JP2003141540A - 類似性判定装置及び類似性判定方法並びにプログラム - Google Patents
類似性判定装置及び類似性判定方法並びにプログラムInfo
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 検索対象画像と問合せ画像との類似性を、色
配置特徴量と色構成比特徴量とに基づいて判定する類似
性判定装置に於いて、判定精度を向上させる。 【解決手段】 検索対象画像，問合せ画像の色配置特徴
量が色配置特徴量生成手段３１，３３で生成され、検索
対象画像，問合せ画像の色構成比特徴量が、色構成比特
徴量生成手段３２，３４で生成される。重み決定手段３
５は、色構成比特徴量のタイプに応じて色配置特徴量に
含まれる要素に対する重み値を決定する。色配置特徴量
間距離算出手段３６は、色配置特徴量生成手段３１で生
成された特徴量と、色配置特徴量生成手段３３で生成さ
れた特徴量との間の距離値を、重み決定手段３５により
決定された重みを用いて計算する。類似性判定手段３８
は、色配置特徴量間距離算出手段３６により算出された
距離と、色構成比特徴量間距離算出手段３７により算出
された距離により、画像の類似性を判定する。
配置特徴量と色構成比特徴量とに基づいて判定する類似
性判定装置に於いて、判定精度を向上させる。 【解決手段】 検索対象画像，問合せ画像の色配置特徴
量が色配置特徴量生成手段３１，３３で生成され、検索
対象画像，問合せ画像の色構成比特徴量が、色構成比特
徴量生成手段３２，３４で生成される。重み決定手段３
５は、色構成比特徴量のタイプに応じて色配置特徴量に
含まれる要素に対する重み値を決定する。色配置特徴量
間距離算出手段３６は、色配置特徴量生成手段３１で生
成された特徴量と、色配置特徴量生成手段３３で生成さ
れた特徴量との間の距離値を、重み決定手段３５により
決定された重みを用いて計算する。類似性判定手段３８
は、色配置特徴量間距離算出手段３６により算出された
距離と、色構成比特徴量間距離算出手段３７により算出
された距離により、画像の類似性を判定する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、類似画像検索や類
似音響検索等を行う際に利用する類似性判定技術に関
し、特に、問合せ信号と検索対象信号とが類似している
か否かを判定する類似性判定技術に関する。
似音響検索等を行う際に利用する類似性判定技術に関
し、特に、問合せ信号と検索対象信号とが類似している
か否かを判定する類似性判定技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】画像や音響などの信号データを蓄積して
管理する信号データベースにおいて、蓄積されている信
号データの中から所定の信号（問合せ信号）と類似する
信号データを検索する類似信号検索が行われる場合があ
り、たとえば、類似画像検索に利用することができる。
この種の類似画像検索技術は従来から数多く提案されて
いる。
管理する信号データベースにおいて、蓄積されている信
号データの中から所定の信号（問合せ信号）と類似する
信号データを検索する類似信号検索が行われる場合があ
り、たとえば、類似画像検索に利用することができる。
この種の類似画像検索技術は従来から数多く提案されて
いる。
【０００３】従来、この種の類似画像検索技術は、類似
性を判定する際、主として、画像の全体的な色情報を表
す特徴量、または局所的な色情報を表した特徴量の集合
を用いるものである。全体的な色情報を画像特徴量とし
て用いるものほとんどにおいては、主として、画像中に
含まれる画素の色構成比を表す色ヒストグラムを計算し
て、その類似性から類似画像を検索する方法が採用され
ている。ここで、色ヒストグラムとは、画像を表す色
と、その構成割合とからなる画像特徴量である。色ヒス
トグラム情報としては、画像に含まれるすべての色につ
いてのヒストグラムや、１つ又は複数の代表色とその色
構成割合とからなるヒストグラム等を利用することがで
きる。しかし、この手法には、画像の持つ色の空間的な
配置が反映されない、つまりレイアウト構造が反映され
ないという欠点があった。
性を判定する際、主として、画像の全体的な色情報を表
す特徴量、または局所的な色情報を表した特徴量の集合
を用いるものである。全体的な色情報を画像特徴量とし
て用いるものほとんどにおいては、主として、画像中に
含まれる画素の色構成比を表す色ヒストグラムを計算し
て、その類似性から類似画像を検索する方法が採用され
ている。ここで、色ヒストグラムとは、画像を表す色
と、その構成割合とからなる画像特徴量である。色ヒス
トグラム情報としては、画像に含まれるすべての色につ
いてのヒストグラムや、１つ又は複数の代表色とその色
構成割合とからなるヒストグラム等を利用することがで
きる。しかし、この手法には、画像の持つ色の空間的な
配置が反映されない、つまりレイアウト構造が反映され
ないという欠点があった。
【０００４】一方、局所的な色情報を表した特徴量の集
合を用いることにより、画像を色の空間的な配置を考慮
した画像検索システムが、米国特許第５５７９４７１号
で紹介されている。このシステムの動作のモードのうち
の１つにおいて、データベースの各画像がブロックに分
割される。各ブロックは、同様の色のサブセットにグル
ープ化され、かかるサブセットの最大のものが選択され
る。選択されたサブセットの平均色が、各ブロックの代
表色として選択される。
合を用いることにより、画像を色の空間的な配置を考慮
した画像検索システムが、米国特許第５５７９４７１号
で紹介されている。このシステムの動作のモードのうち
の１つにおいて、データベースの各画像がブロックに分
割される。各ブロックは、同様の色のサブセットにグル
ープ化され、かかるサブセットの最大のものが選択され
る。選択されたサブセットの平均色が、各ブロックの代
表色として選択される。
【０００５】また、色の空間的な配置を周波数軸上で表
した画像特徴量を用いた画像検索装置の一例が、特開２
０００−２５９８３２号公報に記載されている。ここで
画像の周波数変換係数は、画像の色（平均色）のスペク
トラムの周波数分布を複数の帯域に分割し、直交行列を
用いて周波数解析して得られた、帯域ごとのエネルギー
を示す値からなるものである。
した画像特徴量を用いた画像検索装置の一例が、特開２
０００−２５９８３２号公報に記載されている。ここで
画像の周波数変換係数は、画像の色（平均色）のスペク
トラムの周波数分布を複数の帯域に分割し、直交行列を
用いて周波数解析して得られた、帯域ごとのエネルギー
を示す値からなるものである。
【０００６】図１１は、この従来の画像検索装置の要部
の構成を示すブロック図であって、画像データ１０１か
ら特徴量１０３を生成する画像特徴量生成部１０２と、
予め特徴量が格納されている画像特徴量記憶部１０４
と、特徴量１０３と画像特徴量記憶部１０４に格納され
ている特徴量１０５との類似度１０７を算出する類似度
算出部１０６とからなる画像検索装置が示されている。
ここで、画像特徴量生成部１０２は、画像データ１０１
から固定サイズの画像１１１を生成する画像サイズ変換
手段１１０と、画像１１１に対して周波数解析を行う周
波数解析手段１１２と、周波数解析手段１１２から得ら
れる周波数変換係数１１３のうち、直流成分及び一部交
流成分を画像特徴量１０３として抽出する直流成分およ
び一部交流成分抽出手段１１４とからなっている。
の構成を示すブロック図であって、画像データ１０１か
ら特徴量１０３を生成する画像特徴量生成部１０２と、
予め特徴量が格納されている画像特徴量記憶部１０４
と、特徴量１０３と画像特徴量記憶部１０４に格納され
ている特徴量１０５との類似度１０７を算出する類似度
算出部１０６とからなる画像検索装置が示されている。
ここで、画像特徴量生成部１０２は、画像データ１０１
から固定サイズの画像１１１を生成する画像サイズ変換
手段１１０と、画像１１１に対して周波数解析を行う周
波数解析手段１１２と、周波数解析手段１１２から得ら
れる周波数変換係数１１３のうち、直流成分及び一部交
流成分を画像特徴量１０３として抽出する直流成分およ
び一部交流成分抽出手段１１４とからなっている。
【０００７】ところで、画像検索装置における検索精度
を向上させるためには、類似性の判定精度を高いものに
することが必要になる。類似性の判定精度を高めるため
に、色構成比を表す特徴量と色配置を表す特徴量の双方
を利用するということが考えられる。今、例えば、色配
置特徴量としてＤＣＴ（離散コサイン変換）係数を、色
構成比特徴量として色ヒストグラムを用いるとすると、
類似性の判定は、次のようにして行う。先ず、問合せ画
像の持つＤＣＴ係数と検索対象画像の持つＤＣＴ係数間
の距離と、問合せ画像が持つ色ヒストグラムと検索対象
画像が持つ色ヒストグラム間の距離とを算出する。その
後、算出した双方の距離を加算し、加算結果に基づいて
問合せ画像と検索対象画像との類似性を判定する。
を向上させるためには、類似性の判定精度を高いものに
することが必要になる。類似性の判定精度を高めるため
に、色構成比を表す特徴量と色配置を表す特徴量の双方
を利用するということが考えられる。今、例えば、色配
置特徴量としてＤＣＴ（離散コサイン変換）係数を、色
構成比特徴量として色ヒストグラムを用いるとすると、
類似性の判定は、次のようにして行う。先ず、問合せ画
像の持つＤＣＴ係数と検索対象画像の持つＤＣＴ係数間
の距離と、問合せ画像が持つ色ヒストグラムと検索対象
画像が持つ色ヒストグラム間の距離とを算出する。その
後、算出した双方の距離を加算し、加算結果に基づいて
問合せ画像と検索対象画像との類似性を判定する。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記の
例において、ＤＣＴ係数の直流成分は画像の持つ平均色
という色情報を表すため、ＤＣＴ係数は画像のおおまか
な配置情報のみならず代表色をも表現する。このため、
ＤＣＴ係数と、代表色を表すヒストグラムとの類似度を
そのまま加算しては、類似性の判定結果に、代表色に関
する類似性が大きく反映されてしまう。このように、色
構成比特徴量と色配置特徴量が全く異なる性質を持つ特
徴量であるとは限らないため、色構成比特徴量および色
配置特徴量間の比較検索を行う際に双方の距離を加算し
この距離に基づいて類似性を判定しても、双方の特徴量
に共通した性質が強調された判定結果がでてしまう。こ
のため、検索精度の低下を招いてしまう場合がある。ま
た、音響信号の特徴量についても、例えば、ある長さを
もつ音響信号区間に対して、区間全体から抽出した周波
数分布特徴量と、区間を分割して各分割区間に対して周
波数分布特徴量を抽出した集合の双方を利用して類似し
た音響信号区間を検索する場合に、双方が全く異なる性
質を持つ特徴量であるとは限らないため、双方の距離を
加算しこの距離に基づいて類似する音響区間を検索して
も、双方の特徴量に共通した性質が強調された検索結果
がでてしまう。
例において、ＤＣＴ係数の直流成分は画像の持つ平均色
という色情報を表すため、ＤＣＴ係数は画像のおおまか
な配置情報のみならず代表色をも表現する。このため、
ＤＣＴ係数と、代表色を表すヒストグラムとの類似度を
そのまま加算しては、類似性の判定結果に、代表色に関
する類似性が大きく反映されてしまう。このように、色
構成比特徴量と色配置特徴量が全く異なる性質を持つ特
徴量であるとは限らないため、色構成比特徴量および色
配置特徴量間の比較検索を行う際に双方の距離を加算し
この距離に基づいて類似性を判定しても、双方の特徴量
に共通した性質が強調された判定結果がでてしまう。こ
のため、検索精度の低下を招いてしまう場合がある。ま
た、音響信号の特徴量についても、例えば、ある長さを
もつ音響信号区間に対して、区間全体から抽出した周波
数分布特徴量と、区間を分割して各分割区間に対して周
波数分布特徴量を抽出した集合の双方を利用して類似し
た音響信号区間を検索する場合に、双方が全く異なる性
質を持つ特徴量であるとは限らないため、双方の距離を
加算しこの距離に基づいて類似する音響区間を検索して
も、双方の特徴量に共通した性質が強調された検索結果
がでてしまう。
【０００９】本発明は、上述の事情に鑑みてなされたも
のであり、その目的は、色構成比特徴量と色配置特徴量
といった複数種類の特徴量を用いて類似性を判定する
際、高い精度で類似性を判定できるようにすることにあ
る。
のであり、その目的は、色構成比特徴量と色配置特徴量
といった複数種類の特徴量を用いて類似性を判定する
際、高い精度で類似性を判定できるようにすることにあ
る。
【００１０】
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、本発明の類似性判定装置は、検索対象信号および問
合せ信号それぞれの第１の信号特徴量および第２の信号
特徴量に基づいて前記検索対象信号と前記問合せ信号と
の類似性を判定する類似性判定装置に於いて、前記検索
対象信号の第１の信号特徴量と前記問合せ信号の第１の
信号特徴量との距離を求める際に使用する、前記第１の
信号特徴量の要素に対する重み値を、前記第２の信号特
徴量のタイプに応じて決定する重み決定手段と、前記検
索対象信号の第１の信号特徴量と前記問合せ信号の第１
の信号特徴量との距離を、前記重み付け決定手段により
決定された重み値に基づき算出する第１の信号特徴量間
距離算出手段と、前記検索対象信号の第２の信号特徴量
と前記問合せ信号の第２の信号特徴量との距離を算出す
る第２の信号特徴量間距離算出手段と、前記第１の信号
特徴量間距離算出手段により算出された距離と、前記第
２の信号特徴量間距離算出手段により算出された距離と
に基づき、前記検索対象信号と問合せ信号との類似性を
判定する類似性判定手段とを備えている。
に、本発明の類似性判定装置は、検索対象信号および問
合せ信号それぞれの第１の信号特徴量および第２の信号
特徴量に基づいて前記検索対象信号と前記問合せ信号と
の類似性を判定する類似性判定装置に於いて、前記検索
対象信号の第１の信号特徴量と前記問合せ信号の第１の
信号特徴量との距離を求める際に使用する、前記第１の
信号特徴量の要素に対する重み値を、前記第２の信号特
徴量のタイプに応じて決定する重み決定手段と、前記検
索対象信号の第１の信号特徴量と前記問合せ信号の第１
の信号特徴量との距離を、前記重み付け決定手段により
決定された重み値に基づき算出する第１の信号特徴量間
距離算出手段と、前記検索対象信号の第２の信号特徴量
と前記問合せ信号の第２の信号特徴量との距離を算出す
る第２の信号特徴量間距離算出手段と、前記第１の信号
特徴量間距離算出手段により算出された距離と、前記第
２の信号特徴量間距離算出手段により算出された距離と
に基づき、前記検索対象信号と問合せ信号との類似性を
判定する類似性判定手段とを備えている。
【００１１】この構成では、検索対象信号と問合せ信号
の第１の信号特徴量間の距離を算出する際に使用する、
第１の信号特徴量の要素に対する重み値を、第２の信号
特徴量のタイプに応じて決定しておき、第１の信号特徴
量間の距離は、上記決定した重み値を利用して算出す
る。従って、第１，第２の信号特徴量に、共通した性質
を持つ要素が含まれている場合、上記要素を除外した第
１の信号特徴量間の距離を算出することができる。この
結果、第１の信号特徴量間の距離と、第２の信号特徴量
間の距離とに基づいて、問合せ信号と検索対象信号との
類似性を判定する際、第１，第２の信号特徴量に共通し
て含まれている要素に関する類似性が、判定結果に大き
く反映されてしまうという事態を防ぐことができ、類似
性の判定精度を向上させることができる。
の第１の信号特徴量間の距離を算出する際に使用する、
第１の信号特徴量の要素に対する重み値を、第２の信号
特徴量のタイプに応じて決定しておき、第１の信号特徴
量間の距離は、上記決定した重み値を利用して算出す
る。従って、第１，第２の信号特徴量に、共通した性質
を持つ要素が含まれている場合、上記要素を除外した第
１の信号特徴量間の距離を算出することができる。この
結果、第１の信号特徴量間の距離と、第２の信号特徴量
間の距離とに基づいて、問合せ信号と検索対象信号との
類似性を判定する際、第１，第２の信号特徴量に共通し
て含まれている要素に関する類似性が、判定結果に大き
く反映されてしまうという事態を防ぐことができ、類似
性の判定精度を向上させることができる。
【００１２】ここで、検索対象信号，問合せ信号が、例
えば、検索対象画像，問合せ画像を示すものである場合
は、第１，第２の信号特徴量として、色構成比特徴量，
色配置特徴量を使用することができる。また、重み決定
手段が決定する重み値は、例えば、第１の信号特徴量の
直流成分に対する重み値とすることができる。
えば、検索対象画像，問合せ画像を示すものである場合
は、第１，第２の信号特徴量として、色構成比特徴量，
色配置特徴量を使用することができる。また、重み決定
手段が決定する重み値は、例えば、第１の信号特徴量の
直流成分に対する重み値とすることができる。
【００１３】また、本発明の類似性判定装置は、第１の
信号特徴量が、直流成分とその他の成分とに分かれてい
ない場合であっても、直流成分に対する重み値を決定す
る重み決定手段を利用できるようにするため、前記第１
の信号特徴量を直流成分とその他の成分に変換する信号
特徴量変換手段を備え、且つ、前記第１の特徴量間距離
算出手段が、前記特徴量変換手段で変換が行われた後
の、前記検索対象信号の第１の信号特徴量と前記問合せ
信号の第１の信号特徴量との距離を、前記重み決定手段
で決定された重み値に基づき算出する構成を有する。
信号特徴量が、直流成分とその他の成分とに分かれてい
ない場合であっても、直流成分に対する重み値を決定す
る重み決定手段を利用できるようにするため、前記第１
の信号特徴量を直流成分とその他の成分に変換する信号
特徴量変換手段を備え、且つ、前記第１の特徴量間距離
算出手段が、前記特徴量変換手段で変換が行われた後
の、前記検索対象信号の第１の信号特徴量と前記問合せ
信号の第１の信号特徴量との距離を、前記重み決定手段
で決定された重み値に基づき算出する構成を有する。
【００１４】
【発明の実施の形態】次に本発明の実施の形態について
図面を参照して詳細に説明する。以下の説明では、第１
の信号特徴量および第２の信号特徴量として色構成比特
徴量および色配置特徴量を用いて説明する。色構成比特
徴量として色ヒストグラムを、色配置特徴量としてＤＣ
Ｔ（離散コサイン変換）の低周波成分の係数、或いは画
像を矩形領域分割し各領域に色構成比特徴量を割り当て
た集合を利用する場合について示すが、これらの特徴は
それに限らず、類似の性質を持つ特徴であればなんでも
よい。例えば、文献；”Ｃｏｌｏｒ ａｎｄ Ｔｅｘｔ
ｕｒｅ Ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒｓ”；ＩＥＥＥ Ｔｒａ
ｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｃｉｒｃｕｔｓ ａｎｄ
Ｓｙｓｔｅｍｓ ｆｏｒ Ｖｉｄｅｏ Ｔｅｃｈｎｏｌ
ｏｇｙ Ｖｏｌ１１、Ｎｏ６、Ｊｕｎｅ２００１ 記載
のドミナントカラー記述子（Ｄｏｍｉｎａｎｔ Ｃｏｌ
ｏｒ），カラーストラクチャー記述子（Ｃｏｌｏｒ Ｓ
ｔｒｕｃｔｕｒｅ）、スケーラブルカラー記述子（Ｓｃ
ａｌａｂｌｅ Ｃｏｌｏｒ）のうちの１つまたは複数を
色構成比特徴量として用いることができ、さらにカラー
レイアウト記述子（Ｃｏｌｏｒ Ｌａｙｏｕｔ）、エッ
ジヒストグラム記述子（Ｅｄｇｅ Ｈｉｓｔｏｇｒａ
ｍ）、画像を矩形領域（グリッド）に分割し、各グリッ
ドに色構成比特徴量等を割り当てた集合を色配置特徴量
として用いることもできる。また、色構成比特徴量を画
像全体の色情報を表す特徴量で、色配置特徴量が局所的
な色情報を表した特徴量の集合とすることもできる。
図面を参照して詳細に説明する。以下の説明では、第１
の信号特徴量および第２の信号特徴量として色構成比特
徴量および色配置特徴量を用いて説明する。色構成比特
徴量として色ヒストグラムを、色配置特徴量としてＤＣ
Ｔ（離散コサイン変換）の低周波成分の係数、或いは画
像を矩形領域分割し各領域に色構成比特徴量を割り当て
た集合を利用する場合について示すが、これらの特徴は
それに限らず、類似の性質を持つ特徴であればなんでも
よい。例えば、文献；”Ｃｏｌｏｒ ａｎｄ Ｔｅｘｔ
ｕｒｅ Ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒｓ”；ＩＥＥＥ Ｔｒａ
ｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｃｉｒｃｕｔｓ ａｎｄ
Ｓｙｓｔｅｍｓ ｆｏｒ Ｖｉｄｅｏ Ｔｅｃｈｎｏｌ
ｏｇｙ Ｖｏｌ１１、Ｎｏ６、Ｊｕｎｅ２００１ 記載
のドミナントカラー記述子（Ｄｏｍｉｎａｎｔ Ｃｏｌ
ｏｒ），カラーストラクチャー記述子（Ｃｏｌｏｒ Ｓ
ｔｒｕｃｔｕｒｅ）、スケーラブルカラー記述子（Ｓｃ
ａｌａｂｌｅ Ｃｏｌｏｒ）のうちの１つまたは複数を
色構成比特徴量として用いることができ、さらにカラー
レイアウト記述子（Ｃｏｌｏｒ Ｌａｙｏｕｔ）、エッ
ジヒストグラム記述子（Ｅｄｇｅ Ｈｉｓｔｏｇｒａ
ｍ）、画像を矩形領域（グリッド）に分割し、各グリッ
ドに色構成比特徴量等を割り当てた集合を色配置特徴量
として用いることもできる。また、色構成比特徴量を画
像全体の色情報を表す特徴量で、色配置特徴量が局所的
な色情報を表した特徴量の集合とすることもできる。
【００１５】図１は本発明に係る類似性判定装置の第１
の実施の形態の構成例を示すブロック図であり、画像検
索システムの一部として利用されるものである。図１に
示すように、本実施の形態に係る類似性判定装置３に
は、検索対象となる画像を入力する検索対象画像入力装
置１と、ディジタル写真や手書きスケッチなどといった
検索に用いる問合せ画像を入力する問合せ画像入力装置
２と、類似性判定装置３による類似性の判定結果を出力
するディスプレイ装置や印刷装置等の出力装置４と、キ
ーボード等の入力装置５とが接続されている。
の実施の形態の構成例を示すブロック図であり、画像検
索システムの一部として利用されるものである。図１に
示すように、本実施の形態に係る類似性判定装置３に
は、検索対象となる画像を入力する検索対象画像入力装
置１と、ディジタル写真や手書きスケッチなどといった
検索に用いる問合せ画像を入力する問合せ画像入力装置
２と、類似性判定装置３による類似性の判定結果を出力
するディスプレイ装置や印刷装置等の出力装置４と、キ
ーボード等の入力装置５とが接続されている。
【００１６】類似性判定装置３は、検索対象画像入力装
置１から順次入力される検索対象画像と、問合せ画像入
力装置２から入力される問合せ画像との類似性を判定す
る装置である。以下に、類似性判定装置３の各部を詳細
に説明する。
置１から順次入力される検索対象画像と、問合せ画像入
力装置２から入力される問合せ画像との類似性を判定す
る装置である。以下に、類似性判定装置３の各部を詳細
に説明する。
【００１７】第１の色配置特徴量生成手段３１は、検索
対象画像入力装置１から検索対象画像が入力される毎
に、検索対象画像を固定サイズの画像に変換したうえ
で、画像の色のスペクトラムの周波数分布を複数の帯域
に分割し、直交行列を用いて周波数解析して得られた、
帯域ごとのエネルギーを示す値を抽出する。本実施の形
態では、直交行列として、ＤＣＴ（離散コサイン変換）
を行い低周波成分を抽出するが、フーリエ変換、ウェー
ブレット変換などを行い低周波成分を抽出することもで
きる。
対象画像入力装置１から検索対象画像が入力される毎
に、検索対象画像を固定サイズの画像に変換したうえ
で、画像の色のスペクトラムの周波数分布を複数の帯域
に分割し、直交行列を用いて周波数解析して得られた、
帯域ごとのエネルギーを示す値を抽出する。本実施の形
態では、直交行列として、ＤＣＴ（離散コサイン変換）
を行い低周波成分を抽出するが、フーリエ変換、ウェー
ブレット変換などを行い低周波成分を抽出することもで
きる。
【００１８】第１の色構成比特徴量生成手段３２は、検
索対象画像入力装置１から検索対象画像が入力される毎
に、検索対象画像の各画素値を用いて、色ヒストグラム
を計算する。色ヒストグラムとしては、検索対象画像に
含まれるすべての色についてのヒストグラムや、１つ又
は複数の代表色とその色構成割合とからなるヒストグラ
ム等を利用することができる。
索対象画像入力装置１から検索対象画像が入力される毎
に、検索対象画像の各画素値を用いて、色ヒストグラム
を計算する。色ヒストグラムとしては、検索対象画像に
含まれるすべての色についてのヒストグラムや、１つ又
は複数の代表色とその色構成割合とからなるヒストグラ
ム等を利用することができる。
【００１９】第２の色配置特徴量生成手段３３は、問合
せ画像入力装置２から入力された問合せ画像を固定サイ
ズの画像に変換したうえで、画像の色のスペクトラムの
周波数分布を複数の帯域に分割し、直交行列を用いて周
波数解析して得られた、帯域ごとのエネルギーを示す値
を抽出する。この第２の色配置特徴量生成手段３３は、
第１の色配置特徴量生成手段３１と同等のものである。
せ画像入力装置２から入力された問合せ画像を固定サイ
ズの画像に変換したうえで、画像の色のスペクトラムの
周波数分布を複数の帯域に分割し、直交行列を用いて周
波数解析して得られた、帯域ごとのエネルギーを示す値
を抽出する。この第２の色配置特徴量生成手段３３は、
第１の色配置特徴量生成手段３１と同等のものである。
【００２０】第２の色構成比特徴量生成手段３４は、問
合せ画像入力装置２から入力された問合せ画像の各画素
値を用いて、色ヒストグラムを計算する。この第２の色
構成比特徴量生成手段３４は、第１の色配置特徴量生成
手段３２と同等のものである。
合せ画像入力装置２から入力された問合せ画像の各画素
値を用いて、色ヒストグラムを計算する。この第２の色
構成比特徴量生成手段３４は、第１の色配置特徴量生成
手段３２と同等のものである。
【００２１】重み決定手段３５は、第１，第２の色配置
特徴量生成手段３１，３３で生成された色配置特徴量間
の距離を算出する際に使用する、色配置特徴量に含まれ
る各要素に対する重み値を決定する。この重み値の決定
は、第１，第２の色構成比特徴量生成手段３２，３４が
生成する色構成比特徴量のタイプに応じて決定する。こ
こで、色構成比特徴量のタイプとは、色構成比特徴量の
種類、或いは色構成比特徴量のパラメータの値である。
これらの内の、どれを色構成比特徴量のタイプとして使
用するかは、ユーザが入力装置５を用いて重み決定手段
３５に指示する。色構成比特徴の種類としては、例え
ば、色ヒストグラム、スケーラブルカラー記述子、ドミ
ナントカラー記述子、カラーストラクチャ記述子等があ
る。色構成比特徴量のパラメータの値としては、例え
ば、色ヒストグラムの場合、色ヒストグラムに含まれる
代表色の数や割合、ヒストグラム上での色の広がりを示
す値、色の集中具合を示す値等がある。
特徴量生成手段３１，３３で生成された色配置特徴量間
の距離を算出する際に使用する、色配置特徴量に含まれ
る各要素に対する重み値を決定する。この重み値の決定
は、第１，第２の色構成比特徴量生成手段３２，３４が
生成する色構成比特徴量のタイプに応じて決定する。こ
こで、色構成比特徴量のタイプとは、色構成比特徴量の
種類、或いは色構成比特徴量のパラメータの値である。
これらの内の、どれを色構成比特徴量のタイプとして使
用するかは、ユーザが入力装置５を用いて重み決定手段
３５に指示する。色構成比特徴の種類としては、例え
ば、色ヒストグラム、スケーラブルカラー記述子、ドミ
ナントカラー記述子、カラーストラクチャ記述子等があ
る。色構成比特徴量のパラメータの値としては、例え
ば、色ヒストグラムの場合、色ヒストグラムに含まれる
代表色の数や割合、ヒストグラム上での色の広がりを示
す値、色の集中具合を示す値等がある。
【００２２】今、例えば、ユーザが色構成比特徴量のタ
イプとして、色構成比特徴量のパラメータの値を指示し
た場合は、主に色ヒストグラムに含まれる代表色の数や
割合、またヒストグラム上での広がりや色の集中具合と
いった特徴量のパラメータの値に応じて、ＤＣＴ係数の
直流成分（平均色）に対する重み値を決定することがで
きる。例えば、問合せ画像の色構成比特徴量のパラメー
タの値が、代表色が少なく頻度が偏っていることを示し
ている場合には、色ヒストグラムの最頻色とＤＣＴ係数
の直流成分は極めて類似した値を示す可能性が高いた
め、ＤＣＴ係数の直流成分に対する重みを極めて小さく
するか、０にすることが可能である。このような処理
は、例えば、問合せ画像の色構成比特徴量のパラメータ
の値と、重み値とを対応付けて登録した対応テーブル
（図示せず）を利用することにより、容易に実現でき
る。
イプとして、色構成比特徴量のパラメータの値を指示し
た場合は、主に色ヒストグラムに含まれる代表色の数や
割合、またヒストグラム上での広がりや色の集中具合と
いった特徴量のパラメータの値に応じて、ＤＣＴ係数の
直流成分（平均色）に対する重み値を決定することがで
きる。例えば、問合せ画像の色構成比特徴量のパラメー
タの値が、代表色が少なく頻度が偏っていることを示し
ている場合には、色ヒストグラムの最頻色とＤＣＴ係数
の直流成分は極めて類似した値を示す可能性が高いた
め、ＤＣＴ係数の直流成分に対する重みを極めて小さく
するか、０にすることが可能である。このような処理
は、例えば、問合せ画像の色構成比特徴量のパラメータ
の値と、重み値とを対応付けて登録した対応テーブル
（図示せず）を利用することにより、容易に実現でき
る。
【００２３】また、例えば、ユーザが色構成比特徴量の
タイプとして、色構成比特徴量の種類を指示した場合
は、重み決定手段３５は、色構成比特徴量の種類に応じ
た重み値を決定する。例えば、色構成比特徴量のタイプ
が、色ヒストグラムである場合には、ＤＣＴ係数の直流
成分を利用しない、つまり重みを０にすると決定する。
また、例えば、スケーラブルカラー記述子、ドミナント
カラー記述子、カラーストラクチャー記述子などのうち
のどれが利用されているかに応じて、カラーレイアウト
記述子などに含まれる直流成分に対する重み値を設定す
ることができる。また、１種類の色構成比特徴量のみ利
用する場合と、２種類以上の色構成比特徴量を利用する
場合によっても、直流成分に対する重み値を変更するこ
とができる。当然、２種類以上の色構成比特徴量を用い
る場合にも、各色構成比特徴量のパラメータに応じて重
み値を変更することが可能である。
タイプとして、色構成比特徴量の種類を指示した場合
は、重み決定手段３５は、色構成比特徴量の種類に応じ
た重み値を決定する。例えば、色構成比特徴量のタイプ
が、色ヒストグラムである場合には、ＤＣＴ係数の直流
成分を利用しない、つまり重みを０にすると決定する。
また、例えば、スケーラブルカラー記述子、ドミナント
カラー記述子、カラーストラクチャー記述子などのうち
のどれが利用されているかに応じて、カラーレイアウト
記述子などに含まれる直流成分に対する重み値を設定す
ることができる。また、１種類の色構成比特徴量のみ利
用する場合と、２種類以上の色構成比特徴量を利用する
場合によっても、直流成分に対する重み値を変更するこ
とができる。当然、２種類以上の色構成比特徴量を用い
る場合にも、各色構成比特徴量のパラメータに応じて重
み値を変更することが可能である。
【００２４】色配置特徴量間距離算出手段３６は、第１
の色配置特徴量生成手段３１で生成された特徴量と、第
２の色配置特徴量生成手段３３で生成された特徴量との
間の距離値を、重み決定手段３５により決定された重み
を用いて計算する。距離値としてはさまざまな定義が可
能であるが、例えばＤＣＴ係数の低周波成分間の距離計
算方法としては、以下のものがある。距離値をＤとする
と、２つの特徴量間の距離値は以下の式（１）で表すこ
とができる。
の色配置特徴量生成手段３１で生成された特徴量と、第
２の色配置特徴量生成手段３３で生成された特徴量との
間の距離値を、重み決定手段３５により決定された重み
を用いて計算する。距離値としてはさまざまな定義が可
能であるが、例えばＤＣＴ係数の低周波成分間の距離計
算方法としては、以下のものがある。距離値をＤとする
と、２つの特徴量間の距離値は以下の式（１）で表すこ
とができる。
【００２５】
【数１】
…（１）
【００２６】Ｙｉ , Ｃｂｉ , Ｃｒｉ はｉ個目のＤＣ
Ｔ係数であり，ｗ１ｉ 〜ｗ３ｉ は重み係数である。重
み係数はＤＣＴ係数の周波数帯域によって異なる値を設
定することができる。特に、例えば色配置特徴量が単独
で用いられる場合、２のべき乗の大きい順にジグザグス
キャン順に適用することができる。ここでは、直流成分
の重み係数ｗ１０ ，ｗ２０ ，ｗ３０ として、重み決
定手段３５で決定された直流成分に対する重み値を代入
する。
Ｔ係数であり，ｗ１ｉ 〜ｗ３ｉ は重み係数である。重
み係数はＤＣＴ係数の周波数帯域によって異なる値を設
定することができる。特に、例えば色配置特徴量が単独
で用いられる場合、２のべき乗の大きい順にジグザグス
キャン順に適用することができる。ここでは、直流成分
の重み係数ｗ１０ ，ｗ２０ ，ｗ３０ として、重み決
定手段３５で決定された直流成分に対する重み値を代入
する。
【００２７】色構成比特徴量間距離算出手段３７は、第
１の色構成比特徴量生成手段３２で生成された特徴量
と、第２の色構成比特徴量生成手段３４で生成された特
徴量との間の距離値を計算する。距離値としてはさまざ
まな定義が可能であるが、例えばＬ１ノルムやＬ２ノル
ムなどを用いることができる。
１の色構成比特徴量生成手段３２で生成された特徴量
と、第２の色構成比特徴量生成手段３４で生成された特
徴量との間の距離値を計算する。距離値としてはさまざ
まな定義が可能であるが、例えばＬ１ノルムやＬ２ノル
ムなどを用いることができる。
【００２８】類似性判定手段３８は、色配置特徴量間距
離算出手段３６により算出された距離値と、色構成比特
徴量間距離算出手段３７により算出された距離値より、
検索対象画像と問合せ画像との類似性を判定する。より
具体的には、例えば、検索対象画像入力装置１から検索
対象画像が入力される毎に、色配置特徴量間距離算出手
段３６で算出された距離値と色構成比特徴量間距離算出
手段３７で算出された距離値とを重み付け加算し、加算
結果と検索対象画像の画像識別子とを対応付けて保持し
ておく。尚、第ｊ番目に入力された検索対象画像の画像
識別子は、ＩＤｊであるとする。そして、入力された全
ての検索対象画像に対して上記した処理を行うと、保持
している画像識別子を加算結果が小さい順にソートし、
ソート結果を出力装置４に出力する。以上の処理によ
り、出力装置４には、問合せ画像との類似性が高い順
に、検索対象画像の画像識別子が出力されるので、ユー
ザは、例えば、ソート順が若い画像識別子を指定するこ
とにより、問合せ画像と類似性の高い検索対象画像を得
ることができる。尚、類似性の判定方法は、これに限ら
れるものではなく、加算結果と閾値とを比較することに
より、類似性を判定するようにすることもできる。
離算出手段３６により算出された距離値と、色構成比特
徴量間距離算出手段３７により算出された距離値より、
検索対象画像と問合せ画像との類似性を判定する。より
具体的には、例えば、検索対象画像入力装置１から検索
対象画像が入力される毎に、色配置特徴量間距離算出手
段３６で算出された距離値と色構成比特徴量間距離算出
手段３７で算出された距離値とを重み付け加算し、加算
結果と検索対象画像の画像識別子とを対応付けて保持し
ておく。尚、第ｊ番目に入力された検索対象画像の画像
識別子は、ＩＤｊであるとする。そして、入力された全
ての検索対象画像に対して上記した処理を行うと、保持
している画像識別子を加算結果が小さい順にソートし、
ソート結果を出力装置４に出力する。以上の処理によ
り、出力装置４には、問合せ画像との類似性が高い順
に、検索対象画像の画像識別子が出力されるので、ユー
ザは、例えば、ソート順が若い画像識別子を指定するこ
とにより、問合せ画像と類似性の高い検索対象画像を得
ることができる。尚、類似性の判定方法は、これに限ら
れるものではなく、加算結果と閾値とを比較することに
より、類似性を判定するようにすることもできる。
【００２９】次に、本実施の形態の動作を図１のブロッ
ク図及び図２のフローチャートを参照して説明する。
ク図及び図２のフローチャートを参照して説明する。
【００３０】先ず、問合せ画像入力装置２から問合せ画
像を入力する（Ａ１）。これにより、色配置特徴量生成
手段３３，色構成比特徴量生成手段３４が、問合せ画像
の色配置特徴量，色構成比特徴量を生成する（Ａ２）。
像を入力する（Ａ１）。これにより、色配置特徴量生成
手段３３，色構成比特徴量生成手段３４が、問合せ画像
の色配置特徴量，色構成比特徴量を生成する（Ａ２）。
【００３１】その後、検索対象画像入力装置１から第１
番目の検索対象画像を１枚入力する（Ａ３）。これによ
り、色配置特徴量生成手段３１，色構成比特徴量生成手
段３２が、検索対象画像の色配置特徴量，色構成比特徴
量を生成する（Ａ５）。その後、重み決定手段３５が、
色構成比特徴量のタイプに応じて、色配置特徴量の各要
素に対する重み値を決定する（Ａ６）。次いで、色配置
特徴量間距離算出手段３６が重み値を使用して色配置特
徴量間距離を算出し、色構成比特徴量間距離算出手段３
７が、色構成比特徴量間距離を算出する（Ａ７）。
番目の検索対象画像を１枚入力する（Ａ３）。これによ
り、色配置特徴量生成手段３１，色構成比特徴量生成手
段３２が、検索対象画像の色配置特徴量，色構成比特徴
量を生成する（Ａ５）。その後、重み決定手段３５が、
色構成比特徴量のタイプに応じて、色配置特徴量の各要
素に対する重み値を決定する（Ａ６）。次いで、色配置
特徴量間距離算出手段３６が重み値を使用して色配置特
徴量間距離を算出し、色構成比特徴量間距離算出手段３
７が、色構成比特徴量間距離を算出する（Ａ７）。
【００３２】その後、類似性判定手段３８が、色配置特
徴量間距離と色構成比特徴量間距離との重み付き加算を
行い、加算結果と検索対象画像の画像識別子とを対応付
けて保持する（Ａ８）。
徴量間距離と色構成比特徴量間距離との重み付き加算を
行い、加算結果と検索対象画像の画像識別子とを対応付
けて保持する（Ａ８）。
【００３３】以上の処理を全ての検索対象画像に対して
行う。そして、全ての検索対象画像に対して上記した処
理を行うと（Ａ４がＹＥＳ）、類似性判定手段３８が、
保持している画像識別子を加算結果が小さい順にソート
し、ソート結果を出力装置４に出力する（Ａ９，Ａ１
０）。
行う。そして、全ての検索対象画像に対して上記した処
理を行うと（Ａ４がＹＥＳ）、類似性判定手段３８が、
保持している画像識別子を加算結果が小さい順にソート
し、ソート結果を出力装置４に出力する（Ａ９，Ａ１
０）。
【００３４】なお、上記の実施形態例において、直流成
分に対する重みを０にするかわりに、色配置特徴量を抽
出する段階で交流成分のみを抽出しておくこともでき
る。
分に対する重みを０にするかわりに、色配置特徴量を抽
出する段階で交流成分のみを抽出しておくこともでき
る。
【００３５】上述したように、本実施の形態では、重み
決定手段３５が、色構成比特徴量のタイプに応じて色配
置特徴量に含まれる要素に対する重み値を決定し、色配
置特徴量間距離算出手段３６が、上記決定された重み値
を用いて色配置特徴量生成手段３１で生成された特徴量
と、第２の色配置特徴量生成手段３３で生成された特徴
量との間の距離値を計算する。従って、色構成比特徴
量，色配置特徴量の双方に含まれている共通した性質の
要素を除外した、色配置特徴量間距離を色配置特徴量間
距離算出手段３６で算出することができる。この結果、
色配置特徴量間距離と、色構成比特徴量間距離とに基づ
いて、問合せ画像と検索対象画像との類似性を判定する
際、色配置特徴量，色構成比特徴量に共通して含まれて
いる要素に関する類似性が大きく反映されてしまうとい
う事態を防ぐことができ、類似性の判定精度を向上させ
ることができる。
決定手段３５が、色構成比特徴量のタイプに応じて色配
置特徴量に含まれる要素に対する重み値を決定し、色配
置特徴量間距離算出手段３６が、上記決定された重み値
を用いて色配置特徴量生成手段３１で生成された特徴量
と、第２の色配置特徴量生成手段３３で生成された特徴
量との間の距離値を計算する。従って、色構成比特徴
量，色配置特徴量の双方に含まれている共通した性質の
要素を除外した、色配置特徴量間距離を色配置特徴量間
距離算出手段３６で算出することができる。この結果、
色配置特徴量間距離と、色構成比特徴量間距離とに基づ
いて、問合せ画像と検索対象画像との類似性を判定する
際、色配置特徴量，色構成比特徴量に共通して含まれて
いる要素に関する類似性が大きく反映されてしまうとい
う事態を防ぐことができ、類似性の判定精度を向上させ
ることができる。
【００３６】図３は、本発明に係る類似性判定装置の第
２の実施の形態の構成例を示すブロック図である。本実
施の形態における類似性判定装置３ａは、図１に示され
た第１の実施の形態における類似性判定装置３の構成に
加え、第１，第２の色配置特徴量変換手段６１，６２を
有する点、および第１，第２の色配置特徴量生成手段３
１，３３の代わりに第１，第２の色配置特徴量生成手段
３１ａ，３３ａを有する点が相違している。
２の実施の形態の構成例を示すブロック図である。本実
施の形態における類似性判定装置３ａは、図１に示され
た第１の実施の形態における類似性判定装置３の構成に
加え、第１，第２の色配置特徴量変換手段６１，６２を
有する点、および第１，第２の色配置特徴量生成手段３
１，３３の代わりに第１，第２の色配置特徴量生成手段
３１ａ，３３ａを有する点が相違している。
【００３７】第１の色配置特徴量生成手段３１ａは、検
索対象画像を矩形領域分割し、各矩形領域に色構成比特
徴量を割り当てた集合を色配置特徴量とする。第２の色
配置特徴量生成手段３３ａは、問合せ画像を矩形領域分
割し、各矩形領域に色構成比特徴量を割り当てた集合を
色配置特徴量とする。
索対象画像を矩形領域分割し、各矩形領域に色構成比特
徴量を割り当てた集合を色配置特徴量とする。第２の色
配置特徴量生成手段３３ａは、問合せ画像を矩形領域分
割し、各矩形領域に色構成比特徴量を割り当てた集合を
色配置特徴量とする。
【００３８】第１の色配置特徴量変換手段６１は、検索
対象画像の色配置特徴量を直流成分と他の成分に変換す
る。また、第２の色配置特徴量変換手段６２は、問合せ
画像の色配置特徴量を直流成分と他の成分に変換する。
対象画像の色配置特徴量を直流成分と他の成分に変換す
る。また、第２の色配置特徴量変換手段６２は、問合せ
画像の色配置特徴量を直流成分と他の成分に変換する。
【００３９】次に、本実施の形態の動作について説明す
る。図４は、本実施の形態の動作例を示すフローチャー
トである。この図４に示したフローチャートと、図２に
示した第１の実施の形態の動作例のフローチャートとの
相違点は、ステップＡ２，Ａ３間に、色配置特徴量変換
手段６２が行うステップＢ１の変換処理が挿入され、ス
テップＡ５，Ａ６間に色配置特徴量変換手段６１が行う
ステップＢ２の変換処理が挿入されている点だけである
ので、以下では、ステップＢ１，Ｂ２についてのみ説明
する。
る。図４は、本実施の形態の動作例を示すフローチャー
トである。この図４に示したフローチャートと、図２に
示した第１の実施の形態の動作例のフローチャートとの
相違点は、ステップＡ２，Ａ３間に、色配置特徴量変換
手段６２が行うステップＢ１の変換処理が挿入され、ス
テップＡ５，Ａ６間に色配置特徴量変換手段６１が行う
ステップＢ２の変換処理が挿入されている点だけである
ので、以下では、ステップＢ１，Ｂ２についてのみ説明
する。
【００４０】図５は、本実施の形態の第１，第２の色配
置特徴量変換手段６１，６２の処理を、色配置特徴量
が、画像を矩形領域分割し各領域に色構成比特徴量を割
り当てた集合である場合を例として説明するためのフロ
ーチャートである。
置特徴量変換手段６１，６２の処理を、色配置特徴量
が、画像を矩形領域分割し各領域に色構成比特徴量を割
り当てた集合である場合を例として説明するためのフロ
ーチャートである。
【００４１】第２の色配置特徴量生成手段３３ａが、問
合せ画像の色配置特徴量を生成すると（図４，Ａ２）、
第２の色配置特徴量変換手段６２が、ステップＢ１の変
換処理を行う。
合せ画像の色配置特徴量を生成すると（図４，Ａ２）、
第２の色配置特徴量変換手段６２が、ステップＢ１の変
換処理を行う。
【００４２】ステップＢ１では、先ず、図５のフローチ
ャートに示すように、問合せ画像の色配置特徴量におけ
る各矩形領域に含まれる色構成比特徴量より代表色を決
定する（ステップＢ１１）。ここで、代表色の決定方法
は、それぞれの色にその割合を乗算して全てを加算する
ことによって計算する方法や、最頻値や中央値を代表色
とする方法などが考えられる。
ャートに示すように、問合せ画像の色配置特徴量におけ
る各矩形領域に含まれる色構成比特徴量より代表色を決
定する（ステップＢ１１）。ここで、代表色の決定方法
は、それぞれの色にその割合を乗算して全てを加算する
ことによって計算する方法や、最頻値や中央値を代表色
とする方法などが考えられる。
【００４３】次に、各矩形領域より算出された代表色か
ら構成される画像を生成する（ステップＢ１２）。
ら構成される画像を生成する（ステップＢ１２）。
【００４４】次に、生成画像に対して周波数解析を実行
し（ステップＢ１３）、生成される直流成分とそれ以外
の成分を抽出する（ステップＢ１４）。周波数解析方法
としては、アダマール変換やＤＣＴ変換などを適用する
ことにより、直流成分およびその他の成分に変換するこ
とができる。また、各矩形領域毎に代表色や平均色など
を算出し単純にその平均値を計算することにより、直流
成分を生成することもできる。以上が、ステップＢ１で
行われる処理である。
し（ステップＢ１３）、生成される直流成分とそれ以外
の成分を抽出する（ステップＢ１４）。周波数解析方法
としては、アダマール変換やＤＣＴ変換などを適用する
ことにより、直流成分およびその他の成分に変換するこ
とができる。また、各矩形領域毎に代表色や平均色など
を算出し単純にその平均値を計算することにより、直流
成分を生成することもできる。以上が、ステップＢ１で
行われる処理である。
【００４５】また、図４のステップＡ５に於いて、第１
の色配置特徴量生成手段３１ａが、検索対象画像の色配
置特徴量を生成すると、第１の色配置特徴量変換手段６
１が、第１の色配置特徴量生成手段３１ａで生成された
色配置特徴量を処理対象にして、変換処理（Ｂ２）を行
う。ステップＢ２に於いては、第１の色配置特徴量変換
手段６１が、検索対象画像の色配置特徴量を処理対象に
して図５のフローチャートに示す処理を行う。
の色配置特徴量生成手段３１ａが、検索対象画像の色配
置特徴量を生成すると、第１の色配置特徴量変換手段６
１が、第１の色配置特徴量生成手段３１ａで生成された
色配置特徴量を処理対象にして、変換処理（Ｂ２）を行
う。ステップＢ２に於いては、第１の色配置特徴量変換
手段６１が、検索対象画像の色配置特徴量を処理対象に
して図５のフローチャートに示す処理を行う。
【００４６】上述したように、本実施の形態では、重み
決定手段３５が、色構成比特徴量のタイプに応じて色配
置特徴量に含まれる要素に対する重み値を決定し、色配
置特徴量間距離算出手段３６が、上記決定された重み値
を用いて色配置特徴量生成手段３１ａで生成された特徴
量と、第２の色配置特徴量生成手段３３ａで生成された
特徴量との間の距離値を計算する。従って、色構成比特
徴量，色配置特徴量の双方に含まれている共通した性質
の要素を除外した、色配置特徴量間距離を色配置特徴量
間距離算出手段３６で算出することができる。この結
果、色配置特徴量間距離と、色構成比特徴量間距離とに
基づいて、問合せ画像と検索対象画像との類似性を判定
する際、色配置特徴量，色構成比特徴量に共通して含ま
れている要素に関する類似性が判定結果に大きく反映さ
れてしまうという事態を防ぐことができ、類似性の判定
精度を向上させることができる。
決定手段３５が、色構成比特徴量のタイプに応じて色配
置特徴量に含まれる要素に対する重み値を決定し、色配
置特徴量間距離算出手段３６が、上記決定された重み値
を用いて色配置特徴量生成手段３１ａで生成された特徴
量と、第２の色配置特徴量生成手段３３ａで生成された
特徴量との間の距離値を計算する。従って、色構成比特
徴量，色配置特徴量の双方に含まれている共通した性質
の要素を除外した、色配置特徴量間距離を色配置特徴量
間距離算出手段３６で算出することができる。この結
果、色配置特徴量間距離と、色構成比特徴量間距離とに
基づいて、問合せ画像と検索対象画像との類似性を判定
する際、色配置特徴量，色構成比特徴量に共通して含ま
れている要素に関する類似性が判定結果に大きく反映さ
れてしまうという事態を防ぐことができ、類似性の判定
精度を向上させることができる。
【００４７】図６は、本発明に係る類似性判定装置の第
３の実施の形態の構成例を示すブロック図である。本実
施の形態の類似性判定装置３ｂと、図１に示した第１の
実施の形態に係る類似性判定装置３との相違点は、重み
決定手段３５の代わりに重み決定手段３５ｂを備えてい
る点、色配置特徴量間距離算出手段３６の代わりに色配
置特徴量間距離算出手段３６ｂを備えている点、および
色構成比特徴量間距離算出手段３７の代わりに色構成比
特徴量間距離算出手段３７ｂを備えている点である。
３の実施の形態の構成例を示すブロック図である。本実
施の形態の類似性判定装置３ｂと、図１に示した第１の
実施の形態に係る類似性判定装置３との相違点は、重み
決定手段３５の代わりに重み決定手段３５ｂを備えてい
る点、色配置特徴量間距離算出手段３６の代わりに色配
置特徴量間距離算出手段３６ｂを備えている点、および
色構成比特徴量間距離算出手段３７の代わりに色構成比
特徴量間距離算出手段３７ｂを備えている点である。
【００４８】重み決定手段３５ｂは、色配置特徴量のタ
イプに応じて色構成比特徴量に含まれる要素に対する重
み値を決定する。例えば、ＤＣＴ係数の交流成分の中央
からの分散値を色特徴量のタイプとし、色ヒストグラム
に含まれる代表色の広がりや色の集中具合などに対する
重み値を決定することができる。
イプに応じて色構成比特徴量に含まれる要素に対する重
み値を決定する。例えば、ＤＣＴ係数の交流成分の中央
からの分散値を色特徴量のタイプとし、色ヒストグラム
に含まれる代表色の広がりや色の集中具合などに対する
重み値を決定することができる。
【００４９】色構成比特徴量間距離算出手段３７ｂは、
第１の色構成比特徴量生成手段３２で生成された色構成
比特徴量と、第２の色構成比特徴量生成手段３４で生成
された色構成比特徴量との間の距離値を、重み決定手段
３５ｂにより決定された重みを用いて計算する。また色
配置特徴量は１種類である必要はなく、色配置特徴量の
種類や数に応じて重みを決定することも可能である。
第１の色構成比特徴量生成手段３２で生成された色構成
比特徴量と、第２の色構成比特徴量生成手段３４で生成
された色構成比特徴量との間の距離値を、重み決定手段
３５ｂにより決定された重みを用いて計算する。また色
配置特徴量は１種類である必要はなく、色配置特徴量の
種類や数に応じて重みを決定することも可能である。
【００５０】色配置特徴量間距離算出手段３６ｂは、第
１の色配置特徴量生成手段３１で生成された色配置特徴
量と、第２の色配置特徴量生成手段３３で生成された色
配置特徴量との間の距離値を計算する。
１の色配置特徴量生成手段３１で生成された色配置特徴
量と、第２の色配置特徴量生成手段３３で生成された色
配置特徴量との間の距離値を計算する。
【００５１】次に本実施の形態の動作について説明す
る。図７は本実施の形態の動作例を示すフローチャート
である。この図７に示すフローチャートと、図２に示し
た第１の実施の形態のフローチャートとの相違点は、ス
テップＡ６，Ａ７の代わりにステップＡ６ｂ，Ａ７ｂの
処理を行う点だけであるので、以下では、ステップＡ６
ｂ，Ａ７ｂの処理についてのみ説明する。
る。図７は本実施の形態の動作例を示すフローチャート
である。この図７に示すフローチャートと、図２に示し
た第１の実施の形態のフローチャートとの相違点は、ス
テップＡ６，Ａ７の代わりにステップＡ６ｂ，Ａ７ｂの
処理を行う点だけであるので、以下では、ステップＡ６
ｂ，Ａ７ｂの処理についてのみ説明する。
【００５２】ステップＡ６ｂに於いては、重み決定手段
３５ｂが、色配置特徴量のタイプに応じて、重み値を決
定する。次の、ステップＡ７ｂでは、色構成比特徴量間
距離算出手段３７ｂが重み値を使用して色構成比特徴量
間距離を算出し、色配置特徴量間距離算出手段３６ｂ
が、色配置特徴量間距離を算出する。
３５ｂが、色配置特徴量のタイプに応じて、重み値を決
定する。次の、ステップＡ７ｂでは、色構成比特徴量間
距離算出手段３７ｂが重み値を使用して色構成比特徴量
間距離を算出し、色配置特徴量間距離算出手段３６ｂ
が、色配置特徴量間距離を算出する。
【００５３】上述したように、本実施の形態では、重み
決定手段３５ｂが、色配置特徴量のタイプに応じて色構
成比特徴量に含まれる要素に対する重み値を決定し、色
構成比特徴量間距離算出手段３７ｂが、上記決定された
重み値を用いて第１の色構成比特徴量生成手段３２で生
成された特徴量と、第２の色構成比特徴量生成手段３４
で生成された特徴量との間の距離値を計算する。従っ
て、色構成比特徴量，色配置特徴量の双方に含まれてい
る共通した性質の要素を除外した、色構成比特徴量間距
離を色構成比特徴量間距離算出手段３７ｂで算出するこ
とができる。この結果、色配置特徴量間距離と、色構成
比特徴量間距離とに基づいて、問合せ画像と検索対象画
像との類似性を判定する際、色配置特徴量，色構成比特
徴量に共通して含まれている要素に関する類似性が大き
く反映されてしまうという事態を防ぐことができ、類似
性の判定精度を向上させることができる。
決定手段３５ｂが、色配置特徴量のタイプに応じて色構
成比特徴量に含まれる要素に対する重み値を決定し、色
構成比特徴量間距離算出手段３７ｂが、上記決定された
重み値を用いて第１の色構成比特徴量生成手段３２で生
成された特徴量と、第２の色構成比特徴量生成手段３４
で生成された特徴量との間の距離値を計算する。従っ
て、色構成比特徴量，色配置特徴量の双方に含まれてい
る共通した性質の要素を除外した、色構成比特徴量間距
離を色構成比特徴量間距離算出手段３７ｂで算出するこ
とができる。この結果、色配置特徴量間距離と、色構成
比特徴量間距離とに基づいて、問合せ画像と検索対象画
像との類似性を判定する際、色配置特徴量，色構成比特
徴量に共通して含まれている要素に関する類似性が大き
く反映されてしまうという事態を防ぐことができ、類似
性の判定精度を向上させることができる。
【００５４】以上、本発明の実施の形態を図面により詳
述してきたが、具体的な構成はこの実施の形態に限られ
たものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設
計の変更等があってもこの発明に含まれる。例えば、色
ヒストグラム情報における色の種類は特定の色空間に限
らず、例えばＲＧＢ色空間，ＹＣｂＣｒ色空間，ＨＳＶ
色空間等のうちの、任意の色空間を用いることができ
る。また、ＤＣＴ係数の算出には、成分色のすべてを用
いる必要はなく、一部の色のみを用いてもよい。また、
画像信号の特徴量である必要はなく、音響信号の特徴量
を用いてもよい。例えば、ある長さをもつ音響信号区間
に対して、区間全体から抽出した特徴量と、区間を分割
して各分割区間に対して特徴量を抽出した集合の双方を
利用して類似した音響信号区間を検索する場合に、区間
全体から抽出した特徴量の低周波成分に対する重みを設
定することにより、より正確に類似した音響区間を検索
することもできる。
述してきたが、具体的な構成はこの実施の形態に限られ
たものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設
計の変更等があってもこの発明に含まれる。例えば、色
ヒストグラム情報における色の種類は特定の色空間に限
らず、例えばＲＧＢ色空間，ＹＣｂＣｒ色空間，ＨＳＶ
色空間等のうちの、任意の色空間を用いることができ
る。また、ＤＣＴ係数の算出には、成分色のすべてを用
いる必要はなく、一部の色のみを用いてもよい。また、
画像信号の特徴量である必要はなく、音響信号の特徴量
を用いてもよい。例えば、ある長さをもつ音響信号区間
に対して、区間全体から抽出した特徴量と、区間を分割
して各分割区間に対して特徴量を抽出した集合の双方を
利用して類似した音響信号区間を検索する場合に、区間
全体から抽出した特徴量の低周波成分に対する重みを設
定することにより、より正確に類似した音響区間を検索
することもできる。
【００５５】図８は、本発明に係る類似性判定装置の第
４の実施の形態の構成例を示すブロック図である。本実
施の形態は、図１に示した第１の実施の形態に於ける類
似性判定装置の処理速度を向上させるようにしたもので
ある。
４の実施の形態の構成例を示すブロック図である。本実
施の形態は、図１に示した第１の実施の形態に於ける類
似性判定装置の処理速度を向上させるようにしたもので
ある。
【００５６】本実施の形態に係る類似性判定装置３ｃに
は、検索対象画像登録部１００と、問合せ画像入力装置
２と、出力装置４と、入力装置５とが接続されている。
は、検索対象画像登録部１００と、問合せ画像入力装置
２と、出力装置４と、入力装置５とが接続されている。
【００５７】検索対象画像登録部１００は、検索対象画
像入力装置１と、第１の色配置特徴量生成手段３１ｃ
と、第２の色構成比特徴量生成手段３２ｃと、第１の色
配置特徴量蓄積部７１及び第１の色構成比特徴量蓄積部
７２を有する検索対象画像特徴量記憶部７とを備えてい
る。
像入力装置１と、第１の色配置特徴量生成手段３１ｃ
と、第２の色構成比特徴量生成手段３２ｃと、第１の色
配置特徴量蓄積部７１及び第１の色構成比特徴量蓄積部
７２を有する検索対象画像特徴量記憶部７とを備えてい
る。
【００５８】第１の色配置特徴量生成手段３１ｃは、検
索対象画像入力装置１から検索対象画像が入力される毎
に、その画像の色配置特徴量を生成し、第１の色配置特
徴量蓄積部７１に蓄積する。第１の色構成比特徴量生成
手段３２ｃは、検索対象画像入力装置１から検索対象画
像が入力される毎に、その画像の色構成比特徴量を生成
し、第１の色構成比特徴量蓄積部７２に蓄積する。尚、
第１の色配置特徴量生成手段３１ｃが生成する色配置特
徴量および第１の色構成比特徴量生成手段３２ｃが生成
する色構成比特徴量は、第１の実施の形態に於ける第１
の色配置特徴量生成手段３１及び第１の色構成比特徴量
生成手段３２が生成するものと同じにすることができ
る。
索対象画像入力装置１から検索対象画像が入力される毎
に、その画像の色配置特徴量を生成し、第１の色配置特
徴量蓄積部７１に蓄積する。第１の色構成比特徴量生成
手段３２ｃは、検索対象画像入力装置１から検索対象画
像が入力される毎に、その画像の色構成比特徴量を生成
し、第１の色構成比特徴量蓄積部７２に蓄積する。尚、
第１の色配置特徴量生成手段３１ｃが生成する色配置特
徴量および第１の色構成比特徴量生成手段３２ｃが生成
する色構成比特徴量は、第１の実施の形態に於ける第１
の色配置特徴量生成手段３１及び第１の色構成比特徴量
生成手段３２が生成するものと同じにすることができ
る。
【００５９】類似性判定装置３ｃ内には、第２の色配置
特徴量生成手段３３と、第２の色構成比特徴量生成手段
３４と、重み決定手段３５ｃと、色配置特徴量間距離算
出手段３６ｃと、色構成比特徴量間距離算出手段３７ｃ
と、類似性判定手段３８とが設けられている。
特徴量生成手段３３と、第２の色構成比特徴量生成手段
３４と、重み決定手段３５ｃと、色配置特徴量間距離算
出手段３６ｃと、色構成比特徴量間距離算出手段３７ｃ
と、類似性判定手段３８とが設けられている。
【００６０】重み決定手段３５ｃは、第１の色構成比特
徴量蓄積部７２に蓄積されている各検索対象画像の色構
成比特徴量と、第２の色構成比特徴量生成手段３４が生
成した問合せ画像の色構成比特徴量のタイプに応じて、
色配置特徴量間距離算出手段３６ｃが、問合せ画像の色
配置特徴量と第１の色配置特徴量蓄積部７１に蓄積され
ている各検索対象画像の色配置特徴量との距離を求める
際に使用する重み値を決定する。
徴量蓄積部７２に蓄積されている各検索対象画像の色構
成比特徴量と、第２の色構成比特徴量生成手段３４が生
成した問合せ画像の色構成比特徴量のタイプに応じて、
色配置特徴量間距離算出手段３６ｃが、問合せ画像の色
配置特徴量と第１の色配置特徴量蓄積部７１に蓄積され
ている各検索対象画像の色配置特徴量との距離を求める
際に使用する重み値を決定する。
【００６１】色配置特徴量間距離算出手段３６ｃは、第
１の色配置特徴量蓄積部７１に蓄積されている各検索対
象画像の色配置特徴量と、第２の色配置特徴量生成手段
３３で生成された色配置特徴量との間の距離値を、重み
決定手段３５により決定された重みを用いて計算する。
１の色配置特徴量蓄積部７１に蓄積されている各検索対
象画像の色配置特徴量と、第２の色配置特徴量生成手段
３３で生成された色配置特徴量との間の距離値を、重み
決定手段３５により決定された重みを用いて計算する。
【００６２】色構成比特徴量間距離算出手段３７ｃは、
第１の色構成比特徴量蓄積部７２に蓄積されている各検
索対象画像の色構成比特徴量と、第２の色構成比特徴量
生成手段３４で生成された色構成比特徴量との間の距離
値を計算する。尚、他の第１図と同一符号は同一部分を
表している。
第１の色構成比特徴量蓄積部７２に蓄積されている各検
索対象画像の色構成比特徴量と、第２の色構成比特徴量
生成手段３４で生成された色構成比特徴量との間の距離
値を計算する。尚、他の第１図と同一符号は同一部分を
表している。
【００６３】次に、本実施の形態の動作を図８のブロッ
ク図及び図９のフローチャートを参照して説明する。
ク図及び図９のフローチャートを参照して説明する。
【００６４】先ず、問合せ画像入力装置２から問合せ画
像を入力する（Ｃ１）。これにより、色配置特徴量生成
手段３３，色構成比特徴量生成手段３４が、問合せ画像
の色配置特徴量，色構成比特徴量を生成する（Ｃ２）。
像を入力する（Ｃ１）。これにより、色配置特徴量生成
手段３３，色構成比特徴量生成手段３４が、問合せ画像
の色配置特徴量，色構成比特徴量を生成する（Ｃ２）。
【００６５】その後、検索対象画像特徴量記憶部７より
第１番目の検索対象画像の色配置特徴量，色構成比特徴
量を入力する（Ｃ３）。これにより、重み決定手段３５
が、色構成比特徴量のタイプに応じて、色配置特徴量の
各要素に対する重み値を決定する（Ｃ５）。次いで、色
配置特徴量間距離算出手段３６が重み値を使用して色配
置特徴量間距離を算出し、色構成比特徴量間距離算出手
段３７が、色構成比特徴量間距離を算出する（Ｃ６）。
第１番目の検索対象画像の色配置特徴量，色構成比特徴
量を入力する（Ｃ３）。これにより、重み決定手段３５
が、色構成比特徴量のタイプに応じて、色配置特徴量の
各要素に対する重み値を決定する（Ｃ５）。次いで、色
配置特徴量間距離算出手段３６が重み値を使用して色配
置特徴量間距離を算出し、色構成比特徴量間距離算出手
段３７が、色構成比特徴量間距離を算出する（Ｃ６）。
【００６６】その後、類似性判定手段３８が、色配置特
徴量間距離と色構成比特徴量間距離との重み付き加算を
行い、加算結果と検索対象画像の画像識別子とを対応付
けて保持する（Ｃ７）。
徴量間距離と色構成比特徴量間距離との重み付き加算を
行い、加算結果と検索対象画像の画像識別子とを対応付
けて保持する（Ｃ７）。
【００６７】以上の処理を全ての検索対象画像に対して
行う。そして、全ての検索対象画像に対して上記した処
理を行うと（Ｃ４がＹＥＳ）、類似性判定手段３８が、
保持している保持している画像識別子を加算結果が小さ
い順にソートし、ソート結果を出力装置４に出力する
（Ｃ８，Ｃ９）。
行う。そして、全ての検索対象画像に対して上記した処
理を行うと（Ｃ４がＹＥＳ）、類似性判定手段３８が、
保持している保持している画像識別子を加算結果が小さ
い順にソートし、ソート結果を出力装置４に出力する
（Ｃ８，Ｃ９）。
【００６８】本実施の形態では、各検索対象画像の特徴
量を検索対象画像特徴量記憶部７に蓄積しておき、問合
せ画像が入力されたとき、検索対象画像特徴量７に蓄積
されている特徴量を使用して類似性の判定を行ってお
り、問合せ画像が入力される毎に、検索対象画像の特徴
量を求める処理が不要になるので、類似性の判定処理に
要する時間を短くすることができる。
量を検索対象画像特徴量記憶部７に蓄積しておき、問合
せ画像が入力されたとき、検索対象画像特徴量７に蓄積
されている特徴量を使用して類似性の判定を行ってお
り、問合せ画像が入力される毎に、検索対象画像の特徴
量を求める処理が不要になるので、類似性の判定処理に
要する時間を短くすることができる。
【００６９】尚、図３，図６に示した第２，第３実施の
形態に於いても、図８に示した実施の形態と同様に、各
検索対象画像の色配置特徴量，色構成比特徴量を検索対
象画像特徴量記憶部に登録しておき、この登録された色
配置特徴量，色構成比特徴量を用いて問合せ画像との類
似性を判定するようにしても良い。
形態に於いても、図８に示した実施の形態と同様に、各
検索対象画像の色配置特徴量，色構成比特徴量を検索対
象画像特徴量記憶部に登録しておき、この登録された色
配置特徴量，色構成比特徴量を用いて問合せ画像との類
似性を判定するようにしても良い。
【００７０】例えば、図３に示した第２の実施の形態に
於いては、第１の色配置特徴量変換手段６１で生成され
た各検索対象画像の色配置特徴量と第１の色構成比特徴
量生成手段３２で生成された各検索対象画像の色構成比
特徴量とを検索対象画像特徴量記憶部に蓄積し、重み決
定手段３５，色配置特徴量間距離算出手段３６，色構成
比特徴量間距離算出手段３７が、検索対象画像特徴量記
憶部に蓄積された各検索対象画像の色配置特徴量，色構
成比特徴量を順次使用するようにする。
於いては、第１の色配置特徴量変換手段６１で生成され
た各検索対象画像の色配置特徴量と第１の色構成比特徴
量生成手段３２で生成された各検索対象画像の色構成比
特徴量とを検索対象画像特徴量記憶部に蓄積し、重み決
定手段３５，色配置特徴量間距離算出手段３６，色構成
比特徴量間距離算出手段３７が、検索対象画像特徴量記
憶部に蓄積された各検索対象画像の色配置特徴量，色構
成比特徴量を順次使用するようにする。
【００７１】また、図３に示した第２の実施の形態に於
いては、第１の色配置特徴量生成手段３１で生成された
各検索対象画像の色配置特徴量と第１の色構成比特徴量
生成手段３２で生成された各検索対象画像の色構成比特
徴量とを検索対象画像特徴量記憶部に蓄積し、色配置特
徴量変換手段６１，重み決定手段３５，色配置特徴量間
距離算出手段３６，色構成比特徴量間距離算出手段３７
が、検索対象画像特徴量記憶部に蓄積された各検索対象
画像の色配置特徴量，色構成比特徴量を順次使用するこ
ともできる。
いては、第１の色配置特徴量生成手段３１で生成された
各検索対象画像の色配置特徴量と第１の色構成比特徴量
生成手段３２で生成された各検索対象画像の色構成比特
徴量とを検索対象画像特徴量記憶部に蓄積し、色配置特
徴量変換手段６１，重み決定手段３５，色配置特徴量間
距離算出手段３６，色構成比特徴量間距離算出手段３７
が、検索対象画像特徴量記憶部に蓄積された各検索対象
画像の色配置特徴量，色構成比特徴量を順次使用するこ
ともできる。
【００７２】また、図６に示した第３の実施の形態に於
いては、第１の色配置特徴量生成手段３１が生成した各
検索対象画像の色配置特徴量と第１の色構成比特徴量生
成手段３２が生成した各検索対象画像の色構成比特徴量
とを検索対象画像特徴量記憶部に蓄積し、重み決定手段
３５ｂ，色配置特徴量間距離算出手段３６ｂ，色構成比
特徴量間距離算出手段３７ｂが、検索対象画像特徴量記
憶部に蓄積された各検索対象画像の色配置特徴量，色構
成比特徴量を順次使用するようにする。
いては、第１の色配置特徴量生成手段３１が生成した各
検索対象画像の色配置特徴量と第１の色構成比特徴量生
成手段３２が生成した各検索対象画像の色構成比特徴量
とを検索対象画像特徴量記憶部に蓄積し、重み決定手段
３５ｂ，色配置特徴量間距離算出手段３６ｂ，色構成比
特徴量間距離算出手段３７ｂが、検索対象画像特徴量記
憶部に蓄積された各検索対象画像の色配置特徴量，色構
成比特徴量を順次使用するようにする。
【００７３】また、本発明をソフトウェアによって実現
する場合には、ハードウェア構成として、例えば、図１
０に示すように、中央処理装置（ＣＰＵ）８１を含む主
制御部８０と、ＲＯＭ，ＲＡＭ，ＨＤＤ等からなるメモ
リ部８２と、マンマシンインタフェースをとる入出力部
８３と、表示部８４とからなる処理装置に対して、本発
明を実現するためのプログラムを装備することによっ
て、容易に実現できる。このようなプログラムを、処理
装置が読み取り可能な、任意の形式の記録媒体８５に記
録した状態で予め用意しておいて、これからプログラム
を読み込むことによって、同様なシステムを具備する場
合に、本発明を普遍的に実現することができる。このよ
うな媒体としては、磁気テープ，フロッピィディスク，
ＣＤ−ＲＯＭ等の任意の形式のものを使用することがで
きる。
する場合には、ハードウェア構成として、例えば、図１
０に示すように、中央処理装置（ＣＰＵ）８１を含む主
制御部８０と、ＲＯＭ，ＲＡＭ，ＨＤＤ等からなるメモ
リ部８２と、マンマシンインタフェースをとる入出力部
８３と、表示部８４とからなる処理装置に対して、本発
明を実現するためのプログラムを装備することによっ
て、容易に実現できる。このようなプログラムを、処理
装置が読み取り可能な、任意の形式の記録媒体８５に記
録した状態で予め用意しておいて、これからプログラム
を読み込むことによって、同様なシステムを具備する場
合に、本発明を普遍的に実現することができる。このよ
うな媒体としては、磁気テープ，フロッピィディスク，
ＣＤ−ＲＯＭ等の任意の形式のものを使用することがで
きる。
【００７４】例えば、本発明の第１の実施の形態を実現
する場合には、記録媒体８５に記録されているプログラ
ムは、主制御部８０によって読み取られ、その動作を制
御することで、主制御部８０上に、図１に示した色配置
特徴量生成手段３１，３３、色構成比特徴量生成手段３
２，３４、重み決定手段３５、色配置特徴量間距離算出
手段３６、色構成比特徴量間距離算出手段３７、類似性
判定手段３８を実現する。また、例えば、本発明の第２
の実施の形態を実現する場合には、記録媒体８５に記録
されているプログラムは、主制御部８０によって読み取
られ、その動作を制御することで、主制御部８０上に、
図３に示した色配置特徴量生成手段３１ａ，３３ａ、色
構成比特徴量生成手段３２，３４、重み決定手段３５、
色配置特徴量間距離算出手段３６、色構成比特徴量間距
離算出手段３７、類似性判定手段３８を実現する。更
に、本発明の第３の実施の形態を実現する場合には、記
録媒体８５に記録されているプログラムは、主制御部８
０によって読み取られ、その動作を制御することで、主
制御部８０上に、図６に示した色配置特徴量生成手段３
１，３３、色構成比特徴量生成手段３２，３４、重み決
定手段３５ｂ、色配置特徴量間距離算出手段３６ｂ、色
構成比特徴量間距離算出手段３７ｂ、類似性判定手段３
８を実現する。また、本発明の第４の実施の形態を実現
する場合には、記録媒体８５に記録されているプログラ
ムは、主制御部８０によって読み取られ、その動作を制
御することで、主制御部８０上に、図８に示した色配置
特徴量生成手段３１ｃ，３３、色構成比特徴量生成手段
３２ｃ，３４、重み決定手段３５ｃ、色配置特徴量間距
離算出手段３６ｃ、色構成比特徴量間距離算出手段３７
ｃ、類似性判定手段３８を実現する。
する場合には、記録媒体８５に記録されているプログラ
ムは、主制御部８０によって読み取られ、その動作を制
御することで、主制御部８０上に、図１に示した色配置
特徴量生成手段３１，３３、色構成比特徴量生成手段３
２，３４、重み決定手段３５、色配置特徴量間距離算出
手段３６、色構成比特徴量間距離算出手段３７、類似性
判定手段３８を実現する。また、例えば、本発明の第２
の実施の形態を実現する場合には、記録媒体８５に記録
されているプログラムは、主制御部８０によって読み取
られ、その動作を制御することで、主制御部８０上に、
図３に示した色配置特徴量生成手段３１ａ，３３ａ、色
構成比特徴量生成手段３２，３４、重み決定手段３５、
色配置特徴量間距離算出手段３６、色構成比特徴量間距
離算出手段３７、類似性判定手段３８を実現する。更
に、本発明の第３の実施の形態を実現する場合には、記
録媒体８５に記録されているプログラムは、主制御部８
０によって読み取られ、その動作を制御することで、主
制御部８０上に、図６に示した色配置特徴量生成手段３
１，３３、色構成比特徴量生成手段３２，３４、重み決
定手段３５ｂ、色配置特徴量間距離算出手段３６ｂ、色
構成比特徴量間距離算出手段３７ｂ、類似性判定手段３
８を実現する。また、本発明の第４の実施の形態を実現
する場合には、記録媒体８５に記録されているプログラ
ムは、主制御部８０によって読み取られ、その動作を制
御することで、主制御部８０上に、図８に示した色配置
特徴量生成手段３１ｃ，３３、色構成比特徴量生成手段
３２ｃ，３４、重み決定手段３５ｃ、色配置特徴量間距
離算出手段３６ｃ、色構成比特徴量間距離算出手段３７
ｃ、類似性判定手段３８を実現する。
【００７５】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
問合せ信号と検索対象信号との類似性の判定精度を高い
ものにすることができる。その理由は、検索対象信号と
問合せ信号の第１の信号特徴量間の距離を算出する際に
使用する、第１の信号特徴量の各要素に対する重み値
を、第２の信号特徴量のタイプに応じて決定しておき、
第１の信号特徴量間の距離は、上記決定した重み値を利
用して算出するようにしているからである。つまり、第
１，第２の信号特徴量に、共通した性質を持つ要素が含
まれている場合、上記要素を除外した第１の信号特徴量
間の距離を算出することができ、この結果、第１の信号
特徴量間の距離と、第２の信号特徴量間の距離とに基づ
いて、問合せ信号と検索対象信号との類似性を判定する
際、第１，第２の信号特徴量に共通して含まれている要
素に関する類似性が、判定結果に大きく反映されてしま
うという事態を防ぐことができるからである。
問合せ信号と検索対象信号との類似性の判定精度を高い
ものにすることができる。その理由は、検索対象信号と
問合せ信号の第１の信号特徴量間の距離を算出する際に
使用する、第１の信号特徴量の各要素に対する重み値
を、第２の信号特徴量のタイプに応じて決定しておき、
第１の信号特徴量間の距離は、上記決定した重み値を利
用して算出するようにしているからである。つまり、第
１，第２の信号特徴量に、共通した性質を持つ要素が含
まれている場合、上記要素を除外した第１の信号特徴量
間の距離を算出することができ、この結果、第１の信号
特徴量間の距離と、第２の信号特徴量間の距離とに基づ
いて、問合せ信号と検索対象信号との類似性を判定する
際、第１，第２の信号特徴量に共通して含まれている要
素に関する類似性が、判定結果に大きく反映されてしま
うという事態を防ぐことができるからである。
【図１】本発明の第１の実施の形態の構成例を示すブロ
ック図である。
ック図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態の動作例を示すフロ
ーチャートである。
ーチャートである。
【図３】本発明の第２の実施の形態の構成例を示すブロ
ック図である。
ック図である。
【図４】本発明の第２の実施の形態の動作例を示すフロ
ーチャートである。
ーチャートである。
【図５】色配置特徴量変換手段６１，６２の処理例を示
すフローチャートである。
すフローチャートである。
【図６】本発明の第３の実施の形態の構成例を示すブロ
ック図である。
ック図である。
【図７】本発明の第３の実施の形態の動作例を示すフロ
ーチャートである。
ーチャートである。
【図８】本発明の第４の実施の形態の構成例を示すブッ
ロク図である。
ロク図である。
【図９】本発明の第４の実施の形態の動作例を示すフロ
ーチャートである。
ーチャートである。
【図１０】本発明をソフトウェアによって実現する際の
ハードウェア構成の一例を示す図である。
ハードウェア構成の一例を示す図である。
【図１１】従来の技術のブロック図である。
１…検索対象画像入力装置
２…問合せ画像入力装置
３，３ａ，３ｂ，３ｃ…類似性判定装置
３１，３１ａ，３３，３３ａ，３１ｃ…色配置特徴量生
成手段 ３２，３２ｃ，３４…色構成比特徴量生成手段 ３５，３５ｂ，３５ｃ…重み決定手段 ３６，３６ｂ，３６ｃ…色配置特徴量間距離算出手段 ３７，３７ｂ，３７ｃ…色構成比特徴量間距離算出手段 ３８…類似性判定手段 ４…出力装置 ５…入力装置 １００…検索対象画像登録部 ７…検索対象画像特徴量記憶部 ７１…色配置特徴量蓄積部 ７２…色構成比特徴量蓄積部
成手段 ３２，３２ｃ，３４…色構成比特徴量生成手段 ３５，３５ｂ，３５ｃ…重み決定手段 ３６，３６ｂ，３６ｃ…色配置特徴量間距離算出手段 ３７，３７ｂ，３７ｃ…色構成比特徴量間距離算出手段 ３８…類似性判定手段 ４…出力装置 ５…入力装置 １００…検索対象画像登録部 ７…検索対象画像特徴量記憶部 ７１…色配置特徴量蓄積部 ７２…色構成比特徴量蓄積部
Claims (33)
- 【請求項１】 検索対象信号および問合せ信号それぞれ
の第１の信号特徴量および第２の信号特徴量に基づいて
前記検索対象信号と前記問合せ信号との類似性を判定す
る類似性判定装置に於いて、 前記検索対象信号の第１の信号特徴量と前記問合せ信号
の第１の信号特徴量との距離を求める際に使用する、前
記第１の信号特徴量の要素に対する重み値を、前記第２
の信号特徴量のタイプに応じて決定する重み決定手段
と、 前記検索対象信号の第１の信号特徴量と前記問合せ信号
の第１の信号特徴量との距離を、前記重み付け決定手段
により決定された重み値に基づき算出する第１の信号特
徴量間距離算出手段と、 前記検索対象信号の第２の信号特徴量と前記問合せ信号
の第２の信号特徴量との距離を算出する第２の信号特徴
量間距離算出手段と、 前記第１の信号特徴量間距離算出手段により算出された
距離と、前記第２の信号特徴量間距離算出手段により算
出された距離とに基づき、前記検索対象信号と問合せ信
号との類似性を判定する類似性判定手段とを備えたこと
を特徴とする類似性判定装置。 - 【請求項２】 前記第１の信号特徴量が、直流成分とそ
の他の成分からなることを特徴とする請求項１に記載の
類似性判定装置。 - 【請求項３】 前記第１の信号特徴量を直流成分とその
他の成分に変換する信号特徴量変換手段を備え、且つ、 前記第１の信号特徴量間距離算出手段が、前記信号特徴
量変換手段で変換が行われた後の、前記検索対象信号の
第１の信号特徴量と前記問合せ信号の第１の信号特徴量
との距離を、前記重み決定手段で決定された重み値に基
づき算出する構成を有することを特徴とする請求項１に
記載の類似性判定装置。 - 【請求項４】 前記重み決定手段が、前記直流成分に対
する重み値を決定する構成を有することを特徴とする請
求項２または請求項３に記載の類似性判定装置。 - 【請求項５】 検索対象信号および問合せ信号それぞれ
の第１の信号特徴量および第２の信号特徴量に基づいて
前記検索対象信号と前記問合せ信号との類似性を判定す
る類似性判定装置に於いて、 前記第１の信号特徴量が、直流成分を含まず、且つ、 前記検索対象信号の第１の信号特徴量と前記問合せ信号
の第１の信号特徴量との距離を算出する第１の信号特徴
量間距離算出手段と、 前記検索対象信号の第２の信号特徴量と前記問合せ信号
の第２の信号特徴量との距離を算出する第２の信号特徴
量間距離算出手段と、 前記第１の信号特徴量間距離算出手段により算出された
距離と、前記第２の信号特徴量間距離算出手段により算
出された距離とに基づき、前記検索対象信号と問合せ信
号との類似性を判定する類似性判定手段とを備えたこと
を特徴とする類似性判定装置。 - 【請求項６】 前記第１の信号特徴量が、信号の集中具
合を含むことを特徴とする請求項１に記載の類似性判定
装置。 - 【請求項７】 前記重み決定手段が、前記信号の集中具
合に対する重み値を決定する構成を有することを特徴と
する請求項６記載の類似性判定装置。 - 【請求項８】 前記第１及び第２の信号特徴量が、画像
特徴量であることを特徴とする請求項１乃至７のいずれ
か１項に記載の類似性判定装置。 - 【請求項９】 前記第１及び第２の信号特徴量が、音響
特徴量であることを特徴とする請求項１乃至７のいずれ
か１項に記載の類似性判定装置。 - 【請求項１０】 前記第１の信号特徴量が、画像の色構
成比を表す色構成比特徴量であることを特徴とする請求
項８に記載の類似性判定装置。 - 【請求項１１】 前記第２の信号特徴量が、画像の色配
置を表す色配置特徴量であることを特徴とする請求項８
または１０に記載の類似性判定装置。 - 【請求項１２】 前記第１の信号特徴量が、画像の色配
置を表す色配置特徴量であることを特徴とする請求項８
に記載の類似性判定装置。 - 【請求項１３】 前記第２の信号特徴量が、画像の色構
成比を表す色構成比特徴量であることを特徴とする請求
項８または１２に記載の類似性判定装置。 - 【請求項１４】 前記色配置特徴量が、前記画像を固定
サイズの画像に変換し、その後、前記固定サイズの画像
に対して周波数変換および量子化を施すことによって生
成されることを特徴とする請求項１１または１２に記載
の類似性判定装置。 - 【請求項１５】 前記色配置特徴量が、信号を複数のブ
ロックに分割し、各ブロックより代表色に関する情報を
抽出することによって生成されることを特徴とする請求
項１１または１２に記載の類似性判定装置。 - 【請求項１６】 前記色構成比特徴量が、画像より１つ
または複数の代表色を選択し、その各々の代表色に関し
て色分布に関連する情報を計算することにより生成され
ることを特徴とする請求項１０または１３に記載の類似
性判定装置。 - 【請求項１７】 検索対象信号および問合せ信号それぞ
れの第１の信号特徴量および第２の信号特徴量に基づい
て前記検索対象信号と前記問合せ信号との類似性を判定
する類似性判定方法に於いて、 前記検索対象信号の第１の信号特徴量と前記問合せ信号
の第１の信号特徴量との距離を求める際に使用する、前
記第１の信号特徴量の要素に対する重み値を、前記第２
の信号特徴量のタイプに応じて決定する重み決定ステッ
プと、 前記検索対象信号の第１の信号特徴量と前記問合せ信号
の第１の信号特徴量との距離を、前記重み付け決定ステ
ップにより決定された重み値に基づき算出する第１の信
号特徴量間距離算出ステップと、 前記検索対象信号の第２の信号特徴量と前記問合せ信号
の第２の信号特徴量との距離を算出する第２の信号特徴
量間距離算出ステップと、 前記第１の信号特徴量間距離算出ステップにより算出さ
れた距離と、前記第２の信号特徴量間距離算出ステップ
により算出された距離とに基づき、前記検索対象信号と
問合せ信号との類似性を判定する類似性判定ステップと
を含むことを特徴とする類似性判定方法。 - 【請求項１８】 前記第１の信号特徴量が、直流成分と
その他の成分からなることを特徴とする請求項１７に記
載の類似性判定方法。 - 【請求項１９】 前記第１の信号特徴量を直流成分とそ
の他の成分に変換する信号特徴量変換ステップを含み、
且つ、 前記第１の信号特徴量間距離算出ステップが、前記信号
特徴量変換ステップで変換が行われた後の、前記検索対
象信号の第１の信号特徴量と前記問合せ信号の第１の信
号特徴量との距離を、前記重み決定ステップで決定され
た重み値に基づき算出することを特徴とする請求項１７
に記載の類似性判定方法。 - 【請求項２０】 前記重み決定ステップが、前記直流成
分に対する重み値を決定することを特徴とする請求項１
８または請求項１９に記載の類似性判定方法。 - 【請求項２１】 検索対象信号および問合せ信号それぞ
れの第１の信号特徴量および第２の信号特徴量に基づい
て前記検索対象信号と前記問合せ信号との類似性を判定
する類似性判定方法に於いて、 前記第１の信号特徴量が、直流成分を含まず、且つ、 前記検索対象信号の第１の信号特徴量と前記問合せ信号
の第１の信号特徴量との距離を算出する第１の信号特徴
量間距離算出ステップと、 前記検索対象信号の第２の信号特徴量と前記問合せ信号
の第２の信号特徴量との距離を算出する第２の信号特徴
量間距離算出ステップと、 前記第１の信号特徴量間距離算出ステップにより算出さ
れた距離と、前記第２の信号特徴量間距離算出ステップ
により算出された距離とに基づき、前記検索対象信号と
問合せ信号との類似性を判定する類似性判定ステップと
を含むことを特徴とする類似性判定方法。 - 【請求項２２】 前記第１の信号特徴量が、信号の集中
具合を含むことを特徴とする請求項１７に記載の類似性
判定方法。 - 【請求項２３】 前記重み決定ステップが、前記信号の
集中具合に対する重み値を決定することを特徴とする請
求項２２記載の類似性判定方法。 - 【請求項２４】 前記第１及び第２の信号特徴量が、画
像特徴量であることを特徴とする請求項１７乃至２３の
いずれか１項に記載の類似性判定方法。 - 【請求項２５】 前記第１及び第２の信号特徴量が、音
響特徴量であることを特徴とする請求項１７乃至２３の
いずれか１項に記載の類似性判定方法。 - 【請求項２６】 前記第１の信号特徴量が、画像の色構
成比を表す色構成比特徴量であることを特徴とする請求
項２４に記載の類似性判定方法。 - 【請求項２７】 前記第２の信号特徴量が、画像の色配
置を表す色配置特徴量であることを特徴とする請求項２
４または２６に記載の類似性判定方法。 - 【請求項２８】 前記第１の信号特徴量が、画像の色配
置を表す色配置特徴量であることを特徴とする請求項２
４に記載の類似性判定方法。 - 【請求項２９】 前記第２の信号特徴量が、画像の色構
成比を表す色構成比特徴量であることを特徴とする請求
項２４または２８に記載の類似性判定方法。 - 【請求項３０】 前記色配置特徴量が、前記画像を固定
サイズの画像に変換し、その後、前記固定サイズの画像
に対して周波数変換および量子化を施すことによって生
成されることを特徴とする請求項２７または２８に記載
の類似性判定方法。 - 【請求項３１】 前記色配置特徴量が、信号を複数のブ
ロックに分割し、各ブロックより代表色に関する情報を
抽出することによって生成されることを特徴とする請求
項２７または２８に記載の類似性判定方法。 - 【請求項３２】 前記色構成比特徴量が、画像より１つ
または複数の代表色を選択し、その各々の代表色に関し
て色分布に関連する情報を計算することにより生成され
ることを特徴とする請求項２６または２９に記載の類似
性判定方法。 - 【請求項３３】 コンピュータを、検索対象信号および
問合せ信号それぞれの第１の信号特徴量および第２の信
号特徴量に基づいて前記検索対象信号と前記問合せ信号
との類似性を判定する類似性判定装置として機能させる
ためのプログラムであって、 前記コンピュータを、 前記検索対象信号の第１の信号特徴量と前記問合せ信号
の第１の信号特徴量との距離を求める際に使用する、前
記第１の信号特徴量の要素に対する重み値を、前記第２
の信号特徴量のタイプに応じて決定する重み決定手段、 前記検索対象信号の第１の信号特徴量と前記問合せ信号
の第１の信号特徴量との距離を、前記重み付け決定手段
により決定された重み値に基づき算出する第１の信号特
徴量間距離算出手段、 前記検索対象信号の第２の信号特徴量と前記問合せ信号
の第２の信号特徴量との距離を算出する第２の信号特徴
量間距離算出手段、 前記第１の信号特徴量間距離算出手段により算出された
距離と、前記第２の信号特徴量間距離算出手段により算
出された距離とに基づき、前記検索対象信号と問合せ信
号との類似性を判定する類似性判定手段として機能させ
るためのプログラム。
Priority Applications (2)
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