JP2002318812A - 類似画像検索装置，類似画像検索方法並びに類似画像検索プログラム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】画像間の類似度の算出をすべて数値演算で行な
うよりも高速に類似画像を検索できる類似画像検索装置
を提供する。 【解決手段】検索キー画像と特徴が類似した画像を検索
対象画像群から検索する類似画像検索装置において、検
索キー画像を入力する画像入力部１と、入力された検索
キー画像から特徴量を抽出する特徴量抽出部２１と、前
記特徴量をテキスト情報に変換するテキスト変換部２２
を含み、検索キー画像をテキスト情報に符号化する画像
符号化部２と、画像符号化部２の符号化結果に基づいて
検索対象画像群から類似画像を選出する類似画像選出部
３と、類似画像選出部３が選出した画像を出力する選出
画像出力部５とを有する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、検索キー画像に対
して色や形、テクスチャー構造など、特徴が類似した画
像を検索対象画像群から検索する類似画像検索装置，類
似画像検索方法並びに類似画像検索プログラムに関す
る。

【０００２】

【従来の技術】検索キー画像に対して特徴が類似した画
像を検索対象画像群から検索する類似画像検索装置は、
特開平５−４６７６５号公報、特開平１１−０９６３６
８号公報、特開２０００−０２９８８５号公報等で知ら
れている。図１４に概略を示すように、抽出する特徴量
に種々の違いはあるものの、一般的には検索キー画像を
入力し（ステップＳ１）、この入力された検索キー画像
から画像の特徴を表す色、形、テクスチャー構造、サイ
ズなどを示す特徴量を抽出する（ステップＳ２）。

【０００３】同時に、検索対象となる検索対象画像群か
らも同様に特徴量を抽出し、両特徴量間の類似度を検索
対象各々に対して計算し（ステップＳ３）、類似度が高
いものを類似画像として類似順に表示する（ステップＳ
４）ようになっている。

【０００４】検索対象となる画像群から同様に特徴量を
抽出するタイミングは、検索キー画像が提示されてから
でもよいし、予め抽出しておいてもよい。また、結果の
表示方法も、最も類似度が高いものを表示する以外に複
数の画像をより見やすいように表示するケースもある。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】従来技術はすべて、特
徴量間の類似度の計算を数値演算によって行なっている
ため、検索の都度、数値演算を行なうのに相応の時間を
要するという問題がある。一般に画像の特徴量は少数の
種類で表記できるケースは少なく、非常に多くの種類が
必要となるが、特徴量の種類数すなわち特徴ベクトルの
次元数が増えるに従い、類似度の計算により多くの演算
時間を要する。

【０００６】また、特徴量間の類似度はあくまで計算機
が計算した数値であり、画像間の類似度が必ずしもユー
ザの感覚に合うとは限らない。また、検索キー画像と検
索対象画像の同一種類の特徴量間で類似度を計算する
（例：色情報を表す値と形情報を表す値を比較しても意
味がない）ため、検索するには必ず検索時あるいは検索
前に検索対象画像に対して特徴量を抽出しなくてはなら
ず、演算時間が余計にかかる上、例えば画像にロックが
かかって特徴量が抽出できない場合、画像を検索できな
いという問題点があった。

【０００７】本発明は、上述の問題点に鑑みてなされた
ものであり、検索キー画像に対して特徴が類似した画像
を検索対象画像群から検索するにあたって、画像間の類
似度の算出をすべて数値演算で行なうよりも高速に類似
画像を検索でき、また画像間の類似度をユーザの感覚に
合うようにすることができ、さらには、必ずしも検索対
象画像から特徴量を抽出しなくても画像を検索できる類
似画像検索装置，類似画像検索方法並びに類似画像検索
プログラムを提供することにある。

【０００８】

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに、第１の発明は、検索キー画像と特徴が類似した画
像を検索対象画像群から検索する類似画像検索装置にお
いて、検索キー画像を入力する画像入力部と、前記画像
入力部で入力された検索キー画像から特徴量を抽出する
特徴量抽出部と、前記特徴量をテキスト情報に変換する
テキスト変換部を含み、前記検索キー画像を前記テキス
ト情報に符号化する画像符号化部と、前記画像符号化部
の符号化結果に基づいて検索対象画像群から類似画像を
選出する類似画像選出部と、前記類似画像選出部が選出
した画像を出力する画像出力部とを有する。

【０００９】また、第２の発明は、第１の発明に係る類
似画像検索装置において、前記画像符号部は、前記テキ
スト情報の類義語を抽出する類義語抽出部をさらに有
し、前記テキスト情報に加えて類義語でも前記検索キー
画像の符号化を行う。

【００１０】また、第３の発明は、第１の発明に係る類
似画像検索装置において、前記類似画像選出部は、前記
検索対象画像群のテキスト情報の類義語を抽出する類義
語抽出部をさらに有し、前記検索対象画像群のテキスト
情報だけでなく前記検索対象画像群のテキスト情報の類
義語も含めて前記符号化の結果との照合を行って類似画
像の選出をする。

【００１１】また、第４の発明は、第１の発明に係る類
似画像検索装置において、前記画像符号化部は、前記検
索キー画像を前記テキスト情報に符号化すると共に前記
特徴量に符号化する。

【００１２】また、第５の発明は、第４の発明に係る類
似画像検索装置において、前記類似画像選出部は、前記
テキスト情報を検索キーとして前記検索対象画像群を検
索し、類似画像候補を選出した後、さらに前記類似画像
候補に対して前記特徴量を検索キーとして検索を行い、
類似画像と判断されたものを前記画像出力部に出力す
る。

【００１３】また、第６の発明は、第４の発明に係る類
似画像検索装置において、前記類似画像選出部は、前記
特徴量を検索キーとして前記検索対象画像群を検索し、
類似画像候補を選出した後、さらに前記類似画像候補に
対して前記テキスト情報を検索キーとして検索を行い、
類似画像と判断されたものを前記画像出力部に出力す
る。

【００１４】また、第７の発明は、第１の発明に係る類
似画像検索装置において、前記検索対象画像群がコンピ
ュータあるいはコンピュータネットワーク上の電子デー
タとして存在する場合、前記画像選出部は、検索対象画
像データが含まれる領域のアドレス名、ディレクトリ
名、フォルダ名あるいは検索対象画像のファイル名のテ
キスト部分と前記符号化の結果とを照合し、類似画像を
選出する。

【００１５】また、第８の発明は、第１の発明に係る類
似画像検索装置において、前記画像符号化部が抽出変換
した特徴量あるいはテキスト情報の少なくとも一方を操
作者が変更可能である。

【００１６】また、第９の発明は、検索キー画像と特徴
が類似した画像を検索対象画像群から検索する類似画像
方法において、検索キー画像を入力し、前記入力された
検索キー画像から特徴量を抽出し、前記特徴量をテキス
ト情報に変換することで、前記検索キー画像を前記テキ
スト情報に符号化し、前記検索キー画像の符号化結果に
基づいて検索対象画像群から類似画像を選出し、前記類
似画像を出力する。

【００１７】また、第１０の発明は、第９の発明に係る
類似画像検索方法において、前記テキスト情報の類義語
を抽出し、前記テキスト情報に加えて類義語でも前記検
索キー画像の符号化を行う。

【００１８】また、第１１の発明は、第９の発明に係る
類似画像検索方法において、前記検索対象画像群のテキ
スト情報の類義語を抽出し、前記検索対象画像群のテキ
スト情報だけでなく前記検索対象画像群のテキスト情報
の類義語も含めて前記符号化の結果との照合を行って類
似画像を選出する。

【００１９】また、第１２の発明は、第９の発明に係る
類似画像検索方法において、前記検索キー画像を前記テ
キスト情報に符号化すると共に前記特徴量に符号化す
る。

【００２０】また、第１３の発明は、第１２の発明に係
る類似画像検索方法において、前記テキスト情報を検索
キーとして前記検索対象画像群を検索し、類似画像候補
を選出した後、さらに前記類似画像候補に対して前記特
徴量を検索キーとして検索を行い、類似画像と判断され
たものを画像として出力する。

【００２１】また、第１４の発明は、第１２の発明に係
る類似画像検索方法において、前記特徴量を検索キーと
して前記検索対象画像群を検索し、類似画像候補を選出
した後、さらに前記類似画像候補に対して前記テキスト
情報を検索キーとして検索を行い、類似画像と判断され
たものを画像として出力する。

【００２２】また、第１５の発明は、第９の発明に係る
類似画像検索方法において、前記検索対象画像群がコン
ピュータあるいはコンピュータネットワーク上の電子デ
ータとして存在する場合、検索対象画像データが含まれ
る領域のアドレス名、ディレクトリ名、フォルダ名ある
いは検索対象画像のファイル名のテキスト部分と前記符
号化の結果とを照合し、類似画像を選出する。

【００２３】また、第１６の発明は、第９の発明に係る
類似画像検索方法において、抽出された前記特徴量ある
いは前記テキスト情報の少なくとも一方を操作者が変更
可能とする。

【００２４】また、第１７の発明は、コンピュータによ
って検索キー画像と特徴が類似した画像を検索対象画像
群から検索するプログラムであって、検索キー画像を入
力するステップと、前記入力された検索キー画像から特
徴量を抽出し、前記特徴量をテキスト情報に変換するこ
とで、前記検索キー画像を前記テキスト情報に符号化す
る画像符号化ステップと、前記画像符号化ステップの符
号化結果に基づいて検索対象画像群から類似画像を選出
する類似画像選出ステップと、前記類似画像選出ステッ
プで選出した画像を出力する画像出力ステップとを実行
する。

【００２５】また、第１８の発明は、第１７の発明に係
る類似画像検索プログラムにおいて、前記画像符号化ス
テップは、前記検索キー画像を前記テキスト情報に符号
化すると共に前記特徴量に符号化する。

【００２６】また、第１９の発明は、第１７の発明に係
る類似画像検索プログラムにおいて、前記検索対象画像
群がコンピュータあるいはコンピュータネットワーク上
の電子データとして存在する場合、前記画像選出ステッ
プは、検索対象画像データが含まれる領域のアドレス
名、ディレクトリ名、フォルダ名あるいは検索対象画像
のファイル名のテキスト部分と前記符号化の結果とを照
合し、類似画像を選出する。

【００２７】

【発明の実施の形態】以下、本発明の好適な実施形態を
図面を参照して詳細に説明する。

【００２８】（第一の実施の形態）図１、２、８、９を
用いて本発明の第一の実施の形態を説明する。図１は、
類似画像検索の手順の概略を説明するための図であり、
図２は、図１に示す画像符号化部２、類似画像選出部
３、検索対象画像群４の構成を示す図である。図８は類
似画像検索のようすを示す図であり、図９は検索結果画
像を示す図である。

【００２９】図８のような画像（人の画像）を検索キー
画像ａとして、検索対象画像群から人が写っている画像
を検索することを考える。まず、検索キー画像ａを画像
入力部１で取り込み、画像符号化部２での符号化によ
り、「人」という一つのテキストｂすなわち、テキスト
ｂ「人」を取得する。「人」というテキストｂへの符号
化方法は、人物認識画像処理法の分野において様々なも
のが知られているがいずれの方法を用いてよい。

【００３０】ここで説明の都合上、ごく簡単な手法とし
て、特徴量抽出部２１にて、例えばＲＧＢ値および画像
領域の円形度を特徴量（数値）として抽出する。テキス
ト変換部２２にて、３成分が肌色を示しかつその画像領
域が円形であるという条件の時、上記特徴量をテキスト
ｂ「人」に変換することで符号化を行なう。

【００３１】他に、特徴量抽出部２１にて、例えばＲＧ
Ｂ値および画像上方部領域の占有度を特徴量（数値）と
して抽出し、テキスト変換部２２にて、３成分が青色を
示しかつ画像上方部の占有度が高いという条件の時、上
記特徴量をテキストｂ「空」に変換することで符号化を
行なうなどの方法が考えられる。

【００３２】このように、符号化したいテキストの種類
に応じて、画像符号化部２での符号化方法を種々、設定
しておけばよい。

【００３３】続いて、類似画像選出部３ではテキストｂ
「人」を用いて、検索対象画像群４から「人」に関連す
る画像を選出する。検索対象画像群４はたとえば、市販
で売られている電子画像集である。ｅ１は対象画像群で
あり、ｅ２は照合対象テキスト群であり、画像に付帯し
ている索引情報群とする。テキスト照合部３１では、テ
キストｂ「人」と電子画像集の索引情報群を照合し、合
致したものを合致テキスト抽出部３２にて抽出し、画像
抽出部３３にて対応する画像を選出する。選出された画
像ｃを選出画像出力部５にて出力する。選出画像出力部
５はたとえばＰＣのモニターとし、図９のように検索結
果画像を表示し、出力結果画像ｄを得る。

【００３４】以上の実施形態によれば、画像符号化部２
において画像をテキスト情報に符号化するので、類似画
像選出部３においては当該テキスト情報に対応する画像
を選出すればよく、特徴量間の数値演算をする必要がな
い。従って、画像間の類似度の算出をすべて数値演算で
行なうよりも高速に類似画像を検索できる。また、符号
化された情報はそれ自身が意味をもつテキスト情報
（例：車、青、空など）であるため、画像間の類似度を
ユーザの感覚に合うようにすることが可能である。ま
た、検索対象画像群に付帯したテキスト情報を検索すれ
ばよいので、必ずしも検索対象画像から特徴量を抽出し
なくても画像を検索することができる。

【００３５】なお、画像入力部１はフロッピー（登録商
標）ディスクや、ＣＤＲＯＭなどのメモリ媒体などから
読み出す方式の他、デジタルカメラなどから直接入力で
きるようにしてもよい。また、他の画像検索方法によっ
て、ＰＣ画面上に表示されたものからマウスクリックな
どにより、選択して選べるようにしてもよい。

【００３６】また、画像符号化部２、類似画像選出部
３、特徴量抽出部２１、テキスト変換部２２、テキスト
照合部３１、合致テキスト抽出部３２、画像抽出部３
３、及び各部を構成する構成演算部分はすべて専用のプ
ロセッサを使用してもよいし、プログラムを読み込んだ
ＣＰＵが計算するようにしてもよい。

【００３７】また選出画像出力部５は、画像としてディ
スプレイ等に出力させてもよいし、情報をメモリ等に書
き出してもよい。また、検索対象画像群４は上述の市販
の画像集の他、Ｗｅｂサイトの画像群、ＰＣ内の画像
群、また画像は電子化されていなくても、テキストのみ
照合できるようになっている図書館のデータベースシス
テムなどでもよい。これらの実際の構成は以下の実施形
態でもすべて同様に考えてよい。

【００３８】なお、本実施形態には以下に述べる付記の
発明１〜２が対応する。

【００３９】（第二の実施の形態）次に図３、４、１０
を用いて本発明の第二の実施の形態を説明する。第一の
実施の形態と同様、人の画像を検索キー画像として、検
索対象画像群から人が写っている画像を検索することを
考える。まず、検索キー画像ａを画像入力部１で取り込
み、第一の実施の形態と同様、画像符号化部２の特徴量
抽出部２１及びテキスト変換部２２での符号化によりテ
キストｂ「人」を取得する。続いて、類義語抽出部２３
にて「人」の類義語ｂ’を抽出する。類義語は例えば類
義語電子辞典を用いたり、辞書ファイルを参照するなど
して抽出すればよい。もちろん、この辞書ファイルはテ
キストファイルでも、何らかの圧縮処理されたものなど
特殊な形式のものでもよく、その形式は問わない。ここ
では、「人」の類義語として「人間」「ｍａｎ」「ｈｕ
ｍａｎ」が抽出されたとする。検索対象画像群４も、第
一の実施の形態と同様、市販で売られている電子画像集
とし、照合対象テキスト群ｅ２は画像に付帯している索
引情報群とする。但し、索引には「人」というテキスト
がなく、「＊＊太郎」といった人名が記されたものなら
存在しているとする。類義語抽出部３４では、「＊＊太
郎」といった人名から「人」というテキストを抽出する
ようにしておく。

【００４０】続いて、テキスト照合部３１では、テキス
トｂ「人」、類義語「人間」「ｍａｎ」「ｈｕｍａｎ」
と電子画像集の索引情報群とを照合し、合致したもの、
すなわち「人」を合致テキスト抽出部３２にて抽出し、
画像抽出部３３において対応する画像を選出する。選出
された画像ｃを選出画像出力部５から出力結果画像ｄと
して出力する。

【００４１】以上の実施形態によれば、画像符号化部２
あるいは類似画像選出部３の少なくとも一方で、テキス
トの類義語を抽出し、テキスト照合部３１は、テキスト
だけでなく類義語も含めて照合するので、語句の意味を
考慮していることに相当し、画像間の類似度を更にユー
ザの感覚に合うようにすることが可能である。

【００４２】また、類義語として外国語を用意すれば、
外国語のテキストに対応する画像を検索することもでき
る。なお、本実施形態ではテキストがより合致しやすい
ように、画像符号化部２あるいは類似画像選出部３の両
方でテキストの類義語を抽出したが、どちらか一方でも
構わない。例えば、上述の例では画像符号化部２にて類
義語を抽出していなくても合致することが可能となって
いる。

【００４３】なお、本実施形態には以下に述べる付記の
発明１〜３が対応する。

【００４４】（第三の実施の形態）次に、図５を用いて
本発明の第三の実施の形態を説明する。第一の実施の形
態と同様、人の画像を検索キー画像として、検索対象画
像群４から人が写っている画像を検索することを考え
る。まず、検索キー画像ａを画像入力部１で取り込み、
第一の実施の形態と同様、画像符号化部２の特徴量抽出
部２１及びテキスト変換部２２での符号化によりテキス
トｂ「人」を取得する。

【００４５】同時に、特徴量抽出部２１にて抽出した顔
領域の大きさ（画像相対比：例えば１０％）を符号化し
て特徴量ｆを取得する。検索対象画像群４も、第一の実
施の形態と同様、市販で売られている電子画像集とし、
照合対象テキスト群ｅ２は画像に付帯している索引情報
群とする。照合対象特徴量群ｅ３としては、各画像に対
し、顔領域の大きさ（画像相対比）を抽出しておく。

【００４６】続いて、テキスト照合部３１では、テキス
トｂ「人」と照合対象テキスト群ｅ２とを照合すると共
に、特徴量抽出部２１にて抽出した特徴量ｆと照合対象
特徴量群ｅ３の類似度を計算し、合致テキスト抽出部３
２にてテキストが合致し、特徴量の類似度が高いものを
抽出する。

【００４７】続いて、画像抽出部３３にて対応する画像
を選出する。選出された画像ｃを選出画像出力部５から
出力する。選出画像出力部５からは人の画像でかつ、顔
領域の大きさが似ている出力結果画像ｄが出力される。

【００４８】以上の実施形態によれば、画像符号化部２
では、検索キー画像ａをテキストｂに符号化するだけで
なく、特徴量ｆへも符号化し、類似画像選出部３では前
記テキストｂだけでなく特徴量をも用いて検索対象画像
群から類似画像を選出するので、画像中の客観的性質
（上述の例では顔領域の大きさ）を考慮していることに
相当し、画像間の類似度を更にユーザの感覚に合うよう
にすることが可能である。

【００４９】また、本実施形態では、事前または検索時
に検索対象画像から特徴量を抽出するが、あくまでもテ
キスト情報と併用して類似画像を選出するために用いる
ものなので、従来技術のように特徴量のみを利用して検
索する場合に比較して極めて少種類の特徴量に限定する
ことが可能であり、事前または検索時の特徴量抽出の特
徴量抽出の演算時間を少なくすることができる。上述の
例では、検索キー画像に対しては様々なテキストを符号
化するかどうかを判定するために様々な特徴量を抽出し
たとしても、検索対象画像からの特徴量は、顔領域の大
きさのみを抽出すればよいことになっている。

【００５０】なお、本実施形態には以下に述べる付記の
発明１〜４が対応する。

【００５１】（第四の実施の形態）図５を用いて本発明
の第四の実施の形態を説明する。第三の実施の形態と同
様、画像符号化部２で符号化によりテキストｂ「人」を
取得し、特徴量抽出部２１にて抽出した顔領域の大きさ
（画像相対比：例えば１０％）を符号化して特徴量ｆを
取得する。

【００５２】続いて、テキスト照合部３１では、まずテ
キストｂ「人」と照合対象テキスト群ｅ２を照合した上
で合致したものに対し、特徴量抽出部２１にて抽出した
特徴量ｆと照合対象特徴量群ｅ３の類似度を計算する。
合致テキスト抽出部３２にて特徴量の類似度が高いもの
を抽出すれば、テキストが合致しかつ特徴量の類似度が
高いものが抽出されたことになる。

【００５３】以上の実施形態によれば、検索対象画像群
４において、「人」というテキストｂが付帯した画像か
らのみ特徴量を抽出すればよく、すべての検索対象画像
群の特徴量を抽出する必要がない。従って、本発明で
は、事前または検索時の特徴量抽出の演算時間を更に少
なくすることができる。

【００５４】なお、本実施形態には以下に述べる付記の
発明１〜５が対応する。

【００５５】（第五の実施の形態）図５を用いて本発明
の第五の実施の形態を説明する。第三の実施の形態と同
様、画像符号化部２での符号化によりテキストｂ「人」
を取得するとともに、特徴量抽出部２１にて画像サイズ
（例：横６４０画素、縦４８０画素）を符号化して特徴
量ｆを取得する。

【００５６】続いて、テキスト照合部３１では、まず、
特徴量ｆと照合対象特徴量群ｅ３の類似度を計算し、類
似度が高いものを選出した上で、テキストｂ「人」と照
合対象テキスト群ｅ２とを照合する。合致テキスト抽出
部３２にてテキストが合致したものを抽出すればテキス
トが合致しかつ特徴量の類似度の高いものが抽出された
ことになる。

【００５７】以上の実施形態のように、検索キー画像ａ
の特徴量ｆが、例えば「画像サイズ」等の極めて抽出が
容易なものの場合は、特徴量ｆを用いて検索対象画像群
４から類似画像を選出した上で、前記テキストを用いて
詳細に類似画像を選出すると更に検索時間を短くするこ
とができる。

【００５８】なお、本実施形態には以下に述べる付記の
発明１〜６が対応する。

【００５９】（第六の実施の形態）さらに図６、１１を
用いて本発明の第六の実施の形態を説明する。第一の実
施の形態と同様、画像符号化部２での符号化によりテキ
ストｂ「ｍａｎ」を取得する。（もちろん「人」として
符号化した後、類義語抽出部２３により「ｍａｎ」を抽
出してもよい。）検索対象画像群４はＷｅｂ上の画像群
とすれば、結果として類似画像選出部３では、図１１の
ようなアドレスの画像が選出されるようになる。

【００６０】以上の実施形態によれば、画像に付帯した
テキスト情報として、Ｗｅｂ上のアドレス名あるいはフ
ァイル名中に含まれるテキストを用いるので、必ずしも
検索対象画像から特徴量を抽出しなくても画像を検索で
きることはもちろんのこと、画像中の情報とＷｅｂ上の
アドレス名あるいはファイル名中に含まれるテキストは
かなり深く関連するので、画像間の類似度を、更にユー
ザの感覚に合うようにすることが可能となる。

【００６１】本実施形態においては、検索対象画像のテ
キスト情報を前記検索対象画像が含まれる、Ｗｅｂアド
レス、ディレクトリあるいはファイル名のテキスト部分
から得られるようにしているが、検索キー画像ａの符号
化に際しても同様に検索キー画像ａが含まれるＷｅｂア
ドレス、ディレクトリ、ファイル名のテキスト部分から
必要なテキスト情報を得てもよい。

【００６２】なお、本実施形態には以下に述べる付記の
発明１〜７が対応する。

【００６３】（第七の実施の形態）さらに図７、１２を
用いて本発明の第七の実施の形態を説明する。本実施の
形態では、画像符号化部２での符号化によりテキストｂ
「子供」を取得する。続いて、符号化した後、類義語抽
出部２３により類義語「例：太郎」を抽出する。このよ
うに、類義語抽出部２３では家族の名前を類義語として
抽出できるようにユーザが設定してもよい。検索対象画
像群４はコンピュータ上の画像群とすれば、結果として
類似画像選出部３では、図１２のようなディレクトリな
いしファイル名の画像が選出されるようになる。

【００６４】以上の実施形態によれば、画像に付帯した
テキスト情報として、コンピュータ内のディレクトリ名
かファイル名中に含まれるテキストを用いるので、必ず
しも検索対象画像から特徴量を抽出しなくても画像を検
索できることはもちろんのこと、画像中の情報とコンピ
ュータ内のディレクトリ名かファイル名中に含まれるテ
キストはかなり深く関連するので、画像間の類似度を、
更にユーザの感覚に合うようにすることが可能となる。

【００６５】本実施形態においては、検索対象画像のテ
キスト情報を前記検索対象画像が含まれる、Ｗｅｂアド
レス、ディレクトリあるいはファイル名のテキスト部分
から得られるようにしているが、検索キー画像の符号化
に際しても同様に検索キー画像が含まれるＷｅｂアドレ
ス、ディレクトリ、ファイル名のテキスト部分から必要
なテキスト情報を得てもよい。

【００６６】なお、本実施形態には以下に述べる付記の
発明１〜６，８が対応する。

【００６７】（第八の実施の形態）さらに図１３を用い
て本発明の第八の実施の形態を説明する。第三の実施の
形態と同様、画像符号化部２での符号化によりテキスト
ｂ「人」を取得し、特徴量抽出部２１にて抽出した顔領
域の大きさ（画像相対比：例えば１０％）を符号化して
特徴量ｆを取得する。符号化した後、例えばＰＣ画面上
に表示し、ユーザによって変更を可能にする。例えば、
１０％を２０％とすれば顔領域の大きさが２０％程度の
画像を検索することが可能になる。また、テキストのみ
の場合は、「人」と「空」と符号化されたものに対し、
「車」と「空」のように変更すれば車と空が写っている
画像を検索することが可能になる。

【００６８】以上の実施形態によれば、画像符号化部２
によって符号化されるテキストか特徴量のうちの少なく
とも一方をユーザが変更できるので、画像間の類似度
を、更にユーザの感覚に合うようにすること、すなわち
ユーザの所望する画像をより適確に検索することが可能
となる。

【００６９】従来技術で述べたような、特徴量のみを利
用して類似画像を検索する場合は、ユーザの所望する画
像を検索するように特徴量を調整することは非常に困難
であるのに対し、テキストの変更が可能であること、ま
た特徴量をテキスト情報に符号化した上で特徴量を変更
できることにより、ユーザの所望する画像により近い画
像を検索することができるといえる。

【００７０】なお、これまでの発明の実施の形態の各構
成は、当然、各種の変形、変更が可能である。例えば、
以上の実施形態では、検索対象画像群として必ずしも検
索対象画像から特徴量を抽出しなくても画像を検索でき
る場合を示したが、すべての場合において、検索対象画
像群を検索時あるいは検索前に本実施形態の画像符号化
部によって符号化しておいても全く構わない。

【００７１】また類似画像検索装置は単体で用いること
がもちろん可能であるが、他の装置と組み合わせてもよ
い。例えば、他の画像検索装置によって検索された画像
から、類似画像を検索したい場合に用いてもよいし、カ
メラ、ビデオ等の画像入力装置に組み込んでいてもよ
い。また対象とする画像は静止画、動画を問わないし、
検索キー画像が静止画で、検索結果が動画という組み合
わせでもよい。また、検索結果の出力も画像を明示して
出力せずに、画像が保管されている場所や、電子アドレ
スを表示してももちろん構わない。また、ロボットビジ
ョンに利用し、結果の出力として画像を明示せずになん
らかの機械的アクション（つかむ、移動させる、放置す
るなど）を行なう指示情報としてもよい。

【００７２】なお、本実施形態には以下に述べる付記の
発明１〜９が対応する。

【００７３】（付記）上記した具体的実施形態から以下
のような構成の発明を抽出することができる。

【００７４】１．検索キー画像に対して特徴が類似した
画像を検索対象画像群から検索する類似画像検索装置に
おいて、検索キー画像を入力する画像入力部と、前記検
索キー画像の特徴を解析することによりテキスト情報に
符号化する画像符号化部と、前記テキスト情報を用いて
検索対象画像群から類似画像を選出する類似画像選出部
と、選出された画像を出力する選出画像出力部とからな
ることを特徴とした類似画像検索装置。

【００７５】（作用・効果）図１を用いて、発明１の作
用及び効果を説明する。まず、画像入力部１で、画像を
検索するための検索キーとなる検索キー画像ａを入力す
る。続いて画像符号化部２において画像を解析し、画像
のなんらかの性質を示すテキストｂに符号化する。続い
て類似画像選出部３においてテキストｂを用いて検索対
象画像群４からテキストｂに対応する画像を選出する。
選出された画像ｃは選出画像出力部５において出力結果
画像ｄとして出力される。

【００７６】発明１によれば、画像符号化部２において
画像をテキスト情報に符号化するので、類似画像選出部
３ではテキスト情報に対応する画像を選出すればよく、
特徴量間の数値演算をする必要がない。従って、画像間
の類似度の算出をすべて数値演算で行なうよりも高速に
類似画像を検索できる。

【００７７】また、符号化された情報はそれ自身が意味
をもつテキスト情報（例：車、青、空など）であるた
め、画像間の類似度をユーザの感覚に合うようにするこ
とが可能である。また、検索対象画像群に付帯したテキ
スト情報を検索すればよいので、必ずしも検索対象画像
から特徴量を抽出しなくても画像を検索することができ
る。

【００７８】２．発明１．において、前記画像符号化部
が、前記検索キー画像から特徴量を抽出する特徴量抽出
部と、抽出された特徴量からテキストに変換するテキス
ト変換部からなり、前記類似画像選出部が、前記テキス
ト変換部によって変換されたテキストと検索対象画像群
の各画像に付帯して設定してある照合対象テキスト群と
を照合するテキスト照合部と、照合により合致したテキ
ストを抽出する合致テキスト抽出部と、合致したテキス
トに対応した画像を抽出する画像抽出部とからなること
を特徴とした類似画像検索装置。

【００７９】（作用・効果）図２を用いて、発明２の作
用および効果を説明する。発明２の画像符号化部２は、
検索キー画像ａから特徴量を抽出する特徴量抽出部２１
と、抽出された特徴量からテキストｂに変換するテキス
ト変換部２２からなる。また、類似画像選出部３は、テ
キストｂと、検索対象画像群４の検索対象画像群ｅ１に
付帯して設定してある照合対象テキスト群ｅ２とを照合
するテキスト照合部３１と、照合により合致したテキス
トを抽出する合致テキスト抽出部３２と、合致したテキ
ストに対応した画像（図２中、選出された画像ｃ）を抽
出する画像抽出部３３からなる。以下に各部の作用をよ
り具体的に説明する。

【００８０】特徴量抽出部２１では、検索キー画像ａか
ら画像中の特徴（色、形、テクスチャー構造、サイズ
等）を表す特徴量を抽出する。テキスト変換部２２で
は、その特徴量に基づき、適当なテキスト情報に変換す
る。例えば、色を表すＲＧＢ値（３つの特徴量）から青
色、赤色、マゼンタ色、肌色という色を表すテキストｂ
に変換する。もちろん色情報だけでなく、円形度を表す
特徴量から円形というテキストｂに変換してもよい。

【００８１】１つのキー画像に対して１つのテキストが
割り当てられるわけではなく、複数種類のテキストに変
換されてももちろんよいが、説明を簡略化するため、検
索キー画像ａからここでは仮に「車」という一つのテキ
ストｂに変換されたとする。

【００８２】続いて、類似画像選出部３ではまず、テキ
スト照合部３１でテキストｂと、検索対象画像群４の対
象画像群ｅ１に付帯して設定してある照合対象テキスト
群ｅ２とを照合する。照合対象テキスト群ｅ２は画像に
関連するテキスト情報ならなんでもよく、画像のファイ
ル名や、ユーザによってつけられたメモ情報（青空、愛
車など）を利用すればよい。続いて、合致テキスト抽出
部３２では両者の照合により合致したテキスト（照合対
象テキスト群ｅ２中で車という語句が含まれていたテキ
スト）を抽出する。画像抽出部３３では合致したテキス
トに対応した画像（選出された画像ｃ：車が画像中に含
まれている可能性が高い）を抽出する。その後、選出さ
れた画像ｃを選出画像出力部５において出力結果画像ｄ
として出力する。

【００８３】発明２によれば、画像符号化部２において
画像をテキスト情報（例では「車」）に符号化するの
で、類似画像選出部３においてはテキスト情報に対応す
る画像を選出すればよく、特徴量間の数値演算をする必
要がない。従って、画像間の類似度の算出をすべて数値
演算で行なうよりも高速に類似画像を検索できる。ま
た、符号化された情報はそれ自身が意味をもつテキスト
情報（例では「車」）であるため、画像間の類似度をユ
ーザの感覚に合うようにすることが可能である。また、
検索対象画像群に付帯したテキスト情報を検索すればよ
いので、必ずしも検索対象画像から特徴量を抽出しなく
ても画像を検索することができる。

【００８４】３．発明２において、前記画像符号化部あ
るいは前記類似画像選出部の少なくとも一方が、テキス
トの類義語を抽出する類義語抽出部を更に有し、前記テ
キスト照合部では、テキストだけでなく類義語も含めて
照合することを特徴とした類似画像検索装置。

【００８５】（作用・効果）図３、４を用いて、発明３
の作用および効果を説明する。発明３の画像符号化部２
あるいは類似画像選出部３の少なくとも一方は、テキス
トの類義語を抽出する類義語抽出部２３，３４を更に有
し、テキスト照合部３１では、テキストだけでなく類義
語も含めて照合する。図３，４では説明の都合上、画像
符号化部２と類似画像選出部３それぞれに類義語抽出部
２３，３４を有する例を示した。以下に各部の作用を、
図４を用いてより具体的に説明する。

【００８６】発明２と同様に、テキスト変換部２２にお
いて検索キー画像ａが「人」という１つのテキストｂに
変換されたとする。類義語抽出部２３ではその類義語と
して例えば「ｍａｎ、人間」というテキストｂ′を出力
する。同時に、類義語抽出部３４では、照合対象テキス
ト群ｅ２に例えば「太郎」というテキストがあった場
合、「人」という類義語ｅ２′に変換する。

【００８７】テキスト照合部３１では、テキストｂ
「人」、テキストｂ′「ｍａｎ、人間」に対し、照合対
象テキスト群ｅ２「太郎」、類義語ｅ２′「人」を照合
する。この例では、「人」という語句が合致したことに
なる。従って、「人」が合致テキスト抽出部３２で抽出
され、画像抽出部３３にてそれに対応した画像ｅ１が抽
出される。その後は、発明１と同様に選出された画像ｃ
を選出画像出力部５から出力結果画像ｄとして出力す
る。

【００８８】発明３によれば、画像符号化部２あるいは
類似画像選出部３の少なくとも一方で、テキストの類義
語を抽出し、テキスト照合部３１は、テキストだけでな
く類義語も含めて照合するので、語句の意味を考慮して
いることに相当し、画像間の類似度を更にユーザの感覚
に合うようにすることが可能である。また、類義語とし
て外国語を用意すれば、外国語のテキストに対応する画
像も検索することもできる。

【００８９】４．発明１〜３において、前記画像符号化
部では、テキスト情報に符号化するだけでなく、特徴量
へも符号化し、前記類似画像選出部では前記テキスト情
報だけでなく特徴量をも用いて検索対象画像群から類似
画像を選出することを特徴とした類似画像検索装置。

【００９０】（作用・効果）図５を用いて、発明４の作
用および効果を説明する。画像符号化部２では、検索キ
ー画像ａをテキストｂに符号化するだけでなく、特徴量
ｆへも符号化し、類似画像選出部３ではテキストｂだけ
でなく特徴量をも用いて検索対象画像群から類似画像を
選出する。

【００９１】以下に各部の作用を、図５を用いてより具
体的に説明する。発明２と同様に、検索キー画像ａから
「車」という１つのテキストｂに変換されたとする。ま
た、特徴量として例えば画像内の車の占有率１０％とい
う値も数値情報として符号化する。検索対象画像群４と
しては、照合対象テキスト群ｅ２に「車」、照合対象特
徴量群ｅ３に占有率「様々な数値」が対応する画像が用
意されているとする。検索対象画像群４は予め、画像を
画像符号化部２によって符号化しておいてもよいし、検
索時に符号化してもよい。続いて、類似画像選出部３で
はテキストだけでなく特徴量も用いて検索対象画像群４
から類似画像を選出する。すなわち、車が占有率１０％
程度で写っている写真を検索できることになる。

【００９２】発明４によれば、画像符号化部２では、検
索キー画像ａをテキストｂに符号化するだけでなく、特
徴量ｆへも符号化し、類似画像選出部３では前記テキス
トｂだけでなく特徴量をも用いて検索対象画像群から類
似画像を選出するので、画像中の客観的性質を考慮して
いることに相当し、画像間の類似度を更にユーザの感覚
に合うようにすることが可能である。

【００９３】また、発明４では、事前または検索時に検
索対象画像から特徴量を抽出するが、あくまでもテキス
ト情報と併用して、類似画像を選出するために用いるも
のなので、従来技術のように特徴量のみを利用して検索
する場合に比較して極めて少種類の特徴量に限定するこ
とが可能であり、事前または検索時の特徴量抽出の演算
時間を少なくすることができる。

【００９４】５．発明４において、前記類似画像選出部
では、前記テキストを用いて検索対象画像群から類似画
像を選出した上で、特徴量を用いて更に詳細に類似画像
を選出することを特徴とした類似画像検索装置。

【００９５】（作用・効果）発明４と同様に、検索キー
画像ａから「車」というテキストｂ、画像内の車の占有
率１０％という値を符号化して特徴量ｆを得る例をあげ
る。この場合に、まず、「車」というテキストｂを用い
て検索対象画像群４から類似画像を選出した上で、特徴
量ｆ「１０％」を用いて更に詳細に類似画像を選出す
る。このようにすれば、検索対象画像群４において、
「車」というテキストｂが付帯した画像からのみ特徴量
を抽出すればよく、すべての検索対象画像群４の特徴量
を抽出する必要がない。従って、発明４では、事前また
は検索時の特徴量抽出の演算時間を更に少なくすること
ができる。

【００９６】６．発明４において、前記類似画像選出部
では、前記特徴量を用いて検索対象画像群から類似画像
を選出した上で、前記テキストを用いて更に詳細に類似
画像を選出することを特徴とした類似画像検索装置。

【００９７】（作用・効果）検索キー画像ａの特徴量ｆ
が、例えば「画像サイズ」等の極めて抽出が容易なもの
の場合は、特徴量を用いて検索対象画像群４から類似画
像を抽出した上で、前記テキストを用いて更に詳細に類
似画像を選出すると検索時間をさらに短くできる。

【００９８】７．発明１〜６において、前記検索対象画
像群がＷｅｂ上に存在し、前記検索対象画像群の各画像
に付帯して設定してあるテキストとして、Ｗｅｂ上のア
ドレス名あるいはファイル名中に含まれるテキストを用
いることを特徴とした類似画像検索装置。

【００９９】（作用・効果）画像に付帯したテキスト情
報として、Ｗｅｂ上のアドレス名あるいはファイル名中
に含まれるテキストを用いるので、必ずしも検索対象画
像から特徴量を抽出しなくても画像を検索できることは
もちろんのこと、画像中の情報とＷｅｂ上のアドレス名
あるいはファイル名中に含まれるテキストはかなり深く
関連するので、画像間の類似度を、更にユーザの感覚に
合うようにすることが可能となる。

【０１００】８．発明１〜６において、前記検索対象画
像群がコンピュータ上に存在し、前記検索対象画像群の
各画像に付帯して設定してあるテキストとして、コンピ
ュータ内のディレクトリ名かファイル名中に含まれるテ
キストを用いることを特徴とした類似画像検索装置。

【０１０１】（作用・効果）画像に付帯したテキスト情
報として、コンピュータ内のディレクトリ名かファイル
名中に含まれるテキストを用いるので、必ずしも検索対
象画像から特徴量を抽出しなくても画像を検索できるこ
とはもちろんのこと、画像中の情報とコンピュータ内の
ディレクトリ名かファイル名中に含まれるテキストはか
なり深く関連するので、画像間の類似度を、更にユーザ
の感覚に合うようにすることが可能となる。

【０１０２】９．発明１〜８において、前記画像符号化
部によって符号化されるテキストか特徴量の少なくとも
一方をユーザが変更できることを特徴とした類似画像検
索装置。

【０１０３】（作用・効果）画像符号化部２によって符
号化されるテキストか特徴量のうちの少なくとも一方を
ユーザが変更できるので、画像間の類似度を、更にユー
ザの感覚に合うようにすること、すなわちユーザの所望
する画像をより適確に検索することが可能となる。

【０１０４】

【発明の効果】本発明によれば、検索キー画像に対して
特徴が類似した画像を検索対象画像群から検索するにあ
たって、画像間の類似度の算出をすべて数値演算で行な
うよりも高速に類似画像を検索でき、また画像間の類似
度をユーザの感覚に合うようにすることができ、さらに
は、必ずしも検索対象画像から特徴量を抽出しなくても
画像を検索できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第一の実施の形態を説明するための図
（その１）である。

【図２】本発明の第一の実施の形態を説明するための図
（その２）である。

【図３】本発明の第二の実施の形態を説明するための図
（その１）である。

【図４】本発明の第二の実施の形態を説明するための図
（その２）である。

【図５】本発明の第三、第四及び第五の実施の形態を説
明するための図である。

【図６】本発明の第六の実施の形態を説明するための図
（その１）である。

【図７】本発明の第七の実施の形態を説明するための図
（その１）である。

【図８】本発明の第一の実施の形態を説明するための図
（その３）である。

【図９】第一実施の形態に関して検索結果画像を示す図
である。

【図１０】本発明の第二の実施の形態を説明するための
図（その３）である。

【図１１】本発明の第六の実施の形態を説明するための
図（その２）である。

【図１２】本発明の第七の実施の形態を説明するための
図（その２）である。

【図１３】本発明の第八の実施の形態を説明するための
図である。

【図１４】従来の類似画像検索の方法を説明するための
図である。

【符号の説明】

１ 画像入力部 ２ 画像符号化部 ３ 類似画像選出部 ４ 検索対象画像群 ５ 選出画像出力部 ２１ 特徴量抽出部 ２２ テキスト変換部 ２３ 類義語抽出部 ３１ テキスト照合部 ３２ 合致テキスト抽出部 ３３ 画像抽出部 ３４ 類義語抽出部

Claims (19)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 検索キー画像と特徴が類似した画像を検
   索対象画像群から検索する類似画像検索装置において、 検索キー画像を入力する画像入力部と、 前記画像入力部で入力された検索キー画像から特徴量を
   抽出する特徴量抽出部と、前記特徴量をテキスト情報に
   変換するテキスト変換部を含み、前記検索キー画像を前
   記テキスト情報に符号化する画像符号化部と、 前記画像符号化部の符号化結果に基づいて検索対象画像
   群から類似画像を選出する類似画像選出部と、 前記類似画像選出部が選出した画像を出力する画像出力
   部と、 を有することを特徴とした類似画像検索装置。
2. 【請求項２】 前記画像符号部は、前記テキスト情報の
   類義語を抽出する類義語抽出部をさらに有し、前記テキ
   スト情報に加えて類義語でも前記検索キー画像の符号化
   を行うことを特徴とする請求項１に記載の類似画像検索
   装置。
3. 【請求項３】 前記類似画像選出部は、前記検索対象画
   像群のテキスト情報の類義語を抽出する類義語抽出部を
   さらに有し、前記検索対象画像群のテキスト情報だけで
   なく前記検索対象画像群のテキスト情報の類義語も含め
   て前記符号化の結果との照合を行って類似画像の選出を
   することを特徴とする請求項１に記載の類似画像検索装
   置。
4. 【請求項４】 前記画像符号化部は、前記検索キー画像
   を前記テキスト情報に符号化すると共に前記特徴量に符
   号化することを特徴とする請求項１記載の類似画像検索
   装置。
5. 【請求項５】 前記類似画像選出部は、前記テキスト情
   報を検索キーとして前記検索対象画像群を検索し、類似
   画像候補を選出した後、さらに前記類似画像候補に対し
   て前記特徴量を検索キーとして検索を行い、類似画像と
   判断されたものを前記画像出力部に出力することを特徴
   とする請求項４記載の類似画像検索装置。
6. 【請求項６】 前記類似画像選出部は、前記特徴量を検
   索キーとして前記検索対象画像群を検索し、類似画像候
   補を選出した後、さらに前記類似画像候補に対して前記
   テキスト情報を検索キーとして検索を行い、類似画像と
   判断されたものを前記画像出力部に出力することを特徴
   とする請求項４記載の類似画像検索装置。
7. 【請求項７】 前記検索対象画像群がコンピュータある
   いはコンピュータネットワーク上の電子データとして存
   在する場合、前記画像選出部は、検索対象画像データが
   含まれる領域のアドレス名、ディレクトリ名、フォルダ
   名あるいは検索対象画像のファイル名のテキスト部分と
   前記符号化の結果とを照合し、類似画像を選出すること
   を特徴とする請求項１記載の類似画像検索装置。
8. 【請求項８】 前記画像符号化部が抽出変換した特徴量
   あるいはテキスト情報の少なくとも一方を操作者が変更
   可能であることを特徴とする請求項１記載の類似画像検
   索装置。
9. 【請求項９】 検索キー画像と特徴が類似した画像を検
   索対象画像群から検索する類似画像方法において、 検索キー画像を入力し、 前記入力された検索キー画像から特徴量を抽出し、前記
   特徴量をテキスト情報に変換することで、前記検索キー
   画像を前記テキスト情報に符号化し、 前記検索キー画像の符号化結果に基づいて検索対象画像
   群から類似画像を選出し、 前記類似画像を出力する事を特徴とした類似画像検索方
   法。
10. 【請求項１０】 前記テキスト情報の類義語を抽出し、
    前記テキスト情報に加えて類義語でも前記検索キー画像
    の符号化を行うことを特徴とする請求項９に記載の類似
    画像検索方法。
11. 【請求項１１】 前記検索対象画像群のテキスト情報の
    類義語を抽出し、前記検索対象画像群のテキスト情報だ
    けでなく前記検索対象画像群のテキスト情報の類義語も
    含めて前記符号化の結果との照合を行って類似画像を選
    出することを特徴とする請求項９に記載の類似画像検索
    方法。
12. 【請求項１２】 前記検索キー画像を前記テキスト情報
    に符号化すると共に前記特徴量に符号化することを特徴
    とする請求項９記載の類似画像検索方法。
13. 【請求項１３】 前記テキスト情報を検索キーとして前
    記検索対象画像群を検索し、類似画像候補を選出した
    後、さらに前記類似画像候補に対して前記特徴量を検索
    キーとして検索を行い、類似画像と判断されたものを画
    像として出力することを特徴とする請求項１２記載の類
    似画像検索方法。
14. 【請求項１４】 前記特徴量を検索キーとして前記検索
    対象画像群を検索し、類似画像候補を選出した後、さら
    に前記類似画像候補に対して前記テキスト情報を検索キ
    ーとして検索を行い、類似画像と判断されたものを画像
    として出力することを特徴とする請求項１２記載の類似
    画像検索方法。
15. 【請求項１５】 前記検索対象画像群がコンピュータあ
    るいはコンピュータネットワーク上の電子データとして
    存在する場合、検索対象画像データが含まれる領域のア
    ドレス名、ディレクトリ名、フォルダ名あるいは検索対
    象画像のファイル名のテキスト部分と前記符号化の結果
    とを照合し、類似画像を選出することを特徴とする請求
    項９記載の類似画像検索方法。
16. 【請求項１６】 抽出された前記特徴量あるいは前記テ
    キスト情報の少なくとも一方を操作者が変更可能とする
    ことを特徴とする請求項９記載の類似画像検索方法。
17. 【請求項１７】 コンピュータによって検索キー画像と
    特徴が類似した画像を検索対象画像群から検索するプロ
    グラムであって、 検索キー画像を入力するステップと、 前記入力された検索キー画像から特徴量を抽出し、前記
    特徴量をテキスト情報に変換することで、前記検索キー
    画像を前記テキスト情報に符号化する画像符号化ステッ
    プと、 前記画像符号化ステップの符号化結果に基づいて検索対
    象画像群から類似画像を選出する類似画像選出ステップ
    と、 前記類似画像選出ステップで選出した画像を出力する画
    像出力ステップと、 を実行することを特徴とした類似画像検索プログラム。
18. 【請求項１８】 前記画像符号化ステップは、前記検索
    キー画像を前記テキスト情報に符号化すると共に前記特
    徴量に符号化することを特徴とする請求項１７記載の類
    似画像検索プログラム。
19. 【請求項１９】 前記検索対象画像群がコンピュータあ
    るいはコンピュータネットワーク上の電子データとして
    存在する場合、前記画像選出ステップは、検索対象画像
    データが含まれる領域のアドレス名、ディレクトリ名、
    フォルダ名あるいは検索対象画像のファイル名のテキス
    ト部分と前記符号化の結果とを照合し、類似画像を選出
    することを特徴とする請求項１７記載の類似画像検索プ
    ログラム。