JP2004133812A - Program and device for retrieving image - Google Patents

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JP2004133812A
JP2004133812A JP2002299583A JP2002299583A JP2004133812A JP 2004133812 A JP2004133812 A JP 2004133812A JP 2002299583 A JP2002299583 A JP 2002299583A JP 2002299583 A JP2002299583 A JP 2002299583A JP 2004133812 A JP2004133812 A JP 2004133812A
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JP
Japan
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image
data
search
feature amount
related data
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Application number
JP2002299583A
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Japanese (ja)
Inventor
Masajiro Iwasaki
岩崎 雅二郎
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Ricoh Co Ltd
Original Assignee
Ricoh Co Ltd
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Publication date
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an image retrieval program and image retrieving device capable of fast retrieving a practical image file. <P>SOLUTION: This image retrieval program registers and retrieves data consisting of image data and image related data associated with the image data with an image characteristic amount extracted from the image data and the image related data as a key. The image retrieval program has a characteristic amount extracting step 13 for extracting an image characteristic amount and a characteristic amount extraction preprocessing step 12 for performing prescribed image processing before the characteristic amount extracting step, and the characteristic amount extraction preprocessing step 12 can be replaced. <P>COPYRIGHT: (C)2004,JPO

Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像及びその画像と関連付けられた画像関連データを登録および検索する技術に関する。
【0002】
【従来の技術】
従来、多数の画像ファイルの中から所望の画像ファイルを検索する場合は、すべての画像ファイルについて画像内容を表す画像特徴量を求めておき、所望の画像ファイルの特徴量に近い特徴量を持つ画像ファイルを候補として検索して表示していた。このような検索にかかる従来技術としては次のものがあげられる。
(1)特開2000−187731公報「画像特徴抽出及びその方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」
(2)特開2000−285141公報「画像検索装置、画像分類装置およびそれらの装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」
(3)特開2000−311246公報「類似画像表示方法及び類似画像表示処理プログラムを格納した記録媒体」
【特許文献1】特開2000−187731公報
【特許文献2】特開2000−285141公報
【特許文献3】特開2000−311246公報
【0003】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、画像の検索を行う場合に、画像内容を表す画像特徴量のみで検索することは極めて少なく、実際にはテキストや日付や地理情報、または画像の撮影環境に関する情報、さらには音声といった多様な画像関連データをも検索条件に入れて検索を行うのが一般的である。
このような場合に画像検索だけの機能と、他の情報による検索機能をアプリケーションプログラム側で統合しようとすると、画像検索した後に他の情報の条件で更に絞り込む必要があるが、アプリケーションプログラム側の負担が大きいだけでなく、検索数を限定したい場合には極めて困難な場面が発生する。つまり、最終的には10件の検索結果が欲しい場合に、アプリケーションプログラム側の条件により何件落とされるかわからないので、画像検索時に何件検索すれば十分なのか判断がつかず、膨大な検索を行わなければならないことになる。
前述の従来技術は大量画像に対する画像検索の技術を開示しているが、画像以外の検索方法については言及していない。
本発明はこの問題に鑑み、画像検索時に画像と関連付けられたデータによる検索も同時に行うようにすることにより、高速で実用的な画像ファイルの検索が行える画像検索プログラムおよび画像検索装置を提供することを目的とする。
また、本発明の他の目的は、検索プログラムの開発時に適切なプログラムモジュールを容易に定義できるプログラム構造を提供することである。
【0004】
【課題を解決するための手段】
上記の課題を解決するために、本発明の請求項1は、画像データと該画像データに関連付けられた画像関連データとからなるデータを、前記画像データから抽出した画像特徴量および前記画像関連データをキーに登録および検索する画像検索プログラムにおいて、画像特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、該特徴量抽出ステップに先立って所定の画像処理を行う特徴量抽出前処理ステップとを有し、前記特徴量抽出前処理ステップは取り替え可能に構成したことを特徴とする。
また、本発明の請求項2は、画像データと該画像データに関連付けられた画像関連データとからなるデータを、前記画像データから抽出した画像特徴量および前記画像関連データをキーに登録および検索する画像検索プログラムにおいて、前記画像データを画像特徴量および画像関連データとで検索する検索ステップを備えたことを特徴とする。
また、本発明の請求項3は、請求項2記載の画像検索プログラムにおいて、前記検索ステップは複数の指定された検索条件を基に画像関連データごとに検索を実行して得られた検索結果および画像特徴量で検索した検索結果に応じて絞込みの検索順序を変更することを特徴とする。
また、本発明の請求項4は、画像データと該画像データに関連付けられた画像関連データとからなるデータを、前記画像データから抽出した画像特徴量および前記画像関連データをキーに登録および検索する画像検索プログラムにおいて、画像データ、画像関連データおよび画像特徴量データをルートからのパスによりデータの位置が特定される木構造で配置して登録する登録ステップと、検索時に前記データのパスを参照して検索を行う検索ステップとを備えたことを特徴とする。
また、本発明の請求項5は、画像データと該画像データに関連付けられた画像関連データとからなるデータを、前記画像データから抽出した画像特徴量および前記画像関連データをキーに登録および検索する画像検索プログラムにおいて、検索ステップが行った検索結果から不要なデータを除去する検索フィルタを有し、該検索フィルタは取り替え可能に構成したことを特徴とする。
【0005】
また、本発明の請求項6は、画像データと該画像データに関連付けられた画像関連データとからなるデータを、前記画像データから抽出した画像特徴量および前記画像関連データをキーに登録および検索する画像検索プログラムにおいて、前記画像データおよび前記画像関連データを登録する際、予め指定した画像特徴量あるいは画像関連データが登録条件に適合する場合のみ登録を行う登録フィルタを備えたことを特徴とする。
また、本発明の請求項7は、請求項6記載の画像検索プログラムにおいて、前記登録フィルタは取り替え可能に構成したことを特徴とする。
また、本発明の請求項8は、画像データと該画像データに関連付けられた画像関連データとからなるデータを、前記画像データから抽出した画像特徴量および前記画像関連データをキーに登録および検索する画像検索装置において、所定の条件を満たすデータのみを登録する登録データフィルタリング手段を備えたことを特徴とする。
また、本発明の請求項9は、画像データと該画像データに関連付けられた画像関連データとからなるデータを、前記画像データから抽出した画像特徴量および前記画像関連データをキーに登録および検索する画像検索装置において、所定の条件を満たす検索結果のみを出力する検索結果フィルタリング手段を備えたことを特徴とする。
【0006】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して、本発明の画像検索装置/プログラムにおける実施の形態を説明する。図1は本発明の機能構成を示すブロック図である。本構成は画像検索時に利用する画像特徴量を予め抽出しておくことで、検索を高速に行う構成になっている。なお、検索時に特徴量の抽出を逐一行う方法でも良い。
デジタルカメラなどで得られた画像及び画像に関連付けられているデータが記憶装置2にあると想定する。もちろんデジタルカメラなどの入力デバイスから直接得られる場合も考えられる。画像に関連付けられるデータ(画像関連データ)はこの図では二つであるが、画像関連データの数に従い増減するものである。
また、アプリケーションプログラム4と画像検索プログラム5は一台のコンピュータ1で実現されるだけでなく、アプリケーションプログラム4と画像検索プログラム5が独立したコンピュータ上に存在し、両者がネットワークで接続された形態でもよい。
【0007】
次に画像検索プログラム5の個々のモジュールの処理について説明する。
登録フィルタ処理11はアプリケーション登録フィルタがアプリ定義処理6で指定されている場合には、アプリ定義処理6のアプリケーション登録フィルタを呼び出し、登録が必要な画像ファイルか否かを判定して、登録が必要な画像ファイルのみ登録する処理を行う。
前処理モジュール12は画像特徴量を抽出するための画像の前処理を行う。たとえば画像の中心部分のみから特徴量を抽出する場合には、画像から中心部分を抽出する処理を行う。アプリ定義処理6によって前処理プログラムが指定されている場合には、アプリ定義処理6の前処理プログラムを呼び出す。
特徴量抽出モジュール13は画像及び画像に関連付けられているデータが指定されると特徴抽出処理プログラムで画像から特徴量を抽出する。
登録モジュール14は指定された画像に対応する画像を特定するためのID、画像に関連付けられたデータ及び画像から抽出された特徴量を記憶装置に登録する処理を行う。
そして、検索モジュール15は特徴抽出処理で抽出された画像特徴量及び画像に関連付けられたデータにより記憶装置2に登録されたデータを検索し、検索された画像IDを返す処理を行う。
また、検索フィルタ処理16は検索結果に対して指定された条件に該当しない検索結果を除去するもので、アプリ定義処理6によって検索フィルタが指定されている場合には、アプリ定義処理6の検索フィルタ処理を呼び出す。
【0008】
ところで、画像検索の機能を利用してアプリケーションプログラムを構築する場合に、そのアプリケーションプログラムによって、特徴量の抽出方法が異なる。例えば商品データのような画像であれば、商品は画像の中心に通常は存在するので、画像の中心領域からのみ特徴量を抽出した方が精度良い画像検索が可能である。つまり、特徴量を抽出する前に画像の中心領域を抽出する前処理を行う必要がある。したがって、アプリケーションプログラムの開発者がアプリケーションプログラムごとに最適な特徴量抽出のための前処理プログラムを自由に設定できる必要がある。
アプリケーションプログラム開発者は特徴量ごとに特徴量抽出の前処理を実行する関数(本プログラムから呼び出し可能な何らかのプログラミング言語で書かれた関数)を予め作成しておき、アプリケーションプログラム作成時にその関数を特徴量前処理関数(前処理を施す画像を引数とする)として指定する。このようにすることで特徴量抽出処理では以下のように処理を行う。
1)特徴量前処理関数が指定されているか否かをチェックする。
a)特徴量前処理関数が指定されていなければ、デフォルトの前処理を実施する。
b)前処理関数が指定されていれば指定された画像を引数として前処理関数を呼び出す。前処理関数内では引数の画像に前処理を実施し画像を返す。
2)前処理を施した画像から特徴量を抽出する。
複数の特徴量、例えば、色(カラーヒストグラム)、エッジ(画像から抽出したエッジ画像を格子状に分割し、各格子のエッジのピクセル数を抽出した特徴量)の二つを抽出する場合には個々の特徴量抽出ごとに前処理関数を指定することを可能とする。また、前処理関数の中で他のソフトを起動する処理を記述しておけば、記述された任意のプログラムを前処理用のプログラムとして実行することも可能である。このように前処理が独立したプログラムとなるので、さらに前処理のプログラムを容易に取り替えることが可能となる。
【0009】
次に、本発明の画像検索に用いるデータ構造について説明する。画像には画像と関連づけられたデータが存在する場合が多い。例えば画像のタイトル、作成日付、作成者、さらに、最近ではGPS(Global Positioning System)による位置情報が付与されている場合もある。このような画像を検索する場合には、画像特徴量による検索だけでなく、画像に関連付けられた様々なデータも検索する必要がある。例えばアプリケーションプログラム側でRDB(Relational Data Base)といったDBMS(Data Base Management System)を用意することも可能であるが、アプリケーションプログラム側の開発コストが増えるし、検索の高速化のための最適な検索処理も行えない。そこで、検索の対象となる画像に関連付けられた情報(画像関連データ)も管理し検索することでアプリケーションプログラム構築を行い高速な検索を可能とする。前述の図1のように、記憶装置2の二次記憶には、画像IDと画像特徴量のデータベースの他に画像関連データのデータベースを用意する。
【0010】
ここで、登録時の処理を図2のデータ構造を示す図を参照しながら以下に示す。登録時には画像及び画像関連データを指定する(図1では記憶装置2内の上部にある3つのファイル)。
1)まず特徴量抽出処理を行う:前述の説明どおりの処理を実施する
2)画像IDを画像IDデータベース(DB)に登録し、特徴量IDを取得する。画像IDは利用者が画像を管理するためのIDであり、例えばファイル名やURLなどの文字列であっても良いし、利用者が独自に管理している数値のIDであっても構わない。特徴量IDは画像から抽出した特徴量に割り振られるIDであり、特徴量、画像ID、関連データはこのIDによりすべて特定される。
3)抽出した特徴量を特徴量DBの特徴量IDで示される位置に登録する
4)関連データ1を特徴量IDで示される位置に登録する
5)関連データ2を特徴量IDで示される位置に登録する。
関連データの数は特に限定するものではない。このように処理されて登録されたデータ構造は図2のようになる。
次に関連データが、画像のタイトル及び作成日付とした場合の例を説明する。この例に示す検索条件は、画像のタイトルが「江ノ島の夏」又は作成日付が2002年1月1日以降に該当する画像で、かつ画像img121.jpgとの類似度が0.2以内で類似している画像を検索することを意味する。なお、この場合の検索対象は図3の登録データを例として用いる。
img121.jpg(類似度<0.2)AND(タイトル=“江ノ島の夏”OR 作成日付>“2002/01/01”)
なお、実際には上のように文字列により検索条件を指定すると検索条件の文字列の解析が必要となるので、その代わりに検索関数の各引数に各DBの検索条件を指定するような簡便な実装が可能である。
【0011】
次に検索の処理手順を示す。
この例の検索では、画像だけでなく関連データの条件も指定した場合の処理となっている。なお、この例では関連データを検索した後に特徴量検索を行う例である。
1)特徴量抽出処理:前述のとおり画像特徴量(特徴量A)を抽出する。
2)関連データ1の検索条件により関連データ1を検索して検索結果特徴量ID集合を得る
3)関連データ2の検索条件により関連データ2を検索して得られた特徴量ID集合と検索結果特徴量ID集合の和集合(検索条件にORが指定された場合)又は積集合(検索条件にANDが指定された場合)を新たに検索結果特徴量ID集合とする。
4)画像特徴量の検索条件により特徴量DBを検索して得られた特徴量ID集合と検索結果特徴量ID集合の和集合(検索条件にORが指定された場合)又は積集合(検索条件にANDが指定された場合)を新たに検索結果特徴量ID集合とする。特徴量の検索は一般の類似画像検索と同様に特徴量Aと特徴量DBに蓄積されている特徴量を逐一比較し、類似度を求めることによって実現できる。
5)特徴量DBの検索時に得られた類似度を基に検索結果特徴量ID集合をソートし検索結果リストを作成する。
6)画像ID DBから画像IDを取得し検索結果リストに画像IDを付与する。
【0012】
このようにして得られた検索結果リストを図4に示す。
上の例では関連データ1、関連データ2、画像特徴量の順で検索したが、どのような順であっても構わない。ただし、検索の条件によっては検索時間に影響を与える場合がある。すなわち、画像特徴量の検索や関連データの検索がOR検索の場合には、画像特徴量の検索結果と関連データの検索結果のそれぞれをマージ(和集合)するだけなので、どのような順番で検索を実行しても処理時間に差はない。しかし、AND検索が含まれる場合には早い段階で検索の対象の特徴量ID集合を絞り込めるほど検索速度を向上させることができる。
したがって、以下のように検索数をチェックし処理順序を変えることによって高速化が可能である。
1)特徴量抽出処理:前述のとおり特徴量(特徴量A)を抽出する。
2)検索結果特徴量ID集合を空集合とする。
3)検索条件に基づき特徴量、関連データ1、関連データ2を検索し、それぞれの検索数のみを得る。
4)検索数の少ない順に以下の処理を行う。
当該の関連データ又は画像特徴量の検索結果と検索結果特徴量ID集合の和集合(検索条件にORが指定された場合)又は積集合(検索条件にANDが指定された場合)を新たに検索結果特徴量ID集合とする。
5)特徴量DBの検索時に得られた類似度を基に検索結果特徴量ID集合をソートし検索結果リストを作成する。
6)画像ID DBから画像IDを取得し検索結果リストに画像IDを付与する。
関連データの例としては、実画像データが保存されているディレクトリのパス名、画像のキーワード、GPSの位置情報、画像撮影時のカメラの情報(露出など)、画像の内容を話した音声情報なども考えられる。
特にコンピュータのファイルシステムで代表されるような、データ(画像データ)を木構造上に管理する場合には、木構造のルートからのパスを関連データとして管理し、検索の対象とすることで、木構造を考慮した画像検索を高速に行うことができる。
コンピュータのファイルシステムを例にすると、画像データは以下のようなパスで管理されている場合が多い。このパスは同時に分類でも有り得る。
/画像/フォト/四季/夏/海/江ノ島.jpg
このパスを関連データとして管理しておけば、任意のディレクトリ(つまりは分類)をパスの文字列の前方一致により検索することが可能となる。また、関連データの管理及び検索には商用のリレーショナルデータベース(RDB)などのDBMS(データベース管理システム)を利用してもよい。
【0013】
以上の実施例により関連データとして様々なデータを特徴量と共に管理し検索することが可能であるが、様々な関連情報の検索手段を本発明のプログラムが有している必要がある。関連データがテキストや数値データであれば容易に実現できるが、音声などではアプリケーションプログラム独自の検索手段を利用する必要があり、この場合には対応ができない。そこで、本プログラムの検索処理後に検索結果のフィルタ機能としてアプリケーションプログラムの指定するフィルタ処理(アプリケーションプログラムによって記述されたフィルタ関数)を呼び出す。
手順は次のようになる。呼び出し時には検索結果リストが引数となる。
1)アプリ定義処理6のフィルタ関数が指定されているか否かをチェックする。
a)アプリ定義処理6にフィルタ関数が指定されていれば、検索結果リストを引数としてアプリ定義処理6のフィルタ関数を呼び出す。アプリ定義処理6のフィルタ関数では検索結果リストによって示される検索データから不要な(アプリケーションプログラムの条件に合わない)検索結果を除いて返す。
b)アプリ定義処理6にフィルタ関数が指定されていなければ、デフォルトの処理を行う。デフォルトでは通常は何も処理をしない。
なお、説明が前に戻るが、フィルタ処理については、検索フィルタと同様に、登録時に指定された画像が登録すべきか否かを判定する登録フィルタを指定することができる。アプリ定義処理6の登録フィルタは画像、画像ID、関連データを引数として呼び出される。手順は次のようになる。
1)アプリ定義処理6に登録フィルタが指定されているか否かをチェックする。
a)アプリ定義処理6に登録フィルタ関数が指定されていれば、画像、画像ID、関連データを引数として登録フィルタ関数を呼び出す。登録フィルタ関数ではそれが登録すべきか否かを判断し、登録すべき画像か否かを返す。
b)アプリ定義処理6に登録フィルタ関数が指定されていなければ、デフォルトの処理を行う。デフォルトでは通常は何も処理をしない。
2)アプリ定義処理6の登録フィルタ関数が登録すべきデータの判定をした場合には登録処理を続行する。登録すべきではない画像と判断した場合には登録処理を中断する。
このような登録フィルタにより、例えば画像検索にふさわしくない小さな画像を除去するといった、登録時のフィルタ処理が容易にアプリケーションプログラムの開発者によって定義することが可能となる。
【0014】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、各アプリケーションプログラムに相応しい前処理やフィルタ処理を開発者が自由に定義できる。
また、画像以外の画像に関連する様々なデータを基にした検索を高速に処理することが可能となる。
そして、木構造で管理(分類)された画像を効率よく検索することが可能となる。
また、所望としないデータの登録や、条件に合わない検索結果の出力を回避できる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の機能構成を示すブロック図である。
【図2】本発明の画像検索にかかるデータ構造を示す図である。
【図3】登録データの例を示す図である。
【図4】本発明による検索結果リストの例を示す図である。
【符号の説明】
1 コンピュータ
2 記憶装置
3 ディスプレイ
4 アプリケーションプログラム
5 画像検索プログラム
6 アプリ定義処理
11 登録フィルタ
12 前処理モジュール
13 特徴量抽出モジュール
14 登録モジュール
15 検索モジュール
16 検索フィルタ
[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to a technique for registering and retrieving an image and image-related data associated with the image.
[0002]
[Prior art]
Conventionally, when searching for a desired image file from a large number of image files, image features representing image contents are obtained for all the image files, and an image having a feature amount close to the feature amount of the desired image file is obtained. The file was searched and displayed as a candidate. The prior art relating to such a search includes the following.
(1) Japanese Patent Application Laid-Open No. 2000-187731 "Computer-readable recording medium storing a program for causing a computer to execute each step of image feature extraction and its method"
(2) Japanese Patent Application Laid-Open No. 2000-285141, "Image Searching Apparatus, Image Classifying Apparatus, and Computer-Readable Recording Medium Recording Program for Making Computer Function as These Apparatus"
(3) Japanese Patent Application Laid-Open No. 2000-31246 "Similar image display method and recording medium storing similar image display processing program"
[Patent Document 1] JP-A-2000-187731 [Patent Document 2] JP-A-2000-285141 [Patent Document 3] JP-A-2000-31246 [0003]
[Problems to be solved by the invention]
However, when searching for an image, it is extremely rare to search only for image features representing image contents, and in fact, various types of information such as text, date, geographical information, or information on the shooting environment of an image, and even voices are used. Generally, a search is performed by including image-related data in search conditions.
In such a case, if the application program integrates the function of only image search and the search function based on other information, it is necessary to further narrow down by other information conditions after the image search. Not only is large, but also when it is desired to limit the number of searches, an extremely difficult situation occurs. In other words, when 10 search results are ultimately desired, it is not known how many will be dropped due to the conditions of the application program. You have to do it.
The above-mentioned prior art discloses an image search technique for a large number of images, but does not mention a search method other than images.
In view of this problem, the present invention provides an image search program and an image search device capable of performing a high-speed and practical image file search by simultaneously performing a search using data associated with an image at the time of image search. With the goal.
It is another object of the present invention to provide a program structure that allows an appropriate program module to be easily defined when developing a search program.
[0004]
[Means for Solving the Problems]
In order to solve the above-mentioned problem, a first aspect of the present invention is to provide an image feature amount and image-related data obtained by extracting data consisting of image data and image-related data associated with the image data from the image data. An image retrieval program for registering and retrieving with a key as a key, comprising: a feature value extraction step of extracting an image feature value; and a feature value extraction preprocessing step of performing predetermined image processing prior to the feature value extraction step. The feature amount extraction pre-processing step is characterized in that it is configured to be replaceable.
According to a second aspect of the present invention, data composed of image data and image-related data associated with the image data is registered and searched using the image feature amount extracted from the image data and the image-related data as keys. In the image search program, a search step of searching the image data with an image feature amount and image-related data is provided.
According to a third aspect of the present invention, in the image search program according to the second aspect, the search step includes a search result obtained by executing a search for each image-related data based on a plurality of designated search conditions. The narrowing search order is changed according to a search result searched by the image feature amount.
According to a fourth aspect of the present invention, data composed of image data and image-related data associated with the image data is registered and searched using the image feature amount extracted from the image data and the image-related data as keys. In an image search program, a registration step of arranging and registering image data, image-related data and image feature amount data in a tree structure in which the position of the data is specified by a path from the root, and referring to the data path at the time of search And performing a search.
According to a fifth aspect of the present invention, data composed of image data and image-related data associated with the image data is registered and searched for using the image feature amount extracted from the image data and the image-related data as keys. The image search program is characterized in that the image search program has a search filter for removing unnecessary data from a search result performed by the search step, and the search filter is replaceable.
[0005]
According to a sixth aspect of the present invention, data composed of image data and image-related data associated with the image data is registered and searched using the image feature amount extracted from the image data and the image-related data as keys. In the image search program, when registering the image data and the image-related data, a registration filter is provided for performing registration only when a pre-designated image feature amount or image-related data satisfies a registration condition.
According to a seventh aspect of the present invention, in the image search program according to the sixth aspect, the registration filter is configured to be replaceable.
According to an eighth aspect of the present invention, data composed of image data and image-related data associated with the image data is registered and searched using the image feature amount extracted from the image data and the image-related data as keys. The image search device is characterized by including a registered data filtering means for registering only data satisfying a predetermined condition.
According to a ninth aspect of the present invention, data composed of image data and image-related data associated with the image data is registered and searched using the image feature amount extracted from the image data and the image-related data as keys. The image search device is characterized by including a search result filtering means for outputting only search results satisfying a predetermined condition.
[0006]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of an image search device / program of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing a functional configuration of the present invention. This configuration is configured to perform high-speed search by extracting an image feature amount used at the time of image search in advance. It should be noted that a method of extracting feature amounts one by one at the time of search may be used.
It is assumed that an image obtained by a digital camera or the like and data associated with the image are in the storage device 2. Of course, it is also conceivable that it can be obtained directly from an input device such as a digital camera. Although the data (image-related data) associated with the image is two in this figure, it increases and decreases according to the number of image-related data.
Further, not only the application program 4 and the image search program 5 are realized by one computer 1, but also the form in which the application program 4 and the image search program 5 exist on independent computers and are connected by a network. Good.
[0007]
Next, the processing of each module of the image search program 5 will be described.
When the application registration filter is specified in the application definition process 6, the registration filter process 11 calls the application registration filter of the application definition process 6, determines whether or not the image file needs to be registered, and registers the image file. The process of registering only the necessary image files is performed.
The preprocessing module 12 performs preprocessing of an image for extracting an image feature amount. For example, when extracting a feature value from only the central portion of the image, a process of extracting the central portion from the image is performed. When the pre-processing program is designated by the application definition processing 6, the pre-processing program of the application definition processing 6 is called.
When an image and data associated with the image are specified, the feature extraction module 13 extracts a feature from the image by using a feature extraction processing program.
The registration module 14 performs a process of registering an ID for specifying an image corresponding to the specified image, data associated with the image, and a feature amount extracted from the image in a storage device.
Then, the search module 15 performs a process of searching the data registered in the storage device 2 based on the image feature amount extracted in the feature extraction process and the data associated with the image, and returning the searched image ID.
The search filter processing 16 removes search results that do not satisfy the conditions specified for the search results. If a search filter is specified by the application definition processing 6, the search filter of the application definition processing 6 Call the process.
[0008]
By the way, when an application program is constructed using an image search function, a method of extracting feature amounts differs depending on the application program. For example, in the case of an image such as product data, the product is usually located at the center of the image, and therefore, it is possible to perform an accurate image search by extracting the feature amount only from the central region of the image. That is, it is necessary to perform preprocessing for extracting the central region of the image before extracting the feature amount. Therefore, it is necessary that the developer of the application program can freely set a preprocessing program for extracting the optimum feature amount for each application program.
The application program developer creates in advance a function (a function written in any programming language that can be called from this program) for executing the preprocessing of the feature extraction for each feature, and defines the function when creating the application program. Specify as a quantity preprocessing function (the image to be preprocessed is used as an argument). In this manner, the feature amount extraction process performs the following process.
1) Check whether a feature preprocessing function is specified.
a) If the feature amount preprocessing function is not specified, a default preprocessing is performed.
b) If a preprocessing function is specified, the preprocessing function is called with the specified image as an argument. In the preprocessing function, preprocessing is performed on the image of the argument and the image is returned.
2) Extract feature values from the preprocessed image.
When extracting two features, for example, two colors (color histogram) and edges (features obtained by dividing the edge image extracted from the image into a grid and extracting the number of pixels at the edges of each grid) It is possible to specify a preprocessing function for each feature extraction. In addition, if a process for activating other software is described in the preprocessing function, any described program can be executed as a preprocessing program. Since the pre-processing is an independent program, the pre-processing program can be easily replaced.
[0009]
Next, a data structure used for the image search of the present invention will be described. An image often has data associated with the image. For example, the title, creation date, and creator of an image, and more recently, positional information based on GPS (Global Positioning System) may be given. When searching for such an image, it is necessary to search not only the image feature amount but also various data associated with the image. For example, it is possible to prepare a DBMS (Data Base Management System) such as an RDB (Relational Data Base) on the application program side, but the development cost on the application program side increases and an optimal search process for speeding up the search is possible. I can't do that either. Therefore, information (image-related data) associated with an image to be searched is also managed and searched, whereby an application program is constructed to enable high-speed search. As shown in FIG. 1 described above, in the secondary storage of the storage device 2, a database of image-related data is prepared in addition to the database of the image ID and the image feature amount.
[0010]
Here, the processing at the time of registration will be described below with reference to the diagram showing the data structure of FIG. At the time of registration, an image and image-related data are designated (in FIG. 1, three files at the top in the storage device 2).
1) First, a feature amount extraction process is performed: the process described above is performed. 2) An image ID is registered in an image ID database (DB), and a feature amount ID is acquired. The image ID is an ID for the user to manage the image, and may be, for example, a character string such as a file name or a URL, or a numerical ID independently managed by the user. . The feature amount ID is an ID assigned to the feature amount extracted from the image, and the feature amount, the image ID, and the related data are all specified by this ID.
3) Register the extracted feature value at the position indicated by the feature value ID in the feature value DB 4) Register the related data 1 at the position indicated by the feature value ID 5) Position the related data 2 at the position indicated by the feature value ID Register with.
The number of related data is not particularly limited. The data structure processed and registered as described above is as shown in FIG.
Next, an example will be described in which the related data is the title and creation date of the image. The search condition shown in this example is an image whose title is “summer of Enoshima” or whose creation date falls after January 1, 2002, and whose image img121. This means searching for an image having a similarity with jpg within 0.2 or less. It should be noted that the search data in this case uses the registration data of FIG. 3 as an example.
img121. jpg (similarity <0.2) AND (title = “Summer in Enoshima” OR creation date> “01/01/2002”)
Actually, if a search condition is specified by a character string as described above, it is necessary to analyze the character string of the search condition. Instead, a simple method of specifying the search condition of each DB in each argument of the search function is required. Implementation is possible.
[0011]
Next, a search processing procedure will be described.
The search in this example is a process when not only an image but also a condition of related data is specified. In this example, a feature amount search is performed after searching for related data.
1) Feature extraction processing: As described above, an image feature (feature A) is extracted.
2) Retrieval of related data 1 based on search condition of related data 1 to obtain search result feature ID set 3) Feature ID set obtained by searching related data 2 based on search condition of related data 2 and search result A union set (when OR is specified in the search condition) or an intersection set (when AND is specified in the search condition) of the feature amount ID set is newly set as a search result feature amount ID set.
4) The union set (when OR is specified in the search condition) or the intersection set (the search condition) of the feature amount ID set obtained by searching the feature amount DB based on the image feature amount search condition and the search result feature amount ID set Is newly set as a search result feature amount ID set. Similar to a general similar image search, the feature amount search can be realized by comparing the feature amount A with the feature amounts stored in the feature amount DB one by one and calculating the similarity.
5) The search result feature amount ID set is sorted based on the similarity obtained at the time of searching the feature amount DB, and a search result list is created.
6) Acquire an image ID from the image ID DB and assign the image ID to the search result list.
[0012]
FIG. 4 shows the search result list obtained in this manner.
In the above example, the search was performed in the order of the related data 1, the related data 2, and the image feature amount. However, the search may be performed in any order. However, search time may be affected depending on search conditions. That is, when the search for the image feature amount and the search for the related data are OR searches, only the search result of the image feature amount and the search result of the related data are simply merged (union set). Does not make any difference in the processing time. However, when the AND search is included, the search speed can be improved as the feature ID set to be searched can be narrowed down at an early stage.
Therefore, the speed can be increased by checking the number of searches and changing the processing order as described below.
1) Feature amount extraction processing: The feature amount (feature amount A) is extracted as described above.
2) The search result feature quantity ID set is an empty set.
3) The feature quantity, related data 1 and related data 2 are searched based on the search condition, and only the respective search numbers are obtained.
4) The following processing is performed in ascending order of the number of searches.
A new search is performed on the union (when OR is specified in the search condition) or the intersection (when AND is specified in the search condition) of the search result of the related data or the image feature amount and the search result feature amount ID set. The result feature amount ID set is used.
5) The search result feature amount ID set is sorted based on the similarity obtained at the time of searching the feature amount DB, and a search result list is created.
6) Acquire an image ID from the image ID DB and assign the image ID to the search result list.
Examples of the relevant data include a path name of a directory in which the actual image data is stored, a keyword of the image, GPS position information, camera information (exposure, etc.) at the time of photographing the image, and audio information describing the contents of the image. Is also conceivable.
In particular, when data (image data) represented by a file system of a computer is managed in a tree structure, a path from the root of the tree structure is managed as related data, and is searched for. Image retrieval in consideration of a tree structure can be performed at high speed.
Taking a file system of a computer as an example, image data is often managed by the following paths. This path can also be a classification at the same time.
/ Image / Photo / Four seasons / Summer / Sea / Enoshima. jpg
If this path is managed as related data, it is possible to search for an arbitrary directory (that is, a classification) by prefixing the character string of the path. Further, a DBMS (database management system) such as a commercial relational database (RDB) may be used for managing and searching related data.
[0013]
According to the above embodiment, it is possible to manage and search various data together with the feature amount as the relevant data, but it is necessary that the program of the present invention has various related information search means. If the related data is text or numerical data, it can be easily realized. However, for voice or the like, it is necessary to use a search means unique to the application program. Therefore, after the search processing of this program, a filter processing (a filter function described by the application program) designated by the application program is called as a filter function of the search result.
The procedure is as follows. At the time of the call, the search result list is the argument.
1) Check whether the filter function of the application definition process 6 is specified.
a) If a filter function is specified in the application definition process 6, the filter function of the application definition process 6 is called using the search result list as an argument. The filter function of the application definition process 6 returns the search data indicated by the search result list excluding unnecessary (unsuitable for the conditions of the application program) search results.
b) If no filter function is specified in the application definition process 6, a default process is performed. The default is to do nothing normally.
It should be noted that, although the description will return to the previous description, for the filter processing, similarly to the search filter, a registration filter for determining whether or not the image specified at the time of registration should be registered can be specified. The registration filter of the application definition process 6 is called with an image, an image ID, and related data as arguments. The procedure is as follows.
1) Check whether a registration filter is specified in the application definition process 6.
a) If the registration filter function is specified in the application definition process 6, the registration filter function is called with the image, image ID, and related data as arguments. The registration filter function determines whether or not it should be registered, and returns whether or not the image should be registered.
b) If no registered filter function is specified in the application definition process 6, a default process is performed. The default is to do nothing normally.
2) When the registration filter function of the application definition process 6 determines data to be registered, the registration process is continued. If it is determined that the image should not be registered, the registration process is interrupted.
With such a registration filter, for example, a filter process at the time of registration, such as removing a small image that is not suitable for image search, can be easily defined by the developer of the application program.
[0014]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, a developer can freely define preprocessing and filter processing appropriate for each application program.
Further, it is possible to perform a high-speed search based on various data related to an image other than the image.
Then, it is possible to efficiently search for images managed (classified) in a tree structure.
Also, it is possible to avoid registration of undesired data and output of search results that do not meet the conditions.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a functional configuration of the present invention.
FIG. 2 is a diagram showing a data structure according to an image search of the present invention.
FIG. 3 is a diagram showing an example of registration data.
FIG. 4 is a diagram showing an example of a search result list according to the present invention.
[Explanation of symbols]
REFERENCE SIGNS LIST 1 computer 2 storage device 3 display 4 application program 5 image search program 6 application definition processing 11 registration filter 12 preprocessing module 13 feature quantity extraction module 14 registration module 15 search module 16 search filter

Claims (9)

画像データと該画像データに関連付けられた画像関連データとからなるデータを、前記画像データから抽出した画像特徴量および前記画像関連データをキーに登録および検索する画像検索プログラムにおいて、前記画像特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、該特徴量抽出ステップに先立って所定の画像処理を行う特徴量抽出前処理ステップとを有し、前記特徴量抽出前処理ステップは取り替え可能に構成したことを特徴とする画像検索プログラム。In an image search program for registering and searching data consisting of image data and image-related data associated with the image data with an image feature amount extracted from the image data and the image-related data as a key, the image feature amount A feature value extraction step of extracting, and a feature value extraction preprocessing step of performing predetermined image processing prior to the feature value extraction step, wherein the feature value extraction preprocessing step is configured to be replaceable. Image search program. 画像データと該画像データに関連付けられた画像関連データとからなるデータを、前記画像データから抽出した画像特徴量および前記画像関連データをキーに登録および検索する画像検索プログラムにおいて、前記画像データを画像特徴量および画像関連データとで検索する検索ステップを備えたことを特徴とする画像検索プログラム。In an image search program for registering and searching data consisting of image data and image-related data associated with the image data with an image feature amount extracted from the image data and the image-related data as a key, the image data is stored in an image. An image search program comprising a search step for searching for a feature amount and image-related data. 前記検索ステップは複数の指定された検索条件を基に画像関連データごとに検索を実行して得られた検索結果および画像特徴量で検索した検索結果に応じて絞込みの検索順序を変更することを特徴とする請求項2記載の画像検索プログラム。The search step includes changing a narrowing search order according to a search result obtained by executing a search for each image-related data based on a plurality of designated search conditions and a search result searched by an image feature amount. 3. The image search program according to claim 2, wherein: 画像データと該画像データに関連付けられた画像関連データとからなるデータを、前記画像データから抽出した画像特徴量および前記画像関連データをキーに登録および検索する画像検索プログラムにおいて、画像データ、画像関連データおよび画像特徴量データをルートからのパスによりデータの位置が特定される木構造で配置して登録する登録ステップと、検索時に前記データのパスを参照して検索を行う検索ステップとを備えたことを特徴とする画像検索プログラム。An image retrieval program for registering and retrieving data composed of image data and image-related data associated with the image data with an image feature quantity extracted from the image data and the image-related data as a key includes image data, image-related A registration step of arranging and registering the data and the image feature amount data in a tree structure in which the position of the data is specified by a path from the root; and a search step of performing a search by referring to the data path during a search. An image search program characterized by the following. 画像データと該画像データに関連付けられた画像関連データとからなるデータを、前記画像データから抽出した画像特徴量および前記画像関連データをキーに登録および検索する画像検索プログラムにおいて、検索ステップが行った検索結果から不要なデータを除去する検索フィルタを有し、該検索フィルタは取り替え可能に構成したことを特徴とする画像検索プログラム。The search step is performed in an image search program for registering and searching data consisting of image data and image-related data associated with the image data with an image feature amount extracted from the image data and the image-related data as keys. An image search program having a search filter for removing unnecessary data from search results, wherein the search filter is replaceable. 画像データと該画像データに関連付けられた画像関連データとからなるデータを、前記画像データから抽出した画像特徴量および前記画像関連データをキーに登録および検索する画像検索プログラムにおいて、前記画像データおよび前記画像関連データを登録する際、予め指定した画像特徴量あるいは画像関連データが登録条件に適合する場合のみ登録を行う登録フィルタを備えたことを特徴とする画像検索プログラム。In an image search program for registering and searching data consisting of image data and image-related data associated with the image data with an image feature amount extracted from the image data and the image-related data as a key, the image data and the An image search program characterized by comprising a registration filter for registering image-related data only when a pre-designated image feature amount or image-related data satisfies registration conditions. 前記登録フィルタは取り替え可能に構成したことを特徴とする請求項6記載の画像検索プログラム。7. The image search program according to claim 6, wherein the registration filter is configured to be replaceable. 画像データと該画像データに関連付けられた画像関連データとからなるデータを、前記画像データから抽出した画像特徴量および前記画像関連データをキーに登録および検索する画像検索装置において、所定の条件を満たすデータのみを登録する登録データフィルタリング手段を備えたことを特徴とする画像検索装置。In an image search apparatus for registering and searching data consisting of image data and image-related data associated with the image data with an image feature amount extracted from the image data and the image-related data as a key, a predetermined condition is satisfied. An image search device comprising a registered data filtering means for registering only data. 画像データと該画像データに関連付けられた画像関連データとからなるデータを、前記画像データから抽出した画像特徴量および前記画像関連データをキーに登録および検索する画像検索装置において、所定の条件を満たす検索結果のみを出力する検索結果フィルタリング手段を備えたことを特徴とする画像検索装置。In an image search apparatus for registering and searching data consisting of image data and image-related data associated with the image data with an image feature amount extracted from the image data and the image-related data as a key, a predetermined condition is satisfied. An image search device comprising a search result filtering means for outputting only search results.
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