JP2003076717A - 情報検索方法及び装置と、情報検索プログラム及びそのプログラムの記録媒体 - Google Patents
情報検索方法及び装置と、情報検索プログラム及びそのプログラムの記録媒体Info
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- JP2003076717A JP2003076717A JP2001266601A JP2001266601A JP2003076717A JP 2003076717 A JP2003076717 A JP 2003076717A JP 2001266601 A JP2001266601 A JP 2001266601A JP 2001266601 A JP2001266601 A JP 2001266601A JP 2003076717 A JP2003076717 A JP 2003076717A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】本発明は、ユーザが簡単な操作でもって、大量
の情報の中から自分の意図する情報を検索できるように
する情報検索技術の提供を目的とする。 【解決手段】ユーザに対してサンプルの情報を提示し、
それに対するユーザの適否の判定情報を入力する。続い
て、その適合とされた情報から例えば特徴量の平均値を
とることで検索キー情報を作成する。続いて、作成した
検索キー情報とサンプルの情報との間の距離から、検索
キー情報と適合とされた情報との間の類似度が例えば１
に近くなり、検索キー情報と不適合とされた情報との間
の類似度が例えば０に近くなるようにと、特徴量毎に定
義される距離から類似度への変換規則を作成する。続い
て、適合とされた情報が上位になる類似度の統合形態を
決定して、その統合形態と作成した変換規則とから、蓄
積手段に蓄積される情報の中から検索キー情報に類似す
る情報を検索する。
の情報の中から自分の意図する情報を検索できるように
する情報検索技術の提供を目的とする。 【解決手段】ユーザに対してサンプルの情報を提示し、
それに対するユーザの適否の判定情報を入力する。続い
て、その適合とされた情報から例えば特徴量の平均値を
とることで検索キー情報を作成する。続いて、作成した
検索キー情報とサンプルの情報との間の距離から、検索
キー情報と適合とされた情報との間の類似度が例えば１
に近くなり、検索キー情報と不適合とされた情報との間
の類似度が例えば０に近くなるようにと、特徴量毎に定
義される距離から類似度への変換規則を作成する。続い
て、適合とされた情報が上位になる類似度の統合形態を
決定して、その統合形態と作成した変換規則とから、蓄
積手段に蓄積される情報の中から検索キー情報に類似す
る情報を検索する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、ユーザが簡単な操
作でもって、大量の画像や動画や音楽などの情報の中か
ら自分の意図する情報や自分の好みに合った情報を検索
できるようにする情報検索方法及び装置と、その情報検
索方法の実現に用いられる情報検索プログラム及びその
プログラムの記録媒体とに関する。
作でもって、大量の画像や動画や音楽などの情報の中か
ら自分の意図する情報や自分の好みに合った情報を検索
できるようにする情報検索方法及び装置と、その情報検
索方法の実現に用いられる情報検索プログラム及びその
プログラムの記録媒体とに関する。
【０００２】
【従来の技術】画像や動画や音楽などの情報を検索する
場合には、図１４に示すように、情報を複数の特徴量で
表現するようにしている。ここで、これらの特徴量は、
図１５に示すように、ベクトルで表現されることにな
る。そして、図１６に示すように、このような特徴量ベ
クトルの間の距離を算出することで、情報間の類似度
（非類似度）を算出するようにしている。
場合には、図１４に示すように、情報を複数の特徴量で
表現するようにしている。ここで、これらの特徴量は、
図１５に示すように、ベクトルで表現されることにな
る。そして、図１６に示すように、このような特徴量ベ
クトルの間の距離を算出することで、情報間の類似度
（非類似度）を算出するようにしている。
【０００３】従来では、例えば画像検索において、画像
から色や形といった複数の特徴量を抽出し、個々の特徴
量をベクトルで表現して、画像間の非類似度を、特徴量
ベクトルの距離を用いて、 非類似度＝（色の重み×色の距離）＋（形の重み×形の
距離） という加重和（重みをかけて総和をとる操作）を使って
算出するようにしている。
から色や形といった複数の特徴量を抽出し、個々の特徴
量をベクトルで表現して、画像間の非類似度を、特徴量
ベクトルの距離を用いて、 非類似度＝（色の重み×色の距離）＋（形の重み×形の
距離） という加重和（重みをかけて総和をとる操作）を使って
算出するようにしている。
【０００４】そして、ある画像に類似する画像を検索す
る場合には、この非類似度の小さい画像（すなわち、類
似度の大きい画像）をリストアップするようにしてい
る。
る場合には、この非類似度の小さい画像（すなわち、類
似度の大きい画像）をリストアップするようにしてい
る。
【０００５】このときに用いる重みは、図１７に示すよ
うに、色を重視するか、形を重視するか、そのいずれも
重視するかによって異なるものとなる。
うに、色を重視するか、形を重視するか、そのいずれも
重視するかによって異なるものとなる。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来技
術の方法では、次のような問題点がある。
術の方法では、次のような問題点がある。
【０００７】（１）加重和の重みを調整するのが難しい
検索精度の向上や利用者の多様な検索要求に応えるため
には、多数の特徴量を用意する必要がある。例えば、色
の属性に関しても、 輝度 ： 明るい画像／暗い画像を検索するときに用い
る 彩度 ： 鮮やかな色の画像／くすんだ色の画像を検索
するときに用いる 色相 ： 特定の色の画像を検索するときに用いる といったような特徴量を用意することが考えられる。
には、多数の特徴量を用意する必要がある。例えば、色
の属性に関しても、 輝度 ： 明るい画像／暗い画像を検索するときに用い
る 彩度 ： 鮮やかな色の画像／くすんだ色の画像を検索
するときに用いる 色相 ： 特定の色の画像を検索するときに用いる といったような特徴量を用意することが考えられる。
【０００８】特徴量が増えると検索の能力は向上する
が、検索に必要となる重みの調整は難しくなる。
が、検索に必要となる重みの調整は難しくなる。
【０００９】（２）特徴量間での距離の大きさを揃える
のが難しい 特徴量間で距離の大きさがかけ離れていると、複数の特
徴量を総合して類似度（非類似度）を計算するのが難し
くなる。
のが難しい 特徴量間で距離の大きさがかけ離れていると、複数の特
徴量を総合して類似度（非類似度）を計算するのが難し
くなる。
【００１０】例えば、同程度に似ていると思われる情報
が色特徴量では距離が０〜１の範囲にあり、形特徴量で
は距離が０〜１０の範囲にあるような場合、図１８に示
すように、色特徴量の重みを形特徴量の１０倍にしない
と、色と形の両方を重視した検索にならない。すなわ
ち、重みの調整を人間の直感に合わせるためには、特徴
量間で距離の範囲を同程度にする必要がある。
が色特徴量では距離が０〜１の範囲にあり、形特徴量で
は距離が０〜１０の範囲にあるような場合、図１８に示
すように、色特徴量の重みを形特徴量の１０倍にしない
と、色と形の両方を重視した検索にならない。すなわ
ち、重みの調整を人間の直感に合わせるためには、特徴
量間で距離の範囲を同程度にする必要がある。
【００１１】しかしながら、単位の異なる特徴量間で距
離を揃えることは一般に困難である。情報の分散を考慮
して距離を正規化する手法もあるが、図１９に示すよう
に、人間が類似していると判断するものの範囲（距離）
はキーによって変わるため、これらの手法で距離を揃え
られる範囲はごく一部に限られる。
離を揃えることは一般に困難である。情報の分散を考慮
して距離を正規化する手法もあるが、図１９に示すよう
に、人間が類似していると判断するものの範囲（距離）
はキーによって変わるため、これらの手法で距離を揃え
られる範囲はごく一部に限られる。
【００１２】本発明はかかる事情に鑑みてなされたもの
であって、ユーザが簡単な操作でもって、大量の画像や
動画や音楽などの情報の中から自分の意図する情報や自
分の好みに合った情報を検索できるようにする新たな情
報検索技術の提供を目的とする。
であって、ユーザが簡単な操作でもって、大量の画像や
動画や音楽などの情報の中から自分の意図する情報や自
分の好みに合った情報を検索できるようにする新たな情
報検索技術の提供を目的とする。
【００１３】
【課題を解決するための手段】この目的を達成するため
に、本発明では、情報及びその情報が持つ複数の特徴量
を蓄積する蓄積手段から、ユーザの必要とする情報を検
索するときにあって、サンプルの情報をユーザに提示
し、それに対するユーザの適合不適合の判定情報を入力
する過程と、適合とされた情報から検索キーとなる情
報を作成する過程と、作成した検索キー情報と適合と
された情報との間の距離と、作成した検索キー情報と不
適合とされた情報との間の距離とから、特徴量毎に定義
される距離から類似度への変換規則を作成する過程と、
適合とされた情報が上位になる類似度の統合形態を決
定する過程と、作成した距離から類似度への変換規則
と、決定した類似度の統合形態とに従って、蓄積手段に
蓄積される情報の中から、検索キー情報に類似する情報
を検索する過程とを備えるように構成する。
に、本発明では、情報及びその情報が持つ複数の特徴量
を蓄積する蓄積手段から、ユーザの必要とする情報を検
索するときにあって、サンプルの情報をユーザに提示
し、それに対するユーザの適合不適合の判定情報を入力
する過程と、適合とされた情報から検索キーとなる情
報を作成する過程と、作成した検索キー情報と適合と
された情報との間の距離と、作成した検索キー情報と不
適合とされた情報との間の距離とから、特徴量毎に定義
される距離から類似度への変換規則を作成する過程と、
適合とされた情報が上位になる類似度の統合形態を決
定する過程と、作成した距離から類似度への変換規則
と、決定した類似度の統合形態とに従って、蓄積手段に
蓄積される情報の中から、検索キー情報に類似する情報
を検索する過程とを備えるように構成する。
【００１４】このように構成される本発明では、先ず最
初に、蓄積手段に蓄積される一部の情報（画像や動画や
音楽など）などをサンプルの情報としてユーザに提示
し、それに対するユーザの適合不適合の判定情報を入力
することで、ユーザが検索したいと考えている情報がど
のようなものであるのかいうことと、ユーザが検索した
くないと考えている情報がどのようなものであるのかい
うこととを入力する。
初に、蓄積手段に蓄積される一部の情報（画像や動画や
音楽など）などをサンプルの情報としてユーザに提示
し、それに対するユーザの適合不適合の判定情報を入力
することで、ユーザが検索したいと考えている情報がど
のようなものであるのかいうことと、ユーザが検索した
くないと考えている情報がどのようなものであるのかい
うこととを入力する。
【００１５】このとき、不適合とされる情報が少ない場
合には、ランダムに選んだ情報を不適合とされた情報と
して取り扱うように処理することがある。
合には、ランダムに選んだ情報を不適合とされた情報と
して取り扱うように処理することがある。
【００１６】続いて、例えば、ユーザが最初に適合とし
ているとした情報を検索キー情報としたり、ユーザが最
も適合しているとした情報を検索キー情報としたり、ユ
ーザが適合しているとした情報の持つ特徴量の平均値を
持つ情報を検索キー情報としたり、ユーザが適合してい
るとした情報の密集点に対応付けられる特徴量を持つ情
報を検索キー情報とすることなどにより、検索キーとな
る情報を作成する。
ているとした情報を検索キー情報としたり、ユーザが最
も適合しているとした情報を検索キー情報としたり、ユ
ーザが適合しているとした情報の持つ特徴量の平均値を
持つ情報を検索キー情報としたり、ユーザが適合してい
るとした情報の密集点に対応付けられる特徴量を持つ情
報を検索キー情報とすることなどにより、検索キーとな
る情報を作成する。
【００１７】続いて、検索キー情報と適合とされた情報
との間の距離と、検索キー情報と不適合とされた情報と
の間の距離とから、検索キー情報と適合とされた情報と
の間の類似度が例えば１に近くなり、検索キー情報と不
適合とされた情報との間の類似度が例えば０に近くなる
ようにと、特徴量毎に定義される距離から類似度への変
換規則を作成する。
との間の距離と、検索キー情報と不適合とされた情報と
の間の距離とから、検索キー情報と適合とされた情報と
の間の類似度が例えば１に近くなり、検索キー情報と不
適合とされた情報との間の類似度が例えば０に近くなる
ようにと、特徴量毎に定義される距離から類似度への変
換規則を作成する。
【００１８】ここで、この後に行う類似度の統合形態の
評価を正確なものとするために、それぞれの特徴量で求
められる類似度が同一の値域を持つように処理すること
がある。
評価を正確なものとするために、それぞれの特徴量で求
められる類似度が同一の値域を持つように処理すること
がある。
【００１９】また、検索キー情報と適合とされた情報と
の間の距離と、検索キー情報と不適合とされた情報との
間の距離とが重なったり、検索キー情報と不適合とされ
た情報との間の距離の方が小さいような場合には、その
距離の算出に用いた特徴量については検索に用いるのに
は適さないので、変換規則の作成対象としないように処
理することがある。
の間の距離と、検索キー情報と不適合とされた情報との
間の距離とが重なったり、検索キー情報と不適合とされ
た情報との間の距離の方が小さいような場合には、その
距離の算出に用いた特徴量については検索に用いるのに
は適さないので、変換規則の作成対象としないように処
理することがある。
【００２０】続いて、類似度の統合形態として複数のも
のを用意して、それらの統合形態により得られる、検索
キー情報と適合とされた情報との間の類似度と、検索キ
ー情報と不適合とされた情報との間の類似度とから、適
合とされた情報が上位になる類似度の統合形態を決定す
る。
のを用意して、それらの統合形態により得られる、検索
キー情報と適合とされた情報との間の類似度と、検索キ
ー情報と不適合とされた情報との間の類似度とから、適
合とされた情報が上位になる類似度の統合形態を決定す
る。
【００２１】続いて、作成した距離から類似度への変換
規則と、決定した類似度の統合形態とに従って、蓄積手
段に蓄積される情報の中から、検索キー情報に類似する
情報を検索する。
規則と、決定した類似度の統合形態とに従って、蓄積手
段に蓄積される情報の中から、検索キー情報に類似する
情報を検索する。
【００２２】このようにして、本発明では、ユーザに対
してサンプルの情報を提示し、それに対するユーザの適
合不適合の判定情報を入力するだけで、大量の画像や動
画や音楽などの情報の中からユーザの意図や好みに合っ
た情報を検索できるようになることから、ユーザは簡単
な操作でもって、大量の画像や動画や音楽などの情報の
中から自分の意図する情報や自分の好みに合った情報を
検索できるようになる。
してサンプルの情報を提示し、それに対するユーザの適
合不適合の判定情報を入力するだけで、大量の画像や動
画や音楽などの情報の中からユーザの意図や好みに合っ
た情報を検索できるようになることから、ユーザは簡単
な操作でもって、大量の画像や動画や音楽などの情報の
中から自分の意図する情報や自分の好みに合った情報を
検索できるようになる。
【００２３】
【発明の実施の形態】以下、実施の形態に従って本発明
を詳細に説明する。
を詳細に説明する。
【００２４】図１に、本発明を具備する画像検索装置１
の一実施形態例を図示する。
の一実施形態例を図示する。
【００２５】本発明を具備する画像検索装置１は、画像
及びその画像が持つ複数の特徴量（色や形など）を蓄積
する画像蓄積装置１０を備えるときに、その画像蓄積装
置１０の保存する大量の蓄積画像の中から、ユーザの意
図する情報やユーザの好みに合った画像を検索する処理
を行うものであって、この検索処理を実現するために、
適否判定入力手段１１と、検索キー画像作成手段１２
と、類似度導出式作成手段１３と、類似度統合形態決定
手段１４と、画像検索手段１５とを備える。
及びその画像が持つ複数の特徴量（色や形など）を蓄積
する画像蓄積装置１０を備えるときに、その画像蓄積装
置１０の保存する大量の蓄積画像の中から、ユーザの意
図する情報やユーザの好みに合った画像を検索する処理
を行うものであって、この検索処理を実現するために、
適否判定入力手段１１と、検索キー画像作成手段１２
と、類似度導出式作成手段１３と、類似度統合形態決定
手段１４と、画像検索手段１５とを備える。
【００２６】この適否判定入力手段１１は、画像蓄積装
置１０の保存する蓄積画像の中からサンプル画像を選択
して、それらを表示装置２に表示し、それに対するユー
ザの適否の判定情報（ユーザが検索したいと考えている
画像については適合の判定となり、ユーザが検索したく
ないと考えている画像については不適合の判定となる）
を入力する。
置１０の保存する蓄積画像の中からサンプル画像を選択
して、それらを表示装置２に表示し、それに対するユー
ザの適否の判定情報（ユーザが検索したいと考えている
画像については適合の判定となり、ユーザが検索したく
ないと考えている画像については不適合の判定となる）
を入力する。
【００２７】検索キー画像作成手段１２は、適否判定入
力手段１１によりユーザが検索を希望するものとして判
定されたサンプル画像から、検索キーとなる画像（検索
キー画像）を作成する。
力手段１１によりユーザが検索を希望するものとして判
定されたサンプル画像から、検索キーとなる画像（検索
キー画像）を作成する。
【００２８】類似度導出式作成手段１３は、検索キー画
像とユーザが検索を希望するサンプル画像との間の距離
と、検索キー画像とユーザが検索を希望しないサンプル
画像との間の距離とから、特徴量毎に定義される距離か
ら類似度への変換規則となる類似度導出式を作成する。
像とユーザが検索を希望するサンプル画像との間の距離
と、検索キー画像とユーザが検索を希望しないサンプル
画像との間の距離とから、特徴量毎に定義される距離か
ら類似度への変換規則となる類似度導出式を作成する。
【００２９】類似度統合形態決定手段１４は、各特徴量
の類似度の統合形態（統合方法）を決定することで、検
索キー画像に類似する蓄積画像の検索に用いる最終的な
類似度を決定する。
の類似度の統合形態（統合方法）を決定することで、検
索キー画像に類似する蓄積画像の検索に用いる最終的な
類似度を決定する。
【００３０】画像検索手段１５は、類似度導出式作成手
段１３の作成した類似度導出式と、類似度統合形態決定
手段１４の決定した類似度の統合形態とを使って、画像
蓄積装置１０の保存する蓄積画像の中から、検索キー画
像に類似する蓄積画像を検索する。
段１３の作成した類似度導出式と、類似度統合形態決定
手段１４の決定した類似度の統合形態とを使って、画像
蓄積装置１０の保存する蓄積画像の中から、検索キー画
像に類似する蓄積画像を検索する。
【００３１】ここで、これらの各処理手段は、具体的に
はコンピュータプログラムで実現されるものであり、こ
のコンピュータプログラムは、コンピュータが読み取り
可能な半導体メモリなどのような適当な記録媒体に記録
して提供することが可能である。
はコンピュータプログラムで実現されるものであり、こ
のコンピュータプログラムは、コンピュータが読み取り
可能な半導体メモリなどのような適当な記録媒体に記録
して提供することが可能である。
【００３２】図２及び図３に、このように構成される本
発明を具備する画像検索装置１の実行する処理フローの
一実施形態例を図示する。次に、この処理フローに従っ
て、本発明について詳細に説明する。
発明を具備する画像検索装置１の実行する処理フローの
一実施形態例を図示する。次に、この処理フローに従っ
て、本発明について詳細に説明する。
【００３３】本発明を具備する画像検索装置１は、ユー
ザから蓄積画像の検索要求が発行されると、図２及び図
３の処理フローに示すように、先ず最初に、ステップ１
で、画像蓄積装置１０の保存する蓄積画像の中から複数
のサンプル画像を選択して表示装置２に表示する。
ザから蓄積画像の検索要求が発行されると、図２及び図
３の処理フローに示すように、先ず最初に、ステップ１
で、画像蓄積装置１０の保存する蓄積画像の中から複数
のサンプル画像を選択して表示装置２に表示する。
【００３４】続いて、ステップ２で、ユーザが適否の入
力を続けるのか否かを判断して、続けることを判断する
ときには、ステップ３に進んで、その表示するサンプル
画像の中からユーザが選択してくるサンプル画像を１つ
選択する。
力を続けるのか否かを判断して、続けることを判断する
ときには、ステップ３に進んで、その表示するサンプル
画像の中からユーザが選択してくるサンプル画像を１つ
選択する。
【００３５】続いて、ステップ４で、その選択したサン
プル画像に対してユーザが入力してくる適否の判定情報
を入力することで、その選択したサンプル画像につい
て、ユーザが検索したいと考えているのか、ユーザが検
索したくないと考えているのかということを入手してか
ら、ステップ２に戻る。
プル画像に対してユーザが入力してくる適否の判定情報
を入力することで、その選択したサンプル画像につい
て、ユーザが検索したいと考えているのか、ユーザが検
索したくないと考えているのかということを入手してか
ら、ステップ２に戻る。
【００３６】このようにして、ステップ２ないしステッ
プ４の処理を繰り返していくことで、図４に示すよう
に、サンプル画像を使って、ユーザが検索したいと考え
ている画像がどのようなものであるのかいうことと、ユ
ーザが検索したくないと考えている画像がどのようなも
のであるのかということを入力するのである。
プ４の処理を繰り返していくことで、図４に示すよう
に、サンプル画像を使って、ユーザが検索したいと考え
ている画像がどのようなものであるのかいうことと、ユ
ーザが検索したくないと考えている画像がどのようなも
のであるのかということを入力するのである。
【００３７】このとき、不適合とする画像が少ない場合
には、ランダムに選んだ画像を不適合とされた画像とし
て取り扱うように処理する。これにより、望ましくない
ものを選択するといった直観的でない操作を避けること
ができ、さらに、ユーザが指定すべき項目数を少なくす
ることが可能になる。
には、ランダムに選んだ画像を不適合とされた画像とし
て取り扱うように処理する。これにより、望ましくない
ものを選択するといった直観的でない操作を避けること
ができ、さらに、ユーザが指定すべき項目数を少なくす
ることが可能になる。
【００３８】一方、ステップ２で、ユーザが適否の入力
を続けることを終了させることを選んだことを判断する
ときには、ステップ５に進んで、適合／不適合の判定が
なされたサンプル画像から検索キー画像を作成する。
を続けることを終了させることを選んだことを判断する
ときには、ステップ５に進んで、適合／不適合の判定が
なされたサンプル画像から検索キー画像を作成する。
【００３９】この検索キー画像の作成方法としては、様
々な方法を用いることが可能であって、例えば、ユー
ザが最初に適合しているとしたサンプル画像を検索キー
画像として選択したり、図５に示すように、ユーザが
最も適合しているとしたサンプル画像を検索キー画像と
して選択したり、図６に示すように、ユーザが適合し
ているとしたサンプル画像の持つ特徴量の平均値を持つ
画像を検索キー画像として作成したり、図７に示すよ
うに、ユーザが適合しているとしたサンプル画像の密集
点に対応付けられる特徴量を持つ画像を検索キー画像と
して作成することなどにより、検索キー画像を作成す
る。
々な方法を用いることが可能であって、例えば、ユー
ザが最初に適合しているとしたサンプル画像を検索キー
画像として選択したり、図５に示すように、ユーザが
最も適合しているとしたサンプル画像を検索キー画像と
して選択したり、図６に示すように、ユーザが適合し
ているとしたサンプル画像の持つ特徴量の平均値を持つ
画像を検索キー画像として作成したり、図７に示すよ
うに、ユーザが適合しているとしたサンプル画像の密集
点に対応付けられる特徴量を持つ画像を検索キー画像と
して作成することなどにより、検索キー画像を作成す
る。
【００４０】この第３番目の作成方法によれば、要求に
ぴったり合致したサンプル画像を表示できない場合に
も、ある程度満足できるサンプル画像が幾つか選択され
れば、それらのサンプル画像の平均値を検索キー画像と
することで、ユーザの欲しい画像に近い検索キー画像を
作成することが可能になる。
ぴったり合致したサンプル画像を表示できない場合に
も、ある程度満足できるサンプル画像が幾つか選択され
れば、それらのサンプル画像の平均値を検索キー画像と
することで、ユーザの欲しい画像に近い検索キー画像を
作成することが可能になる。
【００４１】すなわち、ユーザが適合しているとしたサ
ンプル画像の数をＮ、特徴量の数をＭ、個々の特徴量を
ｖi F ( ｉ＝１〜Ｎ，Ｆ＝１〜Ｍ）と表すならば、検索
キー画像の持つ特徴量（＜ｖ1 ＞，＜ｖ2 ＞，・・・，
＜ｖM ＞ は、＜ｖF ＞ ＝（１／Ｎ）×Σｖi F
但し、Σはｉ＝１〜Ｎの総和として算出されることにな
る。
ンプル画像の数をＮ、特徴量の数をＭ、個々の特徴量を
ｖi F ( ｉ＝１〜Ｎ，Ｆ＝１〜Ｍ）と表すならば、検索
キー画像の持つ特徴量（＜ｖ1 ＞，＜ｖ2 ＞，・・・，
＜ｖM ＞ は、＜ｖF ＞ ＝（１／Ｎ）×Σｖi F
但し、Σはｉ＝１〜Ｎの総和として算出されることにな
る。
【００４２】また、この第４番目の作成方法によれば、
ユーザが適合するとして指示したサプル画像の密集する
点を検索キー画像とすることで、ユーザが誤って適合に
選択したり、人間の判断では似ていても特徴量空間では
離れている画像を選択した場合の悪影響を減少させるこ
とが可能になる。
ユーザが適合するとして指示したサプル画像の密集する
点を検索キー画像とすることで、ユーザが誤って適合に
選択したり、人間の判断では似ていても特徴量空間では
離れている画像を選択した場合の悪影響を減少させるこ
とが可能になる。
【００４３】すなわち、ユーザが適合しているとしたサ
ンプル画像の数をＮ、特徴量の数をＭ、個々の特徴量を
ｖi F ( ｉ＝１〜Ｎ，Ｆ＝１〜Ｍ）と表すならば、検索
キー画像の持つ特徴量（ｖ1 LMS,ｖ2 LMS,・・・・, ｖ
M LMS ）は、
ンプル画像の数をＮ、特徴量の数をＭ、個々の特徴量を
ｖi F ( ｉ＝１〜Ｎ，Ｆ＝１〜Ｍ）と表すならば、検索
キー画像の持つ特徴量（ｖ1 LMS,ｖ2 LMS,・・・・, ｖ
M LMS ）は、
【００４４】
【数１】
【００４５】として算出されることになる（"Robust Re
gression and Outlier Detection,"p.14,John Wiley &
Sons Inc.,ISBN 0-471-85233-3.)。
gression and Outlier Detection,"p.14,John Wiley &
Sons Inc.,ISBN 0-471-85233-3.)。
【００４６】ここで、「mediani=1 N 」はＮ個の値の中
央値を示し、「argmin x（・) 」は右辺の最小値を与え
るｘを示している。
央値を示し、「argmin x（・) 」は右辺の最小値を与え
るｘを示している。
【００４７】このようにして、ステップ５で、適合入力
のサンプル画像から検索キー画像を作成すると、続い
て、ステップ６で、全ての特徴量を処理したのか否かを
判断して、全ての特徴量を処理していないことを判断す
るときには、ステップ７に進んで、未処理の特徴量を１
つ選択する。
のサンプル画像から検索キー画像を作成すると、続い
て、ステップ６で、全ての特徴量を処理したのか否かを
判断して、全ての特徴量を処理していないことを判断す
るときには、ステップ７に進んで、未処理の特徴量を１
つ選択する。
【００４８】続いて、ステップ８で、その選択した特徴
量について、検索キー画像の持つ特徴量と適合画像の持
つ特徴量との間の距離（以下、前者の距離と称すること
がある）を算出するとともに、検索キー画像の持つ特徴
量と不適合画像の持つ特徴量との間の距離（以下、後者
の距離と称することがある）を算出する。
量について、検索キー画像の持つ特徴量と適合画像の持
つ特徴量との間の距離（以下、前者の距離と称すること
がある）を算出するとともに、検索キー画像の持つ特徴
量と不適合画像の持つ特徴量との間の距離（以下、後者
の距離と称することがある）を算出する。
【００４９】続いて、ステップ９で、その算出した２つ
の距離について、後者の距離の方が小さいのか否かを判
断して、後者の距離の方が小さいことを判断するときに
は、選択した特徴量を検索のための特徴量として用いる
には適さないので、後述するステップ１１の処理を行う
ことなく、直ちにステップ６に戻る。
の距離について、後者の距離の方が小さいのか否かを判
断して、後者の距離の方が小さいことを判断するときに
は、選択した特徴量を検索のための特徴量として用いる
には適さないので、後述するステップ１１の処理を行う
ことなく、直ちにステップ６に戻る。
【００５０】一方、ステップ９で、後者の距離の方が大
きいことを判断するときには、ステップ１０に進んで、
前者の距離と後者の距離とが重なるのか否かを判断し
て、この２つの距離が重なることを判断するときには、
選択した特徴量を検索のための特徴量として用いること
はできないので、後述するステップ１１の処理を行うこ
となく、直ちにステップ６に戻る。
きいことを判断するときには、ステップ１０に進んで、
前者の距離と後者の距離とが重なるのか否かを判断し
て、この２つの距離が重なることを判断するときには、
選択した特徴量を検索のための特徴量として用いること
はできないので、後述するステップ１１の処理を行うこ
となく、直ちにステップ６に戻る。
【００５１】すなわち、図８に示すように、前者の距離
の方が小さく、かつ、前者の距離と後者の距離とが重な
らない場合には、選択した特徴量について、これから説
明するステップ１１の処理を行うものの、後者の距離の
方が小さい特徴量（図中の示す例３）や、前者の距離と
後者の距離とが重なる特徴量（図中の示す例１〜３）に
ついては、これから説明するステップ１１の処理を行う
こととなく、ステップ６に戻るのである。
の方が小さく、かつ、前者の距離と後者の距離とが重な
らない場合には、選択した特徴量について、これから説
明するステップ１１の処理を行うものの、後者の距離の
方が小さい特徴量（図中の示す例３）や、前者の距離と
後者の距離とが重なる特徴量（図中の示す例１〜３）に
ついては、これから説明するステップ１１の処理を行う
こととなく、ステップ６に戻るのである。
【００５２】一方、ステップ１０で、前者の距離と後者
の距離とが重ならないことを判断するとき、すなわち、
前者の距離の方が小さく、かつ、前者の距離と後者の距
離とが重ならない場合には、ステップ１１に進んで、選
択した特徴量について、ステップ８で算出した２つの距
離から、検索キー画像と適合画像との間の類似度が１に
近くなり、検索キー画像と不適合画像との間の距離の距
離が０に近くなる類似度ＳF （Ｆはステップ７で選択し
た特徴量：Ｆ＝１〜Ｍ）を導出する図９に示すような逆
Ｓ字状の導出式
の距離とが重ならないことを判断するとき、すなわち、
前者の距離の方が小さく、かつ、前者の距離と後者の距
離とが重ならない場合には、ステップ１１に進んで、選
択した特徴量について、ステップ８で算出した２つの距
離から、検索キー画像と適合画像との間の類似度が１に
近くなり、検索キー画像と不適合画像との間の距離の距
離が０に近くなる類似度ＳF （Ｆはステップ７で選択し
た特徴量：Ｆ＝１〜Ｍ）を導出する図９に示すような逆
Ｓ字状の導出式
【００５３】
【数２】
【００５４】を作成してから、ステップ６に戻る。
【００５５】ここで、〔数２〕式中に示すｌは、検索
キー画像と画像との間の距離、〔数２〕式中に示すＬ
は、検索キー画像と適合画像との間の距離の最大値と、
検索キー画像と不適合画像との間の距離の最小値との平
均値、〔数２〕式中に示すＣは、特徴量の重要度を決
める正定数であって、図１０に示すように、検索キー画
像と適合画像との間の距離の最小値と、検索キー画像と
不適合画像との間の距離の最小値との差が大きいときに
は大きな値を示し、その差が小さいときには小さな値を
示す正定数である。
キー画像と画像との間の距離、〔数２〕式中に示すＬ
は、検索キー画像と適合画像との間の距離の最大値と、
検索キー画像と不適合画像との間の距離の最小値との平
均値、〔数２〕式中に示すＣは、特徴量の重要度を決
める正定数であって、図１０に示すように、検索キー画
像と適合画像との間の距離の最小値と、検索キー画像と
不適合画像との間の距離の最小値との差が大きいときに
は大きな値を示し、その差が小さいときには小さな値を
示す正定数である。
【００５６】このようにして、ステップ６ないしステッ
プ１１の処理を繰り返していくことで、前者の距離の方
が小さく、かつ、前者の距離と後者の距離とが重ならな
い各特徴量について、〔数２〕式に示す関数で定義され
る距離から類似度への変換規則を作成するのである。
プ１１の処理を繰り返していくことで、前者の距離の方
が小さく、かつ、前者の距離と後者の距離とが重ならな
い各特徴量について、〔数２〕式に示す関数で定義され
る距離から類似度への変換規則を作成するのである。
【００５７】一方、ステップ６で、全ての特徴量につい
てステップ７〜１１の処理を終了したことを判断すると
きには、ステップ１２に進んで、全ての類似度統合形態
を処理したのか否かを判断して、全ての類似度統合形態
を処理していないことを判断するときには、ステップ１
３に進んで、未処理の類似度統合形態を１つ選択する。
てステップ７〜１１の処理を終了したことを判断すると
きには、ステップ１２に進んで、全ての類似度統合形態
を処理したのか否かを判断して、全ての類似度統合形態
を処理していないことを判断するときには、ステップ１
３に進んで、未処理の類似度統合形態を１つ選択する。
【００５８】本発明では、類似度の統合形態（統合方
法）として、〔数２〕式で算出された類似度の総和
（Ｓtotal ＝ΣＳF ）を検索に用いる類似度とする統合
形態や、〔数２〕式で算出された類似度の最大値（Ｓ
total ＝max ＳF ）を検索に用いる類似度とする統合形
態や、〔数２〕式で算出された類似度の最小値（Ｓ
tota l ＝min ＳF ）を検索に用いる類似度とする統合形
態などといったような様々な類似度の統合形態を想定し
て、図１１に示すように、それらの中から、ユーザの欲
しい画像を検索できるようにする最適な類似度統合形態
を特定するようにすることで、重みの調整や統合方法の
選択といった煩わし操作をユーザに強いることのないよ
うにする構成を採っている。
法）として、〔数２〕式で算出された類似度の総和
（Ｓtotal ＝ΣＳF ）を検索に用いる類似度とする統合
形態や、〔数２〕式で算出された類似度の最大値（Ｓ
total ＝max ＳF ）を検索に用いる類似度とする統合形
態や、〔数２〕式で算出された類似度の最小値（Ｓ
tota l ＝min ＳF ）を検索に用いる類似度とする統合形
態などといったような様々な類似度の統合形態を想定し
て、図１１に示すように、それらの中から、ユーザの欲
しい画像を検索できるようにする最適な類似度統合形態
を特定するようにすることで、重みの調整や統合方法の
選択といった煩わし操作をユーザに強いることのないよ
うにする構成を採っている。
【００５９】これに合わせて、ステップ１３では、用意
してある類似度統合形態の中から、未処理の類似度統合
形態を１つ選択するのである。
してある類似度統合形態の中から、未処理の類似度統合
形態を１つ選択するのである。
【００６０】続いて、ステップ１４で、その選択した類
似度統合形態に従って、サンプル画像（適合画像／不適
合画像）について、検索キー画像との間の統合類似度を
算出してから、ステップ１２に戻る。
似度統合形態に従って、サンプル画像（適合画像／不適
合画像）について、検索キー画像との間の統合類似度を
算出してから、ステップ１２に戻る。
【００６１】例えば、図１２に示すように、〔数２〕式
で算出された類似度の総和を検索に用いる類似度とする
類似度統合形態を用いるときには、統合類似度として、
〔数２〕式で算出された類似度の総和を算出し、また、
〔数２〕式で算出された類似度の最大値を検索に用いる
類似度とする類似度統合形態を用いるときには、統合類
似度として、〔数２〕式で算出された類似度の最大値を
算出し、また、〔数２〕式で算出された類似度の最小値
を検索に用いる類似度とする類似度統合形態を用いると
きには、統合類似度として、〔数２〕式で算出された類
似度の最小値を算出するのである。
で算出された類似度の総和を検索に用いる類似度とする
類似度統合形態を用いるときには、統合類似度として、
〔数２〕式で算出された類似度の総和を算出し、また、
〔数２〕式で算出された類似度の最大値を検索に用いる
類似度とする類似度統合形態を用いるときには、統合類
似度として、〔数２〕式で算出された類似度の最大値を
算出し、また、〔数２〕式で算出された類似度の最小値
を検索に用いる類似度とする類似度統合形態を用いると
きには、統合類似度として、〔数２〕式で算出された類
似度の最小値を算出するのである。
【００６２】ここで、図中に示す統合類似度の横に対応
付けられる数値（例えば、１.6／１の１）は、その統合
類似度の中における大きいものからの順位を示してい
る。
付けられる数値（例えば、１.6／１の１）は、その統合
類似度の中における大きいものからの順位を示してい
る。
【００６３】このようにして、ステップ１２ないしステ
ップ１４の処理を繰り返していくことで、各類似度統合
形態について、検索キー画像との間の統合類似度を算出
することで図１２に示すような一覧表を作成すると、ス
テップ１５に進んで、ユーザの欲しい画像を検索できる
ようにする最適な類似度統合形態を決定する。
ップ１４の処理を繰り返していくことで、各類似度統合
形態について、検索キー画像との間の統合類似度を算出
することで図１２に示すような一覧表を作成すると、ス
テップ１５に進んで、ユーザの欲しい画像を検索できる
ようにする最適な類似度統合形態を決定する。
【００６４】この最適な類似度統合形態の決定は、適合
画像の統合類似度が上位となる類似度統合形態を選択す
ることで行う。
画像の統合類似度が上位となる類似度統合形態を選択す
ることで行う。
【００６５】例えば、図１３に示すように、ユーザが例
１に示すサンプル画像を適合するものとして選んでいた
場合には、最適な類似度統合形態として、類似度の総和
を算出するものを決定し、ユーザが例２に示すサンプル
画像を適合するものとして選んでいた場合には、最適な
類似度統合方法として、類似度の最大値を算出するもの
を決定し、ユーザが例２に示すサンプル画像を適合する
ものとして選んでいた場合には、最適な類似度統合方法
として、類似度の最小値を算出するものを決定するので
ある。
１に示すサンプル画像を適合するものとして選んでいた
場合には、最適な類似度統合形態として、類似度の総和
を算出するものを決定し、ユーザが例２に示すサンプル
画像を適合するものとして選んでいた場合には、最適な
類似度統合方法として、類似度の最大値を算出するもの
を決定し、ユーザが例２に示すサンプル画像を適合する
ものとして選んでいた場合には、最適な類似度統合方法
として、類似度の最小値を算出するものを決定するので
ある。
【００６６】ここで、図１３中に記述する「緑」に対応
付けられるヒヨコは、緑色のヒヨコのサンプル画像であ
ることを示し、「灰」に対応付けられるヒヨコは、灰色
のヒヨコのサンプル画像であることを示している。ま
た、そのような記述のないヒヨコは、黄色のヒヨコのサ
ンプル画像であることを示している。
付けられるヒヨコは、緑色のヒヨコのサンプル画像であ
ることを示し、「灰」に対応付けられるヒヨコは、灰色
のヒヨコのサンプル画像であることを示している。ま
た、そのような記述のないヒヨコは、黄色のヒヨコのサ
ンプル画像であることを示している。
【００６７】続いて、ステップ１６で、画像蓄積装置１
０に保存されている全ての蓄積画像を処理したのか否か
を判断して、未処理のものが残されていることを判断す
るときには、ステップ１７に進んで、未処理の蓄積画像
を１つ選択する。
０に保存されている全ての蓄積画像を処理したのか否か
を判断して、未処理のものが残されていることを判断す
るときには、ステップ１７に進んで、未処理の蓄積画像
を１つ選択する。
【００６８】続いて、ステップ１８で、選択した蓄積画
像と検索キー画像との間の統合類似度を算出してから、
ステップ１６に戻る。
像と検索キー画像との間の統合類似度を算出してから、
ステップ１６に戻る。
【００６９】すなわち、〔数２〕式の類似度導出式を作
成した各特徴量について、選択した蓄積画像の持つ特徴
量と検索キー画像の持つ特徴量との間の距離ｌを算出
し、それを各特徴量に対応付けて作成した〔数２〕式の
類似度導出式に代入することで、それらの各特徴量毎
に、選択した蓄積画像と検索キー画像との間の類似度を
算出して、それらの算出した類似度と決定した最適な類
似度統合形態とから、最終的な統合類似度を算出するの
である。
成した各特徴量について、選択した蓄積画像の持つ特徴
量と検索キー画像の持つ特徴量との間の距離ｌを算出
し、それを各特徴量に対応付けて作成した〔数２〕式の
類似度導出式に代入することで、それらの各特徴量毎
に、選択した蓄積画像と検索キー画像との間の類似度を
算出して、それらの算出した類似度と決定した最適な類
似度統合形態とから、最終的な統合類似度を算出するの
である。
【００７０】一方、ステップ１６で、画像蓄積装置１０
に保存されている全ての蓄積画像を処理したことを判断
するときには、ステップ１９に進んで、大きい統合類似
度を示す蓄積画像からの順番に従って規定個数の蓄積画
像を特定して、それを検索結果として出力する。
に保存されている全ての蓄積画像を処理したことを判断
するときには、ステップ１９に進んで、大きい統合類似
度を示す蓄積画像からの順番に従って規定個数の蓄積画
像を特定して、それを検索結果として出力する。
【００７１】このようにして、本発明を具備する画像検
索装置１は、ユーザから蓄積画像の検索要求が発行され
ると、ユーザに対してサンプル画像を提示し、それに対
するユーザの適合不適合の判定情報を入力することで、
ユーザの欲しい画像を検索するように処理するのであ
る。
索装置１は、ユーザから蓄積画像の検索要求が発行され
ると、ユーザに対してサンプル画像を提示し、それに対
するユーザの適合不適合の判定情報を入力することで、
ユーザの欲しい画像を検索するように処理するのであ
る。
【００７２】図示実施形態例に従って本発明を説明した
が、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、
実施形態例では画像を具体例にして本発明を説明した
が、本発明は動画や音楽などのようなその他の情報につ
いてもそのまま適用できる。
が、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、
実施形態例では画像を具体例にして本発明を説明した
が、本発明は動画や音楽などのようなその他の情報につ
いてもそのまま適用できる。
【００７３】また、実施形態例では、類似度の統合形態
として、複数の類似度の総和をとったり、複数の類似度
の最大値をとったり、複数の類似度の最小値をとるもの
で説明したが、複数の類似度を変数とする式に代入する
というような様々な統合形態を用いることが可能であ
る。
として、複数の類似度の総和をとったり、複数の類似度
の最大値をとったり、複数の類似度の最小値をとるもの
で説明したが、複数の類似度を変数とする式に代入する
というような様々な統合形態を用いることが可能であ
る。
【００７４】
【発明の効果】以上説明したように、本発明では、ユー
ザに対してサンプルの情報を提示し、それに対するユー
ザの適合不適合の判定情報を入力するだけで、大量の画
像や動画や音楽などの情報の中からユーザの意図や好み
に合った情報を検索できるようになることから、ユーザ
は簡単な操作でもって、大量の画像や動画や音楽などの
情報の中から自分の意図する情報や自分の好みに合った
情報を検索できるようになる。
ザに対してサンプルの情報を提示し、それに対するユー
ザの適合不適合の判定情報を入力するだけで、大量の画
像や動画や音楽などの情報の中からユーザの意図や好み
に合った情報を検索できるようになることから、ユーザ
は簡単な操作でもって、大量の画像や動画や音楽などの
情報の中から自分の意図する情報や自分の好みに合った
情報を検索できるようになる。
【図１】本発明を具備する画像検索装置の一実施形態例
である。
である。
【図２】本発明を具備する画像検索装置の実行する処理
フローの一実施形態例である。
フローの一実施形態例である。
【図３】本発明を具備する画像検索装置の実行する処理
フローの一実施形態例である。
フローの一実施形態例である。
【図４】本発明を具備する画像検索装置の実行する処理
の説明図である。
の説明図である。
【図５】本発明を具備する画像検索装置の実行する処理
の説明図である。
の説明図である。
【図６】本発明を具備する画像検索装置の実行する処理
の説明図である。
の説明図である。
【図７】本発明を具備する画像検索装置の実行する処理
の説明図である。
の説明図である。
【図８】本発明を具備する画像検索装置の実行する処理
の説明図である。
の説明図である。
【図９】類似度導出式の説明図である。
【図１０】類似度導出式の説明図である。
【図１１】類似度統合形態の説明図である。
【図１２】本発明を具備する画像検索装置の実行する処
理の説明図である。
理の説明図である。
【図１３】本発明を具備する画像検索装置の実行する処
理の説明図である。
理の説明図である。
【図１４】画像の持つ特徴量の説明図である。
【図１５】特徴量ベクトルの説明図である。
【図１６】情報間の距離の算出処理の説明図である。
【図１７】特徴量の重視形態の説明図である。
【図１８】加重和における重みの説明図である。
【図１９】従来技術の問題点の説明図である。
１ 画像検索装置
２ 表示装置
１０ 画像蓄積装置
１１ 適否判定入力手段
１２ 検索キー画像作成手段
１３ 類似度導出式作成手段
１４ 類似度統合形態決定手段
１５ 画像検索手段
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(72)発明者 片岡 良治
東京都千代田区大手町二丁目３番１号 日
本電信電話株式会社内
Ｆターム(参考） 5B075 ND06 ND12 ND14 NK06 NK39
PP13 PR06
Claims (15)
- 【請求項１】 情報及びその情報が持つ複数の特徴量を
蓄積する蓄積手段から、ユーザの必要とする情報を検索
する情報検索方法であって、 サンプルの情報をユーザに提示し、それに対するユーザ
の適合不適合の判定情報を入力する過程と、 上記適合とされた情報から検索キーとなる情報を作成す
る過程と、 上記検索キー情報と上記適合とされた情報との間の距離
と、上記検索キー情報と上記不適合とされた情報との間
の距離とから、特徴量毎に定義される距離から類似度へ
の変換規則を作成する過程と、 上記適合とされた情報が上位になる類似度の統合形態を
決定する過程と、 上記変換規則と上記統合形態とに従って、上記蓄積手段
に蓄積される情報の中から、上記検索キー情報に類似す
る情報を検索する過程とを備えることを、 特徴とする情報検索方法。 - 【請求項２】 請求項１記載の情報検索方法において、 上記蓄積手段に蓄積される情報が画像であることで、画
像の検索を行うように構成されることを、 特徴とする情報検索方法。 - 【請求項３】 請求項１記載の情報検索方法において、 上記蓄積手段に蓄積される情報が動画であることで、動
画の検索を行うように構成されることを、 特徴とする情報検索方法。 - 【請求項４】 請求項１記載の情報検索方法において、 上記蓄積手段に蓄積される情報が音楽であることで、音
楽の検索を行うように構成されることを、 特徴とする情報検索方法。 - 【請求項５】 請求項１ないし４のいずれか１項に記載
の情報検索方法において、 上記変換規則を作成する過程では、上記検索キー情報と
上記適合とされた情報との間の距離と、上記検索キー情
報と上記不適合とされた情報との間の距離とから、その
距離の算出に用いた特徴量が検索に用いる特徴量として
適さないことを判断する場合には、その特徴量について
は上記変換規則の作成対象としないことを、 特徴とする情報検索方法。 - 【請求項６】 請求項１ないし５のいずれか１項に記載
の情報検索方法において、 上記変換規則を作成する過程では、それぞれの特徴量で
求められる類似度が同一の値域を持つようにと、距離か
ら類似度への変換規則を作成することを、特徴とする情
報検索方法。 - 【請求項７】 請求項１ないし６のいずれか１項に記載
の情報検索方法において、 上記統合形態を決定する過程では、類似度の統合形態と
して複数のものを用意して、それらの統合形態により得
られる、上記検索キー情報と上記適合とされた情報との
間の類似度と、上記検索キー情報と上記不適合とされた
情報との間の類似度とから、上記適合とされた情報が上
位になる類似度の統合形態を決定することを、 特徴とする情報検索方法。 - 【請求項８】 請求項１ないし７のいずれか１項に記載
の情報検索方法において、 ランダムに選んだ情報を不適合とされた情報として取り
扱うことを、特徴とする情報検索方法。 - 【請求項９】 請求項１ないし８のいずれか１項に記載
の情報検索方法において、 上記検索キー情報を作成する過程では、ユーザが最初に
適合しているとした情報を検索キー情報とすることを、 特徴とする情報検索方法。 - 【請求項１０】 請求項１ないし８のいずれか１項に記
載の情報検索方法において、 上記検索キー情報を作成する過程では、ユーザが最も適
合しているとした情報を検索キー情報とすることを、 特徴とする情報検索方法。 - 【請求項１１】 請求項１ないし８のいずれか１項に記
載の情報検索方法において、 上記検索キー情報を作成する過程では、ユーザが適合し
ているとした情報の持つ特徴量の平均値を持つ情報を検
索キー情報とすることを、 特徴とする情報検索方法。 - 【請求項１２】 請求項１ないし８のいずれか１項に記
載の情報検索方法において、 上記検索キー情報を作成する過程では、ユーザが適合し
ているとした情報の密集点に対応付けられる特徴量を持
つ情報を検索キー情報とすることを、 特徴とする情報検索方法。 - 【請求項１３】 情報及びその情報が持つ複数の特徴量
を蓄積する蓄積手段から、ユーザの必要とする情報を検
索する情報検索装置であって、 サンプルの情報をユーザに提示し、それに対するユーザ
の適合不適合の判定情報を入力する手段と、 上記適合とされた情報から検索キーとなる情報を作成す
る手段と、 上記検索キー情報と上記適合とされた情報との間の距離
と、上記検索キー情報と上記不適合とされた情報との間
の距離とから、特徴量毎に定義される距離から類似度へ
の変換規則を作成する手段と、 上記適合とされた情報が上位になる類似度の統合形態を
決定する手段と、 上記変換規則と上記統合形態とに従って、上記蓄積手段
に蓄積される情報の中から、上記検索キー情報に類似す
る情報を検索する手段とを備えることを、特徴とする情
報検索装置。 - 【請求項１４】 請求項１ないし１２のいずれか１項に
記載の情報検索方法の実現に用いられる処理をコンピュ
ータに実行させるための情報検索プログラム。 - 【請求項１５】 請求項１ないし１２のいずれか１項に
記載の情報検索方法の実現に用いられる処理をコンピュ
ータに実行させるためのプログラムを記録した情報検索
プログラムの記録媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001266601A JP2003076717A (ja) | 2001-09-04 | 2001-09-04 | 情報検索方法及び装置と、情報検索プログラム及びそのプログラムの記録媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001266601A JP2003076717A (ja) | 2001-09-04 | 2001-09-04 | 情報検索方法及び装置と、情報検索プログラム及びそのプログラムの記録媒体 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003076717A true JP2003076717A (ja) | 2003-03-14 |
Family
ID=19092861
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001266601A Pending JP2003076717A (ja) | 2001-09-04 | 2001-09-04 | 情報検索方法及び装置と、情報検索プログラム及びそのプログラムの記録媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2003076717A (ja) |
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