対応するそれぞれの特徴情報に基づいて、こ
の検索キー画像に共通する特徴情報に適合した検索画像
が画像記憶手段の検索対象画像のなかから検索される。
With such a configuration, when performing an image search for an image, first, the item of the characteristic information is assigned to the axis of the display virtual space by the image display means, and a plurality of search target images are assigned to the axis. It is arranged and displayed on the display virtual space according to the value of the item of the corresponding feature information. Here, when the user inputs a search target image similar to the image to be imaged from the image input unit as a search key image from among the search target images arranged in the display virtual space, the input is performed by the image search unit. Based on the respective feature information corresponding to the plurality of different search key images, a search image matching the feature information common to the search key images is searched from the search target images of the image storage unit.

【0037】その結果、所望の画像が索出されたとき
は、画像のイメージ検索を終了するが、所望の画像が索
出されなかったときは、画像表示手段により、入力され
た異なる複数の検索キー画像に対応するそれぞれの特徴
情報の項目の値に基づいて、特徴情報の項目が表示用仮
想空間の軸に再割り当てされる。さらに、本発明に係る
請求項7記載の画像検索装置は、画像の特徴を複数の項
目ごとに抽出して得られる特徴情報に基づいて、検索キ
ーとして与えられた検索キー画像の特徴情報に適合した
検索画像を、複数の検索対象画像のなかから検索する装
置において、前記複数の検索対象画像を前記特徴情報と
対応付けて記憶した画像記憶手段と、前記特徴情報の項
目数よりも少ない次元数の表示用仮想空間の軸に前記特
徴情報の項目の一部または全部を割り当てて前記複数の
画像をそれに対応する特徴情報の項目の値に応じて前記
表示用仮想空間上に配置して表示する画像表示手段と、
前記表示用仮想空間上に配置された検索対象画像のなか
から画像を前記検索キー画像として入力する画像入力手
段と、前記画像入力手段で入力した検索キー画像に対応
するそれぞれの特徴情報に基づいてこの検索キー画像に
共通する特徴情報に適合した検索画像を前記画像記憶手
段の検索対象画像のなかから検索する画像検索手段とを
備え、前記画像検索手段は、前記複数の検索キー画像に
対応するそれぞれの特徴情報に基づいて、前記特徴情報
の各項目をそれぞれ異なる軸に割り当ててなる検索用仮
想空間において検索の基準となる基準位置を算出し、前
記複数の検索キー画像に対応するそれぞれの特徴情報の
項目のうち値が同一または近似する特定項目の値がその
検索に寄与する度合いが大きくなるように、前記画像記
憶手段の検索対象画像の項目の値に対して所定の重み付
け演算を行い、その重み付け演算結果に基づいて前記各
検索画像を前記検索用仮想空間上に配置し、前記検索用
仮想空間において前記算出した基準位置との距離が小さ
い位置の検索画像から順に索出するようになっており、
前記画像表示手段は、前記複数の検索キー画像に対応す
るそれぞれの特徴情報の項目の値に基づいて、前記特徴
情報の項目を前記表示用仮想空間の軸に再割り当てする
ようになっている。
As a result, when the desired image has been found, the image search for the image is terminated. When the desired image has not been found, a plurality of different search data inputted by the image display means are displayed. The feature information items are reassigned to the axes of the display virtual space based on the values of the respective feature information items corresponding to the key images. Further, the image search device according to claim 7 of the present invention matches feature information of a search key image given as a search key based on feature information obtained by extracting features of an image for each of a plurality of items. An image storage unit that stores the plurality of search target images in association with the feature information, and a number of dimensions smaller than the number of items of the feature information. All or some of the items of the characteristic information are assigned to the axis of the display virtual space, and the plurality of images are arranged and displayed on the display virtual space according to the values of the corresponding items of the characteristic information. Image display means,
Image input means for inputting an image as the search key image from among the search target images arranged on the display virtual space, based on respective characteristic information corresponding to the search key image input by the image input means. Image search means for searching a search image suitable for the characteristic information common to the search key image from among the search target images in the image storage means, wherein the image search means corresponds to the plurality of search key images. Based on each feature information, a reference position serving as a search reference is calculated in a search virtual space in which each item of the feature information is assigned to a different axis, and each feature corresponding to the plurality of search key images is calculated. The search target of the image storage means is set such that the value of a specific item having the same or similar value among the information items increases the degree of contribution to the search. Performing a predetermined weighting operation on the value of the item of the image, arranging each of the search images on the search virtual space based on the result of the weight calculation, and comparing the calculated reference position with the calculated reference position in the search virtual space. The search image is searched in order from the search image at the position where the distance is small,
The image display means is configured to reassign the item of the characteristic information to the axis of the display virtual space based on the value of each item of the characteristic information corresponding to the plurality of search key images.

【0038】このような構成であれば、画像のイメージ
検索を行う場合は、まず、画像表示手段により、特徴情
報の項目の一部または全部が表示用仮想空間の軸に割り
当てられ、複数の検索対象画像が、それに対応する特徴
情報の項目の値に応じて表示用仮想空間上に配置されて
表示される。ここで、ユーザは、表示用仮想空間上に配
置された検索対象画像のなかから、イメージする画像に
近似した検索対象画像を検索キー画像として画像入力手
段から入力すると、画像検索手段により、入力された異
なる複数の検索キー画像に対応するそれぞれの特徴情報
に基づいて、検索用仮想空間において基準位置が算出さ
れる。そして、複数の検索キー画像に対応するそれぞれ
の特徴情報の項目のうち値が同一または近似する特定項
目の値がその検索に寄与する度合いが大きくなるよう
に、画像記憶手段の検索画像の項目の値に対して所定の
重み付け演算が行われ、その重み付け演算結果に基づい
て各検索画像が検索用仮想空間上に配置され、検索用仮
想空間において、算出された基準位置との距離が小さい
検索画像から順に索出される。
With this configuration, when performing an image search for an image, first, a part or all of the items of the characteristic information are assigned to the axis of the display virtual space by the image display means, and a plurality of search operations are performed. The target image is arranged and displayed on the display virtual space according to the value of the item of the corresponding feature information. Here, when the user inputs a search target image similar to the image to be imaged from the image input unit as a search key image from among the search target images arranged in the display virtual space, the input is performed by the image search unit. A reference position is calculated in the search virtual space based on the respective pieces of feature information corresponding to the plurality of different search key images. Then, among the items of the characteristic information corresponding to the plurality of search key images, the value of the specific item having the same or similar value contributes to the search so that the degree of the item of the search image of the image storage means is increased. A predetermined weighting operation is performed on the value, each search image is arranged in the search virtual space based on the result of the weight calculation, and the search image having a small distance from the calculated reference position in the search virtual space. Are retrieved in order from

【0039】その結果、所望の画像が索出されたとき
は、画像のイメージ検索を終了するが、所望の画像が索
出されなかったときは、画像表示手段により、入力され
た異なる複数の検索キー画像に対応するそれぞれの特徴
情報の項目の値に基づいて、特徴情報の項目が表示用仮
想空間の軸に再割り当てされる。ここで、検索用仮想空
間は、特徴情報の各項目をそれぞれ異なる軸に割り当て
てなる空間であればどのような形態であってもよく、こ
れには、例えば、1次元空間、2次元空間または3次元
空間が挙げられる。なお、検索用仮想空間は、検索を行
うために形成される空間であって、表示用仮想空間とは
異なり表示されるものではない。
As a result, when the desired image is found, the image search for the image is terminated. When the desired image is not found, a plurality of different search data inputted by the image display means is displayed. The feature information items are reassigned to the axes of the display virtual space based on the values of the respective feature information items corresponding to the key images. Here, the search virtual space may be in any form as long as each item of feature information is assigned to a different axis, and may be, for example, a one-dimensional space, a two-dimensional space, There is a three-dimensional space. Note that the search virtual space is a space formed for performing a search, and is not displayed unlike the display virtual space.

【0040】さらに、本発明に係る請求項8記載の画像
検索装置は、請求項4ないし7のいずれかに記載の画像
検索装置において、前記画像表示手段は、前記複数の検
索キー画像に対応するそれぞれの特徴情報の項目のうち
値が同一または近似する特定項目を、前記表示用仮想空
間の軸に再割り当てするようになっている。このような
構成であれば、検索の結果、所望の画像が索出されなか
ったときは、画像表示手段により、入力された異なる複
数の検索キー画像に対応するそれぞれの特徴情報の項目
のうち値が同一または近似する特定項目が、表示用仮想
空間の軸に再割り当てされる。
Further, according to an image search device of the present invention, in the image search device of any one of claims 4 to 7, the image display means corresponds to the plurality of search key images. A specific item having the same or similar value among the items of the characteristic information is reassigned to the axis of the display virtual space. With such a configuration, when a desired image is not found as a result of the search, the image display means sets a value among the items of the characteristic information corresponding to the plurality of different search key images input. Are assigned to the axes of the display virtual space.

【0041】さらに、本発明に係る請求項9記載の画像
検索装置は、請求項8記載の画像検索装置において、前
記画像表示手段は、前記表示用仮想空間の一つの軸に複
数の項目を再割り当てする場合に、前記特定項目を割り
当てる軸の割当項目数を他の軸の割当項目数よりも少な
くなるようにした。このような構成であれば、表示用仮
想空間の一つの軸に複数の項目を割り当てる場合には、
画像表示手段により、特定項目を割り当てる軸の割当項
目数が他の軸の割当項目数よりも少なくなるように再割
り当てされる。
Further, according to a ninth aspect of the present invention, in the image retrieval apparatus according to the eighth aspect, the image display means reproduces a plurality of items on one axis of the display virtual space. When assigning, the number of assigned items of the axis to which the specific item is assigned is made smaller than the number of assigned items of other axes. With such a configuration, when assigning a plurality of items to one axis of the display virtual space,
The image display means is re-assigned so that the number of assigned items of the axis to which the specific item is assigned is smaller than the number of assigned items of the other axes.

【0042】さらに、本発明に係る請求項10記載の画
像検索装置は、請求項4ないし9のいずれかに記載の画
像検索装置において、前記基準位置または前記所定の重
み付け演算の重みを変更可能となっている。このような
構成であれば、ユーザは、検索を進めていくなかで表示
用仮想空間の配置状況を見ながら、イメージする画像の
特徴が最も現れるように、基準位置または所定の重み付
け演算の重みを変更すれば、特定項目の値が近似してい
る画像同士は、表示用仮想空間上で近接して配置され
る。したがって、表示用仮想空間においてユーザがイメ
ージする画像の特徴を視覚的に際だたせることができる
ので、所望の画像を比較的容易に索出することができ
る。
Further, according to a tenth aspect of the present invention, in the image retrieval apparatus according to the fourth aspect, the weight of the reference position or the predetermined weighting operation can be changed. Has become. With such a configuration, the user determines the weight of the reference position or the predetermined weighting calculation so that the features of the image to be imaged appear most, while observing the arrangement status of the display virtual space during the search. If changed, images having similar values of the specific item are arranged close to each other in the display virtual space. Therefore, since the feature of the image that the user images in the display virtual space can be visually distinguished, a desired image can be found relatively easily.

【0043】以上では、上記目的を達成するための検索
方法、検索装置および画像検索装置を提案したが、これ
に限らず、上記目的を達成するために、次に掲げる記憶
媒体を提案することもできる。この記憶媒体は、画像の
特徴を複数の項目ごとに抽出して得られる特徴情報に基
づいて、検索キーとして与えられた検索キー画像の特徴
情報に適合した検索画像を、複数の検索対象画像のなか
から検索する画像検索プログラムを記憶した記憶媒体で
あって、前記複数の検索対象画像を前記特徴情報と対応
付けて記憶した画像記憶手段と、前記表示用仮想空間上
に配置された検索対象画像のなかから画像を前記検索キ
ー画像として入力する画像入力手段とを備えるコンピュ
ータに対して、前記特徴情報の項目を表示用仮想空間の
軸に割り当てて前記複数の検索対象画像をそれに対応す
る特徴情報の項目の値に応じて前記表示用仮想空間上に
配置して表示する画像表示手段と、前記画像入力手段で
入力した検索キー画像に対応するそれぞれの特徴情報に
基づいてこの検索キー画像に共通する特徴情報に適合し
た検索画像を前記画像記憶手段の検索対象画像のなかか
ら検索する画像検索手段とで実現される処理を実行させ
るためのプログラムを記憶し、前記画像表示手段は、前
記複数の検索キー画像に対応するそれぞれの特徴情報の
値に基づいて、前記特徴情報の項目を前記表示用仮想空
間の軸に再割り当てするようになっているコンピュータ
読み取り可能な記憶媒体である。
In the above, a search method, a search device, and an image search device for achieving the above object have been proposed. However, the present invention is not limited to this, and the following storage media may be proposed for achieving the above object. it can. This storage medium, based on the feature information obtained by extracting the features of the image for each of a plurality of items, a search image that matches the feature information of the search key image given as a search key, A storage medium storing an image search program for searching from among the plurality of search target images, the image storage means storing the plurality of search target images in association with the feature information, and a search target image arranged in the display virtual space. A plurality of image information input means for inputting an image as the search key image from among the plurality of search target images by assigning the item of the characteristic information to an axis of a display virtual space. Image display means for arranging and displaying in the display virtual space according to the value of the item, and respective features corresponding to the search key image input by the image input means A program for executing a process realized by an image search means for searching a search target image in the image storage means for a search image suitable for the characteristic information common to the search key image based on the information. A computer-readable medium configured to reassign the item of the feature information to an axis of the display virtual space based on a value of each feature information corresponding to the plurality of search key images. It is a possible storage medium.

【0044】このような構成であれば、記憶媒体に記憶
されたプログラムがコンピュータによって読み取られ、
読み取られたプログラムに従ってコンピュータが実行し
たときは、請求項6記載の画像検索装置と同等の作用お
よび効果が得られる。
With such a configuration, the program stored in the storage medium is read by the computer,
When the computer executes the program in accordance with the read program, the same operations and effects as those of the image search device according to claim 6 can be obtained.

【0045】[0045]

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
を参照しながら説明する。図1ないし図12は、本発明
に係る検索方法、検索装置および画像検索装置の実施の
形態を示す図である。本実施の形態は、本発明に係る検
索方法、検索装置および画像検索装置を、図1に示すよ
うに、コンピュータ100により、ユーザにより検索キ
ーとして与えられた異なる複数の検索キー画像をもと
に、複数の検索画像のなかから、それら検索キー画像に
共通するイメージに適合した検索画像を検索する場合に
ついて適用したものである。
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. 1 to 12 are diagrams showing a search method, a search device, and an image search device according to an embodiment of the present invention. In the present embodiment, a search method, a search device, and an image search device according to the present invention are implemented by a computer 100 based on a plurality of different search key images given as search keys by a user, as shown in FIG. This is applied to a case where a search image suitable for an image common to the search key images is searched from a plurality of search images.

【0046】まず、本発明を適用するコンピュータ10
0の構成を図1を参照しながら説明する。図1は、本発
明を適用するコンピュータ100の構成を示すブロック
図である。コンピュータ100は、図1に示すように、
制御プログラムに基づいて演算およびシステム全体を制
御するCPU30と、所定領域にあらかじめCPU30
の制御プログラム等を格納しているROM32と、RO
M32等から読み出したデータやCPU30の演算過程
で必要な演算結果を格納するためのRAM34と、外部
装置に対してデータの入出力を媒介するI/F38とで
構成されており、これらは、データを転送するための信
号線であるバス39で相互にかつデータ授受可能に接続
されている。
First, the computer 10 to which the present invention is applied
0 will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a computer 100 to which the present invention is applied. The computer 100, as shown in FIG.
A CPU 30 for controlling calculations and the entire system based on a control program;
ROM 32 storing the control program of the
It comprises a RAM 34 for storing data read from the M32 or the like and a calculation result required in a calculation process of the CPU 30, and an I / F 38 for mediating input / output of data to and from an external device. Are connected to each other via a bus 39 which is a signal line for transferring data.

【0047】I/F38には、外部装置として、ヒュー
マンインターフェースとしてデータの入力が可能なキー
ボードやマウス等からなる入力装置40と、画像信号に
基づいて画面を表示する表示装置42と、検索対象とな
る複数の検索画像データを記憶した画像データベース4
4とが接続されている。次に、画像データベース44の
データ構造を図2ないし図4を参照しながら詳細に説明
する。図2は、検索画像データを示す図であり、図3
は、特徴情報登録テーブル70のデータ構造を示す図で
あり、図4は、画像対応テーブル75のデータ構造を示
す図である。
The I / F 38 includes, as external devices, an input device 40 such as a keyboard and a mouse capable of inputting data as a human interface, a display device 42 for displaying a screen based on image signals, and a search target. Database 4 storing a plurality of search image data
4 are connected. Next, the data structure of the image database 44 will be described in detail with reference to FIGS. FIG. 2 is a diagram showing search image data, and FIG.
FIG. 4 is a diagram showing a data structure of a feature information registration table 70, and FIG. 4 is a diagram showing a data structure of an image correspondence table 75.

【0048】画像データベース44には、図2ないし図
4に示すように、複数の検索画像データjpg01〜jpg09
と、各検索画像データjpg01〜jpg09についてその画像の
特徴を複数の項目ごとに抽出した特徴情報を登録した特
徴情報登録テーブル70と、各検索画像データjpg01〜j
pg09と各特徴情報とを対応付けた画像対応テーブル75
とが格納されている。
As shown in FIGS. 2 to 4, a plurality of search image data jpg01 to jpg09 are stored in the image database 44.
And a feature information registration table 70 in which feature information obtained by extracting features of the image for each of the plurality of search image data jpg01 to jpg09 is registered.
Image correspondence table 75 that associates pg09 with each feature information
And are stored.

【0049】特徴情報登録テーブル70には、図3に示
すように、各特徴情報ごとに一つのレコードが登録され
ている。各レコードは、特徴情報を登録するフィールド
74と、フィールド74の特徴情報を特定するための対
応番号を登録するフィールド72とを含んで構成されて
いる。特徴情報は、例えば、色彩分布、濃淡分布または
周波数分布等の複数の項目ごとに、画像の特徴を特徴量
として抽出したものであり、画像データベース44に画
像を格納する際に、CPU30で実行される特徴情報生
成処理により生成する。なお、特徴情報の内容について
は、後段で詳細に説明する。
As shown in FIG. 3, one record is registered in the characteristic information registration table 70 for each characteristic information. Each record includes a field 74 for registering feature information and a field 72 for registering a corresponding number for specifying the feature information of the field 74. The feature information is obtained by extracting the features of the image as a feature amount for each of a plurality of items such as a color distribution, a grayscale distribution, and a frequency distribution, and is executed by the CPU 30 when the image is stored in the image database 44. It is generated by characteristic information generation processing. The contents of the feature information will be described later in detail.

【0050】図3の例では、図中1段目のレコードに
は、フィールド72に対応番号として「(1)」が、フ
ィールド74に特徴情報として「F1=(m11,m12,
m13,…)」が登録されている。このフィールド74に
は、検索画像データjpg01の特徴情報を登録する。ま
た、図中5段目のレコードには、フィールド72に対応
番号として「(5)」が、フィールド74に特徴情報と
して「F5=(m51,m52,m53,…)」が登録されて
いる。このフィールド74には、検索画像データjpg05
の特徴情報を登録する。
In the example shown in FIG. 3, in the first record in the figure, "(1)" is assigned as the corresponding number in the field 72, and "F1 = (m11, m12,
m13, ...) "is registered. In this field 74, feature information of the search image data jpg01 is registered. In the record in the fifth row in the figure, “(5)” is registered as the corresponding number in the field 72 and “F5 = (m51, m52, m53,...)” As the characteristic information in the field 74. In this field 74, search image data jpg05
The feature information of is registered.

【0051】画像対応テーブル75には、図4に示すよ
うに、各検索画像データjpg01〜jpg09ごとに一つのレコ
ードが登録されている。各レコードは、検索画像データ
のファイル名を登録するフィールド76と、フィールド
76の検索画像データに対応する特徴情報の対応番号を
登録するフィールド78とを含んで構成されている。図
4の例では、図中1段目のレコードには、フィールド7
6にファイル名として検索画像データjpg01のファイル
名「jpg01」が、フィールド78に対応番号として
「(1)」が登録されている。これは、検索画像データ
jpg01が対応番号(1)により特定される特徴情報「F1
=(m11,m12,m13,…)」と対応することを示して
いる。また、図中5段目のレコードには、フィールド7
6にファイル名として検索画像データjpg05のファイル
名「jpg05」が、フィールド78に対応番号として
「(5)」が登録されている。これは、検索画像データ
jpg05が対応番号(5)により特定される特徴情報「F5
=(m51,m52,m53,…)」と対応することを示して
いる。
In the image correspondence table 75, as shown in FIG. 4, one record is registered for each of the search image data jpg01 to jpg09. Each record is configured to include a field 76 for registering the file name of the search image data and a field 78 for registering the corresponding number of the feature information corresponding to the search image data in the field 76. In the example of FIG. 4, the first record in the figure includes the field 7
6, the file name “jpg01” of the search image data jpg01 is registered as the file name, and “(1)” is registered as the corresponding number in the field 78. This is the search image data
jpg01 is identified by the feature number “F1” specified by the corresponding number (1).
= (M11, m12, m13, ...) ". In the fifth record in the figure, the field 7
6, the file name "jpg05" of the search image data jpg05 is registered as the file name, and "(5)" is registered as the corresponding number in the field 78. This is the search image data
jpg05 is identified by the corresponding number (5).
= (M51, m52, m53,...) ".

【0052】次に、CPU30の構成およびCPU30
で実行される処理を図5ないし図12を参照しながら説
明する。CPU30は、マイクロプロセッシングユニッ
トMPU等からなり、ROM32の所定領域に格納され
ている所定のプログラムを起動させ、そのプログラムに
従って、図5および図6のフローチャートに示す特徴情
報生成処理および画像検索処理を実行するようになって
いる。
Next, the configuration of the CPU 30 and the CPU 30
Will be described with reference to FIGS. 5 to 12. The CPU 30 includes a microprocessing unit MPU and the like, activates a predetermined program stored in a predetermined area of the ROM 32, and executes the characteristic information generation processing and the image search processing illustrated in the flowcharts of FIGS. It is supposed to.

【0053】初めに、特徴情報生成処理を図5を参照し
ながら詳細に説明する。図5は、特徴情報生成処理を示
すフローチャートである。特徴情報生成処理は、画像デ
ータベース44に画像を格納する際に、その画像の特徴
情報を生成する処理であって、CPU30において実行
されると、まず、図5に示すように、ステップS80に
移行するようになっている。
First, the characteristic information generation processing will be described in detail with reference to FIG. FIG. 5 is a flowchart illustrating the feature information generation processing. The feature information generation process is a process of generating feature information of an image when storing the image in the image database 44. When the feature information generation process is executed by the CPU 30, the process first proceeds to step S80 as shown in FIG. It is supposed to.

【0054】ステップS80では、画像データベース4
4の検索画像データから複数の項目ごとに特徴情報を特
徴量として抽出し、ステップS82に移行して、特徴情
報を正規化し、ステップS84に移行して、正規化した
特徴情報を特徴情報登録テーブルの対応するレコードに
登録し、一連の処理を終了する。ステップS80,S8
2では、抽出する特徴情報の項目数をNとすると、i番
目の特徴情報Fiは、上式(1)により表現することが
できる。この特徴情報Fiは、検索画像データから抽出
した特徴量をそれぞれ正規化したものである。検索にお
いて特徴情報の各項目の値を他の項目の値と同じ重みで
取り扱うためには、各項目の値を正規化する必要がある
からである。
In step S80, the image database 4
4, feature information is extracted as a feature amount for each of a plurality of items from the search image data, the process proceeds to step S82, the feature information is normalized, and the process proceeds to step S84, where the normalized feature information is stored in the feature information registration table. Is registered in the corresponding record, and a series of processing ends. Step S80, S8
In 2, if the number of items of feature information to be extracted is N, the i-th feature information Fi can be expressed by the above equation (1). The feature information Fi is obtained by normalizing the feature amounts extracted from the search image data. This is because it is necessary to normalize the value of each item in order to treat the value of each item of the feature information with the same weight as the value of the other items in the search.

【0055】ここで、特徴情報の項目のうちn番目の項
目の値minについて考える。まず、検索画像データから
抽出した特徴量を上式(2)に示すように表現し、画像
データベース44の検索画像の総数をNdとすると、特
徴情報のn番目の項目について平均値mdnおよび分散σ
dn2は、上式(3),(4)によりそれぞれ算出するこ
とができる。そして、特徴情報のn番目の項目の値min
は、上式(5)により、n番目の項目の特徴量Pinから
平均値mdnを除算し、その除算結果を標準偏差σdnで除
算することにより算出することができる。
Here, the value min of the n-th item among the items of the characteristic information will be considered. First, the feature amount extracted from the search image data is expressed as shown in the above equation (2), and when the total number of search images in the image database 44 is Nd, the average value mdn and the variance σ are obtained for the nth item of the feature information.
dn 2 can be calculated by the above equations (3) and (4), respectively. Then, the value min of the n-th item of the feature information
Can be calculated by dividing the average value mdn from the feature quantity Pin of the n-th item by the above equation (5), and dividing the result of the division by the standard deviation σdn.

【0056】次に、画像検索処理を図6を参照しながら
詳細に説明する。図6は、画像検索処理を示すフローチ
ャートである。画像検索処理は、検索キーとして与えら
れた異なる複数の検索キー画像をもとに、それら検索キ
ー画像に共通するイメージに適合した検索画像を検索す
る処理であって、CPU30において実行されると、図
6に示すように、まず、ステップS102に移行するよ
うになっている。
Next, the image retrieval processing will be described in detail with reference to FIG. FIG. 6 is a flowchart showing the image search processing. The image search process is a process of searching for a search image matching an image common to the search key images based on a plurality of different search key images given as search keys. As shown in FIG. 6, first, the process proceeds to step S102.

【0057】ステップS102では、画像データベース
44の検索画像データに基づいて複数の検索画像(例え
ば、画像データベース44の検索画像のうちのいくつ
か)を表示装置42に表示し、表示した検索画像のなか
から画像を検索キー画像として入力装置40から入力
し、ステップS108に移行する。ステップS108で
は、入力した複数の検索キー画像に対する評価Vを入力
する。具体的に、ステップS108では、入力した複数
の検索キー画像に対してユーザが関連性の高さを入力す
る。例えば、ユーザが「車」の画像を検索したい場合に
は、図13に示すように、「乗用車」の画像、「山と
湖」の画像、「動物」の画像および「トラック」の画像
を検索キー画像として入力したとすると、ユーザは、関
連度の高さが左右方向に調整可能なスライドバーをマウ
ス等により動かしながら、「乗用車」の画像に対しては
関連性の高さを80%に、「山と湖」の画像に対しては
関連性の高さを0%に、「動物」の画像に対しては関連
性の高さを0%に、「トラック」の画像に対しては関連
性の高さを60%に設定するといった要領で行う。
In step S102, a plurality of search images (for example, some of the search images in the image database 44) are displayed on the display device 42 based on the search image data in the image database 44, and among the displayed search images, Is input from the input device 40 as a search key image, and the process proceeds to step S108. In step S108, the evaluation V for the input plurality of search key images is input. Specifically, in step S108, the user inputs a high degree of relevance to the plurality of input search key images. For example, when the user wants to search for an image of “car”, as shown in FIG. 13, the image of “passenger car”, the image of “mountain and lake”, the image of “animal”, and the image of “truck” are searched. If the user inputs the key image as a key image, the user moves the slide bar of which the degree of relevance can be adjusted in the left-right direction with a mouse or the like, and increases the relevance to 80% for the image of “passenger car”. , The height of the relevance is 0% for the image of “mountain and lake”, the height of the relevance is 0% for the image of “animal”, and the image of “truck” is This is performed in such a manner that the degree of relevancy is set to 60%.

【0058】評価Vは、i番目の検索画像に対して入力
した関連性の高さを評価値viとすると、上式(6)に
より表現することができる。例えば、ユーザが、画像デ
ータベース44の検索画像のうち、2番目、17番目、
53番目、72番目、103番目の検索画像の関連性の
高さとして、それぞれ30%、80%、40%、98
%、20%に設定した場合は、評価Vのうちv2、v1
7、v53、v72、v103がそれぞれ30、80、40、9
8、20となり、他の値はすべて0に設定される。
The evaluation V can be expressed by the above equation (6), where the degree of relevance inputted to the i-th search image is an evaluation value vi. For example, if the user searches the second, seventeenth,
The high degrees of relevance of the 53rd, 72nd, and 103rd search images are 30%, 80%, 40%, and 98%, respectively.
% And 20%, v2, v1 of the evaluation V
7, v53, v72, and v103 are 30, 80, 40, and 9, respectively.
8, 20 and all other values are set to zero.

【0059】次いで、ステップS110に移行して、入
力した複数の検索キー画像に対応するそれぞれの特徴情
報に基づいて、特徴情報の各項目をそれぞれ異なる軸に
割り当ててなる検索用仮想空間において検索の基準とな
る基準位置Kを算出する。なお、検索用仮想空間は、検
索を行うために形成される空間であって、表示用仮想空
間とは異なり表示装置42に表示されるものではない。
具体的に、ステップS108では、基準位置Kは、上式
(7)により、特徴情報の項目数Nと同数の値knを含
むベクトルとして表現することができ、例えば、表示用
仮想空間に配置された画像のなかからユーザが2つの画
像を検索キー画像として入力すると、図7に示すよう
に、上式(8)により、検索キー画像の特徴情報の各項
目の値minと評価値viとを積和し、その積和結果を評
価値viの総和で除算することにより算出することがで
きる。この場合、評価Vが入力されていない他の検索画
像については評価値viが0であるため、基準位置の値
knには、実質的に入力された2の検索キー画像の特徴
情報しか反映されない。なお、3つ以上の検索キー画像
を入力したときもこれと同様で、それら検索キー画像に
ついて特徴情報の各項目の値minを加重平均し、その平
均値を基準位置Kとする。
Next, the process proceeds to step S110, and based on the respective pieces of feature information corresponding to the plurality of input search key images, items of the feature information are assigned to different axes in a search virtual space. A reference position K serving as a reference is calculated. Note that the search virtual space is a space formed for performing a search, and is not displayed on the display device 42 unlike the display virtual space.
Specifically, in step S108, the reference position K can be expressed as a vector including the same number of values kn as the number N of feature information items by the above equation (7), and is, for example, arranged in the display virtual space. When the user inputs two images as search key images from among the searched images, as shown in FIG. 7, the value min and the evaluation value vi of each item of the feature information of the search key image are calculated by the above equation (8). The product sum can be calculated by dividing the product sum by the sum of the evaluation values vi. In this case, since the evaluation value vi is 0 for other search images for which the evaluation V has not been input, only the characteristic information of the two input search key images is substantially reflected in the reference position value kn. . Similarly, when three or more search key images are input, the value min of each item of the feature information is weighted and averaged for the search key images, and the average value is set as the reference position K.

【0060】次いで、ステップS112に移行して、入
力した複数の検索キー画像に対応するそれぞれの特徴情
報の項目のうち値が同一または近似する項目を関連性の
高い特定項目であると判定し、その特定項目の値mixが
その検索に寄与する度合いが大きくなるように、画像デ
ータベース44の検索画像の各項目の値minに対して所
定の重み付け演算を行う。具体的に、ステップS112
では、射影ベクトルWを算出し、検索画像の各項目の値
minに対して射影ベクトルWによる重み付け演算を行
う。射影ベクトルWは、上式(9)により、特徴情報の
項目数Nと同数の値wnを含むベクトルとして表現する
ことができ、例えば、表示用仮想空間に配置された画像
のなかからユーザが2つの画像を検索キー画像として入
力すると、図8に示すように、上式(10)により、検
索キー画像の特徴情報の各項目の値minと基準位置の値
knとの差分を算出し、算出した差分と評価値viとを積
和し、評価値viを総和したものを、その積和したもの
で除算することにより算出することができる。この場
合、評価Vが入力されていない他の検索画像については
評価値viが0であるため、射影ベクトルの値wnには、
実質的に入力された2の検索キー画像の特徴情報しか反
映されない。なお、3つ以上の検索キー画像を入力した
ときもこれと同様で、それら検索キー画像について特徴
情報の各項目の値minと基準位置の値knとの差分を加
重平均し、その平均値を射影ベクトルWとする。
Then, the process proceeds to step S112, and among the items of the characteristic information corresponding to the plurality of input search key images, an item having the same or similar value is determined to be a highly relevant specific item. A predetermined weighting operation is performed on the value min of each item of the search image in the image database 44 so that the value mix of the specific item contributes to the search increases. Specifically, step S112
Then, a projection vector W is calculated, and a weighting operation using the projection vector W is performed on the value min of each item of the search image. The projection vector W can be represented as a vector including the same number of values wn as the number N of feature information items by the above equation (9). For example, the user can select 2 from the images arranged in the display virtual space. When the two images are input as the search key images, as shown in FIG. 8, the difference between the value min of each item of the feature information of the search key image and the value kn of the reference position is calculated by the above equation (10). It can be calculated by multiplying and summing the difference obtained and the evaluation value vi, and dividing the sum of the evaluation values vi by the sum of the products. In this case, since the evaluation value vi is 0 for other search images for which the evaluation V has not been input, the projection vector value wn includes:
Only the characteristic information of the two input search key images is substantially reflected. Similarly, when three or more search key images are input, the difference between the value min of each item of the characteristic information and the value kn of the reference position is weighted and averaged for the search key images, and the average value is calculated. Let it be a projection vector W.

【0061】次いで、ステップS114に移行して、射
影値ベクトルWによる重み付け演算結果に基づいて各検
索画像を検索用仮想空間上に配置し、検索用仮想空間に
おいて基準位置Kとの距離Dを算出する。距離Dは、上
式(11)により、特徴情報の各項目の値minから基準
位置の値knを減算し、減算結果を自乗したものと射影
ベクトルの値wnとを積和したものの平方根として算出
することができる。このように、重み付け演算結果に基
づいて各検索画像を検索用仮想空間上に配置すると、図
9に示すように、例えば項目M4については他の項目M1
〜M3,M5,M6に比して関連性が高いことが分かる
で、関連性の高い検索画像同士を近接させ、そうでない
検索画像同士を離隔することができる。
Next, the process proceeds to step S114, where each search image is arranged in the search virtual space based on the result of the weighting operation using the projection value vector W, and the distance D from the reference position K in the search virtual space is calculated. I do. The distance D is calculated as the square root of the sum of the square of the subtraction result and the value wn of the projection vector, by subtracting the value kn of the reference position from the value min of each item of the feature information by the above equation (11). can do. As described above, when the respective search images are arranged in the search virtual space based on the result of the weighting calculation, for example, as shown in FIG.
It can be seen that the relevance is higher than that of M3, M5, and M6, so that search images with high relevance can be brought close to each other, and search images that are not so can be separated from each other.

【0062】次いで、ステップS116に移行して、図
10に示すように、算出した距離Dが小さい位置の検索
画像から順に所定数の検索画像を検索結果として索出
し、入力した複数の検索キー画像に対応するそれぞれの
特徴情報の項目の値minに基づいて、特徴情報の項目を
表示用仮想空間の軸に割り当て、索出した検索画像を、
それに対応する特徴情報の各項目の値minに応じて表示
用仮想空間上に配置して表示装置42に表示する。具体
的に、ステップS116では、複数の検索キー画像に対
応するそれぞれの特徴情報の項目のうち値が同一または
近似する特定項目を、表示用仮想空間の軸に割り当てる
とともに、表示用仮想空間の一つの軸に複数の項目を割
り当てる場合には、特定項目を割り当てる軸の割当項目
数を他の軸の割当項目数よりも少なくなるようにする。
Next, the process proceeds to step S116, where a predetermined number of search images are searched out as search results in order from the search image at the position where the calculated distance D is small, as shown in FIG. Is assigned to the axis of the display virtual space based on the value min of each item of feature information corresponding to
It is arranged in the display virtual space according to the value min of each item of the corresponding feature information and displayed on the display device 42. Specifically, in step S116, a specific item having the same or similar value among the items of the characteristic information corresponding to the plurality of search key images is assigned to the axis of the display virtual space, When a plurality of items are assigned to one axis, the number of assigned items of an axis to which a specific item is assigned is set to be smaller than the number of assigned items of another axis.

【0063】例えば、特徴情報の項目M4,M1,M6,
M3,M2,M5の順で、検索キー画像について算出した
射影ベクトルの値wiが小さいとすると、まず、項目M4
を特定項目として選定する。次いで、図11に示すよう
に、表示用仮想空間のx軸には、射影ベクトルの値wi
が大きいものから順に選択したM5、M2、M3、M6の4
つの項目を割り当て、表示用仮想空間のy軸には、射影
ベクトルの値wiが小さいものから順に選択したM4、M
1の2つの項目を割り当てる。これにより、表示用仮想
空間において関連性の高い検索画像同士が近接して配置
されるので、検索画像の特徴が視覚的に際だつ。
For example, items M4, M1, M6,
Assuming that the value wi of the projection vector calculated for the search key image is small in the order of M3, M2, and M5, first, the item M4
Is selected as a specific item. Next, as shown in FIG. 11, on the x-axis of the display virtual space, the value wi of the projection vector is given.
Of M5, M2, M3, M6 selected in descending order of
M4 and M4 are assigned to the y-axis of the display virtual space in the descending order of the projection vector value wi.
Assign the two items of 1. Accordingly, the search images having high relevance are arranged close to each other in the display virtual space, so that the characteristics of the search image visually stand out.

【0064】そして、表示用仮想空間上に検索画像を次
のように配置する。例えば、表示用仮想空間のx軸にM
6、M3、M2、M5の4つの項目を割り当てた場合には、
i番目の検索画像のx軸上の座標Dsiは、下式(12)
により、特徴情報の項目M6、M3、M2、M5の値minか
ら基準位置の値knを減算したものを自乗し、その自乗
したものと射影ベクトルの値wiとを積和したものの平
方根に、符号Psiを乗算することにより算出することが
できる。符号Psiは、下式(13),(14)により、
項目M6、M3、M2、M5についてその項目の値minから
なるベクトルと基準位置の値k6、k3、k2、k5からな
るベクトルとの積算結果から、基準位置の値k6、k3、
k2、k5からなるベクトルの大きさを自乗したものを減
算することにより係数Hを算出し、係数Hの値が0以上
であるときは+1をとり、係数Hの値が負であるときは
−1をとる。
Then, the search image is arranged in the display virtual space as follows. For example, the x-axis of the display virtual space is M
When four items of 6, M3, M2 and M5 are assigned,
The coordinate Dsi on the x-axis of the ith search image is given by the following equation (12)
By subtracting the value kn of the reference position from the value min of the items M6, M3, M2, and M5 of the characteristic information, the result is squared, and the square root of the sum of the squared value and the value wi of the projection vector, It can be calculated by multiplying Psi. The sign Psi is given by the following equations (13) and (14).
For the items M6, M3, M2, and M5, the reference position values k6, k3, and k3 are obtained from the integration result of the vector composed of the value min of the item and the vector composed of the reference position values k6, k3, k2, and k5.
The coefficient H is calculated by subtracting the square of the magnitude of the vector consisting of k2 and k5, taking +1 when the value of the coefficient H is 0 or more, and-when the value of the coefficient H is negative. Take one.

【0065】[0065]

【数12】 (Equation 12)

【0066】[0066]

【数13】 (Equation 13)

【0067】[0067]

【数14】 [Equation 14]

【0068】次いで、ステップS118に移行して、入
力装置40からの入力により所望の画像を索出できたか
否かを判定し、所望の画像を索出できたと判定されたと
き(Yes)は、一連の処理を終了するが、そうでないと判
定されたとき(No)は、ステップS122に移行する。ス
テップS122では、表示用仮想空間の倍率を変更した
か否かを判定し、表示用仮想空間の倍率を変更したと判
定されたとき(Yes)は、ステップS124に移行して、
ユーザからの入力に応じて射影ベクトルWを変更し、ス
テップS114に移行する。射影ベクトルWの変更は、
図12に示すように、ユーザが表示用仮想空間を見なが
ら、x軸については変更量が左右方向に調整可能なスラ
イドバーを、y軸については変更量が上下方向に調整可
能なスライドバーをマウス等で動かしながら、射影ベク
トルWを変更するといった要領で行う。ここで、射影ベ
クトルの値wnの変更量をΔwとすると、変更後の射影
ベクトルの値wn’は、下式(15)により、変更量Δ
wを指数として2を階乗したものに射影ベクトルの値w
nを乗算することにより算出することができる。
Then, the process shifts to step S118 to determine whether or not the desired image has been found by the input from the input device 40. When it is determined that the desired image has been found (Yes), A series of processing is ended. If it is determined that the processing is not performed (No), the process proceeds to step S122. In step S122, it is determined whether the magnification of the display virtual space has been changed. If it is determined that the magnification of the display virtual space has been changed (Yes), the process proceeds to step S124,
The projection vector W is changed according to the input from the user, and the process proceeds to step S114. The change of the projection vector W is
As shown in FIG. 12, while viewing the display virtual space, the user sets a slide bar whose change amount can be adjusted in the horizontal direction on the x-axis and a slide bar whose change amount can be adjusted in the vertical direction on the y-axis. The projection vector W is changed while moving with a mouse or the like. Here, assuming that the change amount of the projection vector value wn is Δw, the changed projection vector value wn ′ is calculated by the following equation (15).
The value w of the projected vector is obtained by factoring 2 with w as the exponent.
It can be calculated by multiplying n.

【0069】[0069]

【数15】 (Equation 15)

【0070】一方、ステップS122で、表示用仮想空
間の倍率を変更しないと判定されたとき(No)は、ステッ
プS126に移行して、表示用仮想空間をずらすか否か
を判定し、表示用仮想空間をずらすと判定されたとき(Y
es)は、ステップS128に移行して、ユーザからの入
力に応じて基準位置Kを変更し、ステップS114に移
行する。基準位置Kの変更は、図12に示すように、ユ
ーザが表示用仮想空間を見ながら、x軸については変更
量が左右方向に調整可能なスライドバーを、y軸につい
ては変更量が上下方向に調整可能なスライドバーをマウ
ス等で動かしながら、基準位置Kを変更するといった要
領で行う。ここで、基準位置の値knの変更量をΔkと
すると、変更後の基準位置の値kn’は、下式(16)
により、基準位置の値knに変更量Δkを加算すること
により算出することができる。その結果、i番目の検索
画像のx軸上の座標Dsiは、上式(12)と同様の要領
で、下式(17)により算出することができる。
On the other hand, if it is determined in step S122 that the magnification of the display virtual space is not to be changed (No), the flow shifts to step S126 to determine whether or not to shift the display virtual space. When it is determined that the virtual space is shifted (Y
es), the process proceeds to step S128, the reference position K is changed according to the input from the user, and the process proceeds to step S114. As shown in FIG. 12, the user changes the reference position K by using a slide bar whose change amount can be adjusted in the left-right direction for the x-axis and changing the change amount in the vertical direction for the y-axis while viewing the display virtual space. The reference position K is changed while moving the slide bar which can be adjusted by a mouse or the like. Here, assuming that the change amount of the reference position value kn is Δk, the changed reference position value kn ′ is given by the following equation (16).
Thus, it can be calculated by adding the change amount Δk to the value kn of the reference position. As a result, the coordinate Dsi on the x-axis of the i-th search image can be calculated by the following equation (17) in a manner similar to the above equation (12).

【0071】[0071]

【数16】 (Equation 16)

【0072】[0072]

【数17】 [Equation 17]

【0073】一方、ステップS126で、表示用仮想空
間をずらさないと判定されたとき(No)は、ステップS1
30に移行して、表示用仮想空間の軸の構成を変更する
か否かを判定し、表示用仮想空間の軸の構成を変更する
と判定されたとき(Yes)は、ステップS132に移行し
て、ユーザからの入力に応じて表示用仮想空間の軸の構
成を変更し、ステップS112に移行する。
On the other hand, if it is determined in step S126 that the display virtual space is not shifted (No), the process proceeds to step S1.
Then, it is determined whether or not to change the configuration of the axis of the display virtual space. If it is determined that the configuration of the axis of the display virtual space is to be changed (Yes), the process proceeds to step S132. Then, the configuration of the axis of the display virtual space is changed according to the input from the user, and the process proceeds to step S112.

【0074】一方、ステップS130で、表示用仮想空
間の軸の構成を変更しないと判定されたとき(No)は、ス
テップS134に移行して、表示されている画像より新
たにキー画像を入力するか否かを判定し、新たにキー画
像を入力すると判定されたとき(Yes)は、ステップS1
36に移行して、表示されている画像より新たにキー画
像を入力し、ステップS108に移行する。
On the other hand, when it is determined in step S130 that the configuration of the axis of the display virtual space is not to be changed (No), the flow shifts to step S134 to input a new key image from the displayed image. It is determined whether or not a new key image is to be input (Yes).
The flow shifts to 36, where a key image is newly input from the displayed images, and the flow shifts to step S108.

【0075】一方、ステップS134で、新たにキー画
像を入力しないと判定されたとき(No)は、ステップS1
02に移行する。次に、上記実施の形態の動作を説明す
る。画像のイメージ検索を行う場合は、まず、ステップ
S102を経て、画像データベース44の検索画像デー
タに基づいて複数の検索画像が表示される。
On the other hand, if it is determined in step S134 that a new key image is not to be input (No), the process proceeds to step S1.
Move to 02. Next, the operation of the above embodiment will be described. When performing an image search for an image, first, after step S102, a plurality of search images are displayed based on the search image data in the image database 44.

【0076】ここで、ユーザは、表示された検索画像の
なかから、イメージする画像に近似した画像を検索キー
画像として入力装置40から入力し、それら検索キー画
像に対する評価を入力すると、ステップS110,S1
12を経て、入力された異なる複数の検索キー画像に対
応するそれぞれの特徴情報に基づいて基準位置Kが算出
され、複数の検索キー画像に対応するそれぞれの特徴情
報の項目のうち値が同一または近似する特定項目の値m
ixがその検索に寄与する度合いが大きくなるように、画
像データベース44の検索画像の各項目の値minに対し
て射影ベクトルWによる重み付け演算が行われる。
Here, from among the displayed search images, the user inputs an image similar to the image to be imaged from the input device 40 as a search key image, and inputs evaluations for those search key images. S1
12, the reference position K is calculated based on the respective pieces of feature information corresponding to the plurality of input different search key images, and the values of the items of the feature information corresponding to the plurality of search key images are the same or different. The value m of the specific item to be approximated
A weighting operation using the projection vector W is performed on the value min of each item of the search image in the image database 44 so that the degree of ix contributing to the search increases.

【0077】次いで、ステップS114を経て、その重
み付け演算結果に基づいて各検索画像が検索用仮想空間
上に配置され、検索用仮想空間において基準位置Kとの
距離Dが算出される。そして、ステップS116を経
て、入力された複数の検索キー画像に対応するそれぞれ
の特徴情報の項目の値minに基づいて、特徴情報の項目
が表示用仮想空間の軸に割り当てされ、索出された検索
画像が、それに対応する特徴情報の各項目の値minに応
じて表示用仮想空間上に配置されて表示される。
Next, through step S114, each search image is arranged in the search virtual space based on the weighted calculation result, and the distance D from the reference position K in the search virtual space is calculated. Then, after step S116, the items of the feature information are assigned to the axes of the display virtual space based on the values min of the items of the feature information corresponding to the input plurality of search key images, and are searched out. The search image is arranged and displayed on the display virtual space according to the value min of each item of the feature information corresponding to the search image.

【0078】その結果、所望の画像が索出されたとき
は、画像のイメージ検索を終了するが、所望の画像が索
出されなかったときは、ステップS122〜S136を
経て、ユーザは、射影ベクトルW、基準位置Kおよび表
示用仮想空間の軸の構成を変更したり、表示用仮想空間
上に配置された検索画像のなかから新たな検索キー画像
を入力したりしながら、自己がイメージする画像を絞り
込んでいく。
As a result, when the desired image is found, the image search for the image is terminated. However, when the desired image is not found, through steps S122 to S136, the user enters the projection vector. While changing the configuration of W, the reference position K, and the axis of the display virtual space, or inputting a new search key image from among the search images arranged in the display virtual space, the image that the user self-images. To narrow down.

【0079】したがって、ユーザは、イメージする画像
に近似した検索画像を次々入力していけば、そのイメー
ジする画像に対して関連性の高い検索画像は、検索の回
数を経るごとに、表示用仮想空間上でいずれかの軸方向
に近接して配置されることが期待される。このように、
表示用仮想空間の軸の割当を行うことにより検索作業を
支援するほか、ユーザは、表示用仮想空間においてその
イメージする画像の特徴が際だつように、独自に表示用
仮想空間の軸を変更することもできる。
Therefore, if the user successively inputs search images similar to the image to be imaged, a search image highly relevant to the image to be imaged becomes a virtual display image every time the search is performed. It is expected to be placed close to any axial direction in space. in this way,
In addition to assisting the search operation by assigning the axes of the display virtual space, the user must change the axes of the display virtual space independently so that the characteristics of the image to be imaged in the display virtual space stand out. Can also.

【0080】すなわち、ユーザは、検索を進めていくな
かで表示用仮想空間の配置状況を見ながら、イメージす
る画像の特徴が最も現れるように、基準位置Kおよび射
影ベクトルWを変更すれば、特定項目の値mixが近似し
ている画像同士が表示用仮想空間上で近接して配置され
る。したがって、表示用仮想空間においてユーザがイメ
ージする画像の特徴を視覚的に際だたせることができる
ので、所望の画像を比較的容易に索出することができ
る。
That is, the user changes the reference position K and the projection vector W so that the characteristics of the image to be imaged appear most while watching the arrangement state of the display virtual space during the search. Images having similar item values mix are arranged close to each other in the display virtual space. Therefore, since the feature of the image that the user images in the display virtual space can be visually distinguished, a desired image can be found relatively easily.

【0081】このようにして、本実施の形態では、検索
キーとして入力した異なる複数の検索キー画像に対応す
るそれぞれの特徴情報の項目のうち値が同一または近似
する特定項目を、表示用仮想空間の軸に割り当てるよう
になっている。これにより、特徴情報の各項目の値min
が総合的に近似している画像同士が表示用仮想空間上で
近接して配置されることはもとより、特徴情報の特定項
目の値mixのみが近似してる画像同士も表示用仮想空間
上で近接して配置される。したがって、特徴情報の特定
項目の値mixのみが近似してる画像同士であっても、従
来に比して、それらの関連性を視覚的に把握することが
容易となる。
As described above, in the present embodiment, among the items of the characteristic information corresponding to a plurality of different search key images input as search keys, the specific items having the same or similar values are displayed in the display virtual space. Is assigned to the axis. Thereby, the value min of each item of the characteristic information
In addition to the fact that the images that are approximately similar to each other are arranged close to each other in the display virtual space, the images in which only the value mix of the specific item of the characteristic information is close to each other are also close to each other in the display virtual space. Placed. Therefore, even if the images are similar only in the value “mix” of the specific item of the feature information, it is easier to visually grasp the relation between the images than in the related art.

【0082】さらに、本実施の形態では、表示用仮想空
間の一つの軸に複数の項目を割り当てる場合に、特定項
目を割り当てる軸の割当項目数を他の軸の割当項目数よ
りも少なくなるようにした。これにより、特徴情報の特
定項目の値mixのみが近似してる画像同士が表示用仮想
空間上でさらに近接して配置されるので、特徴情報の特
定項目の値mixのみが近似してる画像同士であっても、
それらの関連性を視覚的に把握することがさらに容易と
なる。
Further, in this embodiment, when a plurality of items are assigned to one axis of the display virtual space, the number of assigned items of an axis to which a specific item is assigned is smaller than the number of assigned items of another axis. I made it. Accordingly, images in which only the value of the specific item of the characteristic information is approximated are arranged closer to each other in the display virtual space, and images in which only the value of the specific item of the characteristic information is approximated are mixed. Even so,
It becomes even easier to visually grasp their relevance.

【0083】さらに、本実施の形態では、基準位置Kお
よび射影ベクトルWをユーザが変更可能となっている。
これにより、ユーザは、検索を進めていくなかで表示用
仮想空間の配置状況を見ながら、イメージする画像の特
徴が最も現れるように、基準位置Kおよび射影ベクトル
Wを変更すれば、表示用仮想空間においてユーザがイメ
ージする画像の特徴を視覚的に際だたせることができる
ので、所望の画像を比較的容易に索出することができ
る。
Further, in this embodiment, the user can change the reference position K and the projection vector W.
Accordingly, the user can change the reference position K and the projection vector W so that the features of the image to be imaged appear most while watching the arrangement state of the display virtual space while proceeding with the search. Since the features of the image that the user imagines in the space can be visually distinguished, a desired image can be found relatively easily.

【0084】さらに、上記実施の形態では、検索キーと
して入力した異なる複数の検索キー画像に対応するそれ
ぞれの特徴情報に基づいて、検索用仮想空間において検
索の基準となる基準位置Kを算出し、複数の検索キー画
像に対応するそれぞれの特徴情報の項目のうち値が同一
または近似する特定項目の値mixがその検索に寄与する
度合いが大きくなるように、画像データベース44の検
索画像の各項目の値minに対して射影ベクトルWによる
重み付け演算を行い、その重み付け演算結果に基づいて
各検索画像を検索用仮想空間上に配置し、検索用仮想空
間において基準位置Kとの距離Dを算出し、検索用仮想
空間において基準位置Kとの距離Dが小さい位置の画像
から順に索出するようになっている。
Further, in the above-described embodiment, a reference position K serving as a search reference in a search virtual space is calculated based on each feature information corresponding to a plurality of different search key images input as search keys, Among the items of the feature information corresponding to the plurality of search key images, the value mix of the specific item having the same value or an approximate value of each item of the search image in the image database 44 is increased so that the degree of contribution to the search is increased. A weighting operation is performed on the value min with the projection vector W, and each search image is arranged in the search virtual space based on the result of the weight calculation, and a distance D from the reference position K in the search virtual space is calculated. In the search virtual space, images are searched in order from the image at a position where the distance D from the reference position K is small.

【0085】これにより、特徴情報の各項目の値minが
総合的に近似している画像同士が検索用仮想空間上で近
接して配置されることはもとより、特徴情報の特定項目
の値mixのみが近似してる画像同士も検索用仮想空間上
で近接して配置される。したがって、特徴情報の特定項
目の値mixのみが近似してる画像同士であっても比較的
容易に索出することができる。
As a result, not only are the images in which the value min of each item of the characteristic information is comprehensively close to each other arranged in the search virtual space but also only the value mix of the specific item of the characteristic information Are similar to each other in the search virtual space. Therefore, it is possible to relatively easily search for images in which only the value mix of the specific item of the feature information is similar.

【0086】上記実施の形態において、検索画像は、請
求項1または3記載の検索対象に対応し、検索キー画像
は、請求項1または3記載の検索キー対象に対応し、画
像データベース44は、請求項1若しくは3記載の対象
記憶手段、または請求項6若しくは7記載の画像記憶手
段に対応している。また、ステップS102は、請求項
1記載の対象表示ステップ、請求項3記載の対象表示手
段、または請求項4、6、7、8または9記載の画像表
示手段に対応し、ステップS102は、請求項1記載の
検索キー入力ステップに対応し、ステップS102およ
び入力装置40は、請求項3記載の検索キー入力手段、
または請求項6若しくは7記載の画像入力手段に対応し
ている。また、ステップS108〜S116は、請求項
1記載の対象検索ステップ、請求項3記載の対象検索手
段、または請求項4、6若しくは7記載の画像検索手段
に対応し、ステップS116は、請求項2記載の軸再割
当ステップ、または請求項5記載の軸再割り当て手段に
対応している。
In the above embodiment, the search image corresponds to the search object described in claim 1 or 3, the search key image corresponds to the search key object described in claim 1 or 3, and the image database 44 It corresponds to the object storage means according to claim 1 or 3, or the image storage means according to claim 6 or 7. Step S102 corresponds to the object display step described in claim 1, the object display means described in claim 3, or the image display means described in claim 4, 6, 7, 8 or 9. Step S102 and the input device 40 correspond to the search key input step described in the item 1.
Alternatively, it corresponds to the image input means according to claim 6 or 7. Steps S108 to S116 correspond to the object search step described in claim 1, the object search means described in claim 3, or the image search means described in claim 4, 6, or 7, and step S116 is described in claim 2. It corresponds to the axis reassignment step described above or the axis reassignment means according to claim 5.

【0087】なお、上記実施の形態においては、表示用
仮想空間上に配置された検索画像のなかから検索キー画
像を入力するように構成したが、これに限らず、ユーザ
が独自に用意した画像を検索キー画像として入力するよ
うに構成してもよい。この場合、例えば、ユーザ画像の
入力、検索画像の検索、表示用仮想空間への配置の順で
行い、再検索を行う場合は、表示用仮想空間の軸の再割
当て、検索キー画像の入力、検索キー画像に対する評
価、検索画像の検索の順で行う。
In the above embodiment, the retrieval key image is inputted from among the retrieval images arranged in the display virtual space. However, the present invention is not limited to this. May be input as a search key image. In this case, for example, the input of the user image, the search of the search image, the arrangement in the display virtual space are performed in this order, and when performing the re-search, the axis of the display virtual space is reassigned, the input of the search key image, The evaluation is performed in the order of the search key image and the search of the search image.

【0088】また、上記実施の形態においては、各検索
ごとに、複数の検索キー画像を入力するように構成した
が、これに限らず、各検索ごとに、一つの検索キー画像
を入力し、検索時には、今回の検索で入力した検索キー
画像に対応する特徴情報と、それよりも前の検索で入力
した検索キー画像に対応する特徴情報とに基づいて検索
を行うように構成してもよい。
In the above embodiment, a plurality of search key images are input for each search. However, the present invention is not limited to this, and one search key image is input for each search. At the time of the search, the search may be performed based on the feature information corresponding to the search key image input in the current search and the feature information corresponding to the search key image input in the previous search. .

【0089】また、上記実施の形態においては、複数の
検索キー画像について特徴情報の各項目の値minの差分
を異なる2つの組み合わせで算出し、算出した各差分の
絶対値の総和が最も小さい項目を特定項目として選定す
るように構成したが、これに限らず、複数の検索キー画
像について特徴情報の各項目の値minの加重分散を異な
る2つの組み合わせで算出し、算出した加重分散の逆数
が最も小さい項目を特定項目として選定するように構成
してもよい。
In the above embodiment, the difference between the values min of the items of the feature information is calculated for two or more search key images in two different combinations, and the sum of the absolute values of the calculated differences is the smallest. Is selected as a specific item, but the present invention is not limited to this. For a plurality of search key images, the weighted variance of the value min of each item of the feature information is calculated in two different combinations, and the reciprocal of the calculated weighted variance is The smallest item may be selected as the specific item.

【0090】また、上記実施の形態においては、特徴情
報の各項目として、色彩分布、濃淡分布または周波数分
布等を採用したが、その他に、画像データの画素値の平
均値または分散等も考えられる。画素値の平均値として
は、各画素におけるRGBの値の統計量、または他の色
座標系(HSV、YIQ等)の値の統計量を用いる。用
いる色の座標系により、それぞれの色座標の特徴を検索
に反映することができる。また、撮影位置や撮影時刻等
を含む添付情報を検索画像データに添付すれば、その位
置、時刻、季節等も特徴情報として採用することができ
る。添付情報から得られる特徴情報としては、GPSシ
ステムを用いて記録した情報などを用いることが考えら
れる。具体的には、撮影位置を(地軸をZ軸、経度・緯
度を偏角とする)3次元に展開してその3つの値を特徴
情報とする。また、日付、時間によりある時点からの経
過時間や、季節、1日のなかでの時間、週などを特徴情
報とすることもできる。
Further, in the above embodiment, the color distribution, the grayscale distribution, the frequency distribution, and the like are employed as the items of the characteristic information. In addition, the average value or the variance of the pixel values of the image data can be considered. . As the average value of the pixel values, a statistic of RGB values in each pixel or a statistic of values of another color coordinate system (HSV, YIQ, or the like) is used. Depending on the color coordinate system used, the features of each color coordinate can be reflected in the search. Further, if attached information including a photographing position, a photographing time, and the like is attached to the search image data, the position, time, season, and the like can be adopted as the characteristic information. As the characteristic information obtained from the attached information, it is conceivable to use information recorded using a GPS system. Specifically, the photographing position is developed three-dimensionally (where the ground axis is the Z axis and longitude and latitude are declinations), and the three values are used as feature information. In addition, the elapsed time from a certain point in time according to date and time, the season, the time in one day, the week, and the like can be used as the characteristic information.

【0091】また、上記実施の形態においては、ステッ
プS116で表示用仮想空間の軸に特徴情報の項目を割
り当てるにあたって、特徴情報の特定項目を射影ベクト
ルの値wnの小さい順に並べて上位2つを一方の軸に割
り当て、下位4つを他方の軸に割り当てるようにした
が、これに限らず、特徴情報の項目を各軸に均等に割り
当てるようにしてもよいし、特定項目のみを一方の軸に
割り当て、それ以外の項目を他方の軸に割り当てるよう
にしてもよいし、特徴情報の項目を射影ベクトルの値w
nの小さい順に並べて上位半分を一方の軸に割り当て、
下位半分を他方の軸に割り当てるようにしてもよい。
In the above embodiment, when assigning the items of the characteristic information to the axes of the display virtual space in step S116, the specific items of the characteristic information are arranged in ascending order of the value wn of the projection vector, and the top two items are assigned one of them. , And the lower four are assigned to the other axis. However, the present invention is not limited to this, and the feature information items may be equally assigned to each axis, or only specific items may be assigned to one axis. Assignment, other items may be assigned to the other axis, or the feature information item may be assigned to the projection vector value w.
Allocate the upper half to one axis in ascending order of n,
The lower half may be assigned to the other axis.

【0092】また、上記実施の形態においては、表示用
仮想空間を2次元で構成したが、これに限らず、1次元
または3次元で構成してもよい。表示用仮想空間が3次
元の場合において特徴情報の項目を表示用仮想空間の軸
に割り当てる方法としては、例えば、特徴情報の特定項
目を射影ベクトルの値wnの小さい順に並べて上位3つ
の項目を各軸に割り当てる方法や、射影ベクトルの値w
nの小さい順に並べてその順に各軸に割り当てる方法
(すなわち、特徴情報の項目が6つある場合は、1,4
番目の項目をx軸に、2,5番目の項目をy軸に、3,
6番目の項目をz軸に割り当てる)や、射影ベクトルの
値wnの小さい順に並べて上位1番目の項目をx軸に、
上位2番目の項目をy軸に、それ以外の項目をz軸に割
り当てる方法が考えられる。
Further, in the above embodiment, the display virtual space is formed in two dimensions, but is not limited to this, and may be formed in one or three dimensions. As a method of allocating the items of the feature information to the axes of the display virtual space when the display virtual space is three-dimensional, for example, the specific items of the feature information are arranged in ascending order of the projection vector value wn, and the top three items are assigned The method of assigning to the axis and the value w of the projection vector
A method of arranging in ascending order of n and assigning to each axis in that order (that is, when there are six feature information items, 1, 4
The second item on the x-axis, the second and fifth items on the y-axis,
The sixth item is assigned to the z-axis), and the top first item is arranged on the x-axis by
A method is conceivable in which the second highest item is assigned to the y-axis and other items are assigned to the z-axis.

【0093】また、上記実施の形態においては、画像の
イメージ検索を行う前に、特徴情報を正規化するように
構成したが、これに限らず、画像のイメージ検索を行う
際に、特徴情報を正規化するように構成してもよい。ま
た、上記実施の形態において、図5および図6のフロー
チャートに示す処理を実行するにあたってはいずれも、
ROM32にあらかじめ格納されている制御プログラム
を実行する場合について説明したが、これに限らず、こ
れらの手順を示したプログラムが記憶された記憶媒体か
ら、そのプログラムをRAM34に読み込んで実行する
ようにしてもよい。
In the above embodiment, the feature information is normalized before the image search of the image. However, the present invention is not limited to this. You may comprise so that it may normalize. Further, in the above embodiment, when executing the processes shown in the flowcharts of FIG. 5 and FIG.
The case where the control program stored in the ROM 32 is executed in advance has been described. However, the present invention is not limited to this, and the program is read from the storage medium storing the program indicating the procedure into the RAM 34 and executed. Is also good.

【0094】ここで、記憶媒体とは、RAM、ROM等
の半導体記憶媒体、FD、HD等の磁気記憶型記憶媒
体、CD、CDV、LD、DVD等の光学的読取方式記
憶媒体、MO等の磁気記憶型/光学的読取方式記憶媒体
であって、電子的、磁気的、光学的等の読み取り方法の
いかんにかかわらず、コンピュータで読み取り可能な記
憶媒体であれば、あらゆる記憶媒体を含むものである。
Here, the storage medium includes a semiconductor storage medium such as a RAM and a ROM, a magnetic storage type storage medium such as an FD and an HD, an optical read type storage medium such as a CD, CDV, LD, and DVD, and a storage medium such as an MO. A magnetic storage type / optical readout type storage medium includes any storage medium that can be read by a computer regardless of an electronic, magnetic, optical, or other read method.

【0095】また、上記実施の形態においては、本発明
に係る検索方法、検索装置および画像検索装置を、図1
に示すように、コンピュータ100により、ユーザによ
り検索キーとして与えられた異なる複数の検索キー画像
をもとに、複数の検索画像のなかから、それら検索キー
画像に共通するイメージに適合した検索画像を検索する
場合について適用したが、これに限らず、本発明の主旨
を逸脱しない範囲で他の場合にも適用可能である。例え
ば、インターネットのホームページについてイメージ検
索を行う場合についても適用が可能である。この場合、
ホームページの画像と、そのホームページの文書をロボ
ット検索等によりインターネットから取得し、取得した
画像を画像データベース44に記憶する。
In the above embodiment, the search method, the search device and the image search device according to the present invention are the same as those shown in FIG.
As shown in FIG. 5, the computer 100 uses the plurality of different search key images given as search keys by the user to select a search image that matches the image common to the search key images from among the plurality of search images. Although applied to the case of searching, the present invention is not limited to this, and may be applied to other cases without departing from the gist of the present invention. For example, the present invention is also applicable to a case where an image search is performed on a homepage on the Internet. in this case,
The image of the home page and the document of the home page are obtained from the Internet by robot search or the like, and the obtained image is stored in the image database 44.

【0096】[0096]

【発明の効果】以上説明したように、本発明に係る請求
項1または2記載の検索方法によれば、特徴情報の各項
目の値が総合的に近似している対象同士が表示用仮想空
間上で近接して配置されることはもとより、特徴情報の
特定項目の値のみが近似してる対象同士も表示用仮想空
間上で近接して配置される。したがって、特徴情報の特
定項目の値のみが近似してる対象同士であっても、従来
に比して、それらの関連性を視覚的に把握することが容
易となるという効果が得られる。
As described above, according to the retrieval method according to the first or second aspect of the present invention, objects in which the values of the items of the characteristic information are totally similar are displayed in the display virtual space. In addition to being placed close to each other on the top, objects whose only specific item values of the feature information are similar are also placed close to each other in the display virtual space. Therefore, even in the case where only the values of the specific items of the characteristic information are similar to each other, it is possible to obtain an effect that it is easier to visually grasp the relevance than in the related art.

【0097】一方、本発明に係る請求項3記載の検索装
置によれば、請求項1記載の検索方法と同等の効果が得
られる。一方、本発明に係る請求項4ないし10記載の
画像検索装置によれば、特徴情報の各項目の値が総合的
に近似している画像同士が表示用仮想空間上で近接して
配置されることはもとより、特徴情報の特定項目の値の
みが近似してる画像同士も表示用仮想空間上で近接して
配置される。したがって、特徴情報の特定項目の値のみ
が近似してる画像同士であっても、従来に比して、それ
らの関連性を視覚的に把握することが容易となるという
効果が得られる。
On the other hand, according to the search device of the third aspect of the present invention, the same effect as the search method of the first aspect can be obtained. On the other hand, according to the image retrieval apparatus according to claims 4 to 10 of the present invention, images in which the values of the items of the characteristic information are totally similar are arranged close to each other in the display virtual space. Needless to say, images in which only the value of the specific item of the feature information is similar are arranged close to each other in the display virtual space. Therefore, even in the case of images in which only the values of the specific items of the characteristic information are similar, an effect is obtained that it is easier to visually grasp the relevance of the images than in the related art.

【0098】さらに、本発明に係る請求項9記載の画像
検索装置によれば、特徴情報の特定項目の値のみが近似
してる画像同士が表示用仮想空間上でさらに近接して配
置されるので、特徴情報の特定項目の値のみが近似して
る画像同士であっても、それらの関連性を視覚的に把握
することがさらに容易となるという効果も得られる。さ
らに、本発明に係る請求項10記載の画像検索装置によ
れば、ユーザは、検索を進めていくなかで表示用仮想空
間の配置状況を見ながら、イメージする画像の特徴が最
も現れるように、基準位置または所定の重み付け演算の
重みを変更すれば、表示用仮想空間においてユーザがイ
メージする画像の特徴を視覚的に際だたせることができ
るので、所望の画像を比較的容易に索出することができ
るという効果も得られる。
Further, according to the image search device of the ninth aspect of the present invention, images in which only the value of the specific item of the characteristic information is approximate are arranged closer to each other in the display virtual space. In addition, even in the case of images in which only the value of the specific item of the characteristic information is similar, an effect is obtained that it is easier to visually grasp the relevance between the images. Furthermore, according to the image search device of the tenth aspect of the present invention, the user looks at the arrangement status of the display virtual space while proceeding with the search so that the feature of the image to be imaged appears most. If the weight of the reference position or the predetermined weighting calculation is changed, the features of the image imaged by the user in the display virtual space can be visually distinguished, so that the desired image can be found relatively easily. The effect that can be obtained is also obtained.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】本発明を適用するコンピュータ100の構成を
示すブロック図である。
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a computer 100 to which the present invention is applied.

【図2】検索画像データを示す図である。FIG. 2 is a diagram showing search image data.

【図3】特徴情報登録テーブル70のデータ構造を示す
図である。
FIG. 3 is a diagram showing a data structure of a feature information registration table 70.

【図4】画像対応テーブル75のデータ構造を示す図で
ある。
FIG. 4 is a diagram showing a data structure of an image correspondence table 75.

【図5】特徴情報生成処理を示すフローチャートであ
る。
FIG. 5 is a flowchart illustrating a feature information generation process.

【図6】画像検索処理を示すフローチャートである。FIG. 6 is a flowchart illustrating an image search process.

【図7】検索用仮想空間において基準位置Kを算出する
場合を説明するための図である。
FIG. 7 is a diagram illustrating a case where a reference position K is calculated in a search virtual space.

【図8】検索用仮想空間において射影ベクトルWを算出
する場合を説明するための図である。
FIG. 8 is a diagram illustrating a case where a projection vector W is calculated in a search virtual space.

【図9】検索用仮想空間において射影ベクトルWによる
重み付け演算結果に基づいて検索画像を配置する場合を
説明するための図である。
FIG. 9 is a diagram for explaining a case where a search image is arranged in a search virtual space based on a result of a weighting operation using a projection vector W;

【図10】検索用仮想空間において基準位置Kとの距離
を算出する場合を説明するための図である。
FIG. 10 is a diagram illustrating a case where a distance from a reference position K is calculated in a search virtual space.

【図11】表示用仮想空間の軸に特徴情報の項目を割り
当てる場合を説明するための図である。
FIG. 11 is a diagram illustrating a case where an item of feature information is assigned to an axis of a display virtual space.

【図12】基準位置Kおよび射影ベクトルWを変更する
場合を説明するための図である。
FIG. 12 is a diagram for explaining a case where a reference position K and a projection vector W are changed.

【図13】検索画像に対して評価Vを与えることにより
検索キー画像を入力する場合を説明するための図であ
る。
FIG. 13 is a diagram illustrating a case where a search key image is input by giving an evaluation V to a search image.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

100 コンピュータ 30 CPU 32 ROM 34 RAM 35 VRAM 36 CRTC 38 I/F 40 入力装置 42 表示装置 44 画像データベース 70 特徴情報登録テーブル 75 画像対応テーブル REFERENCE SIGNS LIST 100 computer 30 CPU 32 ROM 34 RAM 35 VRAM 36 CRTC 38 I / F 40 input device 42 display device 44 image database 70 feature information registration table 75 image correspondence table

───────────────────────────────────────────────────── 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) H04N 1/21 H04N 1/21 ──────────────────────────────────────────────────続 き Continued on the front page (51) Int.Cl. 7 Identification symbol FI Theme coat ゛ (Reference) H04N 1/21 H04N 1/21

Claims (10)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 検索対象の特徴を複数の項目ごとに抽出
して得られる特徴情報に基づいて、検索キーとして与え
られた検索キーの特徴情報に適合した検索対象物を、複
数の検索対象のなかから検索する方法において、 前記複数の検索対象を対象記憶手段に記憶しておき、 前記検索キーとして与えられる複数の異なる検索キーを
入力する検索キー入力ステップと、この検索キー入力ス
テップに入力した検索キーに対応するそれぞれの特徴情
報に基づいてそれら検索キーに共通する特徴情報に適合
した検索対象物を前記対象記憶手段の検索対象のなかか
ら検索する対象検索ステップと、前記検索キーのそれぞ
れに共通する特徴情報の値に基づいて前記特徴情報の項
目を表示用仮想空間の軸に割り当てるとともに前記対象
検索ステップによって検索された検索対象物の特徴情報
に応じて前記表示用仮想空間上に配置して表示する対象
表示ステップとを含むことを特徴とする検索方法。
A search object that matches feature information of a search key given as a search key is extracted based on feature information obtained by extracting features of the search target for each of a plurality of items. In the method of searching from among them, a plurality of search targets are stored in a target storage unit, and a plurality of different search keys given as the search keys are input in a search key input step; A target search step of searching a search target in the target storage means for a search target matching the characteristic information common to the search keys based on the respective characteristic information corresponding to the search keys; and The items of the characteristic information are assigned to the axes of the display virtual space based on the value of the common characteristic information, and are searched by the object search step. Search method characterized by including the target display step of arranging and displaying on the display for a virtual space according to the feature information of the search target object.
【請求項2】 請求項1において、 さらに、前記表示用仮想空間の軸に割り当てられた前記
特徴情報の項目を再割り当てする軸再割当ステップを含
むことを特徴とする検索方法。
2. The search method according to claim 1, further comprising an axis reassignment step of reassigning an item of the feature information assigned to an axis of the display virtual space.
【請求項3】 検索対象の特徴を複数の項目ごとに抽出
して得られる特徴情報に基づいて、検索キーとして与え
られた検索キーの特徴情報に適合した検索対象物を、複
数の検索対象のなかから検索する装置において、 前記複数の検索対象を記憶した対象記憶手段と、前記検
索キーとして与えられる複数の異なる検索キーを入力す
る検索キー入力手段と、前記検索キー入力手段で入力し
た検索キーに対応するそれぞれの特徴情報に基づいてそ
れら検索キーに共通する特徴情報に適合した検索対象物
を前記対象記憶手段の検索対象のなかから検索する対象
検索手段と、前記検索キーのそれぞれに共通する特徴情
報の値に基づいて前記特徴情報の項目を表示用仮想空間
の軸に割り当てるとともに前記対象検索手段によって検
索された検索対象物の特徴情報に応じて前記表示用仮想
空間上に配置して表示する対象表示手段とを備えたこと
を特徴とする検索装置。
3. A search target that matches feature information of a search key given as a search key is extracted based on feature information obtained by extracting features of the search target for each of a plurality of items. An apparatus for performing a search from among them, a target storage unit storing the plurality of search targets, a search key input unit for inputting a plurality of different search keys given as the search keys, and a search key input by the search key input unit A search target that searches for a search target matching the characteristic information common to the search keys from among the search targets in the target storage unit based on the respective feature information corresponding to the search keys; The items of the characteristic information are assigned to the axes of the display virtual space based on the value of the characteristic information, and the characteristics of the search target searched by the target search unit are assigned. Search device being characterized in that a target display means for displaying arranged on the display for a virtual space in accordance with the information.
【請求項4】 画像の特徴を複数の項目ごとに抽出して
得られる特徴情報に基づいて、検索キーとして与えられ
た検索キー画像の特徴情報に適合した検索画像を、複数
の検索対象画像のなかから検索する装置において、 前記複数の検索対象画像を前記特徴情報と対応付けて記
憶した画像記憶手段と、複数の異なる画像を前記検索キ
ーとして入力する検索キー画像入力手段と、前記検索キ
ー画像入力手段で入力した検索キー画像に対応するそれ
ぞれの特徴情報に基づいてそれら検索キー画像に共通す
る特徴情報に適合した検索画像を前記画像記憶手段の検
索対象画像のなかから検索する画像検索手段と、前記検
索キー画像のそれぞれに共通する特徴情報に基づいて前
記特徴情報の項目を表示用仮想空間の軸に割り当てると
ともに前記画像検索手段によって検索された検索画像の
特徴情報に応じて前記表示用仮想空間上に配置して表示
する画像表示手段とを備えたことを特徴とする画像検索
装置。
4. A search image that matches feature information of a search key image given as a search key based on feature information obtained by extracting image features for each of a plurality of items. An apparatus for searching among them, an image storage unit storing the plurality of search target images in association with the feature information, a search key image input unit inputting a plurality of different images as the search key, and the search key image Image search means for searching a search target image in the image storage means for a search image suitable for feature information common to the search key images based on respective feature information corresponding to the search key images input by the input means; Assigning an item of the characteristic information to an axis of a display virtual space based on characteristic information common to each of the search key images, and Image retrieval apparatus comprising the image display means for displaying arranged on the display for a virtual space according to the feature information of the searched search image by.
【請求項5】 請求項4において、 さらに、前記表示用仮想空間の軸に割り当てられた前記
特徴情報の項目を再割り当て可能とした軸再割り当て手
段を備えたことを特徴とする画像検索装置。
5. The image retrieval apparatus according to claim 4, further comprising an axis re-assignment unit that is capable of re-assigning the item of the feature information assigned to the axis of the display virtual space.
【請求項6】 画像の特徴を複数の項目ごとに抽出して
得られる特徴情報に基づいて、検索キーとして与えられ
た検索キー画像の特徴情報に適合した検索画像を、複数
の検索対象画像のなかから検索する装置において、 前記複数の検索対象画像を前記特徴情報と対応付けて記
憶した画像記憶手段と、前記特徴情報の項目を表示用仮
想空間の軸に割り当てて前記複数の検索対象画像をそれ
に対応する特徴情報の項目の値に応じて前記表示用仮想
空間上に配置して表示する画像表示手段と、前記表示用
仮想空間上に配置された検索対象画像のなかから画像を
前記検索キー画像として入力する画像入力手段と、前記
画像入力手段で入力した検索キー画像に対応するそれぞ
れの特徴情報に基づいてこの検索キー画像に共通する特
徴情報に適合した検索画像を前記画像記憶手段の検索対
象画像のなかから検索する画像検索手段とを備え、 前記画像表示手段は、前記複数の検索キー画像に対応す
るそれぞれの特徴情報の値に基づいて、前記特徴情報の
項目を前記表示用仮想空間の軸に再割り当てするように
なっていることを特徴とする画像検索装置。
6. Based on feature information obtained by extracting features of an image for each of a plurality of items, a search image suitable for feature information of a search key image given as a search key is extracted from a plurality of search target images. An apparatus for searching from among the plurality of search target images, the image storage means storing the plurality of search target images in association with the feature information, and allocating items of the feature information to axes of a display virtual space to store the plurality of search target images. Image display means for arranging and displaying the image in the display virtual space in accordance with the value of the item of the corresponding feature information; and displaying the image from the search target images arranged in the display virtual space by the search key. Image input means for inputting as an image, and a search adapted to characteristic information common to the search key image based on respective characteristic information corresponding to the search key image input by the image input means Image search means for searching for an image from the search target images in the image storage means, wherein the image display means is configured to output the feature information based on a value of each feature information corresponding to the plurality of search key images. The image retrieval device is adapted to reassign the item of (1) to the axis of the display virtual space.
【請求項7】 画像の特徴を複数の項目ごとに抽出して
得られる特徴情報に基づいて、検索キーとして与えられ
た検索キー画像の特徴情報に適合した検索画像を、複数
の検索対象画像のなかから検索する装置において、 前記複数の検索対象画像を前記特徴情報と対応付けて記
憶した画像記憶手段と、前記特徴情報の項目数よりも少
ない次元数の表示用仮想空間の軸に前記特徴情報の項目
の一部又は全部を割り当てて前記複数の画像をそれに対
応する特徴情報の項目の値に応じて前記表示用仮想空間
上に配置して表示する画像表示手段と、前記表示用仮想
空間上に配置された検索対象画像のなかから画像を前記
検索キー画像として入力する画像入力手段と、前記画像
入力手段で入力した検索キー画像に対応するそれぞれの
特徴情報に基づいてこの検索キー画像に共通する特徴情
報に適合した検索画像を前記画像記憶手段の検索対象画
像のなかから検索する画像検索手段とを備え、 前記画像検索手段は、前記複数の検索キー画像に対応す
るそれぞれの特徴情報に基づいて、前記特徴情報の各項
目をそれぞれ異なる軸に割り当ててなる検索用仮想空間
において検索の基準となる基準位置を算出し、前記複数
の検索キー画像に対応するそれぞれの特徴情報の項目の
うち値が同一又は近似する特定項目の値がその検索に寄
与する度合いが大きくなるように、前記画像記憶手段の
検索対象画像の項目の値に対して所定の重み付け演算を
行い、その重み付け演算結果に基づいて前記各検索画像
を前記検索用仮想空間上に配置し、前記検索用仮想空間
において前記算出した基準位置との距離が小さい位置の
検索画像から順に索出するようになっており、 前記画像表示手段は、前記複数の検索キー画像に対応す
るそれぞれの特徴情報の項目の値に基づいて、前記特徴
情報の項目を前記表示用仮想空間の軸に再割り当てする
ようになっていることを特徴とする画像検索装置。
7. Based on feature information obtained by extracting features of an image for each of a plurality of items, a search image that matches feature information of a search key image given as a search key is extracted from a plurality of search target images. An image storage unit that stores the plurality of search target images in association with the feature information, and wherein the feature information is set on an axis of a display virtual space having a smaller number of dimensions than the number of items of the feature information. Image display means for allocating a part or all of the items and arranging and displaying the plurality of images on the display virtual space according to the value of the item of the corresponding feature information; and displaying the plurality of images on the display virtual space. Image input means for inputting an image as the search key image from among the search target images arranged in the image processing apparatus, and based on respective characteristic information corresponding to the search key image input by the image input means. Image search means for searching a search target image in the image storage means for a search image suitable for feature information common to the search key images, wherein the image search means corresponds to each of the plurality of search key images. Based on the feature information, a reference position serving as a search reference is calculated in a search virtual space in which each item of the feature information is assigned to a different axis, and the respective feature information corresponding to the plurality of search key images is calculated. A predetermined weighting operation is performed on the value of the item of the search target image in the image storage means so that the value of the specific item having the same or similar value among the items of the item contributes to the search is increased. The search images are arranged in the search virtual space based on the weighting calculation result, and the distance from the calculated reference position in the search virtual space is small. The image display means displays the item of the characteristic information based on the value of each item of the characteristic information corresponding to the plurality of search key images. An image search device, wherein the image search device is reassigned to an axis of a virtual space for use.
【請求項8】 請求項4乃至7のいずれかにおいて、 前記画像表示手段は、前記複数の検索キー画像に対応す
るそれぞれの特徴情報の項目のうち値が同一又は近似す
る特定項目を、前記表示用仮想空間の軸に再割り当てす
るようになっていることを特徴とする画像検索装置。
8. The image display device according to claim 4, wherein the image display unit displays the specific item having the same or similar value among the items of the characteristic information corresponding to the plurality of search key images. An image search device, wherein the image search device is reassigned to an axis of a virtual space for use.
【請求項9】 請求項8において、 前記画像表示手段は、前記表示用仮想空間の一つの軸に
複数の項目を再割り当てする場合に、前記特定項目を割
り当てる軸の割当項目数を他の軸の割当項目数よりも少
なくなるようにしたことを特徴とする画像検索装置。
9. The image display unit according to claim 8, wherein the image display unit, when re-assigning a plurality of items to one axis of the display virtual space, assigns the number of items assigned to the specific item to another axis. Characterized in that the number of assigned items is smaller than the number of assigned items.
【請求項10】 請求項4乃至9のいずれかにおいて、 前記基準位置又は前記所定の重み付け演算の重みを変更
可能となっていることを特徴とする画像検索装置。
10. The image search device according to claim 4, wherein a weight of the reference position or the predetermined weighting calculation can be changed.
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