JP2002304628A - System and method for information retrieval and storage medium - Google Patents

System and method for information retrieval and storage medium

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JP2002304628A
JP2002304628A JP2001107571A JP2001107571A JP2002304628A JP 2002304628 A JP2002304628 A JP 2002304628A JP 2001107571 A JP2001107571 A JP 2001107571A JP 2001107571 A JP2001107571 A JP 2001107571A JP 2002304628 A JP2002304628 A JP 2002304628A
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Japan
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image
client
image data
server
information
Prior art date
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JP2001107571A
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Japanese (ja)
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Kunihiro Yamamoto
邦浩 山本
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Original Assignee
Canon Inc
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Publication date
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  • Processing Or Creating Images (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To enable a client server system for information retrieval to retrieve an image with a less load on a server and good retrieval efficiency. SOLUTION: A client side calculates the feature quantity of an inputted image (S2), calculates the image similarity according to the calculated feature quantity of the image and feature quantities of a plurality of stored images, and determines a retrieval object image according to the calculated image similarity (S3 to S5) to request details of the retrieval object image from a server (S6). The server side once receives the request sent from the client (S11), it reads image data corresponding to the request and sends them to the client (S12).

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、複数枚の画像を蓄
積した画像データベースから所望の画像を検索するクラ
イアント・サーバ型の情報検索システム及びその方法と
記憶媒体に関するものである。
[0001] 1. Field of the Invention [0002] The present invention relates to a client-server type information retrieval system for retrieving a desired image from an image database storing a plurality of images, a method thereof, and a storage medium.

【0002】[0002]

【従来の技術】多数の画像データを蓄積したデータベー
スから、所望の画像を検索する種々の検索方法が提案さ
れている。これらは、例えば、 ・キーワードや撮影日時等の非画像情報を画像に関連付
け、それを基に検索を行なう方法 ・画像自体の特徴量(輝度・色差情報、画像周波数、ヒ
ストグラムなど)を基に検索を行なう方法 の2つに大別される。
2. Description of the Related Art Various retrieval methods have been proposed for retrieving a desired image from a database storing a large number of image data. These include, for example, a method of associating non-image information such as a keyword and a photographing date and time with an image and performing a search based on the image. There are two main methods.

【0003】後者の場合において、ある画像を提示し、
その画像の特徴量を検索キーとしてデータベースに記憶
されている画像を検索する方法があり、これを類似画検
索と呼ぶ。この方法は、画像処理について特別な知識を
持たないユーザに対し、直感的に分かりやすい検索イン
ターフェースを提供できるという利点がある。
In the latter case, an image is presented,
There is a method of searching for an image stored in a database using the feature amount of the image as a search key, and this is called a similar image search. This method has an advantage that a user who does not have special knowledge about image processing can be provided with an intuitive and easy-to-understand search interface.

【0004】[0004]

【発明が解決しようとする課題】巨大な画像データベー
スを複数のユーザが別々に保有するのは効率的でないた
め、画像データを集中管理するクライアント/サーバ型
の画像データベースが種々提案されて実用化されている
が、上述した類似画像検索を行うと、そのデータベース
を管理しているサーバに対する負荷が大きいため、その
仕様を満足するサーバを実現しようとすると、そのサー
バのコストが増大するという問題があった。
Since it is not efficient for a plurality of users to separately hold a huge image database, various client / server type image databases for centrally managing image data have been proposed and put into practical use. However, when performing the above-described similar image search, the load on the server that manages the database is large. Therefore, there is a problem that the cost of the server increases when trying to realize a server that satisfies the specifications. Was.

【0005】また、サーバからクライアントに検索結果
の画像をネットワークを介して送信する際、そのネット
ワーク帯域が足かせとなってクライアント側に画像表示
をするのに時間がかかり、効率的な画像検索の妨げとな
っていた。
[0005] Further, when an image of a search result is transmitted from a server to a client via a network, the network bandwidth is hindered and it takes time to display an image on the client side, which hinders efficient image search. Had become.

【0006】本発明は上記従来例に鑑みてなされたもの
で、類似画像の検索に必要な画像特徴量をクライアント
側に格納しておき、クライアントで類似画像の検索を行
い、検索により見つかった所望の画像をクライアントか
らサーバに要求して、その画像データをサーバからクラ
イアントに送信することにより、サーバの負荷を低減し
てかつ検索効率のよい画像検索を行うことができる情報
検索システム及びその方法を提供することを目的とす
る。
The present invention has been made in view of the above-mentioned conventional example, and stores image feature amounts required for searching for similar images on the client side, searches for similar images on the client, and searches for desired images found by the search. An information retrieval system and method capable of requesting an image from a client to a server and transmitting the image data from the server to the client to reduce the load on the server and perform an image search with high search efficiency. The purpose is to provide.

【0007】[0007]

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に本発明の情報検索システムは以下のような構成を備え
る。即ち、複数枚の画像を蓄積した画像データベースか
ら所望の画像を検索するクライアント・サーバ型の情報
検索システムであって、クライアントは、複数枚の画像
各々の特徴量を記憶する第1記憶手段と、画像を入力す
る画像入力手段と、前記画像入力手段で入力された画像
の特徴量を計算する特徴量計算手段と、前記特徴量計算
手段により得られた前記特徴量と、前記第1記憶手段に
記憶された画像の特徴量とに基づいて画像類似度を計算
する類似度計算手段と、前記類似度計算手段により計算
された画像類似度に基づいて検索対象画像を決定する画
像決定手段と、前記画像決定手段により決定された検索
対象画像の詳細をサーバに要求するための第1送信手段
と、当該要求に応じて前記サーバから送信される画像デ
ータを受信するための第1受信手段とを有し、サーバ
は、少なくとも前記複数枚の画像の画像データを蓄積す
る第2記憶手段と、前記クライアントの前記第1送信手
段により送信された前記要求を受信するための第2受信
手段と、前記要求に対応する画像データを前記第2記憶
手段から読み出して当該クライアントに送信するための
第2送信手段と、を有することを特徴とする。
To achieve the above object, an information retrieval system according to the present invention has the following arrangement. That is, a client-server type information retrieval system that retrieves a desired image from an image database in which a plurality of images are stored, wherein the client stores a feature amount of each of the plurality of images; An image input unit for inputting an image, a feature amount calculation unit for calculating a feature amount of the image input by the image input unit, the feature amount obtained by the feature amount calculation unit, and the first storage unit. A similarity calculating unit that calculates an image similarity based on the stored image feature amount; an image determining unit that determines a search target image based on the image similarity calculated by the similarity calculating unit; A first transmitting unit for requesting the server for details of the search target image determined by the image determining unit, and a first transmitting unit for receiving image data transmitted from the server in response to the request A receiving unit, wherein the server stores at least image data of the plurality of images, and a second storing unit for receiving the request transmitted by the first transmitting unit of the client. It has a receiving unit and a second transmitting unit for reading out image data corresponding to the request from the second storing unit and transmitting the image data to the client.

【0008】上記目的を達成するために本発明の情報検
索方法は以下のような工程を備える。即ち、複数枚の画
像を蓄積した画像データベースから所望の画像を検索す
るクライアント・サーバ型の情報検索システムにおける
情報検索方法であって、クライアント側では、入力され
た画像の特徴量を計算し、その計算した画像の特徴量
と、記憶されている複数枚の画像各々の特徴量とに基づ
いて画像類似度を計算し、その計算された画像類似度に
基づいて検索対象画像を決定し、その検索対象画像の詳
細をサーバに要求し、サーバ側では、前記クライアント
から送信された前記要求を受信すると、当該要求に対応
する画像データを、少なくとも複数枚の画像の画像デー
タを蓄積する記憶手段から読み出して当該クライアント
に送信することを特徴とする。
[0008] In order to achieve the above object, the information search method of the present invention comprises the following steps. That is, an information retrieval method in a client-server type information retrieval system for retrieving a desired image from an image database storing a plurality of images, wherein the client calculates a feature amount of the input image, and Image similarity is calculated based on the calculated image feature amount and the stored feature amounts of each of the plurality of images, a search target image is determined based on the calculated image similarity degree, and the search is performed. The server requests the details of the target image from the server, and upon receiving the request transmitted from the client, the server reads out the image data corresponding to the request from the storage unit that stores the image data of at least a plurality of images. And transmits the data to the client.

【0009】[0009]

【発明の実施の形態】以下、添付図面を参照して本発明
の好適な実施の形態を詳細に説明する。
DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Preferred embodiments of the present invention will be described below in detail with reference to the accompanying drawings.

【0010】図1は、本発明の実施の形態に係るクライ
アント・サーバ型の情報処理システムの概略構成を示す
ブロック図である。
FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a client-server type information processing system according to an embodiment of the present invention.

【0011】図において、1a〜1dはクライアントコ
ンピュータを示し、それぞれ同じ構成であるため、説明
のために、ここではクライアントコンピュータ1aの構
成のみを詳細に示している。11はサーバコンピュータ
で、ネットワーク12を介して、これらクライアントコ
ンピュータ1a〜1dに接続され、これらコンピュータ
間で通信を行なうことができる。また、このサーバコン
ピュータ11の構成も、クライアントコンピュータと同
様とする。また図1では、クライアントコンピュータが
4台の場合を示しているが、一般に任意の数のクライア
ントコンピュータが接続可能である。またサーバコンピ
ュータ11も1台とは限らず、任意の数のサーバコンピ
ュータが接続可能である。例えばデータベース毎に異な
るサーバコンピュータを用いたり、地理的に離れている
などの理由により、同内容のデータベースを複数のサー
バコンピュータが管理する構成もありうる。
In FIG. 1, reference numerals 1a to 1d denote client computers, which have the same configuration, and for the sake of explanation, only the configuration of the client computer 1a is shown in detail here. Reference numeral 11 denotes a server computer which is connected to these client computers 1a to 1d via a network 12, and can communicate with each other. The configuration of the server computer 11 is the same as that of the client computer. FIG. 1 shows a case where the number of client computers is four, but an arbitrary number of client computers can be generally connected. Also, the number of server computers 11 is not limited to one, and an arbitrary number of server computers can be connected. For example, there may be a configuration in which a plurality of server computers manage a database having the same contents for different reasons, such as using different server computers for each database or being geographically separated.

【0012】コンピュータネットワーク12の構成は公
知であるので説明は省略するが、このネットワーク12
がLAN(ローカルエリアネットワーク)であれば所謂
イントラネット、WAN(ワイドエリアネットワーク)
であれば所謂インターネット上で、本実施の形態を実現
することができる。
Since the configuration of the computer network 12 is known, its description is omitted.
Is a LAN (local area network), a so-called intranet, WAN (wide area network)
Then, the present embodiment can be realized on the so-called Internet.

【0013】次にクライアントコンピュータ(サーバも
同様)の構成について説明する。
Next, the configuration of the client computer (same for the server) will be described.

【0014】図1において、101はCPUで、このク
ライアントコンピュータ全体の制御を行なっている。1
02はキーボードで、マウス102aとともにユーザに
より操作され、各種データや指示などを入力するのに使
用される。103は表示部で、CRTや液晶等で構成さ
れている。104はROM、105はRAMで、このコ
ンピュータの記憶部を構成し、このクライアントコンピ
ュータが実行するプログラムや、このコンピュータが利
用する各種データを記憶している。106はハードディ
スク、107はフロッピー(登録商標)ディスクで、こ
のクライアントコンピュータのファイルシステムに使用
される外部記憶装置を構成している。108はプリンタ
である。109はネットワークインターフェースであ
り、これを介してネットワーク12に接続している。
In FIG. 1, reference numeral 101 denotes a CPU which controls the entire client computer. 1
A keyboard 02 is operated by the user together with the mouse 102a, and is used to input various data and instructions. A display unit 103 includes a CRT, a liquid crystal, and the like. A ROM 104 and a RAM 105 constitute a storage unit of the computer, and store programs executed by the client computer and various data used by the computer. Reference numeral 106 denotes a hard disk, and 107 denotes a floppy (registered trademark) disk, which constitutes an external storage device used for a file system of the client computer. 108 is a printer. A network interface 109 is connected to the network 12 via the network interface.

【0015】図2は、検索処理の実行時にクライアント
コンピュータの表示部103に表示される操作画面の一
例を示す図である。
FIG. 2 is a diagram showing an example of an operation screen displayed on the display unit 103 of the client computer when executing the search processing.

【0016】21はユーザ描画領域を示し、ここにはユ
ーザの指示に応じて入力された任意の画像が表示され
る。22はマウスカーソル、23は色指定用スクロール
バー、24はクリアボタン、25は検索実行ボタンであ
る。
Reference numeral 21 denotes a user drawing area, in which an arbitrary image input according to a user's instruction is displayed. 22, a mouse cursor; 23, a color designation scroll bar; 24, a clear button; and 25, a search execution button.

【0017】また、26a〜26hは、検索によりヒッ
トした画像のアイコンが表示される。27は次候補表示
ボタン、28は処理終了ボタンである。
In 26a to 26h, icons of the images hit by the search are displayed. 27 is a next candidate display button, and 28 is a processing end button.

【0018】ユーザは、RAM105に記憶されたソフ
トウェアにより実現される上記描画ツールを用いて、ユ
ーザ描画領域21に検索したい画像に似せたイラストを
書き込むことができる。このようなイラストを描画する
際のソフトウェアによる動作の概略は以下の通りであ
る。
The user can write an illustration resembling an image to be searched in the user drawing area 21 by using the drawing tool realized by software stored in the RAM 105. The outline of the operation by software when drawing such an illustration is as follows.

【0019】23は、マウスカーソル22により描画さ
れる画像の色を指定するためのスクロールバーで、上か
ら順にR,G,Bの色成分を指定することができる。即
ち、バーを左側に移動すると、その色成分の濃度が薄く
なり、右側に移動するとその濃度が濃くなるように指定
される。クリアボタン24を押すと描画領域21に描画
されていた画像が消去されて、全体が白く塗りつぶされ
る。ユーザはポインティングデバイス102aを用いて
マウスカーソル22を移動させて、描画領域21上に自
由な画像を描画できる。
Reference numeral 23 denotes a scroll bar for designating a color of an image drawn by the mouse cursor 22. R, G, and B color components can be designated in order from the top. That is, when the bar is moved to the left, the density of the color component is reduced, and when the bar is moved to the right, the density is specified to be higher. When the clear button 24 is pressed, the image drawn in the drawing area 21 is erased, and the whole is painted white. The user can draw a free image on the drawing area 21 by moving the mouse cursor 22 using the pointing device 102a.

【0020】こうして描画領域21に所望の画像が描画
された後、検索実行ボタン25が指示されると、この描
画領域21に描画された画像に基づく画像の検索処理が
実行される。
After the desired image is drawn in the drawing area 21 and the search execution button 25 is designated, an image search process based on the image drawn in the drawing area 21 is executed.

【0021】図3は、本実施の形態に係るクライアント
・サーバ型システムにおける画像検索の大まかな処理の
流れを示すフローチャートである。尚、図において、サ
ーバプロセスS11,S12はサーバコンピュータ11
で実行され、クライアントプロセスS1〜S10は、ク
ライアントコンピュータ1a〜1dのいずれかで実行さ
れる。
FIG. 3 is a flowchart showing the general flow of image retrieval processing in the client-server type system according to this embodiment. In the figure, server processes S11 and S12 are server computers 11
The client processes S1 to S10 are executed by any of the client computers 1a to 1d.

【0022】まず、クライアントプロセスについて説明
する。
First, the client process will be described.

【0023】ステップS1で、ユーザが表示部103上
で、描画領域21に所望の画像に似せたイラストを描画
する。次にステップS2に進み、その描画領域21に描
画された画像の特徴量を計算する。これは後述するよう
に検索開始ボタン25で指示されても、或いは所定の時
間毎に行っても良い。次にステップS3に進み、その求
めた特徴量に基づいて、類似画像を検索する。次にステ
ップS4に進み、その検索により得られた類似画像を表
示部103に表示する。そしてステップS5に進み、一
覧表示されたアイコンから操作者が所望の画像を選択す
る。次にステップS6に進み、ネットワーク12を介し
て、上記画像のIDをサーバコンピュータ11に渡す。
In step S1, the user draws an illustration on the display unit 103 in the drawing area 21 so as to resemble a desired image. Next, the process proceeds to step S2, and the feature amount of the image drawn in the drawing area 21 is calculated. This may be instructed by the search start button 25 as described later, or may be performed at predetermined time intervals. Next, the process proceeds to step S3, and a similar image is searched based on the obtained feature amount. Next, the process proceeds to step S4, and the similar image obtained by the search is displayed on the display unit 103. Then, the process proceeds to step S5, and the operator selects a desired image from the icons displayed in the list. Next, the process proceeds to step S6, where the ID of the image is transferred to the server computer 11 via the network 12.

【0024】次にステップS7に進み、サーバ11から
送られてくる画像データを待ち、画像データを受信する
とステップS8に進む。ステップS8では、表示部10
3に詳細画像を表示する。次にステップS9に進み、選
択、表示作業を終了するかどうかの判断を行い、続ける
場合はステップS5に戻る。選択、表示作業を終了する
場合はステップS10に進み、検索作業を終了するかど
うかの判断を行ない、続ける場合はステップS1に戻
り、そうでない場合は処理を終了する。
Next, the process proceeds to step S7, waits for the image data sent from the server 11, and when the image data is received, the process proceeds to step S8. In step S8, the display unit 10
3 displays a detailed image. Next, the process proceeds to step S9, in which it is determined whether or not the selection and display work is to be ended. If the selection and display work is to be ended, the process proceeds to step S10, and it is determined whether to end the search work. If the search is to be continued, the process returns to step S1.

【0025】次に、サーバコンピュータ11における処
理について説明する。
Next, the processing in the server computer 11 will be described.

【0026】まずステップS11では、クライアントコ
ンピュータからの画像要求を受信したか否かを判断す
る。受信していなければステップS11に戻る。そして
画像要求のための画像IDを受信するとステップS12
に進み、その要求された画像データを、その画像を要求
したクライアントコンピュータ11に送信してステップ
S11に戻る。
First, in step S11, it is determined whether or not an image request from a client computer has been received. If not, the process returns to step S11. When the image ID for requesting the image is received, step S12 is performed.
Then, the requested image data is transmitted to the client computer 11 that has requested the image, and the process returns to step S11.

【0027】上記構成により、クライアント/サーバ形
式の類似画像検索システムを構成する。
With the above configuration, a similar image search system in a client / server format is configured.

【0028】以下、上記ステップのそれぞれについて詳
細に説明する。 (1)「ステップS1の説明」 ステップS1では、ユーザの操作により、図2に示す描
画領域21にイラストを描きこみ、適当なタイミングで
次のステップS2へ進む。この処理を図4に示すフロー
チャートを用いて説明する。(x0,y0)は、直前のマ
ウスカーソル22による指示位置を記憶しておく変数、
(x1,y1)は、マウスカーソル22の現在位置が格納
されている変数である。
Hereinafter, each of the above steps will be described in detail. (1) “Description of Step S1” In step S1, an illustration is drawn in the drawing area 21 shown in FIG. 2 by a user operation, and the process proceeds to the next step S2 at an appropriate timing. This processing will be described with reference to the flowchart shown in FIG. (X0, y0) is a variable that stores the position indicated by the mouse cursor 22 immediately before,
(X1, y1) is a variable in which the current position of the mouse cursor 22 is stored.

【0029】まずステップS21では、ユーザによりマ
ウス102aが移動されたかどうかを判断する。移動さ
れていなければステップS21に戻る。即ち、マウス1
02aによりマウスカーソル22の移動操作されたかど
うか監視するループを形成している。マウス102aが
移動されるとステップS22に進み、マウス102aの
ボタンが押下されているか否かを判断し、ボタンが押下
されていなければステップS25に進み、現在のマウス
カーソル22により指示されているポインタ位置(x
1,y1)を(x0,y0)に代入してステップS21に戻
る。これにより、描画を行なわず、単にマウスカーソル
22の移動だけが行われる。
First, in step S21, it is determined whether or not the mouse 102a has been moved by the user. If it has not been moved, the process returns to step S21. That is, mouse 1
02a forms a loop for monitoring whether the mouse cursor 22 has been moved. When the mouse 102a is moved, the process proceeds to step S22, and it is determined whether or not the button of the mouse 102a is pressed. Position (x
(1, y1) is substituted for (x0, y0), and the process returns to step S21. Thus, only the movement of the mouse cursor 22 is performed without performing drawing.

【0030】一方、ステップS22でマウスボタンが押
下されている、即ち、ドラッグ中であればステップS2
3に進む。ここで、直前のマウスカーソル22の位置
(x0,y0)と、現在のマウスカーソル位置(x1,y
1)の間に、色指定スクロールバー23により指示され
た色で直線を描画する(Line (x0,y0)-(x1,y1))。次に
ステップS24で、現在のマウスポインタ位置(x1,
y1)を(x0,y0)に代入する。
On the other hand, if the mouse button is depressed in step S22, that is, if the mouse button is being dragged, step S2
Proceed to 3. Here, the position (x0, y0) of the immediately preceding mouse cursor 22 and the current mouse cursor position (x1, y0)
During 1), a straight line is drawn in the color designated by the color designation scroll bar 23 (Line (x0, y0)-(x1, y1)). Next, at step S24, the current mouse pointer position (x1,
y1) is substituted for (x0, y0).

【0031】こうしてステップS1の処理が終了する。Thus, the processing in step S1 ends.

【0032】このような処理により、ユーザから見る
と、描画領域21のイラストに少し描画を加えるたび
に、そのイラストによる検索処理が自動的に実行される
ようにみえる。尚、ユーザの好み等により、この描画領
域21へのイラストの描画が終了してから、検索ボタン
25が指示された時点で、検索処理が実行されるように
してもよい。 (2)「ステップS2(画像の特徴量の計算)の説明」 ステップS2では、描画領域21に描画されたイラスト
の画像特徴量を計算する。
According to such a process, from the user's point of view, every time a little drawing is added to the illustration in the drawing area 21, it seems that the search process based on the illustration is automatically executed. Note that the search process may be executed when the search button 25 is instructed after the drawing of the illustration in the drawing area 21 is completed, depending on the user's preference or the like. (2) “Explanation of Step S2 (Calculation of Image Feature Amount)” In step S2, the image feature amount of the illustration drawn in the drawing area 21 is calculated.

【0033】図5に示すように、描画領域21の大きさ
は水平方向にW画素、垂直方向にH画素である。これ
を、水平方向に3分割、垂直方向に2分割、計6分割
し、左上の領域から順に領域(0,0)、領域(1,
0)、…領域(2,1)とする。これら各領域のR,
G,B値の平均値を算出し、計18(=6×3)個の数
値を基に、この描画されたイラストの画像特徴量を求め
る。
As shown in FIG. 5, the size of the drawing area 21 is W pixels in the horizontal direction and H pixels in the vertical direction. This is divided into three parts in the horizontal direction and two parts in the vertical direction, that is, a total of six parts, and the area (0, 0) and the area (1,
0),... Area (2, 1). R of each of these areas,
The average value of the G and B values is calculated, and the image feature amount of the drawn illustration is obtained based on a total of 18 (= 6 × 3) numerical values.

【0034】図6は、このような画像の特徴量を求める
処理を示すフローチャートである。この図6を参照し
て、本実施の形態に係る画像特徴量の算出処理の流れを
説明する。
FIG. 6 is a flowchart showing a process for obtaining such image feature values. With reference to FIG. 6, the flow of the image feature amount calculation process according to the present embodiment will be described.

【0035】まずステップS31で変数Kを“0”で初
期化する。次にステップS32では変数jを“0”で、
ステップS33では変数iを“0”でそれぞれ初期化す
る。ここで変数Kは、図5の各領域におけるRGB平均
値(配列d)を指示するためのものであり、変数i,j
は、図5の各領域を指示するための変数である。
First, in step S31, a variable K is initialized to "0". Next, in step S32, the variable j is set to “0”,
In step S33, the variable i is initialized to “0”. Here, the variable K is for indicating the RGB average value (array d) in each area of FIG.
Are variables for indicating each area in FIG.

【0036】次にステップS34に進み、配列dのK番
目の要素d(K)に、領域(i,j)のR成分の平均値
を代入する。また、d(K+1)にG成分の平均値を、
そしてd(K+2)にB成分の平均値をそれぞれ代入す
る。これらR,G,B成分の平均値の算出方法は、図7
のフローチャートを参照して後述する。
Then, the process proceeds to a step S34, wherein the average value of the R component of the area (i, j) is substituted for the K-th element d (K) of the array d. Also, the average value of the G component is given by d (K + 1),
Then, the average value of the B component is substituted for d (K + 2). The method of calculating the average value of these R, G, B components is shown in FIG.
It will be described later with reference to the flowchart of FIG.

【0037】次にステップS35に進み、変数Kを
“3”だけ増加させる。そしてステップS36では、変
数iを“1”だけ増加させ、描画領域21において、そ
の注目領域を右隣の領域に移行させる。ステップS37
で、変数iの値が“2”より大きいかどうかを調べ、
“2”より大きい時は、上側の一列の領域の処理が終了
したものとしてステップS38へ進むが、そうでないと
きはステップS34に戻って、前述の処理を実行する。
Then, the process proceeds to a step S35, wherein the variable K is increased by "3". In step S36, the variable i is increased by “1”, and the attention area is shifted to the area on the right in the drawing area 21. Step S37
To determine whether the value of the variable i is greater than "2".
If it is larger than "2", the process proceeds to step S38 assuming that the processing of the upper one-line region has been completed, but otherwise, the process returns to step S34 to execute the above-described process.

【0038】ステップS37で、i>2となって1行目
の領域が終了するとステップSステップS38に進み、
変数jを“1”だけ増加させる。次にステップS39に
進み、変数jと“1”とを比較し、j>1であれば、2
行目の領域に対する処理が完了したものとして処理を完
了するが、そうでなければステップS33に戻って、上
述の処理を実行する。
In step S37, when i> 2 and the area of the first row ends, the process proceeds to step S38, where
The variable j is increased by “1”. Then, the process proceeds to a step S39, wherein the variable j is compared with “1”.
The processing is completed on the assumption that the processing for the area on the line is completed, but if not, the flow returns to step S33 to execute the above processing.

【0039】こうして、このフローチャート図6で示す
処理が完了すると、18個の要素をもつ配列d(0)〜
d(17)に、描画領域31に描画されたイラスト画像
の画像特徴量が格納される。
Thus, when the processing shown in the flowchart of FIG. 6 is completed, the arrays d (0) to 18
The image feature amount of the illustration image drawn in the drawing area 31 is stored in d (17).

【0040】ここでは特徴量の算出のため、画像を6個
の等面積の矩形領域に分割しているが、この分割は矩形
に限らず、より複雑な形状の領域であっても良く、或い
は分割された領域の数を増やしても良い。領域の数を増
やしたときは、画像特徴量の要素数は18個でなく、そ
れに応じて増減することはもちろんである。
In this case, the image is divided into six rectangular areas having the same area in order to calculate the characteristic amount. However, the division is not limited to the rectangular area, and may be an area having a more complicated shape. The number of divided areas may be increased. When the number of regions is increased, the number of elements of the image feature amount is not 18 but, of course, increases or decreases accordingly.

【0041】図7は、図5に示す各領域毎のR,G,B
成分の平均値の算出処理を説明するフローチャートであ
る。
FIG. 7 shows R, G, B for each area shown in FIG.
It is a flowchart explaining the calculation process of the average value of a component.

【0042】画像データは、R(X,Y),G(X,
Y),B(X,Y)の3つの配列に格納されているもの
とする。但し、0≦X<W,0≦Y<Hであり、画像の
左上隅を起点(0,0)とする。
The image data is represented by R (X, Y), G (X,
Y) and B (X, Y). However, 0 ≦ X <W, 0 ≦ Y <H, and the upper left corner of the image is the starting point (0, 0).

【0043】以下の処理では、X0≦X<X1,Y0≦
Y<Y1の部分領域の平均濃度を算出し、変数DR,D
G,DBにそれぞれR,G,Bの平均濃度を格納して戻
るものとする。
In the following processing, X0 ≦ X <X1, Y0 ≦
The average density of the partial area where Y <Y1 is calculated, and variables DR, D
It is assumed that the average densities of R, G, and B are stored in G and DB, respectively, and return.

【0044】各領域(i,j)に相当する領域は、左上
隅(X0,Y0)、右下隅(X1,Y1)で表され、そ
れぞれは以下の様に定義される。
An area corresponding to each area (i, j) is represented by an upper left corner (X0, Y0) and a lower right corner (X1, Y1), and each is defined as follows.

【0045】 X0=W×i/3, X1=W×(i+1)/3 Y0=H×j/2, Y1=H×(j+1)/2 よって、定数X0,X1,Y0,Y1を上記のように初
期化してから、図7のフローチャートで示す処理を実行
する。
X0 = W × i / 3, X1 = W × (i + 1) / 3 Y0 = H × j / 2, Y1 = H × (j + 1) / 2 Therefore, the constants X0, X1, Y0, and Y1 are calculated as described above. After the initialization, the processing shown in the flowchart of FIG. 7 is executed.

【0046】まずステップS41で、変数DR,DG,
DB及びCを全て“0”で初期化する。次にステップS
42に進み、変数Yを「Y0」で初期化し、ステップS
43では、変数Xを「X0」で初期化する。次にステッ
プS44に進み、変数DRにR(X,Y)を加える。同
様に、変数DGにG(X,Y)、変数DBにB(X,
Y)を加える。又、画素数を計数するカウンタCを+1
する。
First, in step S41, variables DR, DG,
DB and C are all initialized to “0”. Next, step S
42, the variable Y is initialized to "Y0", and the
At 43, the variable X is initialized with "X0". Next, the process proceeds to step S44, where R (X, Y) is added to the variable DR. Similarly, the variable DG has G (X, Y) and the variable DB has B (X, Y).
Y) is added. Also, the counter C for counting the number of pixels is incremented by +1.
I do.

【0047】次にステップS45に進み、変数Xを
“1”だけ増加させ、次にステップS46で変数Xと
「X1」とを比較し、等しければその領域の1行分の画
素データの処理が終了したのでステップS47に進み、
そうでなければステップS44へ戻って、次に画素に対
する処理を行う。
Next, in step S45, the variable X is incremented by "1". Next, in step S46, the variable X is compared with "X1". Since the process has been completed, the process proceeds to step S47,
If not, the process returns to step S44, and the process for the next pixel is performed.

【0048】こうしてステップS46で、その領域の1
行の画素に対する処理が終了するとステップS47に進
み、変数Yを“1”だけ増加させステップS48で、変
数Yと「Y1」とを比較し、等しければその領域の全て
の画素データの合計が得られたのでステップS49に進
むが、そうでなければステップS43に戻って、前述の
処理を実行する。
Thus, in step S46, one of the areas
When the process for the pixels in the row is completed, the process proceeds to step S47, in which the variable Y is increased by "1". In step S48, the variable Y is compared with "Y1". Then, the process proceeds to step S49; otherwise, the process returns to step S43 to execute the above-described processing.

【0049】ステップS49では、変数DR,DG,D
Bをそれぞれ、その領域内の画素数Cで除算する。こう
して得られた変数DR,DG,DBのそれぞれは、その
領域内の画素濃度の総和を画素数で割った、RGBの各
平均農度となる。
In step S49, variables DR, DG, D
B is divided by the number of pixels C in the area. Each of the variables DR, DG, and DB thus obtained is an average agricultural degree of RGB obtained by dividing the sum of the pixel densities in the area by the number of pixels.

【0050】このようにして、図5に示す各領域の平均
RGB濃度が求められる。 (3)「ステップS3(類似画像の検索)の説明」 図3のステップS3では、上記画像の特徴量に基づき類
似画検索を行なう。
In this way, the average RGB density of each area shown in FIG. 5 is obtained. (3) “Explanation of Step S3 (Similar Image Search)” In step S3 of FIG. 3, similar image search is performed based on the feature amount of the image.

【0051】ハードディスク106には、N枚の画像デ
ータが蓄積されており、各々の画像の特徴量が、上で説
明したのと同じ方法により事前に算出されて格納されて
いるものとする。画像データは周知のJPEG,FlashP
ixなどの標準的なファイル形式で格納してあってもよい
し、所謂、RDBMS(リレーショナルデータベース・
マネジメントシステム)に独自の形式で格納してあって
もよい。
It is assumed that N pieces of image data are stored in the hard disk 106, and the feature amount of each image is calculated and stored in advance by the same method as described above. Image data is well-known JPEG, FlashP
ix or a standard file format such as RDBMS (relational database
Management system) in a unique format.

【0052】画像特徴量は、N×18の大きさをもつ2
次元配列D(n,i)(ただし0≦n<N,0≦i<1
8)に格納されているものとする。
The image feature amount is 2 × N × 18.
Dimensional array D (n, i) (where 0 ≦ n <N, 0 ≦ i <1
8).

【0053】このとき、提示画像と第n番目の画像との
画像間距離S(n)を以下の式で定義する。
At this time, the inter-image distance S (n) between the presentation image and the n-th image is defined by the following equation.

【0054】 S(n)=Σ(D(n,i)−d(i))2 ここで、画像間距離S(n)が小さいほど画像の類似度
が高いと判定する。
S (n) = Σ (D (n, i) −d (i)) 2 Here, it is determined that the smaller the inter-image distance S (n), the higher the similarity of the images.

【0055】まず、N枚全ての画像と、提示画像の間の
画像間距離S(n)(0≦n<N)を計算し、次に、こ
の画像間距離S(n)の小さいものから順にM個(0<
M<N)を選び出すことで類似画像の検索を行なう。
First, the inter-image distance S (n) (0 ≦ n <N) between all the N images and the presentation image is calculated. M (0 <
A similar image is searched for by selecting M <N).

【0056】図8は、画像間距離S(n)を求める処理
を示すフローチャートである。
FIG. 8 is a flowchart showing a process for obtaining the inter-image distance S (n).

【0057】まずステップS51で、変数nを“0”で
初期化する。次にステップS52に進み、変数i,S
(n)を“0”で初期化する。そしてステップS53
で、2次元配列D(n,i)と、RGBの濃度d(i)
の差分の二乗をS(n)に加算する。次にステップS5
4に進み、変数iを1だけ増加させ、ステップS55
で、変数iと“18”とを比較し、等しければ2次元配
列の1行分が終了したものとしてステップS56へ、そ
うでなければステップS53に戻る。ステップS56で
変数nを“1”だけ増加させTe、ステップS57に進
み、変数nとNを比較し、等しければ処理を完了する。
そうでなければステップS52へ戻る。
First, in step S51, a variable n is initialized to "0". Then, the process proceeds to a step S52, wherein the variables i, S
(N) is initialized to "0". And step S53
Where, the two-dimensional array D (n, i) and the RGB concentration d (i)
Is added to S (n). Next, step S5
Then, the process proceeds to step S55, where the variable i is increased by one, and
Then, the variable i is compared with "18", and if they are equal, it is determined that one row of the two-dimensional array has been completed, and the process returns to step S56 otherwise. In step S56, the variable n is increased by "1", Te, and the process proceeds to step S57, where the variables n and N are compared.
Otherwise, the process returns to step S52.

【0058】以上の処理を実行することにより、2次元
配列S(n)に、提示画像と全蓄積画像との間の画像間
距離が格納されたことになる。
By executing the above processing, the inter-image distance between the presentation image and all the stored images is stored in the two-dimensional array S (n).

【0059】続いて、これら画像間距離S(n)の小さ
なものから順にM個を選出し、その画像番号を配列
T()に格納する処理を図9を参照して説明する。
Next, the process of selecting M images in ascending order of the image distance S (n) and storing the image numbers in the array T () will be described with reference to FIG.

【0060】図9は、画像間距離S(n)の中から、距
離の小さなものから順にM個を抽出する処理を示すフロ
ーチャートで、この処理の開始時には、変数Nと、抽出
するMとが予め与えられているものとする。
FIG. 9 is a flowchart showing a process for extracting M items from the image-to-image distance S (n) in ascending order of distance. At the start of this process, the variable N and the M to be extracted are equal to each other. It shall be given in advance.

【0061】まずステップS61で、変数jを“0”で
初期化し、ステップS62では、変数iを“0”で初期
化する。次にステップS63で、変数minを“0”
で、変数Lを十分大きな値(∞)で初期化する。
First, in step S61, a variable j is initialized to "0", and in step S62, a variable i is initialized to "0". Next, in step S63, the variable min is set to “0”.
Then, the variable L is initialized with a sufficiently large value ().

【0062】次にステップS64に進み、S(i)とL
の値とを比較し、S(i)<L(最初は必ずこの条件を
満足する)ならステップS65へ、そうでなければステ
ップS66へ進む。ステップS65では、変数minに
「i」の値を代入し、変数Lに「S(i)」の値を代入
する。そしてステップS66では、変数iを“1”だけ
増加させる。そしてステップS67に進み、変数iと
「N」の値とを比較し、等しければステップS68に進
み、そうでなければステップS64に戻る。ステップS
68では、配列T(j)に「min」の値を代入する。
そしてステップS69に進み、S(min)に十分大き
な値(∞)を代入する。そしてステップS70では、変
数jを“1”だけ増加させる。そしてステップS71で
は、変数jと「M」の値とを比較し、等しければ処理を
完了し、そうでなければステップS62へ進む。
Next, the process proceeds to step S64, where S (i) and L
And if S (i) <L (this condition is always satisfied at first), the process proceeds to step S65; otherwise, the process proceeds to step S66. In step S65, the value of “i” is substituted for the variable min, and the value of “S (i)” is substituted for the variable L. Then, in a step S66, the variable i is increased by "1". Then, the process proceeds to step S67, where the variable i is compared with the value of “N”. If the values are equal, the process proceeds to step S68; otherwise, the process returns to step S64. Step S
At 68, the value of "min" is substituted into the array T (j).
Then, the process proceeds to step S69, in which a sufficiently large value (∞) is substituted for S (min). Then, in a step S70, the variable j is increased by "1". Then, in a step S71, the variable j is compared with the value of “M”. If the values are equal, the process is completed, and if not, the process proceeds to a step S62.

【0063】図9の処理を実行すると、配列T(j)
(0≦j<M)に、提示画像との類似度の高い順(画像
間距離S(n)の小さなものから順)に画像番号が格納
される。 (4)「ステップS4(類似画像の一覧表示)の説明」 図2の操作画面に従って、処理内容を説明する。
When the processing of FIG. 9 is executed, the array T (j)
In (0 ≦ j <M), the image numbers are stored in the order of the degree of similarity to the presentation image (from the smallest image distance S (n)). (4) "Description of Step S4 (Similar Image List Display)" The processing will be described with reference to the operation screen of FIG.

【0064】図2の領域26a〜26hには、上記処理
により検索された類似画像が縮小表示(アイコン或いは
サムネイル画像)される。ここでは、領域26aには、
最も類似度の高い画像番号T(0)に対応する画像、領
域26bには、次に類似度が高い画像番号T(1)に対
応する画像、…と表示され、領域26hには、この中で
最も類似度の低い画像が表示される。これら表示される
アイコン或いはサムネイルの画像データは、クライアン
トコンピュータのハードディスク106に予め格納され
ており、これをデコードして表示する。
In the areas 26a to 26h in FIG. 2, the similar images searched by the above processing are displayed in a reduced size (icons or thumbnail images). Here, in the area 26a,
The image corresponding to the image number T (0) having the highest similarity, the area 26b displays the image corresponding to the image number T (1) having the next highest similarity,... Displays the image with the lowest similarity. The displayed icon or thumbnail image data is stored in the hard disk 106 of the client computer in advance, and is decoded and displayed.

【0065】そして、図2において、「Next」ボタン2
7が指示されると、次候補つまり、次に類似度の高いT
(8)〜T(15)に対応する画像のアイコンが、領域
26a〜26hに縮小表示される。これを繰り返すこと
により、最終の類似画像番号T(M−1)までを、表示
することができる。
Then, in FIG. 2, a "Next" button 2
7, the next candidate, ie, the next highest similarity T
Icons of the images corresponding to (8) to T (15) are reduced and displayed in the areas 26a to 26h. By repeating this, up to the last similar image number T (M-1) can be displayed.

【0066】さらに、領域26a〜26hの各縮小画像
を、ポインティングデバイス102aを用いて「選択」
できるようにしておく。 (5)「ステップS5(画像選択)の説明」 ステップS5で、操作者は、領域26a〜26hに表示
された複数のアイコンの中から所望の画像に対応するア
イコンをポインティングデバイス102aを用いて選択
する。 (6)「ステップS6(詳細画像要求)の説明」 ステップS6では、クライアントコンピュータとサーバ
コンピュータ11との間で通信を行なって、ステップS
5で選択された画像IDをサーバコンピュータ11に送
信する。 (7)「ステップS7の説明」 ステップS7では、サーバコンピュータ11から画像デ
ータが送信されたかどうか監視している。サーバコンピ
ュータ11から画像データを受信すると、ステップS8
に進む。 (8)「ステップS8の説明」 ステップS8では、ステップS5で選択され、ステップ
S7で、サーバコンピュータ11から受信した画像デー
タを詳細表示する。
Further, each of the reduced images in the areas 26a to 26h is "selected" by using the pointing device 102a.
Be prepared to do it. (5) “Explanation of Step S5 (Image Selection)” In step S5, the operator selects an icon corresponding to a desired image from the plurality of icons displayed in the areas 26a to 26h using the pointing device 102a. I do. (6) “Explanation of Step S6 (Detailed Image Request)” In Step S6, communication is performed between the client computer and the server computer 11, and Step S6 is performed.
The image ID selected in step 5 is transmitted to the server computer 11. (7) “Explanation of Step S7” In Step S7, it is monitored whether image data has been transmitted from the server computer 11. Upon receiving the image data from the server computer 11, step S8
Proceed to. (8) “Explanation of Step S8” In Step S8, the image data selected in Step S5 is displayed in detail in Step S7.

【0067】図11は、クライアントコンピュータにお
いて、選択した画像の詳細を表示する際の表示部103
の画面構成例を示す図である。
FIG. 11 shows a display unit 103 for displaying details of a selected image on a client computer.
FIG. 3 is a diagram showing an example of a screen configuration.

【0068】111は画像表示領域で、ここには選択さ
れた画像が表示される。縮小ボタン113、拡大ボタン
114の操作により、画像の一部分を拡大表示したり、
縮小表示するなどして、画像の確認ができるようにして
もよい。112は文字表示領域で、画像表示領域111
に表示された画像に関連付けられたメタデータを表示す
る。このメタデータとしては、例えば撮影日時、著作権
情報などがある。このメタデータは、ステップS7で、
サーバコンピュータ11から受け取る画像データに埋め
込まれていてもよいし、クライアントコンピュータのハ
ードディスク106に格納されているアイコン画像デー
タに埋め込まれていてもよく、或いはクライアントコン
ピュータの画像情報と関連付けて、ハードディスク10
6の別領域に格納されていてもよい。
Reference numeral 111 denotes an image display area in which a selected image is displayed. By operating the reduce button 113 and the enlarge button 114, a part of the image can be enlarged and displayed,
The image may be confirmed by, for example, reducing the display. A character display area 112 is an image display area 111.
Displays the metadata associated with the image displayed in. The metadata includes, for example, shooting date and time and copyright information. This metadata is stored in step S7.
It may be embedded in the image data received from the server computer 11, may be embedded in the icon image data stored in the hard disk 106 of the client computer, or may be embedded in the hard disk 10 in association with the image information of the client computer.
6 may be stored in another area.

【0069】ここでクローズボタン115が指示される
と、この詳細表示が終了してステップS9へ進む。ステ
ップS9では、操作者は他に表示したい画像があればそ
れを選択し、その詳細画像を表示するという操作を繰り
返す。 (9)「ステップS9(選択・表示)の説明」 ステップS9では、選択・表示処理を終了するかどうか
の判断を行い、継続する場合はステップS5に戻り、別
の画像を選択することができる。 (10)「ステップS10(検索作業の終了)の説明」 ステップS10では、図2の処理完了ボタン28(Exi
t)が指示されたか否かの判断を行ない、指示された場
合は処理を完了する。指示されなければステップS1に
戻り、操作者はイラストの描画を継続することができ
る。 (11)「ステップS11(詳細画像の要求受信)の説
明」 ステップS11は、サーバコンピュータ11で実行さ
れ、ここではクライアントコンピュータから、画像要求
が送られてくるかどうかを監視している。クライアント
コンピュータから要求された画像IDを受信するとステ
ップS12に進む。 (12)「ステップS12(画像データ送信)の説明」 ステップS12では、クライアントコンピュータとサー
バコンピュータ11との間で通信を行ない、受信した画
像IDに対応した画像データを、それを要求したクライ
アントコンピュータに送信する。そしてステップS11
に戻って、次にクライアントコンピュータから送られて
くる画像要求を待つ。
Here, when the close button 115 is instructed, the detailed display ends, and the flow advances to step S9. In step S9, the operator selects another image to be displayed, if any, and repeats the operation of displaying the detailed image. (9) “Explanation of Step S9 (Selection / Display)” In Step S9, it is determined whether or not to end the selection / display processing. If the processing is to be continued, the process returns to Step S5, and another image can be selected. . (10) "Explanation of Step S10 (End of Search Work)" In Step S10, the processing completion button 28 (Exi
It is determined whether or not t) has been instructed, and if so, the process is completed. If not instructed, the process returns to step S1, and the operator can continue drawing the illustration. (11) “Explanation of Step S11 (Detailed Image Request Reception)” Step S11 is executed by the server computer 11, and here, it is monitored whether an image request is sent from a client computer. Upon receiving the image ID requested from the client computer, the process proceeds to step S12. (12) “Explanation of Step S12 (Image Data Transmission)” In step S12, communication is performed between the client computer and the server computer 11, and the image data corresponding to the received image ID is transmitted to the client computer that has requested it. Send. And step S11
And waits for the next image request sent from the client computer.

【0070】尚、図2では、クライアントプロセスが一
の場合を示しているが、複数のクライアントコンピュー
タの各々でクライアントプロセスを実行しているので、
ステップS11では、全てのクライアントコンピュータ
からの画像要求を監視し、それに応じてステップS12
で、要求された画像を送信する必要がある。
FIG. 2 shows a case where the number of client processes is one. However, since each of a plurality of client computers executes a client process,
In step S11, image requests from all client computers are monitored, and accordingly, in step S12
It is necessary to transmit the requested image.

【0071】また、サーバコンピュータ11上で複数の
サーバプロセスを並列に実行し、同時に複数のクライア
ントからの要求にこたえられるようにしても良い。
Further, a plurality of server processes may be executed in parallel on the server computer 11 to simultaneously respond to requests from a plurality of clients.

【0072】[その他の実施の形態]ストックフォトベ
ンダー等、画像コンテンツ販売業者がサーバ、顧客がク
ライアントである場合、コンテンツ毎に課金する必要が
生じる。このような場合は、図2のステップS6におい
て、認証情報、課金情報をやりとりすることでオンライ
ンの画像販売を実現できる。
[Other Embodiments] When an image content vendor such as a stock photo vendor is a server and a customer is a client, it is necessary to charge for each content. In such a case, online image sales can be realized by exchanging authentication information and billing information in step S6 in FIG.

【0073】このときクライアント側で必要な画像特徴
量及びアイコンデータ群は、画像コンテンツ販売業者が
CD−ROM等に格納して、予め(検索が実際に行われ
るより前に)顧客に届けておく。このアイコンデータの
CD−ROMは顧客に対し有料で販売してもよいし、無
料で提供するようにしてもよい。また、雑誌に添付する
等の方法で、不特定多数の潜在的な顧客に対し配布する
ようにしてもよい。
At this time, the image feature amount and the icon data group required on the client side are stored in a CD-ROM or the like by the image content distributor and delivered to the customer in advance (before the search is actually performed). . The CD-ROM of the icon data may be sold to the customer for a fee or may be provided free of charge. Further, it may be distributed to an unspecified number of potential customers by attaching it to a magazine or the like.

【0074】従来のストックフォトベンダーは、所有す
る画像コンテンツの「サンプル集」として、印刷したカ
タログだけでなくCD−ROMを配布することがあり、
こうした慣習を自然に拡張する形態で、本実施の形態に
係る画像検索システムを実現することが可能である。
Conventional stock photo vendors sometimes distribute not only printed catalogs but also CD-ROMs as "samples" of their own image contents.
The image search system according to the present embodiment can be realized by naturally extending such a custom.

【0075】同時に、CD−ROMメディア毎に一意な
IDを埋め込んでおくことで、利用者を特定するための
キーとして用いることもできる。従来のネットワーク上
での課金システムでは、利用者のクレジットカード番号
をネット上に流す必要があるためセキュリティの問題が
あったが、本実施の形態では、アクセスの際に、単にア
イコンデータCD−ROMをクライアントコンピュータ
のCD−ROMドライブに挿入するだけでよい。
At the same time, by embedding a unique ID for each CD-ROM medium, it can be used as a key for specifying a user. In the conventional charging system on a network, there is a security problem because the user's credit card number needs to be sent on the network. In this embodiment, however, the icon data CD-ROM is simply used for access. Need only be inserted into the CD-ROM drive of the client computer.

【0076】また、CD−ROMメディア等をクライア
ントに送付できない場合は、画像検索の実施よりも前
に、画像特徴量及びアイコンデータ群をネットワーク経
由でサーバコンピュータ11から各クライアントコンピ
ュータに伝送すればよく、必ずしもネットワーク以外の
伝達手段を併用する必要はない。
If the CD-ROM media or the like cannot be sent to the client, the image feature amount and the icon data group may be transmitted from the server computer 11 to each client computer via the network before performing the image search. However, it is not always necessary to use transmission means other than the network.

【0077】また、サーバコンピュータ11からクライ
アントコンピュータへの詳細画像データの送信は、単に
データを送るようにしたが、これに限らない。例えば公
知のFlashpixフォーマットを用いた、公知のIIP(Int
ernet Imaging Protocol)を用いると、画像の拡大表示
等を、より効率良く(少ないネットワーク負荷で)行う
ことができる。これには、図2のステップS8野処理を
IIPクライアントでの処理に、ステップS12の処理
をIIPサーバの処理に置き換えるだけでよい。
Further, the transmission of the detailed image data from the server computer 11 to the client computer is performed simply by transmitting the data, but is not limited to this. For example, a known IIP (Int
(Ethernet Imaging Protocol), an enlarged display of an image can be performed more efficiently (with less network load). For this purpose, it is only necessary to replace the processing in step S8 in FIG. 2 with the processing in the IIP client and the processing in step S12 with the processing in the IIP server.

【0078】なお本発明は、複数の機器(例えばホスト
コンピュータ、インターフェース機器、リーダ、プリン
タなど)から構成されるシステムに適用しても、一つの
機器からなる装置(例えば、複写機、ファクシミリ装置
など)に適用してもよい。
Even if the present invention is applied to a system including a plurality of devices (for example, a host computer, an interface device, a reader, a printer, etc.), a device including one device (for example, a copying machine, a facsimile machine, etc.) ) May be applied.

【0079】また、本発明の目的は、前述した実施形態
の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記
録した記憶媒体(または記録媒体)を、システムあるい
は装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュ
ータ(またはCPUやMPU)が記憶媒体に格納された
プログラムコードを読み出し実行することによっても達
成される。この場合、記憶媒体から読み出されたプログ
ラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現するこ
とになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は
本発明を構成することになる。また、コンピュータが読
み出したプログラムコードを実行することにより、前述
した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプロ
グラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働し
ているオペレーティングシステム(OS)などが実際の
処理の一部または全部を行い、その処理によって前述し
た実施形態の機能が実現される場合も含まれる。
Further, an object of the present invention is to supply a storage medium (or a recording medium) in which a program code of software for realizing the functions of the above-described embodiments is recorded to a system or an apparatus, and a computer (a computer) of the system or the apparatus. Alternatively, the present invention is also achieved when a CPU or an MPU reads and executes a program code stored in a storage medium. In this case, the program code itself read from the storage medium implements the functions of the above-described embodiment, and the storage medium storing the program code constitutes the present invention. When the computer executes the readout program codes, not only the functions of the above-described embodiments are realized, but also an operating system (OS) running on the computer based on the instructions of the program codes. This also includes a case where some or all of the actual processing is performed and the functions of the above-described embodiments are realized by the processing.

【0080】さらに、記憶媒体から読み出されたプログ
ラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張カー
ドやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わ
るメモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示
に基づき、その機能拡張カードや機能拡張ユニットに備
わるCPUなどが実際の処理の一部または全部を行い、
その処理によって前述した実施形態の機能が実現される
場合も含まれる。
Further, after the program code read from the storage medium is written in a memory provided in a function expansion card inserted into the computer or a function expansion unit connected to the computer, the program code is read based on the instruction of the program code. , The CPU provided in the function expansion card or the function expansion unit performs part or all of the actual processing,
The case where the function of the above-described embodiment is realized by the processing is also included.

【0081】以上説明したように本実施の形態によれ
ば、クライアントサーバ型の画像データベース上で、低
コストかつ検索効率のよい類似画像検索システムを提供
できる。
As described above, according to the present embodiment, it is possible to provide a similar image search system with low cost and high search efficiency on a client-server type image database.

【0082】[0082]

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、類
似画像の検索に必要な画像特徴量をクライアント側に格
納しておき、クライアントで類似画像の検索を行い、検
索により見つかった所望の画像をクライアントからサー
バに要求して、その画像データをサーバからクライアン
トに送信することにより、サーバの負荷を低減してかつ
検索効率のよい画像検索を行うことができるという効果
がある。
As described above, according to the present invention, the image feature amount required for searching for a similar image is stored in the client side, the client searches for the similar image, and the desired image found by the search is retrieved. By requesting an image from the client to the server and transmitting the image data from the server to the client, there is an effect that the load on the server can be reduced and an image search with high search efficiency can be performed.

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

【図1】本発明の実施の形態に係るクライアント・サー
バ型の情報処理システムの概略構成を示すブロック図で
ある。
FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a client-server type information processing system according to an embodiment of the present invention.

【図2】クライアントコンピュータにおける表示画面の
構成例を説明する図である。
FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration example of a display screen in a client computer.

【図3】本発明の実施の形態に係るクライアント・サー
バ型の情報処理システムにおける対話的画像提示の流れ
を説明するフローチャートである。
FIG. 3 is a flowchart illustrating a flow of interactive image presentation in the client-server type information processing system according to the embodiment of the present invention.

【図4】クライアントコンピュータにおけるマウスを用
いた描画処理(S1)を説明するフローチャートであ
る。
FIG. 4 is a flowchart illustrating a drawing process (S1) using a mouse in a client computer.

【図5】画像の特徴量抽出のための画像の分割例を説明
する図である。
FIG. 5 is a diagram illustrating an example of image division for extracting a feature amount of an image.

【図6】画像の特徴量抽出の処理(S2)の流れを説明
するフローチャートである。
FIG. 6 is a flowchart illustrating a flow of a feature amount extraction process (S2) of an image.

【図7】図5に示す各領域毎のR,G,B成分の平均値
の算出処理を説明するフローチャートである。
FIG. 7 is a flowchart illustrating a process of calculating an average value of R, G, and B components for each region illustrated in FIG. 5;

【図8】画像間距離S(n)を求める処理を示すフロー
チャートである。
FIG. 8 is a flowchart showing a process for obtaining an inter-image distance S (n).

【図9】画像間距離S(n)の中から、距離の小さなも
のから順にM個を抽出する処理を示すフローチャートで
ある。
FIG. 9 is a flowchart showing a process of extracting M images from the image-to-image distance S (n) in ascending order of distance;

【図10】クライアントコンピュータにおける詳細画像
を表示した画面構成例を説明する図である。
FIG. 10 is a diagram illustrating an example of a screen configuration displaying a detailed image on a client computer.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

101 CPU 102 キーボード 102a マウス 103 表示部 104 ROM 105 RAM 106 ハードディスク 107 フロッピーディスク 108 プリンタ 109 ネットワーク・インターフェース(I/F) 11 サーバコンピュータ 12 ネットワーク 1a〜1d クライアントコンピュータ 101 CPU 102 Keyboard 102a Mouse 103 Display 104 ROM 105 RAM 106 Hard Disk 107 Floppy Disk 108 Printer 109 Network Interface (I / F) 11 Server Computer 12 Network 1a to 1d Client Computer

───────────────────────────────────────────────────── 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 1/00 200 G06T 1/00 200E Fターム(参考) 5B050 AA08 BA15 CA07 CA08 EA04 EA18 FA02 FA05 FA12 FA13 FA19 GA08 5B075 ND06 NK06 NK31 NK39 PP03 PP13 PQ46 PQ48 PR06 QM05 5L096 AA02 AA06 BA08 CA22 FA32 GA40 HA08 JA03 JA11 KA09──────────────────────────────────────────────────続 き Continued on the front page (51) Int.Cl. 7 Identification symbol FI theme coat ゛ (reference) G06T 1/00 200 G06T 1/00 200E F term (reference) 5B050 AA08 BA15 CA07 CA08 EA04 EA18 FA02 FA05 FA12 FA13 FA19 GA08 5B075 ND06 NK06 NK31 NK39 PP03 PP13 PQ46 PQ48 PR06 QM05 5L096 AA02 AA06 BA08 CA22 FA32 GA40 HA08 JA03 JA11 KA09

Claims (26)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 複数枚の画像を蓄積した画像データベー
スから所望の画像を検索するクライアント・サーバ型の
情報検索システムであって、 クライアントは、 複数枚の画像各々の特徴量を記憶する第1記憶手段と、 画像を入力する画像入力手段と、 前記画像入力手段で入力された画像の特徴量を計算する
特徴量計算手段と、 前記特徴量計算手段により得られた前記特徴量と、前記
第1記憶手段に記憶された画像の特徴量とに基づいて画
像類似度を計算する類似度計算手段と、 前記類似度計算手段により計算された画像類似度に基づ
いて検索対象画像を決定する画像決定手段と、 前記画像決定手段により決定された検索対象画像の詳細
をサーバに要求するための第1送信手段と、 当該要求に応じて前記サーバから送信される画像データ
を受信するための第1受信手段とを有し、 サーバは、 少なくとも前記複数枚の画像の画像データを蓄積する第
2記憶手段と、 前記クライアントの前記第1送信手段により送信された
前記要求を受信するための第2受信手段と、 前記要求に対応する画像データを前記第2記憶手段から
読み出して当該クライアントに送信するための第2送信
手段と、を有することを特徴とする情報検索システム。
1. A client-server type information retrieval system for retrieving a desired image from an image database storing a plurality of images, wherein the client stores a feature amount of each of the plurality of images. Means, image input means for inputting an image, feature quantity calculation means for calculating feature quantities of the image input by the image input means, the feature quantity obtained by the feature quantity calculation means, the first A similarity calculating unit that calculates an image similarity based on the feature amount of the image stored in the storage unit; and an image determining unit that determines a search target image based on the image similarity calculated by the similarity calculating unit. First transmission means for requesting the server for details of the search target image determined by the image determination means; and receiving image data transmitted from the server in response to the request. A first receiving unit for storing the image data of at least the plurality of images; and a server for receiving the request transmitted by the first transmitting unit of the client. An information retrieval system, comprising: a second receiving unit for reading the image data corresponding to the request from the second storage unit and transmitting the image data to the client.
【請求項2】 前記クライアントは、前記複数枚の画像
のアイコンの画像データを、各画像の特徴量と関連付け
て記憶する第3記憶手段を更に有することを特徴とする
請求項1に記載の情報検索システム。
2. The information according to claim 1, wherein the client further includes a third storage unit configured to store image data of the icons of the plurality of images in association with a feature amount of each image. Search system.
【請求項3】 前記クライアントは、前記画像類似度に
基づき候補画像一覧をアイコンで表示する画像表示手段
を更に備えることを特徴とする請求項2に記載の情報検
索システム。
3. The information retrieval system according to claim 2, wherein said client further comprises an image display means for displaying a candidate image list as an icon based on said image similarity.
【請求項4】 前記画像決定手段は、前記候補画像一覧
の中から操作者により選択された画像を前記検索対象画
像として決定することを特徴とする請求項3に記載の情
報検索システム。
4. The information search system according to claim 3, wherein the image determination unit determines an image selected by an operator from the candidate image list as the search target image.
【請求項5】 前記サーバは、画像データをクライアン
トに送信する際、当該画像データに対して課金すること
を特徴とする請求項1に記載の情報検索システム。
5. The information retrieval system according to claim 1, wherein the server charges the image data when transmitting the image data to the client.
【請求項6】 前記第2記憶手段は、画像データをFlas
hpixフォーマットで記憶していることを特徴とする請求
項1に記載の情報検索システム。
6. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the second storage unit stores the image data in a flash memory.
The information retrieval system according to claim 1, wherein the information is stored in an hpix format.
【請求項7】 前記第1受信手段及び第2送信手段は、
IIP(Intemet Imaging Protocol)で送受信することを
特徴とする請求項1に記載の情報検索システム。
7. The first receiving means and the second transmitting means,
2. The information retrieval system according to claim 1, wherein the information is transmitted and received by IIP (Intemet Imaging Protocol).
【請求項8】 前記サーバは、画像データのフォーマッ
トを変換する変換手段を更に備え、 画像データをクライアントに送信する際、前記画像デー
タを前記変換手段により変換した後、その変換した画像
データを送信することを特徴とする請求項1に記載の情
報検索システム。
8. The server further comprises a conversion unit for converting the format of the image data. When transmitting the image data to the client, the server converts the image data by the conversion unit and transmits the converted image data. 2. The information retrieval system according to claim 1, wherein
【請求項9】 前記第3記憶手段は、リムーバブル記憶
媒体であることを特徴とする請求項2に記載の情報検索
システム。
9. The information retrieval system according to claim 2, wherein said third storage means is a removable storage medium.
【請求項10】 前記リムーバブル記憶媒体の配布に対
し課金することを特徴とする請求項9に記載の情報検索
システム。
10. The information retrieval system according to claim 9, wherein a fee is charged for distributing the removable storage medium.
【請求項11】 前記リムーバブル記憶媒体は、CD−
ROM乃至DVD−ROMを含むことを特徴とする請求
項9に記載の情報検索システム。
11. The removable storage medium includes a CD-ROM.
The information retrieval system according to claim 9, comprising a ROM to a DVD-ROM.
【請求項12】 前記リムーバブル記憶媒体は、メモリ
ーカードを含むことを特徴とする請求項9に記載の情報
検索システム。
12. The information retrieval system according to claim 9, wherein said removable storage medium includes a memory card.
【請求項13】 前記リムーバブル記憶媒体は、データ
の読み出しやコピーを制限する著作権保護機能を備える
ことを特徴とする請求項11に記載の情報検索システ
ム。
13. The information retrieval system according to claim 11, wherein the removable storage medium has a copyright protection function for restricting reading and copying of data.
【請求項14】 前記リムーバブル記憶媒体は、クライ
アントの操作者を特定するためのIDを備え、前記サー
バは当該IDに基づいて画像データへの課金を行うこと
を特徴とする請求項9乃至13のいずれか1項に記載の
情報検索システム。
14. The storage medium according to claim 9, wherein the removable storage medium has an ID for specifying an operator of the client, and the server charges the image data based on the ID. An information search system according to any one of the preceding claims.
【請求項15】 前記複数枚の画像のアイコンの画像デ
ータ及び各画像データの特徴量は、検索の実行に先駆け
て予め前記サーバより前記クライアントに送信されて前
記クライアントに蓄積されることを特徴とする請求項2
に記載の情報検索システム。
15. The method according to claim 1, wherein the image data of the icons of the plurality of images and the feature amount of each image data are transmitted from the server to the client in advance and stored in the client before executing a search. Claim 2
Information retrieval system described in.
【請求項16】 前記画像入力手段は、操作者の手書き
操作により画像データを入力することを特徴とする請求
項1乃至15のいずれか1項に記載の情報検索システ
ム。
16. The information retrieval system according to claim 1, wherein said image input means inputs image data by a handwriting operation of an operator.
【請求項17】 複数枚の画像を蓄積した画像データベ
ースから所望の画像を検索するクライアント・サーバ型
の情報検索システムにおける情報検索方法であって、 クライアント側では、 入力された画像の特徴量を計算し、 その計算した画像の特徴量と、記憶されている複数枚の
画像各々の特徴量とに基づいて画像類似度を計算し、 その計算された画像類似度に基づいて検索対象画像を決
定し、 その検索対象画像の詳細をサーバに要求し、 サーバ側では、前記クライアントから送信された前記要
求を受信すると、当該要求に対応する画像データを、少
なくとも複数枚の画像の画像データを蓄積する記憶手段
から読み出して当該クライアントに送信することを特徴
とする情報検索方法。
17. An information retrieval method in a client-server type information retrieval system for retrieving a desired image from an image database storing a plurality of images, wherein a client calculates a feature amount of the input image. Then, an image similarity is calculated based on the calculated image feature and the feature of each of the stored plurality of images, and a search target image is determined based on the calculated image similarity. Requesting the details of the search target image from the server, and upon receiving the request transmitted from the client, the server stores the image data corresponding to the request at least as image data of a plurality of images. An information retrieval method, wherein the information is read from a means and transmitted to the client.
【請求項18】 前記クライアントは、更に、前記複数
枚の画像のアイコンの画像データを、各画像の特徴量と
関連付けて記憶することを特徴とする請求項17に記載
の情報検索方法。
18. The information search method according to claim 17, wherein the client further stores image data of icons of the plurality of images in association with a feature amount of each image.
【請求項19】 前記クライアントは、前記画像類似度
に基づき候補画像一覧をアイコンで表示することを特徴
とする請求項18に記載の情報検索方法。
19. The information search method according to claim 18, wherein the client displays a candidate image list as an icon based on the image similarity.
【請求項20】 前記クライアントは、前記候補画像一
覧の中から操作者により選択された画像を前記検索対象
画像として決定することを特徴とする請求項19に記載
の情報検索方法。
20. The information search method according to claim 19, wherein the client determines an image selected by an operator from the candidate image list as the search target image.
【請求項21】 前記サーバは、画像データをクライア
ントに送信する際、当該画像データに対して課金するこ
とを特徴とする請求項17に記載の情報検索方法。
21. The information search method according to claim 17, wherein the server charges the image data when transmitting the image data to the client.
【請求項22】 前記サーバは、画像データをFlashpix
フォーマットで記憶していることを特徴とする請求項1
7に記載の情報検索方法。
22. The server according to claim 14, wherein the image data is Flashpix
2. The information is stored in a format.
7. The information search method according to 7.
【請求項23】 前記クライアントとサーバは、IIP
で送受信することを特徴とする請求項17に記載の情報
検索方法。
23. The client and the server may be an IIP
18. The information search method according to claim 17, wherein the information is transmitted and received.
【請求項24】 前記サーバは、要求された画像データ
をクライアントに送信する際、前記画像データを変換し
て送信することを特徴とする請求項17に記載の情報検
索方法。
24. The information search method according to claim 17, wherein the server converts the image data and transmits the image data when transmitting the requested image data to the client.
【請求項25】 前記複数枚の画像のアイコンの画像デ
ータ及び各画像データの特徴量は、検索の実行に先駆け
て予め前記サーバより前記クライアントに送信されて前
記クライアントに蓄積されることを特徴とする請求項1
8に記載の情報検索方法。
25. The image data of the icons of the plurality of images and a feature amount of each image data are transmitted from the server to the client in advance and stored in the client prior to execution of a search. Claim 1
8. The information search method according to 8.
【請求項26】 請求項17乃至25のいずれか1項に
情報検索方法を実行するプログラムを記憶する、コンピ
ュータにより読取り可能な記憶媒体。
26. A computer-readable storage medium storing a program for executing the information search method according to claim 17. Description:
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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