JP2002049642A - 画像を分析し、分析された画像に対応する１つ以上の材料のセットを決定する方法 - Google Patents
画像を分析し、分析された画像に対応する１つ以上の材料のセットを決定する方法Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 ユーザのディジタル画像の内容を、その特定
カスタマに対して広告クライアントが広告材料提供を望
む可能性に関連づける。 【解決手段】 ユーザの１つ以上の画像を分析し、表示
のためにユーザに送信できる材料に対するユーザの関心
の可能性を判断する方法は、ユーザにより１つ以上の画
像を選択するステップと、前記１つ以上のユーザ画像を
自動的に分析し、あるセットの材料がそのユーザにとっ
て関心ある可能性を判断するステップと、１つ以上の材
料のアイテムを、ユーザに対するその関心の可能性に基
づき選択するステップと、を含む。
カスタマに対して広告クライアントが広告材料提供を望
む可能性に関連づける。 【解決手段】 ユーザの１つ以上の画像を分析し、表示
のためにユーザに送信できる材料に対するユーザの関心
の可能性を判断する方法は、ユーザにより１つ以上の画
像を選択するステップと、前記１つ以上のユーザ画像を
自動的に分析し、あるセットの材料がそのユーザにとっ
て関心ある可能性を判断するステップと、１つ以上の材
料のアイテムを、ユーザに対するその関心の可能性に基
づき選択するステップと、を含む。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、ユーザの１つ以上
の画像を分析し、ユーザに送信可能な材料へのユーザの
関心の可能性を判断する方法に関する。
の画像を分析し、ユーザに送信可能な材料へのユーザの
関心の可能性を判断する方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】写真イメージングサービスの拡張によ
り、ディジタルイメージング技術まで含まれるようにな
った。インターネットベースの写真サービスでは、自分
のディジタル画像を、遠隔コンピュータにあるディジタ
ル画像と共に表示する手段がカスタマに提供される。こ
のようなインターネットベースのディジタルイメージン
グアプリケーションの一般的なシナリオには、ディジタ
ル画像コレクションのサムネイルバージョンの鑑賞、及
び鑑賞、強調、プリントのための特定ディジタル画像の
選択が含まれる。インターネットベースの写真サービス
プロバイダが、提供したサービスに対する支払いを受け
るための種々の方法が存在するが、多くのプロバイダ
は、カスタマのディスプレイ画面に広告メッセージを表
示し、カスタマからではなく、広告クライアントからの
支払いを収集する方法を選択している。現在、カスタマ
についての事前知識をカスタマプロファイルの形式で入
手できれば、写真サービスプロバイダはダイレクト広告
（directed advertisement）を実施できる。しかしなが
ら、カスタマについての事前知識がなければ、ダイレク
ト広告はできないし、カスタマプロファイルは最新情報
でない場合もある。その上、このプロファイルはカスタ
マの購買習慣のある面をカバーしていない可能性もあ
る。写真サービスプロバイダの従業員は、カスタマの写
真を見れば、どの広告クライアントがこの特定カスタマ
へのダイレクト広告を所望しているか、賢明な判断がで
きるであろうが、カスタマの写真のプライバシー問題に
はここでは触れないとして、人間が写真を見てダイレク
ト広告の判断を下すのはあまりも効率が悪い。リサーチ
によれば、カスタマは無関係なダイレクト広告を不快に
思うことが多い一方で、自分の興味に合ったダイレクト
広告であれば望ましいと感じている。
り、ディジタルイメージング技術まで含まれるようにな
った。インターネットベースの写真サービスでは、自分
のディジタル画像を、遠隔コンピュータにあるディジタ
ル画像と共に表示する手段がカスタマに提供される。こ
のようなインターネットベースのディジタルイメージン
グアプリケーションの一般的なシナリオには、ディジタ
ル画像コレクションのサムネイルバージョンの鑑賞、及
び鑑賞、強調、プリントのための特定ディジタル画像の
選択が含まれる。インターネットベースの写真サービス
プロバイダが、提供したサービスに対する支払いを受け
るための種々の方法が存在するが、多くのプロバイダ
は、カスタマのディスプレイ画面に広告メッセージを表
示し、カスタマからではなく、広告クライアントからの
支払いを収集する方法を選択している。現在、カスタマ
についての事前知識をカスタマプロファイルの形式で入
手できれば、写真サービスプロバイダはダイレクト広告
（directed advertisement）を実施できる。しかしなが
ら、カスタマについての事前知識がなければ、ダイレク
ト広告はできないし、カスタマプロファイルは最新情報
でない場合もある。その上、このプロファイルはカスタ
マの購買習慣のある面をカバーしていない可能性もあ
る。写真サービスプロバイダの従業員は、カスタマの写
真を見れば、どの広告クライアントがこの特定カスタマ
へのダイレクト広告を所望しているか、賢明な判断がで
きるであろうが、カスタマの写真のプライバシー問題に
はここでは触れないとして、人間が写真を見てダイレク
ト広告の判断を下すのはあまりも効率が悪い。リサーチ
によれば、カスタマは無関係なダイレクト広告を不快に
思うことが多い一方で、自分の興味に合ったダイレクト
広告であれば望ましいと感じている。
【０００３】ディジタル画像の内容を分析するディジタ
ルイメージングアルゴリズムが、長い間考案されてき
た。特に、米国特許第５，９３３，８２３号(Cullen et
al.）、第５，９８７，４５６号（Ravela et al.)、及
び第５，８１９，２８８号（DeBone et al.）に開示さ
れる方法が、ディジタル画像の分析に使用される。これ
らのディジタルイメージングアプリケーションでは、デ
ィジタル画像のデータベースが保持される。データベー
ス内の各ディジタル画像に対し、数式で表される画像特
性のセットを計算する。通常、ディジタルイメージング
アプリケーションのユーザがクエリディジタル画像を選
択し、これをデータベースのディジタル画像と比較す
る。クエリディジタル画像に対して、同じ画像特性のセ
ットを計算する。このクエリディジタル画像とデータベ
ースのディジタル画像について、計算された画像特性を
比較し、データベースの各ディジタル画像に対し、全体
の類似性の基準として画像類似値を算出する。この画像
類似値を分析し、画像類似値が最も高いディジタル画像
をユーザに表示する。
ルイメージングアルゴリズムが、長い間考案されてき
た。特に、米国特許第５，９３３，８２３号(Cullen et
al.）、第５，９８７，４５６号（Ravela et al.)、及
び第５，８１９，２８８号（DeBone et al.）に開示さ
れる方法が、ディジタル画像の分析に使用される。これ
らのディジタルイメージングアプリケーションでは、デ
ィジタル画像のデータベースが保持される。データベー
ス内の各ディジタル画像に対し、数式で表される画像特
性のセットを計算する。通常、ディジタルイメージング
アプリケーションのユーザがクエリディジタル画像を選
択し、これをデータベースのディジタル画像と比較す
る。クエリディジタル画像に対して、同じ画像特性のセ
ットを計算する。このクエリディジタル画像とデータベ
ースのディジタル画像について、計算された画像特性を
比較し、データベースの各ディジタル画像に対し、全体
の類似性の基準として画像類似値を算出する。この画像
類似値を分析し、画像類似値が最も高いディジタル画像
をユーザに表示する。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】これらのディジタル画
像クエリアプリケーションにより、ディジタル画像の分
析は可能であるが、上記の開示されたいずれの方法も、
カスタマのディジタル画像の内容を、広告クライアント
がその特定カスタマに対して広告材料の提供を所望する
可能性に関連付けていない。
像クエリアプリケーションにより、ディジタル画像の分
析は可能であるが、上記の開示されたいずれの方法も、
カスタマのディジタル画像の内容を、広告クライアント
がその特定カスタマに対して広告材料の提供を所望する
可能性に関連付けていない。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明は、１つ以上のユ
ーザの画像を分析して、表示のためにユーザに送信可能
な材料に対するユーザの関心の可能性を判断する方法で
あって、 ａ）ユーザから１つ以上の画像を受け取るステップと、 ｂ）それぞれが異なる材料のセットに対応する複数の画
像を、データベースから受信するステップと、 ｃ）前記１つ以上のユーザ画像と、受信したデータベー
ス画像とを分析し、あるセット中の材料にユーザが関心
ある可能性を判断するステップと、 ｄ）ユーザに対する関心の可能性に基づき、１つ以上の
材料のセットを選択するステップと、を含む方法であ
る。
ーザの画像を分析して、表示のためにユーザに送信可能
な材料に対するユーザの関心の可能性を判断する方法で
あって、 ａ）ユーザから１つ以上の画像を受け取るステップと、 ｂ）それぞれが異なる材料のセットに対応する複数の画
像を、データベースから受信するステップと、 ｃ）前記１つ以上のユーザ画像と、受信したデータベー
ス画像とを分析し、あるセット中の材料にユーザが関心
ある可能性を判断するステップと、 ｄ）ユーザに対する関心の可能性に基づき、１つ以上の
材料のセットを選択するステップと、を含む方法であ
る。
【０００６】１つ以上のユーザの画像を分析して、材料
に対するユーザの関心の可能性を判断し、そのような材
料をユーザに送る方法であって、 ａ）ユーザから１つ以上の画像を受け取るステップと、 ｂ）それぞれが異なる材料のセットに対応する複数の画
像を、データベースから受信するステップと、 ｃ）１つ以上のユーザ画像中の画素と受信したデータベ
ース画像中の画素とを用いて、前記１つ以上の画像内の
情報を、あるセット中の材料に関連する前記受信したデ
ータベース画像内の情報と比較し、あるセット中の材料
にユーザが関心ある可能性を判断することにより、前記
１つ以上のユーザ画像と受信したデータベース画像とを
分析し、１つのセット中の材料にユーザが関心ある可能
性を判断するステップと、 ｄ）ユーザに対する関心の可能性に基づき、１つ以上の
材料のアイテムを選択して送るステップと、を含む方法
である。
に対するユーザの関心の可能性を判断し、そのような材
料をユーザに送る方法であって、 ａ）ユーザから１つ以上の画像を受け取るステップと、 ｂ）それぞれが異なる材料のセットに対応する複数の画
像を、データベースから受信するステップと、 ｃ）１つ以上のユーザ画像中の画素と受信したデータベ
ース画像中の画素とを用いて、前記１つ以上の画像内の
情報を、あるセット中の材料に関連する前記受信したデ
ータベース画像内の情報と比較し、あるセット中の材料
にユーザが関心ある可能性を判断することにより、前記
１つ以上のユーザ画像と受信したデータベース画像とを
分析し、１つのセット中の材料にユーザが関心ある可能
性を判断するステップと、 ｄ）ユーザに対する関心の可能性に基づき、１つ以上の
材料のアイテムを選択して送るステップと、を含む方法
である。
【０００７】１つ以上のユーザの画像を分析して材料に
対するユーザの関心の可能性を判断し、そのような材料
をユーザに送る方法であって、 ａ）ユーザから１つ以上の画像を受け取るステップと、 ｂ）前記１つ以上のユーザ画像中の画素を、前記セット
の一部ではないが、１つ以上のセットの材料に関連する
画素と比較し、あるセット中の材料にユーザが関心ある
可能性を判断することにより、前記１つ以上のユーザ画
像内の画素を用いて、前記１つ以上の画像を分析するス
テップと、 ｃ）１つ以上の材料のアイテムを、ユーザに対するその
関心の可能性をに基づき選択して送るステップと、を含
む方法である。
対するユーザの関心の可能性を判断し、そのような材料
をユーザに送る方法であって、 ａ）ユーザから１つ以上の画像を受け取るステップと、 ｂ）前記１つ以上のユーザ画像中の画素を、前記セット
の一部ではないが、１つ以上のセットの材料に関連する
画素と比較し、あるセット中の材料にユーザが関心ある
可能性を判断することにより、前記１つ以上のユーザ画
像内の画素を用いて、前記１つ以上の画像を分析するス
テップと、 ｃ）１つ以上の材料のアイテムを、ユーザに対するその
関心の可能性をに基づき選択して送るステップと、を含
む方法である。
【０００８】１つ以上のユーザの画像を分析して、材料
に対するユーザの関心の可能性を判断し、そのような材
料をユーザによる表示のために送る方法であって、 ａ）ユーザにより１つ以上の画像を選択するステップ
と、 ｂ）１つ以上のユーザの画像中の画素を用いて前記１つ
以上の画像を分析するステップであって、画像類似性の
計算を実行することにより、前記１つ以上のユーザ画像
中のかかる画素に対応する情報を、１つ以上のセットの
材料に関連する画素に対応する情報と比較し、あるセッ
ト中の材料にユーザが関心ある可能性を判断することに
より、前記１つ以上の画像を分析するステップと、 ｃ）１つ以上の材料のアイテムをユーザに対するその関
心の可能性をに基づき選択し、選択された材料を表示す
べくユーザに送るステップと、 を含む方法である。
に対するユーザの関心の可能性を判断し、そのような材
料をユーザによる表示のために送る方法であって、 ａ）ユーザにより１つ以上の画像を選択するステップ
と、 ｂ）１つ以上のユーザの画像中の画素を用いて前記１つ
以上の画像を分析するステップであって、画像類似性の
計算を実行することにより、前記１つ以上のユーザ画像
中のかかる画素に対応する情報を、１つ以上のセットの
材料に関連する画素に対応する情報と比較し、あるセッ
ト中の材料にユーザが関心ある可能性を判断することに
より、前記１つ以上の画像を分析するステップと、 ｃ）１つ以上の材料のアイテムをユーザに対するその関
心の可能性をに基づき選択し、選択された材料を表示す
べくユーザに送るステップと、 を含む方法である。
【０００９】本発明の目的は、カスタマのディジタル画
像の内容を分析することにより、賢明なダイレクト広告
の判断ができるディジタルイメージングアルゴリズムを
提供することである。
像の内容を分析することにより、賢明なダイレクト広告
の判断ができるディジタルイメージングアルゴリズムを
提供することである。
【００１０】本発明の別の目的は、ユーザ画像の内容を
利用して、そのユーザが材料に対して関心がある可能性
を判断することである。このような材料には、製品また
はサービスプロモーション材料を含むことができる。
利用して、そのユーザが材料に対して関心がある可能性
を判断することである。このような材料には、製品また
はサービスプロモーション材料を含むことができる。
【００１１】上記の目的は、１つ以上のユーザ画像を分
析し、表示のためにユーザに送信可能な材料へのユーザ
の関心の可能性を判断する方法であって、（ａ）ユーザ
によって１つ以上の画像を選択するステップと、（ｂ）
前記１つ以上のユーザ画像を自動的に分析し、あるセッ
トの材料にユーザが関心ある可能性を判断するステップ
と、（ｃ）１つ以上の材料アイテムを、ユーザにとって
の関心の可能性に基づき選択するステップと、を含む方
法によって達成される。
析し、表示のためにユーザに送信可能な材料へのユーザ
の関心の可能性を判断する方法であって、（ａ）ユーザ
によって１つ以上の画像を選択するステップと、（ｂ）
前記１つ以上のユーザ画像を自動的に分析し、あるセッ
トの材料にユーザが関心ある可能性を判断するステップ
と、（ｃ）１つ以上の材料アイテムを、ユーザにとって
の関心の可能性に基づき選択するステップと、を含む方
法によって達成される。
【００１２】
【発明の実施の形態】以下の説明において、本発明の好
ましい実施形態をソフトウェアプログラムとして説明す
る。当業者であれば、このようなソフトウェアの同等物
がハードウェアでも構成できることが認識できるであろ
う。画像操作（manupulation）アルゴリズム及びシステ
ムは既に周知なので、本発明は、特に、本発明による方
法のアルゴリズム及びシステムの生成部分、または本発
明による方法とより直接的に協働するアルゴリズム及び
システムに関する。ここで特に示されないまたは説明さ
れない、このようなアルゴリズム及びシステムの他の側
面、及びそれに関連する画像信号を生成及び処理するハ
ードウェアまたはソフトウェアは、従来から知られるシ
ステム、アルゴリズム、部品及び素子から選択すればよ
い。明細書中の以下の説明によれば、ソフトウェアによ
るその実施はすべて従来のものであり、当業界の通常の
技術範囲である。
ましい実施形態をソフトウェアプログラムとして説明す
る。当業者であれば、このようなソフトウェアの同等物
がハードウェアでも構成できることが認識できるであろ
う。画像操作（manupulation）アルゴリズム及びシステ
ムは既に周知なので、本発明は、特に、本発明による方
法のアルゴリズム及びシステムの生成部分、または本発
明による方法とより直接的に協働するアルゴリズム及び
システムに関する。ここで特に示されないまたは説明さ
れない、このようなアルゴリズム及びシステムの他の側
面、及びそれに関連する画像信号を生成及び処理するハ
ードウェアまたはソフトウェアは、従来から知られるシ
ステム、アルゴリズム、部品及び素子から選択すればよ
い。明細書中の以下の説明によれば、ソフトウェアによ
るその実施はすべて従来のものであり、当業界の通常の
技術範囲である。
【００１３】［インターネットベースのディジタルイメ
ージングシステムアプリケーション］本発明は、通信ネ
ットワークを介して接続された複数のコンピュータを用
いて実施できる。図２に、複数コンピュータの通信ネッ
トワークを示す。接続されたコンピュータのこのような
ネットワークにより、接続された２つ以上の任意のコン
ピュータ間で情報を送受信する手段が提供される。通信
ネットワークは、従来の通信電話回線の場合のように、
コンピュータ間の物理的な接続を含んでもよい。また、
通信ネットワークは、マイクロ波通信回線、無線通信回
線、同軸ケーブルテレビ通信回線、光ファイバ（fiber
optic）通信回線、またはセルラ電話通信回線の場合の
ような非物理的に接続された通信回線を含んでもよい。
よって、本発明は上記の任意の通信方式を使用して実施
できるが、本発明は情報交換の手段ではなく、情報交換
に関するため、これらの通信方式だけに限定されるもの
ではない。
ージングシステムアプリケーション］本発明は、通信ネ
ットワークを介して接続された複数のコンピュータを用
いて実施できる。図２に、複数コンピュータの通信ネッ
トワークを示す。接続されたコンピュータのこのような
ネットワークにより、接続された２つ以上の任意のコン
ピュータ間で情報を送受信する手段が提供される。通信
ネットワークは、従来の通信電話回線の場合のように、
コンピュータ間の物理的な接続を含んでもよい。また、
通信ネットワークは、マイクロ波通信回線、無線通信回
線、同軸ケーブルテレビ通信回線、光ファイバ（fiber
optic）通信回線、またはセルラ電話通信回線の場合の
ような非物理的に接続された通信回線を含んでもよい。
よって、本発明は上記の任意の通信方式を使用して実施
できるが、本発明は情報交換の手段ではなく、情報交換
に関するため、これらの通信方式だけに限定されるもの
ではない。
【００１４】イメージング可能コンピュータ１００は、
ディジタル画像データの操作を含む一連のコンピュータ
指示を実行できる任意の装置である。基本的には、任意
のイメージング可能コンピュータが任意のコンピュータ
指示を実行する能力を備えることができるが、図２に示
されるイメージング可能コンピュータには、それらが実
行する特別な目的の機能を強調するため、特別な名前が
付されている。イメージング可能コンピュータの例とし
て、接続コンピュータ１２０、小売りコンピュータ（re
tail computer）１３０、卸売りコンピュータ（wholesa
le compurter）１４０、パーソナルコンピュータ１５
０、移動コンピュータ１６０、及びキオスクコンピュー
タ１７０がある。本発明は、これらのイメージング可能
コンピュータのすべての例を非限定的に使って実施でき
る。また、あるコンピュータを、図２に示された１つ以
上の機能を実行すべく構成してもよい。したがって、コ
ンピュータハードウェアは必ずしも物理的に分離して実
施されるわけではないが、ここでは、説明の目的で、専
門の機能を別々の存在として説明する。
ディジタル画像データの操作を含む一連のコンピュータ
指示を実行できる任意の装置である。基本的には、任意
のイメージング可能コンピュータが任意のコンピュータ
指示を実行する能力を備えることができるが、図２に示
されるイメージング可能コンピュータには、それらが実
行する特別な目的の機能を強調するため、特別な名前が
付されている。イメージング可能コンピュータの例とし
て、接続コンピュータ１２０、小売りコンピュータ（re
tail computer）１３０、卸売りコンピュータ（wholesa
le compurter）１４０、パーソナルコンピュータ１５
０、移動コンピュータ１６０、及びキオスクコンピュー
タ１７０がある。本発明は、これらのイメージング可能
コンピュータのすべての例を非限定的に使って実施でき
る。また、あるコンピュータを、図２に示された１つ以
上の機能を実行すべく構成してもよい。したがって、コ
ンピュータハードウェアは必ずしも物理的に分離して実
施されるわけではないが、ここでは、説明の目的で、専
門の機能を別々の存在として説明する。
【００１５】図２の接続コンピュータ１２０は、他のコ
ンピュータを通信コンピュータネットワーク１１０に接
続する目的で構成された、専門コンピュータ装置であ
る。このようなコンピュータは、図示される他のタイプ
のコンピュータ、すなわち、小売りコンピュータ１３
０、卸売りコンピュータ１４０、パーソナルコンピュー
タ１５０、移動コンピュータ１６０及びキオスクコンピ
ュータ１７０の通信接続として機能できる。接続コンピ
ュータ１２０の主な機能は、情報の処理ではなく、情報
の転送又は交換である。単一の接続コンピュータを他の
複数のコンピュータに接続してもよい。図２に示すよう
に、２つの接続コンピュータがいずれも他の複数のコン
ピュータに接続され、さらに互いに接続されている。図
２において、矢印は、一般的に双方向である情報の交換
を表している。すなわち、情報の流れはいずれの方向に
おいても実現する。コンピュータ間の情報交換のため
に、情報はコンピュータからコンピュータに流れる。そ
こで、接続されたコンピュータのネットワークが形成さ
れる。図２に示されていないコンピュータが通信コンピ
ュータネットワーク１１０を介してシンボリカルに（sy
mbolically）接続されていてもよい。よって、通信ネッ
トワークに接続された別のコンピュータに接続された任
意のコンピュータがさらに接続され、ネットワークに接
続された他の任意のコンピュータと情報交換してもよ
い。本発明の説明の目的で、通信ネットワークを含む、
相互接続されたコンピュータの集合体をインターネット
と呼ぶ。
ンピュータを通信コンピュータネットワーク１１０に接
続する目的で構成された、専門コンピュータ装置であ
る。このようなコンピュータは、図示される他のタイプ
のコンピュータ、すなわち、小売りコンピュータ１３
０、卸売りコンピュータ１４０、パーソナルコンピュー
タ１５０、移動コンピュータ１６０及びキオスクコンピ
ュータ１７０の通信接続として機能できる。接続コンピ
ュータ１２０の主な機能は、情報の処理ではなく、情報
の転送又は交換である。単一の接続コンピュータを他の
複数のコンピュータに接続してもよい。図２に示すよう
に、２つの接続コンピュータがいずれも他の複数のコン
ピュータに接続され、さらに互いに接続されている。図
２において、矢印は、一般的に双方向である情報の交換
を表している。すなわち、情報の流れはいずれの方向に
おいても実現する。コンピュータ間の情報交換のため
に、情報はコンピュータからコンピュータに流れる。そ
こで、接続されたコンピュータのネットワークが形成さ
れる。図２に示されていないコンピュータが通信コンピ
ュータネットワーク１１０を介してシンボリカルに（sy
mbolically）接続されていてもよい。よって、通信ネッ
トワークに接続された別のコンピュータに接続された任
意のコンピュータがさらに接続され、ネットワークに接
続された他の任意のコンピュータと情報交換してもよ
い。本発明の説明の目的で、通信ネットワークを含む、
相互接続されたコンピュータの集合体をインターネット
と呼ぶ。
【００１６】図２において、パーソナルコンピュータ１
５０、移動コンピュータ１６０及びキオスクコンピュー
タ１７０が接続コンピュータ１２０を介して通信コンピ
ュータネットワーク１１０に接続されている。これらの
コンピュータは、情報の交換及び表示の機能を備える。
特に、本発明に関し、これらのコンピュータは、文字、
絵、及び画像の情報を表示する機能を、非制限的に備え
ている。このようなコンピュータは、一般的に、種々の
プロトコルを理解し、情報の視覚的な表示を管理するソ
フトウェアを用いて、インターネットに接続されてい
る。ディスプレイソフトウェアとソフトウェアプロトコ
ルのこのような組み合わせの１つとして、ＨＴＭＬを理
解するワールドワイドウェブ（ＷＷＷ）ブラウザがある
が、他にもディスプレイソフトウェア及びソフトウェア
プロトコルは存在する。本発明は、ＨＴＭＬ文書を処理
するウェブブラウザに限らず、情報を管理及び表示する
ソフトウェアの任意の組み合わせにより実施できる。
５０、移動コンピュータ１６０及びキオスクコンピュー
タ１７０が接続コンピュータ１２０を介して通信コンピ
ュータネットワーク１１０に接続されている。これらの
コンピュータは、情報の交換及び表示の機能を備える。
特に、本発明に関し、これらのコンピュータは、文字、
絵、及び画像の情報を表示する機能を、非制限的に備え
ている。このようなコンピュータは、一般的に、種々の
プロトコルを理解し、情報の視覚的な表示を管理するソ
フトウェアを用いて、インターネットに接続されてい
る。ディスプレイソフトウェアとソフトウェアプロトコ
ルのこのような組み合わせの１つとして、ＨＴＭＬを理
解するワールドワイドウェブ（ＷＷＷ）ブラウザがある
が、他にもディスプレイソフトウェア及びソフトウェア
プロトコルは存在する。本発明は、ＨＴＭＬ文書を処理
するウェブブラウザに限らず、情報を管理及び表示する
ソフトウェアの任意の組み合わせにより実施できる。
【００１７】パーソナルコンピュータ１５０は、一時に
一人の人が操作することが多いコンピュータである。一
般的なパーソナルコンピュータは、家庭及び職場に設置
されている。個々のユーザは、接続されたパーソナルコ
ンピュータによってインターネットにアクセスできる。
パーソナルコンピュータは、ラップトップコンピュータ
など、可搬ユニットでもよい。パーソナルコンピュータ
が無線接続によりインターネットに接続されている場合
には、そのコンピュータはほとんどどこにでも置くこと
ができる。このような構造を持つ場合、そのパーソナル
コンピュータは移動コンピュータを表してもよい。基本
的に、移動コンピュータとパーソナルコンピュータの相
違は、ほとんどの場合が大きさと重量である。
一人の人が操作することが多いコンピュータである。一
般的なパーソナルコンピュータは、家庭及び職場に設置
されている。個々のユーザは、接続されたパーソナルコ
ンピュータによってインターネットにアクセスできる。
パーソナルコンピュータは、ラップトップコンピュータ
など、可搬ユニットでもよい。パーソナルコンピュータ
が無線接続によりインターネットに接続されている場合
には、そのコンピュータはほとんどどこにでも置くこと
ができる。このような構造を持つ場合、そのパーソナル
コンピュータは移動コンピュータを表してもよい。基本
的に、移動コンピュータとパーソナルコンピュータの相
違は、ほとんどの場合が大きさと重量である。
【００１８】キオスクコンピュータ１７０とは、特殊サ
ービスの実行という商業的タスクを専門に行うコンピュ
ータである。これらのコンピュータは一般的に業者によ
って所有及び管理され、操作は主にカスタマが行う。現
金自動預け払い機（ＡＴＭ）はキオスクコンピュータの
１例である。典型的なキオスクコンピュータは、情報を
表示し、サービスを選択し、その選択されたサービスに
対する支払い方法を示す手段を含む。これらの３つの特
性が典型的なキオスクコンピュータに一般的であるが、
本発明は、これより特性の多いまたは少ないキオスクコ
ンピュータによっても実施できる。
ービスの実行という商業的タスクを専門に行うコンピュ
ータである。これらのコンピュータは一般的に業者によ
って所有及び管理され、操作は主にカスタマが行う。現
金自動預け払い機（ＡＴＭ）はキオスクコンピュータの
１例である。典型的なキオスクコンピュータは、情報を
表示し、サービスを選択し、その選択されたサービスに
対する支払い方法を示す手段を含む。これらの３つの特
性が典型的なキオスクコンピュータに一般的であるが、
本発明は、これより特性の多いまたは少ないキオスクコ
ンピュータによっても実施できる。
【００１９】小売りコンピュータ１３０とは、小売り店
舗に設定された専門サービスの実行という商業的タスク
を行うコンピュータを表す。これらのコンピュータは一
般的に小売業者が所有及び管理し、カスタマまたは店員
のいずれかが操作する。一般的な小売りコンピュータ
は、種々の接続された装置を含んでもよい。
舗に設定された専門サービスの実行という商業的タスク
を行うコンピュータを表す。これらのコンピュータは一
般的に小売業者が所有及び管理し、カスタマまたは店員
のいずれかが操作する。一般的な小売りコンピュータ
は、種々の接続された装置を含んでもよい。
【００２０】図２を参照し、卸売りコンピュータ１４０
もまた、特殊サービスの実行する商業的タスクを専門に
行うコンピュータを表す。これらのコンピュータは一般
的に大量のデータに対する多量の処理を専門に行う。例
えば、卸売りコンピュータは、画像処理機能の特に高速
計算を可能にする特殊ハードウェアを含んでもよい。小
売りコンピュータ１３０と卸売りコンピュータ１４０の
主たる相違点は、これらのコンピュータにおけるソフト
ウェアの実行に要求されるユーザ又はオペレータのアシ
スタンスの強調度または程度である。すなわち、小売り
コンピュータ１３０はソフトウェアと人間の相互作用を
強調し、一方卸売りコンピュータ１４０はソフトウェア
の自動モードを強調する。一般に、卸売りコンピュータ
１４０の方が小売りコンピュータ１３０に比べてコンピ
ュータ操作が高速なので、処理される画像を小売りコン
ピュータ１３０から卸売りコンピュータ１４０に送信
し、卸売りコンピュータ１４０で処理し、通信コンピュ
ータネットワーク１１０を介して小売りコンピュータ１
３０に返信してもよい。
もまた、特殊サービスの実行する商業的タスクを専門に
行うコンピュータを表す。これらのコンピュータは一般
的に大量のデータに対する多量の処理を専門に行う。例
えば、卸売りコンピュータは、画像処理機能の特に高速
計算を可能にする特殊ハードウェアを含んでもよい。小
売りコンピュータ１３０と卸売りコンピュータ１４０の
主たる相違点は、これらのコンピュータにおけるソフト
ウェアの実行に要求されるユーザ又はオペレータのアシ
スタンスの強調度または程度である。すなわち、小売り
コンピュータ１３０はソフトウェアと人間の相互作用を
強調し、一方卸売りコンピュータ１４０はソフトウェア
の自動モードを強調する。一般に、卸売りコンピュータ
１４０の方が小売りコンピュータ１３０に比べてコンピ
ュータ操作が高速なので、処理される画像を小売りコン
ピュータ１３０から卸売りコンピュータ１４０に送信
し、卸売りコンピュータ１４０で処理し、通信コンピュ
ータネットワーク１１０を介して小売りコンピュータ１
３０に返信してもよい。
【００２１】前記コンピュータはすべて、コンピュータ
指示、またはソフトウェアを種々の手段に記憶する能力
を備えると想定される。これらの手段には、ランダムア
クセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯ
Ｍ）、または磁気あるいは光学式記憶装置など、ある形
式のオフライン記憶手段が非限定的に含まれる。
指示、またはソフトウェアを種々の手段に記憶する能力
を備えると想定される。これらの手段には、ランダムア
クセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯ
Ｍ）、または磁気あるいは光学式記憶装置など、ある形
式のオフライン記憶手段が非限定的に含まれる。
【００２２】［画像及びディジタル画像の説明］画像と
は、記録又は表示された形式の任意の視覚的情報を意味
することができる。記録画像の例として、写真フィルム
ネガ、写真スライドフィルム、動画フィルム及び写真プ
リントを含むが、これらに限定されない。一方、表示形
式の画像には、ＣＲＴモニタ、ＬＣＤパネル、エレクト
ロルミネッセンスデバイス及びレーザ照射システムなど
の電子ディスプレイ上に生成された視覚的な表示を含む
が、これらに限定されない。
は、記録又は表示された形式の任意の視覚的情報を意味
することができる。記録画像の例として、写真フィルム
ネガ、写真スライドフィルム、動画フィルム及び写真プ
リントを含むが、これらに限定されない。一方、表示形
式の画像には、ＣＲＴモニタ、ＬＣＤパネル、エレクト
ロルミネッセンスデバイス及びレーザ照射システムなど
の電子ディスプレイ上に生成された視覚的な表示を含む
が、これらに限定されない。
【００２３】ディジタル画像は、１つ以上のディジタル
画像チャネルから構成される。各ディジタル画像チャネ
ルは、２次元の画素アレイから構成される。各画素値
は、その画素の幾何学的領域に対応して画像キャプチャ
装置１０から受光する光の量に関連する。カラーイメー
ジングアプリケーションの場合、ディジタル画像は、一
般的に、赤、緑及び青のディジタル画像チャネルにより
構成される。本発明の好ましい実施形態は、キャプチャ
装置１０によって生成されたディジタル画像を使用して
実施されるが、本発明は写真に関する画素データに限定
されない。例えば、写真技術により取り込まれた画素デ
ータにグラフィックデータ又は他の合成データを合成し
てもよく、この場合もディジタル画像と考える。他の構
成、例えばシアン、マゼンタ及びイエローのディジタル
画像チャネルも実施できる。モノクロームアプリケーシ
ョンの場合には、ディジタル画像は１つのディジタル画
像チャネルから成る。動画イメージングアプリケーショ
ンは、ディジタル画像の時間的な連続であると考えられ
る。当業者であれば、本発明が上記の任意のアプリケー
ションのディジタル画像に、非限定的に、適用できるこ
とがわかるであろう。本発明では、列と行に並んだ２次
元の画素値アレイとしてディジタル画像チャネルを説明
しているが、当業者であれば、本発明がモザイク（非直
線）アレイにも適用でき、同じ効果が得られることが認
識できるであろう。
画像チャネルから構成される。各ディジタル画像チャネ
ルは、２次元の画素アレイから構成される。各画素値
は、その画素の幾何学的領域に対応して画像キャプチャ
装置１０から受光する光の量に関連する。カラーイメー
ジングアプリケーションの場合、ディジタル画像は、一
般的に、赤、緑及び青のディジタル画像チャネルにより
構成される。本発明の好ましい実施形態は、キャプチャ
装置１０によって生成されたディジタル画像を使用して
実施されるが、本発明は写真に関する画素データに限定
されない。例えば、写真技術により取り込まれた画素デ
ータにグラフィックデータ又は他の合成データを合成し
てもよく、この場合もディジタル画像と考える。他の構
成、例えばシアン、マゼンタ及びイエローのディジタル
画像チャネルも実施できる。モノクロームアプリケーシ
ョンの場合には、ディジタル画像は１つのディジタル画
像チャネルから成る。動画イメージングアプリケーショ
ンは、ディジタル画像の時間的な連続であると考えられ
る。当業者であれば、本発明が上記の任意のアプリケー
ションのディジタル画像に、非限定的に、適用できるこ
とがわかるであろう。本発明では、列と行に並んだ２次
元の画素値アレイとしてディジタル画像チャネルを説明
しているが、当業者であれば、本発明がモザイク（非直
線）アレイにも適用でき、同じ効果が得られることが認
識できるであろう。
【００２４】［イメージング可能コンピュータの説明］
本発明は、図３に示すコンピュータハードウェアソフト
ウェアをイメージング可能コンピュータ１００内で組み
合わせることにより実施できる。本発明の好ましい実施
形態は、小売りコンピュータ１３０又は卸売りコンピュ
ータ１４０に配置するのが最も論理的であるが、これら
のコンピュータはいずれもイメージング可能コンピュー
タ１００である。以下の説明は、画像キャプチャ装置１
０、ディジタル画像プロセッサ２０、画像出力装置３
０、及び汎用制御プロセッサ４０を含む、イメージング
可能コンピュータ１００のコンポーネントの部分集合と
してのディジタルイメージングシステムに関する。シス
テムは、コンピュータコンソール又はペーパプリンタな
どのモニタ装置４２を含んでもよい。システムはさら
に、キーボード又はマウスポインタ４４など、オペレー
タ用の入力装置コントロールを含んでもよい。本発明
は、種々のイメージング装置から得たディジタル画像と
ともに使用できるので、複数のキャプチャ装置１０をデ
ィジタル画像プロセッサ２０に接続してもよい。例え
ば、図３にはディジタル写真仕上げ（フォトフィニッシ
ング）システムを示すこともでき、その場合画像キャプ
チャ装置１０はカラーネガまたはリバーサルフィルムに
シーンを写す従来の写真フィルムカメラ及びフィルム上
の現像画像をスキャンしてディジタル画像を生成するフ
ィルムスキャナ装置である。ディジタル画像プロセッサ
２０は、ディジタル画像を処理して目的の出力装置又は
媒体に見やすい画像を生成する手段、あるいは処理され
たディジタル画像の内容を分析する手段を提供する。図
３には単一の画像出力装置のみが示されるが、本発明
は、ディジタル写真プリンタ及びソフトコピーディスプ
レイを含む種々の画像出力装置３０に関連して使用でき
る。ディジタル画像プロセッサ２０は、画像出力装置３
０によって見やすい画像が生成されるように、ディジタ
ル画像の全体の明るさ、トーンスケール、画像構造など
を処理することができる。当業者には、本発明が上記の
画像処理モジュールだけに限定されないことがわかるで
あろう。
本発明は、図３に示すコンピュータハードウェアソフト
ウェアをイメージング可能コンピュータ１００内で組み
合わせることにより実施できる。本発明の好ましい実施
形態は、小売りコンピュータ１３０又は卸売りコンピュ
ータ１４０に配置するのが最も論理的であるが、これら
のコンピュータはいずれもイメージング可能コンピュー
タ１００である。以下の説明は、画像キャプチャ装置１
０、ディジタル画像プロセッサ２０、画像出力装置３
０、及び汎用制御プロセッサ４０を含む、イメージング
可能コンピュータ１００のコンポーネントの部分集合と
してのディジタルイメージングシステムに関する。シス
テムは、コンピュータコンソール又はペーパプリンタな
どのモニタ装置４２を含んでもよい。システムはさら
に、キーボード又はマウスポインタ４４など、オペレー
タ用の入力装置コントロールを含んでもよい。本発明
は、種々のイメージング装置から得たディジタル画像と
ともに使用できるので、複数のキャプチャ装置１０をデ
ィジタル画像プロセッサ２０に接続してもよい。例え
ば、図３にはディジタル写真仕上げ（フォトフィニッシ
ング）システムを示すこともでき、その場合画像キャプ
チャ装置１０はカラーネガまたはリバーサルフィルムに
シーンを写す従来の写真フィルムカメラ及びフィルム上
の現像画像をスキャンしてディジタル画像を生成するフ
ィルムスキャナ装置である。ディジタル画像プロセッサ
２０は、ディジタル画像を処理して目的の出力装置又は
媒体に見やすい画像を生成する手段、あるいは処理され
たディジタル画像の内容を分析する手段を提供する。図
３には単一の画像出力装置のみが示されるが、本発明
は、ディジタル写真プリンタ及びソフトコピーディスプ
レイを含む種々の画像出力装置３０に関連して使用でき
る。ディジタル画像プロセッサ２０は、画像出力装置３
０によって見やすい画像が生成されるように、ディジタ
ル画像の全体の明るさ、トーンスケール、画像構造など
を処理することができる。当業者には、本発明が上記の
画像処理モジュールだけに限定されないことがわかるで
あろう。
【００２５】図３の汎用制御プロセッサ４０は、コンピ
ュータ読取り可能記憶媒体に記憶されたコンピュータプ
ログラムとして本発明を記憶してもよい。コンピュータ
読取り可能記憶媒体は、例えば、磁気ディスク（フロッ
ピー（登録商標）ディスクなど）又は磁気テープなどの
磁気記憶媒体、光ディスク、光学テープ、又は機械読取
り可能なバーコードなどの光学式記憶媒体、ランダムア
クセスメモリ（ＲＡＭ）又は読取り専用メモリ（ＲＯ
Ｍ）などのソリッドステート電子記憶装置を含んでもよ
い。また、本発明を実施する関連コンピュータプログラ
ムは、オフラインメモリ装置４６によって示される、コ
ンピュータプログラムの記憶に用いる他の任意の物理的
装置又は媒体に記憶してもよい。本発明の説明にあた
り、本発明が好ましくはパーソナルコンピュータ１５０
などの周知の任意のコンピュータシステムにおいて利用
されることに注目すれば、本発明に対する理解が容易に
なる。
ュータ読取り可能記憶媒体に記憶されたコンピュータプ
ログラムとして本発明を記憶してもよい。コンピュータ
読取り可能記憶媒体は、例えば、磁気ディスク（フロッ
ピー（登録商標）ディスクなど）又は磁気テープなどの
磁気記憶媒体、光ディスク、光学テープ、又は機械読取
り可能なバーコードなどの光学式記憶媒体、ランダムア
クセスメモリ（ＲＡＭ）又は読取り専用メモリ（ＲＯ
Ｍ）などのソリッドステート電子記憶装置を含んでもよ
い。また、本発明を実施する関連コンピュータプログラ
ムは、オフラインメモリ装置４６によって示される、コ
ンピュータプログラムの記憶に用いる他の任意の物理的
装置又は媒体に記憶してもよい。本発明の説明にあた
り、本発明が好ましくはパーソナルコンピュータ１５０
などの周知の任意のコンピュータシステムにおいて利用
されることに注目すれば、本発明に対する理解が容易に
なる。
【００２６】さらに、ソフトウェアとハードウェアの少
なくともいずれかによる組み合わせにおいて実施される
本発明は、同じ物理的位置内で物理的に接続又は配置さ
れた装置に限定されるものではない。すなわち、図３に
示される１つ以上の装置を遠隔地に配置してもよいし、
無線接続によって接続してもよい。
なくともいずれかによる組み合わせにおいて実施される
本発明は、同じ物理的位置内で物理的に接続又は配置さ
れた装置に限定されるものではない。すなわち、図３に
示される１つ以上の装置を遠隔地に配置してもよいし、
無線接続によって接続してもよい。
【００２７】［画像比較ディジタルイメージングシステ
ムの概観］図３には、通信コンピュータネットワーク１
１０を介して互いに接続された２つのコンピュータシス
テムが示されている。イメージング可能コンピュータ１
００は、通信コンピュータネットワーク１１０に接続さ
れ、カスタマ（単数又は複数の人物）から発信されるク
エリディジタル画像のセットを受信する。小売りコンピ
ュータ（イメージング可能コンピュータ）は、このクエ
リディジタル画像セットの画像内容を、既存のディジタ
ル画像データベースに関して分析する。クエリディジタ
ル画像を分析した結果として、既存のディジタル画像デ
ータベースに関連する配布アイテムのデータベースから
１つ以上の配布アイテムを選択する。上記クエリディジ
タル画像のセットとこの１つ以上の配布アイテムがイメ
ージング可能コンピュータ１００から送信され、パーソ
ナルコンピュータ１５０が通信コンピュータネットワー
ク１１０を介してこれを受信する。イメージング可能コ
ンピュータ１００がどのようにクエリディジタル画像を
受信または生成するか、クエリディジタル画像がどのよ
うに分析されるか、及び配布アイテムがどのように選
択、送信されるかについては、以下に詳細に説明する。
ムの概観］図３には、通信コンピュータネットワーク１
１０を介して互いに接続された２つのコンピュータシス
テムが示されている。イメージング可能コンピュータ１
００は、通信コンピュータネットワーク１１０に接続さ
れ、カスタマ（単数又は複数の人物）から発信されるク
エリディジタル画像のセットを受信する。小売りコンピ
ュータ（イメージング可能コンピュータ）は、このクエ
リディジタル画像セットの画像内容を、既存のディジタ
ル画像データベースに関して分析する。クエリディジタ
ル画像を分析した結果として、既存のディジタル画像デ
ータベースに関連する配布アイテムのデータベースから
１つ以上の配布アイテムを選択する。上記クエリディジ
タル画像のセットとこの１つ以上の配布アイテムがイメ
ージング可能コンピュータ１００から送信され、パーソ
ナルコンピュータ１５０が通信コンピュータネットワー
ク１１０を介してこれを受信する。イメージング可能コ
ンピュータ１００がどのようにクエリディジタル画像を
受信または生成するか、クエリディジタル画像がどのよ
うに分析されるか、及び配布アイテムがどのように選
択、送信されるかについては、以下に詳細に説明する。
【００２８】［配布アイテムの説明］配布アイテムは、
図３に示されるパーソナルコンピュータ１５０によって
受信される。図１には、図３のパーソナルコンピュータ
１５０に接続されたモニタ装置４２に現れるディスプレ
イ画面の一例が示されている。図１において、アイテム
２０１，２０２，２０３，２０４，２０５，２０６及び
２０７は、クエリディジタル画像のセット２２０に含ま
れるディジタル画像の表示バージョンである。ユーザが
アクティブ画像、すなわちディジタル画像の大型ディス
プレイ２０１を見ているあいだ、クエリディジタル画像
セット２２０に含まれる他の個々のディジタル画像のい
くつかが、２０２，２０３，２０４，２０５，２０６，
及び２０７で表されるサムネイル画像、すなわち小型デ
ィスプレイとして表示される。受信された配布アイテム
も、同じディスプレイ画面上に、配布アイテム２１０，
２１１，２１２として表示される。本発明で実施できる
配布アイテムの例には、プロモーション目的のディジタ
ル画像、プロモーションメッセージを含むグラフィック
又はテキスト画像、グラフィック又はテキスト画像とデ
ィジタル画像の合成画像、ビデオクリップ、プロモーシ
ョンメッセージを含む文書、ＨＴＭＬウェブ文書、Ｅメ
ールメッセージ、及びワールドワイドウェブアドレス
（ウェブスタ）を含んでもよいが、これらに限定されな
い。
図３に示されるパーソナルコンピュータ１５０によって
受信される。図１には、図３のパーソナルコンピュータ
１５０に接続されたモニタ装置４２に現れるディスプレ
イ画面の一例が示されている。図１において、アイテム
２０１，２０２，２０３，２０４，２０５，２０６及び
２０７は、クエリディジタル画像のセット２２０に含ま
れるディジタル画像の表示バージョンである。ユーザが
アクティブ画像、すなわちディジタル画像の大型ディス
プレイ２０１を見ているあいだ、クエリディジタル画像
セット２２０に含まれる他の個々のディジタル画像のい
くつかが、２０２，２０３，２０４，２０５，２０６，
及び２０７で表されるサムネイル画像、すなわち小型デ
ィスプレイとして表示される。受信された配布アイテム
も、同じディスプレイ画面上に、配布アイテム２１０，
２１１，２１２として表示される。本発明で実施できる
配布アイテムの例には、プロモーション目的のディジタ
ル画像、プロモーションメッセージを含むグラフィック
又はテキスト画像、グラフィック又はテキスト画像とデ
ィジタル画像の合成画像、ビデオクリップ、プロモーシ
ョンメッセージを含む文書、ＨＴＭＬウェブ文書、Ｅメ
ールメッセージ、及びワールドワイドウェブアドレス
（ウェブスタ）を含んでもよいが、これらに限定されな
い。
【００２９】本発明は、オーディオクリップ形式の聴覚
メッセージなど、視覚的に表現されない配布アイテムを
使用して実施することもできる。このようなオーディオ
形式の配布アイテムの場合、パーソナルコンピュータ１
５０は、内蔵スピーカを介して情報を表示できる。
メッセージなど、視覚的に表現されない配布アイテムを
使用して実施することもできる。このようなオーディオ
形式の配布アイテムの場合、パーソナルコンピュータ１
５０は、内蔵スピーカを介して情報を表示できる。
【００３０】本発明の別の実施形態は、電子形式以外の
配布アイテムを使用して実施される。例えば、このよう
な配布アイテムには、印刷物または無料のプロモーショ
ン材料製品又はサービスを含むことができるが、これら
に限定されない。プロモーション材料または製品とは、
例えば、シャンプー、石鹸、又は歯磨き粉などの試供品
である。プロモーションサービスの例としては、洗車ク
ーポンなどがある。本発明の本実施形態では、図２に示
されるイメージング可能コンピュータ１００が、通信コ
ンピュータネットワーク１１０を介してカスタマからク
エリディジタル画像のセットを受信すると、図３に（イ
メージング可能コンピュータ１００の１部品として）示
された汎用制御プロセッサ４０が、ペーパプリントアウ
ト装置または電子ディスプレイであるモニタ装置４２に
メッセージを送る。クエリディジタル画像セット２２０
に含まれる個々のディジタル画像の１つ以上が画像出力
装置３０にてプリントされ、１組のディジタルプリント
が生成される。このディジタルプリントのセットが、配
布アイテムとともにパッケージされ、郵送サービスなど
の宅配サービスによってカスタマに送られる。
配布アイテムを使用して実施される。例えば、このよう
な配布アイテムには、印刷物または無料のプロモーショ
ン材料製品又はサービスを含むことができるが、これら
に限定されない。プロモーション材料または製品とは、
例えば、シャンプー、石鹸、又は歯磨き粉などの試供品
である。プロモーションサービスの例としては、洗車ク
ーポンなどがある。本発明の本実施形態では、図２に示
されるイメージング可能コンピュータ１００が、通信コ
ンピュータネットワーク１１０を介してカスタマからク
エリディジタル画像のセットを受信すると、図３に（イ
メージング可能コンピュータ１００の１部品として）示
された汎用制御プロセッサ４０が、ペーパプリントアウ
ト装置または電子ディスプレイであるモニタ装置４２に
メッセージを送る。クエリディジタル画像セット２２０
に含まれる個々のディジタル画像の１つ以上が画像出力
装置３０にてプリントされ、１組のディジタルプリント
が生成される。このディジタルプリントのセットが、配
布アイテムとともにパッケージされ、郵送サービスなど
の宅配サービスによってカスタマに送られる。
【００３１】あるいは、本発明は、図２に示されるイメ
ージング可能コンピュータ１００によって電子的に受信
されない比較ディジタル画像のセットを用いて実施する
こともできる。この実施形態では、カスタマはイメージ
ング可能コンピュータ１００の場所まで移動することに
より、小売店舗に写真画像のセットを物理的に搬送す
る。写真画像は、フロッピーディスクなどの可搬型コン
ピュータメモリデバイスに電子的に記憶することができ
る。可搬型コンピュータメモリデバイスに記憶されたデ
ィジタル画像は、フロッピーディスクドライブなど、図
３に示される画像キャプチャ装置１０によって読取られ
る。こうして、ディジタル画像は可搬型コンピュータメ
モリデバイスからディジタル画像プロセッサ２０に転送
され、クエリディジタル画像２２０を形成する。
ージング可能コンピュータ１００によって電子的に受信
されない比較ディジタル画像のセットを用いて実施する
こともできる。この実施形態では、カスタマはイメージ
ング可能コンピュータ１００の場所まで移動することに
より、小売店舗に写真画像のセットを物理的に搬送す
る。写真画像は、フロッピーディスクなどの可搬型コン
ピュータメモリデバイスに電子的に記憶することができ
る。可搬型コンピュータメモリデバイスに記憶されたデ
ィジタル画像は、フロッピーディスクドライブなど、図
３に示される画像キャプチャ装置１０によって読取られ
る。こうして、ディジタル画像は可搬型コンピュータメ
モリデバイスからディジタル画像プロセッサ２０に転送
され、クエリディジタル画像２２０を形成する。
【００３２】さらに、カスタマが写真フィルムネガを物
理的に小売り店舗に運んでもよい。この場合、図３の画
像キャプチャ装置は、写真フィルムスキャナである。画
像キャプチャ装置１０によりクエリディジタル画像が生
成され、ディジタル画像プロセッサ２０がこれを受信す
る。別のシナリオとしては、カスタマはディジタルイメ
ージング設備のない小売店に行き、そこで店員が写真フ
ィルムネガを受け取る。写真フィルムネガは、図２に示
される卸売りコンピュータ１４０が接続されている卸売
り店舗に運ばれる。卸売りコンピュータ１４０は、図３
のイメージング可能コンピュータを備えるので、クエリ
ディジタル画像及び配布アイテムが上記と同様に処理さ
れて、宅配サービスを介し小売店あるいは直接カスタマ
に配達される。さらに別のシナリオとしては、カスタマ
のパーソナルコンピュータに写真フィルムスキャナが接
続されている場合、この写真フィルムスキャナで生成さ
れたディジタル画像を小売または卸売コンピュータが電
子的に受信する。
理的に小売り店舗に運んでもよい。この場合、図３の画
像キャプチャ装置は、写真フィルムスキャナである。画
像キャプチャ装置１０によりクエリディジタル画像が生
成され、ディジタル画像プロセッサ２０がこれを受信す
る。別のシナリオとしては、カスタマはディジタルイメ
ージング設備のない小売店に行き、そこで店員が写真フ
ィルムネガを受け取る。写真フィルムネガは、図２に示
される卸売りコンピュータ１４０が接続されている卸売
り店舗に運ばれる。卸売りコンピュータ１４０は、図３
のイメージング可能コンピュータを備えるので、クエリ
ディジタル画像及び配布アイテムが上記と同様に処理さ
れて、宅配サービスを介し小売店あるいは直接カスタマ
に配達される。さらに別のシナリオとしては、カスタマ
のパーソナルコンピュータに写真フィルムスキャナが接
続されている場合、この写真フィルムスキャナで生成さ
れたディジタル画像を小売または卸売コンピュータが電
子的に受信する。
【００３３】［比較論理の詳細］図３に示されるイメー
ジング可能コンピュータ１００のディジタルイメージン
グコンポーネントを図４により詳細に示す。ディジタル
画像プロセッサ２０は、アイテム２２１，２２２，２２
３で示されるデータベースディジタル画像の複数セット
を受信する。データベースディジタル画像の各セット
は、１つ以上のディジタル画像を含む。ディジタル画像
プロセッサ２０は、さらに、１つ以上のディジタル画像
を含むクエリ画像を１セット受信する。データベースデ
ィジタル画像のセットとクエリディジタル画像のセット
は基本的にいずれもディジタル画像の集合体であるが、
本発明に実施されるように、これら２つの異なるディジ
タル画像のセットは使用法が異なる。別の方法として、
クエリ画像のセット２２０及び複数セットのデータベー
ス画像の２２１，２２２，２２３をまず汎用制御プロセ
ッサ４０により受信し、オフラインメモリ装置４６に保
存し、次にディジタル画像プロセッサ２０に送信しても
よい。
ジング可能コンピュータ１００のディジタルイメージン
グコンポーネントを図４により詳細に示す。ディジタル
画像プロセッサ２０は、アイテム２２１，２２２，２２
３で示されるデータベースディジタル画像の複数セット
を受信する。データベースディジタル画像の各セット
は、１つ以上のディジタル画像を含む。ディジタル画像
プロセッサ２０は、さらに、１つ以上のディジタル画像
を含むクエリ画像を１セット受信する。データベースデ
ィジタル画像のセットとクエリディジタル画像のセット
は基本的にいずれもディジタル画像の集合体であるが、
本発明に実施されるように、これら２つの異なるディジ
タル画像のセットは使用法が異なる。別の方法として、
クエリ画像のセット２２０及び複数セットのデータベー
ス画像の２２１，２２２，２２３をまず汎用制御プロセ
ッサ４０により受信し、オフラインメモリ装置４６に保
存し、次にディジタル画像プロセッサ２０に送信しても
よい。
【００３４】データベースディジタル画像のあるセット
を構成している個々のディジタル画像は、特定テーマを
表すべく選択された関連ある画像である。例えばオーシ
ャンビーチリゾートに関連するディジタル画像を収集し
て、オーシャンビーチリゾートテーマを表すデータベー
ス画像のセットを形成してもよい。この場合、例えば、
データベースディジタル画像セットのディジタル画像
は、空と海が写ったビーチ、熱帯樹林、ヨットまたはス
イミングプールの画像を含んでもよい。データベースデ
ィジタル画像セットの重要な側面は、それらの画像がセ
ット全体で特定のテーマを表すことである。特定テーマ
の別の例として自動車が挙げられる。この場合の各デー
タベース画像の例には、自動車、複数の自動車グルー
プ、レース場に離れて見える自動車、またはフードショ
ップに集まる人々の個々の画像が含まれる。この場合に
も、データベースディジタル画像セットを構成する個々
のディジタル画像は、特定のテーマを表す互いに関連す
る画像である。
を構成している個々のディジタル画像は、特定テーマを
表すべく選択された関連ある画像である。例えばオーシ
ャンビーチリゾートに関連するディジタル画像を収集し
て、オーシャンビーチリゾートテーマを表すデータベー
ス画像のセットを形成してもよい。この場合、例えば、
データベースディジタル画像セットのディジタル画像
は、空と海が写ったビーチ、熱帯樹林、ヨットまたはス
イミングプールの画像を含んでもよい。データベースデ
ィジタル画像セットの重要な側面は、それらの画像がセ
ット全体で特定のテーマを表すことである。特定テーマ
の別の例として自動車が挙げられる。この場合の各デー
タベース画像の例には、自動車、複数の自動車グルー
プ、レース場に離れて見える自動車、またはフードショ
ップに集まる人々の個々の画像が含まれる。この場合に
も、データベースディジタル画像セットを構成する個々
のディジタル画像は、特定のテーマを表す互いに関連す
る画像である。
【００３５】ここで、データベースディジタル画像の複
数セットをＥで表し、データベースディジタル画像の各
セットを添え字ｊで表すとする。したがって、Ｅjは、
データベースディジタル画像のｊ番目のセットを表す。
データベースディジタル画像の各セットが含むディジタ
ル画像の数は異なっていてもよい。Ｎが複数を表すとす
ると、Ｎjは、ディジタル画像プロセッサ２０が受信す
るデータベースディジタル画像のｊ番目のセット中のデ
ィジタル画像の数を表す。データベースディジタル画像
のあるセット中の個々のディジタル画像は、添え字ｋで
識別する。よって、データベースディジタル画像ｊ番目
のセットにおけるｋ番目のディジタル画像は、符号化し
てＦjkで表される。この結果、ｊ番目のデータベースデ
ィジタル画像のセットは、以下のように表すことができ
る。
数セットをＥで表し、データベースディジタル画像の各
セットを添え字ｊで表すとする。したがって、Ｅjは、
データベースディジタル画像のｊ番目のセットを表す。
データベースディジタル画像の各セットが含むディジタ
ル画像の数は異なっていてもよい。Ｎが複数を表すとす
ると、Ｎjは、ディジタル画像プロセッサ２０が受信す
るデータベースディジタル画像のｊ番目のセット中のデ
ィジタル画像の数を表す。データベースディジタル画像
のあるセット中の個々のディジタル画像は、添え字ｋで
識別する。よって、データベースディジタル画像ｊ番目
のセットにおけるｋ番目のディジタル画像は、符号化し
てＦjkで表される。この結果、ｊ番目のデータベースデ
ィジタル画像のセットは、以下のように表すことができ
る。
【００３６】
【数１】 Ｅｊ ＝ ｛Ｆj1， Ｆj2，．．．， ＦjNj｝ ・・・（１） クエリディジタル画像のセットに含まれる個々のディジ
タル画像は、一人の人物、１家族、又は関連ある人々の
あるグループに関連し、カスタマディジタル画像の集合
体を形成する。このクエリディジタル画像のセットは、
その画像の数が一定していなくてもよく、分あるいは時
間という比較的短時間に収集されたものでも、何ヶ月ま
たは何年という比較的長い時間にわたって収集したもの
でもよい。クエリディジタル画像において重要なのは、
個々のディジタル画像が、そのディジタル画像に撮られ
た人物又は複数の人物、あるいはそのような人物又は複
数の人物が撮影した人物又は複数の人物にとって重要な
１つ以上の活動に関連しているという事実である。クエ
リディジタル画像セットの個々のディジタル画像を添え
字ｉで識別すると、クエリディジタル画像のセットは以
下のように表される。
タル画像は、一人の人物、１家族、又は関連ある人々の
あるグループに関連し、カスタマディジタル画像の集合
体を形成する。このクエリディジタル画像のセットは、
その画像の数が一定していなくてもよく、分あるいは時
間という比較的短時間に収集されたものでも、何ヶ月ま
たは何年という比較的長い時間にわたって収集したもの
でもよい。クエリディジタル画像において重要なのは、
個々のディジタル画像が、そのディジタル画像に撮られ
た人物又は複数の人物、あるいはそのような人物又は複
数の人物が撮影した人物又は複数の人物にとって重要な
１つ以上の活動に関連しているという事実である。クエ
リディジタル画像セットの個々のディジタル画像を添え
字ｉで識別すると、クエリディジタル画像のセットは以
下のように表される。
【００３７】
【数２】 Ｑ ＝ ｛Ｑ1， Ｑ2，．．．，ＱM｝ ・・・（２） ここで、Ｍはクエリディジタル画像セット中に含まれて
いるディジタル画像の数であり、Ｑiはセット中のｉ番
目の個別ディジタル画像を表す。
いるディジタル画像の数であり、Ｑiはセット中のｉ番
目の個別ディジタル画像を表す。
【００３８】図４において、汎用制御プロセッサ４０は
データベースディジタル画像の複数セットを受信する。
図４には、３セット（アイテム２２１，２２２，２２
３）が示されているが、本発明は任意のセット数のデー
タベースディジタル画像を用いて実施できる。実際的な
理由で、セット数が利用可能なコンピュータメモリ量に
制限されることもあるが、開示される本発明は、データ
ベースディジタル画像のセット数またはデータベースデ
ィジタル画像セットに含まれるディジタル画像数に何ら
制約を与えるものではない。同様に、クエリディジタル
画像セットの個々のディジタル画像の数も制約されてい
ない。
データベースディジタル画像の複数セットを受信する。
図４には、３セット（アイテム２２１，２２２，２２
３）が示されているが、本発明は任意のセット数のデー
タベースディジタル画像を用いて実施できる。実際的な
理由で、セット数が利用可能なコンピュータメモリ量に
制限されることもあるが、開示される本発明は、データ
ベースディジタル画像のセット数またはデータベースデ
ィジタル画像セットに含まれるディジタル画像数に何ら
制約を与えるものではない。同様に、クエリディジタル
画像セットの個々のディジタル画像の数も制約されてい
ない。
【００３９】ディジタル画像プロセッサ２０は、クエリ
ディジタル画像のセットを、データベースディジタル画
像の複数セットに関連して分析する。より詳細には、ク
エリディジタル画像セットの個々のディジタル画像が、
データベースディジタル画像の複数セットの個々のディ
ジタル画像に関連して分析される。
ディジタル画像のセットを、データベースディジタル画
像の複数セットに関連して分析する。より詳細には、ク
エリディジタル画像セットの個々のディジタル画像が、
データベースディジタル画像の複数セットの個々のディ
ジタル画像に関連して分析される。
【００４０】ディジタル画像プロセッサ２０により実行
される数値解析の結果、変数γによって表されるデータ
ベース類似性テーブル２５２が得られる。ベータベース
類似性テーブル２５２は、データベース類似値の集合で
あり、１つのデータベース類似値はデータベースディジ
タル画像の各セットに対応する。すなわち、γjは、ｊ
番目のデータベースディジタル画像セットのデータベー
ス類似値を表す。データベース類似性テーブル２５２に
含まれるデータベース類似値は、クエリディジタル画像
のセット２２０が、データベースディジタル画像の各セ
ットにどの程度類似するかを示す単一数値である。した
がって、データベース類似性テーブル２５２は、クエリ
ディジタル画像セット２２０を、データベースディジタ
ル画像の個々のセット２２１，２２２，２２３に関連づ
ける情報を含む。
される数値解析の結果、変数γによって表されるデータ
ベース類似性テーブル２５２が得られる。ベータベース
類似性テーブル２５２は、データベース類似値の集合で
あり、１つのデータベース類似値はデータベースディジ
タル画像の各セットに対応する。すなわち、γjは、ｊ
番目のデータベースディジタル画像セットのデータベー
ス類似値を表す。データベース類似性テーブル２５２に
含まれるデータベース類似値は、クエリディジタル画像
のセット２２０が、データベースディジタル画像の各セ
ットにどの程度類似するかを示す単一数値である。した
がって、データベース類似性テーブル２５２は、クエリ
ディジタル画像セット２２０を、データベースディジタ
ル画像の個々のセット２２１，２２２，２２３に関連づ
ける情報を含む。
【００４１】図４に示される汎用制御プロセッサ４０
は、データベース類似性テーブル２５２及びアイテム２
３１，２３２，２３３で示される複数セットの配布材料
を受信する。配布材料の各セットは、上述のような配布
アイテムを１つ以上含む。本発明の好ましい実施形態で
は、データベースディジタル画像の各セットに対応する
配布材料の１セットを使用する。汎用制御プロセッサ４
０は、データベース類似性テーブル２５２を使用し、配
布材料のセットに含まれる配布アイテムをどのように配
布するかを決定する。データベース類似値を評価するこ
とにより、汎用制御プロセッサ４０は１つ以上の配布材
料セットから配布アイテムを１つ以上選択し、これをカ
スタマのパーソナルコンピュータ１５０に送る。データ
ベース類似値γjの計算方法については、以下により詳
細に説明する。
は、データベース類似性テーブル２５２及びアイテム２
３１，２３２，２３３で示される複数セットの配布材料
を受信する。配布材料の各セットは、上述のような配布
アイテムを１つ以上含む。本発明の好ましい実施形態で
は、データベースディジタル画像の各セットに対応する
配布材料の１セットを使用する。汎用制御プロセッサ４
０は、データベース類似性テーブル２５２を使用し、配
布材料のセットに含まれる配布アイテムをどのように配
布するかを決定する。データベース類似値を評価するこ
とにより、汎用制御プロセッサ４０は１つ以上の配布材
料セットから配布アイテムを１つ以上選択し、これをカ
スタマのパーソナルコンピュータ１５０に送る。データ
ベース類似値γjの計算方法については、以下により詳
細に説明する。
【００４２】［表示又は配布される配布アイテムの選択
の詳細］図４に示される汎用制御プロセッサ４０を図５
により詳細に示す。データベース類似性テーブル２５２
は、配布コントローラ２８０により受信され、配布コン
トローラ２８０はデータベース類似性テーブル２５２に
含まれる個々のデータベース類似値を分析する。データ
ベース類似性テーブルγに含まれる個々のデータベース
類似値γjが降順にソートされ、変数Ｒで表されるデー
タベースランキングテーブル２５４を生成する。このラ
ンキングプロセスのインデックスは、数字テーブルに保
存される。この数字テーブルは、本質的に、データベー
スディジタル画像の個々のセットに対するクエリディジ
タル画像セットの相対的な類似性を示すルックアップテ
ーブルである。例えば、データベースディジタル画像が
５セット受信され、対応するデータベーステーブル２５
２が
の詳細］図４に示される汎用制御プロセッサ４０を図５
により詳細に示す。データベース類似性テーブル２５２
は、配布コントローラ２８０により受信され、配布コン
トローラ２８０はデータベース類似性テーブル２５２に
含まれる個々のデータベース類似値を分析する。データ
ベース類似性テーブルγに含まれる個々のデータベース
類似値γjが降順にソートされ、変数Ｒで表されるデー
タベースランキングテーブル２５４を生成する。このラ
ンキングプロセスのインデックスは、数字テーブルに保
存される。この数字テーブルは、本質的に、データベー
スディジタル画像の個々のセットに対するクエリディジ
タル画像セットの相対的な類似性を示すルックアップテ
ーブルである。例えば、データベースディジタル画像が
５セット受信され、対応するデータベーステーブル２５
２が
【数３】 γ ＝ ｛８９ ４５ ７３ ６２ ９１｝ ・・・（３） で与えられると、その結果として得られるデータベース
ランキングテーブル２５４は、
ランキングテーブル２５４は、
【数４】 Ｒ ＝ ｛５ １ ３ ４ ２｝ ・・・（４） によって与えられる。
【００４３】図４を参照し、ディジタル画像プロセッサ
２０によって生成されるデータベース類似値γjは、０
から１００の数値範囲にある。高い数値ほど、高い類似
性を表す。本発明の好ましい実施形態では、クエリディ
ジタル画像セット２２０に対して最も高い類似性を有す
るデータベースディジタル画像のセットを選択する。よ
って、指数Ｒ1で表される、対応する最高データベース
類似値を有するデータベースディジタル画像のセットが
選択され、この選択されたデータベースディジタル画像
のセットに対応する配布材料のセットがさらに選択され
る。
２０によって生成されるデータベース類似値γjは、０
から１００の数値範囲にある。高い数値ほど、高い類似
性を表す。本発明の好ましい実施形態では、クエリディ
ジタル画像セット２２０に対して最も高い類似性を有す
るデータベースディジタル画像のセットを選択する。よ
って、指数Ｒ1で表される、対応する最高データベース
類似値を有するデータベースディジタル画像のセットが
選択され、この選択されたデータベースディジタル画像
のセットに対応する配布材料のセットがさらに選択され
る。
【００４４】カスタマのパーソナルコンピュータ１５０
のディスプレイ画面には、１つ又は１つ以上の配布アイ
テムが表示できる。ところが、選択された配布材料のセ
ットには、パーソナルコンピュータが一度に表示できる
以上の配布アイテムが含まれる場合もある。そこで、本
発明の好ましい実施形態では、パーソナルコンピュータ
１５０に送信する配布アイテムを個々に選択すること
で、選択された配布材料のセット全体を循環させてい
る。例えば、パーソナルコンピュータ１５０が２つの配
布アイテムを表示する能力を備え、選択された配布材料
のセットには１０の配布アイテムが含まれる場合、まず
最初の２つの配布アイテムを選択して送信し、パーソナ
ルコンピュータ１５０に表示する。５秒後、次の２つの
配布アイテムすなわち３番目及び４番目の配布アイテム
を選択、送信し、パーソナルコンピュータ１５０に表示
する。このプロセスを、選択された配布アイテムのセッ
トに含まれる個々の配布アイテムがすべて送信されて表
示されるまで繰り返す。
のディスプレイ画面には、１つ又は１つ以上の配布アイ
テムが表示できる。ところが、選択された配布材料のセ
ットには、パーソナルコンピュータが一度に表示できる
以上の配布アイテムが含まれる場合もある。そこで、本
発明の好ましい実施形態では、パーソナルコンピュータ
１５０に送信する配布アイテムを個々に選択すること
で、選択された配布材料のセット全体を循環させてい
る。例えば、パーソナルコンピュータ１５０が２つの配
布アイテムを表示する能力を備え、選択された配布材料
のセットには１０の配布アイテムが含まれる場合、まず
最初の２つの配布アイテムを選択して送信し、パーソナ
ルコンピュータ１５０に表示する。５秒後、次の２つの
配布アイテムすなわち３番目及び４番目の配布アイテム
を選択、送信し、パーソナルコンピュータ１５０に表示
する。このプロセスを、選択された配布アイテムのセッ
トに含まれる個々の配布アイテムがすべて送信されて表
示されるまで繰り返す。
【００４５】当業者であれば、セット中の配布アイテム
を別の方法で表示しても本発明を効果的に実施できるこ
とがわかるであろう。例えば、配布材料のセットの決定
後、個々の配布アイテムをランダムに選択してもよい。
このタイプの情報表示では、ディスプレイ画面を見てい
る人にとって、単調さが解消する。なお、配布アイテム
の表示時間は、完全にディジタルイメージングアプリケ
ーションのデザイナ次第である。
を別の方法で表示しても本発明を効果的に実施できるこ
とがわかるであろう。例えば、配布材料のセットの決定
後、個々の配布アイテムをランダムに選択してもよい。
このタイプの情報表示では、ディスプレイ画面を見てい
る人にとって、単調さが解消する。なお、配布アイテム
の表示時間は、完全にディジタルイメージングアプリケ
ーションのデザイナ次第である。
【００４６】本発明の別の実施形態では、１セット以上
の配布材料から配布アイテムを表示する。本実施形態で
は、２つ以上の配布材料のセットから個々の配布アイテ
ムを選択し、送信し、パーソナルコンピュータ１５０上
に表示する。この場合、関連する、２つの最高データベ
ース類似値を有する２つのデータベースディジタル画像
セットが選択される（指数Ｒ１及びＲ２で示され
る。）。パーソナルコンピュータ１５０が一度に２つの
配布アイテムを表示する能力を備えていれば、第１の配
布材料セットから１配布アイテムをパーソナルコンピュ
ータディスプレイのある部分に表示し、第２の配布材料
セットから１配布アイテムを別の部分に表示する。配布
材料の各セットにおいて、既に説明したように個々の配
布アイテムをそれぞれ循環させる。
の配布材料から配布アイテムを表示する。本実施形態で
は、２つ以上の配布材料のセットから個々の配布アイテ
ムを選択し、送信し、パーソナルコンピュータ１５０上
に表示する。この場合、関連する、２つの最高データベ
ース類似値を有する２つのデータベースディジタル画像
セットが選択される（指数Ｒ１及びＲ２で示され
る。）。パーソナルコンピュータ１５０が一度に２つの
配布アイテムを表示する能力を備えていれば、第１の配
布材料セットから１配布アイテムをパーソナルコンピュ
ータディスプレイのある部分に表示し、第２の配布材料
セットから１配布アイテムを別の部分に表示する。配布
材料の各セットにおいて、既に説明したように個々の配
布アイテムをそれぞれ循環させる。
【００４７】本発明の別の実施形態においては、１つ以
上の配布材料のセットから選択した配布アイテムを同時
に表示し、それらの配布アイテムをパーソナルコンピュ
ータ１５０に表示する時間の長さを変える。本実施形態
では、２つ以上の配布材料のセットから個々の配布アイ
テムを選択し、送信し、パーソナルコンピュータ１５０
上に表示する。パーソナルコンピュータ１５０の配布ア
イテム表示専用の各部分に対し、関連する最高データベ
ース類似値を有する配布材料のセットから１配布アイテ
ムを選択し（Ｒ1）、送信し、表示する。これらの配布
アイテムは８秒間表示される。８秒経過後、次に高い関
連データベース類似値を有する配布材料のセットから１
配布アイテムを選択し（Ｒ2）、送信し、３秒間表示す
る。このようにして、配布アイテムの表示時間を対応す
るデータベース類似値に関連づける。この工程を、すべ
ての配布材料セットが選択されるまで繰り返す。
上の配布材料のセットから選択した配布アイテムを同時
に表示し、それらの配布アイテムをパーソナルコンピュ
ータ１５０に表示する時間の長さを変える。本実施形態
では、２つ以上の配布材料のセットから個々の配布アイ
テムを選択し、送信し、パーソナルコンピュータ１５０
上に表示する。パーソナルコンピュータ１５０の配布ア
イテム表示専用の各部分に対し、関連する最高データベ
ース類似値を有する配布材料のセットから１配布アイテ
ムを選択し（Ｒ1）、送信し、表示する。これらの配布
アイテムは８秒間表示される。８秒経過後、次に高い関
連データベース類似値を有する配布材料のセットから１
配布アイテムを選択し（Ｒ2）、送信し、３秒間表示す
る。このようにして、配布アイテムの表示時間を対応す
るデータベース類似値に関連づける。この工程を、すべ
ての配布材料セットが選択されるまで繰り返す。
【００４８】当業者であれば、配布アイテムの表示時間
を変化させる他の構成によっても、本発明が効果的に使
用できることが理解できよう。例えば、配布材料のセッ
トをランダムに選択し、そのセット中の個々のアイテム
を順次循環させる。配布アイテムが選択される度に、そ
れをパーソナルコンピュータのディスプレイに表示する
時間を、対応するデータベース類似値によって決定す
る。なお、上述のように、配布アイテムを表示する実際
の長さは、ディジタルイメージングアプリケーションの
デザイナに完全に依存する。
を変化させる他の構成によっても、本発明が効果的に使
用できることが理解できよう。例えば、配布材料のセッ
トをランダムに選択し、そのセット中の個々のアイテム
を順次循環させる。配布アイテムが選択される度に、そ
れをパーソナルコンピュータのディスプレイに表示する
時間を、対応するデータベース類似値によって決定す
る。なお、上述のように、配布アイテムを表示する実際
の長さは、ディジタルイメージングアプリケーションの
デザイナに完全に依存する。
【００４９】［データベース類似値の計算］図４に示さ
れるイメージング可能コンピュータ１００の一部である
ディジタル画像プロセッサ２０を、図６により詳細に示
す。画像類似性計算部２４０は、アイテム２２１，２２
２，２２３によって示される複数のデータベースディジ
タル画像セット、及びクエリ画像のセット２２０を受信
し、データベースディジタル画像の各セットに含まれる
各ディジタル画像Ｆjkに関し、クエリ画像セット２２０
に含まれる各ディジタル画像Ｑiの数値分析を行う。画
像類似性計算部２４０によって実行される数値分析は画
像対画像の比較、すなわち２つのディジタル画像の比較
であり、この結果、各２画像比較に対し、画像類似値と
呼ばれる単一の数値が得られる。よって、クエリディジ
タル画像のセットにはＭ個のディジタル画像が含まれ、
ｊ番目のデータベースディジタル画像のセットにはＮj
個のディジタル画像が含まれているので、実行される画
像対画像比較の総数Ｎtは、以下の式より求められる。
れるイメージング可能コンピュータ１００の一部である
ディジタル画像プロセッサ２０を、図６により詳細に示
す。画像類似性計算部２４０は、アイテム２２１，２２
２，２２３によって示される複数のデータベースディジ
タル画像セット、及びクエリ画像のセット２２０を受信
し、データベースディジタル画像の各セットに含まれる
各ディジタル画像Ｆjkに関し、クエリ画像セット２２０
に含まれる各ディジタル画像Ｑiの数値分析を行う。画
像類似性計算部２４０によって実行される数値分析は画
像対画像の比較、すなわち２つのディジタル画像の比較
であり、この結果、各２画像比較に対し、画像類似値と
呼ばれる単一の数値が得られる。よって、クエリディジ
タル画像のセットにはＭ個のディジタル画像が含まれ、
ｊ番目のデータベースディジタル画像のセットにはＮj
個のディジタル画像が含まれているので、実行される画
像対画像比較の総数Ｎtは、以下の式より求められる。
【００５０】
【数５】 Ｎt ＝ ＭΣjＮj ・・・（５） クエリディジタル画像セットのｉ番目のディジタル画像
と、ｊ番目のデータベースディジタル画像セットのｋ番
目のディジタル画像との画像対画像比較の結果として求
められる画像類似値は、βijkによって表される。
と、ｊ番目のデータベースディジタル画像セットのｋ番
目のディジタル画像との画像対画像比較の結果として求
められる画像類似値は、βijkによって表される。
【００５１】画像データベース評価部２５０は、画像類
似性計算部２４０からの画像類似値を受信し、データベ
ース類似値テーブルを求める。各データベース類似値
は、クエリディジタル画像のセットがデータベースディ
ジタル画像のあるセットに類似する程度に関連する単一
の数値である。既に説明したように、変数γjによりｊ
番目のデータベースディジタル画像のセットに対応する
データベース類似値を表す。
似性計算部２４０からの画像類似値を受信し、データベ
ース類似値テーブルを求める。各データベース類似値
は、クエリディジタル画像のセットがデータベースディ
ジタル画像のあるセットに類似する程度に関連する単一
の数値である。既に説明したように、変数γjによりｊ
番目のデータベースディジタル画像のセットに対応する
データベース類似値を表す。
【００５２】データベース類似値は、種々の異なる方法
により計算できる。本発明の好ましい実施形態では、画
像類似値の算術平均を利用してデータベース類似値を求
めている。γjの計算式は、平均類似値を表す以下の式
により表される。
により計算できる。本発明の好ましい実施形態では、画
像類似値の算術平均を利用してデータベース類似値を求
めている。γjの計算式は、平均類似値を表す以下の式
により表される。
【００５３】
【数６】 本発明の別の実施形態においては、画像類似値の部分集
合を用いてデータベース類似値を計算する。ｊ番目のデ
ータベースディジタル画像セットに対応する画像類似値
βijk（値の数はＭＮj個）が数字順に並べられる。５つ
の最も高い画像類似値のみの平均によってデータベース
類似値を計算する。なお、当業者であれば、５つ以外の
最高画像類似値を用いても本発明が実施可能であること
が理解できる。最も高い画像類似値のみを使用すること
により、データベース類似値の数値が上がる。データベ
ース類似値の計算に寄与するのはこのように少数のディ
ジタル画像だけなので、データベースディジタル画像の
所与のセットが多数のディジタル画像を含んだとしても
問題はない。
合を用いてデータベース類似値を計算する。ｊ番目のデ
ータベースディジタル画像セットに対応する画像類似値
βijk（値の数はＭＮj個）が数字順に並べられる。５つ
の最も高い画像類似値のみの平均によってデータベース
類似値を計算する。なお、当業者であれば、５つ以外の
最高画像類似値を用いても本発明が実施可能であること
が理解できる。最も高い画像類似値のみを使用すること
により、データベース類似値の数値が上がる。データベ
ース類似値の計算に寄与するのはこのように少数のディ
ジタル画像だけなので、データベースディジタル画像の
所与のセットが多数のディジタル画像を含んだとしても
問題はない。
【００５４】［画像類似値の計算］本発明は、任意の画
像類似値生成方法を用いて実施できる。本発明の実施に
要求されるディジタル画像処理方法の不可欠な要素は、
ディジタル画像のデータベース及びクエリディジタル画
像に対する１つ以上の画像特性の計算及びこの計算され
た画像特性の類似性に対する単一基準の計算方法であ
る。例えば、本発明は以下の米国特許に開示され、以下
の文献に記載された種々の方法を適用して実施できる。
すなわち、米国特許第５，９３３，８２３号（カレン
他）；第５，９８７，４５６号（ラベラ他）；第５，８
１９，２８８号（デボネット）；第５，８３２，１３１
号（チュー他）；第５，５７９，４７１号（バーバー
他）、及びＭ．Ｊ．スウェイン及びＤ．Ｈ．バラード著
「カラーインデックシング、インターナショナルジャー
ナル、コンピュータバージョン」（１９９１年７巻、１
号、１１〜３２ページ）；及びＧ．パス他著「カラーコ
ヒーレンスベクトル（color coherence vectorｓ）を用
いた画像の比較」ＡＣＭマルチメディア会議議事録（１
９９６年）であり、これらすべての方法は計算された１
つ以上の画像特性に基づく画像類似性判断方法である。
像類似値生成方法を用いて実施できる。本発明の実施に
要求されるディジタル画像処理方法の不可欠な要素は、
ディジタル画像のデータベース及びクエリディジタル画
像に対する１つ以上の画像特性の計算及びこの計算され
た画像特性の類似性に対する単一基準の計算方法であ
る。例えば、本発明は以下の米国特許に開示され、以下
の文献に記載された種々の方法を適用して実施できる。
すなわち、米国特許第５，９３３，８２３号（カレン
他）；第５，９８７，４５６号（ラベラ他）；第５，８
１９，２８８号（デボネット）；第５，８３２，１３１
号（チュー他）；第５，５７９，４７１号（バーバー
他）、及びＭ．Ｊ．スウェイン及びＤ．Ｈ．バラード著
「カラーインデックシング、インターナショナルジャー
ナル、コンピュータバージョン」（１９９１年７巻、１
号、１１〜３２ページ）；及びＧ．パス他著「カラーコ
ヒーレンスベクトル（color coherence vectorｓ）を用
いた画像の比較」ＡＣＭマルチメディア会議議事録（１
９９６年）であり、これらすべての方法は計算された１
つ以上の画像特性に基づく画像類似性判断方法である。
【００５５】本発明は、２つの機能的段階（phase）か
ら成る、描写的特性（depictive feature）ベースの画
像比較システムを提供する。第１の段階は画像特性表現
段階（image feature representation phase）と呼ば
れ、システムによって管理される複数のデータベース画
像セット中の各ディジタル画像を処理して、その描写的
特性ベースの表現を自動的に抽出する。画像特性表現及
びディジタル画像がデータベースに保存され、この画像
特性表現が将来における描写的特性ベース画像比較に組
み込まれるように検索インデックスが更新される。次
に、画像比較段階と呼ばれる第２の段階は、クエリディ
ジタル画像セットに含まれるディジタル画像と、データ
ベースディジタル画像のセットに含まれるディジタル画
像との比較に関する。なお、画像色空間は、保管及び読
み出し段階のための、予め定められた又は所望の任意の
色空間に変換することができる。以下に示す実施形態の
詳細は、任意の色空間（例えば、ＲＧＢ、ＹＣＣ、ＨＳ
Ｖ、ＣＩＥ色空間など）のディジタル画像に適用でき
る。また、いずれの段階においても、ディジタル画像を
所望の圧縮ダイナミックレンジに変換して、コンピュー
タコスト及び記憶容量の要件を低減することができる。
ら成る、描写的特性（depictive feature）ベースの画
像比較システムを提供する。第１の段階は画像特性表現
段階（image feature representation phase）と呼ば
れ、システムによって管理される複数のデータベース画
像セット中の各ディジタル画像を処理して、その描写的
特性ベースの表現を自動的に抽出する。画像特性表現及
びディジタル画像がデータベースに保存され、この画像
特性表現が将来における描写的特性ベース画像比較に組
み込まれるように検索インデックスが更新される。次
に、画像比較段階と呼ばれる第２の段階は、クエリディ
ジタル画像セットに含まれるディジタル画像と、データ
ベースディジタル画像のセットに含まれるディジタル画
像との比較に関する。なお、画像色空間は、保管及び読
み出し段階のための、予め定められた又は所望の任意の
色空間に変換することができる。以下に示す実施形態の
詳細は、任意の色空間（例えば、ＲＧＢ、ＹＣＣ、ＨＳ
Ｖ、ＣＩＥ色空間など）のディジタル画像に適用でき
る。また、いずれの段階においても、ディジタル画像を
所望の圧縮ダイナミックレンジに変換して、コンピュー
タコスト及び記憶容量の要件を低減することができる。
【００５６】［画像特性表現段階の詳細］画像特性表現
段階の主要ステップが図７に示されている。各入力ディ
ジタル画像を分析し、その表現を構成する。１つのディ
ジタル画像は、色、テクスチャ及び色の合成など、複数
の異なる描写的特性に関して表現できる。図７を参照す
ると、ステップＳ１０において、描写的特性ｆをまず選
択する。好ましい実施形態では、色とテクスチャのいず
れかが選択可能である。次に、ステップＳ２０におい
て、ディジタル画像を分析し、特性ｆに関して知覚的に
重要なディジタル画像成分を識別する。ディジタル画像
の描写的特性がそのディジタル画像に対する観察者の知
覚を支配している場合、その描写的特性を知覚的に重要
な描写的特性と考える。例えば、大きな赤い花の画像に
おいては、赤色が知覚的に重要な色特性である。続い
て、ステップＳ３０において、選択された特性の、検出
された知覚的に重要な成分に関して、該ディジタル画像
を表現する。そして、ステップＳ４０において、入力デ
ィジタル画像とその表現を画像データベースに加える。
段階の主要ステップが図７に示されている。各入力ディ
ジタル画像を分析し、その表現を構成する。１つのディ
ジタル画像は、色、テクスチャ及び色の合成など、複数
の異なる描写的特性に関して表現できる。図７を参照す
ると、ステップＳ１０において、描写的特性ｆをまず選
択する。好ましい実施形態では、色とテクスチャのいず
れかが選択可能である。次に、ステップＳ２０におい
て、ディジタル画像を分析し、特性ｆに関して知覚的に
重要なディジタル画像成分を識別する。ディジタル画像
の描写的特性がそのディジタル画像に対する観察者の知
覚を支配している場合、その描写的特性を知覚的に重要
な描写的特性と考える。例えば、大きな赤い花の画像に
おいては、赤色が知覚的に重要な色特性である。続い
て、ステップＳ３０において、選択された特性の、検出
された知覚的に重要な成分に関して、該ディジタル画像
を表現する。そして、ステップＳ４０において、入力デ
ィジタル画像とその表現を画像データベースに加える。
【００５７】本発明によれば、ディジタル画像の色特性
ベースの表現は、そのディジタル画像に存在する知覚的
に重要な色に関連する。ディジタル画像の知覚的に重要
な色を識別する好ましいアプローチは、あるディジタル
画像において相当の大きさを有する色の統一された（統
一色の：coherently colored）領域が知覚的に重要であ
るという仮定に基づいている。よって、相当の大きさを
有する統一色の領域の色を、知覚的に重要な色と考え
る。好ましい実施形態では、ディジタル画像の知覚的に
重要な色を識別するための２つの異なる方法を提供す
る。これら２つの方法のうち１つを選択してデータベー
スを設定する。第１の方法の主要なステップを図８に示
す。ステップＳ１００において、全ての入力画像に対
し、その統一色ヒストグラムをまず計算する。ディジタ
ル画像の統一色ヒストグラムは関数であり、Ｈ（ｃ）＝
統一色領域に属する色ｃの画素数、である。ここで、ｃ
はディジタル画像のダイナミックレンジにおける有効色
である。ある画素は、その色が、予め特定された最少数
の隣接画素の色と同じまたは類似している場合に、統一
された色の領域（統一色領域）に属すると考えられる。
この実施例では、統一性に対して２つの定義を有する。
すなわち（１）最低２つの一致したまたは類似する隣接
画素であり、かつ（２）全ての近隣画素が一致または類
似していることである。画像保管及び読出しのいずれの
段階においても、全ディジタル画像の分析に同じ統一性
の定義を用いなければならない。対応するチャネル値が
すべて等しければ２つの色は等しいと考える。２つの色
ｃ1とｃ2は、その差ｄｉｆｆ（ｃ1，ｃ2）がユーザの特
定したしきい値ＣTより小さければ類似していると考え
る。好ましいＣTの値は、ｄｉｆｆ（ｃ1，ｃ2）の最大
可能値の１５％から２０％の範囲である。複数の異なる
色差計算方法を使用できるが、好ましい実施形態では、
２つのＬチャネル色を比較する次の３つの方法のうちの
一つを、システムの初期化において選択できる。
ベースの表現は、そのディジタル画像に存在する知覚的
に重要な色に関連する。ディジタル画像の知覚的に重要
な色を識別する好ましいアプローチは、あるディジタル
画像において相当の大きさを有する色の統一された（統
一色の：coherently colored）領域が知覚的に重要であ
るという仮定に基づいている。よって、相当の大きさを
有する統一色の領域の色を、知覚的に重要な色と考え
る。好ましい実施形態では、ディジタル画像の知覚的に
重要な色を識別するための２つの異なる方法を提供す
る。これら２つの方法のうち１つを選択してデータベー
スを設定する。第１の方法の主要なステップを図８に示
す。ステップＳ１００において、全ての入力画像に対
し、その統一色ヒストグラムをまず計算する。ディジタ
ル画像の統一色ヒストグラムは関数であり、Ｈ（ｃ）＝
統一色領域に属する色ｃの画素数、である。ここで、ｃ
はディジタル画像のダイナミックレンジにおける有効色
である。ある画素は、その色が、予め特定された最少数
の隣接画素の色と同じまたは類似している場合に、統一
された色の領域（統一色領域）に属すると考えられる。
この実施例では、統一性に対して２つの定義を有する。
すなわち（１）最低２つの一致したまたは類似する隣接
画素であり、かつ（２）全ての近隣画素が一致または類
似していることである。画像保管及び読出しのいずれの
段階においても、全ディジタル画像の分析に同じ統一性
の定義を用いなければならない。対応するチャネル値が
すべて等しければ２つの色は等しいと考える。２つの色
ｃ1とｃ2は、その差ｄｉｆｆ（ｃ1，ｃ2）がユーザの特
定したしきい値ＣTより小さければ類似していると考え
る。好ましいＣTの値は、ｄｉｆｆ（ｃ1，ｃ2）の最大
可能値の１５％から２０％の範囲である。複数の異なる
色差計算方法を使用できるが、好ましい実施形態では、
２つのＬチャネル色を比較する次の３つの方法のうちの
一つを、システムの初期化において選択できる。
【００５８】（１）│ｃx i−ｃy i│＜ＣT iであれば、色
ｃxとｃyは類似していると考えられる。ここで、ｃk iは
ｉ番目のカラーディジタル画像チャネルｃhの値を示
し、Ｃh iはｉ番目のカラーディジタル画像チャネル値の
差に対して予め特定されたしきい値を示す。
ｃxとｃyは類似していると考えられる。ここで、ｃk iは
ｉ番目のカラーディジタル画像チャネルｃhの値を示
し、Ｃh iはｉ番目のカラーディジタル画像チャネル値の
差に対して予め特定されたしきい値を示す。
【００５９】（２）Σi＝１，ＬWｉ・（ｃx i−ｃh i）2
＜ＣTであれば、色ｃxとｃyは類似していると考えられ
る。ここで、ｃk iはｉ番目のカラーディジタル画像チャ
ネルｃ hの値を示し、ＷIはｉ番目のカラーディジタル画
像チャネルの重み（weight）を表し、ＣTは予め特定さ
れたしきい値を表す。
＜ＣTであれば、色ｃxとｃyは類似していると考えられ
る。ここで、ｃk iはｉ番目のカラーディジタル画像チャ
ネルｃ hの値を示し、ＷIはｉ番目のカラーディジタル画
像チャネルの重み（weight）を表し、ＣTは予め特定さ
れたしきい値を表す。
【００６０】（３）Σi＝１，ＬWｉ・│（ｃx i−ｃh i）
│＜ＣTであれば、色ｃxとｃyは類似していると考えら
れる。ここで、ｃk iはｉ番目のカラーディジタル画像チ
ャネルｃhの値を示し、ＷIはｉ番目のカラーディジタル
画像チャネルの重みを表し、ＣTは予め特定されたしき
い値を表す。
│＜ＣTであれば、色ｃxとｃyは類似していると考えら
れる。ここで、ｃk iはｉ番目のカラーディジタル画像チ
ャネルｃhの値を示し、ＷIはｉ番目のカラーディジタル
画像チャネルの重みを表し、ＣTは予め特定されたしき
い値を表す。
【００６１】次に、ステップＳ１１０において、統一色
ヒストグラムを分析し、知覚的に重要な色を識別する。
Ｈ（ｋ）＞Ｔ（Ｔはしきい値）であれば、色ｋは知覚的
に重要な色である。好ましい実施においては、Ｔは画像
中の総画素数の０．５％である。次のステップ１２０に
おいて、ディジタル画像をその知覚的に重要な色に関し
て表現する。すなわち、ディジタル画像Ｉを次式のベク
トルにより表現する。
ヒストグラムを分析し、知覚的に重要な色を識別する。
Ｈ（ｋ）＞Ｔ（Ｔはしきい値）であれば、色ｋは知覚的
に重要な色である。好ましい実施においては、Ｔは画像
中の総画素数の０．５％である。次のステップ１２０に
おいて、ディジタル画像をその知覚的に重要な色に関し
て表現する。すなわち、ディジタル画像Ｉを次式のベク
トルにより表現する。
【００６２】
【数７】 ＩC＝｛Ｎ，Ｚ，＜Ｃi，Ｓi，＞｝，０＜ｉ＜Ｎ＋１ ・・・（７） ここで、Ｎはディジタル画像Ｉにおける知覚的に重要な
色の数であり、Ｚ＝ΣＳ iであり、Ｃiはディジタル画像
Ｉのｉ番目の知覚的に重要な色の色値であり、Ｓ iはＨ
（Ｃｉ）と画像Ｉにおける総画素数の割合である。
色の数であり、Ｚ＝ΣＳ iであり、Ｃiはディジタル画像
Ｉのｉ番目の知覚的に重要な色の色値であり、Ｓ iはＨ
（Ｃｉ）と画像Ｉにおける総画素数の割合である。
【００６３】ディジタル画像の知覚的に重要な色を識別
する第２の方法の主要ステップを図９に示す。この方法
は第１の方法を拡張したものである。この場合、ステッ
プＳ２００において、第１の方法のステップＳ１００及
びＳ１１０を実行し、知覚的に重要な色を検出する。こ
うして求めた知覚的に重要な色のセットは、知覚的に重
要な色の初期集合であるとされ、これを洗練することに
より、支配的な知覚的に重要な色の集合を求める。洗練
ステップでは、まず、ステップＳ２１０において、知覚
的に重要な色の初期集合に属する色の画素だけで構成さ
れた連結成分（connected components）を見つける。こ
れは、知覚的に重要な色の画素のみを考慮し（すなわ
ち、これらの画素を目標画素と考え）、他の画素を無視
して（すなわち、残りの画素を背景画素と考え）、入力
ディジタル画像に対して連結成分分析を行うことにより
達成される。知覚的に重要な色（すなわち、知覚的に重
要な色の初期集合の色）を有する２つの隣接画素（４ま
たは８隣接画素）は、色が一致又は類似する場合にの
み、連結していると考える。ステップ２２０において、
このように求めた連結成分を分析し、支配的な知覚的に
重要な色の集合を決定する。所定のしきい値ＴSよりサ
イズの大きい連結成分は、支配的な知覚的重要セグメン
トであるとする。本実施例では、ＴS はディジタル画像
における総画素数の０．２５％である。支配的な知覚的
に重要なセグメントに属する色により、画像特性表現の
ための、知覚的に重要な色の集合が形成される。最終ス
テップＳ２３０において、ディジタル画像を、その知覚
的に重要な色に関して表現する。なお、知覚的に重要な
色のこの最終集合は、知覚的に重要な色の初期集合の部
分集合である。
する第２の方法の主要ステップを図９に示す。この方法
は第１の方法を拡張したものである。この場合、ステッ
プＳ２００において、第１の方法のステップＳ１００及
びＳ１１０を実行し、知覚的に重要な色を検出する。こ
うして求めた知覚的に重要な色のセットは、知覚的に重
要な色の初期集合であるとされ、これを洗練することに
より、支配的な知覚的に重要な色の集合を求める。洗練
ステップでは、まず、ステップＳ２１０において、知覚
的に重要な色の初期集合に属する色の画素だけで構成さ
れた連結成分（connected components）を見つける。こ
れは、知覚的に重要な色の画素のみを考慮し（すなわ
ち、これらの画素を目標画素と考え）、他の画素を無視
して（すなわち、残りの画素を背景画素と考え）、入力
ディジタル画像に対して連結成分分析を行うことにより
達成される。知覚的に重要な色（すなわち、知覚的に重
要な色の初期集合の色）を有する２つの隣接画素（４ま
たは８隣接画素）は、色が一致又は類似する場合にの
み、連結していると考える。ステップ２２０において、
このように求めた連結成分を分析し、支配的な知覚的に
重要な色の集合を決定する。所定のしきい値ＴSよりサ
イズの大きい連結成分は、支配的な知覚的重要セグメン
トであるとする。本実施例では、ＴS はディジタル画像
における総画素数の０．２５％である。支配的な知覚的
に重要なセグメントに属する色により、画像特性表現の
ための、知覚的に重要な色の集合が形成される。最終ス
テップＳ２３０において、ディジタル画像を、その知覚
的に重要な色に関して表現する。なお、知覚的に重要な
色のこの最終集合は、知覚的に重要な色の初期集合の部
分集合である。
【００６４】当業者であれば、上記２つの色ベースの画
像特性表現方法に対し、本発明の範囲において複数の変
形が可能であることが理解できよう。１つの直接的な拡
張方法は、２つの表現方法を組み合わせることである。
すなわち、支配的な知覚的に重要なセグメントに色が属
するどうかを示すタイプにより、知覚的に重要な各色を
認定する（qualify）ことにより方法１の表現を拡張す
る。
像特性表現方法に対し、本発明の範囲において複数の変
形が可能であることが理解できよう。１つの直接的な拡
張方法は、２つの表現方法を組み合わせることである。
すなわち、支配的な知覚的に重要なセグメントに色が属
するどうかを示すタイプにより、知覚的に重要な各色を
認定する（qualify）ことにより方法１の表現を拡張す
る。
【００６５】本発明によれば、ディジタル画像のテクス
チャ特性ベースの表現は、ディジタル画像における、ラ
ンダムなまたは決まった構造の、知覚的に重要なテクス
チャに関連する。ディジタル画像の知覚的に重要なテク
スチャを識別する好ましいアプローチは、知覚的に重要
な各テクスチャは同一の色遷移を何度も繰り返すことに
より構成されるという仮定に基づく。したがって、頻繁
に発生する色遷移を識別し、そのテクスチャ特性を分析
することにより、知覚的に重要なテクスチャを抽出して
表現できる。ディジタル画像の知覚的に重要なテクスチ
ャを識別するための好ましい実施形態が図１０に示され
る。全ての入力ディジタル画像に対し、まず第１のステ
ップＳ３００において、画像中に存在する色遷移を全て
検出する。現在の画素（ｃ）と前の画素（ｐ）との間の
色遷移は、色値の変化ｄｉｓｔ（ｃ，ｐ）が所定のしき
い値ｔｈより大きい場合に起こる。好ましいｔｈの値
は、ｄｉｓｔ（ｃ，ｐ）の最大可能値の１５％から２０
％の範囲である。色遷移が発生した画素を色遷移画素と
呼ぶ。本実施形態においては、２つのＬチャネル色を比
較する次の２つ方法の一つを選択し、色値の変化、すな
わち色遷移を判定することができる。
チャ特性ベースの表現は、ディジタル画像における、ラ
ンダムなまたは決まった構造の、知覚的に重要なテクス
チャに関連する。ディジタル画像の知覚的に重要なテク
スチャを識別する好ましいアプローチは、知覚的に重要
な各テクスチャは同一の色遷移を何度も繰り返すことに
より構成されるという仮定に基づく。したがって、頻繁
に発生する色遷移を識別し、そのテクスチャ特性を分析
することにより、知覚的に重要なテクスチャを抽出して
表現できる。ディジタル画像の知覚的に重要なテクスチ
ャを識別するための好ましい実施形態が図１０に示され
る。全ての入力ディジタル画像に対し、まず第１のステ
ップＳ３００において、画像中に存在する色遷移を全て
検出する。現在の画素（ｃ）と前の画素（ｐ）との間の
色遷移は、色値の変化ｄｉｓｔ（ｃ，ｐ）が所定のしき
い値ｔｈより大きい場合に起こる。好ましいｔｈの値
は、ｄｉｓｔ（ｃ，ｐ）の最大可能値の１５％から２０
％の範囲である。色遷移が発生した画素を色遷移画素と
呼ぶ。本実施形態においては、２つのＬチャネル色を比
較する次の２つ方法の一つを選択し、色値の変化、すな
わち色遷移を判定することができる。
【００６６】
【数８】（１）│ｃ．ｃｈ0−ｐ．ｃｈ0│≧ｔｈ．ｃｈ
0 又は、│ｃ．ｃｈ1−ｐ．ｃｈ1│≧ｔｈ．ｃｈ1 ・
・・又は│ｃ．ｃｈi−ｐ．ｃｈi│≧ｔｈ．ｃｈi
（０≦ｉ≦Ｌ）であれば、現在の画素は色遷移画素であ
ると識別される。ここで、ｃ．ｃｈiは現在の画素のｉ
番目のカラーディジタル画像チャネル値であり、ｐ．ｃ
ｈiは前の画素のｉ番目の色チャネル値であり、ｔｈ．
ｃｈiはｉ番目のカラーディジタル画像チャネルに対す
る所定差のしきい値を表す。
0 又は、│ｃ．ｃｈ1−ｐ．ｃｈ1│≧ｔｈ．ｃｈ1 ・
・・又は│ｃ．ｃｈi−ｐ．ｃｈi│≧ｔｈ．ｃｈi
（０≦ｉ≦Ｌ）であれば、現在の画素は色遷移画素であ
ると識別される。ここで、ｃ．ｃｈiは現在の画素のｉ
番目のカラーディジタル画像チャネル値であり、ｐ．ｃ
ｈiは前の画素のｉ番目の色チャネル値であり、ｔｈ．
ｃｈiはｉ番目のカラーディジタル画像チャネルに対す
る所定差のしきい値を表す。
【００６７】（２）次式に当てはまる場合、現在の画素
は色遷移画素であると識別される。
は色遷移画素であると識別される。
【００６８】
【数９】 ここで、ｃ．ｃｈiは現在の画素のｉ番目のカラーディ
ジタル画像チャネル値を表し、ｐ．ｃｈiは前の画素の
ｉ番目のカラーディジタル画像チャネル値であり、ｔｈ
は所定の色差しきい値を表す。
ジタル画像チャネル値を表し、ｐ．ｃｈiは前の画素の
ｉ番目のカラーディジタル画像チャネル値であり、ｔｈ
は所定の色差しきい値を表す。
【００６９】色遷移の概念は、モノクロ画像の場合には
グレーレベル又は明るさの遷移として定義できることが
当業者には理解できよう。また、当業者であれば、本発
明の範囲において、色遷移の存在を判定する他の色差測
定法（metrics）も使用できることが認識できるであろ
う。ディジタル画像を水平方向及び垂直方向にスキャン
し、上記のいずれかの方法により色遷移画素をすべて識
別する。各色遷移画素は色遷移を示し、各色遷移は、そ
の色遷移を形成する前の及び現在の画素色値に対応する
２つの色（ｃ１，ｃ２）によって表される。次に、第２
のステップＳ３１０において、頻繁に発生する色遷移を
全て識別する。ｃ１及びｃ２を２次元とする２次元の色
遷移ヒストグラムを構成し、前のステップにおいて検出
した複数の色遷移の頻度を記録する。本発明の好ましい
実施形態では、色遷移ヒストグラムを構成して位置づけ
る(populating）３つのオプションが提供される。第１
のオプションは、全体色遷移（global color transisio
n）ヒストグラムの構成に関連し、ここでは画像におい
て検出された全ての色遷移を配置する。そして、所定の
最低発生頻度を上回る、色遷移ヒストグラムの全てのピ
ークを検出し、これを頻繁に発生する色遷移と識別す
る。ここで、全体色遷移ヒストグラムにおいて、頻繁に
発生する色遷移を識別するための好ましい最低頻度しき
い値は、ディジタル画像中の総画素数の０．２５％であ
る。第２のオプションでは、ディジタル画像を互いに重
複しない部分に分割してモザイク配列し、部分遷移ヒス
トグラムの集合を構成する。各ヒストグラムには、対応
する画像部分で検出された色遷移を配置する。本実施例
では、２４の部分ヒストグラムの集合が構成される。全
ての部分遷移ヒストグラムにおいて、所定の最低発生頻
度しきい値を上回る全てのピークを検出し、これを頻繁
に発生する色遷移と識別する。部分色遷移ヒストグラム
の場合、頻繁に発生する色遷移を識別するための好まし
い最低頻度しきい値は各モザイク部分における総画素数
の２．５％である。最終オプションは、上記２つの方法
の組み合わせであり、全体及び部分ヒストグラムの両方
を構成し、全てのピークを上記の方法で識別する。これ
らのピークは最も頻繁に発生する色遷移を表し、画像に
おける知覚的に重要なテクスチャに相当する。次に第３
のステップＳ３２０において、頻繁に発生する色遷移の
テクスチャ特性分析により、知覚的に重要なテクスチャ
を表現する。頻繁に発生する各色遷移に対し、画像全体
におけるこの特性色遷移の全ての発生を検出し、スケー
ル及び傾斜値を計算する。本実施形態においては、スケ
ールは、色ｃ１と色ｃ２の発生の間において、画素に関
連する距離として計算する。傾斜は、ｔａｎ-1（ｇy／
ｇx）として計算される。ここで、ｇy及びｇxは、それ
ぞれ、色遷移における垂直及び水平方向のエッジ情報で
あり、ソーベルオペレータ（Sobel operator）を用いて
計算される。なお、本発明の範囲を超えることなく、ス
ケール及び傾斜値を計算する他の技術を使用してもよ
い。各発生に対して計算されたスケール及び傾斜の値に
より、スケール傾斜ヒストグラムを構成する。全ての発
生を計算後、スケール傾斜ヒストグラムを用いて、知覚
的に重要なテクスチャのテクスチャ特性を分析する。ラ
ンダムなテクスチャの場合、スケール傾斜ヒストグラム
はランダムに分布する。一方、決まった構成を有するテ
クスチャの場合は、スケール傾斜ヒストグラムにおい
て、スケール、傾斜またはそのいずれにもかなりシャー
プなモードが検出できる。ランダムテクスチャに対応す
る色遷移の場合、スケール傾斜ヒストグラムを用いて、
スケール傾斜平均ベクトル（scale-gradient mean vect
or）及びスケール傾斜分散行列（covariance matrix）
が計算される。決まった構成を有するテクスチャに対応
する色遷移では、対応するヒストグラムモードを用い
て、スケール傾斜平均ベクトル及びスケール傾斜分散行
列が計算される。これらの特性を用いて、知覚的に重要
なテクスチャを表現する。次に、最終ステップＳ３３０
において、ディジタル画像をその知覚的に重要なテクス
チャに関連して表現する。ディジタル画像Ｉは、次式の
ベクトルによって表される。
グレーレベル又は明るさの遷移として定義できることが
当業者には理解できよう。また、当業者であれば、本発
明の範囲において、色遷移の存在を判定する他の色差測
定法（metrics）も使用できることが認識できるであろ
う。ディジタル画像を水平方向及び垂直方向にスキャン
し、上記のいずれかの方法により色遷移画素をすべて識
別する。各色遷移画素は色遷移を示し、各色遷移は、そ
の色遷移を形成する前の及び現在の画素色値に対応する
２つの色（ｃ１，ｃ２）によって表される。次に、第２
のステップＳ３１０において、頻繁に発生する色遷移を
全て識別する。ｃ１及びｃ２を２次元とする２次元の色
遷移ヒストグラムを構成し、前のステップにおいて検出
した複数の色遷移の頻度を記録する。本発明の好ましい
実施形態では、色遷移ヒストグラムを構成して位置づけ
る(populating）３つのオプションが提供される。第１
のオプションは、全体色遷移（global color transisio
n）ヒストグラムの構成に関連し、ここでは画像におい
て検出された全ての色遷移を配置する。そして、所定の
最低発生頻度を上回る、色遷移ヒストグラムの全てのピ
ークを検出し、これを頻繁に発生する色遷移と識別す
る。ここで、全体色遷移ヒストグラムにおいて、頻繁に
発生する色遷移を識別するための好ましい最低頻度しき
い値は、ディジタル画像中の総画素数の０．２５％であ
る。第２のオプションでは、ディジタル画像を互いに重
複しない部分に分割してモザイク配列し、部分遷移ヒス
トグラムの集合を構成する。各ヒストグラムには、対応
する画像部分で検出された色遷移を配置する。本実施例
では、２４の部分ヒストグラムの集合が構成される。全
ての部分遷移ヒストグラムにおいて、所定の最低発生頻
度しきい値を上回る全てのピークを検出し、これを頻繁
に発生する色遷移と識別する。部分色遷移ヒストグラム
の場合、頻繁に発生する色遷移を識別するための好まし
い最低頻度しきい値は各モザイク部分における総画素数
の２．５％である。最終オプションは、上記２つの方法
の組み合わせであり、全体及び部分ヒストグラムの両方
を構成し、全てのピークを上記の方法で識別する。これ
らのピークは最も頻繁に発生する色遷移を表し、画像に
おける知覚的に重要なテクスチャに相当する。次に第３
のステップＳ３２０において、頻繁に発生する色遷移の
テクスチャ特性分析により、知覚的に重要なテクスチャ
を表現する。頻繁に発生する各色遷移に対し、画像全体
におけるこの特性色遷移の全ての発生を検出し、スケー
ル及び傾斜値を計算する。本実施形態においては、スケ
ールは、色ｃ１と色ｃ２の発生の間において、画素に関
連する距離として計算する。傾斜は、ｔａｎ-1（ｇy／
ｇx）として計算される。ここで、ｇy及びｇxは、それ
ぞれ、色遷移における垂直及び水平方向のエッジ情報で
あり、ソーベルオペレータ（Sobel operator）を用いて
計算される。なお、本発明の範囲を超えることなく、ス
ケール及び傾斜値を計算する他の技術を使用してもよ
い。各発生に対して計算されたスケール及び傾斜の値に
より、スケール傾斜ヒストグラムを構成する。全ての発
生を計算後、スケール傾斜ヒストグラムを用いて、知覚
的に重要なテクスチャのテクスチャ特性を分析する。ラ
ンダムなテクスチャの場合、スケール傾斜ヒストグラム
はランダムに分布する。一方、決まった構成を有するテ
クスチャの場合は、スケール傾斜ヒストグラムにおい
て、スケール、傾斜またはそのいずれにもかなりシャー
プなモードが検出できる。ランダムテクスチャに対応す
る色遷移の場合、スケール傾斜ヒストグラムを用いて、
スケール傾斜平均ベクトル（scale-gradient mean vect
or）及びスケール傾斜分散行列（covariance matrix）
が計算される。決まった構成を有するテクスチャに対応
する色遷移では、対応するヒストグラムモードを用い
て、スケール傾斜平均ベクトル及びスケール傾斜分散行
列が計算される。これらの特性を用いて、知覚的に重要
なテクスチャを表現する。次に、最終ステップＳ３３０
において、ディジタル画像をその知覚的に重要なテクス
チャに関連して表現する。ディジタル画像Ｉは、次式の
ベクトルによって表される。
【００７０】
【数１０】 ＩT＝｛Ｎ，Ｚ，＜Ｃ1 i，Ｃ2 i，Ｐi，Ｍi，Ｖi，Ｓi，＞｝，（０＜ｉ，Ｎ＋１ ） ・・・（９） ここで、Ｎは画像Ｉにおける支配的な知覚的重要テクス
チャの数であり、Ｚ＝ΣＳiであり、Ｃ1 i及びＣ2 iは、
ｉ番目の知覚的に重要なテクスチャに対応する頻繁に発
生する色遷移の色値であり、Ｐiはｉ番目の知覚的に重
要なテクスチャのテクスチャタイプであり、ランダム、
スケール一定（scale-structured）、傾斜一定（gradie
nt-structured）、またはスケール傾斜一定のいずれか
の可能な値を有する。Ｍi及びＶiは、それぞれ、集合中
のｉ番目の知覚的に重要なテクスチャのスケール傾斜平
均ベクトル及びスケール傾斜分散行列である。Ｓiは、
ｉ番目の知覚的に重要なテクスチャに対応する頻繁に発
生する色遷移の全ての発生に関する全スケール値を累積
することにより求められる、ｉ番目の知覚的に重要なテ
クスチャの全面積範囲（total area coverage）であ
る。当業者であれば、他のテクスチャ特性又はＩTの部
分集合及びスーパーセットを用いても知覚的に重要なテ
クスチャが表現できることが理解できるだろう。
チャの数であり、Ｚ＝ΣＳiであり、Ｃ1 i及びＣ2 iは、
ｉ番目の知覚的に重要なテクスチャに対応する頻繁に発
生する色遷移の色値であり、Ｐiはｉ番目の知覚的に重
要なテクスチャのテクスチャタイプであり、ランダム、
スケール一定（scale-structured）、傾斜一定（gradie
nt-structured）、またはスケール傾斜一定のいずれか
の可能な値を有する。Ｍi及びＶiは、それぞれ、集合中
のｉ番目の知覚的に重要なテクスチャのスケール傾斜平
均ベクトル及びスケール傾斜分散行列である。Ｓiは、
ｉ番目の知覚的に重要なテクスチャに対応する頻繁に発
生する色遷移の全ての発生に関する全スケール値を累積
することにより求められる、ｉ番目の知覚的に重要なテ
クスチャの全面積範囲（total area coverage）であ
る。当業者であれば、他のテクスチャ特性又はＩTの部
分集合及びスーパーセットを用いても知覚的に重要なテ
クスチャが表現できることが理解できるだろう。
【００７１】こうして、知覚的に重要な特性に基づく画
像特性表現が生成されると、次のステップにおいて、デ
ィジタル画像及び関連する表現を、対応するデータベー
ス及び適当なインデックス構造に挿入する。当業者に
は、データベース組織全体が、その基礎となるデータベ
ース／ファイル管理システムに依存していることが理解
できるだろう。本実施形態においては、ディジタル画像
は画像データベースに存在する。画像特性表現（メタデ
ータ）は、データベースに保存されるとともにインデッ
クス構造にも保存されている。知覚的に重要な特性表現
に加え、画像特性表現（メタデータ）はさらに、ディジ
タル画像ファイルに対する参照として機能する画像識別
子／ロケータを含む。画像名／ＩＤがその表現のロケー
タとして機能する。なお、現実施形態では、色とテクス
チャの表現は別々の構成にまとめられているが、これら
は共通のディジタル画像を共有している。
像特性表現が生成されると、次のステップにおいて、デ
ィジタル画像及び関連する表現を、対応するデータベー
ス及び適当なインデックス構造に挿入する。当業者に
は、データベース組織全体が、その基礎となるデータベ
ース／ファイル管理システムに依存していることが理解
できるだろう。本実施形態においては、ディジタル画像
は画像データベースに存在する。画像特性表現（メタデ
ータ）は、データベースに保存されるとともにインデッ
クス構造にも保存されている。知覚的に重要な特性表現
に加え、画像特性表現（メタデータ）はさらに、ディジ
タル画像ファイルに対する参照として機能する画像識別
子／ロケータを含む。画像名／ＩＤがその表現のロケー
タとして機能する。なお、現実施形態では、色とテクス
チャの表現は別々の構成にまとめられているが、これら
は共通のディジタル画像を共有している。
【００７２】図７、図８、図９及び図１０に示したステ
ップを、データベースディジタル画像の各セットにおけ
る全ディジタル画像に対して繰り返す。これにより、新
たなデータベースディジタル画像のセットが含まれない
限り変更の必要がない、ディジタル画像及びメタデータ
のデータベースを表現する。本発明は、クエリディジタ
ル画像の異なる多数のセットによっても実施できるが、
クエリディジタル画像の各セットにおいて、すべてのデ
ィジタル画像に対して、図７、図８、図９及び図１０に
示したステップが繰り返される。クエリ画像の各セット
に対し、別々のデータベース及びインデックス構造が維
持される。よって、本発明は、クエリディジタル画像の
多数のセットとともに使用でき、かつデータベースディ
ジタル画像の同じセット、及び対応するデータベース及
びインデックス構造を使用できる。
ップを、データベースディジタル画像の各セットにおけ
る全ディジタル画像に対して繰り返す。これにより、新
たなデータベースディジタル画像のセットが含まれない
限り変更の必要がない、ディジタル画像及びメタデータ
のデータベースを表現する。本発明は、クエリディジタ
ル画像の異なる多数のセットによっても実施できるが、
クエリディジタル画像の各セットにおいて、すべてのデ
ィジタル画像に対して、図７、図８、図９及び図１０に
示したステップが繰り返される。クエリ画像の各セット
に対し、別々のデータベース及びインデックス構造が維
持される。よって、本発明は、クエリディジタル画像の
多数のセットとともに使用でき、かつデータベースディ
ジタル画像の同じセット、及び対応するデータベース及
びインデックス構造を使用できる。
【００７３】［画像比較段階］画像比較段階では、クエ
リディジタル画像セット中の各クエリディジタル画像を
個別に分析する。そして、クエリディジタル画像とデー
タベースディジタル画像との比較に対して、画像類似値
を計算する。この処理を、クエリ画像すべてに対して繰
り返す。ここで、クエリディジタル画像とデータベース
ディジタル画像との類似値を計算する前に、データベー
ス画像はクエリ画像に関してある制約を満たさなければ
ならない。本発明の好ましい実施形態においては、知覚
的に重要な特性に関するこれらの制約とは、（１）デー
タベース画像の特性に存在する、最小数の知覚的に重要
なクエリディジタル画像の特性、（２）クエリディジタ
ル画像とデータベースディジタル画像とに共通する、知
覚的に重要な特性の全体サイズの最低パーセンテージ、
及び（３）最初の２つの制約の論理的な組み合わせであ
る。これを達成するために、適当なインデックスサーチ
をまず行い、クエリディジタル画像の１つ以上の知覚的
に重要な特性（または、主要な知覚的に重要な特性に基
づくインデックスが用いられる場合には主要な知覚的に
重要な特性）を含むデータベースディジタル画像を選択
する。選択された各データベースディジタル画像の表現
が分析され、上記の特定サイズ制約を満たしているかを
判断し、制約を満たしているデータベースディジタル画
像に対して、クエリディジタル画像に対する類似性の基
準、すなわち画像類似値を計算する。上記の手順の一部
として選択されないデータベースディジタル画像につい
ては、クエリディジタル画像とデータベースディジタル
画像との比較によって知覚的に重要な特性に関する制約
が満たされなかったため、画像類似値０を与える。
リディジタル画像セット中の各クエリディジタル画像を
個別に分析する。そして、クエリディジタル画像とデー
タベースディジタル画像との比較に対して、画像類似値
を計算する。この処理を、クエリ画像すべてに対して繰
り返す。ここで、クエリディジタル画像とデータベース
ディジタル画像との類似値を計算する前に、データベー
ス画像はクエリ画像に関してある制約を満たさなければ
ならない。本発明の好ましい実施形態においては、知覚
的に重要な特性に関するこれらの制約とは、（１）デー
タベース画像の特性に存在する、最小数の知覚的に重要
なクエリディジタル画像の特性、（２）クエリディジタ
ル画像とデータベースディジタル画像とに共通する、知
覚的に重要な特性の全体サイズの最低パーセンテージ、
及び（３）最初の２つの制約の論理的な組み合わせであ
る。これを達成するために、適当なインデックスサーチ
をまず行い、クエリディジタル画像の１つ以上の知覚的
に重要な特性（または、主要な知覚的に重要な特性に基
づくインデックスが用いられる場合には主要な知覚的に
重要な特性）を含むデータベースディジタル画像を選択
する。選択された各データベースディジタル画像の表現
が分析され、上記の特定サイズ制約を満たしているかを
判断し、制約を満たしているデータベースディジタル画
像に対して、クエリディジタル画像に対する類似性の基
準、すなわち画像類似値を計算する。上記の手順の一部
として選択されないデータベースディジタル画像につい
ては、クエリディジタル画像とデータベースディジタル
画像との比較によって知覚的に重要な特性に関する制約
が満たされなかったため、画像類似値０を与える。
【００７４】画像ベースの類似画像読出し／選択処理の
主要なステップが図１２に示される。クエリディジタル
画像が与えられると、ステップＳ５００に示されるよう
に、その所望される表現（すなわち色又はテクスチャベ
ース）が計算される。次に、ステップＳ５１０におい
て、データベース及び関連するインデックス構造を検索
して、潜在的に検索基準を満たすデータベースディジタ
ル画像の候補を見つける。これは、インデックス構造を
検索し、（ステップＳ５２０に示されるように）クエリ
ディジタル画像と共通する知覚的に重要な特性（主要な
知覚的に重要な特性ベースの表現が用いられる場合には
主要な知覚的に重要な特性）を少なくとも１つ含むディ
ジタル画像を識別することによって達成される。好まし
いインデックス構造の場合には、データベースディジタ
ル画像候補は、すべての知覚的に重要な（または、主要
な知覚的に重要な）特性ｆpに対してインデックス構造
を検索し、知覚的に重要な（又は主要な知覚的に重要
な）特性として特性ｆpを有するデータベースディジタ
ル画像を検出することにより実現する。検索／読出し制
約を満たす各データベースディジタル画像に対し、画像
類似値を計算する。一方、検索／読出し制約を満たさな
いデータベースディジタル画像に対しては、画像類似値
０を付与する。
主要なステップが図１２に示される。クエリディジタル
画像が与えられると、ステップＳ５００に示されるよう
に、その所望される表現（すなわち色又はテクスチャベ
ース）が計算される。次に、ステップＳ５１０におい
て、データベース及び関連するインデックス構造を検索
して、潜在的に検索基準を満たすデータベースディジタ
ル画像の候補を見つける。これは、インデックス構造を
検索し、（ステップＳ５２０に示されるように）クエリ
ディジタル画像と共通する知覚的に重要な特性（主要な
知覚的に重要な特性ベースの表現が用いられる場合には
主要な知覚的に重要な特性）を少なくとも１つ含むディ
ジタル画像を識別することによって達成される。好まし
いインデックス構造の場合には、データベースディジタ
ル画像候補は、すべての知覚的に重要な（または、主要
な知覚的に重要な）特性ｆpに対してインデックス構造
を検索し、知覚的に重要な（又は主要な知覚的に重要
な）特性として特性ｆpを有するデータベースディジタ
ル画像を検出することにより実現する。検索／読出し制
約を満たす各データベースディジタル画像に対し、画像
類似値を計算する。一方、検索／読出し制約を満たさな
いデータベースディジタル画像に対しては、画像類似値
０を付与する。
【００７５】色ベースの画像比較の場合、知覚的に重要
又は主要な知覚的に重要な色に基づくインデックス構造
を検索し、クエリディジタル画像の知覚的に重要な（又
は主要な知覚的に重要な）色を少なくとも１つ、その表
現中に含むデータベースディジタル画像を見つける。類
似性の基準、すなわちステップＳ５２０に示された画像
類似値の計算の好ましいオプションは以下の通りであ
る：
又は主要な知覚的に重要な色に基づくインデックス構造
を検索し、クエリディジタル画像の知覚的に重要な（又
は主要な知覚的に重要な）色を少なくとも１つ、その表
現中に含むデータベースディジタル画像を見つける。類
似性の基準、すなわちステップＳ５２０に示された画像
類似値の計算の好ましいオプションは以下の通りであ
る：
【数１１】 ここで、Ｎはクエリディジタル画像ｑとデータベースデ
ィジタル画像ｄとで一致する色の数、Ｓi q及びＳi dはそ
れぞれ画像ｑ及びｄのｉ番目の一致色のサイズ属 関数、Ωq及びΩdはディジタル画像ｑ及びｄの対応する
知覚的に重要な色のサイズ属性値の集合である。
ィジタル画像ｄとで一致する色の数、Ｓi q及びＳi dはそ
れぞれ画像ｑ及びｄのｉ番目の一致色のサイズ属 関数、Ωq及びΩdはディジタル画像ｑ及びｄの対応する
知覚的に重要な色のサイズ属性値の集合である。
【００７６】テクスチャベースの画像比較の場合、知覚
的に重要な（又は主要な知覚的に重要な）テクスチャに
基づくインデックス構造を検索し、いずれもがクエリデ
ィジタル画像の知覚的に重要な（又は主要な知覚的に重
要な）テクスチャを少なくとも１つ、その表現中に含む
データベースディジタル画像を見つける。その結果得ら
れたデータベースディジタル画像候補のセットを、クエ
リディジタル画像とさらに比較し、クエリ画像に対する
候補のテクスチャベースの類似性を判断する。クエリデ
ィジタル画像とディジタル画像候補の類似性に対する好
ましい基準は、一致または共通する知覚的に重要なテク
スチャの類似性、ならびにこの一致／共通する知覚的に
重要なテクスチャによる、クエリディジタル画像及びデ
ィジタル画像候補における全体的な面積範囲に依存す
る。２つの知覚的に重要なテクスチャは、一致する色値
Ｃ１，Ｃ２及びその表現中に同一のテクスチャ特性値Ｐ
（ランダム又は一定構造）を有すれば、一致／共通して
いる。好ましい実施形態においては、各一致／共通する
知覚的に重要なテクスチャに対し、一致する知覚的に重
要なテクスチャの類似性、すなわち画像類似値が、Eucl
idean（ユークリッド）距離とマハラノビシュ（Mahalan
obis）距離のいずれかを用いて、スケール傾斜平均ベク
トルＭ及びスケール傾斜分散行列Ｖから計算される。な
お、本発明の範囲において、他の距離関数を使用しても
よい。候補画像とクエリディジタル画像の全体的な画像
類似スコアは、ディジタル画像におけるテクスチャの相
対的な面積範囲（area coverage）を乗算した、一致す
る知覚的に重要なテクスチャすべての類似値の和として
決定する。なお、一般的に、マハラノビシュ（Mahalono
bis）距離は対称的な距離ではなく、分布Ａから分布Ｂ
までの距離は、分布Ｂから分布Ａまでの距離とは異な
る。さらに、相対的な面積範囲Ｓは、画像候補とクエリ
ディジタル画像とで異なる。したがって、一般に、類似
性の計算から２つの画像類似値が得られる。すなわち、
１つは候補画像に対するクエリ画像の類似値Ｓq-cであ
り、もう１つは候補画像のクエリ画像に対する類似値Ｓ
c-qである。好ましい実施形態は、単一の画像類似値を
得るために５つの異なるオプションを提供する。最初の
２つのオプションでは、Ｓq-cとＳc-qのいずれかを最終
画像類似値とし、第３のオプションはＳq-cとＳc-qの最
大値をとり、第４のオプションはＳq-cとＳc-qの平均値
を取り、第５のオプションはＳq-cとＳc-qの積を取る。
本発明の範囲を超えることなく、別の組み合わせ方法を
使用することもできる。
的に重要な（又は主要な知覚的に重要な）テクスチャに
基づくインデックス構造を検索し、いずれもがクエリデ
ィジタル画像の知覚的に重要な（又は主要な知覚的に重
要な）テクスチャを少なくとも１つ、その表現中に含む
データベースディジタル画像を見つける。その結果得ら
れたデータベースディジタル画像候補のセットを、クエ
リディジタル画像とさらに比較し、クエリ画像に対する
候補のテクスチャベースの類似性を判断する。クエリデ
ィジタル画像とディジタル画像候補の類似性に対する好
ましい基準は、一致または共通する知覚的に重要なテク
スチャの類似性、ならびにこの一致／共通する知覚的に
重要なテクスチャによる、クエリディジタル画像及びデ
ィジタル画像候補における全体的な面積範囲に依存す
る。２つの知覚的に重要なテクスチャは、一致する色値
Ｃ１，Ｃ２及びその表現中に同一のテクスチャ特性値Ｐ
（ランダム又は一定構造）を有すれば、一致／共通して
いる。好ましい実施形態においては、各一致／共通する
知覚的に重要なテクスチャに対し、一致する知覚的に重
要なテクスチャの類似性、すなわち画像類似値が、Eucl
idean（ユークリッド）距離とマハラノビシュ（Mahalan
obis）距離のいずれかを用いて、スケール傾斜平均ベク
トルＭ及びスケール傾斜分散行列Ｖから計算される。な
お、本発明の範囲において、他の距離関数を使用しても
よい。候補画像とクエリディジタル画像の全体的な画像
類似スコアは、ディジタル画像におけるテクスチャの相
対的な面積範囲（area coverage）を乗算した、一致す
る知覚的に重要なテクスチャすべての類似値の和として
決定する。なお、一般的に、マハラノビシュ（Mahalono
bis）距離は対称的な距離ではなく、分布Ａから分布Ｂ
までの距離は、分布Ｂから分布Ａまでの距離とは異な
る。さらに、相対的な面積範囲Ｓは、画像候補とクエリ
ディジタル画像とで異なる。したがって、一般に、類似
性の計算から２つの画像類似値が得られる。すなわち、
１つは候補画像に対するクエリ画像の類似値Ｓq-cであ
り、もう１つは候補画像のクエリ画像に対する類似値Ｓ
c-qである。好ましい実施形態は、単一の画像類似値を
得るために５つの異なるオプションを提供する。最初の
２つのオプションでは、Ｓq-cとＳc-qのいずれかを最終
画像類似値とし、第３のオプションはＳq-cとＳc-qの最
大値をとり、第４のオプションはＳq-cとＳc-qの平均値
を取り、第５のオプションはＳq-cとＳc-qの積を取る。
本発明の範囲を超えることなく、別の組み合わせ方法を
使用することもできる。
【００７７】データベース画像候補のみに関するインデ
ックス構造の検索及び類似性の計算を含む、本発明の好
ましい実施形態に記載された画像類似値の計算により、
ゼロ値を有する多くのクエリ／データベースディジタル
画像比較が得ることができる。本発明の別の実施形態に
おいては、インデックス構造を省略することができる。
この実施形態では、すべてのデータベース画像がさらな
る評価のために選択される。式（１０）及び（１１）で
示される好ましい実施形態と同様の画像類似値計算方法
が使用される。
ックス構造の検索及び類似性の計算を含む、本発明の好
ましい実施形態に記載された画像類似値の計算により、
ゼロ値を有する多くのクエリ／データベースディジタル
画像比較が得ることができる。本発明の別の実施形態に
おいては、インデックス構造を省略することができる。
この実施形態では、すべてのデータベース画像がさらな
る評価のために選択される。式（１０）及び（１１）で
示される好ましい実施形態と同様の画像類似値計算方法
が使用される。
【００７８】当業者であれば、本発明の範囲において他
の類似性基準を使用できることがわかるであろう。
の類似性基準を使用できることがわかるであろう。
【００７９】コンピュータプログラム製品には、１つ以
上の記憶媒体を含むことができる。例えば、磁気ディス
ク（フロッピーディスクなど）又は磁気テープなどの磁
気記憶媒体、光ディスク、光学テープまたは機械読み取
り可能なバーコードなどの光学記憶媒体、ランダムアク
セスメモリ（ＲＡＭ）又は読み取り専用メモリ（ＲＯ
Ｍ）などのソリッドステート電子記憶装置、または本発
明による方法を実施するための指示を有するコンピュー
タプログラムを記憶するために使用される他の任意の物
理的装置又は媒体を含んでもよい。
上の記憶媒体を含むことができる。例えば、磁気ディス
ク（フロッピーディスクなど）又は磁気テープなどの磁
気記憶媒体、光ディスク、光学テープまたは機械読み取
り可能なバーコードなどの光学記憶媒体、ランダムアク
セスメモリ（ＲＡＭ）又は読み取り専用メモリ（ＲＯ
Ｍ）などのソリッドステート電子記憶装置、または本発
明による方法を実施するための指示を有するコンピュー
タプログラムを記憶するために使用される他の任意の物
理的装置又は媒体を含んでもよい。
【００８０】
【発明の効果】本発明は、広告主または他の情報提供者
に、カスタマのディジタル画像の画像内容を分析するこ
とによってダイレクト広告に関する賢明な判断を自動的
に行う機会を提供するという効果を有する。
に、カスタマのディジタル画像の画像内容を分析するこ
とによってダイレクト広告に関する賢明な判断を自動的
に行う機会を提供するという効果を有する。
【００８１】また、本発明は、ユーザの画像の内容を利
用して、材料がユーザにとって関心ある可能性を効果的
かつ効率的に判断できるという別の効果を有する。本発
明の特性として、このような材料には、製品またはサー
ビスプロモーション材料を含むことができる。
用して、材料がユーザにとって関心ある可能性を効果的
かつ効率的に判断できるという別の効果を有する。本発
明の特性として、このような材料には、製品またはサー
ビスプロモーション材料を含むことができる。
【図１】 本発明により生成される画像及びプロモーシ
ョン材料のディスプレイを示す写真図である。
ョン材料のディスプレイを示す写真図である。
【図２】 本発明の実施に適当な、接続されたコンピュ
ータの通信ネットワークを示すブロック図である。
ータの通信ネットワークを示すブロック図である。
【図３】 本発明の実施に適したディジタル画像プロセ
ッサと汎用制御プロセッサを含む、通信ネットワークを
介して接続された２つコンピュータを示すブロック図で
ある。
ッサと汎用制御プロセッサを含む、通信ネットワークを
介して接続された２つコンピュータを示すブロック図で
ある。
【図４】 ディジタル画像プロセッサを含むコンピュー
タを示すブロック図である。
タを示すブロック図である。
【図５】 汎用制御プロセッサの詳細を示すブロック図
である。
である。
【図６】 ディジタル画像プロセッサの詳細を示すブロ
ック図である。
ック図である。
【図７】 画像特性表現段階のステップを示すブロック
図である。
図である。
【図８】 ディジタル画像の表現を、その知覚的に重要
な色に関して計算するステップを示すブロック図であ
る。
な色に関して計算するステップを示すブロック図であ
る。
【図９】 ディジタル画像の表現を、その知覚的に重要
な色に関して計算する第２の方法のステップを示すブロ
ック図である。
な色に関して計算する第２の方法のステップを示すブロ
ック図である。
【図１０】 ディジタル画像の表現を、その知覚的に重
要なテクスチャに関して計算するステップを示すブロッ
ク図である。
要なテクスチャに関して計算するステップを示すブロッ
ク図である。
【図１１】 ディジタル画像及びメタデータのデータベ
ースを組織化するために使用される概念的インデックス
構造を示すブロック図である。
ースを組織化するために使用される概念的インデックス
構造を示すブロック図である。
【図１２】 知覚的に重要な色及び／またはテクスチャ
に基づき画像類似値を計算するステップを示すブロック
図である。
に基づき画像類似値を計算するステップを示すブロック
図である。
１０ 画像キャプチャ装置、２０ ディジタル画像プロ
セッサ、３０ 画像出力装置、４０ 汎用制御プロセッ
サ、４６ オフラインメモリ装置、１１０ 通信コンピ
ュータネットワーク、２０１ アクティブ画像、２１
０，２１１，２１２ 配布材料アイテム、２２０ 比較
（クエリ）ディジタル画像のセット、２２１，２２２，
２２３ データベースディジタル画像のセット、２３
１，２３２，２３３ 配布材料のセット、２４０ 画像
類似性計算部、２５０ 画像データベース評価部、２５
２ データベース類似値テーブル。
セッサ、３０ 画像出力装置、４０ 汎用制御プロセッ
サ、４６ オフラインメモリ装置、１１０ 通信コンピ
ュータネットワーク、２０１ アクティブ画像、２１
０，２１１，２１２ 配布材料アイテム、２２０ 比較
（クエリ）ディジタル画像のセット、２２１，２２２，
２２３ データベースディジタル画像のセット、２３
１，２３２，２３３ 配布材料のセット、２４０ 画像
類似性計算部、２５０ 画像データベース評価部、２５
２ データベース類似値テーブル。
───────────────────────────────────────────────────── 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） Ｇ０６Ｆ 17/60 ３０２ Ｇ０６Ｆ 17/60 ３０２Ｅ ３２６ ３２６ ５０２ ５０２ Ｇ０６Ｔ 1/00 ２００ Ｇ０６Ｔ 1/00 ２００Ｅ ５１０ ５１０ 11/60 １２０ 11/60 １２０Ａ (72)発明者 ラジヴ メロトラ アメリカ合衆国 ニューヨーク州 ロチェ スター ウォレン アベニュー 155 Ｆターム(参考） 5B050 AA08 BA10 CA08 DA02 DA04 EA18 FA02 FA12 GA08 5B057 AA20 BA02 CA01 CA08 CA12 CA16 CB20 CC01 CE16 DA20 DB02 DB06 DB09 DC19 DC32 5B075 ND06 NK02 PP02 PP03 PQ02 PQ05 PR06 QM08
Claims (4)
- 【請求項１】 １つ以上のユーザの画像を分析して、表
示のためにユーザに送信可能な材料に対するユーザの関
心の可能性を判断する方法であって、 ａ）ユーザから１つ以上の画像を受け取るステップと、 ｂ）それぞれが異なる材料のセットに対応する複数の画
像を、データベースから受信するステップと、 ｃ）前記１つ以上のユーザ画像と、受信したデータベー
ス画像とを分析し、あるセット中の材料にユーザが関心
ある可能性を判断するステップと、 ｄ）ユーザに対する関心の可能性に基づき、１つ以上の
材料のセットを選択するステップと、 を含む方法。 - 【請求項２】 １つ以上のユーザの画像を分析して、材
料に対するユーザの関心の可能性を判断し、そのような
材料をユーザに送る方法であって、 ａ）ユーザから１つ以上の画像を受け取るステップと、 ｂ）それぞれが異なる材料のセットに対応する複数の画
像を、データベースから受信するステップと、 ｃ）１つ以上のユーザ画像中の画素と受信したデータベ
ース画像中の画素とを用いて、前記１つ以上の画像内の
情報を、あるセット中の材料に関連する前記受信したデ
ータベース画像内の情報と比較し、あるセット中の材料
にユーザが関心のある可能性を判断することにより、前
記１つ以上のユーザ画像と受信したデータベース画像と
を分析し、１つのセット中の材料にユーザが関心のある
可能性を判断するステップと、 ｄ）ユーザに対する関心の可能性に基づき、１つ以上の
材料のアイテムを選択して送るステップと、 を含む方法。 - 【請求項３】 １つ以上のユーザの画像を分析して材料
に対するユーザの関心の可能性を判断し、そのような材
料をユーザに送る方法であって、 ａ）ユーザから１つ以上の画像を受け取るステップと、 ｂ）前記１つ以上のユーザ画像中の画素を、１つ以上の
セットの材料に関連する画素と比較し、あるセット中の
材料にユーザが関心ある可能性を判断することにより、
前記１つ以上のユーザ画像内の画素を用いて、前記１つ
以上の画像を分析するステップと、 ｃ）１つ以上の材料のアイテムを、ユーザに対するその
関心の可能性をに基づき選択して送るステップと、 を含む方法。 - 【請求項４】 １つ以上のユーザの画像を分析して、材
料に対するユーザの関心の可能性を判断し、そのような
材料をユーザによる表示のために送る方法であって、 ａ）ユーザにより１つ以上の画像を選択するステップ
と、 ｂ）１つ以上のユーザの画像中の画素を用いて前記１つ
以上の画像を分析するステップであって、画像類似性の
計算を実行することにより、前記１つ以上のユーザ画像
中のかかる画素に対応する情報を、１つ以上のセットの
材料に関連する画素に対応する情報と比較し、あるセッ
ト中の材料にユーザが関心ある可能性を判断することに
より、前記１つ以上の画像を分析するステップと、 ｃ）１つ以上の材料のアイテムをユーザに対するその関
心の可能性に基づき選択し、選択された材料を表示すべ
くユーザに送るステップと、 を含む方法。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US09/576,558 | 2000-05-22 | ||
| US09/576,558 US6785421B1 (en) | 2000-05-22 | 2000-05-22 | Analyzing images to determine if one or more sets of materials correspond to the analyzed images |
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| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002049642A true JP2002049642A (ja) | 2002-02-15 |
Family
ID=24304923
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001152315A Pending JP2002049642A (ja) | 2000-05-22 | 2001-05-22 | 画像を分析し、分析された画像に対応する１つ以上の材料のセットを決定する方法 |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6785421B1 (ja) |
| EP (1) | EP1164506A3 (ja) |
| JP (1) | JP2002049642A (ja) |
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