JP2003345830A - 映像検索装置及びそれに用いる映像検索方法並びにそのプログラム - Google Patents
映像検索装置及びそれに用いる映像検索方法並びにそのプログラムInfo
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- JP2003345830A JP2003345830A JP2002154891A JP2002154891A JP2003345830A JP 2003345830 A JP2003345830 A JP 2003345830A JP 2002154891 A JP2002154891 A JP 2002154891A JP 2002154891 A JP2002154891 A JP 2002154891A JP 2003345830 A JP2003345830 A JP 2003345830A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 検索の精度を維持しつつ、辞書に登録する画
像の数を抑制し、登録の手間を低減可能な映像検索装置
を提供する。 【解決手段】 検索対象領域設定手段１３は外部の検索
対象画像入力手段１１から入力される検索対象が含まれ
ている画像を用いて、特徴量空間上の検索対象画像が張
る範囲を決める。類似度計算手段１４は外部の非検索対
象画像入力手段１２から入力される検索対象を含まない
学習画像全てについて、検索対象画像が張る範囲との特
徴量空間上の距離を求める。類似画像領域設定手段１５
は距離が予め定めた値の範囲内にある画像について検索
対象と類似していると見なし、類似画像として登録し、
類似画像が特徴量空間上に張る領域を類似画像領域とす
る。辞書出力手段１６は検索対象領域と類似画像領域と
を登録した辞書を出力する。
像の数を抑制し、登録の手間を低減可能な映像検索装置
を提供する。 【解決手段】 検索対象領域設定手段１３は外部の検索
対象画像入力手段１１から入力される検索対象が含まれ
ている画像を用いて、特徴量空間上の検索対象画像が張
る範囲を決める。類似度計算手段１４は外部の非検索対
象画像入力手段１２から入力される検索対象を含まない
学習画像全てについて、検索対象画像が張る範囲との特
徴量空間上の距離を求める。類似画像領域設定手段１５
は距離が予め定めた値の範囲内にある画像について検索
対象と類似していると見なし、類似画像として登録し、
類似画像が特徴量空間上に張る領域を類似画像領域とす
る。辞書出力手段１６は検索対象領域と類似画像領域と
を登録した辞書を出力する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は映像検索装置及びそ
れに用いる映像検索方法並びにそのプログラムに関し、
特に画像データから指定した物体及び人物を検索する方
法に関する。
れに用いる映像検索方法並びにそのプログラムに関し、
特に画像データから指定した物体及び人物を検索する方
法に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、大量の静止画像や動画像から画像
認識を用いて特定の物体や人物を検索する場合、限定さ
れた条件下の画像のみを用いて認識用の辞書を構築する
と、物体や人物が、その向きや照明条件等によって見え
方が異なる。そのため、本来ならば、検索すべき多くの
対象を見落としてしまう場合がある。
認識を用いて特定の物体や人物を検索する場合、限定さ
れた条件下の画像のみを用いて認識用の辞書を構築する
と、物体や人物が、その向きや照明条件等によって見え
方が異なる。そのため、本来ならば、検索すべき多くの
対象を見落としてしまう場合がある。
【０００３】この問題を防ぐ対策の一つとして、見え方
の様々な画像を数多く用いて辞書を構築する方法が考え
られる。ところが、立体的な対象物の見え方は無数にあ
り、予め全ての見え方を登録することは不可能である。
そこで、有限個の見え方の画像に基づいて、特徴量空間
上で内挿や外挿を行うことによって、全ての見え方を考
慮した認識方法が提案されている。この方法について
は、特開平８−１５３１９８号公報等に開示されてい
る。しかしながら、一般的に、高精度に内挿や外挿を行
うことは非常に困難であり、検索対象ではない物体や人
物が検索される（誤検索）場合がある。
の様々な画像を数多く用いて辞書を構築する方法が考え
られる。ところが、立体的な対象物の見え方は無数にあ
り、予め全ての見え方を登録することは不可能である。
そこで、有限個の見え方の画像に基づいて、特徴量空間
上で内挿や外挿を行うことによって、全ての見え方を考
慮した認識方法が提案されている。この方法について
は、特開平８−１５３１９８号公報等に開示されてい
る。しかしながら、一般的に、高精度に内挿や外挿を行
うことは非常に困難であり、検索対象ではない物体や人
物が検索される（誤検索）場合がある。
【０００４】一方、文字認識の分野において誤認識を抑
制する方法として、認識対象と類似した文字を予め認識
用辞書に登録しておくという方法がある。この方法につ
いては、特開平１０−２３５２９９号公報等に開示され
ている。
制する方法として、認識対象と類似した文字を予め認識
用辞書に登録しておくという方法がある。この方法につ
いては、特開平１０−２３５２９９号公報等に開示され
ている。
【０００５】この方法を物体や人物の検索に適用するこ
とで、誤検索を抑制することが考えられる。例えば、顔
画像を用いた人物検索の場合、ある人物の顔と似ている
人物の顔とについて、様々な見え方の画像を登録すると
いう方法が容易に考えられる。
とで、誤検索を抑制することが考えられる。例えば、顔
画像を用いた人物検索の場合、ある人物の顔と似ている
人物の顔とについて、様々な見え方の画像を登録すると
いう方法が容易に考えられる。
【０００６】従来の映像検索システムの構成を図２０に
示す。図２０において、従来の映像検索システムは検索
対象画像入力手段９１と、類似画像（＃１〜＃Ｎ）入力
手段９２−１〜９２−Ｎと、検索対象画像クラスタリン
グ手段９３と、類似画像（＃１〜＃Ｎ）クラスタリング
手段９４−１〜９４−Ｎと、検索対象領域設定手段９５
と、類似画像 （＃１〜＃Ｎ）領域設定手段９６−１〜
９６−Ｎと、辞書出力手段９７とから構成されている。
示す。図２０において、従来の映像検索システムは検索
対象画像入力手段９１と、類似画像（＃１〜＃Ｎ）入力
手段９２−１〜９２−Ｎと、検索対象画像クラスタリン
グ手段９３と、類似画像（＃１〜＃Ｎ）クラスタリング
手段９４−１〜９４−Ｎと、検索対象領域設定手段９５
と、類似画像 （＃１〜＃Ｎ）領域設定手段９６−１〜
９６−Ｎと、辞書出力手段９７とから構成されている。
【０００７】顔認識を用いて人物検索するシステムを例
にとり、図２０に示すシステムの動作について説明す
る。まず、このシステムでは類似画像（＃１〜＃Ｎ）入
力手段９２−１〜９２−Ｎにおいて人物毎に画像を選別
し、類似画像（＃１〜＃Ｎ）クラスタリング手段９４−
１〜９４−Ｎによって顔の向きや照明条件等、画像の見
え方毎に特徴量空間上でクラスタリングする。
にとり、図２０に示すシステムの動作について説明す
る。まず、このシステムでは類似画像（＃１〜＃Ｎ）入
力手段９２−１〜９２−Ｎにおいて人物毎に画像を選別
し、類似画像（＃１〜＃Ｎ）クラスタリング手段９４−
１〜９４−Ｎによって顔の向きや照明条件等、画像の見
え方毎に特徴量空間上でクラスタリングする。
【０００８】その後に、このシステムでは類似画像（＃
１〜＃Ｎ）領域設定手段９６−１〜９６−Ｎによってク
ラスタ間を補間し、それをその人物の領域と定める。こ
のシステムでは上記の処理を全ての類似した人物に対し
て行う。
１〜＃Ｎ）領域設定手段９６−１〜９６−Ｎによってク
ラスタ間を補間し、それをその人物の領域と定める。こ
のシステムでは上記の処理を全ての類似した人物に対し
て行う。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】上述した従来の映像検
索方法では、誤検索率を小さくするために、できるだけ
多くの類似した画像を登録する必要があり、入力として
想定されている対象物体または対象人物の数が大きくな
るにしたがって、登録すべき画像の数が急激に大きくな
るという問題がある。
索方法では、誤検索率を小さくするために、できるだけ
多くの類似した画像を登録する必要があり、入力として
想定されている対象物体または対象人物の数が大きくな
るにしたがって、登録すべき画像の数が急激に大きくな
るという問題がある。
【００１０】例えば、照合時に、入力画像と全登録画像
との比較を行った場合、登録した画像の数が増えると、
その計算量も同時に大きくなる。画像そのものや画像毎
の特徴量を辞書に保存する場合、画像枚数の増大に伴っ
て、登録に必要な記憶容量も増大する。複数の画像をま
とめた場合や、複数の画像から出現確率関数等を求めて
入力画像がどのカテゴリに属するかどうかを判断する場
合にも、程度の差こそあれ、上記と同様な問題が存在す
る。
との比較を行った場合、登録した画像の数が増えると、
その計算量も同時に大きくなる。画像そのものや画像毎
の特徴量を辞書に保存する場合、画像枚数の増大に伴っ
て、登録に必要な記憶容量も増大する。複数の画像をま
とめた場合や、複数の画像から出現確率関数等を求めて
入力画像がどのカテゴリに属するかどうかを判断する場
合にも、程度の差こそあれ、上記と同様な問題が存在す
る。
【００１１】また、１つの対象に対して様々な向きや照
明条件の画像を選別するには、人手による確認が不可欠
であり、対象となる人物が増大するにしたがって、必要
な労力も増大する。これらの問題点は、アプリケーショ
ンにおいてその処理が実用的でなくなるという事態を引
き起こす場合がある。
明条件の画像を選別するには、人手による確認が不可欠
であり、対象となる人物が増大するにしたがって、必要
な労力も増大する。これらの問題点は、アプリケーショ
ンにおいてその処理が実用的でなくなるという事態を引
き起こす場合がある。
【００１２】そこで、本発明の目的は上記の問題点を解
消し、検索の精度を維持しつつ、辞書に登録する画像の
数を抑制することができ、登録の手間を低減することが
できる映像検索装置及びそれに用いる映像検索方法並び
にそのプログラムを提供することにある。
消し、検索の精度を維持しつつ、辞書に登録する画像の
数を抑制することができ、登録の手間を低減することが
できる映像検索装置及びそれに用いる映像検索方法並び
にそのプログラムを提供することにある。
【００１３】
【課題を解決するための手段】本発明による映像検索装
置は、大量の静止画像や動画像から画像認識を用いて特
定の物体や人物を検索する場合に限定された条件下の画
像のみを用いて認識用の辞書を構築する映像検索装置で
あって、検索対象の画像に特徴量空間上近い画像を抽出
する抽出手段と、出力する辞書に検索対象の画像及び前
記抽出手段で抽出された画像を登録して出力する手段と
を備えている。
置は、大量の静止画像や動画像から画像認識を用いて特
定の物体や人物を検索する場合に限定された条件下の画
像のみを用いて認識用の辞書を構築する映像検索装置で
あって、検索対象の画像に特徴量空間上近い画像を抽出
する抽出手段と、出力する辞書に検索対象の画像及び前
記抽出手段で抽出された画像を登録して出力する手段と
を備えている。
【００１４】本発明による映像検索方法は、大量の静止
画像や動画像から画像認識を用いて特定の物体や人物を
検索する場合に限定された条件下の画像のみを用いて認
識用の辞書を構築する映像検索方法であって、検索対象
の画像に特徴量空間上近い画像を抽出するステップと、
その抽出された画像及び検索対象の画像を前記辞書に登
録して出力するステップとを備えている。
画像や動画像から画像認識を用いて特定の物体や人物を
検索する場合に限定された条件下の画像のみを用いて認
識用の辞書を構築する映像検索方法であって、検索対象
の画像に特徴量空間上近い画像を抽出するステップと、
その抽出された画像及び検索対象の画像を前記辞書に登
録して出力するステップとを備えている。
【００１５】本発明による映像検索方法のプログラム
は、大量の静止画像や動画像から画像認識を用いて特定
の物体や人物を検索する場合に限定された条件下の画像
のみを用いて認識用の辞書を構築する映像検索方法のプ
ログラムであって、コンピュータに、検索対象の画像に
特徴量空間上近い画像を抽出する処理と、その抽出され
た画像及び検索対象の画像を前記辞書に登録して出力す
る処理とを実行させている。
は、大量の静止画像や動画像から画像認識を用いて特定
の物体や人物を検索する場合に限定された条件下の画像
のみを用いて認識用の辞書を構築する映像検索方法のプ
ログラムであって、コンピュータに、検索対象の画像に
特徴量空間上近い画像を抽出する処理と、その抽出され
た画像及び検索対象の画像を前記辞書に登録して出力す
る処理とを実行させている。
【００１６】すなわち、本発明の映像検索装置は、大量
の静止画像や動画像から画像認識を用いて特定の物体や
人物を検索する場合に限定された条件下の画像のみを用
いて認識用の辞書を構築する際に、出力する辞書に誤検
索抑制用に検索対象の画像及び特徴量空間上近い画像を
登録している。
の静止画像や動画像から画像認識を用いて特定の物体や
人物を検索する場合に限定された条件下の画像のみを用
いて認識用の辞書を構築する際に、出力する辞書に誤検
索抑制用に検索対象の画像及び特徴量空間上近い画像を
登録している。
【００１７】このため、本発明の映像検索装置では、検
索精度を低下させることなく、登録画像数を削減するこ
とが可能となり、その結果、照合時間を短縮し、必要な
記憶容量を低減し、登録画像確認の労力を大幅に削減す
ることが可能となる。
索精度を低下させることなく、登録画像数を削減するこ
とが可能となり、その結果、照合時間を短縮し、必要な
記憶容量を低減し、登録画像確認の労力を大幅に削減す
ることが可能となる。
【００１８】また、本発明の映像検索装置では、類似画
像であるかどうかを自動的に判断しているため、画像選
択の労力についても削減することが可能となる。
像であるかどうかを自動的に判断しているため、画像選
択の労力についても削減することが可能となる。
【００１９】より具体的に説明すると、本発明の第１の
映像検索装置は、外部の検索対象画像入力手段から入力
される検索対象が含まれている画像を用いて予め定めた
特徴量空間上の検索対象画像が張る範囲である検索対象
領域を決める検索対象領域設定手段と、外部の非検索対
象画像入力手段から入力される検索対象を含まない学習
画像全てについて検索対象領域との特徴量空間上の距離
を求める類似度計算手段と、距離が予め定めた値の範囲
内にある画像を検索対象と類似していると見なして類似
画像として登録しかつ類似画像が特徴量空間上に張る領
域を類似画像領域とする類似画像領域設定手段と、検索
対象領域と類似画像領域とを登録した辞書を出力する辞
書出力手段とを持ち、登録する画像の数を抑制し、登録
の手間も低減するように検索用辞書を作成している。
映像検索装置は、外部の検索対象画像入力手段から入力
される検索対象が含まれている画像を用いて予め定めた
特徴量空間上の検索対象画像が張る範囲である検索対象
領域を決める検索対象領域設定手段と、外部の非検索対
象画像入力手段から入力される検索対象を含まない学習
画像全てについて検索対象領域との特徴量空間上の距離
を求める類似度計算手段と、距離が予め定めた値の範囲
内にある画像を検索対象と類似していると見なして類似
画像として登録しかつ類似画像が特徴量空間上に張る領
域を類似画像領域とする類似画像領域設定手段と、検索
対象領域と類似画像領域とを登録した辞書を出力する辞
書出力手段とを持ち、登録する画像の数を抑制し、登録
の手間も低減するように検索用辞書を作成している。
【００２０】本発明の第２の映像検索装置は、外部の検
索対象画像入力手段から入力された検索対象が含まれて
いる画像を用いて検索対象である特定の物体や人物の画
像を方向や照明条件等の見え方によって予め複数のカテ
ゴリに分けてこれらを検索対象カテゴリ群とする検索対
象クラスタリング手段と、各検索対象カテゴリ群につい
て予め定めた方法によって膨張・収縮を行って複数の検
索対象カテゴリ群間で予め定めた方法によって補間を行
うことで検索対象領域を生成する検索対象領域設定手段
と、外部の非検索対象画像入力手段から入力される検索
対象を含まない学習画像全てについて検索対象領域との
距離を求める類似度計算手段と、距離が予め定めた値の
範囲内にある画像を検索対象と類似していると見なして
類似画像として登録しかつ特徴量空間上の異なった類似
画像間を補間して類似画像及びその補間した領域が特徴
量空間上に張る領域を類似画像領域とする類似画像領域
設定手段と、検索対象領域と類似画像領域とを登録した
辞書を出力する辞書出力手段とを持ち、登録する画像の
数を抑制し、登録の手間も低減するように検索用辞書を
作成している。
索対象画像入力手段から入力された検索対象が含まれて
いる画像を用いて検索対象である特定の物体や人物の画
像を方向や照明条件等の見え方によって予め複数のカテ
ゴリに分けてこれらを検索対象カテゴリ群とする検索対
象クラスタリング手段と、各検索対象カテゴリ群につい
て予め定めた方法によって膨張・収縮を行って複数の検
索対象カテゴリ群間で予め定めた方法によって補間を行
うことで検索対象領域を生成する検索対象領域設定手段
と、外部の非検索対象画像入力手段から入力される検索
対象を含まない学習画像全てについて検索対象領域との
距離を求める類似度計算手段と、距離が予め定めた値の
範囲内にある画像を検索対象と類似していると見なして
類似画像として登録しかつ特徴量空間上の異なった類似
画像間を補間して類似画像及びその補間した領域が特徴
量空間上に張る領域を類似画像領域とする類似画像領域
設定手段と、検索対象領域と類似画像領域とを登録した
辞書を出力する辞書出力手段とを持ち、登録する画像の
数を抑制し、登録の手間も低減するように検索用辞書を
作成している。
【００２１】本発明の第３の映像検索装置は、外部の検
索対象画像入力手段から入力された検索対象が含まれて
いる画像を用いて検索対象である特定の物体や人物の画
像を方向や照明条件等の見え方によって予め複数のカテ
ゴリに分けてこれらを検索対象カテゴリ群とする検索対
象クラスタリング手段と、各検索対象カテゴリ群につい
て予め定めた方法によって膨張・収縮を行って複数の検
索対象カテゴリ群間で予め定めた方法によって補間を行
うことで検索対象領域を生成する検索対象領域設定手段
と、非検索対象画像入力手段から入力される検索対象を
含まない学習画像全てについて検索対象領域との距離を
求める類似度計算手段と、距離が予め定めた値の範囲内
にある画像を検索対象と類似していると見なして類似画
像として登録しかつ特徴量空間上の異なった類似画像間
を補間して類似画像及びその補間した領域が特徴量空間
上に張る領域を類似画像領域とする類似画像領域設定手
段と、予め定めた方法によって検索対象領域内の複数の
クラスタを統合してクラスタの数を減らすクラスタ融合
手段と、検索対象領域と類似画像領域とを登録したファ
イルを出力する辞書出力手段とを持ち、登録する画像の
数を抑制し、登録の手間も低減するように検索用辞書を
作成している。
索対象画像入力手段から入力された検索対象が含まれて
いる画像を用いて検索対象である特定の物体や人物の画
像を方向や照明条件等の見え方によって予め複数のカテ
ゴリに分けてこれらを検索対象カテゴリ群とする検索対
象クラスタリング手段と、各検索対象カテゴリ群につい
て予め定めた方法によって膨張・収縮を行って複数の検
索対象カテゴリ群間で予め定めた方法によって補間を行
うことで検索対象領域を生成する検索対象領域設定手段
と、非検索対象画像入力手段から入力される検索対象を
含まない学習画像全てについて検索対象領域との距離を
求める類似度計算手段と、距離が予め定めた値の範囲内
にある画像を検索対象と類似していると見なして類似画
像として登録しかつ特徴量空間上の異なった類似画像間
を補間して類似画像及びその補間した領域が特徴量空間
上に張る領域を類似画像領域とする類似画像領域設定手
段と、予め定めた方法によって検索対象領域内の複数の
クラスタを統合してクラスタの数を減らすクラスタ融合
手段と、検索対象領域と類似画像領域とを登録したファ
イルを出力する辞書出力手段とを持ち、登録する画像の
数を抑制し、登録の手間も低減するように検索用辞書を
作成している。
【００２２】本発明の第４の映像検索装置は、外部の画
像入力手段から入力された画像に対して検索対象が含ま
れているかどうかを判定し、検索対象が含まれている場
合に画像を検索対象領域設定手段に渡し、含まれていな
い場合に画像を類似度計算手段に渡す画像識別手段と、
画像識別手段によって得られた検索対象が含まれている
画像を用いて予め定めた特徴量空間上の検索対象画像が
張る範囲である検索対象領域を決める検索対象領域設定
手段と、画像識別手段によって得られた検索対象を含ま
ない学習画像全てについて検索対象領域との特徴量空間
上の距離を求める類似度計算手段と、距離が予め定めた
値の範囲内にある画像を検索対象と類似していると見な
して類似画像として登録しかつ特徴量空間上の異なった
類似画像間を補間して類似画像及びその補間した領域が
特徴量空間上に張る領域を類似画像領域とする類似画像
領域設定手段と、検索対象領域と類似画像領域とを登録
した辞書を出力する辞書出力手段とを持ち、登録する画
像の数を抑制し、登録の手間も低減するように検索用辞
書を作成している。
像入力手段から入力された画像に対して検索対象が含ま
れているかどうかを判定し、検索対象が含まれている場
合に画像を検索対象領域設定手段に渡し、含まれていな
い場合に画像を類似度計算手段に渡す画像識別手段と、
画像識別手段によって得られた検索対象が含まれている
画像を用いて予め定めた特徴量空間上の検索対象画像が
張る範囲である検索対象領域を決める検索対象領域設定
手段と、画像識別手段によって得られた検索対象を含ま
ない学習画像全てについて検索対象領域との特徴量空間
上の距離を求める類似度計算手段と、距離が予め定めた
値の範囲内にある画像を検索対象と類似していると見な
して類似画像として登録しかつ特徴量空間上の異なった
類似画像間を補間して類似画像及びその補間した領域が
特徴量空間上に張る領域を類似画像領域とする類似画像
領域設定手段と、検索対象領域と類似画像領域とを登録
した辞書を出力する辞書出力手段とを持ち、登録する画
像の数を抑制し、登録の手間も低減するように検索用辞
書を作成している。
【００２３】本発明の第５の映像検索装置は、外部の画
像入力手段から入力された画像に対して検索対象が含ま
れているかどうかを判定し、検索対象が含まれている場
合に画像を検索対象画像クラスタリング手段に渡し、含
まれていない場合に画像を類似度計算手段に渡す画像識
別手段と、画像識別手段によって得られた検索対象が含
まれている画像を用いて検索対象である特定の物体や人
物の画像を方向や照明条件等の見え方によって予め複数
のカテゴリに分けてこれらを検索対象カテゴリ群とする
検索対象クラスタリング手段と、各検索対象カテゴリ群
について予め定めた方法によって膨張・収縮を行って複
数の検索対象カテゴリ群間で予め定めた方法によって補
間を行うことで検索対象領域を生成する検索対象領域設
定手段と、画像識別手段によって得られた検索対象を含
まない学習画像全てについて検索対象領域との距離を求
める類似度計算手段と、距離が予め定めた値の範囲内に
ある画像を検索対象と類似していると見なして類似画像
として登録しかつ特徴量空間上の異なった類似画像間を
補間して類似画像及びその補間した領域が特徴量空間上
に張る領域を類似画像領域とする類似画像領域設定手段
と、検索対象領域と類似画像領域を登録した辞書を出力
する辞書出力手段とを持ち、登録する画像の数を抑制
し、登録の手間も低減するように検索用辞書を作成して
いる。
像入力手段から入力された画像に対して検索対象が含ま
れているかどうかを判定し、検索対象が含まれている場
合に画像を検索対象画像クラスタリング手段に渡し、含
まれていない場合に画像を類似度計算手段に渡す画像識
別手段と、画像識別手段によって得られた検索対象が含
まれている画像を用いて検索対象である特定の物体や人
物の画像を方向や照明条件等の見え方によって予め複数
のカテゴリに分けてこれらを検索対象カテゴリ群とする
検索対象クラスタリング手段と、各検索対象カテゴリ群
について予め定めた方法によって膨張・収縮を行って複
数の検索対象カテゴリ群間で予め定めた方法によって補
間を行うことで検索対象領域を生成する検索対象領域設
定手段と、画像識別手段によって得られた検索対象を含
まない学習画像全てについて検索対象領域との距離を求
める類似度計算手段と、距離が予め定めた値の範囲内に
ある画像を検索対象と類似していると見なして類似画像
として登録しかつ特徴量空間上の異なった類似画像間を
補間して類似画像及びその補間した領域が特徴量空間上
に張る領域を類似画像領域とする類似画像領域設定手段
と、検索対象領域と類似画像領域を登録した辞書を出力
する辞書出力手段とを持ち、登録する画像の数を抑制
し、登録の手間も低減するように検索用辞書を作成して
いる。
【００２４】本発明の第６の映像検索装置は、外部の画
像入力手段から入力された画像に対して検索対象が含ま
れているかどうかを判定し、検索対象が含まれている場
合に画像を検索対象画像クラスタリング手段に渡し、含
まれていない場合に画像を類似度計算手段に渡す画像識
別手段と、画像識別手段によって得られた検索対象が含
まれている画像を用いて検索対象である特定の物体や人
物の画像を方向や照明条件等の見え方によって予め複数
のカテゴリに分けてこれらを検索対象カテゴリ群とする
検索対象クラスタリング手段と、各検索対象カテゴリ群
について予め定めた方法によって膨張・収縮を行って複
数の検索対象カテゴリ群間で予め定めた方法によって補
間を行うことで検索対象領域を生成する検索対象領域設
定手段と、画像識別手段によって得られた検索対象を含
まない学習画像全てについて検索対象領域との距離を求
める類似度計算手段と、距離が予め定めた値の範囲内に
ある画像を検索対象と類似していると見なして類似画像
として登録しかつ特徴量空間上の異なった類似画像間を
補間して類似画像及びその補間した領域が特徴量空間上
に張る領域を類似画像領域とする類似画像領域設定手段
と、予め定めた方法によって検索対象領域内の複数のク
ラスタを統合してクラスタの数を減らすクラスタ融合手
段と、検索対象領域と類似画像領域とを登録したファイ
ルを出力する辞書出力手段とを持ち、登録する画像の数
を抑制し、登録の手間も低減するように検索用辞書を作
成している。
像入力手段から入力された画像に対して検索対象が含ま
れているかどうかを判定し、検索対象が含まれている場
合に画像を検索対象画像クラスタリング手段に渡し、含
まれていない場合に画像を類似度計算手段に渡す画像識
別手段と、画像識別手段によって得られた検索対象が含
まれている画像を用いて検索対象である特定の物体や人
物の画像を方向や照明条件等の見え方によって予め複数
のカテゴリに分けてこれらを検索対象カテゴリ群とする
検索対象クラスタリング手段と、各検索対象カテゴリ群
について予め定めた方法によって膨張・収縮を行って複
数の検索対象カテゴリ群間で予め定めた方法によって補
間を行うことで検索対象領域を生成する検索対象領域設
定手段と、画像識別手段によって得られた検索対象を含
まない学習画像全てについて検索対象領域との距離を求
める類似度計算手段と、距離が予め定めた値の範囲内に
ある画像を検索対象と類似していると見なして類似画像
として登録しかつ特徴量空間上の異なった類似画像間を
補間して類似画像及びその補間した領域が特徴量空間上
に張る領域を類似画像領域とする類似画像領域設定手段
と、予め定めた方法によって検索対象領域内の複数のク
ラスタを統合してクラスタの数を減らすクラスタ融合手
段と、検索対象領域と類似画像領域とを登録したファイ
ルを出力する辞書出力手段とを持ち、登録する画像の数
を抑制し、登録の手間も低減するように検索用辞書を作
成している。
【００２５】これによって、本発明では、検索精度を低
下させることなく、登録画像数を削減することが可能と
なり、その結果、照合時間を短縮し、必要な記憶容量を
低減し、登録画像確認の労力を大幅に削減することが可
能となる。また、本発明では、画像選択の労力について
も削減することが可能となる。
下させることなく、登録画像数を削減することが可能と
なり、その結果、照合時間を短縮し、必要な記憶容量を
低減し、登録画像確認の労力を大幅に削減することが可
能となる。また、本発明では、画像選択の労力について
も削減することが可能となる。
【００２６】
【発明の実施の形態】次に、本発明の実施例について図
面を参照して説明する。図１は本発明の第１の実施例に
よる映像検索装置の構成を示すブロック図である。図１
において、映像検索装置１は検索対象画像入力手段１１
と、非検索対象画像入力手段１２と、検索対象領域設定
手段１３と、類似度計算手段１４と、類似画像領域設定
手段１５と、辞書出力手段１６と、記録媒体１７とから
構成され、検索対象画像入力手段１１と非検索対象画像
入力手段１２と記録媒体１７とが外部に接続されてい
る。
面を参照して説明する。図１は本発明の第１の実施例に
よる映像検索装置の構成を示すブロック図である。図１
において、映像検索装置１は検索対象画像入力手段１１
と、非検索対象画像入力手段１２と、検索対象領域設定
手段１３と、類似度計算手段１４と、類似画像領域設定
手段１５と、辞書出力手段１６と、記録媒体１７とから
構成され、検索対象画像入力手段１１と非検索対象画像
入力手段１２と記録媒体１７とが外部に接続されてい
る。
【００２７】尚、映像検索装置１の主たる構成要素のコ
ンピュータ（図示せず）が記録媒体１７に格納されたプ
ログラムを実行することで、上記の各手段がそれぞれ制
御される。
ンピュータ（図示せず）が記録媒体１７に格納されたプ
ログラムを実行することで、上記の各手段がそれぞれ制
御される。
【００２８】図２は本発明の第１の実施例による映像検
索装置１の動作を示すフローチャートである。これら図
１及び図２を参照して本発明の第１の実施例による映像
検索装置１の動作について説明する。この図２に示す処
理は映像検索装置１のコンピュータが記録媒体１７に格
納されたプログラムを実行することで実現される。
索装置１の動作を示すフローチャートである。これら図
１及び図２を参照して本発明の第１の実施例による映像
検索装置１の動作について説明する。この図２に示す処
理は映像検索装置１のコンピュータが記録媒体１７に格
納されたプログラムを実行することで実現される。
【００２９】検索対象領域設定手段１３は外部の検索対
象画像入力手段１１から入力される検索対象が含まれて
いる画像を用いて、予め定めた特徴量空間上の検索対象
画像が張る範囲である検索対象領域を決める（図２ステ
ップＳ１）。
象画像入力手段１１から入力される検索対象が含まれて
いる画像を用いて、予め定めた特徴量空間上の検索対象
画像が張る範囲である検索対象領域を決める（図２ステ
ップＳ１）。
【００３０】類似度計算手段１４は外部の非検索対象画
像入力手段１２から入力される検索対象を含まない学習
画像全てについて、検索対象領域との特徴量空間上の距
離を求める （図２ステップＳ２，Ｓ３）。
像入力手段１２から入力される検索対象を含まない学習
画像全てについて、検索対象領域との特徴量空間上の距
離を求める （図２ステップＳ２，Ｓ３）。
【００３１】類似画像領域設定手段１５は距離が予め定
めた値の範囲内にある画像について、検索対象と類似し
ていると見なし、類似画像として登録し（図２ステップ
Ｓ４）、類似画像が特徴量空間上に張る領域を類似画像
領域とする（図２ステップＳ５）。
めた値の範囲内にある画像について、検索対象と類似し
ていると見なし、類似画像として登録し（図２ステップ
Ｓ４）、類似画像が特徴量空間上に張る領域を類似画像
領域とする（図２ステップＳ５）。
【００３２】辞書出力手段１６は検索対象領域と類似画
像領域を登録した辞書を出力する（図２ステップＳ
６）。
像領域を登録した辞書を出力する（図２ステップＳ
６）。
【００３３】次に、具体的な実施例を用いて本実施例の
動作について説明する。辞書登録用の画像は予め検索対
象が含まれた画像と検索対象が含まれていない画像とに
分けられている。
動作について説明する。辞書登録用の画像は予め検索対
象が含まれた画像と検索対象が含まれていない画像とに
分けられている。
【００３４】検索対象が含まれている画像については検
索対象画像入力手段１１から入力され、検索対象が含ま
れていない画像については非検索対象画像入力手段１２
から入力される。
索対象画像入力手段１１から入力され、検索対象が含ま
れていない画像については非検索対象画像入力手段１２
から入力される。
【００３５】検索対象画像入力手段１１及び非検索対象
画像入力手段１２は各々、例えばビデオカメラが接続し
た映像キャプチャ装置から構成される。また、検索対象
画像入力手段１１及び非検索対象画像入力手段１２は予
め映像キャプチャ装置によって取得した動画像ファイル
を保存し、その動画像ファイルを読込むコンピュータで
あってもよい。
画像入力手段１２は各々、例えばビデオカメラが接続し
た映像キャプチャ装置から構成される。また、検索対象
画像入力手段１１及び非検索対象画像入力手段１２は予
め映像キャプチャ装置によって取得した動画像ファイル
を保存し、その動画像ファイルを読込むコンピュータで
あってもよい。
【００３６】検索対象領域設定手段１３は検索対象画像
入力手段１１から入力される検索対象が含まれている画
像を用いて、予め定めた特徴量空間上の検索対象画像が
張る範囲を決め、この範囲を検索対象領域とする。
入力手段１１から入力される検索対象が含まれている画
像を用いて、予め定めた特徴量空間上の検索対象画像が
張る範囲を決め、この範囲を検索対象領域とする。
【００３７】この場合、特徴量としては、例えば、画像
全体または一部の色、形状、直交関数展開係数、動きベ
クトル等があげられる。検索対象領域を定める方法とし
ては、例えば、個々の画像の特徴量空間上の位置に予め
定めた広がりを与えるもの、全検索対象画像の特徴量空
間上の重心と分布との分散、分布のモーメント、予め定
めた特徴量空間上の出現確率分布関数に対して最小２乗
法によってその出現確率分布関数のパラメータを決定す
る方法等があげられる。
全体または一部の色、形状、直交関数展開係数、動きベ
クトル等があげられる。検索対象領域を定める方法とし
ては、例えば、個々の画像の特徴量空間上の位置に予め
定めた広がりを与えるもの、全検索対象画像の特徴量空
間上の重心と分布との分散、分布のモーメント、予め定
めた特徴量空間上の出現確率分布関数に対して最小２乗
法によってその出現確率分布関数のパラメータを決定す
る方法等があげられる。
【００３８】類似度計算手段１４は非検索対象画像入力
手段１２から入力される検索対象を含まない学習画像全
てについて、前記検索対象領域との特徴量空間上の距離
を求める。距離の求め方としては、検索対象領域の登録
の仕方に依存するが、例えば、個々の画像が登録されて
いるならば、最も距離が近い画像を探索し、その画像と
の距離を検索対象領域との距離と見なす方法がある。
手段１２から入力される検索対象を含まない学習画像全
てについて、前記検索対象領域との特徴量空間上の距離
を求める。距離の求め方としては、検索対象領域の登録
の仕方に依存するが、例えば、個々の画像が登録されて
いるならば、最も距離が近い画像を探索し、その画像と
の距離を検索対象領域との距離と見なす方法がある。
【００３９】また、検索対象領域に属する全画像の重心
位置を求め、重心との距離を検索対象領域との距離と見
なす方法もある。さらに、例えば、複数の画像に基づく
出現確率分布関数が登録されているならば、その関数を
用いて算出される出現確率を検索対象領域との距離と見
なす方法もある。
位置を求め、重心との距離を検索対象領域との距離と見
なす方法もある。さらに、例えば、複数の画像に基づく
出現確率分布関数が登録されているならば、その関数を
用いて算出される出現確率を検索対象領域との距離と見
なす方法もある。
【００４０】類似画像領域設定手段１５は距離が予め定
めた値の範囲内にある画像について、検索対象と類似し
ていると見なし、類似画像として登録し、類似画像が特
徴量空間上に張る領域を類似画像領域とする。
めた値の範囲内にある画像について、検索対象と類似し
ていると見なし、類似画像として登録し、類似画像が特
徴量空間上に張る領域を類似画像領域とする。
【００４１】辞書出力手段１６は検索対象領域と類似画
像領域を登録した辞書を出力する。辞書の中身として
は、例えば、個々の画像または個々の画像の特徴量、複
数の画像の特徴量から求まる重心やモーメント、出現確
率密度関数等があげられる。辞書は、例えば、検索処理
を行う計算機の主記憶装置か、補助記憶装置か、ネット
ワーク上の別のマシン等に保存される。
像領域を登録した辞書を出力する。辞書の中身として
は、例えば、個々の画像または個々の画像の特徴量、複
数の画像の特徴量から求まる重心やモーメント、出現確
率密度関数等があげられる。辞書は、例えば、検索処理
を行う計算機の主記憶装置か、補助記憶装置か、ネット
ワーク上の別のマシン等に保存される。
【００４２】図３は本発明の第２の実施例による映像検
索装置の構成を示すブロック図である。図３において、
映像検索装置２は検索対象画像入力手段２１と、非検索
対象画像入力手段２２と、検索対象画像クラスタリング
手段２３と、検索対象領域設定手段２４と、類似度計算
手段２５と、類似画像領域設定手段２６と、辞書出力手
段２７と、記録媒体２８とから構成され、検索対象画像
入力手段２１と非検索対象画像入力手段２２と記録媒体
２８とが外部に接続されている。
索装置の構成を示すブロック図である。図３において、
映像検索装置２は検索対象画像入力手段２１と、非検索
対象画像入力手段２２と、検索対象画像クラスタリング
手段２３と、検索対象領域設定手段２４と、類似度計算
手段２５と、類似画像領域設定手段２６と、辞書出力手
段２７と、記録媒体２８とから構成され、検索対象画像
入力手段２１と非検索対象画像入力手段２２と記録媒体
２８とが外部に接続されている。
【００４３】尚、映像検索装置２の主たる構成要素のコ
ンピュータ（図示せず）が記録媒体２８に格納されたプ
ログラムを実行することで、上記の各手段がそれぞれ制
御される。
ンピュータ（図示せず）が記録媒体２８に格納されたプ
ログラムを実行することで、上記の各手段がそれぞれ制
御される。
【００４４】図４は本発明の第２の実施例による映像検
索装置２の動作を示すフローチャートである。これら図
３及び図４を参照して本発明の第２の実施例による映像
検索装置２の動作について説明する。この図４に示す処
理は映像検索装置２のコンピュータが記録媒体２８に格
納されたプログラムを実行することで実現される。
索装置２の動作を示すフローチャートである。これら図
３及び図４を参照して本発明の第２の実施例による映像
検索装置２の動作について説明する。この図４に示す処
理は映像検索装置２のコンピュータが記録媒体２８に格
納されたプログラムを実行することで実現される。
【００４５】検索対象クラスタリング手段２３は外部の
検索対象画像入力手段２１から入力された検索対象が含
まれている画像を用いて、検索対象である特定の物体や
人物の画像を、方向や照明条件等の見え方によって予め
複数のカテゴリに分け、これらを検索対象カテゴリ群と
する（図４ステップＳ１１）。
検索対象画像入力手段２１から入力された検索対象が含
まれている画像を用いて、検索対象である特定の物体や
人物の画像を、方向や照明条件等の見え方によって予め
複数のカテゴリに分け、これらを検索対象カテゴリ群と
する（図４ステップＳ１１）。
【００４６】検索対象領域設定手段２４は各検索対象カ
テゴリ群について、予め定めた方法によって膨張・収縮
を行い（図４ステップＳ１２）、複数の検索対象カテゴ
リ群間で予め定めた方法によって補間を行い、検索対象
領域を生成する（図４ステップＳ１３）。
テゴリ群について、予め定めた方法によって膨張・収縮
を行い（図４ステップＳ１２）、複数の検索対象カテゴ
リ群間で予め定めた方法によって補間を行い、検索対象
領域を生成する（図４ステップＳ１３）。
【００４７】類似度計算手段２５は外部の非検索対象画
像入力手段２２から入力される検索対象を含まない学習
画像全てについて、前記検索対象領域との特徴量空間上
の距離を求める（図４ステップＳ１４，Ｓ１５）。
像入力手段２２から入力される検索対象を含まない学習
画像全てについて、前記検索対象領域との特徴量空間上
の距離を求める（図４ステップＳ１４，Ｓ１５）。
【００４８】類似画像領域設定手段２６は距離が予め定
めた値の範囲内にある画像について、検索対象と類似し
ていると見なし、類似画像として登録し（図４ステップ
Ｓ１６）、類似画像が特徴量空間上に張る領域を類似画
像領域とする（図４ステップＳ１７）。
めた値の範囲内にある画像について、検索対象と類似し
ていると見なし、類似画像として登録し（図４ステップ
Ｓ１６）、類似画像が特徴量空間上に張る領域を類似画
像領域とする（図４ステップＳ１７）。
【００４９】辞書出力手段２７は検索対象領域と類似画
像領域とを登録した辞書を出力する（図４ステップＳ１
８）。
像領域とを登録した辞書を出力する（図４ステップＳ１
８）。
【００５０】図５は図３の検索対象領域設定手段２４で
用いられるクラスタ間の補間方法の一例を説明するため
の図であり、図６は本発明の第２の実施例による類似画
像領域の設定例を示す図である。これら図３〜図６を参
照して本実施例の具体的な動作について説明する。
用いられるクラスタ間の補間方法の一例を説明するため
の図であり、図６は本発明の第２の実施例による類似画
像領域の設定例を示す図である。これら図３〜図６を参
照して本実施例の具体的な動作について説明する。
【００５１】検索対象クラスタリング手段２３は外部の
検索対象画像入力手段２１から入力された検索対象が含
まれている画像を用いて、検索対象である特定の物体や
人物の画像を、方向や照明条件等の見え方によって、予
め複数のカテゴリに分け、これらを検索対象カテゴリ群
とする。
検索対象画像入力手段２１から入力された検索対象が含
まれている画像を用いて、検索対象である特定の物体や
人物の画像を、方向や照明条件等の見え方によって、予
め複数のカテゴリに分け、これらを検索対象カテゴリ群
とする。
【００５２】画像を見え方毎に分類する方法としては、
例えば、目視による分類や、対象物を３次元形状でモデ
リングし、３次元モデルと画像上の対象物との特徴点の
対応関係から対象物の姿勢や照明環境を自動的に類推す
る方法があげられる。
例えば、目視による分類や、対象物を３次元形状でモデ
リングし、３次元モデルと画像上の対象物との特徴点の
対応関係から対象物の姿勢や照明環境を自動的に類推す
る方法があげられる。
【００５３】検索対象領域設定手段２４は各検索対象カ
テゴリ群について、予め定めた方法によって膨張・収縮
を行い、複数の検索対象カテゴリ群間で予め定めた方法
によって補間を行い、検索対象領域を生成する。
テゴリ群について、予め定めた方法によって膨張・収縮
を行い、複数の検索対象カテゴリ群間で予め定めた方法
によって補間を行い、検索対象領域を生成する。
【００５４】膨張・収縮処理方法としては、例えば、検
索対象カテゴリ群の各クラスタがガウス関数で表される
ならば、一般的に、σと呼ばれているガウス関数の指数
の肩の係数の増減によって容易に実現することができ
る。また、各クラスタが任意の関数で表される場合、検
索対象が含まれるかどうかを判断するしきい値を設定
し、このしきい値を増減することによっても、クラスタ
領域を膨張・収縮させることができる。
索対象カテゴリ群の各クラスタがガウス関数で表される
ならば、一般的に、σと呼ばれているガウス関数の指数
の肩の係数の増減によって容易に実現することができ
る。また、各クラスタが任意の関数で表される場合、検
索対象が含まれるかどうかを判断するしきい値を設定
し、このしきい値を増減することによっても、クラスタ
領域を膨張・収縮させることができる。
【００５５】補間する方法としては、例えば、クラスタ
間に予め定めた大きさと形状のクラスタとを予め定めた
間隔で配置する方法や、図５に示すように、クラスタ
を、クラスタに外接する特徴量空間上の管で結び、この
管の内側を新たに検索対象領域とする方法、クラスタ同
士、重心を曲線で結び、重心を通り、この曲線に垂直な
方向のクラスタの分布が、曲線の一方の端であるクラス
タと、もう一方の端であるクラスタとで分布形状、例え
ばガウス関数ならば、指数の肩の係数が連続的に変わる
ように設定する方法等があげられる。
間に予め定めた大きさと形状のクラスタとを予め定めた
間隔で配置する方法や、図５に示すように、クラスタ
を、クラスタに外接する特徴量空間上の管で結び、この
管の内側を新たに検索対象領域とする方法、クラスタ同
士、重心を曲線で結び、重心を通り、この曲線に垂直な
方向のクラスタの分布が、曲線の一方の端であるクラス
タと、もう一方の端であるクラスタとで分布形状、例え
ばガウス関数ならば、指数の肩の係数が連続的に変わる
ように設定する方法等があげられる。
【００５６】類似画像領域設定手段２６は類似度計算手
段２５によって求められた対象領域との距離が予め定め
た値の範囲内にある検索対象の含まれていない画像につ
いて、検索対象と類似していると見なし、類似画像とし
て登録し、個々の画像によって、特徴量空間上張られた
領域を予め定めた方法で膨張・収縮させ、次に個々の画
像の領域間を前記検索対象領域設定手段２４で述べたも
のと同じ方法で補間し、これらを類似画像領域とする。
段２５によって求められた対象領域との距離が予め定め
た値の範囲内にある検索対象の含まれていない画像につ
いて、検索対象と類似していると見なし、類似画像とし
て登録し、個々の画像によって、特徴量空間上張られた
領域を予め定めた方法で膨張・収縮させ、次に個々の画
像の領域間を前記検索対象領域設定手段２４で述べたも
のと同じ方法で補間し、これらを類似画像領域とする。
【００５７】例えば、図６に示すように、従来、図６の
右側の砂粒状のパターンで塗られた楕円の集団を取り囲
む破線の領域を類似した画像の領域としているが、本実
施例では検索対象領域に近い、太い実線で囲まれた領域
のみを類似した画像の領域として登録することになる。
右側の砂粒状のパターンで塗られた楕円の集団を取り囲
む破線の領域を類似した画像の領域としているが、本実
施例では検索対象領域に近い、太い実線で囲まれた領域
のみを類似した画像の領域として登録することになる。
【００５８】類似度計算手段２５と辞書出力手段２７と
については、それぞれ、上述した本発明の第１の実施例
における類似度計算手段１４及び辞書出力手段１６と同
じ動作をする。
については、それぞれ、上述した本発明の第１の実施例
における類似度計算手段１４及び辞書出力手段１６と同
じ動作をする。
【００５９】図７は本発明の第３の実施例による映像検
索装置の構成を示すブロック図である。図７において、
映像検索装置３は検索対象画像入力手段３１と、非検索
対象画像入力手段３２と、検索対象画像クラスタリング
手段３３と、検索対象領域設定手段３４と、類似度計算
手段３５と、類似画像領域設定手段３６と、クラスタ融
合手段３７と、辞書出力手段３８と、記録媒体３９とか
ら構成され、検索対象画像入力手段３１と非検索対象画
像入力手段３２と記録媒体３９とが外部に接続されてい
る。
索装置の構成を示すブロック図である。図７において、
映像検索装置３は検索対象画像入力手段３１と、非検索
対象画像入力手段３２と、検索対象画像クラスタリング
手段３３と、検索対象領域設定手段３４と、類似度計算
手段３５と、類似画像領域設定手段３６と、クラスタ融
合手段３７と、辞書出力手段３８と、記録媒体３９とか
ら構成され、検索対象画像入力手段３１と非検索対象画
像入力手段３２と記録媒体３９とが外部に接続されてい
る。
【００６０】尚、映像検索装置３の主たる構成要素のコ
ンピュータ（図示せず）が記録媒体３９に格納されたプ
ログラムを実行することで、上記の各手段がそれぞれ制
御される。
ンピュータ（図示せず）が記録媒体３９に格納されたプ
ログラムを実行することで、上記の各手段がそれぞれ制
御される。
【００６１】図８は本発明の第３の実施例による映像検
索装置３の動作を示すフローチャートである。これら図
７及び図８を参照して本発明の第３の実施例による映像
検索装置３の動作について説明する。この図８に示す処
理は映像検索装置３のコンピュータが記録媒体３９に格
納されたプログラムを実行することで実現される。
索装置３の動作を示すフローチャートである。これら図
７及び図８を参照して本発明の第３の実施例による映像
検索装置３の動作について説明する。この図８に示す処
理は映像検索装置３のコンピュータが記録媒体３９に格
納されたプログラムを実行することで実現される。
【００６２】検索対象クラスタリング手段３３は外部の
検索対象画像入力手段３１から入力された検索対象が含
まれている画像を用いて、検索対象である特定の物体や
人物の画像を、方向や照明条件等の見え方によって予め
複数のカテゴリに分け、これらを検索対象カテゴリ群と
する（図８ステップＳ２１）。
検索対象画像入力手段３１から入力された検索対象が含
まれている画像を用いて、検索対象である特定の物体や
人物の画像を、方向や照明条件等の見え方によって予め
複数のカテゴリに分け、これらを検索対象カテゴリ群と
する（図８ステップＳ２１）。
【００６３】検索対象領域設定手段３４は各検索対象カ
テゴリ群について、予め定めた方法によって膨張・収縮
を行い（図８ステップＳ２２）、複数の検索対象カテゴ
リ群間で予め定めた方法によって補間を行い、検索対象
領域を生成する（図８ステップＳ２３）。
テゴリ群について、予め定めた方法によって膨張・収縮
を行い（図８ステップＳ２２）、複数の検索対象カテゴ
リ群間で予め定めた方法によって補間を行い、検索対象
領域を生成する（図８ステップＳ２３）。
【００６４】類似度計算手段３５は外部の非検索対象画
像入力手段３２から入力される検索対象を含まない学習
画像全てについて、検索対象領域設定手段３４によって
定められる、検索対象画像に基づいて特徴量空間上に構
成される領域との距離を求める（図８ステップＳ２４，
Ｓ２５）。
像入力手段３２から入力される検索対象を含まない学習
画像全てについて、検索対象領域設定手段３４によって
定められる、検索対象画像に基づいて特徴量空間上に構
成される領域との距離を求める（図８ステップＳ２４，
Ｓ２５）。
【００６５】類似画像領域設定手段３６は距離が予め定
めた値の範囲内にある画像について、検索対象と類似し
ていると見なし、類似画像として登録し（図８ステップ
Ｓ２６）、類似画像が特徴量空間上に張る領域を類似画
像領域とする（図８ステップＳ２７）。
めた値の範囲内にある画像について、検索対象と類似し
ていると見なし、類似画像として登録し（図８ステップ
Ｓ２６）、類似画像が特徴量空間上に張る領域を類似画
像領域とする（図８ステップＳ２７）。
【００６６】クラスタ融合手段３７は予め定めた方法に
よって検索対象領域内の複数のクラスタを統合し、クラ
スタの数を減らす（図８ステップＳ２８）。辞書出力手
段３８は検索対象領域と類似画像領域とを登録した辞書
を出力する（図８ステップＳ２９）。
よって検索対象領域内の複数のクラスタを統合し、クラ
スタの数を減らす（図８ステップＳ２８）。辞書出力手
段３８は検索対象領域と類似画像領域とを登録した辞書
を出力する（図８ステップＳ２９）。
【００６７】図９は本発明の第３の実施例による検索対
象領域内のクラスタの融合の例を示す図である。この図
９を参照して本発明の第３の実施例による具体的な動作
について説明する。
象領域内のクラスタの融合の例を示す図である。この図
９を参照して本発明の第３の実施例による具体的な動作
について説明する。
【００６８】クラスタ融合手段３７は予め定めた方法に
よって検索対象領域内の複数のクラスタを統合し、クラ
スタの数を減らす。クラスタを統合する方法としては、
例えば、検索対象領域設定手段３４によって定められた
検索対象領域に内接する最大の楕円球を予め定めた数作
り、この楕円球に内包される複数のクラスタをこの楕円
球で代表させる方法が考えられる。例えば、図６の左側
の斜線パターンで塗られた楕円の集合を囲む領域に対し
て、図９に示すように、その領域に内接する楕円を設定
することによって、検索対象領域を構成するクラスタの
数を低減することができる。
よって検索対象領域内の複数のクラスタを統合し、クラ
スタの数を減らす。クラスタを統合する方法としては、
例えば、検索対象領域設定手段３４によって定められた
検索対象領域に内接する最大の楕円球を予め定めた数作
り、この楕円球に内包される複数のクラスタをこの楕円
球で代表させる方法が考えられる。例えば、図６の左側
の斜線パターンで塗られた楕円の集合を囲む領域に対し
て、図９に示すように、その領域に内接する楕円を設定
することによって、検索対象領域を構成するクラスタの
数を低減することができる。
【００６９】上述した検索対象クラスタリング手段３３
と、検索対象領域設定手段３４と、類似度計算手段３５
と、類似画像領域設定手段３６と、辞書出力手段３８と
についてはそれぞれ本発明の第２の実施例における検索
対象クラスタリング手段２３と、検索対象領域設定手段
２４と、類似度計算手段２５と、類似画像領域設定手段
２６と、辞書出力手段２７とそれぞれ同じ動作を行う。
と、検索対象領域設定手段３４と、類似度計算手段３５
と、類似画像領域設定手段３６と、辞書出力手段３８と
についてはそれぞれ本発明の第２の実施例における検索
対象クラスタリング手段２３と、検索対象領域設定手段
２４と、類似度計算手段２５と、類似画像領域設定手段
２６と、辞書出力手段２７とそれぞれ同じ動作を行う。
【００７０】図１０は本発明の第４の実施例による映像
検索装置の構成を示すブロック図である。図１０におい
て、映像検索装置４は検索対象画像入力手段４１と、非
検索対象画像入力手段４２と、検索対象画像クラスタリ
ング手段４３と、検索対象領域設定手段４４と、類似度
計算手段４５と、類似画像領域設定手段４６と、クラス
タ融合手段４７と、辞書出力手段４８と、記録媒体４９
とから構成され、検索対象画像入力手段４１と非検索対
象画像入力手段４２と記録媒体４９とが外部に接続され
ている。
検索装置の構成を示すブロック図である。図１０におい
て、映像検索装置４は検索対象画像入力手段４１と、非
検索対象画像入力手段４２と、検索対象画像クラスタリ
ング手段４３と、検索対象領域設定手段４４と、類似度
計算手段４５と、類似画像領域設定手段４６と、クラス
タ融合手段４７と、辞書出力手段４８と、記録媒体４９
とから構成され、検索対象画像入力手段４１と非検索対
象画像入力手段４２と記録媒体４９とが外部に接続され
ている。
【００７１】尚、映像検索装置４の主たる構成要素のコ
ンピュータ（図示せず）が記録媒体４９に格納されたプ
ログラムを実行することで、上記の各手段がそれぞれ制
御される。
ンピュータ（図示せず）が記録媒体４９に格納されたプ
ログラムを実行することで、上記の各手段がそれぞれ制
御される。
【００７２】図１１は本発明の第４の実施例による映像
検索装置４の動作を示すフローチャートである。これら
図１０及び図１１を参照して本発明の第４の実施例によ
る映像検索装置４の動作について説明する。この図１１
に示す処理は映像検索装置４のコンピュータが記録媒体
４９に格納されたプログラムを実行することで実現され
る。
検索装置４の動作を示すフローチャートである。これら
図１０及び図１１を参照して本発明の第４の実施例によ
る映像検索装置４の動作について説明する。この図１１
に示す処理は映像検索装置４のコンピュータが記録媒体
４９に格納されたプログラムを実行することで実現され
る。
【００７３】検索対象クラスタリング手段４３は外部の
検索対象画像入力手段４１から入力された検索対象が含
まれている画像を用いて、検索対象である特定の物体や
人物の画像を、方向や照明条件等の見え方によって予め
複数のカテゴリに分け、これらを検索対象カテゴリ群と
する（図１１ステップＳ３１）。
検索対象画像入力手段４１から入力された検索対象が含
まれている画像を用いて、検索対象である特定の物体や
人物の画像を、方向や照明条件等の見え方によって予め
複数のカテゴリに分け、これらを検索対象カテゴリ群と
する（図１１ステップＳ３１）。
【００７４】検索対象領域設定手段４４は各検索対象カ
テゴリ群について、予め定めた方法によって膨張・収縮
を行い（図１１ステップＳ３２）、複数の検索対象カテ
ゴリ群間で予め定めた方法によって補間を行い、検索対
象領域を生成する（図１１ステップＳ３３）。
テゴリ群について、予め定めた方法によって膨張・収縮
を行い（図１１ステップＳ３２）、複数の検索対象カテ
ゴリ群間で予め定めた方法によって補間を行い、検索対
象領域を生成する（図１１ステップＳ３３）。
【００７５】類似度計算手段４５は外部の非検索対象画
像入力手段４２から入力される検索対象を含まない学習
画像全てについて、クラスタ融合手段４７によって定め
られる検索対象領域との距離を求める（図１１ステップ
Ｓ３４，Ｓ３５）。
像入力手段４２から入力される検索対象を含まない学習
画像全てについて、クラスタ融合手段４７によって定め
られる検索対象領域との距離を求める（図１１ステップ
Ｓ３４，Ｓ３５）。
【００７６】類似画像領域設定手段４６は距離が予め定
めた値の範囲内にある画像について、検索対象と類似し
ていると見なし、類似画像として登録し（図１１ステッ
プＳ３６）、類似画像が特徴量空間上に張る領域を類似
画像領域とする（図１１ステップＳ３７）。
めた値の範囲内にある画像について、検索対象と類似し
ていると見なし、類似画像として登録し（図１１ステッ
プＳ３６）、類似画像が特徴量空間上に張る領域を類似
画像領域とする（図１１ステップＳ３７）。
【００７７】クラスタ融合手段４７は予め定めた方法に
よって検索対象領域内の複数のクラスタを統合し、クラ
スタの数を減らす（図１１ステップＳ３８）。辞書出力
手段４８は検索対象領域と類似画像領域とを登録した辞
書を出力する（図１１ステップＳ３９）。
よって検索対象領域内の複数のクラスタを統合し、クラ
スタの数を減らす（図１１ステップＳ３８）。辞書出力
手段４８は検索対象領域と類似画像領域とを登録した辞
書を出力する（図１１ステップＳ３９）。
【００７８】本実施例では、類似度計算手段４５が検索
対象領域設定手段４４によって定められる検索対象の特
徴領空間上の領域に基づいて類似度を計算するのではな
く、クラスタ融合手段４７によってラスタ数を削減した
後の検索対象領域に基づいて類似度を算出という点を除
くと、本発明の第３の実施例と同じ動作を行う。
対象領域設定手段４４によって定められる検索対象の特
徴領空間上の領域に基づいて類似度を計算するのではな
く、クラスタ融合手段４７によってラスタ数を削減した
後の検索対象領域に基づいて類似度を算出という点を除
くと、本発明の第３の実施例と同じ動作を行う。
【００７９】図１２は本発明の第５の実施例による映像
検索装置の構成を示すブロック図である。図１２におい
て、映像検索装置５は画像入力手段５１と、画像識別手
段５２と、検索対象領域設定手段５３と、類似度計算手
段５４と、類似画像領域設定手段５５と、辞書出力手段
５６と、記録媒体５７とから構成され、画像入力手段５
１と記録媒体５７とが外部に接続されている。
検索装置の構成を示すブロック図である。図１２におい
て、映像検索装置５は画像入力手段５１と、画像識別手
段５２と、検索対象領域設定手段５３と、類似度計算手
段５４と、類似画像領域設定手段５５と、辞書出力手段
５６と、記録媒体５７とから構成され、画像入力手段５
１と記録媒体５７とが外部に接続されている。
【００８０】尚、映像検索装置５の主たる構成要素のコ
ンピュータ（図示せず）が記録媒体５７に格納されたプ
ログラムを実行することで、上記の各手段がそれぞれ制
御される。
ンピュータ（図示せず）が記録媒体５７に格納されたプ
ログラムを実行することで、上記の各手段がそれぞれ制
御される。
【００８１】図１３は本発明の第５の実施例による映像
検索装置５の動作を示すフローチャートである。これら
図１２及び図１３を参照して本発明の第５の実施例によ
る映像検索装置５の動作について説明する。この図１３
に示す処理は映像検索装置５のコンピュータが記録媒体
５７に格納されたプログラムを実行することで実現され
る。
検索装置５の動作を示すフローチャートである。これら
図１２及び図１３を参照して本発明の第５の実施例によ
る映像検索装置５の動作について説明する。この図１３
に示す処理は映像検索装置５のコンピュータが記録媒体
５７に格納されたプログラムを実行することで実現され
る。
【００８２】画像識別手段５２は外部の画像入力手段５
１から入力された画像を予め定めた方法を用いて、検索
対象が含まれているものと含まれていないものとに分類
し（図１３ステップＳ４１）、検索対象が含まれている
画像を検索対象領域設定手段５３に渡し、検索対象が含
まれていない画像を類似度計算手段５４に渡す（図１３
ステップＳ４２）。
１から入力された画像を予め定めた方法を用いて、検索
対象が含まれているものと含まれていないものとに分類
し（図１３ステップＳ４１）、検索対象が含まれている
画像を検索対象領域設定手段５３に渡し、検索対象が含
まれていない画像を類似度計算手段５４に渡す（図１３
ステップＳ４２）。
【００８３】検索対象領域設定手段５３は画像識別手段
５２によって得られた検索対象が含まれている画像を用
いて、予め定めた特徴量空間上の検索対象画像が張る範
囲である検索対象領域を決める（図１３ステップＳ４
３）。
５２によって得られた検索対象が含まれている画像を用
いて、予め定めた特徴量空間上の検索対象画像が張る範
囲である検索対象領域を決める（図１３ステップＳ４
３）。
【００８４】類似度計算手段５４は画像識別手段５２に
よって得られた検索対象を含まない学習画像全てについ
て、検索対象領域との特徴量空間上の距離を求める（図
１３ステップＳ４４，Ｓ４５）。
よって得られた検索対象を含まない学習画像全てについ
て、検索対象領域との特徴量空間上の距離を求める（図
１３ステップＳ４４，Ｓ４５）。
【００８５】類似画像領域設定手段５５は距離が予め定
めた値の範囲内にある画像について、検索対象と類似し
ていると見なし、類似画像として登録し（図１３ステッ
プＳ４６）、類似画像が特徴量空間上に張る領域を類似
画像領域とする（図１３ステップＳ４７）。
めた値の範囲内にある画像について、検索対象と類似し
ていると見なし、類似画像として登録し（図１３ステッ
プＳ４６）、類似画像が特徴量空間上に張る領域を類似
画像領域とする（図１３ステップＳ４７）。
【００８６】辞書出力手段５６は検索対象領域と類似画
像領域とを登録した辞書を出力する（図１３ステップＳ
４８）。
像領域とを登録した辞書を出力する（図１３ステップＳ
４８）。
【００８７】次に、上記の図１２を参照して本実施例の
具体的な動作について説明する。画像識別手段５２は外
部の画像入力手段５１から入力された画像を予め定めた
方法を用いて、検索対象が含まれているものと含まれて
いないものとに分類し、検索対象が含まれている画像を
検索対象領域設定手段５３に渡し、検索対象が含まれて
いない画像を類似度計算手段５４に渡す。
具体的な動作について説明する。画像識別手段５２は外
部の画像入力手段５１から入力された画像を予め定めた
方法を用いて、検索対象が含まれているものと含まれて
いないものとに分類し、検索対象が含まれている画像を
検索対象領域設定手段５３に渡し、検索対象が含まれて
いない画像を類似度計算手段５４に渡す。
【００８８】検索対象が含まれているかどうかを識別す
る方法としては、例えば、特開平８−１５３１９８号公
報に記載された方法や、特開２０００−３００６５号公
報に記載された方法等を用いることができる。こういっ
た手法を用いた自動的な識別は誤りを含む場合があるの
で、複数の手法によるクロスチェックや、目視による確
認を併用してもよい。
る方法としては、例えば、特開平８−１５３１９８号公
報に記載された方法や、特開２０００−３００６５号公
報に記載された方法等を用いることができる。こういっ
た手法を用いた自動的な識別は誤りを含む場合があるの
で、複数の手法によるクロスチェックや、目視による確
認を併用してもよい。
【００８９】検索対象領域設定手段５３及び類似度計算
手段５４が画像を画像識別手段５２から渡される点を除
くと、検索対象領域設定手段５３、類似度計算手段５
４、類似画像領域設定手段５５、辞書出力手段５６各々
については、上述した本発明の第１の実施例における検
索対象領域設定手段１３、類似度計算手段１４、類似画
像領域設定手段１５、辞書出力手段１６と同じ動作を行
う。
手段５４が画像を画像識別手段５２から渡される点を除
くと、検索対象領域設定手段５３、類似度計算手段５
４、類似画像領域設定手段５５、辞書出力手段５６各々
については、上述した本発明の第１の実施例における検
索対象領域設定手段１３、類似度計算手段１４、類似画
像領域設定手段１５、辞書出力手段１６と同じ動作を行
う。
【００９０】図１４は本発明の第６の実施例による映像
検索装置の構成を示すブロック図である。図１４におい
て、映像検索装置６は画像入力手段６１と、画像識別手
段６２と、検索対象画像クラスタリング手段６３と、検
索対象領域設定手段６４と、類似度計算手段６５と、類
似画像領域設定手段６６と、辞書出力手段６７と、記録
媒体６８とから構成され、画像入力手段６１と記録媒体
６８とが外部に接続されている。
検索装置の構成を示すブロック図である。図１４におい
て、映像検索装置６は画像入力手段６１と、画像識別手
段６２と、検索対象画像クラスタリング手段６３と、検
索対象領域設定手段６４と、類似度計算手段６５と、類
似画像領域設定手段６６と、辞書出力手段６７と、記録
媒体６８とから構成され、画像入力手段６１と記録媒体
６８とが外部に接続されている。
【００９１】尚、映像検索装置６の主たる構成要素のコ
ンピュータ（図示せず）が記録媒体６８に格納されたプ
ログラムを実行することで、上記の各手段がそれぞれ制
御される。
ンピュータ（図示せず）が記録媒体６８に格納されたプ
ログラムを実行することで、上記の各手段がそれぞれ制
御される。
【００９２】図１５は本発明の第６の実施例による映像
検索装置６の動作を示すフローチャートである。これら
図１４及び図１５を参照して本発明の第６の実施例によ
る映像検索装置６の動作について説明する。この図１５
に示す処理は映像検索装置６のコンピュータが記録媒体
６８に格納されたプログラムを実行することで実現され
る。
検索装置６の動作を示すフローチャートである。これら
図１４及び図１５を参照して本発明の第６の実施例によ
る映像検索装置６の動作について説明する。この図１５
に示す処理は映像検索装置６のコンピュータが記録媒体
６８に格納されたプログラムを実行することで実現され
る。
【００９３】画像識別手段６２は外部の画像入力手段６
１から入力された画像を予め定めた方法を用いて、検索
対象が含まれているものと含まれていないものとに分類
し（図１５ステップＳ５１）、検索対象が含まれている
画像を検索対象クラスタリング手段６３に渡し、検索対
象が含まれていない画像を類似度計算手段６５に渡す
（図１５ステップＳ５２）。
１から入力された画像を予め定めた方法を用いて、検索
対象が含まれているものと含まれていないものとに分類
し（図１５ステップＳ５１）、検索対象が含まれている
画像を検索対象クラスタリング手段６３に渡し、検索対
象が含まれていない画像を類似度計算手段６５に渡す
（図１５ステップＳ５２）。
【００９４】検索対象クラスタリング手段６３は画像識
別手段６２によって得られた検索対象が含まれている画
像を用いて、検索対象である特定の物体や人物の画像
を、方向や照明条件等の見え方によって予め複数のカテ
ゴリに分け、これらを検索対象カテゴリ群とする（図１
５ステップＳ５３）。
別手段６２によって得られた検索対象が含まれている画
像を用いて、検索対象である特定の物体や人物の画像
を、方向や照明条件等の見え方によって予め複数のカテ
ゴリに分け、これらを検索対象カテゴリ群とする（図１
５ステップＳ５３）。
【００９５】検索対象領域設定手段６４は各検索対象カ
テゴリ群について、予め定めた方法によって膨張・収縮
を行い（図１５ステップＳ５４）、複数の検索対象カテ
ゴリ群間で予め定めた方法によって補間を行い、検索対
象領域を生成する（図１５ステップＳ５５）。
テゴリ群について、予め定めた方法によって膨張・収縮
を行い（図１５ステップＳ５４）、複数の検索対象カテ
ゴリ群間で予め定めた方法によって補間を行い、検索対
象領域を生成する（図１５ステップＳ５５）。
【００９６】類似度計算手段６５は画像識別手段６２に
よって得られた検索対象を含まない学習画像全てについ
て、検索対象領域との特徴量空間上の距離を求める（図
１５ステップＳ５６，Ｓ５７）。
よって得られた検索対象を含まない学習画像全てについ
て、検索対象領域との特徴量空間上の距離を求める（図
１５ステップＳ５６，Ｓ５７）。
【００９７】類似画像領域設定手段６６は距離が予め定
めた値の範囲内にある画像について、検索対象と類似し
ていると見なし、類似画像として登録し（図１５ステッ
プＳ５８）、類似画像が特徴量空間上に張る領域を類似
画像領域とする（図１５ステップＳ５９）。
めた値の範囲内にある画像について、検索対象と類似し
ていると見なし、類似画像として登録し（図１５ステッ
プＳ５８）、類似画像が特徴量空間上に張る領域を類似
画像領域とする（図１５ステップＳ５９）。
【００９８】辞書出力手段６７は検索対象領域と類似画
像領域とを登録した辞書を出力する（図１５ステップＳ
６０）。
像領域とを登録した辞書を出力する（図１５ステップＳ
６０）。
【００９９】本実施例において、画像識別手段６２は上
述した本発明の第５の実施例における画像識別手段５２
と同じ動作を行う。また、検索対象クラスタリング手段
６３と、類似度計算手段６４とが画像を画像識別手段６
２から渡される点を除くと、検索対象領域設定手段６
３、類似度計算手段６４、類似画像領域設定手段６５、
辞書出力手段６６各々については、上述した本発明の第
２の実施例における検索対象領域設定手段２３、類似度
計算手段２４、類似画像領域設定手段２５、辞書出力手
段２６と同じ動作を行う。
述した本発明の第５の実施例における画像識別手段５２
と同じ動作を行う。また、検索対象クラスタリング手段
６３と、類似度計算手段６４とが画像を画像識別手段６
２から渡される点を除くと、検索対象領域設定手段６
３、類似度計算手段６４、類似画像領域設定手段６５、
辞書出力手段６６各々については、上述した本発明の第
２の実施例における検索対象領域設定手段２３、類似度
計算手段２４、類似画像領域設定手段２５、辞書出力手
段２６と同じ動作を行う。
【０１００】図１６は本発明の第７の実施例による映像
検索装置の構成を示すブロック図である。図１６におい
て、映像検索装置７は画像入力手段７１と、画像識別手
段７２と、検索対象画像クラスタリング手段７３と、検
索対象領域設定手段７４と、類似度計算手段７５と、類
似画像領域設定手段７６と、クラスタ融合手段７７と、
辞書出力手段７８と、記録媒体７９とから構成され、画
像入力手段７１と記録媒体７９とが外部に接続されてい
る。
検索装置の構成を示すブロック図である。図１６におい
て、映像検索装置７は画像入力手段７１と、画像識別手
段７２と、検索対象画像クラスタリング手段７３と、検
索対象領域設定手段７４と、類似度計算手段７５と、類
似画像領域設定手段７６と、クラスタ融合手段７７と、
辞書出力手段７８と、記録媒体７９とから構成され、画
像入力手段７１と記録媒体７９とが外部に接続されてい
る。
【０１０１】尚、映像検索装置７の主たる構成要素のコ
ンピュータ（図示せず）が記録媒体７９に格納されたプ
ログラムを実行することで、上記の各手段がそれぞれ制
御される。
ンピュータ（図示せず）が記録媒体７９に格納されたプ
ログラムを実行することで、上記の各手段がそれぞれ制
御される。
【０１０２】図１７は本発明の第７の実施例による映像
検索装置７の動作を示すフローチャートである。これら
図１６及び図１７を参照して本発明の第７の実施例によ
る映像検索装置７の動作について説明する。この図１７
に示す処理は映像検索装置７のコンピュータが記録媒体
７９に格納されたプログラムを実行することで実現され
る。
検索装置７の動作を示すフローチャートである。これら
図１６及び図１７を参照して本発明の第７の実施例によ
る映像検索装置７の動作について説明する。この図１７
に示す処理は映像検索装置７のコンピュータが記録媒体
７９に格納されたプログラムを実行することで実現され
る。
【０１０３】画像識別手段７２は外部の画像入力手段７
１から入力された画像を予め定めた方法を用いて、検索
対象が含まれているものと含まれていないものとに分類
し（図１７ステップＳ６１）、検索対象が含まれている
画像を検索対象クラスタリング手段７３に渡し、検索対
象が含まれていない画像を類似度計算手段７５に渡す
（図１７ステップＳ６２）。
１から入力された画像を予め定めた方法を用いて、検索
対象が含まれているものと含まれていないものとに分類
し（図１７ステップＳ６１）、検索対象が含まれている
画像を検索対象クラスタリング手段７３に渡し、検索対
象が含まれていない画像を類似度計算手段７５に渡す
（図１７ステップＳ６２）。
【０１０４】検索対象クラスタリング手段７３は画像識
別手段７２によって得られた検索対象が含まれている画
像を用いて、検索対象である特定の物体や人物の画像
を、方向や照明条件等の見え方によって予め複数のカテ
ゴリに分け、これらを検索対象カテゴリ群とする（図１
７ステップＳ６３）。
別手段７２によって得られた検索対象が含まれている画
像を用いて、検索対象である特定の物体や人物の画像
を、方向や照明条件等の見え方によって予め複数のカテ
ゴリに分け、これらを検索対象カテゴリ群とする（図１
７ステップＳ６３）。
【０１０５】検索対象領域設定手段７４は各検索対象カ
テゴリ群について、予め定めた方法によって膨張・収縮
を行い（図１７ステップＳ６４）、複数の検索対象カテ
ゴリ群間で予め定めた方法によって補間を行い、検索対
象領域を生成する（図１７ステップＳ６５）。
テゴリ群について、予め定めた方法によって膨張・収縮
を行い（図１７ステップＳ６４）、複数の検索対象カテ
ゴリ群間で予め定めた方法によって補間を行い、検索対
象領域を生成する（図１７ステップＳ６５）。
【０１０６】類似度計算手段７５は画像識別手段７２に
よって得られた検索対象を含まない学習画像全てについ
て、検索対象領域との特徴量空間上の距離を求める（図
１７ステップＳ６６，Ｓ６７）。
よって得られた検索対象を含まない学習画像全てについ
て、検索対象領域との特徴量空間上の距離を求める（図
１７ステップＳ６６，Ｓ６７）。
【０１０７】類似画像領域設定手段７６は距離が予め定
めた値の範囲内にある画像について、検索対象と類似し
ていると見なし、類似画像として登録し（図１７ステッ
プＳ６８）、類似画像が特徴量空間上に張る領域を類似
画像領域とする（図１７ステップＳ６９）。
めた値の範囲内にある画像について、検索対象と類似し
ていると見なし、類似画像として登録し（図１７ステッ
プＳ６８）、類似画像が特徴量空間上に張る領域を類似
画像領域とする（図１７ステップＳ６９）。
【０１０８】クラスタ融合手段７７は予め定めた方法に
よって検索対象領域内の複数のクラスタを統合し、クラ
スタの数を減らす（図１７ステップＳ７０）。辞書出力
手段７８は検索対象領域と類似画像領域とを登録した辞
書を出力する（図１７ステップＳ７１）。
よって検索対象領域内の複数のクラスタを統合し、クラ
スタの数を減らす（図１７ステップＳ７０）。辞書出力
手段７８は検索対象領域と類似画像領域とを登録した辞
書を出力する（図１７ステップＳ７１）。
【０１０９】本実施例においては、画像識別手段７２が
上述した本発明の第５の実施例における画像識別手段５
２と同じ動作を行う。また、本実施例では、検索対象ク
ラスタリング手段７３と類似度計算手段７５とが画像を
画像識別手段７２から渡される点を除くと、検索対象領
域設定手段７３、検査対象領域設定手段７４、類似度計
算手段７５、類似画像領域設定手段７６、クラスタ融合
手段７７、辞書出力手段７８各々については、上述した
本発明の第３の実施例における検索対象クラスタリング
手段３３、検索対象領域設定手段３４、類似度計算手段
３５、類似画像領域設定手段３６、クラスタ融合手段３
７、辞書出力手段３８とそれぞれ同じ動作を行う。
上述した本発明の第５の実施例における画像識別手段５
２と同じ動作を行う。また、本実施例では、検索対象ク
ラスタリング手段７３と類似度計算手段７５とが画像を
画像識別手段７２から渡される点を除くと、検索対象領
域設定手段７３、検査対象領域設定手段７４、類似度計
算手段７５、類似画像領域設定手段７６、クラスタ融合
手段７７、辞書出力手段７８各々については、上述した
本発明の第３の実施例における検索対象クラスタリング
手段３３、検索対象領域設定手段３４、類似度計算手段
３５、類似画像領域設定手段３６、クラスタ融合手段３
７、辞書出力手段３８とそれぞれ同じ動作を行う。
【０１１０】図１８は本発明の第８の実施例による映像
検索装置の構成を示すブロック図である。図１８におい
て、映像検索装置８は画像入力手段８１と、画像識別手
段８２と、検索対象画像クラスタリング手段８３と、検
索対象領域設定手段８４と、類似度計算手段８５と、類
似画像領域設定手段８６と、クラスタ融合手段８７と、
辞書出力手段８８と、記録媒体８９とから構成され、画
像入力手段８１と記録媒体８９とが外部に接続されてい
る。
検索装置の構成を示すブロック図である。図１８におい
て、映像検索装置８は画像入力手段８１と、画像識別手
段８２と、検索対象画像クラスタリング手段８３と、検
索対象領域設定手段８４と、類似度計算手段８５と、類
似画像領域設定手段８６と、クラスタ融合手段８７と、
辞書出力手段８８と、記録媒体８９とから構成され、画
像入力手段８１と記録媒体８９とが外部に接続されてい
る。
【０１１１】尚、映像検索装置８の主たる構成要素のコ
ンピュータ（図示せず）が記録媒体８９に格納されたプ
ログラムを実行することで、上記の各手段がそれぞれ制
御される。
ンピュータ（図示せず）が記録媒体８９に格納されたプ
ログラムを実行することで、上記の各手段がそれぞれ制
御される。
【０１１２】図１９は本発明の第８の実施例による映像
検索装置８の動作を示すフローチャートである。これら
図１８及び図１９を参照して本発明の第８の実施例によ
る映像検索装置８の動作について説明する。この図１９
に示す処理は映像検索装置８のコンピュータが記録媒体
８９に格納されたプログラムを実行することで実現され
る。
検索装置８の動作を示すフローチャートである。これら
図１８及び図１９を参照して本発明の第８の実施例によ
る映像検索装置８の動作について説明する。この図１９
に示す処理は映像検索装置８のコンピュータが記録媒体
８９に格納されたプログラムを実行することで実現され
る。
【０１１３】画像識別手段８２は外部の画像入力手段８
１から入力された画像を予め定めた方法を用いて、検索
対象が含まれているものと含まれていないものとに分類
し（図１９ステップＳ８１）、検索対象が含まれている
画像を検索対象クラスタリング手段８３に渡し、検索対
象が含まれていない画像を類似度計算手段８５に渡す
（図１９ステップＳ８２）。
１から入力された画像を予め定めた方法を用いて、検索
対象が含まれているものと含まれていないものとに分類
し（図１９ステップＳ８１）、検索対象が含まれている
画像を検索対象クラスタリング手段８３に渡し、検索対
象が含まれていない画像を類似度計算手段８５に渡す
（図１９ステップＳ８２）。
【０１１４】検索対象クラスタリング手段８３は画像識
別手段８２によって得られた検索対象が含まれている画
像を用いて、検索対象である特定の物体や人物の画像
を、方向や照明条件等の見え方によって予め複数のカテ
ゴリに分け、これらを検索対象カテゴリ群とする（図１
９ステップＳ８３）。
別手段８２によって得られた検索対象が含まれている画
像を用いて、検索対象である特定の物体や人物の画像
を、方向や照明条件等の見え方によって予め複数のカテ
ゴリに分け、これらを検索対象カテゴリ群とする（図１
９ステップＳ８３）。
【０１１５】検索対象領域設定手段８４は各検索対象カ
テゴリ群について、予め定めた方法によって膨張・収縮
を行い（図１９ステップＳ８４）、複数の検索対象カテ
ゴリ群間で予め定めた方法によって補間を行い、検索対
象領域を生成する（図１９ステップＳ８５）。
テゴリ群について、予め定めた方法によって膨張・収縮
を行い（図１９ステップＳ８４）、複数の検索対象カテ
ゴリ群間で予め定めた方法によって補間を行い、検索対
象領域を生成する（図１９ステップＳ８５）。
【０１１６】類似度計算手段８５は画像識別手段８２に
よって得られた検索対象を含まない学習画像全てについ
て、クラスタ融合手段８７によって定められる、検索対
象領域との距離を求める（図１９ステップＳ８６，Ｓ８
７）。
よって得られた検索対象を含まない学習画像全てについ
て、クラスタ融合手段８７によって定められる、検索対
象領域との距離を求める（図１９ステップＳ８６，Ｓ８
７）。
【０１１７】類似画像領域設定手段８６は距離が予め定
めた値の範囲内にある画像について、検索対象と類似し
ていると見なし、類似画像として登録し（図１９ステッ
プＳ８８）、類似画像が特徴量空間上に張る領域を類似
画像領域とする（図１９ステップＳ８９）。
めた値の範囲内にある画像について、検索対象と類似し
ていると見なし、類似画像として登録し（図１９ステッ
プＳ８８）、類似画像が特徴量空間上に張る領域を類似
画像領域とする（図１９ステップＳ８９）。
【０１１８】クラスタ融合手段８７は予め定めた方法に
よって検索対象領域内の複数のクラスタを統合し、クラ
スタの数を減らす（図１９ステップＳ９０）。辞書出力
手段８８は検索対象領域と類似画像領域とを登録した辞
書を出力する（図１９ステップＳ９１）。
よって検索対象領域内の複数のクラスタを統合し、クラ
スタの数を減らす（図１９ステップＳ９０）。辞書出力
手段８８は検索対象領域と類似画像領域とを登録した辞
書を出力する（図１９ステップＳ９１）。
【０１１９】本実施例においては、類似度計算手段８５
が検索対象領域設定手段８４によって定められる検索対
象の特徴領空間上の領域に基づいて類似度を計算するの
ではなく、クラスタ融合手段８７によってラスタ数を削
減した後の検索対象領域に基づいて類似度を算出すると
いう点を除くと、上述した本発明の第７の実施例と同じ
動作を行う。
が検索対象領域設定手段８４によって定められる検索対
象の特徴領空間上の領域に基づいて類似度を計算するの
ではなく、クラスタ融合手段８７によってラスタ数を削
減した後の検索対象領域に基づいて類似度を算出すると
いう点を除くと、上述した本発明の第７の実施例と同じ
動作を行う。
【０１２０】このように、本発明では、出力する辞書に
誤検索抑制用に検索対象の画像及び特徴量空間上近い画
像のみを登録するため、検索精度を低下させることな
く、登録画像数を削減することができ、その結果、照合
時間を短縮し、必要な記憶容量を低減し、登録画像確認
の労力を大幅に削減することができる。また、本発明で
は、類似画像であるかどうかを自動的に判断するため、
画像選択の労力についても削減することができる。
誤検索抑制用に検索対象の画像及び特徴量空間上近い画
像のみを登録するため、検索精度を低下させることな
く、登録画像数を削減することができ、その結果、照合
時間を短縮し、必要な記憶容量を低減し、登録画像確認
の労力を大幅に削減することができる。また、本発明で
は、類似画像であるかどうかを自動的に判断するため、
画像選択の労力についても削減することができる。
【０１２１】
【発明の効果】以上説明したように本発明は、出力する
辞書に誤検索抑制用に検索対象の画像及び特徴量空間上
近い画像のみを登録することによって、検索の精度を維
持しつつ、辞書に登録する画像の数を抑制することがで
き、登録の手間を低減することができるという効果が得
られる。
辞書に誤検索抑制用に検索対象の画像及び特徴量空間上
近い画像のみを登録することによって、検索の精度を維
持しつつ、辞書に登録する画像の数を抑制することがで
き、登録の手間を低減することができるという効果が得
られる。
【図１】本発明の第１の実施例による映像検索装置の構
成を示すブロック図である。
成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施例による映像検索装置の動
作を示すフローチャートである。
作を示すフローチャートである。
【図３】本発明の第２の実施例による映像検索装置の構
成を示すブロック図である。
成を示すブロック図である。
【図４】本発明の第２の実施例による映像検索装置の動
作を示すフローチャートである。
作を示すフローチャートである。
【図５】図３の検索対象領域設定手段で用いられるクラ
スタ間の補間方法の一例を説明するための図である。
スタ間の補間方法の一例を説明するための図である。
【図６】本発明の第２の実施例による類似画像領域の設
定例を示す図である。
定例を示す図である。
【図７】本発明の第３の実施例による映像検索装置の構
成を示すブロック図である。
成を示すブロック図である。
【図８】本発明の第３の実施例による映像検索装置の動
作を示すフローチャートである。
作を示すフローチャートである。
【図９】本発明の第３の実施例による検索対象領域内の
クラスタの融合の例を示す図である。
クラスタの融合の例を示す図である。
【図１０】本発明の第４の実施例による映像検索装置の
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１１】本発明の第４の実施例による映像検索装置の
動作を示すフローチャートである。
動作を示すフローチャートである。
【図１２】本発明の第５の実施例による映像検索装置の
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】本発明の第５の実施例による映像検索装置の
動作を示すフローチャートである。
動作を示すフローチャートである。
【図１４】本発明の第６の実施例による映像検索装置の
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１５】本発明の第６の実施例による映像検索装置の
動作を示すフローチャートである。
動作を示すフローチャートである。
【図１６】本発明の第７の実施例による映像検索装置の
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１７】本発明の第７の実施例による映像検索装置の
動作を示すフローチャートである。
動作を示すフローチャートである。
【図１８】本発明の第８の実施例による映像検索装置の
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１９】本発明の第８の実施例による映像検索装置の
動作を示すフローチャートである。
動作を示すフローチャートである。
【図２０】従来例による映像検索装置の構成を示すブロ
ック図である。
ック図である。
【符号の説明】
１〜８ 映像検索装置
１１，２１，３１，４１ 検索対象画像入力手段
１２，２２，３２，４２ 非検索対象画像入力手段１
３，２４，３４，４４，５３，６４，７４，８４ 検索
対象領域設定手段 １４，２５，３５，４５，５４，６５，７５，８５ 類
似度計算手段 １５，２６，３６，４６，５５，６６，７６，８６ 類
似画像領域設定手段 １６，２７，３８，４８，５６，６７，７８，８８ 辞
書出力手段 １７，２８，３９，４９，５７，６８，７９，８９ 記
録媒体 ２３，３３，４３，６３，７３，８３ 検索対象画像ク
ラスタリング手段 ３７，４７，７７，８７ クラスタ融合手段 ５１，６１，７１，８１ 画像入力手段 ５２，６２，７２，８２ 画像識別手段
３，２４，３４，４４，５３，６４，７４，８４ 検索
対象領域設定手段 １４，２５，３５，４５，５４，６５，７５，８５ 類
似度計算手段 １５，２６，３６，４６，５５，６６，７６，８６ 類
似画像領域設定手段 １６，２７，３８，４８，５６，６７，７８，８８ 辞
書出力手段 １７，２８，３９，４９，５７，６８，７９，８９ 記
録媒体 ２３，３３，４３，６３，７３，８３ 検索対象画像ク
ラスタリング手段 ３７，４７，７７，８７ クラスタ融合手段 ５１，６１，７１，８１ 画像入力手段 ５２，６２，７２，８２ 画像識別手段
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考）
Ｇ０６Ｔ 7/00 ２５０ Ｇ０６Ｔ 7/00 ２５０
Ｈ０４Ｎ 5/76 Ｈ０４Ｎ 5/76 Ｂ
5/91 5/91 Ｚ
Ｆターム(参考） 5B050 AA09 BA10 BA12 BA13 BA15
DA04 EA04 EA07 EA18 GA08
5B075 ND06 ND12 NR12 PR06
5C052 AA01 AB02 AC08 CC01 DD04
5C053 FA23 GB06 GB21 HA29 JA21
LA01 LA11
5L096 AA02 AA06 BA08 FA34 FA67
GA41 JA04 JA22 KA04 MA07
Claims (13)
- 【請求項１】 大量の静止画像や動画像から画像認識を
用いて特定の物体や人物を検索する場合に限定された条
件下の画像のみを用いて認識用の辞書を構築する映像検
索装置であって、検索対象の画像に特徴量空間上近い画
像を抽出する抽出手段と、出力する辞書に検索対象の画
像及び前記抽出手段で抽出された画像を登録して出力す
る手段とを有することを特徴とする映像検索装置。 - 【請求項２】 前記抽出手段は、外部から入力されかつ
検索対象を含む画像を用いて予め定めた特徴量空間上の
前記検索対象の画像が張る範囲である検索対象領域を決
める検索対象領域設定手段と、外部から入力されかつ前
記検索対象を含まない学習画像全てについて前記検索対
象領域との特徴量空間上の距離を求める類似度計算手段
と、前記距離が予め定めた値の範囲内にある画像を前記
検索対象の画像と類似した類似画像として登録しかつ前
記類似画像が前記特徴量空間上に張る領域を類似画像領
域とする類似画像領域設定手段とを含むことを特徴とす
る請求項１記載の映像検索装置。 - 【請求項３】 前記抽出手段は、外部から入力されかつ
検索対象を含む画像を用いて前記検索対象である特定の
物体や人物の画像を少なくとも方向や照明条件の見え方
によって予め複数のカテゴリに分けて検索対象カテゴリ
群とする検索対象クラスタリング手段と、前記検索対象
カテゴリ群各々について予め定めた方法によって膨張・
収縮を行いかつ複数の検索対象カテゴリ群間で予め定め
た方法によって補間を行って検索対象領域を生成する検
索対象領域設定手段と、外部から入力されかつ検索対象
を含まない学習画像全てについて前記検索対象領域との
距離を求める類似度計算手段と、前記距離が予め定めた
値の範囲内にある画像を前記検索対象の画像と類似した
類似画像として登録しかつ予め定めた特徴量空間上の異
なった類似画像間を補間して前記類似画像及びその補間
した領域が前記特徴量空間上に張る領域を類似画像領域
とする類似画像領域設定手段とを含むことを特徴とする
請求項１記載の映像検索装置。 - 【請求項４】 前記抽出手段は、外部から入力された画
像に対して検索対象が含まれているかどうかを判定する
画像識別手段と、前記画像識別手段で前記検索対象が含
まれていると判定された画像を用いて予め定めた特徴量
空間上の検索対象画像が張る範囲である検索対象領域を
決める検索対象領域設定手段と、前記画像識別手段で前
記検索対象が含まれていないと判定された学習画像全て
について前記検索対象領域との特徴量空間上の距離を求
める類似度計算手段と、前記距離が予め定めた値の範囲
内にある画像を前記検索対象と類似した類似画像として
登録しかつ前記特徴量空間上の異なった類似画像間を補
間して前記類似画像及びその補間した領域が前記特徴量
空間上に張る領域を類似画像領域とする類似画像領域設
定手段とを含むことを特徴とする請求項１記載の映像検
索装置。 - 【請求項５】 前記抽出手段は、外部から入力された画
像に対して検索対象が含まれているかどうかを判定する
画像識別手段と、前記画像識別手段で前記検索対象が含
まれていると判定された画像を用いて前記検索対象であ
る特定の物体や人物の画像を方向や照明条件等の見え方
によって予め複数のカテゴリに分けて検索対象カテゴリ
群とする検索対象クラスタリング手段と、前記画像識別
手段で前記検索対象が含まれていると判定された画像を
前記検索対象カテゴリ群各々について予め定めた方法に
よって膨張・収縮を行いかつ複数の検索対象カテゴリ群
間で予め定めた方法によって補間を行って検索対象領域
を生成する検索対象領域設定手段と、前記画像識別手段
で前記検索対象が含まれていないと判定された学習画像
全てについて前記検索対象領域との距離を求める類似度
計算手段と、前記距離が予め定めた値の範囲内にある画
像を前記検索対象と類似した類似画像として登録しかつ
予め定めた特徴量空間上の異なった類似画像間を補間し
て前記類似画像及びその補間した領域が前記特徴量空間
上に張る領域を類似画像領域とする類似画像領域設定手
段とを含むことを特徴とする請求項１記載の映像検索装
置。 - 【請求項６】 予め定めた方法によって前記検索対象領
域内の複数のクラスタを統合して前記クラスタの数を減
らすクラスタ融合手段を含むことを特徴とする請求項３
または請求項５記載の映像検索装置。 - 【請求項７】 大量の静止画像や動画像から画像認識を
用いて特定の物体や人物を検索する場合に限定された条
件下の画像のみを用いて認識用の辞書を構築する映像検
索方法であって、検索対象の画像に特徴量空間上近い画
像を抽出するステップと、その抽出された画像及び検索
対象の画像を前記辞書に登録して出力するステップとを
有することを特徴とする映像検索方法。 - 【請求項８】 前記特徴量空間上近い画像を抽出するス
テップは、外部から入力されかつ検索対象を含む画像を
用いて予め定めた特徴量空間上の前記検索対象の画像が
張る範囲である検索対象領域を決めるステップと、外部
から入力されかつ前記検索対象を含まない学習画像全て
について前記検索対象領域との特徴量空間上の距離を求
めるステップと、前記距離が予め定めた値の範囲内にあ
る画像を前記検索対象の画像と類似した類似画像として
登録しかつ前記類似画像が前記特徴量空間上に張る領域
を類似画像領域とするステップとを含むことを特徴とす
る請求項７記載の映像検索方法。 - 【請求項９】 前記特徴量空間上近い画像を抽出するス
テップは、外部から入力されかつ検索対象を含む画像を
用いて前記検索対象である特定の物体や人物の画像を少
なくとも方向や照明条件の見え方によって予め複数のカ
テゴリに分けて検索対象カテゴリ群とするステップと、
前記検索対象カテゴリ群各々について予め定めた方法に
よって膨張・収縮を行いかつ複数の検索対象カテゴリ群
間で予め定めた方法によって補間を行って検索対象領域
を生成するステップと、外部から入力されかつ検索対象
を含まない学習画像全てについて前記検索対象領域との
距離を求めるステップと、前記距離が予め定めた値の範
囲内にある画像を前記検索対象の画像と類似した類似画
像として登録しかつ予め定めた特徴量空間上の異なった
類似画像間を補間して前記類似画像及びその補間した領
域が前記特徴量空間上に張る領域を類似画像領域とする
ステップとを含むことを特徴とする請求項７記載の映像
検索方法。 - 【請求項１０】 前記特徴量空間上近い画像を抽出する
ステップは、外部から入力された画像に対して検索対象
が含まれているかどうかを判定するステップと、前記検
索対象が含まれていると判定された画像を用いて予め定
めた特徴量空間上の検索対象画像が張る範囲である検索
対象領域を決めるステップと、前記検索対象が含まれて
いないと判定された学習画像全てについて前記検索対象
領域との特徴量空間上の距離を求めるステップと、前記
距離が予め定めた値の範囲内にある画像を前記検索対象
と類似した類似画像として登録しかつ前記特徴量空間上
の異なった類似画像間を補間して前記類似画像及びその
補間した領域が前記特徴量空間上に張る領域を類似画像
領域とするステップとを含むことを特徴とする請求項７
記載の映像検索方法。 - 【請求項１１】 前記特徴量空間上近い画像を抽出する
ステップは、外部から入力された画像に対して検索対象
が含まれているかどうかを判定するステップと、前記検
索対象が含まれていると判定された画像を用いて前記検
索対象である特定の物体や人物の画像を方向や照明条件
等の見え方によって予め複数のカテゴリに分けて検索対
象カテゴリ群とするステップと、前記検索対象が含まれ
ていると判定された画像を前記検索対象カテゴリ群各々
について予め定めた方法によって膨張・収縮を行いかつ
複数の検索対象カテゴリ群間で予め定めた方法によって
補間を行って検索対象領域を生成するステップと、前記
検索対象が含まれていないと判定された学習画像全てに
ついて前記検索対象領域との距離を求めるステップと、
前記距離が予め定めた値の範囲内にある画像を前記検索
対象と類似した類似画像として登録しかつ予め定めた特
徴量空間上の異なった類似画像間を補間して前記類似画
像及びその補間した領域が前記特徴量空間上に張る領域
を類似画像領域とするステップとを含むことを特徴とす
る請求項７記載の映像検索方法。 - 【請求項１２】 予め定めた方法によって前記検索対象
領域内の複数のクラスタを統合して前記クラスタの数を
減らすステップを含むことを特徴とする請求項９または
請求項１１記載の映像検索方法。 - 【請求項１３】 大量の静止画像や動画像から画像認識
を用いて特定の物体や人物を検索する場合に限定された
条件下の画像のみを用いて認識用の辞書を構築する映像
検索方法のプログラムであって、コンピュータに、検索
対象の画像に特徴量空間上近い画像を抽出する処理と、
その抽出された画像及び検索対象の画像を前記辞書に登
録して出力する処理とを実行させるためのプログラム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2002154891A JP4232388B2 (ja) | 2002-05-29 | 2002-05-29 | 映像検索装置及びそれに用いる映像検索方法並びにそのプログラム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2002154891A JP4232388B2 (ja) | 2002-05-29 | 2002-05-29 | 映像検索装置及びそれに用いる映像検索方法並びにそのプログラム |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003345830A true JP2003345830A (ja) | 2003-12-05 |
| JP4232388B2 JP4232388B2 (ja) | 2009-03-04 |
Family
ID=29771534
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2002154891A Expired - Fee Related JP4232388B2 (ja) | 2002-05-29 | 2002-05-29 | 映像検索装置及びそれに用いる映像検索方法並びにそのプログラム |
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| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP4232388B2 (ja) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2006025272A1 (ja) * | 2004-09-01 | 2006-03-09 | Nec Corporation | 映像分類装置、映像分類プログラム、映像検索装置、および映像検索プログラム |
| JP2007025899A (ja) * | 2005-07-13 | 2007-02-01 | Canon Inc | 画像処理装置、画像処理方法 |
| WO2007072947A1 (ja) * | 2005-12-22 | 2007-06-28 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | 画像検索装置および画像検索方法 |
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| JP2012014213A (ja) * | 2010-06-29 | 2012-01-19 | Nikon Corp | 画像分類装置 |
| US8526679B2 (en) | 2009-10-30 | 2013-09-03 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus and image processing method |
| JP2016103084A (ja) * | 2014-11-27 | 2016-06-02 | 株式会社 日立産業制御ソリューションズ | 画像検索装置、及び画像検索システム |
-
2002
- 2002-05-29 JP JP2002154891A patent/JP4232388B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2006025272A1 (ja) * | 2004-09-01 | 2006-03-09 | Nec Corporation | 映像分類装置、映像分類プログラム、映像検索装置、および映像検索プログラム |
| JPWO2006025272A1 (ja) * | 2004-09-01 | 2008-07-31 | 日本電気株式会社 | 映像分類装置、映像分類プログラム、映像検索装置、および映像検索プログラム |
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| US8560551B2 (en) | 2005-12-22 | 2013-10-15 | Panasonic Corporation | Image search apparatus and image search method |
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| US9031882B2 (en) | 2007-08-10 | 2015-05-12 | Olympus Corporation | Category determination device and method comprising a feature space containing a closed region used to determine the category of a target based on the position of the target within the feature space with reference to the closed region |
| US8526679B2 (en) | 2009-10-30 | 2013-09-03 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus and image processing method |
| JP2012014213A (ja) * | 2010-06-29 | 2012-01-19 | Nikon Corp | 画像分類装置 |
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|---|---|
| JP4232388B2 (ja) | 2009-03-04 |
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