JP2002183205A - データベース構築プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体、データベース構築方法およびデータベース構築装置、ならびに、データベース検索プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体、データベース検索方法およびデータベース検索装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 ユーザの望む特徴を有する顔画像を効率よく
適切に顔画像データベースから検索することを可能とす
る。 【解決手段】 データベース検索装置２００は、検索に
用いる例示画像を提示するための例示画像提示部２０１
と、検索を希望する属性（特徴）を指定するための検索
属性指定部２０３と、提示された例示画像から指定され
た属性（特徴）に関する特徴ベクトルを抽出する特徴ベ
クトル抽出部２０５と、抽出された特徴ベクトルと、顔
画像データベース１０００内に登録されている該当する
特徴ベクトルとの類似度を計算する類似度計算部２０７
と、その計算結果である類似度を顔画像とともに表示す
る表示部２０９と、顔画像およびその特徴ベクトルが対
応づけて登録されている顔画像データベース１０００と
を含む。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、データベース構築
プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録
媒体、データベース構築方法および装置、ならびに、デ
ータベース検索プログラムを記録したコンピュータ読取
可能な記録媒体、データベース検索方法および装置に関
し、特に、顔画像、特徴パラメータ（年齢、性別、表
情、個人性等）、およびキーワードをそれぞれ対応づけ
て登録するデータベース構築プログラムを記録したコン
ピュータ読み取り可能な記録媒体、データベース構築方
法および装置、ならびに、特徴パラメータを用いてパラ
メータ間の距離の近さによって類似度を算出することで
所望の画像を検索することのできるデータベース検索プ
ログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒
体、データベース検索方法および装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】データベースの中から所望の情報を入手
するために、従来からキーワード入力によるデータベー
ス検索が行なわれている。このようなキーワード検索を
可能とするためには、データベースを構築する際に、画
像とその画像に関するキーワードとをそれぞれ対応づけ
て登録する必要がある。そして、検索時には、所望の情
報に対応して登録されているキーワードを適切に入力し
なければならない。

【０００３】したがって、キーワード入力によるデータ
ベース検索では、登録を行なう際のキーワード入力が面
倒な場合が多い。また、適切なキーワードが指定されな
かった場合には、所望の画像を取得することができない
という問題もある。

【０００４】このため、たとえば、キーワード入力の代
わりに検索キーとなる画像を入力し、その画像をキーと
して、類似する画像を直接データベースから検索すると
いう方法も考えられる。この方法だと、登録時および検
索時ともキーワード入力が不要であり、また、不適切な
キーワード入力により検索ができないという問題も生じ
ない。しかしながら、検索時には画像同士の照合により
類似するか否かが判断されるため、照合処理に非常に時
間を要することになる。

【０００５】このため、たとえば、特開２０００−１４
８７９５公報では、画像とその特徴量をデータベースに
登録し、登録された特徴量の類似度により所望の画像を
検索するという方法が提案されている。これによると、
検索を希望する画像を提示するだけで、その画像の特徴
量が算出される。そして、この算出された特徴量とデー
タベースに登録されている画像の特徴量との類似度が求
められ、それによって所望の画像が抽出される。したが
って、検索時に長時間を要する画像の照合処理を行なう
必要がなくなる。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、特開２
０００−１４８７９５公報に開示された技術では、以下
のような問題があった。すなわち、データベースに登録
される特徴量は、各画像に対して１種類である。しか
も、その特徴量は対象となる画像のみから簡単な画像処
理で得られるものである。したがって、提示された画像
に類似する画像を大まかに検索するには適しているが、
高精度の検索には不向きであった。

【０００７】また、たとえば提示された画像が人物の顔
画像の場合、提示された人物そのものではなく、その人
物と同じ年代の人物が写っている画像を検索したいとき
や、その人物と同じ表情をした顔画像が移っている画像
を検索したいときなど、提示された画像のある特徴を捉
えて、その特徴に合致する人物の写っている画像を検索
したいときなどは、この検索方法では検索できないこと
になる。

【０００８】本発明はこれらの実情に鑑み考え出された
ものであり、その目的の１つは、ユーザの望む特徴を有
する顔画像を効率よく適切に検索することを可能とする
データベース構築プログラムを記録したコンピュータ読
取可能な記録媒体、データベース構築方法および装置、
ならびに、データベース検索プログラムを記録したコン
ピュータ読取可能な記録媒体、データベース検索方法お
よび装置を提供することである。

【０００９】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に本発明のある局面に従うと、コンピュータ読み取り可
能な記録媒体は、顔画像を取得する顔画像取得ステップ
と、取得された顔画像を特徴モデル空間に射影すること
によって特徴ベクトルを抽出する特徴ベクトル抽出ステ
ップと、取得された顔画像に抽出された特徴ベクトルを
対応付けてデータベースに登録する登録ステップと、を
コンピュータに実行させるためのデータベース構築プロ
グラムを記録する。

【００１０】この発明によると、登録対象となる顔画像
が取得されると、その顔画像が特徴モデル空間に射影さ
れて、その特徴に関する特徴ベクトルが抽出される。そ
して、顔画像と共に、その抽出された特徴ベクトルが対
応付けてデータベースに登録される。

【００１１】このため、顔画像を提示してデータベース
を検索する際には、この登録された特徴ベクトルを利用
することができるため、画像同士の照合等が不要とな
り、高速かつ適切に顔画像の検索を行なうことが可能と
なる。また、抽出される特徴ベクトルは、統計的手法に
より用意されたモデル空間を用いて抽出されたものであ
るため、各特徴に関して的確なベクトルが抽出されるこ
とになる。よって、信頼性の高い検索データベースが構
築される。なお、抽出される特徴ベクトルが複数である
と、各属性（特徴）に基づいた顔画像の検索を行なうな
ど、多様な検索に対応することも可能となる。

【００１２】したがって、ユーザの望む特徴を有する顔
画像を効率よく適切に検索することを可能とするデータ
ベース構築プログラムを記録したコンピュータ読取可能
な記録媒体を提供することが可能となる。

【００１３】また、本発明の別の局面に従うと、データ
ベース構築方法は、顔画像を取得する顔画像取得ステッ
プと、取得された顔画像を特徴モデル空間に射影するこ
とによって特徴ベクトルを抽出する特徴ベクトル抽出ス
テップと、取得された顔画像に抽出された特徴ベクトル
を対応付けてデータベースに登録する登録ステップとを
含む。

【００１４】この発明によると、登録対象となる顔画像
が取得されると、その顔画像が特徴モデル空間に射影さ
れて、その特徴に関する特徴ベクトルが抽出される。そ
して、顔画像と共に、その抽出された特徴ベクトルが対
応付けてデータベースに登録される。

【００１５】したがって、ユーザの望む特徴を有する顔
画像を効率よく適切に検索することを可能とするデータ
ベース構築方法を提供することが可能となる。

【００１６】また、本発明のさらに別の局面に従うと、
データベース構築装置は、顔画像を取得する顔画像取得
手段と、取得された顔画像を特徴モデル空間に射影する
ことによって特徴ベクトルを抽出する特徴ベクトル抽出
手段と、取得された顔画像に抽出された特徴ベクトルを
対応付けてデータベースに登録する登録手段とを含む。

【００１７】この発明によると、登録対象となる顔画像
が取得されると、その顔画像が特徴モデル空間に射影さ
れて、その特徴に関する特徴ベクトルが抽出される。そ
して、顔画像と共に、その抽出された特徴ベクトルが対
応付けてデータベースに登録される。

【００１８】したがって、ユーザの望む特徴を有する顔
画像を効率よく適切に検索することを可能とするデータ
ベース構築装置を提供することが可能となる。

【００１９】本発明のさらに別の局面に従うと、コンピ
ュータ読み取り可能な記録媒体は、顔画像を取得する顔
画像取得ステップと、検索対象となる特徴を指定する特
徴指定ステップと、取得された顔画像から、指定された
特徴についての特徴ベクトルを取得する特徴ベクトル取
得ステップと、取得された特徴ベクトルと、データベー
スに顔画像に対応付けて登録されている複数の特徴ベク
トルのうちの指定された特徴についての特徴ベクトルと
の類似度を算出する類似度算出ステップと、算出された
類似度の結果を表示する類似度表示ステップと、をコン
ピュータに実行させるためのデータベース検索プログラ
ムを記録する。

【００２０】この発明によると、取得された顔画像の特
徴のうち、指定された特徴についての特徴ベクトルが取
得される。そして、取得された特徴ベクトルと、データ
ベースに顔画像に対応付けて登録されている複数の特徴
ベクトルのうちの指定された特徴についての特徴ベクト
ルとの類似度が算出され、その結果が表示される。

【００２１】ユーザは、顔画像を提示し、その顔画像の
持つ特徴のうちの検索を希望する特徴について指定を行
なう。すると、その提示された顔画像から、指定された
特徴に関する特徴ベクトルが自動的に取得される。たと
えば、提示した顔画像と同じ年齢の顔画像を検索したい
場合などは、提示された顔画像から年齢についての特徴
ベクトルが取得される。そして、この特徴ベクトルとデ
ータベース中の年齢の特徴ベクトルとを用いてベクトル
間距離を計算することにより、両者の類似度が算出され
る。このため、提示した画像そのものと類似する顔画像
ではなく、提示した画像のある特徴を捉えて、その特徴
と類似する顔画像を検索したいような場合にも、柔軟に
検索を行なうことが可能となる。

【００２２】したがって、ユーザの望む特徴を有する顔
画像を効率よく適切に検索することを可能とするデータ
ベース検索プログラムを記録したコンピュータ読み取り
可能な記録媒体を提供することが可能となる。

【００２３】好ましくは、取得された顔画像がデータベ
ースに登録されたものである場合、特徴ベクトル取得ス
テップは、データベースから取得された顔画像に対応付
けて登録されている特徴ベクトルを読み出すことを特徴
とする。

【００２４】この発明によると、取得された顔画像がデ
ータベースに予め登録されたものである場合、データベ
ースから、取得された顔画像に対応付けて登録されてい
る特徴ベクトルが読み出される。したがって、特徴ベク
トルを取得する際の処理時間が短縮され、全体として検
索効率が向上する。

【００２５】好ましくは、取得された顔画像が前記デー
タベースに登録されていないものである場合、特徴ベク
トル取得ステップは、取得された顔画像を指定された特
徴のモデル空間に射影することによって特徴ベクトルを
抽出することを特徴とする。

【００２６】この発明によると、取得された顔画像を指
定された特徴のモデル空間に射影することによって特徴
ベクトルが抽出される。そして、この抽出された特徴ベ
クトルを用いて検索対象となる顔画像の類似度が算出さ
れる。モデル空間は統計的手法等により予め作成された
ものであるため、これを用いて抽出される特徴ベクトル
は、特徴をより適切に表わすものである。したがって、
算出される類似度の信頼性も向上する。

【００２７】好ましくは、データベース検索プログラム
は、さらに、特徴ベクトル取得ステップにより取得され
た特徴ベクトルを変更する特徴ベクトル変更ステップを
コンピュータに実行させ、類似度算出ステップは、特徴
ベクトル変更ステップにより変更された特徴ベクトル
と、データベースに登録されている指定された特徴につ
いての特徴ベクトルとの類似度を算出することを特徴と
する。

【００２８】この発明によると、取得された特徴ベクト
ルが変更され、その変更後の特徴ベクトルを用いて、検
索対象となる顔画像の類似度が算出される。すなわち、
変更後の特徴ベクトルと、データベースに登録されてい
る同じ特徴についての特徴ベクトルとの距離に基づく顔
画像の特徴の類似度が算出される。

【００２９】したがって、取得された顔画像のある特徴
そのものではなく、ある特徴を少し変化させたような画
像を検索したい場合なども、特徴ベクトルを変更するこ
とにより所望の検索を行なうことが可能となる。たとえ
ば、提示された画像と同じ表情を持つ顔画像を顔画像デ
ータベースから検索したい場合、取得された画像の表情
よりもたとえばさらに怒った表情の顔を検索したいとき
などは、その特徴ベクトルをより怒った表情のベクトル
に変更することにより、所望の顔画像を適切に抽出する
ことが可能となる。このように、取得された顔画像の特
徴を適切に変更できるためより柔軟な検索を行なうこと
が可能となる。

【００３０】好ましくは、類似度算出ステップは、類似
度算出の対象となる特徴ベクトルの複数成分うち、使用
する成分を決定する決定ステップを含み、決定された成
分を用いて類似度を算出することを特徴とする。

【００３１】この発明によると、類似度算出の対象とな
る特徴ベクトルの複数成分のうち、使用する成分が決定
され、その決定されたベクトル成分を用いて類似度が算
出される。特徴ベクトルは、多次元ベクトルであって、
その特徴について重要度の高い順に成分が並んでいるよ
うなベクトルである。その複数成分のうち使用されるべ
き一部あるいは全部の成分が重要度の高いものから順に
決定され、その成分を用いて類似度が算出される。

【００３２】したがって、使用される成分数が少ないと
きは類似度の算出に要する時間が短縮され、大まかな検
索が可能となる。また、使用される成分数が多いときは
厳密な検索が可能となる。このため、ユーザが希望する
検索状況に応じた柔軟な検索を行なうことが可能とな
る。

【００３３】好ましくは、決定ステップは、ユーザが要
求する類似性の曖昧度に応じて使用する成分を決定する
ことを特徴とする。

【００３４】この発明によると、ユーザが要求する類似
性の曖昧度に応じて使用する成分が決定され、それを用
いて類似度が算出される。したがって、曖昧度が高い場
合は決定される成分数が少なくなり高速処理が可能とな
る。逆に、曖昧度が低い場合は成分数が多くなり、厳密
な検索が可能となる。このため、ユーザの要求する曖昧
度を的確に考慮した検索処理を行なうことが可能とな
る。

【００３５】好ましくは、決定ステップは、ユーザが要
求する検索速度に応じて使用する成分を決定することを
特徴とする。

【００３６】この発明によると、ユーザが要求する検索
速度に応じて使用する成分が決定され、それを用いて類
似度が算出される。したがって、高速の検索要求がなさ
れたときは少ない成分数により類似度が算出され、速度
よりも厳密性が要求されたときは、多い成分数により類
似度が算出される。よって、検索速度に関するユーザの
意向を反映した適切な検索処理を行なうことが可能とな
る。

【００３７】好ましくは、決定ステップは、検索装置の
混雑度に応じて使用する成分を決定することを特徴とす
る。

【００３８】この発明によると、検索装置の混雑度に応
じて使用する成分が決定され、それを用いて類似度が算
出される。したがって、検索装置が混雑しているとき
は、処理時間を短縮するために少ない成分数により類似
度が算出され、空いているときは、多い成分数により厳
密な類似度が算出される。よって、検索処理時間が考慮
され、検索装置の混雑度に応じた柔軟な処理を行なうこ
とが可能となる。

【００３９】好ましくは、類似度表示ステップは、算出
された類似度に応じて結果を表示することを特徴とす
る。

【００４０】この発明によると、算出された類似度に応
じてその結果が表示されるため、たとえば、類似度の高
いものから順に、顔画像と類似度とが表示されるなど、
ユーザの要求に沿った適切な表示を行なうことが可能と
なる。

【００４１】好ましくは、データベース検索プログラム
は、さらに、キーワードを取得するキーワード取得ステ
ップをコンピュータに実行させ、類似度算出ステップ
は、取得されたキーワードを有する顔画像を対象として
類似度を算出することを特徴とする。

【００４２】この発明によると、取得されたキーワード
を有する顔画像を対象として類似度が算出されるため、
キーワード検索結果に対して特徴ベクトルを用いた類似
度検索が行なわれる。このため、より適切かつ効率よ
く、ユーザが所望する顔画像を検索することが可能とな
る。

【００４３】本発明のさらに別の局面に従うと、データ
ベース検索方法は、顔画像を取得する顔画像取得ステッ
プと、検索対象となる特徴を指定する特徴指定ステップ
と、取得された顔画像から、指定された特徴についての
特徴ベクトルを取得する特徴ベクトル取得ステップと、
取得された特徴ベクトルと、データベースに顔画像に対
応付けて登録されている複数の特徴ベクトルのうちの指
定された特徴についての特徴ベクトルとの類似度を算出
する類似度算出ステップと、算出された類似度の結果を
表示する類似度表示ステップとを含む。

【００４４】この発明によると、取得された顔画像の特
徴のうち、指定された特徴についての特徴ベクトルが取
得される。そして、取得された特徴ベクトルと、データ
ベースに顔画像に対応付けて登録されている複数の特徴
ベクトルのうちの指定された特徴についての特徴ベクト
ルとの類似度が算出され、その結果が表示される。

【００４５】ユーザは、顔画像を提示し、その顔画像の
持つ特徴のうちの検索を希望する特徴について指定を行
なう。すると、その提示された顔画像から、指定された
特徴に関する特徴ベクトルが自動的に取得される。たと
えば、提示した顔画像と同じ年齢の顔画像を検索したい
場合などは、提示された顔画像から年齢についての特徴
ベクトルが取得される。そして、この特徴ベクトルとデ
ータベース中の年齢の特徴ベクトルとを用いてベクトル
間距離を計算することにより、両者の類似度が算出され
る。このため、提示した画像そのものと類似する顔画像
ではなく、提示した画像のある特徴を捉えて、その特徴
と類似する顔画像を検索したいような場合にも、柔軟に
検索を行なうことが可能となる。

【００４６】したがって、ユーザの望む特徴を有する顔
画像を効率よく適切に検索することを可能とするデータ
ベース検索方法を提供することが可能となる。

【００４７】本発明のさらに別の局面に従うと、データ
ベース検索装置は、顔画像を取得する顔画像取得手段
と、検索対象となる特徴を指定する特徴指定手段と、取
得された顔画像から、指定された特徴についての特徴ベ
クトルを取得する特徴ベクトル取得手段と、取得された
特徴ベクトルと、データベースに顔画像に対応付けて登
録されている複数の特徴ベクトルのうちの指定された特
徴についての特徴ベクトルとの類似度を算出する類似度
算出手段と、算出された類似度の結果を表示する類似度
表示手段とを含む。

【００４８】この発明によると、取得された顔画像の特
徴のうち、指定された特徴についての特徴ベクトルが取
得される。そして、取得された特徴ベクトルと、データ
ベースに顔画像に対応付けて登録されている複数の特徴
ベクトルのうちの指定された特徴についての特徴ベクト
ルとの類似度が算出され、その結果が表示される。

【００４９】したがって、ユーザの望む特徴を有する顔
画像を効率よく適切に検索することを可能とするデータ
ベース検索装置を提供することが可能となる。

【００５０】

【発明の実施の形態】次に、本発明の実施の形態を図面
に基づいて詳細に説明する。

【００５１】（第１の実施の形態）図１は、本発明の第
１の実施の形態におけるデータベース構築装置１００の
全体構成を示す概略ブロック図である。図１を参照し
て、データベース構築装置１００は、登録対象となる顔
画像を入力するための顔画像入力部１０１と、顔画像の
ある特徴についてのモデル空間である第１特徴モデル空
間１０３と、第１モデル特徴空間１０３に顔画像を射影
することによりある特徴を抽出するための第１特徴ベク
トル抽出部１０４と、顔画像の別の特徴についてのモデ
ル空間である第２特徴モデル空間１０５と、第２モデル
特徴空間１０５に顔画像ベクトルを射影することにより
別の特徴を抽出するための第２徴ベクトル抽出部１０
６、キーワードを入力するためのキーワード入力部１０
２と、顔画像が登録される顔画像データベース１０００
と、顔画像、キーワード、および抽出された特徴ベクト
ルをそれぞれ対応づけて顔画像データベース１０００に
登録する登録部１０７とを含む。

【００５２】ここでは、第１および第２の２つの特徴ベ
クトルを抽出するような場合の構成を示しているが、抽
出する特徴ベクトルの数はこれに限るものではなく１つ
あるいは３つ以上であってもよい。その場合は、抽出す
べき特徴ベクトルの数に応じて、特徴モデル空間および
特徴ベクトル抽出部が含まれる構成となる。

【００５３】顔画像入力部１０１では、たとえば、デジ
タルカメラやスキャナなどの画像入力機器により取得さ
れた顔画像が入力されると、その顔画像から顔領域の切
り出し、および、切り出された顔領域の形状の正規化
等、必要な補正処理が行なわれる。そして、補正後の顔
画像が、第１ベクトル抽出部１０４、第２ベクトル抽出
部１０６、および登録部１０７へと送られる。

【００５４】第１特徴ベクトル抽出部１０４では、補正
後の顔画像を第１特徴モデル空間１０３に射影すること
によって第１の特徴に関する特徴ベクトルの抽出を行な
う。

【００５５】ここでいう特徴とは、たとえば、性別、年
齢、表情、個人性などのことをいう。そして、特徴モデ
ル空間とは、たとえば「固有空間法と自由判別分析によ
る顔画像の個人性と表情の解析」（電子情報通信学会技
術報告，ＣＳ９８−１２２，ＩＥ９８−１０１，１９９
８）で示されている手法（主成分分析法と部分空間法と
を組み合わせるなどして複数の顔画像を統計的に解析す
る方法）を用いて予め作成された空間のことをいう。

【００５６】この特徴モデル空間に顔画像が射影される
と、特徴ベクトルが導出される。特徴ベクトルは、多次
元のベクトルであり、各成分は当該特徴を表わすのに重
要度の高い順番に並んでいる。詳細については後述す
る。

【００５７】第１特徴モデル空間に射影することによっ
て抽出された第１特徴ベクトルは、登録部１０７へと送
られる。

【００５８】第２特徴ベクトル抽出部１０６でも同様
に、補正後の顔画像を第２特徴モデル空間１０５に射影
することによって第２の特徴に関する特徴ベクトルの抽
出が行なわれる。そして抽出された第２特徴ベクトルは
登録部１０７へと送られる。

【００５９】キーワード入力部１０２では、画像の撮像
日時、撮像位置、画像ファイルサイズ、画像の解像度
等、画像そのものから直接得られる情報や、画像に写っ
ている人物の名前、コメントなどがキーワードとして入
力される。

【００６０】画像自体から直接得られる情報は自動的に
入力され、それ以外の名前やコメント等はキーボード等
からユーザにより入力される。

【００６１】登録部１０７では、画像入力部１０１から
送られてきた補正後の顔画像と、第１特徴ベクトル抽出
部１０４から送られてきた第１特徴ベクトルと、第２特
徴ベクトル抽出部１０６から送られてきた第２特徴ベク
トルと、キーワード入力部１０２から送られてきたキー
ワードとをそれぞれ対応づけて顔画像データベース１０
００に登録する。

【００６２】図２は、このデータベース構築装置１００
におけるデータベース構築処理の流れを示したフローチ
ャートである。本図を参照して、まず、ステップＳ２０
１において、顔画像入力部１０１に、デジタルカメラ等
の入力機器により取得された顔画像が入力される。ま
た、キーワード入力部１０２にキーワードが入力され
る。なお、入力された顔画像は、顔画像入力部１０１に
おいて適切な補正処理が行なわれる。

【００６３】次に、ステップＳ２０３において、補正後
の顔画像が第１特徴モデル空間１０３および第２特徴モ
デル空間に射影される。そして、ステップＳ２０５にお
いて、各モデル空間における特徴ベクトルが抽出され
る。そして、ステップＳ２０７において、抽出された各
特徴ベクトルと補正後の顔画像と入力されたキーワード
とがそれぞれ関連づけて顔画像データベース１０００に
登録される。

【００６４】このようなデータベース構築処理に従う
と、顔画像データベース１０００には、顔画像とキーワ
ードの他に適当な特徴ベクトルが自動的に抽出されて登
録される。したがって、顔画像データベース１０００を
検索する際には、この登録された特徴ベクトルを利用す
ることができるため、高速かつ適切に顔画像の検索を行
なうことが可能となる。

【００６５】特に、抽出される特徴ベクトルは、統計的
手法により用意されたモデル空間を用いて抽出されたも
のであるため、各特徴に関して的確なベクトルが抽出さ
れることになる。また、抽出される特徴ベクトルが複数
であると、各属性（特徴）に基づいた顔画像の検索を行
なうなど、多様な検索に対応することも可能となる。

【００６６】（第２の実施の形態）次に、本発明の第２
の実施の形態におけるデータベース検索装置２００につ
いて説明する。図３は、本発明の第２の実施の形態にお
けるデータベース検索装置２００の全体構成を示す概略
ブロック図である。

【００６７】図３を参照して、データベース検索装置２
００は、検索に用いる例示画像を提示するための例示画
像提示部２０１と、検索を希望する属性（特徴）を指定
するための検索属性指定部２０３と、提示された例示画
像から指定された属性（特徴）に関する特徴ベクトルを
抽出する特徴ベクトル抽出部２０５と、抽出された特徴
ベクトルと、顔画像データベース１０００内に登録され
ている該当する特徴ベクトルとの類似度を計算する類似
度計算部２０７と、その計算結果である類似度を顔画像
とともに表示する表示部２０９と、顔画像およびその特
徴ベクトルが対応づけて登録されている顔画像データベ
ース１０００とを含む。

【００６８】例示画像提示部２０１および検索属性指定
部２０３には、顔画像データベース１０００から所望の
顔画像を検索するための条件が入力される。すなわち、
例示画像提示部２０１では、検索を行なうべき検索属性
を決定するためのベースとなる顔が一例として提示され
る。検索属性指定部２０３では、例示画像提示部２０１
により提示された例示画像の中で、検索を希望する属性
（特徴）が指定される。

【００６９】したがって、たとえば、検索属性指定部２
０３で、表情という属性（特徴）が指定されると、例示
画像提示部２０１で提示された例示画像と同じ表情を持
つ顔が検索されることになる。また、性別という属性が
指定されると、例示画像と同じ性別の顔画像が検索さ
れ、年齢が指定されると、同年代の顔画像が検索され
る。そして、個人性が指定されると、同一人物が検索さ
れることになる。

【００７０】このように、例示画像と検索属性とが指定
されることにより、例示された顔に関する特徴のうち、
指定された特徴と同じ特徴を持つ顔が検索されることに
なる。

【００７１】特徴ベクトル抽出部２０５は、例示画像提
示部２０１で提示された例示画像から、検索属性指定部
２０３で指定された特徴に関する特徴ベクトルの抽出を
行なう。図４に、この特徴ベクトル抽出部２０５の構成
をブロック図形式にて示す。

【００７２】本図に示すように、特徴ベクトル抽出部２
０５は、複数の特徴モデル空間２０５２（１）〜（ｎ）
と、特徴ベクトル抽出に用いる特徴モデル空間を選択す
る特徴モデル空間選択部２０５１と、例示画像を選択さ
れた特徴モデル空間に射影する射影部２０５３とを含
む。

【００７３】特徴モデル空間選択部２０５１は、検索属
性指定部２０３により指定された検索属性に基づいて、
複数の特徴モデル空間２０５２（１）〜（ｎ）の中から
指定された属性についてのモデル空間を選択する。

【００７４】射影部２０５３は、その選択された特徴モ
デル空間に、例示画像提示部２０１により提示された例
示画像を射影する。そして、例示画像から指定された特
徴に関する特徴ベクトルを抽出する。抽出された特徴ベ
クトルは、類似度計算部２０７へと送られる。

【００７５】類似度計算部２０７では、顔画像データベ
ース１０００の中に顔画像とともに登録されている複数
の特徴ベクトルのうち、指定された検索属性（特徴）に
関する特徴ベクトルが読み出される。そして、その読み
出された特徴ベクトルと、特徴ベクトル検出部２０５か
ら抽出された例示画像に関する特徴ベクトルとの類似度
が計算される。

【００７６】ここで、顔画像データベース１０００は、
第１の実施の形態におけるデータベース構築装置１００
により構築された顔画像データベース１０００が用いら
れる。したがって、登録されている複数の顔画像は、ｎ
個の特徴ベクトルがそれぞれの顔画像に対応づけて登録
されている。

【００７７】類似度の計算は、たとえば（１）式のよう
に、特徴ベクトル抽出部２０５から抽出された特徴ベク
トルＣｆと、顔画像データベース１０００に登録されて
いる同じ特徴に関する特徴ベクトルＣｆ_iとの距離をも
とにして求められる。

【００７８】

【数１】

【００７９】ここで、ｍは登録されている顔の数であ
り、ｎは特徴ベクトルの次元数である。類似度が大きい
ほど、提示された顔画像についての指定された特徴と、
登録されている顔画像についての対応する特徴とが似て
いることを意味する。

【００８０】そして、計算された類似度の結果は該当す
る顔画像とともに表示部２０９において表示される。た
とえば、顔画像データベース１０００のすべての顔につ
いて、類似度の大きい順に並べ替えが行なわれ、その並
べ替えられた順に、顔画像と類似度とが表示される。

【００８１】次に、データベース検索装置２００におけ
るデータベース検索処理の流れをフローチャートにて図
５に示す。データベース検索装置２００では、まず、ス
テップＳ５０１において、検索条件を決定するための例
示画像が提示される。次に、ステップＳ５０３におい
て、検索属性が指定される。これらの処理により、例示
画像の中のどの特徴に関する検索を行なうべきかという
検索条件が明確にされる。

【００８２】検索条件が決定されると、ステップＳ５０
５において、掲示された例示画像から指定された特徴に
関する特徴ベクトルの抽出が行われる。そして、ステッ
プＳ５０７において、抽出された特徴ベクトルと、顔画
像データベース１０００に顔画像とともに登録されてい
る同じ特徴に関する特徴ベクトルとの類似度が計算され
る。そして、ステップＳ５０９において、計算結果であ
る類似度が表示部２０９に表示される。

【００８３】以上説明したように、本実施の形態による
と、ユーザは、例示画像を提示し、その例示画像の中の
どの特徴についての検索を行なうかを決定すべく、検索
属性（年齢、性別、表情、個人性等）を指定する。する
と、その特徴に関するベクトルが自動的に抽出され、そ
の特徴ベクトルと顔画像データベース１０００に登録さ
れている同じ特徴ベクトルとの類似度が計算される。

【００８４】したがって、従来のように、例示画像と類
似する画像が抽出されるのみならず、検索属性を指定す
ることで、例示画像の中の所望の特徴について類似する
画像が、容易に顔画像データベース１０００から抽出さ
れることになる。

【００８５】また、画像同士の照合により類似するか否
かを判断するのではなく、特徴ベクトル同士を用いて判
断するため、処理に要する時間が短縮される。

【００８６】（第３の実施の形態）続いて、本発明の第
３の実施の形態におけるデータベース検索装置３００に
ついて説明する。本実施の形態におけるデータベース検
索装置３００は、第２の実施の形態におけるデータベー
ス検索装置２００と異なり、例示画像として提示される
画像が、既に顔画像データベース１０００に登録済みの
画像であるというものである。

【００８７】図６は、本発明の第３の実施の形態におけ
るデータベース検索装置３００の全体構成を示す概略ブ
ロック図である。例示画像提示部２０１に提示される画
像は顔画像データベース１０００に既に登録されている
ものであるため、指定された属性についての特徴ベクト
ルは、特徴モデル空間に射影して抽出されるのではな
く、顔画像データベース１０００から読み出される。し
たがって、本図に示すように、図３の特徴ベクトル抽出
部２０５の代わりにここでは特徴ベクトル読込部３０５
が含まれる構成となっている。

【００８８】すなわち、データベース検索装置３００
は、例示画像提示部２０１と、検索属性指定部２０３
と、特徴ベクトル読込部３０５と、類似度計算部２０７
と、表示部２０９と、顔画像データベース１０００とを
含む。

【００８９】特徴ベクトル読込部３０５は、例示画像提
示部２０１で提示された例示画像と検索属性指定部２０
３で指定された特徴とに基づき、顔画像データベース１
０００から、例示画像とともに登録されている指定され
た特徴に関する特徴ベクトルが読み込まれる。

【００９０】類似度計算部２０７では、この読み込まれ
た特徴ベクトルと、顔画像データベース１０００に顔画
像とともに登録されている同じ特徴についての特徴ベク
トルとの類似度が計算される。類似度の計算方法は第２
の実施の形態において述べた計算と同様である。そし
て、顔画像とその顔画像についての類似度の計算結果と
が、表示部２０９において類似度の高い順に表示され
る。

【００９１】図７は、データベース検索装置３００にお
けるデータベース検索処理の流れを示したフローチャー
トである。本図に示すように、データベース検索処理
は、図５に示すデータベース検索装置２００における処
理の流れとほぼ同様である。

【００９２】すなわち、まず、例示画像が提示され（ス
テップＳ５０１）、続いて検索属性が指定される（ステ
ップＳ５０３）。この検索条件が決定されるまでの処理
の流れは図５と同様である。

【００９３】次に、ステップＳ７０５において、顔画像
データベース１０００から、指定された属性（特徴）に
ついての特徴ベクトルが読み出される。この処理が図５
の特徴ベクトルの抽出処理（ステップＳ５０５）と異な
る。

【００９４】その後の処理は図５と同様である。すなわ
ち、読み出された特徴ベクトルと、顔画像データベース
１０００に登録されている顔画像の同じ特徴を示す特徴
ベクトルとの類似度が計算され（ステップＳ５０７）、
その計算結果が表示される（ステップＳ５０９）。

【００９５】以上説明したように、本実施の形態におけ
るデータベース検索装置３００では、例示画像提示部２
０１において提示される画像が、顔画像データベース１
０００に登録されている顔画像である。このため、顔画
像データベース１０００から、その顔画像について指定
された特徴に関する特徴ベクトルが読み出される。した
がって、特徴ベクトルを特徴モデル空間に射影して抽出
するという処理が不用となり、全体として、検索処理時
間が短縮される。

【００９６】（第４の実施の形態）続いて、本発明の第
４の実施の形態におけるデータベース検索装置４００に
ついて説明する。ここでは、検索の条件となる特徴ベク
トルをユーザの希望により変更できる点が前述した第２
および第３の実施の形態におけるデータベース検索装置
と異なる。

【００９７】図８は、本発明の第４の実施の形態におけ
るデータベース検索装置４００の全体構成を示す概略ブ
ロック図である。本図を参照して、データベース検索装
置４００は、第２の実施の形態におけるデータベース検
索装置２００と同様に、例示画像提示部２０１と、検索
属性指定部２０３と、特徴ベクトル抽出部２０５と、類
似度計算部２０７と、表示部２０９と、顔画像データベ
ース１０００とを含む。そして、これらに加えてさらに
特徴ベクトル変更部４０６を含む。

【００９８】図９は、このデータベース検索装置４００
の特徴ベクトル変更部４０６の構成を示すブロック図で
ある。ここでは、検索属性指定部２０３において、「表
情」という属性（特徴）が指定され、例示画像の表情成
分が変更される場合を示している。

【００９９】特徴ベクトル変更部４０６は、特徴を変更
する特徴変更部４０６１と、第１から第ｎまでの複数の
特徴モデル空間とを含んでいる。ただし、本図では、特
徴モデル空間のうちの表情特徴モデル空間４０６２のみ
を示している。

【０１００】特徴モデル抽出部２０５から、特徴ベクト
ルとして表情特徴ベクトルが送られてくると、特徴変更
部４０６１に入力される。そして特徴変更部４０６１に
おいて、この表情特徴ベクトルを表情特徴モデル空間４
０６２に作用させることによって、顔の表情、すなわち
表情特徴ベクトルが変更される。そして変更された特徴
ベクトルが類似度計算部２０７へと送られる。

【０１０１】特徴変更部４０６１に入力された特徴ベク
トルをＣｆ、特徴変更部４０６１において、変更された
特徴シフトベクトルをΔＣｆとすると、変更後の特徴ベ
クトルＣｆ′は、Ｃｆ′＝Ｃｆ＋ΔＣｆとして表わされ
ることになる。

【０１０２】なお、特徴変更部４０６１において、特徴
ベクトルが変更されない場合もあり、その場合は特徴シ
フトベクトルΔＣｆが、ΔＣｆ＝０となり、入力された
特徴ベクトルＣｆがそのまま出力される。

【０１０３】図１０は、特徴変更部４０６１の具体的な
操作パネルの一例を示した図である。本図に示すよう
に、操作パネルは、提示された例示画像を表示する顔画
像表示部１０と、指定された検索属性（特徴）について
のスライドバー１１とを備える。ここでは、検索属性と
して表情が指定されたため、顔画像表示部１０の横に表
情に関するスライドバー１１が表示される。

【０１０４】なお、検索属性指定部２０３において年齢
や性別、個人性等その他の属性（特徴）が指定された場
合は、それに対応するスライドバーが表示されることに
なる。

【０１０５】ユーザは、スライドバー１１を左右いずれ
かにシフトさせることにより、顔画像表示部１０に表示
される顔画像の表情を変化させることができる。そし
て、表示される顔画像の表情を見ながら、検索を希望す
る表情となるように、スライドバー１１が操作される。
このスライドバー１１のシフト量に応じて特徴シフトベ
クトルΔＣｆが決定される。

【０１０６】なお、本図においてはスライドバー１１の
シフト量により特徴シフトベクトルΔＣｆを制御してい
るが、これに限られず、たとえばラジオボタンその他の
操作オブジェクトが表示されこれにより制御されるよう
にしてもよい。また、顔画像表示部１０による表示は必
ずしも必要ではなく、操作オブジェクトのみが表示され
るようにしてもよい。

【０１０７】図１１は、操作パネルのスライドバー１１
を操作することにより、顔画像表示部１０に表示された
例示画像が変化する例を示した図である。顔画像表示部
１０に表示された例示画像（図１１（ａ））は、表情の
スライドバー１１を移動させることにより、表情につい
ての特徴ベクトルが変化し、図１１（ｂ）に示すように
その顔画像の表情が変化する。この際、年齢、性別、個
人性等の他の特徴は変化しない。

【０１０８】図１２は、データベース検索装置４００に
おけるデータベース検索処理の流れを示したフローチャ
ートである。ここでは、ステップＳ１２０１およびステ
ップＳ１２０２における特徴ベクトルの変更処理を除い
ては、図５におけるフローチャートと同様である。すな
わち、例示画像が提示され（ステップＳ５０１）、検索
属性が指定される（ステップＳ５０３）。そして、これ
らに基づいて特徴ベクトルが抽出される（ステップＳ５
０５）。

【０１０９】次に、ステップＳ１２０１において、抽出
された特徴ベクトルについての特徴ベクトルを変更する
か否かが判断される。特徴ベクトルの属性情報を変更す
る場合は（ステップＳ１２０１で“Ｙｅｓ”）、ステッ
プＳ１２０２において、その特徴ベクトルが変更され
る。たとえば、図１０で示した操作パネルのスライドバ
ー１１が操作されることにより、特徴ベクトルＣｆがＣ
ｆ′に変更される。

【０１１０】そして、ステップＳ５０７において、その
変更された特徴ベクトルに基づいて類似度の計算が行な
われ、計算結果が表示される（ステップＳ５０９）。

【０１１１】以上説明したように本実施の形態による
と、例示画像について指定された検索属性（特徴）の情
報を任意に変更することが可能となる。したがって、例
示画像のある特徴そのものではなく、ある特徴を少し変
化させたような画像を検索したい場合なども、特徴ベク
トルを変更することにより検索を行なうことが可能とな
る。

【０１１２】たとえば、提示された画像と同じ表情を持
つ顔画像を顔画像データベース１０００から検索したい
場合（検索属性として表情が指定された場合）、その例
示画像の表情よりもたとえばさらに笑った表情の顔を検
索したいときなどは、その特徴ベクトルをより笑った表
情のベクトルに変更することにより、所望の顔画像を適
切に抽出することが可能となる。このように、例示画像
の特徴を適切に変更できるためより柔軟な検索を行なう
ことが可能となる。

【０１１３】特に、図１０で示したような操作パネルを
用いると、スライドバー１１を操作しながら例示画像の
特徴が画面上で変化するのを視覚的に確認することがで
きるため、所望の検索画像を確実に指定することが可能
となる。

【０１１４】なお、本実施の形態においては、第２の実
施の形態と同様に、特徴ベクトル抽出部２０５が設けら
れ、これにより例示画像提示部２０１で提示された例示
画像から指定された検索属性の特徴ベクトルが抽出され
ている。しかし、このような構成ではなく、第３の実施
の形態と同様に特徴ベクトル読込部３０５を設けるよう
にしてもよい。

【０１１５】すなわち、図６に示すように、特徴ベクト
ル抽出部２０５の代わりに特徴ベクトル読込部３０５が
設けられ、これにより顔画像データベース１０００から
対応する特徴ベクトルが読み込まれるようにしてもよ
い。

【０１１６】（変形例）次に、本発明の実施の形態にお
ける変形例について説明する。今回示した第２の実施の
形態から第４の実施の形態までのデータベース検索装置
においては、検索対象となる属性を指定することにより
その属性に関する特徴ベクトルが抽出あるいは読み出さ
れ、その特徴と類似する画像が検索されている。しか
し、属性のみならずキーワードを指定することによりキ
ーワードと属性とを組み合わせた検索を行なうことも可
能である。

【０１１７】図１３は、キーワードと属性指定とを組み
合わせて検索を行なう場合の検索処理の流れを示したフ
ローチャートである。ただし、ここでは第１の実施の形
態で示したように、データベース１０００に顔画像とと
もにキーワードが登録されているものとする。

【０１１８】図１３を参照して、まずステップ１３０１
において、ユーザにより入力されたキーワードによる顔
画像の検索処理が行なわれる。そして、ステップＳ１３
０３において、キーワードによる検索結果に対して、属
性による検索処理が行なわれる。すなわち、キーワード
により検索された顔画像を母集団として、その母集団の
中から指定された検索属性に基づいて、たとえば第２の
実施の形態におけるデータベース検索装置２００におけ
る処理と同様の検索処理が行なわれる。

【０１１９】そして、ステップＳ１３０５においてその
最終的な検索結果が表示される。ここではキーワードに
よる検索処理（ステップＳ１３０１）の後に属性による
検索処理（ステップＳ１３０３）が行なわれる場合を示
したが、この逆であってもよい。

【０１２０】今回説明した実施の形態においては、いず
れの場合も検索属性としては１種類が指定される場合を
示している。しかし、複数の属性が指定されてもよい。
図１４は、複数の属性が指定された場合の検索処理の流
れを示したフローチャートである。ここでは、第１から
第ｎまでの属性が検索属性として指定された場合を示し
ている。

【０１２１】この場合、本図に示すように、まずステッ
プＳ１４０１において第１の属性による検索処理が行な
われる。そして、ステップＳ１４０３において、第１の
属性による検索結果に対して第２の属性による検索処理
が行なわれる。このようにして最後は、ステップＳ１４
０５において、第ｎ−１の属性による検索結果に対して
第ｎの属性による検索処理が行なわれる。そして、最終
的な検索結果がステップＳ１４０７において表示され
る。

【０１２２】このように、第１の属性から順番に検索が
繰り返されて次々に検索結果が絞り込まれていく。この
ため、効率的にユーザの希望する画像が抽出されること
になる。

【０１２３】最後に、複数の検索属性が指定された場合
であって、その指定された各々の属性の情報（特徴ベク
トル）が変更される場合の検索処理について説明する。
図１５は、複数の属性が指定され、かつ、その属性情報
が変更される場合の検索処理の流れを示したフローチャ
ートである。

【０１２４】本図に示すように、まずステップＳ１５０
１において例示画像が提示される。次に、ステップＳ１
５０３において第１から第ｎまでの検索属性の指定が行
なわれる。そして、ステップＳ１５０５において、指定
された第１から第ｎまでの属性について、それぞれの特
徴ベクトルの抽出が行なわれる。なお、例示画像がデー
タベース１０００に登録されている場合は、特徴パラメ
ータの抽出ではなく、そこから特徴パラメータが読み出
される。

【０１２５】続いて、ステップＳ１５０７からステップ
Ｓ１５１５において、抽出された（あるいは読み出され
た）特徴ベクトルの変更処理が行なわれる。まず、ステ
ップＳ１５０７で、ｋに１が代入され（ｋ＝１）、第１
の属性情報を変更する場合は（ステップＳ１５０９で
“Ｙｅｓ”）、ステップＳ１５１１で、第１の特徴ベク
トルが変更される。なお、変更しない場合はステップＳ
１５１１の処理がスキップされる。

【０１２６】そして、ｋがｎより小さいときは（ステッ
プＳ１５１３で“Ｙｅｓ”）、ｋが１つインクリメント
され（ステップＳ１５１１）、再びステップＳ１５０９
の処理に戻る。そして、第２の属性情報を変更するか否
かが判断される。変更する場合はステップＳ１５１１で
変更され、変更しない場合はこの処理はスキップされ
る。

【０１２７】このようにして、第１から第ｎまでの特徴
ベクトルについて、ステップＳ１５０９からステップＳ
１５１３の処理が繰り返され、必要であればその属性が
変更される。具体的には、たとえば図１０のスライドバ
ー１１がｎ個表示され、各特徴について変更が必要であ
ればユーザによりそのスライドバーがシフトされる。

【０１２８】そして最終的に、ステップＳ１５１７にお
いて、検索対象となる第１から第ｎの各属性について、
変更後の特徴ベクトルに基づいた類似度が計算される。
そして、ステップＳ１５１９においてその計算結果が表
示される。

【０１２９】以上説明したように、検索属性指定部２０
３において指定された属性情報が、必要に応じて変更さ
れるため、ユーザが検索を希望する画像が柔軟かつ適切
に検索されることになる。

【０１３０】なお、今回示した実施の形態においては、
類似度を計算する際に、（１）式において示したよう
に、特徴ベクトルの全ての成分を用いて計算を行なって
いる。しかし、特徴ベクトルの次元ｎが大きい場合など
に、全ての成分を用いて類似度を計算すると処理時間が
かかる。一方、各成分の中には重要度の低いものもあ
る。このため、特徴ベクトルの成分のうち重要な成分の
みを用いて類似度を計算するようにしてもよい。

【０１３１】前述したように、抽出された（あるいは読
み出された）特徴ベクトルＣｆ、および、データベース
１０００から対応して読み出された同じ特徴に関する特
徴ベクトルＣｆ_iの各成分は、その特徴に関して重要度
の高いものから順に並んでいる。

【０１３２】したがって、そのうちの重要な成分のみを
用いて類似度を計算する場合は次のようになる。たとえ
ば３成分のみを用いる場合は、特徴ベクトルＣｆおよび
Ｃｆ _iはそれぞれ（２）式のように近似される。このた
め、類似度は（３）式のように表わされる。

【０１３３】

【数２】

【０１３４】このように、類似度の計算に、各特徴ベク
トルのうちの重要度の高いものから順に適当な成分数で
もって近似された特徴ベクトルが用いられると、処理時
間の短縮を図ることが可能となる。

【０１３５】この特徴ベクトルの成分のうち、いくつの
成分を用いるかは、ユーザが指定する類似性の曖昧度
（厳密度）、レスポンスの速さ、検索装置の混雑度等に
応じて決定されるようにしてもよい。

【０１３６】たとえば、類似性の曖昧度が高い（厳密度
が低い）とき、すなわち大まかな検索が希望されたとき
は少ない成分数に決定され、曖昧度が低い（厳密度が高
い）とき、すなわち、厳密な検索が希望されたときは多
目の成分数に決定される。また、レスポンスの速さが要
求されるときは少ない成分数に、そして、要求されない
ときは、多目の成分数に決定される。また、検索装置の
混雑度が高いとき、すなわち混雑時には少ない成分数に
決定され、混雑度が低いとき、すなわち空いている時に
は多い成分数に決定される。

【０１３７】このように特徴ベクトルの成分の一部を使
用することにより、必要に応じて類似度の範囲を広く取
ったり狭く取ったりできる柔軟な検索が可能となる。

【０１３８】今回示したデータベース構築方法および検
索方法は、上述した一連の処理動作を機能させるための
プログラムによって実現されることができる。データベ
ース構築および検索プログラムは、予め画像検索装置内
のハードディスクにインストールされたものであっても
よいし、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープのような取外し可能
な記録媒体に記録されたものであってもよい。いずれに
せよ、データベース構築および検索プログラムはコンピ
ュータ読取可能な記録媒体に記録されている。

【０１３９】なお、コンピュータ読取可能な記録媒体と
しては、磁気テープやカセットテープなどのテープ系、
磁気ディスク（フレキシブルディスク、ハードディスク
装置等）や光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／Ｄ
ＶＤ等）などのディスク系、ＩＣカード（メモリカード
を含む）や光カードなどのカード系、あるいはＲＯＭ、
ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュＲＯＭなどの半
導体メモリ等の固定的にプログラムを担持する媒体が考
えられる。

【０１４０】またネットワークからプログラムがダウン
ロードされるように、流動的にプログラムを担持する媒
体であってもよい。なお、記録媒体に格納される内容と
しては、プログラムに限定されず、データであってもよ
い。

【０１４１】なお、今回示した実施の形態においては、
類似度の算出結果をディスプレイ等の表示部２０９に表
示する場合について説明した。しかし、このような形態
に限られず、例えば、プリンタ等の出力機器に出力する
ようにしてもよい。また、表示の方法としては、顔画像
と共に類似度を全て表示するのではなく、類似度がある
値よりも高いものについてのみ表示するようにしてもよ
い。

【０１４２】今回開示された実施の形態はすべての点で
例示であって制限的なものではないと考えられるべきで
ある。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求
の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味お
よび範囲内でのすべての変更が含まれることが意図され
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の第１の実施の形態におけるデータベ
ース構築装置１００の全体構成を示す概略ブロック図で
ある。

【図２】 データベース構築装置１００におけるデータ
ベース構築処理の流れを示したフローチャートである。

【図３】 本発明の第２の実施の形態におけるデータベ
ース検索装置２００の全体構成を示す概略ブロック図で
ある。

【図４】 データベース検索装置２００の特徴ベクトル
抽出部２０５の構成を示すブロック図である。

【図５】 データベース検索装置２００におけるデータ
ベース検索処理の流れを示したフローチャートである。

【図６】 本発明の第３の実施の形態におけるデータベ
ース検索装置３００の全体構成を示す概略ブロック図で
ある。

【図７】 データベース検索装置３００におけるデータ
ベース検索処理の流れを示したフローチャートである。

【図８】 本発明の第４の実施の形態におけるデータベ
ース検索装置４００の全体構成を示す概略ブロック図で
ある。

【図９】 データベース検索装置４００の特徴ベクトル
変更部４０６の構成を示すブロック図である。

【図１０】 特徴変更部４０６１の具体的な操作パネル
の一例を示した図である。

【図１１】 操作パネルのスライドバー１１を操作する
ことにより、顔画像表示部１０に表示された例示画像が
変化する例を示した図である。

【図１２】 データベース検索装置４００におけるデー
タベース検索処理の流れを示したフローチャートであ
る。

【図１３】 キーワードと属性指定とを組み合わせて検
索を行なう場合の検索処理の流れを示したフローチャー
トである。

【図１４】 複数の属性が指定された場合の検索処理の
流れを示すフローチャートである。

【図１５】 複数の属性が指定され、かつ、その属性情
報が変更される場合の検索処理の流れを示したフローチ
ャートである。

【符号の説明】 １００ データベース構築装置、１０１ 顔画像入力
部、１０２ キーワード入力部、１０３ 第１特徴モデ
ル空間、１０４ 第１特徴ベクトル抽出部、１０５ 第
２特徴モデル空間、１０６ 第２特徴ベクトル抽出部、
１０７ 登録部、２００，３００，４００ データベー
ス検索装置、２０１ 例示画像提示部、２０３ 検索属
性指定部、２０５ 特徴ベクトル抽出部、２０７ 類似
度計算部、２０９ 表示部、３０５ 特徴ベクトル読込
部、４０６ 特徴ベクトル変更部、２０５１ 特徴モデ
ル空間選択部、２０５２ 特徴モデル空間、２０５３
射影部、４０６１ 特徴変更部、４０６２ 表情特徴モ
デル空間。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ０６Ｔ 7/00 ３００ Ｇ０６Ｔ 7/00 ３００Ｆ Ｆターム(参考） 5B050 BA10 BA12 BA15 DA01 DA10 EA04 EA18 FA02 GA08 5B057 AA20 BA02 CE09 DA20 DC30 DC33 DC36 5B075 ND06 NK06 NK31 PQ02 PQ46 PQ75 PR06 QM08 5L096 BA18 FA81 JA04 (54)【発明の名称】 データベース構築プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体、データベース構 築方法およびデータベース構築装置、ならびに、データベース検索プログラムを記録したコンピ ュータ読み取り可能な記録媒体、データベース検索方法およびデータベース検索装置

Claims (15)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 顔画像を取得する顔画像取得ステップ
   と、 前記取得された顔画像を特徴モデル空間に射影すること
   によって特徴ベクトルを抽出する特徴ベクトル抽出ステ
   ップと、 前記取得された顔画像に前記抽出された特徴ベクトルを
   対応付けてデータベースに登録する登録ステップと、を
   コンピュータに実行させるためのデータベース構築プロ
   グラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒
   体。
2. 【請求項２】 顔画像を取得する顔画像取得ステップ
   と、 前記取得された顔画像を特徴モデル空間に射影すること
   によって特徴ベクトルを抽出する特徴ベクトル抽出ステ
   ップと、 前記取得された顔画像に前記抽出された特徴ベクトルを
   対応付けてデータベースに登録する登録ステップとを含
   むデータベース構築方法。
3. 【請求項３】 顔画像を取得する顔画像取得手段と、 前記取得された顔画像を特徴モデル空間に射影すること
   によって特徴ベクトルを抽出する特徴ベクトル抽出手段
   と、 前記取得された顔画像に前記抽出された特徴ベクトルを
   対応付けてデータベースに登録する登録手段とを含むデ
   ータベース構築装置。
4. 【請求項４】 顔画像を取得する顔画像取得ステップ
   と、 検索対象となる特徴を指定する特徴指定ステップと、 前記取得された顔画像から、前記指定された特徴につい
   ての特徴ベクトルを取得する特徴ベクトル取得ステップ
   と、 前記取得された特徴ベクトルと、データベースに顔画像
   に対応付けて登録されている複数の特徴ベクトルのうち
   の前記指定された特徴についての特徴ベクトルとの類似
   度を算出する類似度算出ステップと、 前記算出された類似度の結果を表示する類似度表示ステ
   ップと、をコンピュータに実行させるためのデータベー
   ス検索プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能
   な記録媒体。
5. 【請求項５】 前記取得された顔画像が前記データベー
   スに登録されたものである場合、前記特徴ベクトル取得
   ステップは、前記データベースから前記取得された顔画
   像に対応付けて登録されている特徴ベクトルを読み出す
   ことを特徴とする、請求項４に記載のデータベース検索
   プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録
   媒体。
6. 【請求項６】 前記取得された顔画像が前記データベー
   スに登録されていないものである場合、前記特徴ベクト
   ル取得ステップは、前記取得された顔画像を前記指定さ
   れた特徴のモデル空間に射影することによって特徴ベク
   トルを抽出することを特徴とする、請求項４または５に
   記載のデータベース検索プログラムを記録したコンピュ
   ータ読み取り可能な記録媒体。
7. 【請求項７】 さらに、前記特徴ベクトル取得ステップ
   により取得された特徴ベクトルを変更する特徴ベクトル
   変更ステップをコンピュータに実行させ、 前記類似度算出ステップは、前記特徴ベクトル変更ステ
   ップにより変更された特徴ベクトルと、前記データベー
   スに登録されている前記指定された特徴についての特徴
   ベクトルとの類似度を算出することを特徴とする、請求
   項４〜６のいずれかに記載のデータベース検索プログラ
   ムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
8. 【請求項８】 前記類似度算出ステップは、 類似度算出の対象となる特徴ベクトルの複数成分うち、
   使用する成分を決定する決定ステップを含み、 前記決定された成分を用いて類似度を算出することを特
   徴とする、請求項４〜７のいずれかに記載のデータベー
   ス検索プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能
   な記録媒体。
9. 【請求項９】 前記決定ステップは、ユーザが要求する
   類似性の曖昧度に応じて前記使用する成分を決定するこ
   とを特徴とする請求項８に記載のデータベース検索プロ
   グラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒
   体。
10. 【請求項１０】 前記決定ステップは、ユーザが要求す
    る検索速度に応じて前記使用する成分を決定することを
    特徴とする請求項８または９に記載のデータベース検索
    プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録
    媒体。
11. 【請求項１１】 前記決定ステップは、検索装置の混雑
    度に応じて前記使用する成分を決定することを特徴とす
    る、請求項８〜１０のいずれかに記載のデータベース検
    索プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記
    録媒体。
12. 【請求項１２】 前記類似度表示ステップは、算出され
    た類似度に応じて結果を表示することを特徴とする、請
    求項４〜１１のいずれかに記載のデータベース検索プロ
    グラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒
    体。
13. 【請求項１３】 さらに、キーワードを取得するキーワ
    ード取得ステップをコンピュータに実行させ、 前記類似度算出ステップは、前記取得されたキーワード
    を有する顔画像を対象として類似度を算出することを特
    徴とする、請求項４〜１２のいずれかに記載のデータベ
    ース検索プログラムを記録したコンピュータ読み取り可
    能な記録媒体。
14. 【請求項１４】 顔画像を取得する顔画像取得ステップ
    と、 検索対象となる特徴を指定する特徴指定ステップと、 前記取得された顔画像から、前記指定された特徴につい
    ての特徴ベクトルを取得する特徴ベクトル取得ステップ
    と、 前記取得された特徴ベクトルと、データベースに顔画像
    に対応付けて登録されている複数の特徴ベクトルのうち
    の前記指定された特徴についての特徴ベクトルとの類似
    度を算出する類似度算出ステップと、 前記算出された類似度の結果を表示する類似度表示ステ
    ップとを含む、データベース検索方法。
15. 【請求項１５】 顔画像を取得する顔画像取得手段と、
    検索対象となる特徴を指定する特徴指定手段と、 前記取得された顔画像から、前記指定された特徴につい
    ての特徴ベクトルを取得する特徴ベクトル取得手段と、 前記取得された特徴ベクトルと、データベースに顔画像
    に対応付けて登録されている複数の特徴ベクトルのうち
    の前記指定された特徴についての特徴ベクトルとの類似
    度を算出する類似度算出手段と、 前記算出された類似度の結果を表示する類似度表示手段
    とを含む、データベース検索装置。