JP2003256429A - 模様検索装置及びその方法 - Google Patents
模様検索装置及びその方法Info
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- JP2003256429A JP2003256429A JP2002055743A JP2002055743A JP2003256429A JP 2003256429 A JP2003256429 A JP 2003256429A JP 2002055743 A JP2002055743 A JP 2002055743A JP 2002055743 A JP2002055743 A JP 2002055743A JP 2003256429 A JP2003256429 A JP 2003256429A
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- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
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- Physics & Mathematics (AREA)
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- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 提示された模様の読み取り時の撮影パラメー
タが変動していても、提示された模様に類似する模様を
模様データベースから精度良く検索することを可能とす
る模様検索装置を提供する。 【解決手段】 各サンプル模様の相互に異なる複数の解
像度の画像の特徴量を格納する手段と、提示された模様
の特徴量を計算する手段と、各サンプル模様の各解像度
の画像の特徴量と前記提示された模様の特徴量との間の
特徴量距離を測定する手段と、を備える。
タが変動していても、提示された模様に類似する模様を
模様データベースから精度良く検索することを可能とす
る模様検索装置を提供する。 【解決手段】 各サンプル模様の相互に異なる複数の解
像度の画像の特徴量を格納する手段と、提示された模様
の特徴量を計算する手段と、各サンプル模様の各解像度
の画像の特徴量と前記提示された模様の特徴量との間の
特徴量距離を測定する手段と、を備える。
Description
【0001】
【発明の属する技術分野】本発明は、提示された模様に
類似する模様を予め用意された複数の模様の中から検索
する模様検索装置及びその方法に関し、特に、カメラに
より入力された模様に類似する模様を予め用意された複
数の模様の中から検索する模様検索装置及びその方法に
関する。
類似する模様を予め用意された複数の模様の中から検索
する模様検索装置及びその方法に関し、特に、カメラに
より入力された模様に類似する模様を予め用意された複
数の模様の中から検索する模様検索装置及びその方法に
関する。
【0002】
【従来の技術】模様検索装置は、例えば、デザイナ、店
員、購買者等が提示した素材(壁紙、床、布生地等)の
模様に最も類似する模様を有する素材を予め用意された
膨大な数の模様を蓄積する模様データベースから検索す
るために用いられる。
員、購買者等が提示した素材(壁紙、床、布生地等)の
模様に最も類似する模様を有する素材を予め用意された
膨大な数の模様を蓄積する模様データベースから検索す
るために用いられる。
【0003】以下、図面を参照して、従来例による模様
検索装置が行う模様検索方法を説明する。なお、この従
来例による模様検索方法は、「テクスチャ画像検索シス
テム〜大分類と例示検索〜」(多田昌裕他、中央大学理
工学部経営システム工学科、情報処理学会研究報告20
01−DBS−124、第41〜48頁、2001年5
月21日)において開示されたものである。
検索装置が行う模様検索方法を説明する。なお、この従
来例による模様検索方法は、「テクスチャ画像検索シス
テム〜大分類と例示検索〜」(多田昌裕他、中央大学理
工学部経営システム工学科、情報処理学会研究報告20
01−DBS−124、第41〜48頁、2001年5
月21日)において開示されたものである。
【0004】従来例による模様検索方法では、全域的特
徴量、2点間局所的特徴量及び3点間局所的特徴量が評
価量として用いられるので、これらについてまず説明す
る。
徴量、2点間局所的特徴量及び3点間局所的特徴量が評
価量として用いられるので、これらについてまず説明す
る。
【0005】全域的特徴量とは、赤の強度の全画面に亘
る平均値及び標準偏差、緑の強度の全画面に亘る平均値
及び標準偏差、青の強度の全画面に亘る平均値及び標準
偏差並びに輝度の全画面に亘る平均値及び標準偏差の組
である。従って、全域的特徴量の次元は8(=4×2)
である。ここで、輝度Vは、 V=(R+G+B)/3 ここで、 R:赤の強度、G:緑の強度、B:青の強度 と定義されている。
る平均値及び標準偏差、緑の強度の全画面に亘る平均値
及び標準偏差、青の強度の全画面に亘る平均値及び標準
偏差並びに輝度の全画面に亘る平均値及び標準偏差の組
である。従って、全域的特徴量の次元は8(=4×2)
である。ここで、輝度Vは、 V=(R+G+B)/3 ここで、 R:赤の強度、G:緑の強度、B:青の強度 と定義されている。
【0006】2点間局所的特徴量とは、色差R−Gの2
点間コントラストの全画面に亘る平均値及び標準偏差、
色差B−Yの2点間コントラストの全画面に亘る平均値
及び標準偏差並びに輝度の2点間コントラストの全画面
に亘る平均値と標準偏差の組である。なお、Yとは、黄
色の強度であり、 Y=(R+G)/2 と表される。2点間コントラストC2は、 C2=(x−a)/(abs(x)−abs(a)) ここで、 x:対象画素のレベル、a:隣接画素のレベル と定義され、abs(・)は、「・」の絶対値を表す。
点間コントラストの全画面に亘る平均値及び標準偏差、
色差B−Yの2点間コントラストの全画面に亘る平均値
及び標準偏差並びに輝度の2点間コントラストの全画面
に亘る平均値と標準偏差の組である。なお、Yとは、黄
色の強度であり、 Y=(R+G)/2 と表される。2点間コントラストC2は、 C2=(x−a)/(abs(x)−abs(a)) ここで、 x:対象画素のレベル、a:隣接画素のレベル と定義され、abs(・)は、「・」の絶対値を表す。
【0007】1画素についての2点間コントラストは、
図1に示す4つのパターンについて取られる。従って、
2点間局所的特徴量の次元は、24(=4×3×2)で
ある。
図1に示す4つのパターンについて取られる。従って、
2点間局所的特徴量の次元は、24(=4×3×2)で
ある。
【0008】3点間局所的特徴量とは、色差R−Gの3
点間コントラストの全画面に亘る平均値及び標準偏差、
色差B−Yの3点間コントラストの全画面に亘る平均値
及び標準偏差並びに輝度の3点間コントラストの全画面
に亘る平均値と標準偏差の組である。ここで、3点間コ
ントラストC3は、 C3={(a−x)+(b−x)}/(abs(a)+
abs(b)+2abs(x)) ここで、 x:対象画素のレベル、a:第1の隣接画素のレベル、
b:第2の隣接画素のレベル と定義され、abs(・)は、「・」の絶対値を表す。
点間コントラストの全画面に亘る平均値及び標準偏差、
色差B−Yの3点間コントラストの全画面に亘る平均値
及び標準偏差並びに輝度の3点間コントラストの全画面
に亘る平均値と標準偏差の組である。ここで、3点間コ
ントラストC3は、 C3={(a−x)+(b−x)}/(abs(a)+
abs(b)+2abs(x)) ここで、 x:対象画素のレベル、a:第1の隣接画素のレベル、
b:第2の隣接画素のレベル と定義され、abs(・)は、「・」の絶対値を表す。
【0009】1画素についての3点間コントラストは、
図2に示す3つのパターンを含め28(=8C2)通りあ
る。従って、2点間局所的特徴量の次元は、168(=
28×3×2)である。
図2に示す3つのパターンを含め28(=8C2)通りあ
る。従って、2点間局所的特徴量の次元は、168(=
28×3×2)である。
【0010】従来例による模様検索方法は、大きく分け
て2つのステップより構成される。第1のステップで
は、提示された模様がどのグループに属するのかが判断
され、第2のステップでは、提示された模様がそれが属
すると判断されたグループの模様のうちのどの模様に類
似するかが判断される。
て2つのステップより構成される。第1のステップで
は、提示された模様がどのグループに属するのかが判断
され、第2のステップでは、提示された模様がそれが属
すると判断されたグループの模様のうちのどの模様に類
似するかが判断される。
【0011】次に、第1のステップについて説明する。
【0012】模様データベース中の模様は複数のグルー
プに分類される。グループは、例えば、メタルのグルー
プ、大理石のグループ、木目のグループ、和紙のグルー
プ、壁のグループ、スパイスのグループ等である。
プに分類される。グループは、例えば、メタルのグルー
プ、大理石のグループ、木目のグループ、和紙のグルー
プ、壁のグループ、スパイスのグループ等である。
【0013】次に、提示された模様がどのグループに属
するのかを判別分析により判断する。判別分析として
は、例として、2グループ間の判別の組み合わせが用い
られる。2グループ間の判別とは、提示された模様が2
つのグループのうちのどちらのグループに属する確率が
高いか否かを判断する方法である。2グループ間の判別
においては、各グループの合成特徴量の重心と提示され
た模様の合成特徴量の間のマハラノビスの汎距離が比較
される。ここでの合成特徴量とは、全域的特徴量、2点
間局所的特徴量及び3点間局所的特徴量が張るベクトル
量であり、この合成特徴量の次元は、200(=8+2
4+168)となる。2グループ間の判別においては、
提示された模様は、マハラノビスの汎距離が短い方のグ
ループに属すると判断される。
するのかを判別分析により判断する。判別分析として
は、例として、2グループ間の判別の組み合わせが用い
られる。2グループ間の判別とは、提示された模様が2
つのグループのうちのどちらのグループに属する確率が
高いか否かを判断する方法である。2グループ間の判別
においては、各グループの合成特徴量の重心と提示され
た模様の合成特徴量の間のマハラノビスの汎距離が比較
される。ここでの合成特徴量とは、全域的特徴量、2点
間局所的特徴量及び3点間局所的特徴量が張るベクトル
量であり、この合成特徴量の次元は、200(=8+2
4+168)となる。2グループ間の判別においては、
提示された模様は、マハラノビスの汎距離が短い方のグ
ループに属すると判断される。
【0014】次に、第2のステップについて説明する。
【0015】第1のステップで、提示された模様が属す
ると判断されたグループに属する各模様(番号=j)と
提示された模様との間で、式(1)で与えられる距離D
jを計算する。
ると判断されたグループに属する各模様(番号=j)と
提示された模様との間で、式(1)で与えられる距離D
jを計算する。
【0016】
【数1】
ここで、
ri(j):番号jの模様の合成特徴量の第i成分、r
0i:提示された模様の合成特徴量の第i成分 従って、式(1)におけるNの値は、合成特徴量の次元
と一致し、200である。
0i:提示された模様の合成特徴量の第i成分 従って、式(1)におけるNの値は、合成特徴量の次元
と一致し、200である。
【0017】提示された模様が属すると判断されたグル
ープに属する模様は、距離Djが短い順に提示された模
様に類似していると判断される。
ープに属する模様は、距離Djが短い順に提示された模
様に類似していると判断される。
【0018】
【発明が解決しようとする課題】上記の従来例において
は、模様データベースに用意された模様も提示される模
様もイメージスキャナにより同一の撮影パラメータ(解
像度、コントラスト等)で読み取られているので、ある
程度の検索の精度を維持できた。
は、模様データベースに用意された模様も提示される模
様もイメージスキャナにより同一の撮影パラメータ(解
像度、コントラスト等)で読み取られているので、ある
程度の検索の精度を維持できた。
【0019】ところで、近年、携帯が容易なデジタルカ
メラ、カメラ付きの携帯電話、カメラ付きのPDA(Per
sonal Digital Assistant)等の普及に伴い、これらのカ
メラにより屋外や様々な現場で模様を撮影し、その模様
に類似する模様を有する素材を検索することに対する要
求が発生すると考えられる。このような方法を用いれ
ば、類似模様の検索を必要とする者は、わざわざイメー
ジスキャナを購買し、イメージスキャナで模様を読み取
る必要が無くなり、経済面、労力面で有利であるからで
ある。また、このような方法を用いれば、入手が不可能
又は困難である素材のサンプルを入手しなくても素材を
カメラで撮影するのみで検索を行えるようになるからで
ある。カメラにより屋外や様々な現場で模様を撮影する
場合には、模様とカメラとの間の距離、ズームの程度、
カメラの画素数、環境光等が変動要因となり、撮影パラ
メータを一定に保つことは困難である。
メラ、カメラ付きの携帯電話、カメラ付きのPDA(Per
sonal Digital Assistant)等の普及に伴い、これらのカ
メラにより屋外や様々な現場で模様を撮影し、その模様
に類似する模様を有する素材を検索することに対する要
求が発生すると考えられる。このような方法を用いれ
ば、類似模様の検索を必要とする者は、わざわざイメー
ジスキャナを購買し、イメージスキャナで模様を読み取
る必要が無くなり、経済面、労力面で有利であるからで
ある。また、このような方法を用いれば、入手が不可能
又は困難である素材のサンプルを入手しなくても素材を
カメラで撮影するのみで検索を行えるようになるからで
ある。カメラにより屋外や様々な現場で模様を撮影する
場合には、模様とカメラとの間の距離、ズームの程度、
カメラの画素数、環境光等が変動要因となり、撮影パラ
メータを一定に保つことは困難である。
【0020】しかしながら、従来例による模様検索装置
は、データベースに蓄積された模様も提示された模様も
イメージスキャナを用いて同一の撮影パラメータで読み
取られることを前提としているので、カメラを用いて異
なった撮影パラメータで読み取られた模様に類似する模
様を有する素材を模様データベースから検索する場合に
は、検索の精度が下がってしまう。
は、データベースに蓄積された模様も提示された模様も
イメージスキャナを用いて同一の撮影パラメータで読み
取られることを前提としているので、カメラを用いて異
なった撮影パラメータで読み取られた模様に類似する模
様を有する素材を模様データベースから検索する場合に
は、検索の精度が下がってしまう。
【0021】本発明は、上記の問題点に鑑みてなされた
ものであり、提示された模様の読み取り時の撮影パラメ
ータが変動していても、提示された模様に類似する模様
を模様データベースから精度良く検索することを可能と
する模様検索装置及びその方法を提供することを目的と
する。
ものであり、提示された模様の読み取り時の撮影パラメ
ータが変動していても、提示された模様に類似する模様
を模様データベースから精度良く検索することを可能と
する模様検索装置及びその方法を提供することを目的と
する。
【0022】また、本発明は、データベースに登録する
模様の読み取り時の撮影パラメータが変動してもその模
様の登録が可能となり、従来より効率よく模様の登録を
することを可能とする模様検索装置及びその方法を提供
することを目的とする。
模様の読み取り時の撮影パラメータが変動してもその模
様の登録が可能となり、従来より効率よく模様の登録を
することを可能とする模様検索装置及びその方法を提供
することを目的とする。
【0023】
【課題を解決するための手段】本発明の第1の観点によ
れば、各サンプル模様の相互に異なる複数の解像度の画
像の特徴量を格納する手段と、提示された模様の特徴量
を計算する手段と、各サンプル模様の各解像度の画像の
特徴量と前記提示された模様の特徴量との間の特徴量距
離を測定する手段と、を備えることを特徴とする模様検
索装置が提供される。
れば、各サンプル模様の相互に異なる複数の解像度の画
像の特徴量を格納する手段と、提示された模様の特徴量
を計算する手段と、各サンプル模様の各解像度の画像の
特徴量と前記提示された模様の特徴量との間の特徴量距
離を測定する手段と、を備えることを特徴とする模様検
索装置が提供される。
【0024】本発明の第2の観点によれば、各サンプル
模様の画像の特徴量を格納する手段と、提示された模様
の相互に異なる複数の解像度の画像の特徴量を計算する
手段と、各サンプル模様の画像の特徴量と前記提示され
た模様の各解像度の画像の特徴量との間の特徴量距離を
測定する手段と、を備えることを特徴とする模様検索装
置が提供される。
模様の画像の特徴量を格納する手段と、提示された模様
の相互に異なる複数の解像度の画像の特徴量を計算する
手段と、各サンプル模様の画像の特徴量と前記提示され
た模様の各解像度の画像の特徴量との間の特徴量距離を
測定する手段と、を備えることを特徴とする模様検索装
置が提供される。
【0025】本発明の第3の観点によれば、各サンプル
模様の画像の特徴量を格納する手段と、提示された模様
の特徴量を計算する手段と、各サンプル模様の特徴量と
前記提示された模様の特徴量との間の特徴量距離を測定
する手段と、を備えることを特徴とする模様検索装置に
おいて、全てのサンプル模様を階層構造の複数のグルー
プに分類する手段と、提示された模様が何れのグループ
に属するかを上位の階層から順に判断する手段と、を更
に備え、その特徴量と前記提示された模様の特徴量との
間の特徴量距離を測定するサンプル模様を、前記提示さ
れた模様が属すると判断されたグループに属するサンプ
ル模様に限ることを特徴とする模様検索装置が提供され
る。
模様の画像の特徴量を格納する手段と、提示された模様
の特徴量を計算する手段と、各サンプル模様の特徴量と
前記提示された模様の特徴量との間の特徴量距離を測定
する手段と、を備えることを特徴とする模様検索装置に
おいて、全てのサンプル模様を階層構造の複数のグルー
プに分類する手段と、提示された模様が何れのグループ
に属するかを上位の階層から順に判断する手段と、を更
に備え、その特徴量と前記提示された模様の特徴量との
間の特徴量距離を測定するサンプル模様を、前記提示さ
れた模様が属すると判断されたグループに属するサンプ
ル模様に限ることを特徴とする模様検索装置が提供され
る。
【0026】前記特徴量は、3点間局所的特徴量を含ん
でいてもよい。
でいてもよい。
【0027】第1乃至第3の観点による模様検索装置
は、前記特徴量距離が短い画像に係るサンプル模様を前
記提示された模様に近似するサンプル模様であると判断
する手段を更に備えていてもよい。
は、前記特徴量距離が短い画像に係るサンプル模様を前
記提示された模様に近似するサンプル模様であると判断
する手段を更に備えていてもよい。
【0028】第1の観点による模様検索装置は、各サン
プル模様の各解像度の画像の各領域の代表色を格納する
手段と、前記提示された模様の各領域の代表色を計算す
る手段と、各サンプル模様の各解像度の画像の各領域の
代表色と前記提示された模様の各領域の代表色を基に、
各サンプルの各解像度の画像と前記提示された模様の間
の色距離を計算する手段と、前記特徴量距離と前記色距
離とを加重加算し、その和を混合距離とする手段と、前
記混合距離が短い画像に係るサンプル模様を前記提示さ
れた模様に近似するサンプル模様であると判断する手段
を更に備えていてもよい。
プル模様の各解像度の画像の各領域の代表色を格納する
手段と、前記提示された模様の各領域の代表色を計算す
る手段と、各サンプル模様の各解像度の画像の各領域の
代表色と前記提示された模様の各領域の代表色を基に、
各サンプルの各解像度の画像と前記提示された模様の間
の色距離を計算する手段と、前記特徴量距離と前記色距
離とを加重加算し、その和を混合距離とする手段と、前
記混合距離が短い画像に係るサンプル模様を前記提示さ
れた模様に近似するサンプル模様であると判断する手段
を更に備えていてもよい。
【0029】第2の観点による模様検索装置は、各サン
プル模様の画像の各領域の代表色を格納する手段と、前
記提示された模様の各解像度の画像の各領域の代表色を
計算する手段と、各サンプル模様の画像の各領域の代表
色と前記提示された模様の各解像度の画像の各領域の代
表色を基に、各サンプルの画像と前記提示された模様の
各解像度の画像の間の色距離を計算する手段と、前記特
徴量距離と前記色距離とを加重加算し、その和を混合距
離とする手段と、前記混合距離が短い画像に係るサンプ
ル模様を前記提示された模様に近似するサンプル模様で
あると判断する手段を更に備えていてもよい。
プル模様の画像の各領域の代表色を格納する手段と、前
記提示された模様の各解像度の画像の各領域の代表色を
計算する手段と、各サンプル模様の画像の各領域の代表
色と前記提示された模様の各解像度の画像の各領域の代
表色を基に、各サンプルの画像と前記提示された模様の
各解像度の画像の間の色距離を計算する手段と、前記特
徴量距離と前記色距離とを加重加算し、その和を混合距
離とする手段と、前記混合距離が短い画像に係るサンプ
ル模様を前記提示された模様に近似するサンプル模様で
あると判断する手段を更に備えていてもよい。
【0030】第3の観点による模様検索装置は、各サン
プル模様の画像の各領域の代表色を格納する手段と、前
記提示された模様の画像の各領域の代表色を計算する手
段と、各サンプル模様の画像の各領域の代表色と前記提
示された模様の画像の各領域の代表色を基に、各サンプ
ルの画像と前記提示された模様の画像の間の色距離を計
算する手段と、前記特徴量距離と前記色距離とを加重加
算し、その和を混合距離とする手段と、前記混合距離が
短い画像に係るサンプル模様を前記提示された模様に近
似するサンプル模様であると判断する手段を更に備えて
いてもよい。
プル模様の画像の各領域の代表色を格納する手段と、前
記提示された模様の画像の各領域の代表色を計算する手
段と、各サンプル模様の画像の各領域の代表色と前記提
示された模様の画像の各領域の代表色を基に、各サンプ
ルの画像と前記提示された模様の画像の間の色距離を計
算する手段と、前記特徴量距離と前記色距離とを加重加
算し、その和を混合距離とする手段と、前記混合距離が
短い画像に係るサンプル模様を前記提示された模様に近
似するサンプル模様であると判断する手段を更に備えて
いてもよい。
【0031】第1の観点による模様検索装置は、全ての
サンプル模様を複数のグループに分類する手段と、提示
された模様が何れのグループに属するかを判断する手段
と、を更に備え、各解像度の画像の特徴量と前記提示さ
れた模様の特徴量との間の特徴量距離を測定するサンプ
ル模様を、前記提示された模様が属すると判断されたグ
ループに属するサンプル模様に限ってもよい。
サンプル模様を複数のグループに分類する手段と、提示
された模様が何れのグループに属するかを判断する手段
と、を更に備え、各解像度の画像の特徴量と前記提示さ
れた模様の特徴量との間の特徴量距離を測定するサンプ
ル模様を、前記提示された模様が属すると判断されたグ
ループに属するサンプル模様に限ってもよい。
【0032】第2の観点による模様検索装置は、全ての
サンプル模様を複数のグループに分類する手段と、提示
された模様が何れのグループに属するかを判断する手段
と、を更に備え、その特徴量と前記提示された模様の特
徴量との間の特徴量距離を測定するサンプル模様を、前
記提示された模様が属すると判断されたグループに属す
るサンプル模様に限ってもよい。
サンプル模様を複数のグループに分類する手段と、提示
された模様が何れのグループに属するかを判断する手段
と、を更に備え、その特徴量と前記提示された模様の特
徴量との間の特徴量距離を測定するサンプル模様を、前
記提示された模様が属すると判断されたグループに属す
るサンプル模様に限ってもよい。
【0033】第1の観点による模様検索装置は、全ての
サンプル模様を階層構造の複数のグループに分類する手
段と、提示された模様が何れのグループに属するかを上
位の階層から順に判断する手段と、を更に備え、各解像
度の画像の特徴量と前記提示された模様の特徴量との間
の特徴量距離を測定するサンプル模様を、前記提示され
た模様が属すると判断されたグループに属するサンプル
模様に限ってもよい。
サンプル模様を階層構造の複数のグループに分類する手
段と、提示された模様が何れのグループに属するかを上
位の階層から順に判断する手段と、を更に備え、各解像
度の画像の特徴量と前記提示された模様の特徴量との間
の特徴量距離を測定するサンプル模様を、前記提示され
た模様が属すると判断されたグループに属するサンプル
模様に限ってもよい。
【0034】第2の観点による模様検索装置は、全ての
サンプル模様を階層構造の複数のグループに分類する手
段と、提示された模様が何れのグループに属するかを上
位の階層から順に判断する手段と、を更に備え、その特
徴量と前記提示された模様の特徴量との間の特徴量距離
を測定するサンプル模様を、前記提示された模様が属す
ると判断されたグループに属するサンプル模様に限って
もよい。
サンプル模様を階層構造の複数のグループに分類する手
段と、提示された模様が何れのグループに属するかを上
位の階層から順に判断する手段と、を更に備え、その特
徴量と前記提示された模様の特徴量との間の特徴量距離
を測定するサンプル模様を、前記提示された模様が属す
ると判断されたグループに属するサンプル模様に限って
もよい。
【0035】第1乃至第3の観点による模様検索装置
は、前記提示された模様に前処理としてフィルタをかけ
る手段を更に備えていてもよい。
は、前記提示された模様に前処理としてフィルタをかけ
る手段を更に備えていてもよい。
【0036】
【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実
施形態について詳細に説明する。
施形態について詳細に説明する。
【0037】[実施形態1]図3は、本発明の実施形態
による模様検索装置及びそれとの間で電子メールの送受
信を行う携帯電話を示す。
による模様検索装置及びそれとの間で電子メールの送受
信を行う携帯電話を示す。
【0038】図3を参照すると、本発明の実施形態によ
る模様検索装置は、メールサーバ102、メール内容抽
出部103、フィルタ部104、色変換部105、特徴
量計算部106、グループ判別部107、グループ内模
様検索部108、ホームページ生成部109、メール生
成部110、模様データベース111及びWWW(World
Wide Web)サーバ112を備える。
る模様検索装置は、メールサーバ102、メール内容抽
出部103、フィルタ部104、色変換部105、特徴
量計算部106、グループ判別部107、グループ内模
様検索部108、ホームページ生成部109、メール生
成部110、模様データベース111及びWWW(World
Wide Web)サーバ112を備える。
【0039】メールサーバ102は、携帯電話101と
の間で電子メールの送受信を行う。メール内容抽出部1
03は、メールサーバ102が受信した電子メールから
送信元電子メールアドレス、検索パラメータ(後述)及
び添付ファイルの形態となっている撮影模様(携帯電話
101が内蔵又は外付けのカメラ等で撮影した模様)を
抽出する。フィルタ部104は、メール内容抽出部10
3が抽出した撮影模様にフィルタをかける。色変換部1
05は、フィルタ部104によりフィルタがかけられた
撮影模様の色変換を行う。特徴量計算部106は、撮影
模様の合成特徴量を計算する。模様データベース111
は、多数のサンプル模様のそれぞれについての相互に異
なった複数の解像度の画像、各画像についての合成特徴
量、各画像の各分割領域の代表(後述)色、サンプル模
様のグループ毎の合成特徴量重心を格納する。グループ
判別部107は、特徴量計算部106により計算された
合成特徴量及び模様データベース111から検索された
グループ毎の合成特徴量重心を基に、撮影模様が属する
グループを判別する。グループ内模様検索部108は、
グループ判別部107により判別されたグループに属す
る各サンプル画像の各解像度の合成特徴量及び代表色を
検索し、色変換部105により色変換された撮影模様、
特徴量計算部106により計算された合成特徴量及び模
様データベース111から検索された各合成特徴量及び
各代表色を基に、撮影模様に近似する順に並べた場合の
上位の1乃至数個のサンプル模様の識別子(上位模様識
別子)を出力する。ホームページ生成部109は、上位
模様識別子を基に撮影模様に近似するサンプル模様の各
解像度の画像を模様データベースから検索し、検索され
た画像を含むホームページ及びこれらのホームページを
ハイパーリンクにより辿るためのホームページを生成
し、生成されたホームページをWWWサーバ112に格
納し、生成されたホームページのうちの入り口となるホ
ームページのURL(Uniform Resource Locator)を出力
する。メール生成部110は、メール内容抽出部103
が抽出した送信元電子メールアドレスを送信先電子メー
ルアドレスとし、本文にホームページ生成部109が出
力したURLを含む電子メールアドレスを携帯電話10
1に送信する。
の間で電子メールの送受信を行う。メール内容抽出部1
03は、メールサーバ102が受信した電子メールから
送信元電子メールアドレス、検索パラメータ(後述)及
び添付ファイルの形態となっている撮影模様(携帯電話
101が内蔵又は外付けのカメラ等で撮影した模様)を
抽出する。フィルタ部104は、メール内容抽出部10
3が抽出した撮影模様にフィルタをかける。色変換部1
05は、フィルタ部104によりフィルタがかけられた
撮影模様の色変換を行う。特徴量計算部106は、撮影
模様の合成特徴量を計算する。模様データベース111
は、多数のサンプル模様のそれぞれについての相互に異
なった複数の解像度の画像、各画像についての合成特徴
量、各画像の各分割領域の代表(後述)色、サンプル模
様のグループ毎の合成特徴量重心を格納する。グループ
判別部107は、特徴量計算部106により計算された
合成特徴量及び模様データベース111から検索された
グループ毎の合成特徴量重心を基に、撮影模様が属する
グループを判別する。グループ内模様検索部108は、
グループ判別部107により判別されたグループに属す
る各サンプル画像の各解像度の合成特徴量及び代表色を
検索し、色変換部105により色変換された撮影模様、
特徴量計算部106により計算された合成特徴量及び模
様データベース111から検索された各合成特徴量及び
各代表色を基に、撮影模様に近似する順に並べた場合の
上位の1乃至数個のサンプル模様の識別子(上位模様識
別子)を出力する。ホームページ生成部109は、上位
模様識別子を基に撮影模様に近似するサンプル模様の各
解像度の画像を模様データベースから検索し、検索され
た画像を含むホームページ及びこれらのホームページを
ハイパーリンクにより辿るためのホームページを生成
し、生成されたホームページをWWWサーバ112に格
納し、生成されたホームページのうちの入り口となるホ
ームページのURL(Uniform Resource Locator)を出力
する。メール生成部110は、メール内容抽出部103
が抽出した送信元電子メールアドレスを送信先電子メー
ルアドレスとし、本文にホームページ生成部109が出
力したURLを含む電子メールアドレスを携帯電話10
1に送信する。
【0040】次に、携帯電話101及び模様検索装置の
各部の動作について、より詳細に説明する。
各部の動作について、より詳細に説明する。
【0041】携帯電話101の利用者は、携帯電話10
1に内蔵されたカメラ又は携帯電話101に接続された
カメラで検索を希望する模様を撮影し、又は携帯電話1
01と別個のカメラで撮影した模様を記憶する記録媒体
からその模様を読み込んで、撮影模様を添付ファイルと
した電子メールをメールサーバ102に送信する。ま
た、この電子メールの本文には、模様の類似度と色の類
似度のそれぞれにどれだけの重みを付けるかを示す検索
パラメータを記入してもよい。検索パラメータの値は利
用者が直接本文に入力しても良いが、携帯電話101上
で動作するプログラムが利用者に問い合わせをして、そ
れに対する回答を基に本文に入力しても良い。
1に内蔵されたカメラ又は携帯電話101に接続された
カメラで検索を希望する模様を撮影し、又は携帯電話1
01と別個のカメラで撮影した模様を記憶する記録媒体
からその模様を読み込んで、撮影模様を添付ファイルと
した電子メールをメールサーバ102に送信する。ま
た、この電子メールの本文には、模様の類似度と色の類
似度のそれぞれにどれだけの重みを付けるかを示す検索
パラメータを記入してもよい。検索パラメータの値は利
用者が直接本文に入力しても良いが、携帯電話101上
で動作するプログラムが利用者に問い合わせをして、そ
れに対する回答を基に本文に入力しても良い。
【0042】図4に携帯電話101がメールサーバ10
2に送信する電子メールの例を示す。図4を参照する
と、送信元電子メールアドレスは、「taro@△△△.or.j
p」であり、送信先電子メールアドレスは、「mail@△△
△△.or.jp」であり、本文には、「検索パラメータ 模
様:色=70:30」が記入され、電子メールには添付
ファイルとして撮影模様が付加されている。
2に送信する電子メールの例を示す。図4を参照する
と、送信元電子メールアドレスは、「taro@△△△.or.j
p」であり、送信先電子メールアドレスは、「mail@△△
△△.or.jp」であり、本文には、「検索パラメータ 模
様:色=70:30」が記入され、電子メールには添付
ファイルとして撮影模様が付加されている。
【0043】メールサーバ102は携帯電話101から
電子メールを受信すると、その電子メールをメール内容
抽出部103に出力する。
電子メールを受信すると、その電子メールをメール内容
抽出部103に出力する。
【0044】メール内容抽出部103は、メールサーバ
102から入力した電子メールから送信元電子メールア
ドレス、検索パラメータ及び撮影画像を抽出し、送信元
電子メールアドレスをメール生成部110に出力し、検
索パラメータをグループ内模様検索部108に出力し、
撮影模様をフィルタ部104に出力する。
102から入力した電子メールから送信元電子メールア
ドレス、検索パラメータ及び撮影画像を抽出し、送信元
電子メールアドレスをメール生成部110に出力し、検
索パラメータをグループ内模様検索部108に出力し、
撮影模様をフィルタ部104に出力する。
【0045】フィルタ部104は、メール内容抽出部1
03から入力した撮影模様にフィルタをかけ、フィルタ
をかけた撮影模様を色変換部105及び特徴量計算部1
06に出力する。フィルタリングに関しては、具体的に
は、フィルタ部104は、撮影模様のノイズを低減する
ためにメディアンフィルタ等を撮影模様にかけ、撮影模
様のコントラストを改善するために入力レベル分布頻度
均一化フィルタ等を撮影模様にかけ、撮影模様のエッジ
を強調するためにシャープネスフィルタ等をかける。
03から入力した撮影模様にフィルタをかけ、フィルタ
をかけた撮影模様を色変換部105及び特徴量計算部1
06に出力する。フィルタリングに関しては、具体的に
は、フィルタ部104は、撮影模様のノイズを低減する
ためにメディアンフィルタ等を撮影模様にかけ、撮影模
様のコントラストを改善するために入力レベル分布頻度
均一化フィルタ等を撮影模様にかけ、撮影模様のエッジ
を強調するためにシャープネスフィルタ等をかける。
【0046】メディアンフィルタとは、対象画素を中心
としたm×n画素の領域に含まれる画素のレベルのうち
の真ん中の順位にあるレベルを対象画素のレベルとする
フィルタである。
としたm×n画素の領域に含まれる画素のレベルのうち
の真ん中の順位にあるレベルを対象画素のレベルとする
フィルタである。
【0047】入力レベル分布頻度均一化フィルタとは、
対象画素のレベルを他のレベルに変換する非線形フィル
タであり、空間周波数特性は有しない。例えば、撮影条
件により白レベルにレベルの分布が偏っている場合に
は、図5に示すような特性を有する入力レベル分布頻度
均一化フィルタを適用する。レベルの分布により入力レ
ベル分布頻度均一化フィルタの特性を切り替えるため
に、フィルタ部104はレベル分布を計測する。
対象画素のレベルを他のレベルに変換する非線形フィル
タであり、空間周波数特性は有しない。例えば、撮影条
件により白レベルにレベルの分布が偏っている場合に
は、図5に示すような特性を有する入力レベル分布頻度
均一化フィルタを適用する。レベルの分布により入力レ
ベル分布頻度均一化フィルタの特性を切り替えるため
に、フィルタ部104はレベル分布を計測する。
【0048】シャープネスフィルタとは、例えば、微分
特性を有する2次元空間フィルタである。
特性を有する2次元空間フィルタである。
【0049】色変換部105は、フィルタ部104によ
りフィルタのかけられた撮影画像のRGB信号を基に、
輝度信号V並びに色差信号R−G及びB−Yを生成し
て、これらを特徴量計算部106及びグループ内模様検
索部108に出力する。
りフィルタのかけられた撮影画像のRGB信号を基に、
輝度信号V並びに色差信号R−G及びB−Yを生成し
て、これらを特徴量計算部106及びグループ内模様検
索部108に出力する。
【0050】特徴量計算部106は、フィルタ部104
から入力した撮影模様のRGB信号を基に撮影模様の全
域的特徴量を計算し、色変換部105から入力した撮影
模様の輝度信号V並びに色差信号R−G及びB−Yを基
に撮影模様の2点間局所的特徴量及び3点間局所的特徴
量を計算し、計算した全体的特徴量、2点間局所的特徴
量及び3点間局所的特徴量を基に合成特徴量を合成す
る。なお、特徴量計算部106は、全体的特徴量及び3
点間局所的特徴量のみを基に合成特徴量を合成しても良
い。
から入力した撮影模様のRGB信号を基に撮影模様の全
域的特徴量を計算し、色変換部105から入力した撮影
模様の輝度信号V並びに色差信号R−G及びB−Yを基
に撮影模様の2点間局所的特徴量及び3点間局所的特徴
量を計算し、計算した全体的特徴量、2点間局所的特徴
量及び3点間局所的特徴量を基に合成特徴量を合成す
る。なお、特徴量計算部106は、全体的特徴量及び3
点間局所的特徴量のみを基に合成特徴量を合成しても良
い。
【0051】図6を参照すると、グループ判別部107
は、グループ特徴量重心検索部107−1、マハラノビ
スの汎距離計算部107−2、2グループ判別部107
−3及び全グループ判別部107−4を備える。
は、グループ特徴量重心検索部107−1、マハラノビ
スの汎距離計算部107−2、2グループ判別部107
−3及び全グループ判別部107−4を備える。
【0052】グループ特徴量重心検索部107−1は、
模様データベース110から各グループの合成特徴量の
重心を検索する。マハラノビスの汎距離計算部107−
2は、特徴量計算部106から入力した撮影模様の合成
特徴量とグループ特徴量重心検索部107−1から入力
した各グループの合成特徴量の重心との間のマハラノビ
スの汎距離を計算する。2グループ判別部107−3
は、全てのグループから2つのグループを選択する全て
の組み合わせにおいて、選ばれた2つのグループについ
てのマハラノビスの汎距離を比較し、マハラノビスの汎
距離が短い方のグループに撮影模様が属している確率が
高いと判断する。全グループ判別部107−4は、2グ
ループ判別部107−3による判断の内容を基に、撮影
模様が属している確率が最も高いグループを判別し、そ
のグループの識別子をグループ内模様検索部108に出
力する。
模様データベース110から各グループの合成特徴量の
重心を検索する。マハラノビスの汎距離計算部107−
2は、特徴量計算部106から入力した撮影模様の合成
特徴量とグループ特徴量重心検索部107−1から入力
した各グループの合成特徴量の重心との間のマハラノビ
スの汎距離を計算する。2グループ判別部107−3
は、全てのグループから2つのグループを選択する全て
の組み合わせにおいて、選ばれた2つのグループについ
てのマハラノビスの汎距離を比較し、マハラノビスの汎
距離が短い方のグループに撮影模様が属している確率が
高いと判断する。全グループ判別部107−4は、2グ
ループ判別部107−3による判断の内容を基に、撮影
模様が属している確率が最も高いグループを判別し、そ
のグループの識別子をグループ内模様検索部108に出
力する。
【0053】ここで、グループ内模様検索部108の各
部の説明をする前に、グループ内模様検索部108によ
り行われる「拡大縮小を併用した模様距離計算」につい
て図7を参照して模式的に説明する。
部の説明をする前に、グループ内模様検索部108によ
り行われる「拡大縮小を併用した模様距離計算」につい
て図7を参照して模式的に説明する。
【0054】屋外や現場等で携帯電話に内蔵されたカメ
ラ等で実在模様201を撮影すると、カメラと実在模様
との間の距離、ズーム、カメラの画素数等が変動要因と
なり、画素数換算で様々な大きさの撮影画像が得られ
る。これに応じて、各サンプル模様について相互に異な
る複数の解像度の画像を画像処理により予め生成して模
様データベース110に格納しておく。また、各模様の
各解像度の画像の合成特徴量を予め計算して、模様デー
タベース110に各合成特徴量を各画像に対応付けて格
納しておく。
ラ等で実在模様201を撮影すると、カメラと実在模様
との間の距離、ズーム、カメラの画素数等が変動要因と
なり、画素数換算で様々な大きさの撮影画像が得られ
る。これに応じて、各サンプル模様について相互に異な
る複数の解像度の画像を画像処理により予め生成して模
様データベース110に格納しておく。また、各模様の
各解像度の画像の合成特徴量を予め計算して、模様デー
タベース110に各合成特徴量を各画像に対応付けて格
納しておく。
【0055】図7の例では、サンプル模様A、B、C及
びDのそれぞれについて、解像度を50%にした画像、
解像度を100%にした画像、解像度を150%にした
画像及び解像度を200%にした画像並びに各解像度の
画像の合成特徴量を予め生成して、これらを対応付けて
模様データベース110に格納している。サンプル模様
Aファミリには、サンプル模様Aの解像度を50%、1
00%、150%及び200%にした画像及びこれらの
画像の合成特徴量が含まれる。サンプル模様Bファミ
リ、サンプル模様Cファミリ及びサンプル模様ファミリ
Cについても同様である。
びDのそれぞれについて、解像度を50%にした画像、
解像度を100%にした画像、解像度を150%にした
画像及び解像度を200%にした画像並びに各解像度の
画像の合成特徴量を予め生成して、これらを対応付けて
模様データベース110に格納している。サンプル模様
Aファミリには、サンプル模様Aの解像度を50%、1
00%、150%及び200%にした画像及びこれらの
画像の合成特徴量が含まれる。サンプル模様Bファミ
リ、サンプル模様Cファミリ及びサンプル模様ファミリ
Cについても同様である。
【0056】拡大縮小を併用した模様距離計算において
は、グループ判別部107で判別されたグループに属す
る全てのサンプル画像の全ての解像度の画像の合成特徴
量と撮影模様の合成特徴量との間の式(1)で与えられ
る距離Dを計算する。なお、式(1)で与えられる距離
の代わりに、
は、グループ判別部107で判別されたグループに属す
る全てのサンプル画像の全ての解像度の画像の合成特徴
量と撮影模様の合成特徴量との間の式(1)で与えられ
る距離Dを計算する。なお、式(1)で与えられる距離
の代わりに、
【0057】
【数2】
で定義される距離に類似した尺度を用いても良い。
【0058】また、式(1)又は式(2)等で与えられ
る合成特徴量の距離の代わりに、グループ判別部107
で判別されたグループに属する全てのサンプル画像の全
ての解像度の画像の3点間局所的特徴量と撮影模様の3
点間局所的特徴量との間の式(1)又は式(2)と同様
の式で与えられる距離を用いても良好な結果が得られ
る。
る合成特徴量の距離の代わりに、グループ判別部107
で判別されたグループに属する全てのサンプル画像の全
ての解像度の画像の3点間局所的特徴量と撮影模様の3
点間局所的特徴量との間の式(1)又は式(2)と同様
の式で与えられる距離を用いても良好な結果が得られ
る。
【0059】図7に示す例では、この計算の結果、距離
Dが最も短い3つの画像としてサンプル模様Aの解像度
を100%にした画像、サンプルBの解像度を150%
にした画像及びサンプル模様Cの解像度を200%にし
た画像が得られる。図7の例では、サンプル模様Dのい
ずれの解像度の画像も距離Dが短くない。
Dが最も短い3つの画像としてサンプル模様Aの解像度
を100%にした画像、サンプルBの解像度を150%
にした画像及びサンプル模様Cの解像度を200%にし
た画像が得られる。図7の例では、サンプル模様Dのい
ずれの解像度の画像も距離Dが短くない。
【0060】利用者は、サンプル模様A、B及びCの種
々の解像度の画像を調べることにより、実在模様と最も
類似したサンプル模様Cの解像度を100%にした画像
を探し出すことができる。
々の解像度の画像を調べることにより、実在模様と最も
類似したサンプル模様Cの解像度を100%にした画像
を探し出すことができる。
【0061】なお、複数の異なる解像度の画像をサンプ
ル画像側に用意し、撮影模様の複数の異なる解像度の画
像を生成しないこととしたのは、撮影模様の大きな解像
度の画像を得ることはできるが、画枠からはみ出た領域
の画像(無い画像)を必要とするために、撮影模様の小
さな解像度の画像を得ることができないからである。
ル画像側に用意し、撮影模様の複数の異なる解像度の画
像を生成しないこととしたのは、撮影模様の大きな解像
度の画像を得ることはできるが、画枠からはみ出た領域
の画像(無い画像)を必要とするために、撮影模様の小
さな解像度の画像を得ることができないからである。
【0062】次に、グループ内模様検索部108により
行われる「色距離計算」について図8を参照して模式的
に説明する。
行われる「色距離計算」について図8を参照して模式的
に説明する。
【0063】各サンプル画像の各解像度の画像は、図8
に示すようにN×Nの領域に分割され、各領域の各画素
の色差信号B−Y及びR−Gのレベルより成る2次元ベ
クトルが図8に示すようにプロットされる。ベクトルが
密集している3つの領域を抽出し、それぞれの密集領域
の重心が各領域の代表色として算出される。各領域の3
つの代表色は、各サンプル画像の各解像度の画像と関連
付けられて模様データベース111に格納されている。
に示すようにN×Nの領域に分割され、各領域の各画素
の色差信号B−Y及びR−Gのレベルより成る2次元ベ
クトルが図8に示すようにプロットされる。ベクトルが
密集している3つの領域を抽出し、それぞれの密集領域
の重心が各領域の代表色として算出される。各領域の3
つの代表色は、各サンプル画像の各解像度の画像と関連
付けられて模様データベース111に格納されている。
【0064】撮影模様についても同様に各領域の3つの
代表色が計算される。
代表色が計算される。
【0065】撮影模様の各領域の各代表色と、判別され
たグループに属する各サンプル模様の各解像度の画像の
対応する領域の3つの代表色との間で距離を計算し、撮
影模様の各領域の各代表色についてのこの3つの距離の
うちの最も短い距離の撮影模様の各領域の3つの代表色
についての和がとられ、更にその和の撮影模様のN×N
個の領域についての総和がとられ、この最終的な総和が
判別されたグループに属する各サンプル画像の各解像度
の画像と撮影模様との間の色距離とされる。
たグループに属する各サンプル模様の各解像度の画像の
対応する領域の3つの代表色との間で距離を計算し、撮
影模様の各領域の各代表色についてのこの3つの距離の
うちの最も短い距離の撮影模様の各領域の3つの代表色
についての和がとられ、更にその和の撮影模様のN×N
個の領域についての総和がとられ、この最終的な総和が
判別されたグループに属する各サンプル画像の各解像度
の画像と撮影模様との間の色距離とされる。
【0066】図9を参照すると、グループ内模様検索部
108は、グループ内サンプル模様検索部108−1、
模様距離計算部108−2、色距離計算部108−3、
掛算器108−5及び108−6、加算器108−7並
びに比較部108−8を備える。
108は、グループ内サンプル模様検索部108−1、
模様距離計算部108−2、色距離計算部108−3、
掛算器108−5及び108−6、加算器108−7並
びに比較部108−8を備える。
【0067】グループ内サンプル模様検索部108−1
は、グループ判別部107から入力するグループ識別子
により示されるグループに属する各サンプル模様の識別
子、そのグループに属する各サンプル模様の各解像度の
画像及び合成特徴量並びにそのグループに属する各サン
プル模様の各解像度の画像の各領域の3つの代表色を模
様データベース110から検索し、検索された各合成特
徴量を模様距離計算部108−2に出力し、検索された
各代表色を色距離計算部108−3に出力し、検索され
た識別子(検索模様識別子)を比較部108−8に出力
する。
は、グループ判別部107から入力するグループ識別子
により示されるグループに属する各サンプル模様の識別
子、そのグループに属する各サンプル模様の各解像度の
画像及び合成特徴量並びにそのグループに属する各サン
プル模様の各解像度の画像の各領域の3つの代表色を模
様データベース110から検索し、検索された各合成特
徴量を模様距離計算部108−2に出力し、検索された
各代表色を色距離計算部108−3に出力し、検索され
た識別子(検索模様識別子)を比較部108−8に出力
する。
【0068】模様距離計算部108−2は、特徴量計算
部106から入力した合成特徴量とグループ内サンプル
模様検索部108−1から入力した各サンプル模様の各
解像度の画像の合成特徴量を基に、上記の「拡大縮小を
併用した模様距離計算」を行い、計算結果である模様距
離を掛算器108−5に出力する。
部106から入力した合成特徴量とグループ内サンプル
模様検索部108−1から入力した各サンプル模様の各
解像度の画像の合成特徴量を基に、上記の「拡大縮小を
併用した模様距離計算」を行い、計算結果である模様距
離を掛算器108−5に出力する。
【0069】色距離計算部108−3は、色変換部10
5から入力した撮影模様の色差信号R−G及びB−Yを
基に撮影模様の各領域の3つの代表色を計算する。そし
て、色距離計算部108−3は、撮影模様の各領域の3
つの代表色とグループ内サンプル模様検索部108−1
から入力した各サンプル模様の各解像度の画像の各領域
の3つの代表色を基に撮影模様と各サンプル模様の各解
像度の画像との間の色距離を計算し、その色距離を掛算
器108−6に出力する。
5から入力した撮影模様の色差信号R−G及びB−Yを
基に撮影模様の各領域の3つの代表色を計算する。そし
て、色距離計算部108−3は、撮影模様の各領域の3
つの代表色とグループ内サンプル模様検索部108−1
から入力した各サンプル模様の各解像度の画像の各領域
の3つの代表色を基に撮影模様と各サンプル模様の各解
像度の画像との間の色距離を計算し、その色距離を掛算
器108−6に出力する。
【0070】乗数計算部108−4は、メール内容抽出
部103から入力する検索パラメータを基に乗算器10
8−5及び108−6に供給する乗数を計算する。例え
ば、検索パラメータが「模様:色=70:30」であれ
ば、乗算器108−5に供給する乗数を0.7とし、乗
算器108−6に供給する乗数を0.3とする。
部103から入力する検索パラメータを基に乗算器10
8−5及び108−6に供給する乗数を計算する。例え
ば、検索パラメータが「模様:色=70:30」であれ
ば、乗算器108−5に供給する乗数を0.7とし、乗
算器108−6に供給する乗数を0.3とする。
【0071】乗算器108−5及び108−6並びに加
算器108−7により模様距離と色距離についての加重
加算が行われ、その結果が混合距離として比較部108
−8に供給される。
算器108−7により模様距離と色距離についての加重
加算が行われ、その結果が混合距離として比較部108
−8に供給される。
【0072】比較部108−8は、判別されたグループ
内に属する各サンプル模様の各解像度の画像と撮影模様
との間の混合距離を比較することにより、混合距離の短
い順序で画像が順位付けされた場合の1乃至数個の上位
の画像を判別し、その画像に対応したサンプル模様の識
別子を上位模様識別子としてホームページ生成部109
に出力する。
内に属する各サンプル模様の各解像度の画像と撮影模様
との間の混合距離を比較することにより、混合距離の短
い順序で画像が順位付けされた場合の1乃至数個の上位
の画像を判別し、その画像に対応したサンプル模様の識
別子を上位模様識別子としてホームページ生成部109
に出力する。
【0073】ホームページ生成部109は、グループ内
模様検索部108から入力した上位模様識別子を基に模
様データベース111から上位模様識別子により示され
るサンプル模様の各解像度の画像を検索し、それらの画
像を表示するホームページ(例えば、図10の符号20
5〜216で示されるホームページ)を生成する。そし
て、ホームページ生成部109は、それらのホームペー
ジに辿り着くためのホームページ(例えば、図10の符
号201〜204で示されるホームページ)を生成す
る。更に、ホームページ生成部109は、生成されたホ
ームページをWWWサーバ112に格納する。更に、ホ
ームページ生成部109は、生成されたホームぺージの
うちの入り口のホームページ(例えば、図10の符号2
01で示されるホームページ)のURLをメール生成部
110に出力する。
模様検索部108から入力した上位模様識別子を基に模
様データベース111から上位模様識別子により示され
るサンプル模様の各解像度の画像を検索し、それらの画
像を表示するホームページ(例えば、図10の符号20
5〜216で示されるホームページ)を生成する。そし
て、ホームページ生成部109は、それらのホームペー
ジに辿り着くためのホームページ(例えば、図10の符
号201〜204で示されるホームページ)を生成す
る。更に、ホームページ生成部109は、生成されたホ
ームページをWWWサーバ112に格納する。更に、ホ
ームページ生成部109は、生成されたホームぺージの
うちの入り口のホームページ(例えば、図10の符号2
01で示されるホームページ)のURLをメール生成部
110に出力する。
【0074】メール生成部110は、メール内容抽出部
103から入力した送信元メールアドレスとホームペー
ジ生成部109から入力したURLを基に、例えば、図
10の符号217で示すような電子メールを生成する。
103から入力した送信元メールアドレスとホームペー
ジ生成部109から入力したURLを基に、例えば、図
10の符号217で示すような電子メールを生成する。
【0075】メールサーバ102は、メール生成部11
0により生成された電子メールを携帯電話101に宛て
て送信する。
0により生成された電子メールを携帯電話101に宛て
て送信する。
【0076】携帯電話101はWWWブラウザ機能を有
しており、携帯電話101が電子メールを受信したなら
ば、携帯電話の利用者が、電子メールの本文に記述され
ているURLをクリックすると、携帯電話101は符号
201で示すホームページをWWWサーバ112からア
クセスし、表示する。以下、図10に示すように、表示
されたホームページで下層のホームページにハイパーリ
ンクされている文字をクリックすることにより、各画像
を表示することができる。
しており、携帯電話101が電子メールを受信したなら
ば、携帯電話の利用者が、電子メールの本文に記述され
ているURLをクリックすると、携帯電話101は符号
201で示すホームページをWWWサーバ112からア
クセスし、表示する。以下、図10に示すように、表示
されたホームページで下層のホームページにハイパーリ
ンクされている文字をクリックすることにより、各画像
を表示することができる。
【0077】上記の実施形態では、グループ判別部10
7を設け、グループ判別を行ってから、判別されたグル
ープ内に属するサンプル模様から撮影模様に近似するサ
ンプル模様を検索するようにした。これは、撮影模様が
あるグループに属することが明白であるにもかかわら
ず、検索結果にそのグループに属しないサンプル模様が
含まれてしまう事態を防止するためである。従って、こ
のような事態を許容するならば、グループ判別部107
を設ける必要はない。この場合、グループ内模様検索部
108のグループ内サンプル模様検索部108−1の代
わりに、模様データベース110に格納されている全て
のサンプル模様についてのデータを検索するサンプル模
様検索部を設ければよい。
7を設け、グループ判別を行ってから、判別されたグル
ープ内に属するサンプル模様から撮影模様に近似するサ
ンプル模様を検索するようにした。これは、撮影模様が
あるグループに属することが明白であるにもかかわら
ず、検索結果にそのグループに属しないサンプル模様が
含まれてしまう事態を防止するためである。従って、こ
のような事態を許容するならば、グループ判別部107
を設ける必要はない。この場合、グループ内模様検索部
108のグループ内サンプル模様検索部108−1の代
わりに、模様データベース110に格納されている全て
のサンプル模様についてのデータを検索するサンプル模
様検索部を設ければよい。
【0078】なお、図3に示す模様検索装置のメール内
容抽出部103、フィルタ部104、色変換部105、
特徴量計算部106、グループ判別部107、グループ
内模様検索部108、ホームページ生成部109及びメ
ール生成部110は、コンピュータをこれらの部分とし
て機能させるためのプログラムをコンピュータが記録媒
体から読み込んで実行することにより実現することもで
きる。また、図3に示す模様検索装置のメール内容抽出
部103、フィルタ部104、色変換部105、特徴量
計算部106、グループ判別部107、グループ内模様
検索部108、ホームページ生成部109及びメール生
成部110は、コンピュータをこれらの部分として機能
させるためのプログラムをコンピュータがネットワーク
から受信して実行することによっても実現することもで
きる。
容抽出部103、フィルタ部104、色変換部105、
特徴量計算部106、グループ判別部107、グループ
内模様検索部108、ホームページ生成部109及びメ
ール生成部110は、コンピュータをこれらの部分とし
て機能させるためのプログラムをコンピュータが記録媒
体から読み込んで実行することにより実現することもで
きる。また、図3に示す模様検索装置のメール内容抽出
部103、フィルタ部104、色変換部105、特徴量
計算部106、グループ判別部107、グループ内模様
検索部108、ホームページ生成部109及びメール生
成部110は、コンピュータをこれらの部分として機能
させるためのプログラムをコンピュータがネットワーク
から受信して実行することによっても実現することもで
きる。
【0079】[実施形態2]上記の実施形態において
は、全てのグループから2つのグループを選択する全て
の組み合わせにおいて、選ばれた2つのグループについ
てのマハラノビスの汎距離を比較し、マハラノビスの汎
距離が短い方のグループに撮影模様が属している確率が
高いと判断する2グループ判別部107−3を用いた
が、図11に示すように2グループ判別部107−3を
1グループ判別部107−5に置き換えても良い。
は、全てのグループから2つのグループを選択する全て
の組み合わせにおいて、選ばれた2つのグループについ
てのマハラノビスの汎距離を比較し、マハラノビスの汎
距離が短い方のグループに撮影模様が属している確率が
高いと判断する2グループ判別部107−3を用いた
が、図11に示すように2グループ判別部107−3を
1グループ判別部107−5に置き換えても良い。
【0080】1グループ判別部107−5は、各グルー
プについて、そのグループの合成特徴量の重心と撮影模
様の合成特徴量との間のマハラノビスの汎距離とそのグ
ループを除いた全てのグループの合成特徴量の重心と撮
影模様の合成特徴量との間のマハラノビスの汎距離を比
較し、前者の汎距離が後者の汎距離よりも短いときに、
撮影模様がそのグループに属している確率が高いと判断
する。
プについて、そのグループの合成特徴量の重心と撮影模
様の合成特徴量との間のマハラノビスの汎距離とそのグ
ループを除いた全てのグループの合成特徴量の重心と撮
影模様の合成特徴量との間のマハラノビスの汎距離を比
較し、前者の汎距離が後者の汎距離よりも短いときに、
撮影模様がそのグループに属している確率が高いと判断
する。
【0081】これに応じて、グループ特徴量重心検索部
107−1は、各グループの合成特徴量の重心及びその
グループを除いた全てのグループの合成特徴量の重心を
模様データベース110から検索し、マハラノビス汎距
離計算部107−2は、各グループの合成特徴量の重心
と撮影模様の合成特徴量との間のマハラノビスの汎距離
及びそのグループを除いた全てのグループの合成特徴量
の重心と撮影模様の合成特徴量との間のマハラノビスの
汎距離を計算する。
107−1は、各グループの合成特徴量の重心及びその
グループを除いた全てのグループの合成特徴量の重心を
模様データベース110から検索し、マハラノビス汎距
離計算部107−2は、各グループの合成特徴量の重心
と撮影模様の合成特徴量との間のマハラノビスの汎距離
及びそのグループを除いた全てのグループの合成特徴量
の重心と撮影模様の合成特徴量との間のマハラノビスの
汎距離を計算する。
【0082】全グループ判別部107−4は、1グルー
プ判別部107−5の判断結果を基に撮影模様が属する
グループを判断して、判断されたグループの識別子を出
力する。ある1つのグループのみについて、そのグルー
プが他のグループよりも合成特徴量の重心と撮影模様の
合成特徴量との間のマハラノビスの汎距離が近いと判断
された場合には、撮影模様はそのグループに属している
と判断する。複数のグループについて、そのグループが
他のグループよりも合成特徴量の重心と撮影模様の合成
特徴量との間のマハラノビスの汎距離が近いと判断され
た場合には、それらの複数のグループの間で、合成特徴
量の重心と撮影模様の合成特徴量との間のマハラノビス
の汎距離を比較し、撮影模様はその距離が短いグループ
に属していると判断する。
プ判別部107−5の判断結果を基に撮影模様が属する
グループを判断して、判断されたグループの識別子を出
力する。ある1つのグループのみについて、そのグルー
プが他のグループよりも合成特徴量の重心と撮影模様の
合成特徴量との間のマハラノビスの汎距離が近いと判断
された場合には、撮影模様はそのグループに属している
と判断する。複数のグループについて、そのグループが
他のグループよりも合成特徴量の重心と撮影模様の合成
特徴量との間のマハラノビスの汎距離が近いと判断され
た場合には、それらの複数のグループの間で、合成特徴
量の重心と撮影模様の合成特徴量との間のマハラノビス
の汎距離を比較し、撮影模様はその距離が短いグループ
に属していると判断する。
【0083】[実施形態3]また、サンプル模様を大グ
ループ、中グループ及び小グループより成る階層構造の
複数のグループに分類してもよい。
ループ、中グループ及び小グループより成る階層構造の
複数のグループに分類してもよい。
【0084】階層構造においては、サンプル模様は、ま
ず複数の大グループに分けられる。次に、各大グループ
のサンプル模様は複数の中グループに分けられる。そし
て、各中グループのサンプル模様は複数の小グループに
分けられる。
ず複数の大グループに分けられる。次に、各大グループ
のサンプル模様は複数の中グループに分けられる。そし
て、各中グループのサンプル模様は複数の小グループに
分けられる。
【0085】大グループは、例えば、金属のような模様
の大グループと石のような模様の大グループである。中
グループは、例えば、火成岩のような模様の中グループ
と堆積岩のような模様の中グループである。そして、小
グループは、例えば、花崗岩のような模様の小グループ
と玄武岩のような模様の小グループである。
の大グループと石のような模様の大グループである。中
グループは、例えば、火成岩のような模様の中グループ
と堆積岩のような模様の中グループである。そして、小
グループは、例えば、花崗岩のような模様の小グループ
と玄武岩のような模様の小グループである。
【0086】階層構造に対応したグループ判別部107
の構成を図12に示す。図12を参照すると、グループ
判別部107は、大グループ部107A、中グループ部
107B及び小グループ部107Cを備える。大グルー
プ部107Aは、大グループ特徴量重心検索部107−
1A、マハラノビスの汎距離計算部107−2A、1つ
の大グループ判別部107−5A及び全ての大グループ
判別部107−4Aを備える。中グループ部107B
は、中グループ特徴量重心検索部107−1B、マハラ
ノビスの汎距離計算部107−2B、1つの中グループ
判別部107−5B及び全ての中グループ判別部107
−4Bを備える。小グループ部107Cは、小グループ
特徴量重心検索部107−1C、マハラノビスの汎距離
計算部107−2C、1つの小グループ判別部107−
5C及び全ての小グループ判別部107−4Cを備え
る。
の構成を図12に示す。図12を参照すると、グループ
判別部107は、大グループ部107A、中グループ部
107B及び小グループ部107Cを備える。大グルー
プ部107Aは、大グループ特徴量重心検索部107−
1A、マハラノビスの汎距離計算部107−2A、1つ
の大グループ判別部107−5A及び全ての大グループ
判別部107−4Aを備える。中グループ部107B
は、中グループ特徴量重心検索部107−1B、マハラ
ノビスの汎距離計算部107−2B、1つの中グループ
判別部107−5B及び全ての中グループ判別部107
−4Bを備える。小グループ部107Cは、小グループ
特徴量重心検索部107−1C、マハラノビスの汎距離
計算部107−2C、1つの小グループ判別部107−
5C及び全ての小グループ判別部107−4Cを備え
る。
【0087】大グループ特徴量重心検索部107−1
A、107−1B及び107−1Cは、実施形態2の大
グループ特徴量重心検索部107−1と同様なものであ
る。マハラノビスの汎距離計算部107−2A、107
−2B及び107−2Cは、実施形態2のマハラノビス
の汎距離計算部107−2と同様なものである。1つの
大グループ判別部107−5A、1つの中グループ判別
部107−5B及び1つの小グループ判別部107−5
Cは、実施形態2の1グループ判別部107−5と同様
なものである。全ての大グループ判別部107−4A、
全ての中グループ判別部107−4B及び全ての小グル
ープ判別部107−4Cは、実施形態2の全グループ判
別部107−4と同様なものである。
A、107−1B及び107−1Cは、実施形態2の大
グループ特徴量重心検索部107−1と同様なものであ
る。マハラノビスの汎距離計算部107−2A、107
−2B及び107−2Cは、実施形態2のマハラノビス
の汎距離計算部107−2と同様なものである。1つの
大グループ判別部107−5A、1つの中グループ判別
部107−5B及び1つの小グループ判別部107−5
Cは、実施形態2の1グループ判別部107−5と同様
なものである。全ての大グループ判別部107−4A、
全ての中グループ判別部107−4B及び全ての小グル
ープ判別部107−4Cは、実施形態2の全グループ判
別部107−4と同様なものである。
【0088】大グループ部107Aは、撮影模様が属す
る大グループを判別し、判別された大グループの識別子
を中グループ部107Bに出力する。中グループ部10
7Bは、大グループ識別子により示される大グループの
うちから撮影模様が属する中グループを判別し、判別さ
れた中グループの識別子を小グループ部107Cに出力
する。小グループ部107Cは、中グループ識別子によ
り示され中グループのうちから撮影模様が属する小グル
ープを判別し、判別された小グループの識別子をグルー
プ内模様検索部107に出力する。
る大グループを判別し、判別された大グループの識別子
を中グループ部107Bに出力する。中グループ部10
7Bは、大グループ識別子により示される大グループの
うちから撮影模様が属する中グループを判別し、判別さ
れた中グループの識別子を小グループ部107Cに出力
する。小グループ部107Cは、中グループ識別子によ
り示され中グループのうちから撮影模様が属する小グル
ープを判別し、判別された小グループの識別子をグルー
プ内模様検索部107に出力する。
【0089】各層におけるグループ分類で、判別係数の
有意度が上位にある検索パラメータのみを用いる。ここ
で、判別係数とは、判別分析の技術用語であり、判別分
析を行う時には必ず判別係数を求める。判別係数は、撮
影画像から求めたパラメータ(説明変数)が、画像がど
のカテゴリーに属しているのかという情報(目的変数)
にどの程度影響を与えているかを示し、絶対値及び正負
の符号より成る。そして、判別係数を絶対値が大きい順
に並べた時に上位の所定のパーセントに含まれる判別係
数の組を、各グループ分類における有意な検索パラメー
タを用いる。その結果、判別分析で用いる検索パラメー
タの数を削減することができ、従って、検索精度、検索
速度が向上する。
有意度が上位にある検索パラメータのみを用いる。ここ
で、判別係数とは、判別分析の技術用語であり、判別分
析を行う時には必ず判別係数を求める。判別係数は、撮
影画像から求めたパラメータ(説明変数)が、画像がど
のカテゴリーに属しているのかという情報(目的変数)
にどの程度影響を与えているかを示し、絶対値及び正負
の符号より成る。そして、判別係数を絶対値が大きい順
に並べた時に上位の所定のパーセントに含まれる判別係
数の組を、各グループ分類における有意な検索パラメー
タを用いる。その結果、判別分析で用いる検索パラメー
タの数を削減することができ、従って、検索精度、検索
速度が向上する。
【0090】図13に階層構造を用いた判別分析の例を
示す。まず、提示された模様が石のような模様の大グル
ープに属するのか又は金属のような模様の大グループに
属するのかを判別する際に、色、2点間コントラスト、
輝度及び曲率のみを検索パラメータとする。提示された
模様が、石のような模様の大グループに属すると判別さ
れた後は、その提示された模様が火成岩のような模様の
中グループに属するのか又は堆積岩のような模様の中グ
ループに属するのかを判別する際に、色及び3点間コン
トラストのみを検索パラメータとする。その提示された
模様が火成岩のような模様の中グループに属すると判別
された後は、その提示された模様が花崗岩のような模様
の小グループに属するのか又は玄武岩のような模様の小
グループに属するのかを判別する際に、3点間コントラ
スト及び輝度のみを検索パラメータとする。一方、その
提示された模様が金属のような模様の大グループに属す
ると判別された後は、その提示された模様が光沢のある
模様の中グループに属するのか又は石のようなざらざら
模様の中グループに属するのかを判断する際に、輝度、
色及び2点間コントラストのみを検索パラメータとす
る。なお、2点間コントラストは、局所的な方向性を示
し、3点間コントラストは、局所的な曲率を示す。
示す。まず、提示された模様が石のような模様の大グル
ープに属するのか又は金属のような模様の大グループに
属するのかを判別する際に、色、2点間コントラスト、
輝度及び曲率のみを検索パラメータとする。提示された
模様が、石のような模様の大グループに属すると判別さ
れた後は、その提示された模様が火成岩のような模様の
中グループに属するのか又は堆積岩のような模様の中グ
ループに属するのかを判別する際に、色及び3点間コン
トラストのみを検索パラメータとする。その提示された
模様が火成岩のような模様の中グループに属すると判別
された後は、その提示された模様が花崗岩のような模様
の小グループに属するのか又は玄武岩のような模様の小
グループに属するのかを判別する際に、3点間コントラ
スト及び輝度のみを検索パラメータとする。一方、その
提示された模様が金属のような模様の大グループに属す
ると判別された後は、その提示された模様が光沢のある
模様の中グループに属するのか又は石のようなざらざら
模様の中グループに属するのかを判断する際に、輝度、
色及び2点間コントラストのみを検索パラメータとす
る。なお、2点間コントラストは、局所的な方向性を示
し、3点間コントラストは、局所的な曲率を示す。
【0091】階層構造を用いた判別分析において、上記
のように判別の内容に応じて検索パラメータを変えるこ
とにより、例えば、撮影模様として金属光沢のある玄武
岩のような模様が与えられた場合、大グループ部107
Aにより、その撮影模様が石のような模様の大グループ
に属することが正しく判別され、中グループ部107B
により、その撮影模様が火成岩のような模様の中グルー
プに属することが正しく判別され、小グループ部107
Cにより、その撮影模様が玄武岩のような模様の小グル
ープに属することが正しく判別される。
のように判別の内容に応じて検索パラメータを変えるこ
とにより、例えば、撮影模様として金属光沢のある玄武
岩のような模様が与えられた場合、大グループ部107
Aにより、その撮影模様が石のような模様の大グループ
に属することが正しく判別され、中グループ部107B
により、その撮影模様が火成岩のような模様の中グルー
プに属することが正しく判別され、小グループ部107
Cにより、その撮影模様が玄武岩のような模様の小グル
ープに属することが正しく判別される。
【0092】一方、撮影模様として石のようなざらざら
感のある模様を持つ金属模様が与えられた場合、大グル
ープ部107Aは、その撮影模様が金属のような模様の
大グループに属することが判別され、次いで、石のよう
なざらざら感のある模様の中グループに属することが判
別され、間違ってその撮影模様が石のような模様の大グ
ループに属することと判別されることはない。
感のある模様を持つ金属模様が与えられた場合、大グル
ープ部107Aは、その撮影模様が金属のような模様の
大グループに属することが判別され、次いで、石のよう
なざらざら感のある模様の中グループに属することが判
別され、間違ってその撮影模様が石のような模様の大グ
ループに属することと判別されることはない。
【0093】また、大グループから小グループまで順を
追って検索することにより、検索空間を逐次減らすこと
ができ、従って、検索適合率及び速度を上げることがで
きる。
追って検索することにより、検索空間を逐次減らすこと
ができ、従って、検索適合率及び速度を上げることがで
きる。
【0094】なお、階層構造を用いた判別分析におい
て、判別の内容に応じて検索パラメータを変えること
は、石のような模様と金属のような模様の判別のみに限
定して用いられるのではなく、一般的な画像の判別につ
いて用いることができる。
て、判別の内容に応じて検索パラメータを変えること
は、石のような模様と金属のような模様の判別のみに限
定して用いられるのではなく、一般的な画像の判別につ
いて用いることができる。
【0095】[実施形態4]実施形態1では、サンプル
模様について相互に異なる複数の画像を用意したが、こ
の代わりに、提示された模様について相互に異なる複数
の画像を計算し、特徴量の計算、特徴量距離の測定、色
距離の測定等を行うようにしても良い。
模様について相互に異なる複数の画像を用意したが、こ
の代わりに、提示された模様について相互に異なる複数
の画像を計算し、特徴量の計算、特徴量距離の測定、色
距離の測定等を行うようにしても良い。
【0096】すなわち、実施形態1では、各サンプル模
様の相互に異なる複数の解像度の画像の特徴量を予め用
意しておき、各サンプル模様の各解像度の画像の特徴量
と提示された模様の特徴量との間の特徴量距離を測定す
るとしたが、この代わりに、各サンプル模様について1
つの解像度の画像の特徴量を予め用意し、提示された模
様の相互に異なる複数の解像度の画像の特徴量を求め、
各サンプル模様の画像の特徴量と提示された模様の各解
像度の画像の特徴量との間の特徴量距離を測定するよう
にしても良い。
様の相互に異なる複数の解像度の画像の特徴量を予め用
意しておき、各サンプル模様の各解像度の画像の特徴量
と提示された模様の特徴量との間の特徴量距離を測定す
るとしたが、この代わりに、各サンプル模様について1
つの解像度の画像の特徴量を予め用意し、提示された模
様の相互に異なる複数の解像度の画像の特徴量を求め、
各サンプル模様の画像の特徴量と提示された模様の各解
像度の画像の特徴量との間の特徴量距離を測定するよう
にしても良い。
【0097】そして、実施形態1では、各サンプル模様
の各解像度の画像の各領域の代表色を格納し、提示され
た模様の各領域の代表色を計算し、各サンプル模様の各
解像度の画像の各領域の代表色と提示された模様の各領
域の代表色を基に、各サンプルの各解像度の画像と提示
された模様の間の色距離を計算するようにしたが、この
代わりに、各サンプル模様の画像の各領域の代表色を格
納し、提示された模様の各解像度の画像の各領域の代表
色を計算し、各サンプル模様の画像の各領域の代表色と
提示された模様の各解像度の画像の各領域の代表色を基
に、各サンプルの画像と提示された模様の各解像度の画
像の間の色距離を計算するようにしてもよい。
の各解像度の画像の各領域の代表色を格納し、提示され
た模様の各領域の代表色を計算し、各サンプル模様の各
解像度の画像の各領域の代表色と提示された模様の各領
域の代表色を基に、各サンプルの各解像度の画像と提示
された模様の間の色距離を計算するようにしたが、この
代わりに、各サンプル模様の画像の各領域の代表色を格
納し、提示された模様の各解像度の画像の各領域の代表
色を計算し、各サンプル模様の画像の各領域の代表色と
提示された模様の各解像度の画像の各領域の代表色を基
に、各サンプルの画像と提示された模様の各解像度の画
像の間の色距離を計算するようにしてもよい。
【0098】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
「拡大縮小を併用した模様距離計算」を行うので、提示
された模様の読み取り時の撮影パラメータが変動してい
ても、提示された模様に類似する模様を模様データベー
スから精度良く検索することが可能となる。従って、電
子メール及びホームページを併用していることと相俟っ
て、様々な現場でカメラで撮影した模様に類似したサン
プル模様をその場で知ることが可能となる。
「拡大縮小を併用した模様距離計算」を行うので、提示
された模様の読み取り時の撮影パラメータが変動してい
ても、提示された模様に類似する模様を模様データベー
スから精度良く検索することが可能となる。従って、電
子メール及びホームページを併用していることと相俟っ
て、様々な現場でカメラで撮影した模様に類似したサン
プル模様をその場で知ることが可能となる。
【0099】また、本発明によれば、模様距離と色距離
とを加重加算した混合距離を用いて模様の類似度を判断
するので、利用者の模様の類似度を重視するか又は色の
類似度を重視するかの要求があればその要求に応じて、
検索結果を適切なものとすることができる。
とを加重加算した混合距離を用いて模様の類似度を判断
するので、利用者の模様の類似度を重視するか又は色の
類似度を重視するかの要求があればその要求に応じて、
検索結果を適切なものとすることができる。
【図1】2点間局所的特徴量を計算するときに選択され
る隣接画素の配置を示す図である。
る隣接画素の配置を示す図である。
【図2】3点間局所的特徴量を計算するときに選択され
る隣接画素の配置を示す図である。
る隣接画素の配置を示す図である。
【図3】本発明の実施形態1による模様検索装置及びそ
れと電子メールの送受信を行う携帯電話を示す図であ
る。
れと電子メールの送受信を行う携帯電話を示す図であ
る。
【図4】本発明の実施形態1による携帯電話が送信する
電子メールの内容を示す図である。
電子メールの内容を示す図である。
【図5】入力レベル分布頻度均一化フィルタの特性の例
を示す図である。
を示す図である。
【図6】図3に示すグループ判別部の構成を示すブロッ
ク図である。
ク図である。
【図7】本発明の実施形態1による「拡大縮小を併用し
た模様距離計算」の方法を説明するための図である。
た模様距離計算」の方法を説明するための図である。
【図8】本発明の実施形態1による「色距離計算」の方
法を説明するための図である。
法を説明するための図である。
【図9】図3に示すグループ内模様検索部の構成を示す
ブロック図である。
ブロック図である。
【図10】図3に示すホームページ生成部が生成するホ
ームページ及び図3に示すメール生成部が生成する電子
メールを示す図である。
ームページ及び図3に示すメール生成部が生成する電子
メールを示す図である。
【図11】本発明の実施形態2によるグループ判別部の
構成を示すブロック図である。
構成を示すブロック図である。
【図12】本発明の実施形態3によるグループ判別部の
構成を示すブロック図である。
構成を示すブロック図である。
【図13】本発明の実施形態3によるグループ判別部に
よる判別方法を説明するための図である。
よる判別方法を説明するための図である。
101 携帯電話
102 メールサーバ
103 メール内容抽出部
104 フィルタ部
105 色変換部
106 特徴量計算部
107 グループ判別部
108 グループ内模様検索部
109 ホームページ生成部
110 メール生成部
111 模様データベース
112 WWWサーバ
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(72)発明者 矢野 絵美
神奈川県川崎市多摩区登戸2061番地 向ケ
丘遊園パーク・ホームズ405
(72)発明者 篠原 勲
東京都文京区小石川四丁目14番12号 共同
印刷株式会社内
(72)発明者 加藤 俊一
茨城県つくば市東2丁目22番51号
Fターム(参考) 5B057 CD05 CE06 DA11 DB02 DB06
DB09 DC06 DC16 DC22 DC25
DC33 DC36 DC38
5B075 ND08 ND22 ND34 NR02 NR12
PP28 PR06 QM08 UU40
5L096 AA02 AA06 CA02 EA03 EA12
FA06 FA60 FA66 GA02 GA40
GA55 HA08 JA03 JA11 JA14
Claims (39)
- 【請求項1】 各サンプル模様の相互に異なる複数の解
像度の画像の特徴量を格納する手段と、 提示された模様の特徴量を計算する手段と、 各サンプル模様の各解像度の画像の特徴量と前記提示さ
れた模様の特徴量との間の特徴量距離を測定する手段
と、 を備えることを特徴とする模様検索装置。 - 【請求項2】 各サンプル模様の画像の特徴量を格納す
る手段と、 提示された模様の相互に異なる複数の解像度の画像の特
徴量を計算する手段と、 各サンプル模様の画像の特徴量と前記提示された模様の
各解像度の画像の特徴量との間の特徴量距離を測定する
手段と、 を備えることを特徴とする模様検索装置。 - 【請求項3】 各サンプル模様の画像の特徴量を格納す
る手段と、 提示された模様の特徴量を計算する手段と、 各サンプル模様の特徴量と前記提示された模様の特徴量
との間の特徴量距離を測定する手段と、 を備えることを特徴とする模様検索装置において、 全てのサンプル模様を階層構造の複数のグループに分類
する手段と、 提示された模様が何れのグループに属するかを上位の階
層から順に判断する手段と、 を更に備え、 その特徴量と前記提示された模様の特徴量との間の特徴
量距離を測定するサンプル模様を、前記提示された模様
が属すると判断されたグループに属するサンプル模様に
限ることを特徴とする模様検索装置。 - 【請求項4】 請求項1乃至3のいずれか1項に記載の
模様検索装置において、 前記特徴量は、3点間局所的特徴量を含むことを特徴と
する模様検索装置。 - 【請求項5】 請求項4に記載の模様検索装置におい
て、 前記特徴量距離が短い画像に係るサンプル模様を前記提
示された模様に近似するサンプル模様であると判断する
手段を更に備えることを特徴とする模様検索装置。 - 【請求項6】 請求項1に記載の模様検索装置におい
て、 各サンプル模様の各解像度の画像の各領域の代表色を格
納する手段と、 前記提示された模様の各領域の代表色を計算する手段
と、 各サンプル模様の各解像度の画像の各領域の代表色と前
記提示された模様の各領域の代表色を基に、各サンプル
の各解像度の画像と前記提示された模様の間の色距離を
計算する手段と、 前記特徴量距離と前記色距離とを加重加算し、その和を
混合距離とする手段と、 前記混合距離が短い画像に係るサンプル模様を前記提示
された模様に近似するサンプル模様であると判断する手
段を更に備えることを特徴とする模様検索装置。 - 【請求項7】 請求項2に記載の模様検索装置におい
て、 各サンプル模様の画像の各領域の代表色を格納する手段
と、 前記提示された模様の各解像度の画像の各領域の代表色
を計算する手段と、 各サンプル模様の画像の各領域の代表色と前記提示され
た模様の各解像度の画像の各領域の代表色を基に、各サ
ンプルの画像と前記提示された模様の各解像度の画像の
間の色距離を計算する手段と、 前記特徴量距離と前記色距離とを加重加算し、その和を
混合距離とする手段と、 前記混合距離が短い画像に係るサンプル模様を前記提示
された模様に近似するサンプル模様であると判断する手
段を更に備えることを特徴とする模様検索装置。 - 【請求項8】 請求項3に記載の模様検索装置におい
て、 各サンプル模様の画像の各領域の代表色を格納する手段
と、 前記提示された模様の画像の各領域の代表色を計算する
手段と、 各サンプル模様の画像の各領域の代表色と前記提示され
た模様の画像の各領域の代表色を基に、各サンプルの画
像と前記提示された模様の画像の間の色距離を計算する
手段と、 前記特徴量距離と前記色距離とを加重加算し、その和を
混合距離とする手段と、 前記混合距離が短い画像に係るサンプル模様を前記提示
された模様に近似するサンプル模様であると判断する手
段を更に備えることを特徴とする模様検索装置。 - 【請求項9】 請求項1に記載の模様検索装置におい
て、 全てのサンプル模様を複数のグループに分類する手段
と、 提示された模様が何れのグループに属するかを判断する
手段と、 を更に備え、 各解像度の画像の特徴量と前記提示された模様の特徴量
との間の特徴量距離を測定するサンプル模様を、前記提
示された模様が属すると判断されたグループに属するサ
ンプル模様に限ることを特徴とする模様検索装置。 - 【請求項10】 請求項2に記載の模様検索装置におい
て、 全てのサンプル模様を複数のグループに分類する手段
と、 提示された模様が何れのグループに属するかを判断する
手段と、 を更に備え、 その特徴量と前記提示された模様の特徴量との間の特徴
量距離を測定するサンプル模様を、前記提示された模様
が属すると判断されたグループに属するサンプル模様に
限ることを特徴とする模様検索装置。 - 【請求項11】 請求項1に記載の模様検索装置におい
て、 全てのサンプル模様を階層構造の複数のグループに分類
する手段と、 提示された模様が何れのグループに属するかを上位の階
層から順に判断する手段と、 を更に備え、 各解像度の画像の特徴量と前記提示された模様の特徴量
との間の特徴量距離を測定するサンプル模様を、前記提
示された模様が属すると判断されたグループに属するサ
ンプル模様に限ることを特徴とする模様検索装置。 - 【請求項12】 請求項2に記載の模様検索装置におい
て、 全てのサンプル模様を階層構造の複数のグループに分類
する手段と、 提示された模様が何れのグループに属するかを上位の階
層から順に判断する手段と、 を更に備え、 その特徴量と前記提示された模様の特徴量との間の特徴
量距離を測定するサンプル模様を、前記提示された模様
が属すると判断されたグループに属するサンプル模様に
限ることを特徴とする模様検索装置。 - 【請求項13】 請求項1乃至3のいずれか1項に記載
の模様検索装置において、 前記提示された模様に前処理としてフィルタをかける手
段を更に備えることを特徴とする模様検索装置。 - 【請求項14】 各サンプル模様の相互に異なる複数の
解像度の画像の特徴量を格納するステップと、 提示された模様の特徴量を計算するステップと、 各サンプル模様の各解像度の画像の特徴量と前記提示さ
れた模様の特徴量との間の特徴量距離を測定するステッ
プと、 を備えることを特徴とする模様検索方法。 - 【請求項15】 各サンプル模様の画像の特徴量を格納
するステップと、 提示された模様の相互に異なる複数の解像度の画像の特
徴量を計算するステップと、 各サンプル模様の画像の特徴量と前記提示された模様の
各解像度の画像の特徴量との間の特徴量距離を測定する
ステップと、 を備えることを特徴とする模様検索方法。 - 【請求項16】 各サンプル模様の画像の特徴量を格納
するステップと、 提示された模様の特徴量を計算するステップと、 各サンプル模様の特徴量と前記提示された模様の特徴量
との間の特徴量距離を測定するステップと、 を備えることを特徴とする模様検索方法において、 全てのサンプル模様を階層構造の複数のグループに分類
するステップと、 提示された模様が何れのグループに属するかを上位の階
層から順に判断するステップと、 を更に備え、 その特徴量と前記提示された模様の特徴量との間の特徴
量距離を測定するサンプル模様を、前記提示された模様
が属すると判断されたグループに属するサンプル模様に
限ることを特徴とする模様検索方法。 - 【請求項17】 請求項14乃至16のいずれか1項に
記載の模様検索方法において、 前記特徴量は、3点間局所的特徴量を含むことを特徴と
する模様検索方法。 - 【請求項18】 請求項17に記載の模様検索方法にお
いて、 前記特徴量距離が短い画像に係るサンプル模様を前記提
示された模様に近似するサンプル模様であると判断する
ステップを更に備えることを特徴とする模様検索方法。 - 【請求項19】 請求項14に記載の模様検索方法にお
いて、 各サンプル模様の各解像度の画像の各領域の代表色を格
納するステップと、 前記提示された模様の各領域の代表色を計算するステッ
プと、 各サンプル模様の各解像度の画像の各領域の代表色と前
記提示された模様の各領域の代表色を基に、各サンプル
の各解像度の画像と前記提示された模様の間の色距離を
計算するステップと、 前記特徴量距離と前記色距離とを加重加算し、その和を
混合距離とするステップと、 前記混合距離が短い画像に係るサンプル模様を前記提示
された模様に近似するサンプル模様であると判断するス
テップを更に備えることを特徴とする模様検索方法。 - 【請求項20】 請求項15に記載の模様検索方法にお
いて、 各サンプル模様の画像の各領域の代表色を格納するステ
ップと、 前記提示された模様の各解像度の画像の各領域の代表色
を計算するステップと、 各サンプル模様の画像の各領域の代表色と前記提示され
た模様の各解像度の画像の各領域の代表色を基に、各サ
ンプルの画像と前記提示された模様の各解像度の画像の
間の色距離を計算するステップと、 前記特徴量距離と前記色距離とを加重加算し、その和を
混合距離とするステップと、 前記混合距離が短い画像に係るサンプル模様を前記提示
された模様に近似するサンプル模様であると判断するス
テップを更に備えることを特徴とする模様検索方法。 - 【請求項21】 請求項16に記載の模様検索方法にお
いて、 各サンプル模様の画像の各領域の代表色を格納するステ
ップと、 前記提示された模様の画像の各領域の代表色を計算する
ステップと、 各サンプル模様の画像の各領域の代表色と前記提示され
た模様の画像の各領域の代表色を基に、各サンプルの画
像と前記提示された模様の画像の間の色距離を計算する
ステップと、 前記特徴量距離と前記色距離とを加重加算し、その和を
混合距離とするステップと、 前記混合距離が短い画像に係るサンプル模様を前記提示
された模様に近似するサンプル模様であると判断するス
テップを更に備えることを特徴とする模様検索方法。 - 【請求項22】 請求項14に記載の模様検索方法にお
いて、 全てのサンプル模様を複数のグループに分類するステッ
プと、 提示された模様が何れのグループに属するかを判断する
ステップと、 を更に備え、 各解像度の画像の特徴量と前記提示された模様の特徴量
との間の特徴量距離を測定するサンプル模様を、前記提
示された模様が属すると判断されたグループに属するサ
ンプル模様に限ることを特徴とする模様検索方法。 - 【請求項23】 請求項15に記載の模様検索方法にお
いて、 全てのサンプル模様を複数のグループに分類するステッ
プと、 提示された模様が何れのグループに属するかを判断する
ステップと、 を更に備え、 その特徴量と前記提示された模様の特徴量との間の特徴
量距離を測定するサンプル模様を、前記提示された模様
が属すると判断されたグループに属するサンプル模様に
限ることを特徴とする模様検索方法。 - 【請求項24】 請求項14に記載の模様検索方法にお
いて、 全てのサンプル模様を階層構造の複数のグループに分類
するステップと、 提示された模様が何れのグループに属するかを上位の階
層から順に判断するステップと、 を更に備え、 各解像度の画像の特徴量と前記提示された模様の特徴量
との間の特徴量距離を測定するサンプル模様を、前記提
示された模様が属すると判断されたグループに属するサ
ンプル模様に限ることを特徴とする模様検索方法。 - 【請求項25】 請求項15に記載の模様検索方法にお
いて、 全てのサンプル模様を階層構造の複数のグループに分類
するステップと、 提示された模様が何れのグループに属するかを上位の階
層から順に判断するステップと、 を更に備え、 その特徴量と前記提示された模様の特徴量との間の特徴
量距離を測定するサンプル模様を、前記提示された模様
が属すると判断されたグループに属するサンプル模様に
限ることを特徴とする模様検索方法。 - 【請求項26】 請求項14乃至16のいずれか1項に
記載の模様検索方法において、 前記提示された模様に前処理としてフィルタをかけるス
テップを更に備えることを特徴とする模様検索方法。 - 【請求項27】 各サンプル模様の相互に異なる複数の
解像度の画像の特徴量を格納するステップと、 提示された模様の特徴量を計算するステップと、 各サンプル模様の各解像度の画像の特徴量と前記提示さ
れた模様の特徴量との間の特徴量距離を測定するステッ
プと、 を備えることを特徴とする模様検索方法をコンピュータ
に実行させるためのプログラム。 - 【請求項28】 各サンプル模様の画像の特徴量を格納
するステップと、 提示された模様の相互に異なる複数の解像度の画像の特
徴量を計算するステップと、 各サンプル模様の画像の特徴量と前記提示された模様の
各解像度の画像の特徴量との間の特徴量距離を測定する
ステップと、 を備えることを特徴とする模様検索方法をコンピュータ
に実行させるためのプログラム。 - 【請求項29】 各サンプル模様の画像の特徴量を格納
するステップと、 提示された模様の特徴量を計算するステップと、 各サンプル模様の特徴量と前記提示された模様の特徴量
との間の特徴量距離を測定するステップと、 を備えることを特徴とする模様検索方法において、 全てのサンプル模様を階層構造の複数のグループに分類
するステップと、 提示された模様が何れのグループに属するかを上位の階
層から順に判断するステップと、 を更に備え、 その特徴量と前記提示された模様の特徴量との間の特徴
量距離を測定するサンプル模様を、前記提示された模様
が属すると判断されたグループに属するサンプル模様に
限ることを特徴とする模様検索方法をコンピュータに実
行させるためのプログラム。 - 【請求項30】 請求項27乃至29のいずれか1項に
記載のプログラムにおいて、 前記特徴量は、3点間局所的特徴量を含むことを特徴と
するプログラム。 - 【請求項31】 請求項30に記載のプログラムにおい
て、 前記方法は、前記特徴量距離が短い画像に係るサンプル
模様を前記提示された模様に近似するサンプル模様であ
ると判断するステップを更に備えることを特徴とするプ
ログラム。 - 【請求項32】 請求項27に記載のプログラムにおい
て、 前記方法は、 各サンプル模様の各解像度の画像の各領域の代表色を格
納するステップと、 前記提示された模様の各領域の代表色を計算するステッ
プと、 各サンプル模様の各解像度の画像の各領域の代表色と前
記提示された模様の各領域の代表色を基に、各サンプル
の各解像度の画像と前記提示された模様の間の色距離を
計算するステップと、 前記特徴量距離と前記色距離とを加重加算し、その和を
混合距離とするステップと、 前記混合距離が短い画像に係るサンプル模様を前記提示
された模様に近似するサンプル模様であると判断するス
テップを更に備えることを特徴とするプログラム。 - 【請求項33】 請求項28に記載のプログラムにおい
て、 前記方法は、 各サンプル模様の画像の各領域の代表色を格納するステ
ップと、 前記提示された模様の各解像度の画像の各領域の代表色
を計算するステップと、 各サンプル模様の画像の各領域の代表色と前記提示され
た模様の各解像度の画像の各領域の代表色を基に、各サ
ンプルの画像と前記提示された模様の各解像度の画像の
間の色距離を計算するステップと、 前記特徴量距離と前記色距離とを加重加算し、その和を
混合距離とするステップと、 前記混合距離が短い画像に係るサンプル模様を前記提示
された模様に近似するサンプル模様であると判断するス
テップを更に備えることを特徴とするプログラム。 - 【請求項34】 請求項29に記載のプログラムにおい
て、 前記方法は、 各サンプル模様の画像の各領域の代表色を格納するステ
ップと、 前記提示された模様の画像の各領域の代表色を計算する
ステップと、 各サンプル模様の画像の各領域の代表色と前記提示され
た模様の画像の各領域の代表色を基に、各サンプルの画
像と前記提示された模様の画像の間の色距離を計算する
ステップと、 前記特徴量距離と前記色距離とを加重加算し、その和を
混合距離とするステップと、 前記混合距離が短い画像に係るサンプル模様を前記提示
された模様に近似するサンプル模様であると判断するス
テップを更に備えることを特徴とするプログラム。 - 【請求項35】 請求項27に記載のプログラムにおい
て、 前記方法は、 全てのサンプル模様を複数のグループに分類するステッ
プと、 提示された模様が何れのグループに属するかを判断する
ステップと、 を更に備え、 前記方法において、各解像度の画像の特徴量と前記提示
された模様の特徴量との間の特徴量距離を測定するサン
プル模様を、前記提示された模様が属すると判断された
グループに属するサンプル模様に限ることを特徴とする
プログラム。 - 【請求項36】 請求項28に記載のプログラムにおい
て、 前記方法は、 全てのサンプル模様を複数のグループに分類するステッ
プと、 提示された模様が何れのグループに属するかを判断する
ステップと、 を更に備え、 前記方法において、その特徴量と前記提示された模様の
特徴量との間の特徴量距離を測定するサンプル模様を、
前記提示された模様が属すると判断されたグループに属
するサンプル模様に限ることを特徴とするプログラム。 - 【請求項37】 請求項27に記載のプログラムにおい
て、 前記方法は、 全てのサンプル模様を階層構造の複数のグループに分類
するステップと、 提示された模様が何れのグループに属するかを上位の階
層から順に判断するステップと、 を更に備え、 前記方法において、各解像度の画像の特徴量と前記提示
された模様の特徴量との間の特徴量距離を測定するサン
プル模様を、前記提示された模様が属すると判断された
グループに属するサンプル模様に限ることを特徴とする
模様検索方法。 - 【請求項38】 請求項28に記載のプログラムにおい
て、 前記方法は、 全てのサンプル模様を階層構造の複数のグループに分類
するステップと、 提示された模様が何れのグループに属するかを上位の階
層から順に判断するステップと、 を更に備え、 前記方法において、その特徴量と前記提示された模様の
特徴量との間の特徴量距離を測定するサンプル模様を、
前記提示された模様が属すると判断されたグループに属
するサンプル模様に限ることを特徴とするプログラム。 - 【請求項39】 請求項27乃至29のいずれか1項に
記載のプログラムにおいて、 前記方法は、前記提示された模様に前処理としてフィル
タをかけるステップを更に備えることを特徴とするプロ
グラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2002055743A JP2003256429A (ja) | 2002-03-01 | 2002-03-01 | 模様検索装置及びその方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2002055743A JP2003256429A (ja) | 2002-03-01 | 2002-03-01 | 模様検索装置及びその方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2003256429A true JP2003256429A (ja) | 2003-09-12 |
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ID=28666510
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2002055743A Pending JP2003256429A (ja) | 2002-03-01 | 2002-03-01 | 模様検索装置及びその方法 |
Country Status (1)
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---|---|
JP (1) | JP2003256429A (ja) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007157046A (ja) * | 2005-12-08 | 2007-06-21 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | コンテンツ特徴量登録方法及びコンテンツ検索方法及び装置及びプログラム |
JP2016206986A (ja) * | 2015-04-23 | 2016-12-08 | 日本電信電話株式会社 | クラスタリング装置、方法、及びプログラム |
CN111783805A (zh) * | 2019-04-04 | 2020-10-16 | 京东方科技集团股份有限公司 | 图像检索方法及装置、电子设备、可读存储介质 |
US11574641B2 (en) | 2019-06-07 | 2023-02-07 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method and device with data recognition |
-
2002
- 2002-03-01 JP JP2002055743A patent/JP2003256429A/ja active Pending
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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JP4563313B2 (ja) * | 2005-12-08 | 2010-10-13 | 日本電信電話株式会社 | コンテンツ特徴量登録方法及びコンテンツ検索方法及び装置及びプログラム |
JP2016206986A (ja) * | 2015-04-23 | 2016-12-08 | 日本電信電話株式会社 | クラスタリング装置、方法、及びプログラム |
CN111783805A (zh) * | 2019-04-04 | 2020-10-16 | 京东方科技集团股份有限公司 | 图像检索方法及装置、电子设备、可读存储介质 |
US11574641B2 (en) | 2019-06-07 | 2023-02-07 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method and device with data recognition |
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