JP2003196658A - 類似性判定方法および装置 - Google Patents
類似性判定方法および装置Info
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- JP2003196658A JP2003196658A JP2001400481A JP2001400481A JP2003196658A JP 2003196658 A JP2003196658 A JP 2003196658A JP 2001400481 A JP2001400481 A JP 2001400481A JP 2001400481 A JP2001400481 A JP 2001400481A JP 2003196658 A JP2003196658 A JP 2003196658A
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Abstract
(57)【要約】 （修正有）
【課題】 検索対象信号と問合せ信号との類似性を判定
する際の判定精度を向上させる類似性判定方法および装
置を提供する。 【解決手段】検索対象特徴量生成部３１は、検索対象信
号入力端子２から検索対象信号が入力される毎に、検索
対象信号より特徴量を生成する。問合せ特徴量生成部３
２は、問合せ信号入力端子１から入力された問合せ信号
より特徴量を生成する。アクティビティ算出部３３は、
問合せ信号を解析してそのアクティビティ（複雑度）を
算出する。類似性判定部３５は、類似条件決定部３４に
より決定された条件に基づき、問い合わせ特徴量生成部
３２で生成された特徴量と検索対象特徴量生成部３１で
生成された特徴量との間の類似性を判定する。
する際の判定精度を向上させる類似性判定方法および装
置を提供する。 【解決手段】検索対象特徴量生成部３１は、検索対象信
号入力端子２から検索対象信号が入力される毎に、検索
対象信号より特徴量を生成する。問合せ特徴量生成部３
２は、問合せ信号入力端子１から入力された問合せ信号
より特徴量を生成する。アクティビティ算出部３３は、
問合せ信号を解析してそのアクティビティ（複雑度）を
算出する。類似性判定部３５は、類似条件決定部３４に
より決定された条件に基づき、問い合わせ特徴量生成部
３２で生成された特徴量と検索対象特徴量生成部３１で
生成された特徴量との間の類似性を判定する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は映像信号や音響信号
などの類似性を判定する技術に係り、特に、信号検索な
どに利用される類似性判定方法および装置に関する。
などの類似性を判定する技術に係り、特に、信号検索な
どに利用される類似性判定方法および装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】信号データベースに蓄積された映像や音
響などの信号データから、所望の問合せ信号に類似する
信号データを検索する類似信号検索技術が種々提案され
ている。このような類似信号検索技術は、たとえば、現
在放送されている映像信号と、データベースで管理され
ているコマーシャルの映像信号とを逐次比較することに
より現在放送されているコマーシャルを特定することを
可能とする。
響などの信号データから、所望の問合せ信号に類似する
信号データを検索する類似信号検索技術が種々提案され
ている。このような類似信号検索技術は、たとえば、現
在放送されている映像信号と、データベースで管理され
ているコマーシャルの映像信号とを逐次比較することに
より現在放送されているコマーシャルを特定することを
可能とする。
【０００３】従来、この種の類似信号検索技術は、類似
性を判定する際、主として、問合せ信号および検索対象
信号から特徴量系列を抽出する。そして双方の特徴量系
列間の類似度を算出したうえで、算出された類似度とあ
らかじめ定められたしきい値との比較結果に基づいて、
問合せ信号と類似した信号が検索対象信号中に存在する
か否かを判定する。
性を判定する際、主として、問合せ信号および検索対象
信号から特徴量系列を抽出する。そして双方の特徴量系
列間の類似度を算出したうえで、算出された類似度とあ
らかじめ定められたしきい値との比較結果に基づいて、
問合せ信号と類似した信号が検索対象信号中に存在する
か否かを判定する。
【０００４】類似度算出に要する計算量を削減する方法
は、たとえば特開平１０−３２０４００号公報、特開２
００１−１６７１１８号公報、および特開平１１−１３
０６３０号公報に記載されている。特開平１０−３２０
４００号公報記載のシステムでは、特徴量系列中の同じ
特徴量が続く冗長な区間を一つにまとめ、特徴量サイズ
を減らした上で類似度算出を行うことにより計算量を削
減する。また、特開２００１−１６７１１８号公報記載
のシステムでは、画像データベースの検索対象画像の特
徴量と問い合わせ画像の特徴量とをそれぞれ係数変換
し、係数変換されたそれぞれの画像特徴量を用いて類似
度計算を実行する。これによって類似度計算量および必
要な蓄積容量を削減することができる。さらに、特開平
１１−１３０６３０号公報記載のシステムは，問合せ信
号が、ある１つの検索対象信号系列のどの部分に含まれ
ているか検索を行うシステムである。検索対象信号系列
に対して注目窓を設け、注目窓の移動量を適応的に定め
ることにより計算量を削減する。ただし、各注目窓に対
する類似度計算の削減については検討されていない。
は、たとえば特開平１０−３２０４００号公報、特開２
００１−１６７１１８号公報、および特開平１１−１３
０６３０号公報に記載されている。特開平１０−３２０
４００号公報記載のシステムでは、特徴量系列中の同じ
特徴量が続く冗長な区間を一つにまとめ、特徴量サイズ
を減らした上で類似度算出を行うことにより計算量を削
減する。また、特開２００１−１６７１１８号公報記載
のシステムでは、画像データベースの検索対象画像の特
徴量と問い合わせ画像の特徴量とをそれぞれ係数変換
し、係数変換されたそれぞれの画像特徴量を用いて類似
度計算を実行する。これによって類似度計算量および必
要な蓄積容量を削減することができる。さらに、特開平
１１−１３０６３０号公報記載のシステムは，問合せ信
号が、ある１つの検索対象信号系列のどの部分に含まれ
ているか検索を行うシステムである。検索対象信号系列
に対して注目窓を設け、注目窓の移動量を適応的に定め
ることにより計算量を削減する。ただし、各注目窓に対
する類似度計算の削減については検討されていない。
【０００５】一方、類似信号検索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、
我々は、すでに「画像特徴量生成装置、画像検索装置、
ならびにその生成方法及び検索方法」（特開２０００−
２５９８３２号公報）において、画像特徴量を周波数領
域で効率よく表現することにより類似性の判定精度を向
上させる動画像検索方法について提案した。
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、
我々は、すでに「画像特徴量生成装置、画像検索装置、
ならびにその生成方法及び検索方法」（特開２０００−
２５９８３２号公報）において、画像特徴量を周波数領
域で効率よく表現することにより類似性の判定精度を向
上させる動画像検索方法について提案した。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら，上記従
来の検索方法では，変化の少ない問合せ信号の場合と、
動きなどの変化が激しい問合せ信号の場合とでは検索結
果にばらつきが生じる。すなわち、同一の条件（類似度
のしきい値処理など）で類似性判定を行うと、変化の少
ない方では過剰検出が増え，変化の大きい方では未検出
が増える、という問題点があった。
来の検索方法では，変化の少ない問合せ信号の場合と、
動きなどの変化が激しい問合せ信号の場合とでは検索結
果にばらつきが生じる。すなわち、同一の条件（類似度
のしきい値処理など）で類似性判定を行うと、変化の少
ない方では過剰検出が増え，変化の大きい方では未検出
が増える、という問題点があった。
【０００７】このことを、例えば映像信号で考えると，
問合せ信号の持つ動きや明るさの変化が激しい場合、サ
ンプル位置の違いによる誤差が蓄積しやすいため，類似
とみなすしきい値を厳しくするにつれて検出漏れが増え
る。逆に、問合せ信号が動きのほとんどない変化の少な
い映像である場合には、時間軸方向で個々の信号を区別
することが難しくなるため，類似とみなすしきい値を厳
しくする必要がある。
問合せ信号の持つ動きや明るさの変化が激しい場合、サ
ンプル位置の違いによる誤差が蓄積しやすいため，類似
とみなすしきい値を厳しくするにつれて検出漏れが増え
る。逆に、問合せ信号が動きのほとんどない変化の少な
い映像である場合には、時間軸方向で個々の信号を区別
することが難しくなるため，類似とみなすしきい値を厳
しくする必要がある。
【０００８】同様に、例えば音響信号で考えると，問合
せ信号の持つ振幅の変化やパワーの変化が激しい場合、
サンプル位置の違いによる誤差が蓄積しやすいため，類
似とみなすしきい値を厳しくするにつれて検出漏れが増
える。逆に、問合せ信号が振幅の変化やパワーの変化の
少ない音響信号である場合、例えば無音状態が続くよう
な場合には，時間軸方向で個々の信号を区別することが
難しくなるため，類似とみなすしきい値を厳しくする必
要がある。
せ信号の持つ振幅の変化やパワーの変化が激しい場合、
サンプル位置の違いによる誤差が蓄積しやすいため，類
似とみなすしきい値を厳しくするにつれて検出漏れが増
える。逆に、問合せ信号が振幅の変化やパワーの変化の
少ない音響信号である場合、例えば無音状態が続くよう
な場合には，時間軸方向で個々の信号を区別することが
難しくなるため，類似とみなすしきい値を厳しくする必
要がある。
【０００９】このため、しきい値を甘くするにつれて類
似していない信号の過剰検出が増える。この問題を解決
するために、問合せ信号に実際に類似する信号と類似し
ない信号とを十分区別できるように特徴量の数や種類を
増やすことも可能である。しかしながら、特徴量の数や
種類が冗長となるために、無駄に特徴量の照合が行われ
てしまうという問題があった。これらの問題は、問合せ
信号の性質に関係なく一定のしきい値を設定することに
より類似性の判定を行うことが原因で生じるものであ
る。
似していない信号の過剰検出が増える。この問題を解決
するために、問合せ信号に実際に類似する信号と類似し
ない信号とを十分区別できるように特徴量の数や種類を
増やすことも可能である。しかしながら、特徴量の数や
種類が冗長となるために、無駄に特徴量の照合が行われ
てしまうという問題があった。これらの問題は、問合せ
信号の性質に関係なく一定のしきい値を設定することに
より類似性の判定を行うことが原因で生じるものであ
る。
【００１０】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、信号の性質に合わせて適応的に
特徴量の抽出および類似性の判定を行うことにより、効
率よく高い精度で類似性を判定できる類似性判定方法お
よび装置を提供することにある。
のであり、その目的は、信号の性質に合わせて適応的に
特徴量の抽出および類似性の判定を行うことにより、効
率よく高い精度で類似性を判定できる類似性判定方法お
よび装置を提供することにある。
【００１１】
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、本発明の第１の観点によれば、第１の信号および第
２の信号それぞれの特徴量に基づいて前記第１の信号と
第２の信号との類似性を判定する類似性判定装置におい
て、前記第１の信号および第２の信号の少なくとも一方
のアクティビティを算出するアクティビティ算出手段
と、前記アクティビティに基づいて、類似性判定のため
の判定条件を決定する類似条件決定手段と、前記判定条
件に基づいて、前記第１の信号と第２の信号との類似性
を判定する類似性判定手段と、を有することを特徴とす
る。
に、本発明の第１の観点によれば、第１の信号および第
２の信号それぞれの特徴量に基づいて前記第１の信号と
第２の信号との類似性を判定する類似性判定装置におい
て、前記第１の信号および第２の信号の少なくとも一方
のアクティビティを算出するアクティビティ算出手段
と、前記アクティビティに基づいて、類似性判定のため
の判定条件を決定する類似条件決定手段と、前記判定条
件に基づいて、前記第１の信号と第２の信号との類似性
を判定する類似性判定手段と、を有することを特徴とす
る。
【００１２】さらに、前記アクティビティに基づいて、
抽出すべき特徴量を定義する特徴量条件を決定する特徴
量決定手段と、前記特徴量条件にしたがって、前記第１
の信号および第２の信号のうちの対応する信号から特徴
量を抽出する特徴量抽出手段と、を有することが望まし
い。
抽出すべき特徴量を定義する特徴量条件を決定する特徴
量決定手段と、前記特徴量条件にしたがって、前記第１
の信号および第２の信号のうちの対応する信号から特徴
量を抽出する特徴量抽出手段と、を有することが望まし
い。
【００１３】本発明の第２の観点によれば、第１の信号
および第２の信号それぞれの特徴量に基づいて前記第１
の信号と第２の信号との類似性を判定する類似性判定装
置において、前記第１の信号および第２の信号の少なく
とも一方のアクティビティを算出するアクティビティ算
出手段と、前記アクティビティに基づいて、抽出すべき
特徴量を定義する特徴量条件を決定する特徴量決定手段
と、前記特徴量条件にしたがって、前記第１の信号およ
び第２の信号のうちの対応する信号から特徴量を抽出す
る特徴量抽出手段と、前記第１の信号および第２の信号
それぞれの特徴量に基づいて前記第１の信号と第２の信
号との類似性を判定する類似性判定手段と、を有するこ
とを特徴とする。
および第２の信号それぞれの特徴量に基づいて前記第１
の信号と第２の信号との類似性を判定する類似性判定装
置において、前記第１の信号および第２の信号の少なく
とも一方のアクティビティを算出するアクティビティ算
出手段と、前記アクティビティに基づいて、抽出すべき
特徴量を定義する特徴量条件を決定する特徴量決定手段
と、前記特徴量条件にしたがって、前記第１の信号およ
び第２の信号のうちの対応する信号から特徴量を抽出す
る特徴量抽出手段と、前記第１の信号および第２の信号
それぞれの特徴量に基づいて前記第１の信号と第２の信
号との類似性を判定する類似性判定手段と、を有するこ
とを特徴とする。
【００１４】上述したように、本発明によれば、アクテ
ィビティ算出手段により、信号を解析してそのアクティ
ビティ（複雑度）を算出し、算出されたアクティビティ
より信号から抽出する特徴量および類似性の判定を行う
際の条件を決定する。つまり、信号のアクティビティに
応じて特徴量の抽出を行い、信号のアクティビティに応
じて類似性の判定を行うことができ、この結果、信号の
性質に合わせて適応的に特徴量の抽出および類似性の判
定を行うことができる。
ィビティ算出手段により、信号を解析してそのアクティ
ビティ（複雑度）を算出し、算出されたアクティビティ
より信号から抽出する特徴量および類似性の判定を行う
際の条件を決定する。つまり、信号のアクティビティに
応じて特徴量の抽出を行い、信号のアクティビティに応
じて類似性の判定を行うことができ、この結果、信号の
性質に合わせて適応的に特徴量の抽出および類似性の判
定を行うことができる。
【００１５】
【発明の実施の形態】本発明は、さまざまな種類の信号
に適用可能であるが、以下の説明では、一例として、映
像信号を用いた場合について説明する。また、本発明で
は、さまざまな特徴量を用いることができるが、ここで
は一例として、映像の各フレーム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、離散コサイン変換（ＤＣＴ）を
行い、低周波成分を抽出し、非線形変換を行うことによ
り得られる特徴量の時系列集合を用いる。
に適用可能であるが、以下の説明では、一例として、映
像信号を用いた場合について説明する。また、本発明で
は、さまざまな特徴量を用いることができるが、ここで
は一例として、映像の各フレーム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、離散コサイン変換（ＤＣＴ）を
行い、低周波成分を抽出し、非線形変換を行うことによ
り得られる特徴量の時系列集合を用いる。
【００１６】（第１実施形態）図１は、本発明に係る類
似性判定装置の第１実施形態の構成例を示すブロック図
である。本実施形態は、映像検索システムや音響検索シ
ステムといった信号検索システムの一部として利用され
得る。
似性判定装置の第１実施形態の構成例を示すブロック図
である。本実施形態は、映像検索システムや音響検索シ
ステムといった信号検索システムの一部として利用され
得る。
【００１７】図１に示すように、本実施形態に係る類似
性判定装置３には、検索に用いる問合せ映像信号を入力
する問合せ信号入力端子１と、検索対象となる映像信号
を入力する検索対象信号入力端子２とが設けられてい
る。類似性判定装置３は、入力した問合せ信号と検索対
象信号との類似性を判定し、その類似性判定結果をディ
スプレイ装置や印刷装置等の出力装置４へ出力する。
性判定装置３には、検索に用いる問合せ映像信号を入力
する問合せ信号入力端子１と、検索対象となる映像信号
を入力する検索対象信号入力端子２とが設けられてい
る。類似性判定装置３は、入力した問合せ信号と検索対
象信号との類似性を判定し、その類似性判定結果をディ
スプレイ装置や印刷装置等の出力装置４へ出力する。
【００１８】類似性判定装置３は、検索対象特徴量生成
部３１、問合せ特徴量生成部３２、アクティビティ算出
部３３，類似条件決定部３４および類似性判定部３５を
有する。以下、各構成ブロックについて説明する。
部３１、問合せ特徴量生成部３２、アクティビティ算出
部３３，類似条件決定部３４および類似性判定部３５を
有する。以下、各構成ブロックについて説明する。
【００１９】１．１）特徴量生成
検索対象特徴量生成部３１は、検索対象信号入力端子２
から検索対象信号が入力される毎に、検索対象信号より
特徴量を生成する。問合せ特徴量生成部３２は、問合せ
信号入力端子１から入力された問合せ信号より特徴量を
生成する。ここで、特徴量としてはさまざまなものが考
えられるが、例えば、映像中に含まれる一部または全体
のフレームより、色や形状、テクスチャを表す特徴量
を、例えば文献；"ＣＯＬＯＲ ＡＮＤ ＴＥＸＴＵＲ
Ｅ ＤＥＳＣＲＩＰＴＯＲＳ"（ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ
ａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｃｉｒｃｕｔｓ ａｎｄ Ｓｙ
ｓｔｅｍｓ ｆｏｒ Ｖｉｄｅｏ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇ
ｙ Ｖｏｌ．１１、Ｎｏ．６、Ｊｕｎｅ２００１）に記
載された方法を用いて生成することができる。
から検索対象信号が入力される毎に、検索対象信号より
特徴量を生成する。問合せ特徴量生成部３２は、問合せ
信号入力端子１から入力された問合せ信号より特徴量を
生成する。ここで、特徴量としてはさまざまなものが考
えられるが、例えば、映像中に含まれる一部または全体
のフレームより、色や形状、テクスチャを表す特徴量
を、例えば文献；"ＣＯＬＯＲ ＡＮＤ ＴＥＸＴＵＲ
Ｅ ＤＥＳＣＲＩＰＴＯＲＳ"（ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ
ａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｃｉｒｃｕｔｓ ａｎｄ Ｓｙ
ｓｔｅｍｓ ｆｏｒ Ｖｉｄｅｏ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇ
ｙ Ｖｏｌ．１１、Ｎｏ．６、Ｊｕｎｅ２００１）に記
載された方法を用いて生成することができる。
【００２０】また、映像信号より、映像の動きを表す特
徴量、例えば映像中の動きの激しさ（例えば動きベクト
ルの総量）、動きの方向性、時空間的分布状況などを生
成することもできる。例えば、文献；"ＭＰＥＧ−７
Ｖｉｓｕａｌ ＭｏｔｉｏｎＤｅｓｓｃｒｉｐｔｏｒ
ｓ"（ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎＣｉ
ｒｃｕｔｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ ｆｏｒ Ｖｉｄ
ｅｏ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｖｏｌ．１１、Ｎｏ．
６、Ｊｕｎｅ２００１）記載の方法を利用して生成する
ことも出来る。
徴量、例えば映像中の動きの激しさ（例えば動きベクト
ルの総量）、動きの方向性、時空間的分布状況などを生
成することもできる。例えば、文献；"ＭＰＥＧ−７
Ｖｉｓｕａｌ ＭｏｔｉｏｎＤｅｓｓｃｒｉｐｔｏｒ
ｓ"（ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎＣｉ
ｒｃｕｔｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ ｆｏｒ Ｖｉｄ
ｅｏ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｖｏｌ．１１、Ｎｏ．
６、Ｊｕｎｅ２００１）記載の方法を利用して生成する
ことも出来る。
【００２１】さらに、映像信号のみならず音響信号から
も特徴量を生成することができる。例えば文献；"ＯＶ
ＥＲＶＩＥＷ ＯＦ ＭＰＥＧ−７ ＡＵＤＩＯ"（Ｉ
ＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｃｉｒｃｕｔ
ｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓｆｏｒ Ｖｉｄｅｏ Ｔｅ
ｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｖｏｌ．１１、Ｎｏ．６、Ｊｕｎｅ
２００１）に記載された方法を用いて音響信号から特徴
量を生成することもできる。
も特徴量を生成することができる。例えば文献；"ＯＶ
ＥＲＶＩＥＷ ＯＦ ＭＰＥＧ−７ ＡＵＤＩＯ"（Ｉ
ＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｃｉｒｃｕｔ
ｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓｆｏｒ Ｖｉｄｅｏ Ｔｅ
ｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｖｏｌ．１１、Ｎｏ．６、Ｊｕｎｅ
２００１）に記載された方法を用いて音響信号から特徴
量を生成することもできる。
【００２２】図２は、本実施形態で用いられる特徴量生
成部３１および３２の構成例を示すブロック図である。
フレーム抽出部３０１は、入力された信号中のフレーム
を抽出し、各フレームを画像サイズ変換部３０２に入力
する。画像サイズ変換部３０２は、入力されたフレーム
を合計６４（８×８）個のブロックに分割し、それぞれ
の区画の代表色（平均色など）を算出することにより、
８画素×８画素の縮退画像を生成する。なお縮退画像の
色空間はＹＣｂＣｒを採用する。
成部３１および３２の構成例を示すブロック図である。
フレーム抽出部３０１は、入力された信号中のフレーム
を抽出し、各フレームを画像サイズ変換部３０２に入力
する。画像サイズ変換部３０２は、入力されたフレーム
を合計６４（８×８）個のブロックに分割し、それぞれ
の区画の代表色（平均色など）を算出することにより、
８画素×８画素の縮退画像を生成する。なお縮退画像の
色空間はＹＣｂＣｒを採用する。
【００２３】周波数変換部３０３は、画像サイズ変換部
３０２により得られた縮退画像に対してＤＣＴ（離散コ
サイン変換）を行う。変換係数抽出部３０４は、周波数
変換部３０３により得られた変換係数をジグザグスキャ
ンにより低周波成分から順に定められた個数を抽出す
る。非線形量子化部３０５は、変換係数抽出部３０４よ
り抽出された各係数について、直流成分を６ビット、交
流成分を５ビットでそれぞれ量子化しフレーム特徴量を
構築する。こうして、信号特徴量は各フレームより得ら
れたフレーム特徴量の時系列集合となる。
３０２により得られた縮退画像に対してＤＣＴ（離散コ
サイン変換）を行う。変換係数抽出部３０４は、周波数
変換部３０３により得られた変換係数をジグザグスキャ
ンにより低周波成分から順に定められた個数を抽出す
る。非線形量子化部３０５は、変換係数抽出部３０４よ
り抽出された各係数について、直流成分を６ビット、交
流成分を５ビットでそれぞれ量子化しフレーム特徴量を
構築する。こうして、信号特徴量は各フレームより得ら
れたフレーム特徴量の時系列集合となる。
【００２４】１．２）アクティビティ算出
アクティビティ算出部３３は、問合せ信号を解析してそ
のアクティビティ（複雑度）を算出する。アクティビテ
ィとは信号の複雑度を表し、例えば信号分布の相関や分
散、映像信号内に含まれるカット数、音響信号内に含ま
れる無音区間の分散などをアクティビティとすることが
できる。
のアクティビティ（複雑度）を算出する。アクティビテ
ィとは信号の複雑度を表し、例えば信号分布の相関や分
散、映像信号内に含まれるカット数、音響信号内に含ま
れる無音区間の分散などをアクティビティとすることが
できる。
【００２５】たとえば、図３に示すように、アクティビ
ティ算出部３３が特徴量抽出部３３１とアクティビティ
計算部３３２とからなり、問い合わせ信号から特徴量を
生成したのちに、抽出された特徴量を解析してアクティ
ビティを算出することもできる。ここで、アクティビテ
ィ算出に用いる特徴量は種々のものを用いることができ
るが、例えば検索対象特徴量生成部３１に挙げた各種特
徴量生成方法を利用することもできる。
ティ算出部３３が特徴量抽出部３３１とアクティビティ
計算部３３２とからなり、問い合わせ信号から特徴量を
生成したのちに、抽出された特徴量を解析してアクティ
ビティを算出することもできる。ここで、アクティビテ
ィ算出に用いる特徴量は種々のものを用いることができ
るが、例えば検索対象特徴量生成部３１に挙げた各種特
徴量生成方法を利用することもできる。
【００２６】さらに、図４に示すように、問合せ特徴量
生成部３２より生成された特徴量、つまり類似性判定部
３５に入力するものと同一の特徴量を解析してアクティ
ビティを算出してもよい。また、別途用意された任意の
特徴量をアクティビティ算出に用いてもよい。
生成部３２より生成された特徴量、つまり類似性判定部
３５に入力するものと同一の特徴量を解析してアクティ
ビティを算出してもよい。また、別途用意された任意の
特徴量をアクティビティ算出に用いてもよい。
【００２７】図５は、アクティビティとしてカット数を
用いる場合のアクティビティ算出部の動作を概略的に示
すフローチャートである。はじめに、信号入力端子より
信号を入力する（ステップＡ１）。次に、入力された信
号よりカット検出を行う（ステップＡ２）。カット検出
方法としてはさまざまな方法が考えられる。例えば入力
信号が映像である場合には、画素ベースでフレーム間差
分を算出することによりカット検出を行うことができ
る。また、各フレームより例えば色ヒストグラムのよう
な画像特徴量を生成して、画像特徴量間の距離を算出す
ることによりカット検出を行うこともできる。そして、
検出されたカット数を入力信号のアクティビティとして
出力する（ステップＡ３）。
用いる場合のアクティビティ算出部の動作を概略的に示
すフローチャートである。はじめに、信号入力端子より
信号を入力する（ステップＡ１）。次に、入力された信
号よりカット検出を行う（ステップＡ２）。カット検出
方法としてはさまざまな方法が考えられる。例えば入力
信号が映像である場合には、画素ベースでフレーム間差
分を算出することによりカット検出を行うことができ
る。また、各フレームより例えば色ヒストグラムのよう
な画像特徴量を生成して、画像特徴量間の距離を算出す
ることによりカット検出を行うこともできる。そして、
検出されたカット数を入力信号のアクティビティとして
出力する（ステップＡ３）。
【００２８】１．３）類似性判定
類似条件決定部３４は、アクティビティ算出部３３で算
出されたアクティビティに従って、類似性判定を行うた
めの条件を決定する。類似性判定部３５は、類似条件決
定部３４により決定された条件に基づき、問い合わせ特
徴量生成部３２で生成された特徴量と検索対象特徴量生
成部３１で生成された特徴量との間の類似性を判定す
る。
出されたアクティビティに従って、類似性判定を行うた
めの条件を決定する。類似性判定部３５は、類似条件決
定部３４により決定された条件に基づき、問い合わせ特
徴量生成部３２で生成された特徴量と検索対象特徴量生
成部３１で生成された特徴量との間の類似性を判定す
る。
【００２９】より具体的には、例えば、検索対象映像が
入力されるごとに検索対象映像に識別子を割り当て、類
似していると判定された場合には、割り当てられた識別
子を出力装置４に出力する。このような処理により、出
力装置４には問合せ信号と類似性が高い検索対象信号の
識別子が出力されるので、ユーザは、例えば、識別子を
指定することにより、問合せ信号と類似性の高い検索対
象信号を得ることができる。また、例えば識別子として
特定コンテンツの名称を与えることにより、ユーザは識
別子を見ることにより問合せ映像がどのコンテンツであ
るか、または類似しているかを知ることが出来る。
入力されるごとに検索対象映像に識別子を割り当て、類
似していると判定された場合には、割り当てられた識別
子を出力装置４に出力する。このような処理により、出
力装置４には問合せ信号と類似性が高い検索対象信号の
識別子が出力されるので、ユーザは、例えば、識別子を
指定することにより、問合せ信号と類似性の高い検索対
象信号を得ることができる。また、例えば識別子として
特定コンテンツの名称を与えることにより、ユーザは識
別子を見ることにより問合せ映像がどのコンテンツであ
るか、または類似しているかを知ることが出来る。
【００３０】図６は、類似性判定部３５の構成例を示す
ブロック図である。特徴量間類似度算出部１０５は、問
い合わせ特徴量生成部３２で生成された特徴量と、検索
対象特徴量生成部３１で生成された特徴量との間の類似
度を示す値を算出する。検出判定部１０６は、特徴量間
類似度算出部１０５で算出された類似度値が、類似条件
決定部３４により決定された条件を満たすか否かを判定
する。
ブロック図である。特徴量間類似度算出部１０５は、問
い合わせ特徴量生成部３２で生成された特徴量と、検索
対象特徴量生成部３１で生成された特徴量との間の類似
度を示す値を算出する。検出判定部１０６は、特徴量間
類似度算出部１０５で算出された類似度値が、類似条件
決定部３４により決定された条件を満たすか否かを判定
する。
【００３１】１．４）類似条件
類似性の判定を行う際の条件の定め方としては、さまざ
まな方法が考えられる。例えば類似条件決定部３４が検
索対象信号と問合せ信号が類似しているとみなすしきい
値を決定し、類似度値がこのしきい値を越えるか否か
（類似度値が特徴量ベクトル間の距離であれば距離値が
しきい値より低いか否か）により検索対象信号と問合せ
信号が類似しているか否かを判定することができる。
まな方法が考えられる。例えば類似条件決定部３４が検
索対象信号と問合せ信号が類似しているとみなすしきい
値を決定し、類似度値がこのしきい値を越えるか否か
（類似度値が特徴量ベクトル間の距離であれば距離値が
しきい値より低いか否か）により検索対象信号と問合せ
信号が類似しているか否かを判定することができる。
【００３２】例えば、カット数の多い問合せ信号や動き
の激しい問合せ信号に対しては、検索対象信号と問合せ
信号が類似しているとみなすしきい値を甘く（類似度の
場合は低く、距離の場合は高く）設定しておき、カット
数の少ない信号や動きの少ない信号に対してはしきい値
を厳しく（類似度の場合は高く、距離の場合は低く）設
定しておく。このように問合せ信号のアクティビティに
合わせてしきい値を設定することができる。ただし、類
似性の判定条件はしきい値である必要はない。複数次元
のしきい値ベクトルや評価関数などを判定条件として用
いてもよい。
の激しい問合せ信号に対しては、検索対象信号と問合せ
信号が類似しているとみなすしきい値を甘く（類似度の
場合は低く、距離の場合は高く）設定しておき、カット
数の少ない信号や動きの少ない信号に対してはしきい値
を厳しく（類似度の場合は高く、距離の場合は低く）設
定しておく。このように問合せ信号のアクティビティに
合わせてしきい値を設定することができる。ただし、類
似性の判定条件はしきい値である必要はない。複数次元
のしきい値ベクトルや評価関数などを判定条件として用
いてもよい。
【００３３】１．５）動作
次に、本実施形態の動作をフローチャートを用いて説明
する。ここでは、一例として、アクティビティがカット
点の数で表され、また、検索対象信号は複数あるものと
する。
する。ここでは、一例として、アクティビティがカット
点の数で表され、また、検索対象信号は複数あるものと
する。
【００３４】図７は、第１実施形態による類似性判定装
置の動作を示すフローチャートである。先ず、問合せ信
号入力端子１から問合せ映像を入力する（ステップＢ
１）。これにより、問合せ特徴量算出部３２が、問合せ
映像の特徴量を生成する（ステップＢ２）。
置の動作を示すフローチャートである。先ず、問合せ信
号入力端子１から問合せ映像を入力する（ステップＢ
１）。これにより、問合せ特徴量算出部３２が、問合せ
映像の特徴量を生成する（ステップＢ２）。
【００３５】次に、アクティビティ算出部３３は、問合
せ映像よりカット検出を行い、カットの数を算出する
（ステップＢ３）。カットを検出する処理としては適宜
のものを使用することが出来るが、例えば映像中の連続
するフレームより特徴量抽出を行い、連続するフレーム
の特徴量間距離を算出したうえで、距離があるしきい値
を越える場合にカットとみなすことにより行うことが出
来る。
せ映像よりカット検出を行い、カットの数を算出する
（ステップＢ３）。カットを検出する処理としては適宜
のものを使用することが出来るが、例えば映像中の連続
するフレームより特徴量抽出を行い、連続するフレーム
の特徴量間距離を算出したうえで、距離があるしきい値
を越える場合にカットとみなすことにより行うことが出
来る。
【００３６】類似条件決定部３４は、アクティビティ算
出部３３により算出されたカットの数に応じて、問合せ
映像と検索対象映像の類似性の判定を行う際の条件（し
きい値）を決定する（ステップＢ４）。
出部３３により算出されたカットの数に応じて、問合せ
映像と検索対象映像の類似性の判定を行う際の条件（し
きい値）を決定する（ステップＢ４）。
【００３７】続いて、検索対象信号入力端子２から検索
対象映像を１つ入力し（ステップＢ５）、すべての検索
対象信号の入力が終了したか否かを判定する（ステップ
Ｂ６）。この時点では第１番目の検索対象映像が入力し
ただけなので（ステップＢ６のＮＯ）、検索対象特徴量
算出部３１は検索対象映像の特徴量を生成する（ステッ
プＢ７）。
対象映像を１つ入力し（ステップＢ５）、すべての検索
対象信号の入力が終了したか否かを判定する（ステップ
Ｂ６）。この時点では第１番目の検索対象映像が入力し
ただけなので（ステップＢ６のＮＯ）、検索対象特徴量
算出部３１は検索対象映像の特徴量を生成する（ステッ
プＢ７）。
【００３８】その後、特徴量間類似度算出部１０４が、
問合せ映像の特徴量と検索対象映像の特徴量との類似度
を算出する（ステップＢ８）。そして、類似性判定部３
５は、算出された類似度が、類似条件決定部３４により
決定された類似条件を満たすか否かを判定し、類似条件
を満たす検索対象映像と識別子とを対応付けて保持する
（ステップＢ９）。
問合せ映像の特徴量と検索対象映像の特徴量との類似度
を算出する（ステップＢ８）。そして、類似性判定部３
５は、算出された類似度が、類似条件決定部３４により
決定された類似条件を満たすか否かを判定し、類似条件
を満たす検索対象映像と識別子とを対応付けて保持する
（ステップＢ９）。
【００３９】以上の処理ステップＢ５〜Ｂ９を全ての検
索対象映像に対して行う。そして、全ての検索対象映像
に対して上記処理が行われると（ステップＢ６のＹＥ
Ｓ）、類似していると判定された場合に、割り当てられ
た識別子を出力装置４に出力する（ステップＢ１０）。
索対象映像に対して行う。そして、全ての検索対象映像
に対して上記処理が行われると（ステップＢ６のＹＥ
Ｓ）、類似していると判定された場合に、割り当てられ
た識別子を出力装置４に出力する（ステップＢ１０）。
【００４０】このようにして、出力装置４は問合せ信号
と類似性が高い検索対象信号の識別子を受け取るので、
ユーザは、例えば、識別子を指定することにより、問合
せ信号と類似性の高い検索対象信号を得ることができ
る。また、例えば識別子として特定コマーシャルの名称
を与えることにより、ユーザは識別子を見ることにより
問合せ映像がどのコマーシャルであるかを知ることが出
来る。
と類似性が高い検索対象信号の識別子を受け取るので、
ユーザは、例えば、識別子を指定することにより、問合
せ信号と類似性の高い検索対象信号を得ることができ
る。また、例えば識別子として特定コマーシャルの名称
を与えることにより、ユーザは識別子を見ることにより
問合せ映像がどのコマーシャルであるかを知ることが出
来る。
【００４１】上述したように、本実施の形態では、アク
ティビティ算出部３３は、問合せ信号を解析してそのア
クティビティ（複雑度）を算出し、類似条件決定部３４
はそのアクティビティに基づいて類似性の判定条件を決
定する。従って、信号のアクティビティに応じた類似性
の判定を類似性判定部３５で行うことができる。この結
果、信号の性質に合わせて適応的に類似性の判定を行う
ことができ、効率よく高い精度で類似性を判定できるよ
うにすることができる。
ティビティ算出部３３は、問合せ信号を解析してそのア
クティビティ（複雑度）を算出し、類似条件決定部３４
はそのアクティビティに基づいて類似性の判定条件を決
定する。従って、信号のアクティビティに応じた類似性
の判定を類似性判定部３５で行うことができる。この結
果、信号の性質に合わせて適応的に類似性の判定を行う
ことができ、効率よく高い精度で類似性を判定できるよ
うにすることができる。
【００４２】なお、図８に示すように、第１実施形態に
おいて、問合せ信号と検索対象信号とを入れ替えても、
同様の効果が得られることはいうまでもない。この例で
は、検索対象信号を用いてアクティビティを算出してい
る点が、図１の例と異なるだけであるから、説明は省略
する。
おいて、問合せ信号と検索対象信号とを入れ替えても、
同様の効果が得られることはいうまでもない。この例で
は、検索対象信号を用いてアクティビティを算出してい
る点が、図１の例と異なるだけであるから、説明は省略
する。
【００４３】（第２実施形態）図９は、本発明による類
似性判定装置の第２実施形態の構成例を示すブロック図
である。本実施形態による類似性判定装置３ａには、検
索に用いる問合せ映像信号を入力する問合せ信号入力端
子１と、検索対象となる映像信号を入力する検索対象信
号入力端子２とが設けられている。類似性判定装置３ａ
は、入力した問合せ信号と検索対象信号との類似性を判
定し、その類似性判定結果をディスプレイ装置や印刷装
置等の出力装置４へ出力する。
似性判定装置の第２実施形態の構成例を示すブロック図
である。本実施形態による類似性判定装置３ａには、検
索に用いる問合せ映像信号を入力する問合せ信号入力端
子１と、検索対象となる映像信号を入力する検索対象信
号入力端子２とが設けられている。類似性判定装置３ａ
は、入力した問合せ信号と検索対象信号との類似性を判
定し、その類似性判定結果をディスプレイ装置や印刷装
置等の出力装置４へ出力する。
【００４４】類似性判定装置３ａは、検索対象特徴量生
成部３１ａ、問合せ特徴量生成部３２ａ、アクティビテ
ィ算出部３３ａ、類似性判定部３５ａ、および問合せ特
徴量決定部３６ａを有する。以下、各構成ブロックにつ
いて説明する。
成部３１ａ、問合せ特徴量生成部３２ａ、アクティビテ
ィ算出部３３ａ、類似性判定部３５ａ、および問合せ特
徴量決定部３６ａを有する。以下、各構成ブロックにつ
いて説明する。
【００４５】検索対象特徴量生成部３１ａは、検索対象
信号入力端子２から検索対象信号が入力される毎に、検
索対象信号より特徴量を生成する。アクティビティ算出
部３３ａは、問合せ信号を解析してそのアクティビティ
（複雑度）を算出する。第１実施形態におけるアクティ
ビティ算出部３３と同様の動作を行う。
信号入力端子２から検索対象信号が入力される毎に、検
索対象信号より特徴量を生成する。アクティビティ算出
部３３ａは、問合せ信号を解析してそのアクティビティ
（複雑度）を算出する。第１実施形態におけるアクティ
ビティ算出部３３と同様の動作を行う。
【００４６】問合せ特徴量決定部３６ａは、アクティビ
ティ算出部３３ａにより算出されたアクティビティに基
づいて、問合せ信号から抽出する特徴量の数や種類など
といった特徴量抽出条件を決定する。問合せ特徴量生成
部３２ａは、問合せ信号入力端子１から入力された問合
せ信号より、問合せ特徴量決定部３６ａにより決定され
た特徴量抽出条件に基づき特徴量を生成する。
ティ算出部３３ａにより算出されたアクティビティに基
づいて、問合せ信号から抽出する特徴量の数や種類など
といった特徴量抽出条件を決定する。問合せ特徴量生成
部３２ａは、問合せ信号入力端子１から入力された問合
せ信号より、問合せ特徴量決定部３６ａにより決定され
た特徴量抽出条件に基づき特徴量を生成する。
【００４７】図１０は、特徴量生成部３２ａの構成例を
示すブロック図である。図１に示した特徴量生成部３１
および３２との相違点は、変換係数抽出部３０４の代わ
りに変換係数抽出部３０４ａを備えている点である。
変換係数抽出部３０４ａは、特徴量決定部３６ａにより
算出された特徴量抽出条件に応じて、周波数変換部３０
３から入力した変換係数のうちどの係数を抽出するかを
決定する。なお、問合せ映像全体のアクティビティを算
出して、各フレームから抽出する特徴量を一括で定める
ことも、フレーム単位でアクティビティを算出してフレ
ーム毎に抽出する特徴量を設定することも、また例えば
カット点フレームに対しては特定の条件で特徴量を抽出
することもできる。
示すブロック図である。図１に示した特徴量生成部３１
および３２との相違点は、変換係数抽出部３０４の代わ
りに変換係数抽出部３０４ａを備えている点である。
変換係数抽出部３０４ａは、特徴量決定部３６ａにより
算出された特徴量抽出条件に応じて、周波数変換部３０
３から入力した変換係数のうちどの係数を抽出するかを
決定する。なお、問合せ映像全体のアクティビティを算
出して、各フレームから抽出する特徴量を一括で定める
ことも、フレーム単位でアクティビティを算出してフレ
ーム毎に抽出する特徴量を設定することも、また例えば
カット点フレームに対しては特定の条件で特徴量を抽出
することもできる。
【００４８】類似性判定部３５ａは、問い合わせ特徴量
生成部３２ａで生成された特徴量と、検索対象特徴量生
成部３１ａで生成された特徴量との間の類似性を算出
し、問合せ信号が検索対象信号に類似しているか否かを
判定する。より具体的には、例えば、検索対象信号入力
端子２から検索対象映像が入力されるごとに、検索対象
映像に識別子を割り当て、類似していると判定された場
合には割り当てられた識別子を出力装置４に出力する。
以上の処理により、出力装置４には問合せ信号と類似性
が高い検索対象信号の識別子が出力されるので、ユーザ
は、例えば、識別子を指定することにより、問合せ信号
と類似性の高い検索対象信号を得ることができる。ま
た、例えば識別子として特定コマーシャルの名称を与え
ることにより、ユーザは識別子を見ることにより問合せ
映像がどのコマーシャルであるか（どのコマーシャルと
類似しているか）を知ることが出来る。
生成部３２ａで生成された特徴量と、検索対象特徴量生
成部３１ａで生成された特徴量との間の類似性を算出
し、問合せ信号が検索対象信号に類似しているか否かを
判定する。より具体的には、例えば、検索対象信号入力
端子２から検索対象映像が入力されるごとに、検索対象
映像に識別子を割り当て、類似していると判定された場
合には割り当てられた識別子を出力装置４に出力する。
以上の処理により、出力装置４には問合せ信号と類似性
が高い検索対象信号の識別子が出力されるので、ユーザ
は、例えば、識別子を指定することにより、問合せ信号
と類似性の高い検索対象信号を得ることができる。ま
た、例えば識別子として特定コマーシャルの名称を与え
ることにより、ユーザは識別子を見ることにより問合せ
映像がどのコマーシャルであるか（どのコマーシャルと
類似しているか）を知ることが出来る。
【００４９】なお、問合せ映像の特徴量と、検索対象映
像の特徴量とで保持している係数が異なる場合がある
が、異なる構成要素を持つ画像特徴量どうしの類似度算
出方法としては、本発明者らによる特願２００１−２２
４５４７号記載の方法などがある。
像の特徴量とで保持している係数が異なる場合がある
が、異なる構成要素を持つ画像特徴量どうしの類似度算
出方法としては、本発明者らによる特願２００１−２２
４５４７号記載の方法などがある。
【００５０】上述したように、本実施形態において、ア
クティビティ算出部３３ａは問合せ信号を解析してその
アクティビティ（複雑度）を算出し、特徴量決定部３６
ａはそのアクティビティに基づいて問合せ信号より抽出
する特徴量を決定する。従って、信号のアクティビティ
に応じた特徴量の抽出は、問合せ特徴量生成部３２ａで
行われる。この結果、信号の性質に合わせて適応的に特
徴量の抽出を行うことができ、効率よく高い精度で類似
性を判定できるようにすることができる。
クティビティ算出部３３ａは問合せ信号を解析してその
アクティビティ（複雑度）を算出し、特徴量決定部３６
ａはそのアクティビティに基づいて問合せ信号より抽出
する特徴量を決定する。従って、信号のアクティビティ
に応じた特徴量の抽出は、問合せ特徴量生成部３２ａで
行われる。この結果、信号の性質に合わせて適応的に特
徴量の抽出を行うことができ、効率よく高い精度で類似
性を判定できるようにすることができる。
【００５１】（第３実施形態）図１１は、本発明による
類似性判定装置の第３実施形態の構成例を示すブロック
図である。本実施形態による類似性判定装置３ｂには、
検索に用いる問合せ映像信号を入力する問合せ信号入力
端子１と、検索対象となる映像信号を入力する検索対象
信号入力端子２とが設けられている。類似性判定装置３
ｂは、入力した問合せ信号と検索対象信号との類似性を
判定し、その類似性判定結果をディスプレイ装置や印刷
装置等の出力装置４へ出力する。
類似性判定装置の第３実施形態の構成例を示すブロック
図である。本実施形態による類似性判定装置３ｂには、
検索に用いる問合せ映像信号を入力する問合せ信号入力
端子１と、検索対象となる映像信号を入力する検索対象
信号入力端子２とが設けられている。類似性判定装置３
ｂは、入力した問合せ信号と検索対象信号との類似性を
判定し、その類似性判定結果をディスプレイ装置や印刷
装置等の出力装置４へ出力する。
【００５２】類似性判定装置３ｂは、検索対象特徴量生
成部３１ｂ、問合せ特徴量生成部３２ｂ、アクティビテ
ィ算出部３３ｂ、類似条件決定部３４ｂ、類似性判定部
３５ｂ、および問合せ特徴量決定部３６ｂを有する。以
下、各構成ブロックについて説明する。
成部３１ｂ、問合せ特徴量生成部３２ｂ、アクティビテ
ィ算出部３３ｂ、類似条件決定部３４ｂ、類似性判定部
３５ｂ、および問合せ特徴量決定部３６ｂを有する。以
下、各構成ブロックについて説明する。
【００５３】検索対象特徴量生成部３１ｂは、検索対象
信号入力端子２から検索対象信号が入力される毎に、検
索対象信号より特徴量を生成する。アクティビティ算出
部３３ｂは、問合せ信号を解析してそのアクティビティ
（複雑度）を算出する。第１実施形態におけるアクティ
ビティ算出部３３と同様の動作を行う。
信号入力端子２から検索対象信号が入力される毎に、検
索対象信号より特徴量を生成する。アクティビティ算出
部３３ｂは、問合せ信号を解析してそのアクティビティ
（複雑度）を算出する。第１実施形態におけるアクティ
ビティ算出部３３と同様の動作を行う。
【００５４】問合せ特徴量決定部３６ｂは、アクティビ
ティ算出部３３ｂにより算出されたアクティビティに基
づいて、問合せ特徴量より抽出する特徴量の数や種類な
どといった特徴量抽出条件を決定する。類似条件決定部
３４ｂは、アクティビティ算出部３３ｂにより算出され
たアクティビティに基づいて、類似性の判定を行う際の
条件を決定する。
ティ算出部３３ｂにより算出されたアクティビティに基
づいて、問合せ特徴量より抽出する特徴量の数や種類な
どといった特徴量抽出条件を決定する。類似条件決定部
３４ｂは、アクティビティ算出部３３ｂにより算出され
たアクティビティに基づいて、類似性の判定を行う際の
条件を決定する。
【００５５】問合せ特徴量生成部３２ｂは、問合せ特徴
量決定部３６ｂにより決定された特徴量抽出条件に基づ
き、問合せ信号入力端子１から入力された問合せ信号か
ら特徴量を生成する。
量決定部３６ｂにより決定された特徴量抽出条件に基づ
き、問合せ信号入力端子１から入力された問合せ信号か
ら特徴量を生成する。
【００５６】類似性判定部３５ｂは、類似条件決定部３
４ｂにより決定された条件に基づき、問い合わせ特徴量
生成部３２ｂで生成された特徴量と検索対象特徴量生成
部３１ｂで生成された特徴量との間の類似性を判定す
る。
４ｂにより決定された条件に基づき、問い合わせ特徴量
生成部３２ｂで生成された特徴量と検索対象特徴量生成
部３１ｂで生成された特徴量との間の類似性を判定す
る。
【００５７】上述したように、本実施形態では、アクテ
ィビティ算出部３３ｂが問合せ信号を解析してそのアク
ティビティ（複雑度）を算出し、特徴量決定部３６ｂが
そのアクティビティに基づいて問合せ信号より抽出する
特徴量を決定する。
ィビティ算出部３３ｂが問合せ信号を解析してそのアク
ティビティ（複雑度）を算出し、特徴量決定部３６ｂが
そのアクティビティに基づいて問合せ信号より抽出する
特徴量を決定する。
【００５８】さらに、類似条件決定部３４ｂが、アクテ
ィビティ算出部３３ｂにより算出されたアクティビティ
に基づいて類似性の判定を行う際の条件を決定する。従
って、信号のアクティビティに応じた特徴量の抽出を問
合せ特徴量生成部３２ｂで行い、信号のアクティビティ
に応じた類似性の判定を類似性判定部３５ｂで行うこと
ができる。この結果、信号の性質に合わせて適応的に特
徴量の抽出および類似性の判定を行うことができ、効率
よく高い精度で類似性を判定できるようにすることがで
きる。
ィビティ算出部３３ｂにより算出されたアクティビティ
に基づいて類似性の判定を行う際の条件を決定する。従
って、信号のアクティビティに応じた特徴量の抽出を問
合せ特徴量生成部３２ｂで行い、信号のアクティビティ
に応じた類似性の判定を類似性判定部３５ｂで行うこと
ができる。この結果、信号の性質に合わせて適応的に特
徴量の抽出および類似性の判定を行うことができ、効率
よく高い精度で類似性を判定できるようにすることがで
きる。
【００５９】（第４実施形態）図１２は、本発明による
類似性判定装置の第４実施形態の構成例を示すブロック
図である。本実施形態による類似性判定装置３ｃには、
検索に用いる問合せ映像信号を入力する問合せ信号入力
端子１と、検索対象となる映像信号を入力する検索対象
信号入力端子２とが設けられている。類似性判定装置３
ｃは、入力した問合せ信号と検索対象信号との類似性を
判定し、その類似性判定結果をディスプレイ装置や印刷
装置等の出力装置４へ出力する。
類似性判定装置の第４実施形態の構成例を示すブロック
図である。本実施形態による類似性判定装置３ｃには、
検索に用いる問合せ映像信号を入力する問合せ信号入力
端子１と、検索対象となる映像信号を入力する検索対象
信号入力端子２とが設けられている。類似性判定装置３
ｃは、入力した問合せ信号と検索対象信号との類似性を
判定し、その類似性判定結果をディスプレイ装置や印刷
装置等の出力装置４へ出力する。
【００６０】類似性判定装置３ｃは、検索対象特徴量生
成部３１ｃ、問合せ特徴量生成部３２ｃ、アクティビテ
ィ算出部３３ｃ、類似条件決定部３４ｃ、類似性判定部
３５ｃ、およびアクティビティ算出部３７ｃを有する。
以下、各構成ブロックについて説明する。
成部３１ｃ、問合せ特徴量生成部３２ｃ、アクティビテ
ィ算出部３３ｃ、類似条件決定部３４ｃ、類似性判定部
３５ｃ、およびアクティビティ算出部３７ｃを有する。
以下、各構成ブロックについて説明する。
【００６１】検索対象特徴量生成部３１ｃは、検索対象
信号入力端子２から入力された問合せ信号より特徴量を
生成する。問合せ特徴量生成部３２ｃは、問合せ信号入
力端子１から入力された問合せ信号から特徴量を生成す
る。
信号入力端子２から入力された問合せ信号より特徴量を
生成する。問合せ特徴量生成部３２ｃは、問合せ信号入
力端子１から入力された問合せ信号から特徴量を生成す
る。
【００６２】アクティビティ算出部３３ｃは、問合せ信
号を解析してそのアクティビティ（複雑度）を算出す
る。アクティビティ算出部３７ｃは、検索対象信号を解
析してそのアクティビティ（複雑度）を算出する。これ
らアクティビティ算出部３３ｃおよび３７ｃは、第１実
施形態におけるアクティビティ算出部３３と同様の動作
を行う。
号を解析してそのアクティビティ（複雑度）を算出す
る。アクティビティ算出部３７ｃは、検索対象信号を解
析してそのアクティビティ（複雑度）を算出する。これ
らアクティビティ算出部３３ｃおよび３７ｃは、第１実
施形態におけるアクティビティ算出部３３と同様の動作
を行う。
【００６３】類似条件決定部３４ｃは、アクティビティ
算出部３３ｃにより算出されたアクティビティおよびア
クティビティ算出部３７ｃにより算出されたアクティビ
ティに基づいて、類似性の判定を行う際の条件を決定す
る。
算出部３３ｃにより算出されたアクティビティおよびア
クティビティ算出部３７ｃにより算出されたアクティビ
ティに基づいて、類似性の判定を行う際の条件を決定す
る。
【００６４】類似性判定部３５ｃは、類似条件決定部３
４ｃにより決定された条件に基づき、問い合わせ特徴量
生成部３２ｃで生成された特徴量と検索対象特徴量生成
部３１ｃで生成された特徴量との間の類似性を判定す
る。
４ｃにより決定された条件に基づき、問い合わせ特徴量
生成部３２ｃで生成された特徴量と検索対象特徴量生成
部３１ｃで生成された特徴量との間の類似性を判定す
る。
【００６５】上述したように、本実施形態では、アクテ
ィビティ算出部３３ｃおよび３７ｃがそれぞれ問合せ信
号および検索対象信号を解析してそれらアクティビティ
（複雑度）を算出し、類似条件決定部３４ｃが、それら
アクティビティに基づいて、類似性の判定を行う際の条
件を決定する。従って、信号のアクティビティに応じた
類似性の判定を類似性判定部３５ｃで行うことができ
る。この結果、信号の性質に合わせて適応的に類似性の
判定を行うことができ、効率よく高い精度で類似性を判
定できるようにすることができる。
ィビティ算出部３３ｃおよび３７ｃがそれぞれ問合せ信
号および検索対象信号を解析してそれらアクティビティ
（複雑度）を算出し、類似条件決定部３４ｃが、それら
アクティビティに基づいて、類似性の判定を行う際の条
件を決定する。従って、信号のアクティビティに応じた
類似性の判定を類似性判定部３５ｃで行うことができ
る。この結果、信号の性質に合わせて適応的に類似性の
判定を行うことができ、効率よく高い精度で類似性を判
定できるようにすることができる。
【００６６】（第５実施形態）図１３は、本発明による
類似性判定装置の第５実施形態の構成例を示すブロック
図である。本実施形態における類似性判定装置３ｄに
は、検索に用いる問合せ映像信号を入力する問合せ信号
入力端子１と、検索対象となる映像信号を入力する検索
対象信号入力端子２とが設けられている。類似性判定装
置３ｄは、入力した問合せ信号と検索対象信号との類似
性を判定し、その類似性判定結果をディスプレイ装置や
印刷装置等の出力装置４へ出力する。
類似性判定装置の第５実施形態の構成例を示すブロック
図である。本実施形態における類似性判定装置３ｄに
は、検索に用いる問合せ映像信号を入力する問合せ信号
入力端子１と、検索対象となる映像信号を入力する検索
対象信号入力端子２とが設けられている。類似性判定装
置３ｄは、入力した問合せ信号と検索対象信号との類似
性を判定し、その類似性判定結果をディスプレイ装置や
印刷装置等の出力装置４へ出力する。
【００６７】類似性判定装置３ｄは、検索対象特徴量生
成部３１ｄ、問合せ特徴量生成部３２ｄ、アクティビテ
ィ算出部３３ｄ、類似条件決定部３４ｄ、類似性判定部
３５ｄ、問合せ特徴量決定部３６ｄ、およびアクティビ
ティ算出部３７ｄを有する。以下、各構成ブロックにつ
いて説明する。
成部３１ｄ、問合せ特徴量生成部３２ｄ、アクティビテ
ィ算出部３３ｄ、類似条件決定部３４ｄ、類似性判定部
３５ｄ、問合せ特徴量決定部３６ｄ、およびアクティビ
ティ算出部３７ｄを有する。以下、各構成ブロックにつ
いて説明する。
【００６８】アクティビティ算出部３３ｄは、問合せ信
号を解析してそのアクティビティ（複雑度）を算出す
る。アクティビティ算出部３７ｄは、検索対象信号を解
析してそのアクティビティ（複雑度）を算出する。いず
れも、第１実施形態におけるアクティビティ算出部３３
と同様の動作を行う。
号を解析してそのアクティビティ（複雑度）を算出す
る。アクティビティ算出部３７ｄは、検索対象信号を解
析してそのアクティビティ（複雑度）を算出する。いず
れも、第１実施形態におけるアクティビティ算出部３３
と同様の動作を行う。
【００６９】問合せ特徴量決定部３６ｄは、アクティビ
ティ算出部３３ｄにより算出されたアクティビティより
問合せ信号より抽出する特徴量の数や種類などといった
特徴量抽出条件を決定する。問合せ特徴量生成部３２ｄ
は、問合せ特徴量決定部３６ｄにより決定された特徴量
抽出条件に基づき、問合せ信号入力端子１から入力され
た問合せ信号より特徴量を生成する。
ティ算出部３３ｄにより算出されたアクティビティより
問合せ信号より抽出する特徴量の数や種類などといった
特徴量抽出条件を決定する。問合せ特徴量生成部３２ｄ
は、問合せ特徴量決定部３６ｄにより決定された特徴量
抽出条件に基づき、問合せ信号入力端子１から入力され
た問合せ信号より特徴量を生成する。
【００７０】検索対象特徴量生成部３１ｄは、検索対象
信号入力端子２から入力された検索対象信号より特徴量
を生成する。類似条件決定部３４ｄは、アクティビティ
算出部３７ｄにより算出されたアクティビティより類似
性の判定を行う際の条件を決定する。
信号入力端子２から入力された検索対象信号より特徴量
を生成する。類似条件決定部３４ｄは、アクティビティ
算出部３７ｄにより算出されたアクティビティより類似
性の判定を行う際の条件を決定する。
【００７１】類似性判定部３５ｄは、類似条件決定部３
４ｄにより決定された条件に基づき、問い合わせ特徴量
生成部３２ｄで生成された特徴量と検索対象特徴量生成
部３１ｄで生成された特徴量との間の類似性、すなわち
問合せ信号が検索対象信号に類似しているか否かを判定
する。
４ｄにより決定された条件に基づき、問い合わせ特徴量
生成部３２ｄで生成された特徴量と検索対象特徴量生成
部３１ｄで生成された特徴量との間の類似性、すなわち
問合せ信号が検索対象信号に類似しているか否かを判定
する。
【００７２】上述したように、本実施形態では、アクテ
ィビティ算出部３３ｄが問合せ信号を解析してそのアク
ティビティ（複雑度）を算出し、特徴量決定部３６ｄが
そのアクティビティに基づいて問合せ信号より抽出する
特徴量を決定する。さらに、類似条件決定部３４ｄがア
クティビティ算出部３７ｄにより算出されたアクティビ
ティに基づいて類似性の判定を行う際の条件を決定す
る。したがって、信号のアクティビティに応じた特徴量
の抽出が問合せ特徴量生成部３２ｄで行われ、信号のア
クティビティに応じた類似性の判定が類似性判定部３５
ｄで行われる。
ィビティ算出部３３ｄが問合せ信号を解析してそのアク
ティビティ（複雑度）を算出し、特徴量決定部３６ｄが
そのアクティビティに基づいて問合せ信号より抽出する
特徴量を決定する。さらに、類似条件決定部３４ｄがア
クティビティ算出部３７ｄにより算出されたアクティビ
ティに基づいて類似性の判定を行う際の条件を決定す
る。したがって、信号のアクティビティに応じた特徴量
の抽出が問合せ特徴量生成部３２ｄで行われ、信号のア
クティビティに応じた類似性の判定が類似性判定部３５
ｄで行われる。
【００７３】この結果、信号の性質に合わせて適応的に
特徴量の抽出および類似性の判定を行うことができ、効
率よく高い精度で類似性を判定できるようにすることが
できる。
特徴量の抽出および類似性の判定を行うことができ、効
率よく高い精度で類似性を判定できるようにすることが
できる。
【００７４】（第６実施形態）図１４は、本発明による
類似性判定装置の第６実施形態の構成例を示すブロック
図である。本実施形態における類似性判定装置３ｅに
は、検索に用いる問合せ映像信号を入力する問合せ信号
入力端子１と、検索対象となる映像信号を入力する検索
対象信号入力端子２とが設けられている。類似性判定装
置３ｅは、入力した問合せ信号と検索対象信号との類似
性を判定し、その類似性判定結果をディスプレイ装置や
印刷装置等の出力装置４へ出力する。
類似性判定装置の第６実施形態の構成例を示すブロック
図である。本実施形態における類似性判定装置３ｅに
は、検索に用いる問合せ映像信号を入力する問合せ信号
入力端子１と、検索対象となる映像信号を入力する検索
対象信号入力端子２とが設けられている。類似性判定装
置３ｅは、入力した問合せ信号と検索対象信号との類似
性を判定し、その類似性判定結果をディスプレイ装置や
印刷装置等の出力装置４へ出力する。
【００７５】類似性判定装置３ｅは、検索対象特徴量生
成部３１ｅ、問合せ特徴量生成部３２ｅ、アクティビテ
ィ算出部３３ｅ、類似条件決定部３４ｅ、類似性判定部
３５ｅ、問合せ特徴量決定部３６ｅ、およびアクティビ
ティ算出部３７ｅを有する。以下、各構成ブロックにつ
いて説明する。
成部３１ｅ、問合せ特徴量生成部３２ｅ、アクティビテ
ィ算出部３３ｅ、類似条件決定部３４ｅ、類似性判定部
３５ｅ、問合せ特徴量決定部３６ｅ、およびアクティビ
ティ算出部３７ｅを有する。以下、各構成ブロックにつ
いて説明する。
【００７６】アクティビティ算出部３３ｅは、問合せ信
号を解析してそのアクティビティ（複雑度）を算出す
る。アクティビティ算出部３７ｅは、検索対象信号を解
析してそのアクティビティ（複雑度）を算出する。いず
れも、第１実施形態におけるアクティビティ算出部３３
と同様の動作を行う。
号を解析してそのアクティビティ（複雑度）を算出す
る。アクティビティ算出部３７ｅは、検索対象信号を解
析してそのアクティビティ（複雑度）を算出する。いず
れも、第１実施形態におけるアクティビティ算出部３３
と同様の動作を行う。
【００７７】問合せ特徴量決定部３６ｅは、アクティビ
ティ算出部３３ｅにより算出されたアクティビティに基
づいて、問合せ信号より抽出する特徴量の数や種類など
といった特徴量抽出条件を決定する。問合せ特徴量生成
部３２ｅは、問合せ特徴量決定部３６ｅにより決定され
た特徴量抽出条件に基づき、問合せ信号から特徴量を生
成する。検索対象特徴量生成部３１ｅは、検索対象信号
入力端子２から入力された検索対象信号から特徴量を生
成する。
ティ算出部３３ｅにより算出されたアクティビティに基
づいて、問合せ信号より抽出する特徴量の数や種類など
といった特徴量抽出条件を決定する。問合せ特徴量生成
部３２ｅは、問合せ特徴量決定部３６ｅにより決定され
た特徴量抽出条件に基づき、問合せ信号から特徴量を生
成する。検索対象特徴量生成部３１ｅは、検索対象信号
入力端子２から入力された検索対象信号から特徴量を生
成する。
【００７８】類似条件決定部３４ｅは、アクティビティ
算出部３３ｅおよび３７ｅによりそれぞれ算出されたア
クティビティに基づいて、類似性の判定を行う際の条件
を決定する。類似性判定部３５ｅは、類似条件決定部３
４ｅにより決定された条件に基づき、問い合わせ特徴量
生成部３２ｅで生成された特徴量と検索対象特徴量生成
部３１ｅで生成された特徴量との間の類似性、すなわち
問合せ信号が検索対象信号に類似しているか否かを判定
する。
算出部３３ｅおよび３７ｅによりそれぞれ算出されたア
クティビティに基づいて、類似性の判定を行う際の条件
を決定する。類似性判定部３５ｅは、類似条件決定部３
４ｅにより決定された条件に基づき、問い合わせ特徴量
生成部３２ｅで生成された特徴量と検索対象特徴量生成
部３１ｅで生成された特徴量との間の類似性、すなわち
問合せ信号が検索対象信号に類似しているか否かを判定
する。
【００７９】上述したように、本実施形態では、アクテ
ィビティ算出部３３ｅが問合せ信号を解析してそのアク
ティビティ（複雑度）を算出し、特徴量決定部３６ｅが
そのアクティビティに基づいて問合せ信号より抽出する
特徴量を決定する。さらに、類似条件決定部３４ｅが、
アクティビティ算出部３３ｅにより算出されたアクティ
ビティおよびアクティビティ算出部３７ｅにより算出さ
れたアクティビティに基づいて類似性の判定を行う際の
条件を決定する。従って、信号のアクティビティに応じ
た特徴量の抽出を問合せ特徴量生成部３２ｅで行い、信
号のアクティビティに応じた類似性の判定を類似性判定
部３５ｅで行うことができる。この結果、信号の性質に
合わせて適応的に特徴量の抽出および類似性の判定を行
うことができ、効率よく高い精度で類似性を判定できる
ようにすることができる。
ィビティ算出部３３ｅが問合せ信号を解析してそのアク
ティビティ（複雑度）を算出し、特徴量決定部３６ｅが
そのアクティビティに基づいて問合せ信号より抽出する
特徴量を決定する。さらに、類似条件決定部３４ｅが、
アクティビティ算出部３３ｅにより算出されたアクティ
ビティおよびアクティビティ算出部３７ｅにより算出さ
れたアクティビティに基づいて類似性の判定を行う際の
条件を決定する。従って、信号のアクティビティに応じ
た特徴量の抽出を問合せ特徴量生成部３２ｅで行い、信
号のアクティビティに応じた類似性の判定を類似性判定
部３５ｅで行うことができる。この結果、信号の性質に
合わせて適応的に特徴量の抽出および類似性の判定を行
うことができ、効率よく高い精度で類似性を判定できる
ようにすることができる。
【００８０】（第７実施形態）図１５は、本発明による
類似性判定装置の第７実施形態の構成例を示すブロック
図である。本実施形態による類似性判定装置３ｆには、
検索に用いる問合せ映像信号を入力する問合せ信号入力
端子１と、検索対象となる映像信号を入力する検索対象
信号入力端子２とが設けられている。類似性判定装置３
ｆは、入力した問合せ信号と検索対象信号との類似性を
判定し、その類似性判定結果をディスプレイ装置や印刷
装置等の出力装置４へ出力する。
類似性判定装置の第７実施形態の構成例を示すブロック
図である。本実施形態による類似性判定装置３ｆには、
検索に用いる問合せ映像信号を入力する問合せ信号入力
端子１と、検索対象となる映像信号を入力する検索対象
信号入力端子２とが設けられている。類似性判定装置３
ｆは、入力した問合せ信号と検索対象信号との類似性を
判定し、その類似性判定結果をディスプレイ装置や印刷
装置等の出力装置４へ出力する。
【００８１】類似性判定装置３ｆは、検索対象特徴量生
成部３１ｆ、問合せ特徴量生成部３２ｆ、アクティビテ
ィ算出部３３ｆ、類似条件決定部３４ｆ、類似性判定部
３５ｆ、問合せ特徴量決定部３６ｆ、アクティビティ算
出部３７ｆ、および検索対象特徴量決定部３８ｆを有す
る。以下、各構成ブロックについて説明する。
成部３１ｆ、問合せ特徴量生成部３２ｆ、アクティビテ
ィ算出部３３ｆ、類似条件決定部３４ｆ、類似性判定部
３５ｆ、問合せ特徴量決定部３６ｆ、アクティビティ算
出部３７ｆ、および検索対象特徴量決定部３８ｆを有す
る。以下、各構成ブロックについて説明する。
【００８２】アクティビティ算出部３３ｆは、問合せ信
号を解析してそのアクティビティ（複雑度）を算出す
る。アクティビティ算出部３７ｆは、検索対象信号を解
析してそのアクティビティ（複雑度）を算出する。いず
れも、第１実施形態におけるアクティビティ算出部３３
と同様の動作を行う。
号を解析してそのアクティビティ（複雑度）を算出す
る。アクティビティ算出部３７ｆは、検索対象信号を解
析してそのアクティビティ（複雑度）を算出する。いず
れも、第１実施形態におけるアクティビティ算出部３３
と同様の動作を行う。
【００８３】問合せ特徴量決定部３６ｆは、アクティビ
ティ算出部３３ｆにより算出されたアクティビティに基
づいて、問合せ信号より抽出する特徴量の数や種類など
といった特徴量抽出条件を決定する。問合せ特徴量生成
部３２ｆは、検索対象特徴量決定部３６ｆにより決定さ
れた特徴量抽出条件に基づき、問合せ信号入力端子１か
ら入力された問合せ信号から特徴量を生成する。
ティ算出部３３ｆにより算出されたアクティビティに基
づいて、問合せ信号より抽出する特徴量の数や種類など
といった特徴量抽出条件を決定する。問合せ特徴量生成
部３２ｆは、検索対象特徴量決定部３６ｆにより決定さ
れた特徴量抽出条件に基づき、問合せ信号入力端子１か
ら入力された問合せ信号から特徴量を生成する。
【００８４】検索対象特徴量決定部３８ｆは、アクティ
ビティ算出部３３ｆにより算出されたアクティビティよ
り検索対象信号より抽出する特徴量の数や種類などとい
った特徴量抽出条件を決定する。検索対象特徴量生成部
３１ｆは、検索対象特徴量決定部３６ｆにより決定され
た特徴量抽出条件に基づき、検索対象信号から特徴量を
生成する。
ビティ算出部３３ｆにより算出されたアクティビティよ
り検索対象信号より抽出する特徴量の数や種類などとい
った特徴量抽出条件を決定する。検索対象特徴量生成部
３１ｆは、検索対象特徴量決定部３６ｆにより決定され
た特徴量抽出条件に基づき、検索対象信号から特徴量を
生成する。
【００８５】類似条件決定部３４ｆは、アクティビティ
算出部３３ｆにより算出されたアクティビティにより算
出されたアクティビティに基づいて類似性の判定を行う
際の条件を決定する。類似性判定部３５ｆは類似条件決
定部３４ｆにより決定された条件に基づき、問い合わせ
特徴量生成部３２ｆで生成された特徴量と検索対象特徴
量生成部３１ｆで生成された特徴量との間の類似性、す
なわち問合せ信号が検索対象信号に類似しているか否か
を判定する。
算出部３３ｆにより算出されたアクティビティにより算
出されたアクティビティに基づいて類似性の判定を行う
際の条件を決定する。類似性判定部３５ｆは類似条件決
定部３４ｆにより決定された条件に基づき、問い合わせ
特徴量生成部３２ｆで生成された特徴量と検索対象特徴
量生成部３１ｆで生成された特徴量との間の類似性、す
なわち問合せ信号が検索対象信号に類似しているか否か
を判定する。
【００８６】上述したように、本実施形態では、アクテ
ィビティ算出部３３ｆが問合せ信号を解析してそのアク
ティビティ（複雑度）を算出し、特徴量決定部３６ｆが
そのアクティビティに基づいて問合せ信号より抽出する
特徴量を決定する。また、アクティビティ算出部３７ｆ
が検索対象信号を解析してそのアクティビティ（複雑
度）を算出し、特徴量決定部３８ｆがそのアクティビテ
ィに基づいて検索対象信号より抽出する特徴量を決定す
る。さらに、類似条件決定部３４ｆがアクティビティ算
出部３３ｆにより算出されたアクティビティより類似性
の判定を行う際の条件を決定する。
ィビティ算出部３３ｆが問合せ信号を解析してそのアク
ティビティ（複雑度）を算出し、特徴量決定部３６ｆが
そのアクティビティに基づいて問合せ信号より抽出する
特徴量を決定する。また、アクティビティ算出部３７ｆ
が検索対象信号を解析してそのアクティビティ（複雑
度）を算出し、特徴量決定部３８ｆがそのアクティビテ
ィに基づいて検索対象信号より抽出する特徴量を決定す
る。さらに、類似条件決定部３４ｆがアクティビティ算
出部３３ｆにより算出されたアクティビティより類似性
の判定を行う際の条件を決定する。
【００８７】従って、信号のアクティビティに応じて特
徴量の抽出を問合せ特徴量生成部３２ｆおよび検索対象
特徴量生成部３１ｆで行い、信号のアクティビティに応
じた類似性の判定を類似性判定部３５ｆで行うことがで
きる。この結果、信号の性質に合わせて適応的に特徴量
の抽出および類似性の判定を行うことができ、効率よく
高い精度で類似性を判定できるようにすることができ
る。
徴量の抽出を問合せ特徴量生成部３２ｆおよび検索対象
特徴量生成部３１ｆで行い、信号のアクティビティに応
じた類似性の判定を類似性判定部３５ｆで行うことがで
きる。この結果、信号の性質に合わせて適応的に特徴量
の抽出および類似性の判定を行うことができ、効率よく
高い精度で類似性を判定できるようにすることができ
る。
【００８８】（第８実施形態）図１６は、本発明による
類似性判定装置の第８実施形態の構成例を示すブロック
図である。本実施形態による類似性判定装置３ｇには、
検索に用いる問合せ映像信号を入力する問合せ信号入力
端子１と、検索対象となる映像信号を入力する検索対象
信号入力端子２とが設けられている。類似性判定装置３
ｇは、入力した問合せ信号と検索対象信号との類似性を
判定し、その類似性判定結果をディスプレイ装置や印刷
装置等の出力装置４へ出力する。
類似性判定装置の第８実施形態の構成例を示すブロック
図である。本実施形態による類似性判定装置３ｇには、
検索に用いる問合せ映像信号を入力する問合せ信号入力
端子１と、検索対象となる映像信号を入力する検索対象
信号入力端子２とが設けられている。類似性判定装置３
ｇは、入力した問合せ信号と検索対象信号との類似性を
判定し、その類似性判定結果をディスプレイ装置や印刷
装置等の出力装置４へ出力する。
【００８９】類似性判定装置３ｇは、検索対象特徴量生
成部３１ｇ、問合せ特徴量生成部３２ｇ、アクティビテ
ィ算出部３３ｇ、類似性判定部３５ｇ、問合せ特徴量決
定部３６ｇ、アクティビティ算出部３７ｇ、および検索
対象特徴量決定部３８ｇを有する。以下、各構成ブロッ
クについて説明する。
成部３１ｇ、問合せ特徴量生成部３２ｇ、アクティビテ
ィ算出部３３ｇ、類似性判定部３５ｇ、問合せ特徴量決
定部３６ｇ、アクティビティ算出部３７ｇ、および検索
対象特徴量決定部３８ｇを有する。以下、各構成ブロッ
クについて説明する。
【００９０】アクティビティ算出部３３ｇは、問合せ信
号を解析してそのアクティビティ（複雑度）を算出す
る。アクティビティ算出部３７ｇは、検索対象信号を解
析してそのアクティビティ（複雑度）を算出する。いず
れも、第１実施形態におけるアクティビティ算出部３３
と同様の動作を行う。
号を解析してそのアクティビティ（複雑度）を算出す
る。アクティビティ算出部３７ｇは、検索対象信号を解
析してそのアクティビティ（複雑度）を算出する。いず
れも、第１実施形態におけるアクティビティ算出部３３
と同様の動作を行う。
【００９１】問合せ特徴量決定部３６ｇは、アクティビ
ティ算出部３３ｇにより算出されたアクティビティに基
づいて問合せ信号より抽出する特徴量の数や種類などと
いった特徴量抽出条件を決定する。問合せ特徴量生成部
３２ｇは、問合せ特徴量決定部３６ｇにより決定された
特徴量抽出条件に基づき、問合せ信号入力端子１から入
力された問合せ信号より特徴量を生成する。
ティ算出部３３ｇにより算出されたアクティビティに基
づいて問合せ信号より抽出する特徴量の数や種類などと
いった特徴量抽出条件を決定する。問合せ特徴量生成部
３２ｇは、問合せ特徴量決定部３６ｇにより決定された
特徴量抽出条件に基づき、問合せ信号入力端子１から入
力された問合せ信号より特徴量を生成する。
【００９２】検索対処特徴量決定部３８ｇは、アクティ
ビティ算出部３７ｇにより算出されたアクティビティに
基づいて検索対象信号から抽出する特徴量の数や種類な
どといった特徴量抽出条件を決定する。検索対象特徴量
生成部３１ｇは、検索対象特徴量決定部３８ｇにより決
定された特徴量抽出条件に基づき、検索対象信号から特
徴量を生成する。
ビティ算出部３７ｇにより算出されたアクティビティに
基づいて検索対象信号から抽出する特徴量の数や種類な
どといった特徴量抽出条件を決定する。検索対象特徴量
生成部３１ｇは、検索対象特徴量決定部３８ｇにより決
定された特徴量抽出条件に基づき、検索対象信号から特
徴量を生成する。
【００９３】類似性判定部３５ｇは、問い合わせ特徴量
生成部３２ｇで生成された特徴量と検索対象特徴量生成
部３１ｇで生成された特徴量との間の類似性、すなわち
問合せ信号が検索対象信号に類似しているか否かを判定
する。
生成部３２ｇで生成された特徴量と検索対象特徴量生成
部３１ｇで生成された特徴量との間の類似性、すなわち
問合せ信号が検索対象信号に類似しているか否かを判定
する。
【００９４】上述したように、本実施形態では、アクテ
ィビティ算出部３３ｇが問合せ信号を解析してそのアク
ティビティ（複雑度）を算出し、特徴量決定部３６ｇが
そのアクティビティに基づいて問合せ信号より抽出する
特徴量を決定する。また、アクティビティ算出部３７ｇ
は、検索対象信号を解析してそのアクティビティ（複雑
度）を算出し、特徴量決定部３８ｇはそのアクティビテ
ィに基づいて検索対象信号より抽出する特徴量を決定す
る。従って、信号のアクティビティに応じた特徴量の抽
出が問合せ特徴量生成部３２ｇおよび検索対象特徴量生
成部３１ｇで行われ、信号のアクティビティに応じた類
似性の判定が類似性判定部３５ｇで行われる。この結
果、信号の性質に合わせて適応的に特徴量の抽出および
類似性の判定を行うことができ、効率よく高い精度で類
似性を判定できるようにすることができる。
ィビティ算出部３３ｇが問合せ信号を解析してそのアク
ティビティ（複雑度）を算出し、特徴量決定部３６ｇが
そのアクティビティに基づいて問合せ信号より抽出する
特徴量を決定する。また、アクティビティ算出部３７ｇ
は、検索対象信号を解析してそのアクティビティ（複雑
度）を算出し、特徴量決定部３８ｇはそのアクティビテ
ィに基づいて検索対象信号より抽出する特徴量を決定す
る。従って、信号のアクティビティに応じた特徴量の抽
出が問合せ特徴量生成部３２ｇおよび検索対象特徴量生
成部３１ｇで行われ、信号のアクティビティに応じた類
似性の判定が類似性判定部３５ｇで行われる。この結
果、信号の性質に合わせて適応的に特徴量の抽出および
類似性の判定を行うことができ、効率よく高い精度で類
似性を判定できるようにすることができる。
【００９５】（第９実施形態）図１７は、本発明による
類似性判定装置の第９実施形態の構成例を示すブロック
図である。本実施形態による類似性判定装置３ｈには、
検索に用いる問合せ映像信号を入力する問合せ信号入力
端子１と、検索対象となる映像信号を入力する検索対象
信号入力端子２とが設けられている。類似性判定装置３
ｈは、入力した問合せ信号と検索対象信号との類似性を
判定し、その類似性判定結果をディスプレイ装置や印刷
装置等の出力装置４へ出力する。
類似性判定装置の第９実施形態の構成例を示すブロック
図である。本実施形態による類似性判定装置３ｈには、
検索に用いる問合せ映像信号を入力する問合せ信号入力
端子１と、検索対象となる映像信号を入力する検索対象
信号入力端子２とが設けられている。類似性判定装置３
ｈは、入力した問合せ信号と検索対象信号との類似性を
判定し、その類似性判定結果をディスプレイ装置や印刷
装置等の出力装置４へ出力する。
【００９６】類似性判定装置３ｈは、検索対象特徴量生
成部３１ｈ、問合せ特徴量生成部３２ｈ、アクティビテ
ィ算出部３３ｈ、類似条件決定部３４ｈ、類似性判定部
３５ｈ、問合せ特徴量決定部３６ｈ、アクティビティ算
出部３７ｈ、および検索対象特徴量決定部３８ｈを有す
る。以下、各構成ブロックについて説明する。
成部３１ｈ、問合せ特徴量生成部３２ｈ、アクティビテ
ィ算出部３３ｈ、類似条件決定部３４ｈ、類似性判定部
３５ｈ、問合せ特徴量決定部３６ｈ、アクティビティ算
出部３７ｈ、および検索対象特徴量決定部３８ｈを有す
る。以下、各構成ブロックについて説明する。
【００９７】アクティビティ算出部３３ｈは、問合せ信
号を解析してそのアクティビティ（複雑度）を算出す
る。アクティビティ算出部３７ｈは、検索対象信号を解
析してそのアクティビティ（複雑度）を算出する。いず
れも、第１実施形態におけるアクティビティ算出部３３
と同様の動作を行う。
号を解析してそのアクティビティ（複雑度）を算出す
る。アクティビティ算出部３７ｈは、検索対象信号を解
析してそのアクティビティ（複雑度）を算出する。いず
れも、第１実施形態におけるアクティビティ算出部３３
と同様の動作を行う。
【００９８】問合せ特徴量決定部３６ｈは、アクティビ
ティ算出部３３ｈにより算出されたアクティビティに基
づいて問合せ信号より抽出する特徴量の数や種類などと
いった特徴量抽出条件を決定する。問合せ特徴量生成部
３２ｈは、問合せ特徴量決定部３６ｈにより決定された
特徴量抽出条件に基づき、問合せ信号入力端子１から入
力された問合せ信号から特徴量を生成する。
ティ算出部３３ｈにより算出されたアクティビティに基
づいて問合せ信号より抽出する特徴量の数や種類などと
いった特徴量抽出条件を決定する。問合せ特徴量生成部
３２ｈは、問合せ特徴量決定部３６ｈにより決定された
特徴量抽出条件に基づき、問合せ信号入力端子１から入
力された問合せ信号から特徴量を生成する。
【００９９】検索対象特徴量決定部３８ｈは、アクティ
ビティ算出部３７ｈにより算出されたアクティビティに
基づいて検索対象信号より抽出する特徴量の数や種類な
どといった特徴量抽出条件を決定する。検索対象特徴量
生成部３１ｈは、検索対象特徴量決定部３６ｈにより決
定された特徴量抽出条件に基づき、検索対象信号入力端
子２から入力された検索対象信号から特徴量を生成す
る。
ビティ算出部３７ｈにより算出されたアクティビティに
基づいて検索対象信号より抽出する特徴量の数や種類な
どといった特徴量抽出条件を決定する。検索対象特徴量
生成部３１ｈは、検索対象特徴量決定部３６ｈにより決
定された特徴量抽出条件に基づき、検索対象信号入力端
子２から入力された検索対象信号から特徴量を生成す
る。
【０１００】類似条件決定部３４ｈは、アクティビティ
算出部３３ｈおよび３７ｈによりそれぞれ算出されたア
クティビティに基づいて、類似性の判定を行う際の条件
を決定する。類似性判定部３５ｈは、類似条件決定部３
４ｈにより決定された条件に基づき、問合せ特徴量生成
部３２ｈで生成された特徴量と検索対象特徴量生成部３
１ｈで生成された特徴量との間の類似性、すなわち問合
せ信号が検索対象信号に類似しているか否かを判定す
る。
算出部３３ｈおよび３７ｈによりそれぞれ算出されたア
クティビティに基づいて、類似性の判定を行う際の条件
を決定する。類似性判定部３５ｈは、類似条件決定部３
４ｈにより決定された条件に基づき、問合せ特徴量生成
部３２ｈで生成された特徴量と検索対象特徴量生成部３
１ｈで生成された特徴量との間の類似性、すなわち問合
せ信号が検索対象信号に類似しているか否かを判定す
る。
【０１０１】上述したように、本実施形態において、ア
クティビティ算出部３３ｈは問合せ信号を解析してその
アクティビティ（複雑度）を算出し、特徴量決定部３６
ｈはアクティビティ算出部３３ｈにより算出されたアク
ティビティに基づいて問合せ信号より抽出する特徴量を
決定する。また、アクティビティ算出部３７ｈは検索対
象信号を解析してそのアクティビティ（複雑度）を算出
し、特徴量決定部３８ｈはそのアクティビティに基づい
て検索対象信号より抽出する特徴量を決定する。さら
に、類似条件決定部３４ｈはアクティビティ算出部３３
ｈおよび３７ｈによりそれぞれ算出されたアクティビテ
ィに基づいて、類似性の判定を行う際の条件を決定す
る。
クティビティ算出部３３ｈは問合せ信号を解析してその
アクティビティ（複雑度）を算出し、特徴量決定部３６
ｈはアクティビティ算出部３３ｈにより算出されたアク
ティビティに基づいて問合せ信号より抽出する特徴量を
決定する。また、アクティビティ算出部３７ｈは検索対
象信号を解析してそのアクティビティ（複雑度）を算出
し、特徴量決定部３８ｈはそのアクティビティに基づい
て検索対象信号より抽出する特徴量を決定する。さら
に、類似条件決定部３４ｈはアクティビティ算出部３３
ｈおよび３７ｈによりそれぞれ算出されたアクティビテ
ィに基づいて、類似性の判定を行う際の条件を決定す
る。
【０１０２】従って、信号のアクティビティに応じた特
徴量の抽出が問合せ特徴量生成部３２ｈおよび検索対象
特徴量生成部３１ｈで行われ、信号のアクティビティに
応じた類似性の判定が類似性判定部３５ｈで行われる。
この結果、信号の性質に合わせて適応的に特徴量の抽出
および類似性の判定を行うことができ、効率よく高い精
度で類似性を判定できるようにすることができる。 （第１０実施形態）図１８は、本発明による類似性判定
装置の第１０実施形態の構成例を示すブロック図であ
る。本実施形態は、図１に示した第１実施形態による類
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。
徴量の抽出が問合せ特徴量生成部３２ｈおよび検索対象
特徴量生成部３１ｈで行われ、信号のアクティビティに
応じた類似性の判定が類似性判定部３５ｈで行われる。
この結果、信号の性質に合わせて適応的に特徴量の抽出
および類似性の判定を行うことができ、効率よく高い精
度で類似性を判定できるようにすることができる。 （第１０実施形態）図１８は、本発明による類似性判定
装置の第１０実施形態の構成例を示すブロック図であ
る。本実施形態は、図１に示した第１実施形態による類
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。
【０１０３】図１８に示すように、本実施形態による類
似性判定装置３ｉには、検索に用いる問合せ映像信号を
入力する問合せ信号入力端子１と、検索対象となる映像
信号を入力する検索対象信号入力端子２とが設けられて
いる。類似性判定装置３ｉは、入力した問合せ信号と検
索対象信号との類似性を判定し、その類似性判定結果を
ディスプレイ装置や印刷装置等の出力装置４へ出力す
る。
似性判定装置３ｉには、検索に用いる問合せ映像信号を
入力する問合せ信号入力端子１と、検索対象となる映像
信号を入力する検索対象信号入力端子２とが設けられて
いる。類似性判定装置３ｉは、入力した問合せ信号と検
索対象信号との類似性を判定し、その類似性判定結果を
ディスプレイ装置や印刷装置等の出力装置４へ出力す
る。
【０１０４】類似性判定装置３ｉは、検索対象特徴量生
成部３１、問合せ特徴量生成部３２、アクティビティ算
出部３３、類似条件決定部３４ｉ、類似条件決定部３４
ｉおよび類似性判定部３５ｉを有する。なお、図１と同
一機能のブロックには同一参照番号を付して説明は省略
する。
成部３１、問合せ特徴量生成部３２、アクティビティ算
出部３３、類似条件決定部３４ｉ、類似条件決定部３４
ｉおよび類似性判定部３５ｉを有する。なお、図１と同
一機能のブロックには同一参照番号を付して説明は省略
する。
【０１０５】類似条件決定部３４ｉは、アクティビティ
算出部３３により算出されたアクティビティに基づいて
類似性の判定を行う際の条件を決定し、３種類の条件
（第１の条件、第２の条件、第３の条件）を類似性判定
部３５ｉへ出力する。
算出部３３により算出されたアクティビティに基づいて
類似性の判定を行う際の条件を決定し、３種類の条件
（第１の条件、第２の条件、第３の条件）を類似性判定
部３５ｉへ出力する。
【０１０６】類似性判定部３５ｉは、似条件決定部３４
ｉにより決定された第３の条件にしたがって、問い合わ
せ特徴量生成部３２で生成された特徴量と検索対象特徴
量生成部３１で生成された特徴量との間の類似性、すな
わち問合せ信号が検索対象信号に類似しているか否かを
判定する。
ｉにより決定された第３の条件にしたがって、問い合わ
せ特徴量生成部３２で生成された特徴量と検索対象特徴
量生成部３１で生成された特徴量との間の類似性、すな
わち問合せ信号が検索対象信号に類似しているか否かを
判定する。
【０１０７】類似性判定部３５ｉは、特徴量間類似度算
出部１０５と検出判定部１０６とからなる。特徴量間類
似度算出部１０５は、問い合わせ特徴量生成部３２で生
成された特徴量と検索対象特徴量生成部３１で生成され
た特徴量との間の類似度を示す値を算出する。検出判定
部１０６は、特徴量間類似度算出部１０５で算出された
類似度値が類似条件決定部３４により決定された第３の
条件を満たすか否かを判定する。
出部１０５と検出判定部１０６とからなる。特徴量間類
似度算出部１０５は、問い合わせ特徴量生成部３２で生
成された特徴量と検索対象特徴量生成部３１で生成され
た特徴量との間の類似度を示す値を算出する。検出判定
部１０６は、特徴量間類似度算出部１０５で算出された
類似度値が類似条件決定部３４により決定された第３の
条件を満たすか否かを判定する。
【０１０８】特徴量間類似度算出部１０５は、さらに、
特徴量分割部１０１、部分特徴量間類似度算出部１０
２、部分特徴量間類似性判定部１０３、および類似度算
出部１０４を有する。
特徴量分割部１０１、部分特徴量間類似度算出部１０
２、部分特徴量間類似性判定部１０３、および類似度算
出部１０４を有する。
【０１０９】特徴量分割部１０１は、問合せ信号の特徴
量（問合せ特徴量）を複数の部分特徴量に分割する。部
分特徴量間類似度算出部１０２は、分割した各部分特徴
量と検索対象信号の特徴量（検索対象特徴量）の一部と
の部分的な類似度を算出する。部分特徴量間類似性判定
部１０３は、分割した各部分特徴量に対応した各類似度
が、類似条件決定部３４により決定された第１の条件を
満たすか否かをそれぞれ判定し、第１の条件を満たさな
い部分特徴量の数を出力する。
量（問合せ特徴量）を複数の部分特徴量に分割する。部
分特徴量間類似度算出部１０２は、分割した各部分特徴
量と検索対象信号の特徴量（検索対象特徴量）の一部と
の部分的な類似度を算出する。部分特徴量間類似性判定
部１０３は、分割した各部分特徴量に対応した各類似度
が、類似条件決定部３４により決定された第１の条件を
満たすか否かをそれぞれ判定し、第１の条件を満たさな
い部分特徴量の数を出力する。
【０１１０】部分的な類似度算出方法としては、例え
ば、問合せ特徴量に含まれる各フレームに対応した特徴
量を抽出し、検索対象特徴量（の同じ時間位置）に含ま
れるフレームに対応した特徴量との距離を算出する方法
が考えられる。距離としてはさまざまな定義が可能であ
る。例えば、ＤＣＴ係数の低周波成分間の距離計算方法
としては、２つの特徴量間の距離Ｄは式（１）で表すこ
とができる。
ば、問合せ特徴量に含まれる各フレームに対応した特徴
量を抽出し、検索対象特徴量（の同じ時間位置）に含ま
れるフレームに対応した特徴量との距離を算出する方法
が考えられる。距離としてはさまざまな定義が可能であ
る。例えば、ＤＣＴ係数の低周波成分間の距離計算方法
としては、２つの特徴量間の距離Ｄは式（１）で表すこ
とができる。
【０１１１】
【数１】
・・・（１）。
【０１１２】ここで、Ｙi、 Ｃｂi、Ｃｒiはｉ番目のＤ
ＣＴ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。
ＣＴ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。
【０１１３】また、部分特徴量間の類似度が類似条件決
定部３４により決定された第１の条件を満たすか否かを
判定する方法としては、例えば、算出された部分特徴量
間の類似度をのしきい値を、カット数の多い問合せ信号
や動きの激しい問合せ信号に対しては甘く（類似度の場
合は低く、距離の場合は高く）設定しておき、カット数
の少ない信号や動きの少ない信号に対してはしきい値を
厳しく（類似度の場合は高く、距離の場合は低く）設定
しておくなど、問合せ信号のアクティビティに合わせて
しきい値を設定する方法が考えられる。
定部３４により決定された第１の条件を満たすか否かを
判定する方法としては、例えば、算出された部分特徴量
間の類似度をのしきい値を、カット数の多い問合せ信号
や動きの激しい問合せ信号に対しては甘く（類似度の場
合は低く、距離の場合は高く）設定しておき、カット数
の少ない信号や動きの少ない信号に対してはしきい値を
厳しく（類似度の場合は高く、距離の場合は低く）設定
しておくなど、問合せ信号のアクティビティに合わせて
しきい値を設定する方法が考えられる。
【０１１４】類似度算出部１０４は、部分特徴量間類似
性判定部１０３より出力された数が、類似条件決定部３
４により決定された第２の条件を満たすか否かを判定す
る。部分特徴量間類似性判定部１０３より出力された数
が第２の条件を満たす場合、部分特徴量間類似度算出部
１０２により算出された各類似度を用いて問合せ特徴量
と検索対象特徴量と間の類似度の算出を行う。
性判定部１０３より出力された数が、類似条件決定部３
４により決定された第２の条件を満たすか否かを判定す
る。部分特徴量間類似性判定部１０３より出力された数
が第２の条件を満たす場合、部分特徴量間類似度算出部
１０２により算出された各類似度を用いて問合せ特徴量
と検索対象特徴量と間の類似度の算出を行う。
【０１１５】この類似度の算出方法としてはさまざまな
方法が考えられる。例えば、部分特徴量間類似度算出部
１０１により算出された全ての類似度の平均値を利用す
る方法、部分特徴量間類似度算出部１０１により算出さ
れた部分的な類似度が類似条件決定部３４により決定さ
れた条件を満たす場合のみの類似度の平均値を利用する
方法などがある。また、部分特徴量間類似性判定部１０
３より出力された数が第２の条件を満たさない場合は、
類似度計算処理を打ち切ってもよいし、類似度として０
を出力することもできる。
方法が考えられる。例えば、部分特徴量間類似度算出部
１０１により算出された全ての類似度の平均値を利用す
る方法、部分特徴量間類似度算出部１０１により算出さ
れた部分的な類似度が類似条件決定部３４により決定さ
れた条件を満たす場合のみの類似度の平均値を利用する
方法などがある。また、部分特徴量間類似性判定部１０
３より出力された数が第２の条件を満たさない場合は、
類似度計算処理を打ち切ってもよいし、類似度として０
を出力することもできる。
【０１１６】本実施の形態では、問合せ信号と検索対象
信号が類似しないとみなされた場合に類似度算出を途中
で打ち切ることにより、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。
信号が類似しないとみなされた場合に類似度算出を途中
で打ち切ることにより、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。
【０１１７】なお、第３実施形態〜第７実施形態（図１
１〜図１５）および第９実施形態（図１７）のいずれに
おいても、図１８に示した第１０実施形態と同様に、問
合せ信号と検索対象信号が類似しないとみなされた場合
に類似度算出を途中で打ち切るように類似性を判定して
もよい。具体的には、図１１〜図１５および図１７に示
した類似性判定部を、図１８に示した類似性判定部３５
ｉと同様に、特徴量分割部１０１、部分特徴量間類似度
算出部１０２、部分特徴量間類似性判定部１０３、類似
度算出部１０４および検出判定部１０６で構成すること
ができる。
１〜図１５）および第９実施形態（図１７）のいずれに
おいても、図１８に示した第１０実施形態と同様に、問
合せ信号と検索対象信号が類似しないとみなされた場合
に類似度算出を途中で打ち切るように類似性を判定して
もよい。具体的には、図１１〜図１５および図１７に示
した類似性判定部を、図１８に示した類似性判定部３５
ｉと同様に、特徴量分割部１０１、部分特徴量間類似度
算出部１０２、部分特徴量間類似性判定部１０３、類似
度算出部１０４および検出判定部１０６で構成すること
ができる。
【０１１８】また、第２実施形態〜第１０実施形態のい
ずれにおいても、図８に示すように、問合せ信号と検索
対象信号とを入れ替えてもよい。
ずれにおいても、図８に示すように、問合せ信号と検索
対象信号とを入れ替えてもよい。
【０１１９】（第１１実施形態）図１９は、本発明によ
る類似性判定装置の第１１実施形態の構成例を示すブロ
ック図である。本実施形態は、図１に示した第１実施形
態による類似性判定装置を、テレビのリアルタイム放送
など逐次入力される信号を問合せ信号として用いること
ができるようにしたものである。
る類似性判定装置の第１１実施形態の構成例を示すブロ
ック図である。本実施形態は、図１に示した第１実施形
態による類似性判定装置を、テレビのリアルタイム放送
など逐次入力される信号を問合せ信号として用いること
ができるようにしたものである。
【０１２０】本実施形態による類似性判定装置は、図１
に示す類似性判定装置３の問合せ信号入力端子１に固定
サイズの信号バッファリング部６が接続され、逐次入力
される問合せ信号が信号バッファリング部６に順次蓄積
された後、アクティビティ算出部３３および問合せ特徴
量生成部３２に入力する。例えば、１５秒のバッファを
設けた場合には、たとえばテレビのリアルタイム放送の
１５秒分の映像信号を信号バッファリング部６に格納す
ることができる。バッファに信号を格納する際に、新規
フレームがバッファに入力されるたびにバッファを更新
していくことも、一定時間間隔でバッファを更新するこ
ともできる。
に示す類似性判定装置３の問合せ信号入力端子１に固定
サイズの信号バッファリング部６が接続され、逐次入力
される問合せ信号が信号バッファリング部６に順次蓄積
された後、アクティビティ算出部３３および問合せ特徴
量生成部３２に入力する。例えば、１５秒のバッファを
設けた場合には、たとえばテレビのリアルタイム放送の
１５秒分の映像信号を信号バッファリング部６に格納す
ることができる。バッファに信号を格納する際に、新規
フレームがバッファに入力されるたびにバッファを更新
していくことも、一定時間間隔でバッファを更新するこ
ともできる。
【０１２１】また、テレビのリアルタイム放送の映像信
号がバッファに格納されると同時に、バッファの映像信
号と、検索対象信号との類似性を判定することにより、
現在放送されているコンテンツを特定したり、類似コン
テンツを提示したりすることもできる。例えば、現在放
送されている映像信号と、検索対象信号であるコマーシ
ャルの映像信号とを逐次比較することにより、現在放送
されているコマーシャルを特定することが可能となる。
号がバッファに格納されると同時に、バッファの映像信
号と、検索対象信号との類似性を判定することにより、
現在放送されているコンテンツを特定したり、類似コン
テンツを提示したりすることもできる。例えば、現在放
送されている映像信号と、検索対象信号であるコマーシ
ャルの映像信号とを逐次比較することにより、現在放送
されているコマーシャルを特定することが可能となる。
【０１２２】本実施形態では、逐次入力される問合せ信
号に対して信号バッファリング部６によりバッファを設
けて問合せ信号の一部を格納しておき、問合せ信号がバ
ッファに入力される毎に検索対象信号との類似性判定を
行う。これにより、テレビのリアルタイム放送など逐次
入力される信号を問合せ信号として対応させることがで
きる。
号に対して信号バッファリング部６によりバッファを設
けて問合せ信号の一部を格納しておき、問合せ信号がバ
ッファに入力される毎に検索対象信号との類似性判定を
行う。これにより、テレビのリアルタイム放送など逐次
入力される信号を問合せ信号として対応させることがで
きる。
【０１２３】上述した第２実施形態〜第１０実施形態に
おいても、図１９に示した実施形態と同様に、信号バッ
ファリング部６を設けて問合せ信号を逐一バッファに格
納することにより、テレビのリアルタイム放送など逐次
入力される信号を問合せ信号として対応させるようにし
ても良い。
おいても、図１９に示した実施形態と同様に、信号バッ
ファリング部６を設けて問合せ信号を逐一バッファに格
納することにより、テレビのリアルタイム放送など逐次
入力される信号を問合せ信号として対応させるようにし
ても良い。
【０１２４】（第１２実施形態）図２０は、本発明によ
る類似性判定装置の第１２実施形態の構成例を示すブロ
ック図である。本実施形態は、図１に示した第１実施形
態によ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。
る類似性判定装置の第１２実施形態の構成例を示すブロ
ック図である。本実施形態は、図１に示した第１実施形
態によ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。
【０１２５】本実施形態による類似性判定装置は、図１
の第１実施形態と同様に、問合せ特徴量生成部３２、ア
クティビティ算出部３３、類似条件決定部３４、類似性
判定部３５ｃ、および検索対象信号登録部１００を有す
る。検索対象画像登録部１００は検索対象特徴量生成部
３１ａと検索対象特徴量蓄積部５とを備えている。問合
せ信号入力端子１は問合せ特徴量生成部３２およびアク
ティビティ算出部３３に接続され、検索対象信号入力端
子２は検索対象画像登録部１００の検索対象特徴量生成
部３１ａに接続されている。
の第１実施形態と同様に、問合せ特徴量生成部３２、ア
クティビティ算出部３３、類似条件決定部３４、類似性
判定部３５ｃ、および検索対象信号登録部１００を有す
る。検索対象画像登録部１００は検索対象特徴量生成部
３１ａと検索対象特徴量蓄積部５とを備えている。問合
せ信号入力端子１は問合せ特徴量生成部３２およびアク
ティビティ算出部３３に接続され、検索対象信号入力端
子２は検索対象画像登録部１００の検索対象特徴量生成
部３１ａに接続されている。
【０１２６】検索対象特徴量生成部３１ａは、検索対象
信号入力端子２から検索対象信号が入力される毎に、検
索対象信号より特徴量を生成し、検索対象特徴量蓄積部
５に蓄積する。検索対象特徴量生成部３１ａが生成する
特徴量は、第１実施形態における検索対象特徴量生成部
３１が生成するものと同じにすることができる。
信号入力端子２から検索対象信号が入力される毎に、検
索対象信号より特徴量を生成し、検索対象特徴量蓄積部
５に蓄積する。検索対象特徴量生成部３１ａが生成する
特徴量は、第１実施形態における検索対象特徴量生成部
３１が生成するものと同じにすることができる。
【０１２７】類似性判定部３５ｃは、類似条件決定部３
４により決定された条件に基づき、検索対象特徴量蓄積
部５に蓄積されている各検索対象信号の特徴量と問合せ
特徴量生成部３２で生成された特徴量との間の類似性、
すなわち問合せ信号が検索対象信号に類似しているか否
かを判定する。
４により決定された条件に基づき、検索対象特徴量蓄積
部５に蓄積されている各検索対象信号の特徴量と問合せ
特徴量生成部３２で生成された特徴量との間の類似性、
すなわち問合せ信号が検索対象信号に類似しているか否
かを判定する。
【０１２８】本実施形態では、各検索対象信号の特徴量
を検索対象特徴量記憶部５に蓄積しておき、問合せ信号
が入力されたとき、検索対象特徴量記憶部５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いる。こ
れにより、問合せ信号が入力される毎に検索対象信号の
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。
を検索対象特徴量記憶部５に蓄積しておき、問合せ信号
が入力されたとき、検索対象特徴量記憶部５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いる。こ
れにより、問合せ信号が入力される毎に検索対象信号の
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。
【０１２９】なお、第２実施形態〜第１１実施形態のい
ずれにおいても、図２０に示した実施形態と同様に、各
検索対象信号の特徴量を検索対象特徴量記憶部に登録し
ておき、この登録された特徴量を用いて問合せ信号との
類似性を判定するようにしても良い。
ずれにおいても、図２０に示した実施形態と同様に、各
検索対象信号の特徴量を検索対象特徴量記憶部に登録し
ておき、この登録された特徴量を用いて問合せ信号との
類似性を判定するようにしても良い。
【０１３０】（実施例）次に、本発明の効果を確認する
ために、２２５５本の検索対象信号（１５秒および３０
秒）の特徴量を登録したデータベースに対して、２４０
時間の映像信号を問合せ信号として実験を行った。図１
９に示すように、問合せ信号に対して１５秒のバッファ
を設け、問合せ信号の一部を逐一バッファに格納しなが
ら、新規フレームがバッファに入力されるたびにバッフ
ァを更新していき、バッファ内の信号と検索対象信号と
の類似性を評価する。これにより、リアルタイムにバッ
ファ内のコンテンツを特定する実験を行うことができ
る。信号特徴量としては、図２に示した方法で得られる
フレーム特徴量の時系列集合とする。
ために、２２５５本の検索対象信号（１５秒および３０
秒）の特徴量を登録したデータベースに対して、２４０
時間の映像信号を問合せ信号として実験を行った。図１
９に示すように、問合せ信号に対して１５秒のバッファ
を設け、問合せ信号の一部を逐一バッファに格納しなが
ら、新規フレームがバッファに入力されるたびにバッフ
ァを更新していき、バッファ内の信号と検索対象信号と
の類似性を評価する。これにより、リアルタイムにバッ
ファ内のコンテンツを特定する実験を行うことができ
る。信号特徴量としては、図２に示した方法で得られる
フレーム特徴量の時系列集合とする。
【０１３１】バッファ内の信号に対してカット検出を行
い、カット数を算出する。そして、カット数に応じて類
似性判定に利用する３種類のしきい値ｆ（ｘ）、ｇ
（ｘ）、ｈ（ｘ）を設定する。また、バッファ内の信号
に対して抽出する係数の数ｃ（ｘ）を設定する。具体的
には、カット数をｘとした場合、抽出する係数の数をｃ
(ｘ)＝−ｍｘ＋ｎ、フレーム間のしきい値１をｆ(ｘ)＝
ａｘ＋ｂ、しきい値２をｇ(ｘ)＝ｃｘ＋ｄ、しきい値３
をｈ(ｘ)＝ｅｘ＋ｆと定める。ただしａ，ｂ，ｃ，ｄ，
ｍ，ｎ は経験的に定めた数である。
い、カット数を算出する。そして、カット数に応じて類
似性判定に利用する３種類のしきい値ｆ（ｘ）、ｇ
（ｘ）、ｈ（ｘ）を設定する。また、バッファ内の信号
に対して抽出する係数の数ｃ（ｘ）を設定する。具体的
には、カット数をｘとした場合、抽出する係数の数をｃ
(ｘ)＝−ｍｘ＋ｎ、フレーム間のしきい値１をｆ(ｘ)＝
ａｘ＋ｂ、しきい値２をｇ(ｘ)＝ｃｘ＋ｄ、しきい値３
をｈ(ｘ)＝ｅｘ＋ｆと定める。ただしａ，ｂ，ｃ，ｄ，
ｍ，ｎ は経験的に定めた数である。
【０１３２】類似性判定手順は以下のとおりである。は
じめに、問合せ特徴量に含まれる各フレームに対応した
特徴量を抽出し、検索対象特徴量の同じ時間位置に含ま
れるフレームに対応した特徴量との距離をそれぞれ算出
する。同時に、算出された各距離がしきい値ｆ（ｘ）を
超えるか否かを判定し、しきい値ｆ（ｘ）を超える距離
をもつ特徴量の数を集計する。このとき、集計した数が
しきい値ｇ（ｘ）を超えた時点で、類似度計算を打ち切
るものとする。次に、算出された各フレーム特徴量間距
離の平均値を算出し、バッファ内の信号と検索対象信号
との距離とする。そして、この距離が,しきい値ｈ
（ｘ）を下回る場合に、バッファ内の信号と検索対象信
号が類似していると判定する。
じめに、問合せ特徴量に含まれる各フレームに対応した
特徴量を抽出し、検索対象特徴量の同じ時間位置に含ま
れるフレームに対応した特徴量との距離をそれぞれ算出
する。同時に、算出された各距離がしきい値ｆ（ｘ）を
超えるか否かを判定し、しきい値ｆ（ｘ）を超える距離
をもつ特徴量の数を集計する。このとき、集計した数が
しきい値ｇ（ｘ）を超えた時点で、類似度計算を打ち切
るものとする。次に、算出された各フレーム特徴量間距
離の平均値を算出し、バッファ内の信号と検索対象信号
との距離とする。そして、この距離が,しきい値ｈ
（ｘ）を下回る場合に、バッファ内の信号と検索対象信
号が類似していると判定する。
【０１３３】上記の条件によってコンテンツ特定を行っ
たところ、しきい値１，しきい値２，しきい値３および
抽出する特徴量数を固定値として利用した場合には過剰
検出２０件、未検出２件という結果であったのに対し
て、バッファ内のカット数に応じて適応的にしきい値お
よび抽出する特徴量数を定めることで、前者の実験より
も少ない特徴量数で、全ての正解コンテンツを過剰検出
０で特定することができた。
たところ、しきい値１，しきい値２，しきい値３および
抽出する特徴量数を固定値として利用した場合には過剰
検出２０件、未検出２件という結果であったのに対し
て、バッファ内のカット数に応じて適応的にしきい値お
よび抽出する特徴量数を定めることで、前者の実験より
も少ない特徴量数で、全ての正解コンテンツを過剰検出
０で特定することができた。
【０１３４】以上の実験により、信号の性質に合わせて
適応的に特徴量の抽出および類似性の判定を行うことで
効率よくかつ高い精度で類似性を判定できるという効果
が確認された。
適応的に特徴量の抽出および類似性の判定を行うことで
効率よくかつ高い精度で類似性を判定できるという効果
が確認された。
【０１３５】本発明にしたがって問合せ信号と検索対象
信号との類似性判定を行うことにより、データベースに
登録された検索対象コンテンツからの現在放送中のコン
テンツや指定したコンテンツの特定を行うことができ
る。また、データベースに登録された長時間の映像・音
響コンテンツから、現在放送中のコンテンツや指定した
コンテンツの放送箇所をデータベースの中の映像から特
定することによる履歴検索をも行うことができる。
信号との類似性判定を行うことにより、データベースに
登録された検索対象コンテンツからの現在放送中のコン
テンツや指定したコンテンツの特定を行うことができ
る。また、データベースに登録された長時間の映像・音
響コンテンツから、現在放送中のコンテンツや指定した
コンテンツの放送箇所をデータベースの中の映像から特
定することによる履歴検索をも行うことができる。
【０１３６】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。
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。
【０１３７】また、本発明をソフトウエアによって実現
することも可能である。
することも可能である。
【０１３８】図２１は、本発明をソフトウエアにより実
現するための装置構成を示すブロック図である。ハード
ウェア構成として、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を用いるこ
とができる。本発明を実現するためのプログラムを処理
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く。このような媒体として
は、磁気テープ，磁気ディスク、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。
現するための装置構成を示すブロック図である。ハード
ウェア構成として、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を用いるこ
とができる。本発明を実現するためのプログラムを処理
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く。このような媒体として
は、磁気テープ，磁気ディスク、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。
【０１３９】ＣＰＵ８１がプログラムを読み込むことに
よって、上述した第１〜第１２実施形態と同等の機能を
実現することができる。プログラム制御プロセッサが記
録媒体８５を解読できる限り、このようなプログラムを
格納した記録媒体８５を同様な処理システムに接続する
ことで、本発明をいわば普遍的に実現することができ
る。
よって、上述した第１〜第１２実施形態と同等の機能を
実現することができる。プログラム制御プロセッサが記
録媒体８５を解読できる限り、このようなプログラムを
格納した記録媒体８５を同様な処理システムに接続する
ことで、本発明をいわば普遍的に実現することができ
る。
【０１４０】例えば、本発明の第１実施形態を実現する
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に示した検索対象
特徴量生成部３１、問合せ特徴量生成部３２、アクティ
ビティ算出部３３、類似条件決定部３４、および類似性
判定部３５を実現する。また、本発明の第２実施形態を
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９に示した検
索対象特徴量生成部３１ａ、問合せ特徴量生成部３２
ａ、アクティビティ算出部３３ａ、類似性判定部３５
ａ、および問合せ特徴量決定部３６ａを実現する。第３
〜第１２実施形態についても同様である。
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に示した検索対象
特徴量生成部３１、問合せ特徴量生成部３２、アクティ
ビティ算出部３３、類似条件決定部３４、および類似性
判定部３５を実現する。また、本発明の第２実施形態を
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９に示した検
索対象特徴量生成部３１ａ、問合せ特徴量生成部３２
ａ、アクティビティ算出部３３ａ、類似性判定部３５
ａ、および問合せ特徴量決定部３６ａを実現する。第３
〜第１２実施形態についても同様である。
【０１４１】
【発明の効果】以上詳細に説明したように、本発明によ
れば、アクティビティ算出部により信号を解析してその
アクティビティ（複雑度）を算出し、算出されたアクテ
ィビティによって信号から抽出する特徴量および類似性
の判定を行う際の条件を決定する。つまり、信号のアク
ティビティに応じて特徴量の抽出を行い、信号のアクテ
ィビティに応じて類似性の判定を行うことができ、この
結果、信号の性質に合わせて適応的に特徴量の抽出およ
び類似性の判定を行うことができる。これにより、問合
せ信号と検索対象信号との類似性の判定精度を向上させ
ることができる。
れば、アクティビティ算出部により信号を解析してその
アクティビティ（複雑度）を算出し、算出されたアクテ
ィビティによって信号から抽出する特徴量および類似性
の判定を行う際の条件を決定する。つまり、信号のアク
ティビティに応じて特徴量の抽出を行い、信号のアクテ
ィビティに応じて類似性の判定を行うことができ、この
結果、信号の性質に合わせて適応的に特徴量の抽出およ
び類似性の判定を行うことができる。これにより、問合
せ信号と検索対象信号との類似性の判定精度を向上させ
ることができる。
【図１】本発明に係る類似性判定装置の第１実施形態の
構成例を示すブロック図である。
構成例を示すブロック図である。
【図２】第１実施形態で用いられる特徴量生成部３１お
よび３２の構成例を示すブロック図である。
よび３２の構成例を示すブロック図である。
【図３】第１実施形態におけるアクティビティ算出部の
構成例を示すブロック図である。
構成例を示すブロック図である。
【図４】第１実施形態の第１の構成例を示すブロック図
である。
である。
【図５】アクティビティとしてカット数を用いる場合の
アクティビティ算出部の動作を概略的に示すフローチャ
ートである。
アクティビティ算出部の動作を概略的に示すフローチャ
ートである。
【図６】類似性判定部３５の構成例を示すブロック図で
ある。
ある。
【図７】第１実施形態による類似性判定装置の動作を示
すフローチャートである。
すフローチャートである。
【図８】本発明の第１実施形態の第２の構成例を示すブ
ロック図である。
ロック図である。
【図９】本発明による類似性判定装置の第２実施形態の
構成例を示すブロック図である。
構成例を示すブロック図である。
【図１０】第２実施形態における特徴量生成部３２ａの
構成例を示すブロック図である。
構成例を示すブロック図である。
【図１１】本発明による類似性判定装置の第３実施形態
の構成例を示すブロック図である。
の構成例を示すブロック図である。
【図１２】本発明による類似性判定装置の第４実施形態
の構成例を示すブロック図である。
の構成例を示すブロック図である。
【図１３】本発明による類似性判定装置の第５実施形態
の構成例を示すブロック図である。
の構成例を示すブロック図である。
【図１４】本発明による類似性判定装置の第６実施形態
の構成例を示すブロック図である。
の構成例を示すブロック図である。
【図１５】本発明による類似性判定装置の第７実施形態
の構成例を示すブロック図である。
の構成例を示すブロック図である。
【図１６】本発明による類似性判定装置の第８実施形態
の構成例を示すブロック図である。
の構成例を示すブロック図である。
【図１７】本発明による類似性判定装置の第９実施形態
の構成例を示すブロック図である。
の構成例を示すブロック図である。
【図１８】本発明による類似性判定装置の第１０実施形
態の構成例を示すブロック図である。
態の構成例を示すブロック図である。
【図１９】本発明による類似性判定装置の第１１実施形
態の構成例を示すブロック図である。
態の構成例を示すブロック図である。
【図２０】本発明による類似性判定装置の第１２実施形
態の構成例を示すブロック図である。
態の構成例を示すブロック図である。
【図２１】本発明をソフトウエアにより実現するための
装置構成を示すブロック図である。
装置構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
１ 問合せ信号入力端点
２ 検索対象信号入力端点
３ 類似性判定装置
４ 出力装置
５ 検索対象特徴量記憶部
３１ 検索対象特徴量生成部
３２ 色構成比特徴量生成部
３３ アクティビティ算出部
３４ 類似条件決定部
３５ 類似性判定部
３６ 問合せ特徴量決定部
３７ アクティビティ算出部
３８ 検索対象特徴量決定部
１００ 検索対象信号登録部
Claims (25)
- 【請求項１】 第１の信号および第２の信号それぞれの
特徴量に基づいて前記第１の信号と第２の信号との類似
性を判定する類似性判定装置において、 前記第１の信号および第２の信号の少なくとも一方のア
クティビティを算出するアクティビティ算出手段と、 前記アクティビティに基づいて、類似性判定のための判
定条件を決定する類似条件決定手段と、 前記判定条件に基づいて、前記第１の信号と第２の信号
との類似性を判定する類似性判定手段と、 を有することを特徴とする類似性判定装置。 - 【請求項２】 前記アクティビティ算出手段は、前記第
１の信号および第２の信号の一方のアクティビティを算
出することを特徴とする請求項１記載の類似性判定装
置。 - 【請求項３】 前記アクティビティ算出手段は、前記第
１の信号の第１アクティビティと第２の信号の第２アク
ティビティとをそれぞれ算出し、 前記類似条件決定手段は、前記第１アクティビティおよ
び前記第２アクティビティに基づいて前記判定条件を決
定する、 ことを特徴とする請求項１記載の類似性判定装置。 - 【請求項４】 さらに、 前記アクティビティに基づいて、抽出すべき特徴量を定
義する特徴量条件を決定する特徴量決定手段と、 前記特徴量条件にしたがって、前記第１の信号および第
２の信号のうちの対応する信号から特徴量を抽出する特
徴量抽出手段と、 を有することを特徴とする請求項１記載の類似性判定装
置。 - 【請求項５】 前記アクティビティ算出手段は、前記第
１の信号のアクティビティを算出し、 前記特徴量決定手段は、前記アクティビティに基づい
て、前記第１の信号から抽出すべき特徴量条件を決定
し、 前記特徴量抽出手段は、前記特徴量条件にしたがって、
前記第１の信号から特徴量を抽出し、 前記類似性判定手段は、前記判定条件に基づいて、前記
特徴量抽出手段により得られる第１の信号の特徴量と前
記第２の信号の特徴量との類似性を判定する、 ことを特徴とする請求項４記載の類似性判定装置。 - 【請求項６】 前記アクティビティ算出手段は、前記第
１の信号の第１アクティビティと第２の信号の第２アク
ティビティとをそれぞれ算出し、 前記特徴量決定手段は、前記第１アクティビティに基づ
いて、前記第１の信号から抽出すべき特徴量条件を決定
し、 前記特徴量抽出手段は、前記特徴量条件にしたがって、
前記第１の信号から特徴量を抽出し、 前記類似条件決定手段は、前記第２アクティビティに基
づいて前記判定条件を決定し、 前記類似性判定手段は、前記判定条件に基づいて、前記
特徴量抽出手段により得られる第１の信号の特徴量と前
記第２の信号の特徴量との類似性を判定する、 ことを特徴とする請求項４記載の類似性判定装置。 - 【請求項７】 前記アクティビティ算出手段は、前記第
１の信号の第１アクティビティと第２の信号の第２アク
ティビティとをそれぞれ算出し、 前記特徴量決定手段は、前記第１アクティビティに基づ
いて、前記第１の信号から抽出すべき特徴量条件を決定
し、 前記特徴量抽出手段は、前記特徴量条件にしたがって、
前記第１の信号から特徴量を抽出し、 前記類似条件決定手段は、前記第１アクティビティおよ
び第２アクティビティに基づいて前記判定条件を決定
し、 前記類似性判定手段は、前記判定条件に基づいて、前記
特徴量抽出手段により得られる第１の信号の特徴量と前
記第２の信号の特徴量との類似性を判定する、 ことを特徴とする請求項４記載の類似性判定装置。 - 【請求項８】 前記アクティビティ算出手段は、前記第
１の信号の第１アクティビティと第２の信号の第２アク
ティビティとをそれぞれ算出し、 前記特徴量決定手段は、前記第１アクティビティおよび
前記第２アクティビティに基づいて、前記第１の信号お
よび前記第２の信号から抽出すべき第１特徴量条件およ
び第２特徴量条件をそれぞれ決定し、 前記特徴量抽出手段は、前記第１特徴量条件および前記
第２特徴量条件にしたがって、前記第１の信号および前
記第２の信号から第１特徴量および第２特徴量をそれぞ
れ抽出し、 前記類似条件決定手段は、前記第１アクティビティに基
づいて前記判定条件を決定し、 前記類似性判定手段は、前記判定条件に基づいて、前記
特徴量抽出手段によりそれぞれ得られる第１特徴量と前
記第２特徴量との類似性を判定する、 ことを特徴とする請求項４記載の類似性判定装置。 - 【請求項９】 前記アクティビティ算出手段は、前記第
１の信号の第１アクティビティと第２の信号の第２アク
ティビティとをそれぞれ算出し、 前記特徴量決定手段は、前記第１アクティビティおよび
前記第２アクティビティに基づいて、前記第１の信号お
よび前記第２の信号から抽出すべき第１特徴量条件およ
び第２特徴量条件をそれぞれ決定し、 前記特徴量抽出手段は、前記第１特徴量条件および前記
第２特徴量条件にしたがって、前記第１の信号および前
記第２の信号から第１特徴量および第２特徴量をそれぞ
れ抽出し、 前記類似条件決定手段は、前記第１アクティビティおよ
び前記第２アクティビティに基づいて前記判定条件を決
定し、 前記類似性判定手段は、前記判定条件に基づいて、前記
特徴量抽出手段によりそれぞれ得られる第１特徴量と前
記第２特徴量との類似性を判定する、 ことを特徴とする請求項４記載の類似性判定装置。 - 【請求項１０】 前記類似性判定手段は、 前記第１の信号の特徴量と前記第２の信号の特徴量との
間の類似度を算出する特徴量間類似度算出手段と、 前記類似度が前記判定条件を満たすか否かを判定する検
出判定手段と、 を備えることを特徴とする請求項１ないし請求項９のい
ずれかに記載の類似性判定装置。 - 【請求項１１】 第１の信号および第２の信号それぞれ
の特徴量に基づいて前記第１の信号と第２の信号との類
似性を判定する類似性判定装置において、 前記第１の信号および第２の信号の少なくとも一方のア
クティビティを算出するアクティビティ算出手段と、 前記アクティビティに基づいて、抽出すべき特徴量を定
義する特徴量条件を決定する特徴量決定手段と、 前記特徴量条件にしたがって、前記第１の信号および第
２の信号のうちの対応する信号から特徴量を抽出する特
徴量抽出手段と、 前記第１の信号および第２の信号それぞれの特徴量に基
づいて前記第１の信号と第２の信号との類似性を判定す
る類似性判定手段と、 を有することを特徴とする類似性判定装置。 - 【請求項１２】 前記アクティビティ算出手段は、前記
第１の信号のアクティビティを算出し、 前記特徴量決定手段は、前記アクティビティに基づい
て、抽出すべき特徴量を定義する特徴量条件を決定し、 前記特徴量抽出手段は、前記特徴量条件にしたがって、
前記第１の信号から特徴量を抽出し、 前記類似性判定手段は、前記第１の信号の前記特徴量お
よび前記第２の信号の特徴量に基づいて前記第１の信号
と第２の信号との類似性を判定する、 ことを特徴とする請求項１１記載の類似性判定装置。 - 【請求項１３】 前記アクティビティ算出手段は、前記
第１の信号および前記第２の信号から第１アクティビテ
ィおよび第２アクティビティをそれぞれ算出し、 前記特徴量決定手段は、前記アクティビティおよび第２
アクティビティに基づいて、第１の信号から抽出すべき
特徴量を定義する第１特徴量条件および第２の信号から
抽出すべき特徴量を定義する第２特徴量条件をそれぞれ
決定し、 前記特徴量抽出手段は、前記第１特徴量条件および第２
特徴量条件にしたがって、前記第１の信号および前記第
２の信号から第１特徴量および第２特徴量をそれぞれ抽
出し、 前記類似性判定手段は、前記第１特徴量および前記第２
特徴量に基づいて前記第１の信号と第２の信号との類似
性を判定する、 ことを特徴とする請求項１１記載の類似性判定装置。 - 【請求項１４】 前記アクティビティ算出手段は、 入力される信号から特徴量を抽出するアクティビティ用
特徴量抽出手段と、 前記アクティビティ用特徴量抽出手段により得られる特
徴量に基づいてアクティビティの算出を行うアクティビ
ティ計算手段と、 を有することを特徴とする請求項１ないし請求項１３の
いずれかに記載の類似性判定装置。 - 【請求項１５】 前記第１の信号および前記第２の信号
は映像信号であることを特徴とする請求項１ないし請求
項１３のいずれかに記載の類似性判定装置。 - 【請求項１６】 前記アクティビティは、カット検出に
よって前記映像信号から得られたカットの数であること
を特徴とする請求項１５記載の類似性判定装置。 - 【請求項１７】 前記アクティビティは、前記映像信号
の動きアクティビティであることを特徴とする請求項１
５記載の類似性判定装置。 - 【請求項１８】 前記第１の信号および前記第２の信号
は音響信号であることを特徴とする請求項１ないし請求
項１３のいずれかに記載の類似性判定装置。 - 【請求項１９】 前記アクティビティは、無音区間の検
出によって前記音響信号から得られた無音区間の分散で
あることを特徴とする請求項１８記載の類似性判定装
置。 - 【請求項２０】 第１の信号および第２の信号それぞれ
の特徴量に基づいて前記第１の信号と第２の信号との類
似性を判定する類似性判定方法において、 前記第１の信号および第２の信号の少なくとも一方のア
クティビティを算出し、 前記アクティビティに基づいて、類似性判定のための判
定条件を決定し、 前記判定条件に基づいて、前記第１の信号と第２の信号
との類似性を判定する、 ことを特徴とする類似性判定方法。 - 【請求項２１】 第１の信号および第２の信号それぞれ
の特徴量に基づいて前記第１の信号と第２の信号との類
似性を判定する類似性判定方法において、 前記第１の信号および第２の信号の少なくとも一方のア
クティビティを算出し、 前記アクティビティに基づいて、類似性判定のための判
定条件を決定し、 前記アクティビティに基づいて、抽出すべき特徴量を定
義する特徴量条件を決定し、 前記特徴量条件にしたがって、前記第１の信号および第
２の信号のうちの対応する信号から特徴量を抽出し、 前記判定条件および前記第１の信号および第２の信号そ
れぞれの特徴量に基づいて、前記第１の信号と第２の信
号との類似性を判定する、 ことを特徴とする類似性判定方法。 - 【請求項２２】 第１の信号および第２の信号それぞれ
の特徴量に基づいて前記第１の信号と第２の信号との類
似性を判定する類似性判定方法において、 前記第１の信号および第２の信号の少なくとも一方のア
クティビティを算出し、 前記アクティビティに基づいて、抽出すべき特徴量を定
義する特徴量条件を決定し、 前記特徴量条件にしたがって、前記第１の信号および第
２の信号のうちの対応する信号から特徴量を抽出し、 前記第１の信号および第２の信号それぞれの特徴量に基
づいて前記第１の信号と第２の信号との類似性を判定す
る、 ことを特徴とする類似性判定方法。 - 【請求項２３】 コンピュータを、第１の信号および第
２の信号それぞれの信号特徴量に基づいて前記第１の信
号と第２の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コンピュータプログラムであっ
て、 前記第１の信号および第２の信号の少なくとも一方のア
クティビティを算出し、 前記アクティビティに基づいて、類似性判定のための判
定条件を決定し、 前記アクティビティに基づいて、抽出すべき特徴量を定
義する特徴量条件を決定し、 前記特徴量条件にしたがって、前記第１の信号および第
２の信号のうちの対応する信号から特徴量を抽出し、 前記判定条件および前記第１の信号および第２の信号そ
れぞれの特徴量に基づいて、前記第１の信号と第２の信
号との類似性を判定する、 ステップを有することを特徴とするコンピュータプログ
ラム。 - 【請求項２４】 コンピュータを、第１の信号および第
２の信号それぞれの信号特徴量に基づいて前記第１の信
号と第２の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コンピュータプログラムであっ
て、 前記第１の信号および第２の信号の少なくとも一方のア
クティビティを算出し、 前記アクティビティに基づいて、抽出すべき特徴量を定
義する特徴量条件を決定し、 前記特徴量条件にしたがって、前記第１の信号および第
２の信号のうちの対応する信号から特徴量を抽出し、 前記第１の信号および第２の信号それぞれの特徴量に基
づいて前記第１の信号と第２の信号との類似性を判定す
る、 ステップを有することを特徴とするコンピュータプログ
ラム。 - 【請求項２５】 コンピュータを、第１の信号および第
２の信号それぞれの信号特徴量に基づいて前記第１の信
号と第２の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コンピュータプログラムであっ
て、 前記第１の信号および第２の信号の少なくとも一方のア
クティビティを算出し、 前記アクティビティに基づいて、抽出すべき特徴量を定
義する特徴量条件を決定し、 前記特徴量条件にしたがって、前記第１の信号および第
２の信号のうちの対応する信号から特徴量を抽出し、 前記第１の信号および第２の信号それぞれの特徴量に基
づいて前記第１の信号と第２の信号との類似性を判定す
る、 ステップを有することを特徴とするコンピュータプログ
ラム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001400481A JP3951707B2 (ja) | 2001-12-28 | 2001-12-28 | 類似性判定方法および装置 |
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| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003196658A true JP2003196658A (ja) | 2003-07-11 |
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
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|---|---|---|---|---|
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- 2001-12-28 JP JP2001400481A patent/JP3951707B2/ja not_active Expired - Lifetime
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