JP2004145555A - データベース登録システム及びデータベース登録方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】マルチメディアオブジェクトをデータベースに登録する際のカテゴリ情報設定の省力化。
【解決手段】マルチメディアオブジェクトが持つ各種の特徴量を用いて類似なオブジェクトを検索するシステムにおいて、入力部１１で入力された登録対象マルチメディアオブジェクトから特徴量算出部１２で１種類以上の特徴量を算出し、この特徴量算出部１２によって算出された特徴量に基づいてカテゴリ設定部１３で上記登録対象マルチメディアオブジェクトのオブジェクトデータベース１５上の登録先となるカテゴリを設定する。そして、登録部１４により、上記入力部１１で入力された登録対象マルチメディアオブジェクトと、上記特徴量算出部１２によって算出された特徴量と、上記カテゴリ設定部１３によって設定されたカテゴリと、を関連付けて上記オブジェクトデータベース１５に登録する。
【選択図】 図１
【解決手段】マルチメディアオブジェクトが持つ各種の特徴量を用いて類似なオブジェクトを検索するシステムにおいて、入力部１１で入力された登録対象マルチメディアオブジェクトから特徴量算出部１２で１種類以上の特徴量を算出し、この特徴量算出部１２によって算出された特徴量に基づいてカテゴリ設定部１３で上記登録対象マルチメディアオブジェクトのオブジェクトデータベース１５上の登録先となるカテゴリを設定する。そして、登録部１４により、上記入力部１１で入力された登録対象マルチメディアオブジェクトと、上記特徴量算出部１２によって算出された特徴量と、上記カテゴリ設定部１３によって設定されたカテゴリと、を関連付けて上記オブジェクトデータベース１５に登録する。
【選択図】 図１
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、物体の形状を表す三次元データ、二次元画像、動画像、音声、音楽等のデジタルデータであるマルチメディアオブジェクトが持つ各種の特徴量を用いて類似なオブジェクトをデータベースから検索するシステムにおいて、マルチメディアオブジェクトをデータベースへ登録するためのデータベース登録システム及びデータベース登録方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、デジタルデータとしての静止画や動画、音声、音楽といったマルチメディアオブジェクトが様々な場面で利用されている。
【０００３】
例えば、三次元オブジェクトを表現するデータに関しても、従来からのＣＡＤデータに加え、商品の三次元オブジェクトデータ化、また、考古学的遺産や美術・芸術品の三次元オブジェクトデータ化によるデジタルアーカイブ等、盛んに利用されている。また、多数のデジタル画像データやデジタル音楽データがインターネットを介してやりとりされている。これらのデータは増大する一方であり、データの効率的な管理や、利用者の要求するデータを効率良く検索する要求が高まっている。
【０００４】
このような要求に答えるべく、様々な技術が提案されており、類似オブジェクトの検索技術に関しても、マルチメディアオブジェクトの持つ特徴を算出し、これらの特徴量に従って検索を行う方法が提案されている。この特徴量による類似オブジェクト検索では、使用者が検索結果として希望するオブジェクトに類似なオブジェクトを指定し、このオブジェクトの特徴量とデータベースに登録されたオブジェクトの特徴量とを比較することにより類似なオブジェクトを検索することができる。
【０００５】
一方、オブジェクトを様々なカテゴリに分類し、カタログとして整理して閲覧する要求も強くある。
【０００６】
一般に、特徴量による類似オブジェクト検索では、初めに検索結果として希望するオブジェクトに類似なオブジェクトを指定する必要があるため、カテゴリ整理されたカタログが必要とされる。
【０００７】
そこで、デジタル画像をカテゴリ化及び／又は検索のための方法及びコンピュータソフトウェア製品が種々発明されている（例えば、特許文献１参照）。この特許文献１に開示の発明では、登録するデジタル画像に設定するカテゴリ情報を、アイコンとして選択する方法を提案している。この方法により、カテゴリ分類の省力化／簡易化を可能にしている。
【０００８】
【特許文献１】
特開２００２−１４０３４３号公報
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来方法では、多くのカテゴリの選択肢の中から登録対象となるマルチメディアオブジェクトに適切なものを、人が選択する必要があった。例えば、特許文献１でも、利用者にカテゴリ情報の選択肢を提示するものの、そのカテゴリ情報の中から適切なものを選ぶ操作は、利用者に委ねられていた。
【００１０】
このため、大量のマルチメディアオブジェクトをデータベースに登録することは、煩雑且つ困難であった。
【００１１】
また、適切なカテゴリ情報を設定するためには、選択肢となっている全てのカテゴリ情報を、登録者が把握している必要がある。しかし、全てのカテゴリ情報を把握することは、検索システムの規模の拡大とともに困難になっていた。また、登録者の個人差があるため、設定されたカテゴリ情報が必ずしも客観的なものとは言えなかった。
【００１２】
このため、適切なカテゴリ情報を設定することは、容易ではなかった。
【００１３】
本発明は、上記の点に鑑みてなされたもので、マルチメディアオブジェクトをデータベースに登録する際のカテゴリ情報設定を、登録対象オブジェクトが大量であっても、また選択肢が多様であっても、省力化するデータベース登録システム及びデータベース登録方法を提供することを目的とする。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するために、請求項１に記載の発明によるデータベース登録システムは、
マルチメディアオブジェクトが持つ各種の特徴量を用いて類似なオブジェクトを検索するシステムにおいて、
登録対象であるマルチメディアオブジェクトから１種類以上の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
該特徴量算出手段によって算出された特徴量に基づいて、上記登録対象であるマルチメディアオブジェクトのデータベース上の登録先となるカテゴリを設定するカテゴリ設定手段と、
上記登録対象であるマルチメディアオブジェクトと、上記特徴量算出手段によって算出された特徴量と、上記カテゴリ設定手段によって設定されたカテゴリと、を関連付けて上記データベースに登録する登録手段と、
を具備することを特徴とする。
【００１５】
なお、本明細書中において、用語「マルチメディアオブジェクト」は、物体の形状を表す三次元データ、二次元画像、動画像、音声、音楽等のデジタルデータを指す。
【００１６】
また、用語「特徴量」は、マルチメディアデータに対して算術的な処理を施すことにより計算できる数値を指す。例えば、三次元データに対する表面積、体積といった量を含む。また、三次元データに対する外接楕円体長軸周りのモーメントヒストグラムを含む。
【００１７】
更に、用語「カテゴリ」は、マルチメディアオブジェクトをカタログ的に分類する際に用いる区分情報を指す。例えば、以下に説明する第１の実施の形態で示すようなインテリア用品を対象とした場合、「チェア」、「デスク」といった区分情報がカテゴリとなる。
【００１８】
また、請求項２に記載の発明によるデータベース登録システムは、請求項１に記載の発明によるデータベース登録システムにおいて、
上記カテゴリ設定手段は、上記特徴量算出手段によって算出された特徴量に基づいてカテゴリを自動的に選択し、
上記登録手段は、上記登録対象であるマルチメディアオブジェクトと該マルチメディアオブジェクトの特徴量とを、上記カテゴリ設定手段によって自動的に選択されたカテゴリと共に、上記データベースに自動的に登録することを特徴とする。
【００１９】
また、請求項３に記載の発明によるデータベース登録システムは、請求項１に記載の発明によるデータベース登録システムにおいて、
上記カテゴリ設定手段は、上記特徴量算出手段によって算出された特徴量に基づいて選択したカテゴリを、登録者に提示する登録先カテゴリ候補の初期値とすることを特徴とする。
【００２０】
また、請求項４に記載の発明によるデータベース登録システムは、請求項１に記載の発明によるデータベース登録システムにおいて、
上記カテゴリ設定手段は、上記特徴量算出手段によって算出された特徴量に基づいてカテゴリを複数選択し、それら複数選択したカテゴリを確度の高い順に表示することを特徴とする。
【００２１】
なお、本明細書中において、用語「確度」は、登録対象であるマルチメディアオブジェクトと各カテゴリとの関係を表現する値を意味し、マルチメディアオブジェクトが該カテゴリに適している割合を表現するものとする。
【００２２】
また、請求項５に記載の発明によるデータベース登録システムは、請求項４に記載の発明によるデータベース登録システムにおいて、
上記カテゴリ設定手段は、上記特徴量に基づいて選択した複数のカテゴリを、設定した閾値以上の確度のカテゴリを表すリストと、上記閾値未満の確度のカテゴリを表すリストとして表示することを特徴とする。
【００２３】
また、請求項６に記載の発明によるデータベース登録システムは、請求項１に記載の発明によるデータベース登録システムにおいて、
上記カテゴリ設定手段は、上記特徴量算出手段によって算出された特徴量に基づいて登録先となるカテゴリを選択し、その選択したカテゴリに確度を表す記号を付与して表示することを特徴とする。
【００２４】
また、請求項７に記載の発明によるデータベース登録システムは、請求項１に記載の発明によるデータベース登録システムにおいて、
上記カテゴリ設定手段は、
登録済マルチメディアオブジェクトの特徴量を登録先カテゴリに対して判別分析する判別分析手段と、
該判別分析手段の判別分析結果を記憶する記憶手段と、
を有し、
該記憶手段に記憶している判別分析結果を用いて、登録先となるカテゴリを選択することを特徴とする。
【００２５】
なお、本明細書中において、用語「判別分析」は、多変量解析に用いられる数学的手法、及び該手法を部分的に利用した解析手法を指す。
【００２６】
また、請求項８に記載の発明によるデータベース登録システムは、請求項７に記載の発明によるデータベース登録システムにおいて、
上記判別分析手段は、上記カテゴリ設定手段にて上記登録対象であるマルチメディアオブジェクトの登録先が決定した後、該マルチメディアオブジェクトを含めた登録済オブジェクトに対して判別分析することを特徴とする。
【００２７】
また、請求項９に記載の発明によるデータベース登録システムは、請求項１に記載の発明によるデータベース登録システムにおいて、
任意のマルチメディアオブジェクトを上記登録対象であるマルチメディアアオブジェクトとして指定する対象指定手段と、
該対象指定手段で指定された上記マルチメディアオブジェクトの属性情報を指定及び／または入力する属性指定手段と、
を更に具備することを特徴とする。
【００２８】
なお、本明細書中において、用語「属性情報」は、名称、重量、価格、色等、マルチメディアオブジェクトに関連する各種情報を指し、該マルチメディアオブジェクトの特徴量として算出しない情報をも含む。
【００２９】
また、請求項１０に記載の発明によるデータベース登録システムは、請求項１に記載の発明によるデータベース登録システムにおいて、
上記カテゴリ設定手段は、上記登録対象であるマルチメディアオブジェクトの属性情報を指定及び／または入力する手段を有していることを特徴とする。
【００３０】
また、請求項１１に記載の発明によるデータベース登録方法は、
マルチメディアオブジェクトが持つ各種の特徴量を用いて類似なオブジェクトを検索する方法において、
登録対象であるマルチメディアオブジェクトから１種類以上の特徴量を算出する工程と、
該算出された特徴量に基づいて、上記登録対象であるマルチメディアオブジェクトのデータベース上の登録先となるカテゴリを設定する工程と、
上記登録対象であるマルチメディアオブジェクトと、上記算出された特徴量と、上記設定されたカテゴリと、を関連付けて上記データベースに登録する工程と、
を有することを特徴とする。
【００３１】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。
【００３２】
［第１の実施の形態］
図１の（Ａ）は、本発明のデータベース登録システムの第１の実施の形態が適用された三次元インテリア類似検索システム１０の構成を示すブロック図である。
【００３３】
この三次元インテリア類似検索システム１０は、入力部１１と、該入力部１１に接続された特徴量算出部１２と、該特徴量算出部１２に接続されたカテゴリ設定部１３と、上記の入力部１１，特徴量算出部１２，及びカテゴリ設定部１３に接続された登録部１４と、該登録部１４に接続されたオブジェクトデータベース１５と、該オブジェクトデータベース１５に接続された検索部１６とから構成されており、また、上記カテゴリ設定部１３は、上記特徴量算出部１２と上記登録部１４との間に接続されたカテゴリ選択部１３Ａと、該カテゴリ選択部１３Ａに接続された統計データベース１３Ｂと、該統計データベース１３Ｂ及び上記オブジェクトデータベース１５に接続された判別分析部１３Ｃとから構成されている。
【００３４】
ここで、上記入力部１１は、登録対象であるマルチメディアオブジェクト、即ち登録したいインテリア用品の三次元形状データを入力するためのものである。
【００３５】
上記特徴量算出部１２は、上記入力部１１によって入力された三次元形状データから１種類以上の特徴量を算出するものである。
【００３６】
上記カテゴリ設定部１３は、上記特徴量算出部１２によって算出された特徴量に基づいて、上記入力部１１によって入力された三次元形状データの上記オブジェクトデータベース１５上の登録先となるカテゴリを設定するものである。
【００３７】
上記登録部１４は、上記入力部１１によって入力された三次元形状データと、上記特徴量算出部１２によって算出された特徴量と、上記カテゴリ設定部１３によって設定されたカテゴリと、を関連付けて上記オブジェクトデータベース１５に登録するものである。
【００３８】
上記オブジェクトデータベース１５は、椅子、テーブル等インテリア用品の三次元形状データ、名称／価格等の属性データ、カテゴリ情報及び特徴量データを蓄積するものである。
【００３９】
上記検索部１６は、使用者による検索条件の設定を受けて、上記オブジェクトデータベース１５から、その検索条件としてのインテリア用品の三次元形状データに類似するデータを検索するものである。なお、本実施の形態は、類似検索システムにおけるデータベース登録部分を特徴とするものであるため、この検索部１６の構成及び検索方法の詳細についてはその説明を省略する。
【００４０】
また、上記カテゴリ設定部１３の判別分析部１３Ｃは、上記オブジェクトデータベース１５にこれまでに登録された三次元形状データの特徴量を、登録先カテゴリに対して判別分析するものであり、上記統計データベース１３Ｂは、この判別分析部１３Ｃの判別分析結果を記憶するものである。そして、上記カテゴリ選択部１３Ａは、上記特徴量算出部１２で算出した特徴量と、この統計データベース１３Ｂに記憶している判別分析結果とを比較することで、登録先として推奨するカテゴリを選択する。
【００４１】
この推奨カテゴリは、上記登録部１４において使用者に提示され、実際にどのカテゴリを指定して登録するかは、使用者によって決定される。
【００４２】
次に、以上のような構成の三次元インテリア類似検索システム１０におけるデータベース登録動作を、図１の（Ｂ）に示す表示例及び図２に示すフローチャートを参照して説明する。
【００４３】
即ち、まず、使用者が、入力部１１によって登録したいインテリア用品の三次元形状データを入力する（ステップＳ１０１）。この三次元形状データは、ＣＡＤ等で作成したもの、三次元スキャナで取り込んだもの、等のコンピュータ上のモデルデータ１７である。
【００４４】
このステップＳ１０１でのモデルデータ１７の実際の入力操作は、例えば、不図示表示装置の画面上に表示されている、図１の（Ｂ）に示すような入力ウィンドウ１８を用いて行われる。
【００４５】
即ち、この入力ウィンドウ１８には、三次元形状データを入力するための入力フィールド１９が配されており、該入力フィールド１９内に、登録したいモデルデータ１７のアドレス（不図示記憶媒体上のフォルダ及びファイル名やＵＲＬアドレス等）を記述入力することで、或いは、当該入力フィールド１９近傍に配された『参照』ボタン２０の操作（例えばクリック）によって表示されるフォルダツリー等をたどってファイルを指定することにより該入力フィールド１９にファイル名を入力することで、該当するモデルデータ１７が特定される。こうして特定されたモデルデータ１７が不図示記憶媒体等から読み出されて、上記入力ウィンドウ１８に設けられている三次元表示領域２１に表示される。そして、『決定』ボタン２２の操作によって、上記読み出されたモデルデータ１７が上記特徴量算出部１２及び上記登録部１４に供給される。
【００４６】
次に、上記特徴量算出部１２により、上記入力部１１で入力されたモデルデータ１７から特徴量を算出する（ステップＳ１０２）。
【００４７】
上記算出される特徴量としては、三次元オブジェクトのテクスチャに対して算出できるＲＧＢ、ＨＳＶ、Ｌａｂ等の各色情報毎の値を量子化したヒストグラム、エッジ微分を量子化した形状ヒストグラム、三次元オブジェクトの体積や表面積、頂点分布、ポリゴン分布のヒストグラム等を用いる。
【００４８】
なお、これらの特徴量は、さまざまな部位に渡って取り出して、それぞれ別々の特徴量としても良い。
【００４９】
この算出した特徴量は、上記カテゴリ設定部１３のカテゴリ選択部１３Ａ及び上記登録部１４に送られる。
【００５０】
そして、上記カテゴリ選択部１３Ａは、上記カテゴリ設定部１３の統計データベース１３Ｂに記憶されている統計データ２３を利用して、上記特徴量算出部１２で算出された特徴量について各主軸上でのカテゴリ確度を計算する（ステップＳ１０３〜Ｓ１０５）。
【００５１】
ここで、主軸とは、上記オブジェクトデータベース１５に蓄えられた各インテリア用品の特徴量データを判別分析した結果得られるベクトル（以降、主軸データと呼ぶ）で表現される数学上の概念である。特徴量データがｆ次元の場合、この主軸データもｆ次元のベクトルとなる。また、カテゴリ数がｃの場合、主軸データは第１主軸から第ｃ−１主軸まで存在する。
【００５２】
また、統計データ２３は、上記オブジェクトデータベース１５に蓄えられた各インテリア用品の特徴量データを判別分析した結果得られる主軸データ、各カテゴリの各主軸データ上での平均値及び標準偏差である。
【００５３】
即ち、上記ステップＳ１０３では、まず、第ｉ主軸を表す主軸データＡｉと登録したいインテリア用品の特徴量データｆとの内積Ｆｉを算出する。
【００５４】
Ｆｉ＝Ａｉ・Ｆ …（１）
次に、確度関数ｔ（ｘ，ｃｉ）に上記内積Ｆｉを代入することにより、カテゴリｃｉに対する確度ｔ（Ｆｉ，ｃｉ）を算出する。
【００５５】
ｔ（ｘ，ｃｉ）＝ｅｘｐ（−１／２×（（ｘ−ｍ＿ｃｉ）／ｓ＿ｃｉ）２）…（２）
ここで、ｓ＿ｃｉ及びｍ＿ｃｉは、カテゴリｃｉの第ｉ主軸上での標準偏差及び平均値を示す。
【００５６】
これらカテゴリｃｉの標準偏差ｓ＿ｃｉ及び平均値ｍ＿ｃｉは、上記オブジェクトデータベース１５に蓄えられている。
【００５７】
全カテゴリに対して上記（２）式の計算を行うことにより、第ｉ主軸に対するカテゴリ確度が計算できる。
【００５８】
そして、上記ステップＳ１０４で、全主軸の計算がなされたか否かを判断し、まだ残っている主軸がある場合には、上記ステップＳ１０５で、対象とする主軸のインデックスｉを増加させた後、上記ステップＳ１０３へ戻る。
【００５９】
而して、全主軸に対して計算が完了したならば（ステップＳ１０４）、次に、上記カテゴリ選択部１３Ａは、各カテゴリ確度を計算する（ステップＳ１０６）。
【００６０】
この各カテゴリ確度は、上記ステップＳ１０３で計算した各主軸に対するカテゴリ確度を、各カテゴリ毎の平均値を算出することにより求める。
【００６１】
即ち、登録したいインテリア用品のカテゴリｃｉに対するカテゴリ確度ｔ（ｃｉ）は、以下のようになる。
【００６２】
ｔ（ｃｉ）＝｛ｔ（Ｆ１，ｃｉ）＋ｔ（Ｆ２，ｃｉ）＋…
＋ｔ（Ｆｃ−１，ｃｉ）｝／（ｃ−１） …（３）
その後、上記カテゴリ選択部１３Ａは、カテゴリ確度の閾値に従って、カテゴリを、「推奨カテゴリ」と「その他のカテゴリ」とに振り分ける（ステップＳ１０７）。この場合、カテゴリ確度の閾値は、本システムに予め設定されたものであっても良いし、使用者が設定したものであっても良い。
【００６３】
こうして振り分けられたカテゴリの情報が上記登録部１４に渡され、上記登録部１４では、使用者が最終的なカテゴリ設定を行って（ステップＳ１０８）、そのカテゴリと上記入力部１１で入力されたモデルデータ１７及び上記特徴量算出部１２で算出された特徴量とを関連付けて上記オブジェクトデータベース１５に登録することになる（ステップＳ１０９）。
【００６４】
上記ステップＳ１０８でのカテゴリ設定は、図３に示すような登録ウィンドウ２４を用いて行われる。
【００６５】
即ち、この登録ウィンドウ２４には、上記入力ウィンドウ１８と同様に、上記入力部１１で入力された、登録したいモデルデータ１７即ちインテリア用品の三次元形状を表示するための三次元表示領域２１が配されている。そして、更に、登録ウィンドウ２４には、名称等の属性情報を入力するための複数の入力フィールド２５と、カテゴリを設定するための商品カテゴリ設定フィールド２６とが表示されている。
【００６６】
使用者は、そのインテリア用品の属性情報を、上記入力フィールド２５に対して記述入力することができる。なお、属性情報とは、上記モデルデータ１７に関連する情報であり、例えば、名称、商品コード、サイズ、重量、製造年月日、登録年月日、商品説明、サムネイル画像等、該モデルデータ１７から特徴量として算出しない情報を含むものである。
【００６７】
一方、商品カテゴリ設定フィールド２６については、該商品カテゴリ設定フィールド２６をクリックすることにより、図３に示すように、上記ステップＳ１０７で振り分けた「推奨カテゴリ」を表示するリスト２７が表示される。このとき、「推奨カテゴリ」は、その登録したいインテリア用品が属する可能性の高いカテゴリのリストであるので、予め選択された状態（チェックボックスにチェックが入った状態）になっている。この「推奨カテゴリ」を表示するリスト２７に含まれるカテゴリの内、使用者が登録すべきでないと判断するものがあれば、これらの選択状態を解除することができる。
【００６８】
また、上記「推奨カテゴリ」を表示するリスト２７には、上記ステップＳ１０７で振り分けた「その他のカテゴリ」の集合を表現する「その他」という選択要素も表示されている。使用者は、上記「推奨カテゴリ」を表示するリスト２７中の「その他」をクリックすることにより、「その他のカテゴリ」を表示するリスト２８を表示できる。この「その他のカテゴリ」は、登録したいインテリア用品が属する可能性の低いカテゴリのリストであるので、予め選択されていない。このリスト２８に含まれるカテゴリの内、使用者が登録すべきだと判断するものがあれば、これらを選択することができる。
【００６９】
そして、入力フィールド２５への属性情報の記入及びカテゴリの選択設定が行われた後、登録ウィンドウ２４内の『登録』ボタン２９をクリックすることにより、登録が完了する。即ち、この『登録』ボタン２９のクリックにより、上記入力されたインテリア用品の三次元形状を表すモデルデータ１７、上記算出した特徴量データ、及び、上記設定した属性情報が、上記使用者が設定したカテゴリ情報と共に、オブジェクトデータベース１５に登録される。
【００７０】
なお、上記検索部１６は、上記オブジェクトデータベース１５に登録された情報を用いて、検索処理を行うことができる。
【００７１】
次に、上記カテゴリ設定部１３の統計データベース１３Ｂに蓄えられている統計データを更新する手順を、図４に示すフローチャートを参照して説明する。なお、図４中の各ステップは、上記カテゴリ設定部１３の判別分析部１３Ｃにて処理されるものである。
【００７２】
即ち、まず、上記オブジェクトデータベース１５に蓄えられている全インテリア用品の特徴量データ３０を読み込む（ステップＳ２０１）。この特徴量データ３０は、カテゴリ毎にまとめられる。
【００７３】
次に、上記ステップＳ２０１にて読み込んだ特徴量データから、各カテゴリについてカテゴリ内分散３１とその平均値であるカテゴリ内分散平均Ｗとを計算する（ステップＳ２０２）。ここで、カテゴリ内分散とは、そのカテゴリに属する特徴量データの分散共分散行列であり、カテゴリの広がりを表す量である。
【００７４】
また、この計算過程において、カテゴリ平均ベクトル３２も求められる。このカテゴリ平均ベクトルとは、そのカテゴリに属する特徴量データをベクトルとして平均化したものであり、カテゴリの中心位置を表す量である。
【００７５】
次に、上記ステップＳ２０１にて読み込んだ特徴量データ３０と上記ステップＳ２０２にて算出したカテゴリ平均ベクトル３２とから、カテゴリ間分散Ｂを計算する（ステップＳ２０３）。ここで、カテゴリ間分散とは、各カテゴリ平均ベクトル３２の分散共分散行列であり、各カテゴリ同士の広がりを表す量である。
【００７６】
その後、上記ステップＳ２０２にて算出したカテゴリ内分散平均Ｗと上記ステップＳ２０３にて算出したカテゴリ間分散Ｂとから構成される分散比ｒを最大化する主軸データｙを計算する。
【００７７】
ｒ＝（ｙｔＢｙ）／（ｙｔＷｙ） …（４）
この計算は、一般に行列の固有値問題となり、最終的に固有値の大きい順に対応する主軸データｙの集合Ｙ（主軸データ３３）が得られる（ステップＳ２０４）。ここでは、固有値の大きい順に、各対応する主軸を第１主軸、第２主軸、…、と呼ぶ。この主軸データｙは、特徴量と同じ次元数のベクトルとなっている。また、主軸データｙの集合Ｙは、カテゴリ数をｃ、特徴量の次元数をｎとすると、ｃ−１行ｎ列の行列として表される。
【００７８】
次に、各主軸上でのカテゴリの平均値及び分散値データ３４を計算する（ステップＳ２０５）。即ち、第ｉ主軸上でのカテゴリの平均値ｍｃｉは、第ｉ主軸データｙｉと上記ステップＳ２０２で求めたカテゴリ平均ベクトルｍｃ（カテゴリ平均ベクトル３２）とから求められる。
【００７９】
ｍｃｉ＝ｍｃｘｙｉ …（５）
また、第ｉ主軸上でのカテゴリの分散値Ｗｃｉは、各カテゴリの分散値は、第ｉ主軸データｙｉと上記ステップＳ２０２で求めたカテゴリ内分散Ｗｃ（カテゴリ内分散３１）とから求められる。
【００８０】
Ｗｃｉ＝ｙｉ ｔＷｃｙｉ …（６）
上記（５）式及び（６）式を各主軸、各カテゴリ毎に計算することにより、各主軸上でのカテゴリの平均値及び分散値データ３４を得られる。
【００８１】
そして、上記ステップＳ２０４にて求めた主軸データの集合Ｙ（主軸データ３３）及び上記ステップＳ２０５にて求めた各主軸上でのカテゴリの平均値及び分散値データ３４をデータとして保存する（ステップＳ２０６）。その保存先は、上記統計データベース１３Ｂである。
【００８２】
こうして上記統計データベース１３Ｂに保存された該データが、上記統計データ２３として、上記カテゴリ選択部１３Ａで利用される。
【００８３】
なお、この図４に示したような統計データ更新処理は、新規のインテリア用品が登録される度に行われる。
【００８４】
以上説明したように、本第１の実施の形態では、上記特徴量算出部１２において、使用者が入力したインテリア用品の三次元データから特徴量を算出する。つまり、類似検索システムとして必須の構成要素である該特徴量を利用して、登録カテゴリ判断の機能を提供する。即ち、カテゴリ設定部１３は、既にデータベースへ登録してあるインテリア用品の特徴量と、これから登録しようとしているインテリア用品の特徴量との関係から、登録されるべきカテゴリを自動的に判断し、使用者に提示する。この結果、使用者はインテリア用品の登録先となるカテゴリを容易に決定することができ、効率的に登録作業を行うことが可能になる。
【００８５】
また、カテゴリ設定部１３は、登録されるべきカテゴリを使用者に提示する際、カテゴリを判別分析に基づいて計算された確度の順に並べる。更に、カテゴリ設定部１３は、登録されるべきカテゴリを使用者に提示する際、判別分析に基づいて計算された確度の高いカテゴリと、確度の低いカテゴリとを別のリストとして階層的に表示するので、カテゴリ数が多い場合であっても表示が繁雑にならい。この結果、使用者は適している可能性の高いカテゴリを容易に判断することが可能になる。
【００８６】
以上の効果により、本システムの使用者は、類似検索システムへインテリア用品を登録する際の作業を効率化することが可能になる。
【００８７】
なお、図３に示した商品カテゴリ設定フィールド２６、「推奨カテゴリ」を表示するリスト２７、及び「その他のカテゴリ」を表示するリスト２８は、図５に示すカテゴリ設定領域３５のような形態で提供されるものであっても良い。
【００８８】
即ち、このカテゴリ設定領域３５には、「推奨カテゴリ」を示す領域３６と「その他のカテゴリ」を示す領域３７とが含まれている。そして、「推奨カテゴリ」を示す領域３６には、上記カテゴリ選択部１３Ａによって選択された確度の高いカテゴリが、該カテゴリを表現する画像によって表現されている。また、「その他のカテゴリ」を示す領域３７は、上記カテゴリ選択部１３Ａによって選択された確度の低いカテゴリの名称リストとなっている。これら「推奨カテゴリ」を示す領域３６及び「その他のカテゴリ」を示す領域３７に示されているカテゴリの順序は、上記カテゴリ選択部１３Ａにおいて計算された確度に基づいている。
【００８９】
このようにカテゴリを画像で表示することにより、使用者はより容易に該カテゴリへ登録すべきか否かを判断することが可能となる。
【００９０】
また、図３に示した商品カテゴリ設定フィールド２６、「推奨カテゴリ」を表示するリスト２７、及び「その他のカテゴリ」を表示するリスト２８は、図６に示すカテゴリ設定領域３８のような形態で提供されても良い。
【００９１】
即ち、このカテゴリ設定領域３８には、本システムに存在する全てのカテゴリが示されており、チェックボックスによって選択できるようになっている。そして、このカテゴリ設定領域３８に表示されているカテゴリの内、上記カテゴリ選択部１３Ａにおいて「推奨カテゴリ」として選択されたものは、「推奨カテゴリ」であることを表す星型記号３９と共に表示されている。この星型記号３９は、上記カテゴリ選択部１３Ａにおいて計算された確度の大きさに応じて、その個数が変化している。なお、「推奨カテゴリ」は予め選択状態になっている。
【００９２】
このように、「推奨カテゴリ」を記号と共に表示することにより、使用者は、「推奨カテゴリ」の選択状態を解除する操作をしたとしても、本システムの判断した「推奨カテゴリ」を容易に再確認できる。
【００９３】
なお、図３に示した名称等の属性情報を入力するための入力フィールド２５は、カテゴリ設定をする登録ウィンドウ２４ではなく、上記入力部１１においてインテリア用品の三次元形状データを入力する際に用いられる入力ウィンドウ１８に表示されていても良い。また、属性情報は必ずしも登録ウィンドウ２４内で入力する必要はなく、上記入力部１１において三次元形状データを入力する際に、属性情報を記載したデータファイルも同時に入力しても良い。更には、三次元形状データと属性情報データとが同一のファイルの形態をなしていても良い。
【００９４】
また、上記ステップＳ１０３で行う計算で使用した確度関数ｔ（ｘ，ｃｉ）は、上記（２）式の関数に限定されるものではない。各カテゴリの確度を、確度関数の和として計算するのではなく、各主軸に対する判別分析の結果としても良い。例えば、第１主軸の判別分析結果が「チェア」であり、第２主軸の判別分析結果が「ワークチェア」であった場合、「チェア」を最も確度の高いカテゴリとし、次に確度の高いカテゴリを「ワークチェア」とする。
【００９５】
また、図５の「その他のカテゴリ」を示す領域３７の表示形態が「推奨カテゴリ」を示す領域３６と同様に画像であっても良い。
【００９６】
また、図４に示した統計データベース１３Ｂに蓄えられている統計データを更新する処理は、必ずしも新規のインテリア用品が登録される度に行われる必要はなく、例えば、１００個の登録がなされる度であったり、１ヶ月毎であっても良い。
【００９７】
更に、検索対象はインテリア用品に限定されるものではなく、あらゆるマルチメディアオブジェクトを含む。例えば、入力するオブジェクトは三次元モデルに限定されず、二次元画像であっても良い。また、動画、音声等のマルチメディアオブジェクトであっても良い。即ち、特徴量が計算できるものであれば、入力されるオブジェクトの形式は問わない。
【００９８】
［第２の実施の形態］
次に、本発明の第２の実施の形態を説明する。
【００９９】
図７は、本発明のデータベース登録システムの第２の実施の形態が適用された三次元オブジェクトロボット検索システム５０の構成を示すブロック図である。なお、同図において、上記第１の実施の形態におけるものと同様のものについては、同一の参照番号を付している。よって、その部分については、説明を省略する。
【０１００】
この三次元オブジェクトロボット検索システム５０においては、三次元類似検索システム６０がサーバ６１上に構築されている。
【０１０１】
この三次元類似検索システム６０は、上記第１の実施の形態における三次元インテリア類似検索システム１０とほぼ同様の構成要素から成り立っている。
【０１０２】
ここで、ハードウェアとしては、サーバ６１がインターネット７０に接続しており、システムとしては、入力部１１及び検索部１６がインターネット７０に接続している。本実施の形態において、この入力部１１は、ロボットもしくはクローラと呼ばれるプログラムになっており、インターネット７０上から条件に適合する情報を自動収集するようになっている。即ち、この入力部１１は、三次元データを表す拡張子及び該拡張子に圧縮データであることを表す拡張子が付与されたＵＲＬを収集し、各ＵＲＬに対応するデータをインターネット７０上で取得する機能を有する。
【０１０３】
また、検索対象を格納するオブジェクトデータベース１５は、本三次元類似検索システム６０においては、検索カテゴリ毎に複数に分割されている。
【０１０４】
また、この三次元類似検索システム６０は、上記オブジェクトデータベース１５及び登録部１４に接続している編集部６２を備えている。この編集部６２は、上記オブジェクトデータベース１５に格納されている三次元データの情報を編集し、登録部１４にて再登録することができる。
【０１０５】
一方、上記インターネット７０には、ＣＧデザイナが製作した三次元データを公開するサーバ８０や、商品情報を三次元データで提供するサーバ８１も接続している。これらサーバ８０及び８１には、三次元データを格納するデータベース８２、８３が接続している。また更に、上記インターネット７０には、検索を行うクライアント９０も接続している。
【０１０６】
次に、このような構成における上記オブジェクトデータベース１５への登録の手順を図８に示すフローチャートを参照して説明する。
【０１０７】
即ち、まず、上記入力部１１は、三次元データを示すＵＲＬを取得し、該ＵＲＬに対応する三次元データ（モデルデータ１７）をインターネット７０上で取得する（ステップＳ３０１）。
【０１０８】
即ち、ロボットである入力部１１は、インターネット７０上のＵＲＬのリンクを順次辿ることにより、例えばＣＧデザイナが製作した三次元データを公開するサーバ８０や、商品情報を三次元データで提供するサーバ８１から、該サーバ上に存在する三次元データのＵＲＬ及び対応する三次元データ（モデルデータ１７）を自動的に取得する。
【０１０９】
その後の、このステップＳ３０１で取得した三次元データ（モデルデータ１７）からの特徴量算出乃至各カテゴリ確度の計算については、上記第１の実施の形態におけるステップＳ１０２乃至ステップＳ１０６と同様である。
【０１１０】
そして、本実施の形態では、上記第１の実施の形態のようなステップＳ１０７及びＳ１０８の処理を行うこと無く、上記ステップＳ１０６で計算した各カテゴリ確度を、上記ステップＳ３０１で取得したデータのカテゴリ情報として、上記オブジェクトデータベース１５へ登録する（ステップＳ１０９）。
【０１１１】
例えば、ＣＧデザイナが製作した三次元データを公開するサーバ８０から取得した図９の（Ａ）に示すような三次元データ８５を登録する場合には、上記ステップＳ１０６の結果として図９の（Ｂ）に示すようなカテゴリ確度を表すポイント表６３が得られる。なお、このポイント表６３では、ポイントが「０」のカテゴリを削除している。このポイントは、カテゴリの確度を「０」から「５」に対応するよう線形変換したものである。
【０１１２】
本実施の形態においては、上記オブジェクトデータベース１５は、各カテゴリに対応するよう分割されているので、上記三次元データ８５は、上記ポイント表６３に示したカテゴリに対応する各々のオブジェクトデータベースへ、該カテゴリのポイント情報と共に登録される。
【０１１３】
以上のようにして自動的に登録が行われるものであるが、本実施の形態では、上記編集部６２にて、上記オブジェクトデータベース１５に格納された三次元データのカテゴリ情報等を編集することができるようになっている。
【０１１４】
この際、図９の（Ｃ）に示すように、編集ウィンドウ６４には、カテゴリ名６５と該カテゴリ名に対応する値６６とが表示される。そして、編集部６２では、この値６６を編集することができる。また、使用者が『追加』ボタン６７により、カテゴリを追加することができる。
【０１１５】
なお、上記判別分析部１３Ｃにおける判別分析の作用は、第１の実施の形態の図４に示した手順と同様である。
【０１１６】
このような第２の実施の形態によれば、上記入力部１１によって、本システムは自動的にインターネット７０上より三次元データを取得することができる。カテゴリ設定部１３では、オブジェクトデータベース１５に登録されている特徴量を統計分析した結果と特徴量算出部１２で計算した三次元データの特徴量とに基づいて、入力部１１から入力した三次元データのカテゴリを自動的に判断する。登録部１４では、入力部１１から入力した三次元データと特徴量算出部１２で計算した三次元データの特徴量とカテゴリ設定部１３で設定したカテゴリ情報とをオブジェクトデータベース１５に自動的に登録する。この結果、本システムは、入力部１１に初期設定を施すのみで自動的に三次元データをインターネット７０から収集し、特徴量と共に適切なカテゴリへ登録することができ、使用者のデータベース登録作業を代行することが可能になる。
【０１１７】
また、カテゴリ設定部１３では、カテゴリの確度を計算し、登録部１４は、該カテゴリ確度もオブジェクトデータベース１５に登録するので、編集部６２では、編集ウィンドウ６４に示すようにカテゴリ設定部１３が設定したカテゴリをカテゴリ確度と共に確認し、編集することができる。この結果、使用者は、本システムの判断結果を参考にして、より容易にカテゴリ情報を編集することが可能になる。
【０１１８】
更に、オブジェクトデータベース１５は、カテゴリ毎に分割された分散データベースであって、登録部１４は、カテゴリ設定部１３が三次元データの特徴量に基づいて設定したカテゴリに対応するオブジェクトデータベースに各種データを登録する。つまり、各オブジェクトデータベースに登録されている三次元データは、特徴量として近いデータとなる。この結果、データベースが分散していても、類似検索の際に特徴量として近いデータを中心に検索することが容易になり、効率的な類似検索を実現することが可能になる。
【０１１９】
なお、カテゴリ確度は、ポイント表６３に示すように「０」から「５」のポイントの形態に限定されるものではなく、ステップＳ１０６の結果としての数値そのものであっても良い。
【０１２０】
また、入力部１１は、本実施の形態で示したロボットとしての機能を有している形態に限定されるものではなく、例えば使用者が取得すべき三次元データを別途指示する形態であっても良い。
【０１２１】
また、検索対象は三次元データに限定されるものではなく、あらゆるマルチメディアオブジェクトを含む。例えば、二次元画像、動画、音声等のマルチメディアオブジェクトであっても良い。即ち、特徴量が計算できるものであれば、入力されるオブジェクトの形式は問わない。
【０１２２】
以上実施の形態に基づいて本発明を説明したが、本発明は上述した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨の範囲内で種々の変形や応用が可能なことは勿論である。
【０１２３】
（付記）
上記の具体的実施の形態から、以下のような構成の発明を抽出することができる。
【０１２４】
（１） マルチメディアオブジェクトが持つ各種の特徴量を用いて類似なオブジェクトを検索するシステムにおいて、
登録対象であるマルチメディアオブジェクトから１種類以上の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
該特徴量算出手段によって算出された特徴量に基づいて、上記登録対象であるマルチメディアオブジェクトのデータベース上の登録先となるカテゴリを設定するカテゴリ設定手段と、
上記登録対象であるマルチメディアオブジェクトと、上記特徴量算出手段によって算出された特徴量と、上記カテゴリ設定手段によって設定されたカテゴリと、を関連付けて上記データベースに登録する登録手段と、
を具備することを特徴とするデータベース登録システム。
【０１２５】
（対応する実施の形態）
（１）に記載のデータベース登録システムに関する実施の形態は、第１及び第２の実施の形態が対応する。
なお、上記特徴量算出手段は、第１の実施の形態では図１の（Ａ）の特徴量算出部１２が、第２の実施の形態では図７の特徴量算出部１２が該当する。
上記カテゴリ設定手段は、第１の実施の形態では図１の（Ａ）のカテゴリ設定部１３が、第２の実施の形態では図７のカテゴリ設定部１３が該当する。
上記登録手段は、第１の実施の形態では図１の（Ａ）の登録部１４が、第２の実施の形態では図７の登録部１４が該当する。
【０１２６】
（作用効果）
（１）に記載のデータベース登録システムによれば、マルチメディアオブジェクトを類似検索するシステムにおいて、マルチメディアオブジェクトを該類似検索システムのデータベースへ登録する際に、該マルチメディアオブジェクトの特徴量に基づいてカテゴリ情報を設定する。
従来、検索システムにおけるデータ登録では、登録システムの使用者が、各登録対象に設定するカテゴリを決定しなければならなかった。そのため、大量の登録を効率良く行うことは困難であった。
これに対し、（１）に記載のデータベース登録システムによれば、登録対象であるマルチメディアオブジェクトの特徴量に基づいてカテゴリを設定するので、データベースへの登録を効率良く行うことができる。即ち、類似検索システムとして必須要素であるマルチメディアオブジェクトの特徴量を利用し、データベース登録作業を省力化することができる。
【０１２７】
（２） 上記カテゴリ設定手段は、上記特徴量算出手段によって算出された特徴量に基づいてカテゴリを自動的に選択し、
上記登録手段は、上記登録対象であるマルチメディアオブジェクトと該マルチメディアオブジェクトの特徴量とを、上記カテゴリ設定手段によって自動的に選択されたカテゴリと共に、上記データベースに自動的に登録することを特徴とする（１）に記載のデータベース登録システム。
【０１２８】
（対応する実施の形態）
（２）に記載のデータベース登録システムに関する実施の形態は、第２の実施の形態が対応する。
【０１２９】
（作用効果）
（２）に記載のデータベース登録システムによれば、登録手段は、カテゴリ設定手段が設定したカテゴリ情報を、登録対象となるマルチメディアオブジェクト及び該マルチメディアオブジェクトの特徴量と共に、自動的に登録する。
この結果、使用者による登録するカテゴリの決定作業を行うことなくマルチメディアオブジェクトを適切なカテゴリ情報と共に登録することが可能になる。つまり、登録作業を省力化することが可能になる。
【０１３０】
（３） 上記カテゴリ設定手段は、上記特徴量算出手段によって算出された特徴量に基づいて選択したカテゴリを、登録者に提示する登録先カテゴリ候補の初期値とすることを特徴とする（１）に記載のデータベース登録システム。
【０１３１】
（対応する実施の形態）
（３）に記載のデータベース登録システムに関する実施の形態は、第１の実施の形態が対応する。
【０１３２】
（作用効果）
（３）に記載のデータベース登録システムによれば、カテゴリ設定手段は、登録者に対して提示する登録先カテゴリ候補の初期値として、該カテゴリ設定手段が特徴量に基づいて選択したカテゴリを提示する。
この結果、登録者は予め本システムにより選択されたカテゴリを知ることができ、登録先カテゴリを容易に取捨選択することが可能になる。
【０１３３】
（４） 上記カテゴリ設定手段は、上記特徴量算出手段によって算出された特徴量に基づいてカテゴリを複数選択し、それら複数選択したカテゴリを確度の高い順に表示することを特徴とする（１）に記載のデータベース登録システム。
【０１３４】
（対応する実施の形態）
（４）に記載のデータベース登録システムに関する実施の形態は、第１の実施の形態が対応する。
【０１３５】
（作用効果）
（４）に記載のデータベース登録システムによれば、カテゴリ設定手段は、登録者に対して提示する登録先カテゴリ候補を、該カテゴリ設定手段が特徴量に基づいて選択した際の確度の高い順に複数表示する。
この結果、登録者は登録先として相応しいカテゴリを順に知ることができ、登録先カテゴリを容易に選択することが可能になる。
【０１３６】
（５） 上記カテゴリ設定手段は、上記特徴量に基づいて選択した複数のカテゴリを、設定した閾値以上の確度のカテゴリを表すリストと、上記閾値未満の確度のカテゴリを表すリストとして表示することを特徴とする（４）に記載のデータベース登録システム。
【０１３７】
（対応する実施の形態）
（５）に記載のデータベース登録システムに関する実施の形態は、第１の実施の形態が対応する。
上記設定した閾値以上の確度のカテゴリを表すリストは、図３の「推奨カテゴリ」を表示するリスト２７及び図５の「推奨カテゴリ」を示す領域３６が該当するが、表示形態はこれに限定されるものではなく、アイコン付きリスト、表の形態も含む。
上記閾値未満の確度のカテゴリを表すリストは、図３の「その他のカテゴリ」を表示するリスト２８及び図５の「その他のカテゴリ」を示す領域３７が該当するが、表示形態はこれに限定されるものではなく、アイコン付きリスト、表の形態も含む。
【０１３８】
（作用効果）
（５）に記載のデータベース登録システムによれば、カテゴリ設定手段は、登録者もしくは本システムの既定値として設定した閾値以上のカテゴリと閾値未満のカテゴリとを別のリストとして分けて表示する。
この結果、登録者は登録先として相応しいカテゴリと相応しくないカテゴリとを分けて知ることができ、登録先カテゴリを容易に選択することが可能になる。
【０１３９】
（６） 上記カテゴリ設定手段は、上記特徴量算出手段によって算出された特徴量に基づいて登録先となるカテゴリを選択し、その選択したカテゴリに確度を表す記号を付与して表示することを特徴とする（１）に記載のデータベース登録システム。
【０１４０】
（対応する実施の形態）
（６）に記載のデータベース登録システムに関する実施の形態は、第１の実施の形態が対応する。
上記確度を表す記号は、図６の星型記号３９が該当するが、表示形態はこれに限定されるものではなく、バーの長さで確度を表現したもの、確度を示す数値、文字等の形態を含む。
【０１４１】
（作用効果）
（６）に記載のデータベース登録システムによれば、カテゴリ設定手段は、該手段が設定したカテゴリに対して記号を付与する。該記号は、当該カテゴリ設定手段において計算した確度に対応する。つまり、確度が高いカテゴリには、確度が高いことを示す記号が付与され、確度が低いカテゴリには、確度が低いことを示す記号が付与される。
この結果、登録者は登録先として設定されたカテゴリを容易に認識でき、登録作業を効率的に行うことが可能になる。
【０１４２】
（７） 上記カテゴリ設定手段は、
登録済マルチメディアオブジェクトの特徴量を登録先カテゴリに対して判別分析する判別分析手段と、
該判別分析手段の判別分析結果を記憶する記憶手段と、
を有し、
該記憶手段に記憶している判別分析結果を用いて、登録先となるカテゴリを選択することを特徴とする（１）に記載のデータベース登録システム。
【０１４３】
（対応する実施の形態）
（７）に記載のデータベース登録システムに関する実施の形態は、第１及び第２の実施の形態が対応する。
上記登録済マルチメディアオブジェクトは、第１の実施の形態では図１の（Ａ）のオブジェクトデータベース１５上に登録されているインテリア用品が、第２の実施の形態では図７のオブジェクトデータベース１５上に登録されている三次元データが該当する。
上記判別分析手段は、第１の実施の形態では図１の（Ａ）の判別分析部１３Ｃが、第２の実施の形態では図７の判別分析部１３Ｃが該当する。
上記記憶手段は、第１の実施の形態では図１の（Ａ）の統計データベース１３Ｂが、第２の実施の形態では図７の統計データベース１３Ｂが該当するが、データベースの形態に限定されるものではなく、ファイルの形態をも含む。
【０１４４】
（作用効果）
（７）に記載のデータベース登録システムによれば、判別分析手段は、これまでに登録されたオブジェクトの特徴量を、登録先カテゴリに対して判別分析する。該作用により、判別分析手段は、判別分析結果としてのデータを出力する。該判別分析結果データは、例えば特徴量で表現された空間での主軸ベクトル成分である。記憶手段は、該判別分析結果データを記憶しておく。カテゴリ設定手段において、登録先カテゴリを選択及び設定する際、該手段は、記憶手段によって記憶している判別分析結果を用いて、登録先カテゴリを設定する。該作用は、例えば新規登録対象オブジェクトの特徴量に対して、上記判別分析結果に基づく判別分析を行うことである。
つまり、（７）に記載のデータベース登録システムは、これまでの登録操作の統計的な確かさに基づいた登録先カテゴリ判断を行う。
この結果、登録者は、統計的な確かさに基づいた登録先カテゴリを得られ、登録作業を効率的に行うことが可能になる。
【０１４５】
（８） 上記判別分析手段は、上記カテゴリ設定手段にて上記登録対象であるマルチメディアオブジェクトの登録先が決定した後、該マルチメディアオブジェクトを含めた登録済オブジェクトに対して判別分析することを特徴とする（７）に記載のデータベース登録システム。
【０１４６】
（対応する実施の形態）
（８）に記載のデータベース登録システムに関する実施の形態は、第１及び第２の実施の形態が対応する。
【０１４７】
（作用効果）
（８）に記載のデータベース登録システムによれば、判別分析手段は、登録作業が行われる度に、登録済オブジェクトに対して判別分析を行う。該作用により、カテゴリ設定手段が利用する判別分析結果を、常に最新の状態を最も反映させたものに保つことができる。
この結果、登録者は、統計的な確かさに基づいた登録先カテゴリを得られ、登録作業を効率的に行うことが可能になる。
【０１４８】
（９） 任意のマルチメディアオブジェクトを上記登録対象であるマルチメディアアオブジェクトとして指定する対象指定手段と、
該対象指定手段で指定された上記マルチメディアオブジェクトの属性情報を指定及び／または入力する属性指定手段と、
を更に具備することを特徴とする（１）に記載のデータベース登録システム。
【０１４９】
（対応する実施の形態）
（９）に記載のデータベース登録システムに関する実施の形態は、第１の実施の形態が対応する。
【０１５０】
（対応する発明の実施の形態）
この発明に関する実施の形態は、第１の実施の形態が対応する。
なお、上記対象指定手段は、第１の実施の形態では図１の（Ａ）の入力部１１が、第２の実施の形態では図７の入力部１１が該当する。
上記属性指定手段は、図１の（Ｂ）の属性情報を入力する入力フィールド２５が該当する。
【０１５１】
（作用効果）
（９）に記載のデータベース登録システムによれば、登録者は登録対象となるマルチメディアオブジェクトの入力時に、該マルチメディアオブジェクトに関連し、且つ該マルチメディアオブジェクトから特徴量として算出しない各種の情報を入力することができる。
この結果、登録者は、登録作業を効率的に行うことが可能になる。
【０１５２】
（１０） 上記カテゴリ設定手段は、上記登録対象であるマルチメディアオブジェクトの属性情報を指定及び／または入力する手段を有していることを特徴とする（１）に記載のデータベース登録システム。
【０１５３】
（対応する実施の形態）
（１０）に記載のデータベース登録システムに関する実施の形態は、第１の実施の形態が対応する。
なお、上記マルチメディアオブジェクトの属性情報を指定及び／または入力する手段は、図３の属性情報を入力する入力フィールド２５が該当する。
【０１５４】
（作用効果）
（１０）に記載のデータベース登録システムによれば、登録者は登録対象となるマルチメディアオブジェクトの登録時に、該マルチメディアオブジェクトに関連し且つ該マルチメディアオブジェクトから特徴量として算出しない、各種の情報を入力することができる。
この結果、登録者は、登録作業を効率的に行うことが可能になる。
【０１５５】
（１１） マルチメディアオブジェクトが持つ各種の特徴量を用いて類似なオブジェクトを検索する方法において、
登録対象であるマルチメディアオブジェクトから１種類以上の特徴量を算出する工程と、
該算出された特徴量に基づいて、上記登録対象であるマルチメディアオブジェクトのデータベース上の登録先となるカテゴリを設定する工程と、
上記登録対象であるマルチメディアオブジェクトと、上記算出された特徴量と、上記設定されたカテゴリと、を関連付けて上記データベースに登録する工程と、
を有することを特徴とするデータベース登録方法。
【０１５６】
（対応する実施の形態）
（１１）に記載のデータベース登録方法に関する実施の形態は、第１及び第２の実施の形態が対応する。
なお、上記特徴量を算出する工程は、第１の実施の形態では図２の特徴量を算出するステップＳ１０２が、第２の実施の形態では図８の特徴量を算出するステップＳ１０２が該当する。
上記カテゴリを設定する工程は、第１の実施の形態では図２のステップＳ１０３乃至ステップＳ１０８が、第２の実施の形態では図８のステップＳ１０３乃至ステップＳ１０６が該当する。
上記データベースに登録する工程は、第１の実施の形態では図２の登録するステップＳ１０９が、第２の実施の形態では図８の登録するステップＳ１０９が該当する。
【０１５７】
（作用効果）
（１１）に記載のデータベース登録方法によれば、マルチメディアオブジェクトを類似検索するシステムにおいて、マルチメディアオブジェクトを該類似検索システムのデータベースへ登録する際に、該マルチメディアオブジェクトの特徴量に基づいてカテゴリ情報を設定する。
従来、検索システムにおけるデータ登録では、登録システムの使用者が、各登録対象に設定するカテゴリを決定しなければならなかった。そのため、大量の登録を効率良く行うことは困難であった。
これに対し、（１１）に記載のデータベース登録方法によれば、登録対象であるマルチメディアオブジェクトの特徴量に基づいてカテゴリを設定するので、データベースへの登録を効率良く行うことができる。即ち、類似検索システムとして必須要素であるマルチメディアオブジェクトの特徴量を利用し、データベース登録作業を省力化することができる。
【０１５８】
（１２） 上記登録先となるカテゴリを設定する工程は、上記算出された特徴量に基づいてカテゴリを自動的に選択し、
上記データベースに登録する工程は、上記登録対象であるマルチメディアオブジェクトと該マルチメディアオブジェクトの特徴量とを、上記自動的に選択されたカテゴリと共に、上記データベースに自動的に登録することを特徴とする（１１）に記載のデータベース登録方法。
【０１５９】
（対応する実施の形態）
（１２）に記載のデータベース登録方法に関する実施の形態は、第２の実施の形態が対応する。
【０１６０】
（作用効果）
（１２）に記載のデータベース登録方法によれば、データベースに登録する工程において、上記登録先となるカテゴリを設定する工程が設定したカテゴリ情報を、登録対象となるマルチメディアオブジェクト及び該マルチメディアオブジェクトの特徴量と共に、自動的に登録する。
この結果、使用者による登録するカテゴリの決定作業を行うことなくマルチメディアオブジェクトを適切なカテゴリ情報と共に登録することが可能になる。つまり、登録作業を省力化することが可能になる。
【０１６１】
（１３） 上記登録先となるカテゴリを設定する工程は、上記算出された特徴量に基づいて選択したカテゴリを、登録者に提示する登録先カテゴリ候補の初期値とすることを特徴とする（１１）に記載のデータベース登録方法。
【０１６２】
（対応する実施の形態）
（１３）に記載のデータベース登録方法に関する実施の形態は、第１の実施の形態が対応する。
【０１６３】
（作用効果）
（１３）に記載のデータベース登録方法によれば、上記登録先となるカテゴリを設定する工程は、登録者に対して提示する登録先カテゴリ候補の初期値として、該登録先となるカテゴリを設定する工程において特徴量に基づいて選択したカテゴリを提示する。
この結果、登録者は予め本システムにより選択されたカテゴリを知ることができ、登録先カテゴリを容易に取捨選択することが可能になる。
【０１６４】
（１４） 上記登録先となるカテゴリを設定する工程は、上記算出された特徴量に基づいてカテゴリを複数選択し、それら複数選択したカテゴリを確度の高い順に表示することを特徴とする（１１）に記載のデータベース登録方法。
【０１６５】
（対応する実施の形態）
（１４）に記載のデータベース登録方法に関する実施の形態は、第１の実施の形態が対応する。
【０１６６】
（作用効果）
（１４）に記載のデータベース登録方法によれば、登録先となるカテゴリを設定する工程は、登録者に対して提示する登録先カテゴリ候補を、該登録先となるカテゴリを設定する工程において特徴量に基づいて選択した際の確度の高い順に複数表示する。
この結果、登録者は登録先として相応しいカテゴリを順に知ることができ、登録先カテゴリを容易に選択することが可能になる。
【０１６７】
（１５） 上記登録先となるカテゴリを設定する工程は、上記特徴量に基づいて選択した複数のカテゴリを、設定した閾値以上の確度のカテゴリを表すリストと、上記閾値未満の確度のカテゴリを表すリストとして表示することを特徴とする（１４）に記載のデータベース登録システム。
【０１６８】
（対応する実施の形態）
（１５）に記載のデータベース登録方法に関する実施の形態は、第１の実施の形態が対応する。
なお、上記設定した閾値以上の確度のカテゴリを表すリストは、図３の「推奨カテゴリ」を表示するリスト２７及び図５の「推奨カテゴリ」を示す領域３６が該当するが、表示形態はこれに限定されるものではなく、アイコン付きリスト、表の形態も含む。
上記閾値未満の確度のカテゴリを表すリストは、図３の「その他のカテゴリ」を表示するリスト２８及び図５の「その他のカテゴリ」を示す領域３７が該当するが、表示形態はこれに限定されるものではなく、アイコン付きリスト、表の形態も含む。
【０１６９】
（作用効果）
（１５）に記載のデータベース登録方法によれば、登録先となるカテゴリを設定する工程は、登録者もしくは本システムの既定値として設定した閾値以上のカテゴリと閾値未満のカテゴリとを別のリストとして分けて表示する。
この結果、登録者は登録先として相応しいカテゴリと相応しくないカテゴリとを分けて知ることができ、登録先カテゴリを容易に選択することが可能になる。
【０１７０】
（１６） 上記登録先となるカテゴリを設定する工程は、上記算出された特徴量に基づいて登録先となるカテゴリを選択し、その選択したカテゴリに確度を表す記号を付与して表示することを特徴とする（１１）に記載のデータベース登録方法。
【０１７１】
（対応する実施の形態）
（１６）に記載のデータベース登録方法に関する実施の形態は、第１の実施の形態が対応する。
なお、上記確度を表す記号は、図６の星型記号３９が該当するが、表示形態はこれに限定されるものではなく、バーの長さで確度を表現したもの、確度を示す数値、文字等の形態を含む。
【０１７２】
（作用効果）
（１６）に記載のデータベース登録方法によれば、登録先となるカテゴリを設定する工程は、該工程が設定したカテゴリに対して記号を付与する。該記号は該登録先となるカテゴリを設定する工程において計算した確度に対応する。つまり、確度が高いカテゴリには、確度が高いことを示す記号が付与され、確度が低いカテゴリには、確度が低いことを示す記号が付与される。
この結果、登録者は登録先として設定されたカテゴリを容易に認識でき、登録作業を効率的に行うことが可能になる。
【０１７３】
（１７） 上記登録先となるカテゴリを設定する工程は、
登録済マルチメディアオブジェクトの特徴量を登録先カテゴリに対して判別分析する工程と、
該判別分析する工程の判別分析結果を記憶する工程と、
を有し、
上記記憶する工程によって記憶している判別分析結果を用いて、登録先となるカテゴリを選択することを特徴とする（１１）に記載のデータベース登録方法。
【０１７４】
（対応する実施の形態）
（１７）に記載のデータベース登録方法に関する実施の形態は、第１及び第２の実施の形態が対応する。
なお、上記登録済マルチメディアオブジェクトは、第１及び第２の実施の形態では図４の特徴量データ３０が該当する。
上記判別分析する工程は、第１及び第２の実施の形態では図４のステップＳ２０１乃至ステップＳ２０５が該当する。
上記結果を記憶する工程は、第１及び第２の実施の形態では図４のデータを保存するステップＳ２０６が該当する。
【０１７５】
（作用効果）
（１７）に記載のデータベース登録方法によれば、判別分析する工程は、これまでに登録されたオブジェクトの特徴量を、登録先カテゴリに対して判別分析する。該作用により、該判別分析する工程は、判別分析結果としてのデータを出力する。該判別分析結果データは、例えば特徴量で表現された空間での主軸ベクトル成分である。記憶する工程は、該判別分析結果データを記憶しておく。登録先となるカテゴリを設定する工程において、登録先カテゴリを選択及び設定する際、該工程は、記憶する工程によって記憶している判別分析結果を用いて、登録先カテゴリを設定する。該作用は、例えば新規登録対象オブジェクトの特徴量に対して、上記判別分析結果に基づく判別分析を行うことである。つまり、（１７）に記載のデータベース登録方法によれば、これまでの登録操作の統計的な確かさに基づいた登録先カテゴリ判断を行う。
【０１７６】
この結果、登録者は、統計的な確かさに基づいた登録先カテゴリを得られ、登録作業を効率的に行うことが可能になる。
【０１７７】
（１８） 上記判別分析する工程は、上記登録先となるカテゴリを設定する工程にて上記登録対象であるマルチメディアオブジェクトの登録先が決定した後、該マルチメディアオブジェクトを含めた登録済オブジェクトに対して判別分析することを特徴とする（１７）に記載のデータベース登録方法。
【０１７８】
（対応する実施の形態）
（１８）に記載のデータベース登録方法に関する実施の形態は、第１及び第２の実施の形態が対応する。
【０１７９】
（作用効果）
（１８）に記載のデータベース登録方法によれば、判別分析する工程は、登録作業が行われる度に、登録済オブジェクトに対して判別分析を行う。該作用により、登録先となるカテゴリを設定する工程が利用する判別分析結果を、常に最新の状態を最も反映させたものに保つことができる。
この結果、登録者は、統計的な確かさに基づいた登録先カテゴリを得られ、登録作業を効率的に行うことが可能になる。
【０１８０】
（１９） 任意のマルチメディアオブジェクトを上記登録対象であるマルチメディアアオブジェクトとして指定する工程と、
該指定された上記マルチメディアオブジェクトの属性情報を指定及び／または入力する工程と、
を更に有していることを特徴とする（１１）に記載のデータベース登録方法。
【０１８１】
（対応する実施の形態）
（１９）に記載のデータベース登録方法に関する実施の形態は、第１の実施の形態が対応する。
【０１８２】
（対応する発明の実施の形態）
この発明に関する実施の形態は、第１の実施の形態が対応する。
なお、上記マルチメディアオブジェクトとして指定する工程は、第１の実施の形態では図２の登録するモデルを入力するステップＳ１０１が、第２の実施の形態では図８の登録するモデルを取得するステップＳ３０１が該当する。
【０１８３】
上記マルチメディアオブジェクトの属性情報を指定及び／または入力する工程は、図１の（Ｂ）の属性情報を入力する入力フィールド２５へ入力を行うことができる図２のステップＳ１０１が該当する。
【０１８４】
（作用効果）
（１９）に記載のデータベース登録方法によれば、登録者は登録対象となるマルチメディアオブジェクトの入力時に、該マルチメディアオブジェクトに関連し、且つ該マルチメディアオブジェクトから特徴量として算出しない各種の情報を入力することができる。
この結果、登録者は、登録作業を効率的に行うことが可能になる。
【０１８５】
（２０） 上記登録先となるカテゴリを設定する工程は、上記登録対象であるマルチメディアオブジェクトの属性情報を指定及び／または入力する工程を有していることを特徴とする（１１）に記載のデータベース登録方法。
【０１８６】
（対応する実施の形態）
（２０）に記載のデータベース登録方法に関する実施の形態は、第１の実施の形態が対応する。
なお、上記マルチメディアオブジェクトの属性情報を指定及び／または入力する工程は、図３の属性情報を入力する入力フィールド２５へ入力を行うことができる図２のステップＳ１０８が該当する。
【０１８７】
（作用効果）
（２０）に記載のデータベース登録方法によれば、登録者は登録対象となるマルチメディアオブジェクトの登録時に、該マルチメディアオブジェクトに関連し、且つ該マルチメディアオブジェクトから特徴量として算出しない各種の情報を入力することができる。
この結果、登録者は、登録作業を効率的に行うことが可能になる。
【０１８８】
【発明の効果】
以上詳述したように、本発明によれば、マルチメディアオブジェクトをデータベースに登録する際のカテゴリ情報設定を、登録対象オブジェクトが大量であっても、また選択肢が多様であっても、省力化するデータベース登録システム及びデータベース登録方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】（Ａ）は本発明のデータベース登録システムの第１の実施の形態が適用された三次元インテリア検索システムの構成を示すブロック図であり、（Ｂ）は入力ウィンドウの例を示す図である。
【図２】第１の実施の形態におけるデータベース登録手順を表わすフローチャートを示す図である。
【図３】登録ウィンドウの例を示す図である。
【図４】統計データの更新処理のフローチャートを示す図である。
【図５】登録ウィンドウの別の例を示す図である。
【図６】登録ウィンドウの更に別の例を示す図である。
【図７】本発明のデータベース登録システムの第２の実施の形態が適用された三次元オブジェクトロボット検索システムの構成を示すブロック図である。
【図８】第２の実施の形態におけるデータベース登録手順を表わすフローチャートを示す図である。
【図９】（Ａ）はＣＧデザイナが製作した三次元データを公開するサーバから取得した三次元データを示す図、（Ｂ）はカテゴリ確度を表すポイント表を示す図であり、（Ｃ）は編集ウィンドウの例を示す図である。
【符号の説明】
１０ 三次元インテリア類似検索システム
１１ 入力部
１２ 特徴量算出部
１３ カテゴリ設定部
１３Ａ カテゴリ選択部
１３Ｂ 統計データベース
１３Ｃ 判別分析部
１４ 登録部
１５ オブジェクトデータベース
１６ 検索部
１７ モデルデータ
１８ 入力ウィンドウ
１９，２５ 入力フィールド
２０ 『参照』ボタン
２１ 三次元表示領域
２２ 『決定』ボタン
２３ 統計データ
２４ 登録ウィンドウ
２６ 商品カテゴリ設定フィールド
２７ 「推奨カテゴリ」を表示するリスト
２８ 「その他のカテゴリ」を表示するリスト
２９ 『登録』ボタン
３０ 特徴量データ
３１ カテゴリ内分散
３２ カテゴリ平均ベクトル
３３ 主軸データ
３４ 分散値データ
３５，３８ カテゴリ設定領域
３６ 「推奨カテゴリ」を示す領域
３７ 「その他のカテゴリ」を示す領域
３９ 星型記号
５０ 三次元オブジェクトロボット検索システム
６０ 三次元類似検索システム
６１，８０，８１ サーバ
６２ 編集部
６３ ポイント表
６４ 編集ウィンドウ
６５ カテゴリ名
６６ 値
６７ 『追加』ボタン
７０ インターネット
８２、８３ データベース
８５ 三次元データ
９０ クライアント
【発明の属する技術分野】
本発明は、物体の形状を表す三次元データ、二次元画像、動画像、音声、音楽等のデジタルデータであるマルチメディアオブジェクトが持つ各種の特徴量を用いて類似なオブジェクトをデータベースから検索するシステムにおいて、マルチメディアオブジェクトをデータベースへ登録するためのデータベース登録システム及びデータベース登録方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、デジタルデータとしての静止画や動画、音声、音楽といったマルチメディアオブジェクトが様々な場面で利用されている。
【０００３】
例えば、三次元オブジェクトを表現するデータに関しても、従来からのＣＡＤデータに加え、商品の三次元オブジェクトデータ化、また、考古学的遺産や美術・芸術品の三次元オブジェクトデータ化によるデジタルアーカイブ等、盛んに利用されている。また、多数のデジタル画像データやデジタル音楽データがインターネットを介してやりとりされている。これらのデータは増大する一方であり、データの効率的な管理や、利用者の要求するデータを効率良く検索する要求が高まっている。
【０００４】
このような要求に答えるべく、様々な技術が提案されており、類似オブジェクトの検索技術に関しても、マルチメディアオブジェクトの持つ特徴を算出し、これらの特徴量に従って検索を行う方法が提案されている。この特徴量による類似オブジェクト検索では、使用者が検索結果として希望するオブジェクトに類似なオブジェクトを指定し、このオブジェクトの特徴量とデータベースに登録されたオブジェクトの特徴量とを比較することにより類似なオブジェクトを検索することができる。
【０００５】
一方、オブジェクトを様々なカテゴリに分類し、カタログとして整理して閲覧する要求も強くある。
【０００６】
一般に、特徴量による類似オブジェクト検索では、初めに検索結果として希望するオブジェクトに類似なオブジェクトを指定する必要があるため、カテゴリ整理されたカタログが必要とされる。
【０００７】
そこで、デジタル画像をカテゴリ化及び／又は検索のための方法及びコンピュータソフトウェア製品が種々発明されている（例えば、特許文献１参照）。この特許文献１に開示の発明では、登録するデジタル画像に設定するカテゴリ情報を、アイコンとして選択する方法を提案している。この方法により、カテゴリ分類の省力化／簡易化を可能にしている。
【０００８】
【特許文献１】
特開２００２−１４０３４３号公報
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来方法では、多くのカテゴリの選択肢の中から登録対象となるマルチメディアオブジェクトに適切なものを、人が選択する必要があった。例えば、特許文献１でも、利用者にカテゴリ情報の選択肢を提示するものの、そのカテゴリ情報の中から適切なものを選ぶ操作は、利用者に委ねられていた。
【００１０】
このため、大量のマルチメディアオブジェクトをデータベースに登録することは、煩雑且つ困難であった。
【００１１】
また、適切なカテゴリ情報を設定するためには、選択肢となっている全てのカテゴリ情報を、登録者が把握している必要がある。しかし、全てのカテゴリ情報を把握することは、検索システムの規模の拡大とともに困難になっていた。また、登録者の個人差があるため、設定されたカテゴリ情報が必ずしも客観的なものとは言えなかった。
【００１２】
このため、適切なカテゴリ情報を設定することは、容易ではなかった。
【００１３】
本発明は、上記の点に鑑みてなされたもので、マルチメディアオブジェクトをデータベースに登録する際のカテゴリ情報設定を、登録対象オブジェクトが大量であっても、また選択肢が多様であっても、省力化するデータベース登録システム及びデータベース登録方法を提供することを目的とする。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するために、請求項１に記載の発明によるデータベース登録システムは、
マルチメディアオブジェクトが持つ各種の特徴量を用いて類似なオブジェクトを検索するシステムにおいて、
登録対象であるマルチメディアオブジェクトから１種類以上の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
該特徴量算出手段によって算出された特徴量に基づいて、上記登録対象であるマルチメディアオブジェクトのデータベース上の登録先となるカテゴリを設定するカテゴリ設定手段と、
上記登録対象であるマルチメディアオブジェクトと、上記特徴量算出手段によって算出された特徴量と、上記カテゴリ設定手段によって設定されたカテゴリと、を関連付けて上記データベースに登録する登録手段と、
を具備することを特徴とする。
【００１５】
なお、本明細書中において、用語「マルチメディアオブジェクト」は、物体の形状を表す三次元データ、二次元画像、動画像、音声、音楽等のデジタルデータを指す。
【００１６】
また、用語「特徴量」は、マルチメディアデータに対して算術的な処理を施すことにより計算できる数値を指す。例えば、三次元データに対する表面積、体積といった量を含む。また、三次元データに対する外接楕円体長軸周りのモーメントヒストグラムを含む。
【００１７】
更に、用語「カテゴリ」は、マルチメディアオブジェクトをカタログ的に分類する際に用いる区分情報を指す。例えば、以下に説明する第１の実施の形態で示すようなインテリア用品を対象とした場合、「チェア」、「デスク」といった区分情報がカテゴリとなる。
【００１８】
また、請求項２に記載の発明によるデータベース登録システムは、請求項１に記載の発明によるデータベース登録システムにおいて、
上記カテゴリ設定手段は、上記特徴量算出手段によって算出された特徴量に基づいてカテゴリを自動的に選択し、
上記登録手段は、上記登録対象であるマルチメディアオブジェクトと該マルチメディアオブジェクトの特徴量とを、上記カテゴリ設定手段によって自動的に選択されたカテゴリと共に、上記データベースに自動的に登録することを特徴とする。
【００１９】
また、請求項３に記載の発明によるデータベース登録システムは、請求項１に記載の発明によるデータベース登録システムにおいて、
上記カテゴリ設定手段は、上記特徴量算出手段によって算出された特徴量に基づいて選択したカテゴリを、登録者に提示する登録先カテゴリ候補の初期値とすることを特徴とする。
【００２０】
また、請求項４に記載の発明によるデータベース登録システムは、請求項１に記載の発明によるデータベース登録システムにおいて、
上記カテゴリ設定手段は、上記特徴量算出手段によって算出された特徴量に基づいてカテゴリを複数選択し、それら複数選択したカテゴリを確度の高い順に表示することを特徴とする。
【００２１】
なお、本明細書中において、用語「確度」は、登録対象であるマルチメディアオブジェクトと各カテゴリとの関係を表現する値を意味し、マルチメディアオブジェクトが該カテゴリに適している割合を表現するものとする。
【００２２】
また、請求項５に記載の発明によるデータベース登録システムは、請求項４に記載の発明によるデータベース登録システムにおいて、
上記カテゴリ設定手段は、上記特徴量に基づいて選択した複数のカテゴリを、設定した閾値以上の確度のカテゴリを表すリストと、上記閾値未満の確度のカテゴリを表すリストとして表示することを特徴とする。
【００２３】
また、請求項６に記載の発明によるデータベース登録システムは、請求項１に記載の発明によるデータベース登録システムにおいて、
上記カテゴリ設定手段は、上記特徴量算出手段によって算出された特徴量に基づいて登録先となるカテゴリを選択し、その選択したカテゴリに確度を表す記号を付与して表示することを特徴とする。
【００２４】
また、請求項７に記載の発明によるデータベース登録システムは、請求項１に記載の発明によるデータベース登録システムにおいて、
上記カテゴリ設定手段は、
登録済マルチメディアオブジェクトの特徴量を登録先カテゴリに対して判別分析する判別分析手段と、
該判別分析手段の判別分析結果を記憶する記憶手段と、
を有し、
該記憶手段に記憶している判別分析結果を用いて、登録先となるカテゴリを選択することを特徴とする。
【００２５】
なお、本明細書中において、用語「判別分析」は、多変量解析に用いられる数学的手法、及び該手法を部分的に利用した解析手法を指す。
【００２６】
また、請求項８に記載の発明によるデータベース登録システムは、請求項７に記載の発明によるデータベース登録システムにおいて、
上記判別分析手段は、上記カテゴリ設定手段にて上記登録対象であるマルチメディアオブジェクトの登録先が決定した後、該マルチメディアオブジェクトを含めた登録済オブジェクトに対して判別分析することを特徴とする。
【００２７】
また、請求項９に記載の発明によるデータベース登録システムは、請求項１に記載の発明によるデータベース登録システムにおいて、
任意のマルチメディアオブジェクトを上記登録対象であるマルチメディアアオブジェクトとして指定する対象指定手段と、
該対象指定手段で指定された上記マルチメディアオブジェクトの属性情報を指定及び／または入力する属性指定手段と、
を更に具備することを特徴とする。
【００２８】
なお、本明細書中において、用語「属性情報」は、名称、重量、価格、色等、マルチメディアオブジェクトに関連する各種情報を指し、該マルチメディアオブジェクトの特徴量として算出しない情報をも含む。
【００２９】
また、請求項１０に記載の発明によるデータベース登録システムは、請求項１に記載の発明によるデータベース登録システムにおいて、
上記カテゴリ設定手段は、上記登録対象であるマルチメディアオブジェクトの属性情報を指定及び／または入力する手段を有していることを特徴とする。
【００３０】
また、請求項１１に記載の発明によるデータベース登録方法は、
マルチメディアオブジェクトが持つ各種の特徴量を用いて類似なオブジェクトを検索する方法において、
登録対象であるマルチメディアオブジェクトから１種類以上の特徴量を算出する工程と、
該算出された特徴量に基づいて、上記登録対象であるマルチメディアオブジェクトのデータベース上の登録先となるカテゴリを設定する工程と、
上記登録対象であるマルチメディアオブジェクトと、上記算出された特徴量と、上記設定されたカテゴリと、を関連付けて上記データベースに登録する工程と、
を有することを特徴とする。
【００３１】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。
【００３２】
［第１の実施の形態］
図１の（Ａ）は、本発明のデータベース登録システムの第１の実施の形態が適用された三次元インテリア類似検索システム１０の構成を示すブロック図である。
【００３３】
この三次元インテリア類似検索システム１０は、入力部１１と、該入力部１１に接続された特徴量算出部１２と、該特徴量算出部１２に接続されたカテゴリ設定部１３と、上記の入力部１１，特徴量算出部１２，及びカテゴリ設定部１３に接続された登録部１４と、該登録部１４に接続されたオブジェクトデータベース１５と、該オブジェクトデータベース１５に接続された検索部１６とから構成されており、また、上記カテゴリ設定部１３は、上記特徴量算出部１２と上記登録部１４との間に接続されたカテゴリ選択部１３Ａと、該カテゴリ選択部１３Ａに接続された統計データベース１３Ｂと、該統計データベース１３Ｂ及び上記オブジェクトデータベース１５に接続された判別分析部１３Ｃとから構成されている。
【００３４】
ここで、上記入力部１１は、登録対象であるマルチメディアオブジェクト、即ち登録したいインテリア用品の三次元形状データを入力するためのものである。
【００３５】
上記特徴量算出部１２は、上記入力部１１によって入力された三次元形状データから１種類以上の特徴量を算出するものである。
【００３６】
上記カテゴリ設定部１３は、上記特徴量算出部１２によって算出された特徴量に基づいて、上記入力部１１によって入力された三次元形状データの上記オブジェクトデータベース１５上の登録先となるカテゴリを設定するものである。
【００３７】
上記登録部１４は、上記入力部１１によって入力された三次元形状データと、上記特徴量算出部１２によって算出された特徴量と、上記カテゴリ設定部１３によって設定されたカテゴリと、を関連付けて上記オブジェクトデータベース１５に登録するものである。
【００３８】
上記オブジェクトデータベース１５は、椅子、テーブル等インテリア用品の三次元形状データ、名称／価格等の属性データ、カテゴリ情報及び特徴量データを蓄積するものである。
【００３９】
上記検索部１６は、使用者による検索条件の設定を受けて、上記オブジェクトデータベース１５から、その検索条件としてのインテリア用品の三次元形状データに類似するデータを検索するものである。なお、本実施の形態は、類似検索システムにおけるデータベース登録部分を特徴とするものであるため、この検索部１６の構成及び検索方法の詳細についてはその説明を省略する。
【００４０】
また、上記カテゴリ設定部１３の判別分析部１３Ｃは、上記オブジェクトデータベース１５にこれまでに登録された三次元形状データの特徴量を、登録先カテゴリに対して判別分析するものであり、上記統計データベース１３Ｂは、この判別分析部１３Ｃの判別分析結果を記憶するものである。そして、上記カテゴリ選択部１３Ａは、上記特徴量算出部１２で算出した特徴量と、この統計データベース１３Ｂに記憶している判別分析結果とを比較することで、登録先として推奨するカテゴリを選択する。
【００４１】
この推奨カテゴリは、上記登録部１４において使用者に提示され、実際にどのカテゴリを指定して登録するかは、使用者によって決定される。
【００４２】
次に、以上のような構成の三次元インテリア類似検索システム１０におけるデータベース登録動作を、図１の（Ｂ）に示す表示例及び図２に示すフローチャートを参照して説明する。
【００４３】
即ち、まず、使用者が、入力部１１によって登録したいインテリア用品の三次元形状データを入力する（ステップＳ１０１）。この三次元形状データは、ＣＡＤ等で作成したもの、三次元スキャナで取り込んだもの、等のコンピュータ上のモデルデータ１７である。
【００４４】
このステップＳ１０１でのモデルデータ１７の実際の入力操作は、例えば、不図示表示装置の画面上に表示されている、図１の（Ｂ）に示すような入力ウィンドウ１８を用いて行われる。
【００４５】
即ち、この入力ウィンドウ１８には、三次元形状データを入力するための入力フィールド１９が配されており、該入力フィールド１９内に、登録したいモデルデータ１７のアドレス（不図示記憶媒体上のフォルダ及びファイル名やＵＲＬアドレス等）を記述入力することで、或いは、当該入力フィールド１９近傍に配された『参照』ボタン２０の操作（例えばクリック）によって表示されるフォルダツリー等をたどってファイルを指定することにより該入力フィールド１９にファイル名を入力することで、該当するモデルデータ１７が特定される。こうして特定されたモデルデータ１７が不図示記憶媒体等から読み出されて、上記入力ウィンドウ１８に設けられている三次元表示領域２１に表示される。そして、『決定』ボタン２２の操作によって、上記読み出されたモデルデータ１７が上記特徴量算出部１２及び上記登録部１４に供給される。
【００４６】
次に、上記特徴量算出部１２により、上記入力部１１で入力されたモデルデータ１７から特徴量を算出する（ステップＳ１０２）。
【００４７】
上記算出される特徴量としては、三次元オブジェクトのテクスチャに対して算出できるＲＧＢ、ＨＳＶ、Ｌａｂ等の各色情報毎の値を量子化したヒストグラム、エッジ微分を量子化した形状ヒストグラム、三次元オブジェクトの体積や表面積、頂点分布、ポリゴン分布のヒストグラム等を用いる。
【００４８】
なお、これらの特徴量は、さまざまな部位に渡って取り出して、それぞれ別々の特徴量としても良い。
【００４９】
この算出した特徴量は、上記カテゴリ設定部１３のカテゴリ選択部１３Ａ及び上記登録部１４に送られる。
【００５０】
そして、上記カテゴリ選択部１３Ａは、上記カテゴリ設定部１３の統計データベース１３Ｂに記憶されている統計データ２３を利用して、上記特徴量算出部１２で算出された特徴量について各主軸上でのカテゴリ確度を計算する（ステップＳ１０３〜Ｓ１０５）。
【００５１】
ここで、主軸とは、上記オブジェクトデータベース１５に蓄えられた各インテリア用品の特徴量データを判別分析した結果得られるベクトル（以降、主軸データと呼ぶ）で表現される数学上の概念である。特徴量データがｆ次元の場合、この主軸データもｆ次元のベクトルとなる。また、カテゴリ数がｃの場合、主軸データは第１主軸から第ｃ−１主軸まで存在する。
【００５２】
また、統計データ２３は、上記オブジェクトデータベース１５に蓄えられた各インテリア用品の特徴量データを判別分析した結果得られる主軸データ、各カテゴリの各主軸データ上での平均値及び標準偏差である。
【００５３】
即ち、上記ステップＳ１０３では、まず、第ｉ主軸を表す主軸データＡｉと登録したいインテリア用品の特徴量データｆとの内積Ｆｉを算出する。
【００５４】
Ｆｉ＝Ａｉ・Ｆ …（１）
次に、確度関数ｔ（ｘ，ｃｉ）に上記内積Ｆｉを代入することにより、カテゴリｃｉに対する確度ｔ（Ｆｉ，ｃｉ）を算出する。
【００５５】
ｔ（ｘ，ｃｉ）＝ｅｘｐ（−１／２×（（ｘ−ｍ＿ｃｉ）／ｓ＿ｃｉ）２）…（２）
ここで、ｓ＿ｃｉ及びｍ＿ｃｉは、カテゴリｃｉの第ｉ主軸上での標準偏差及び平均値を示す。
【００５６】
これらカテゴリｃｉの標準偏差ｓ＿ｃｉ及び平均値ｍ＿ｃｉは、上記オブジェクトデータベース１５に蓄えられている。
【００５７】
全カテゴリに対して上記（２）式の計算を行うことにより、第ｉ主軸に対するカテゴリ確度が計算できる。
【００５８】
そして、上記ステップＳ１０４で、全主軸の計算がなされたか否かを判断し、まだ残っている主軸がある場合には、上記ステップＳ１０５で、対象とする主軸のインデックスｉを増加させた後、上記ステップＳ１０３へ戻る。
【００５９】
而して、全主軸に対して計算が完了したならば（ステップＳ１０４）、次に、上記カテゴリ選択部１３Ａは、各カテゴリ確度を計算する（ステップＳ１０６）。
【００６０】
この各カテゴリ確度は、上記ステップＳ１０３で計算した各主軸に対するカテゴリ確度を、各カテゴリ毎の平均値を算出することにより求める。
【００６１】
即ち、登録したいインテリア用品のカテゴリｃｉに対するカテゴリ確度ｔ（ｃｉ）は、以下のようになる。
【００６２】
ｔ（ｃｉ）＝｛ｔ（Ｆ１，ｃｉ）＋ｔ（Ｆ２，ｃｉ）＋…
＋ｔ（Ｆｃ−１，ｃｉ）｝／（ｃ−１） …（３）
その後、上記カテゴリ選択部１３Ａは、カテゴリ確度の閾値に従って、カテゴリを、「推奨カテゴリ」と「その他のカテゴリ」とに振り分ける（ステップＳ１０７）。この場合、カテゴリ確度の閾値は、本システムに予め設定されたものであっても良いし、使用者が設定したものであっても良い。
【００６３】
こうして振り分けられたカテゴリの情報が上記登録部１４に渡され、上記登録部１４では、使用者が最終的なカテゴリ設定を行って（ステップＳ１０８）、そのカテゴリと上記入力部１１で入力されたモデルデータ１７及び上記特徴量算出部１２で算出された特徴量とを関連付けて上記オブジェクトデータベース１５に登録することになる（ステップＳ１０９）。
【００６４】
上記ステップＳ１０８でのカテゴリ設定は、図３に示すような登録ウィンドウ２４を用いて行われる。
【００６５】
即ち、この登録ウィンドウ２４には、上記入力ウィンドウ１８と同様に、上記入力部１１で入力された、登録したいモデルデータ１７即ちインテリア用品の三次元形状を表示するための三次元表示領域２１が配されている。そして、更に、登録ウィンドウ２４には、名称等の属性情報を入力するための複数の入力フィールド２５と、カテゴリを設定するための商品カテゴリ設定フィールド２６とが表示されている。
【００６６】
使用者は、そのインテリア用品の属性情報を、上記入力フィールド２５に対して記述入力することができる。なお、属性情報とは、上記モデルデータ１７に関連する情報であり、例えば、名称、商品コード、サイズ、重量、製造年月日、登録年月日、商品説明、サムネイル画像等、該モデルデータ１７から特徴量として算出しない情報を含むものである。
【００６７】
一方、商品カテゴリ設定フィールド２６については、該商品カテゴリ設定フィールド２６をクリックすることにより、図３に示すように、上記ステップＳ１０７で振り分けた「推奨カテゴリ」を表示するリスト２７が表示される。このとき、「推奨カテゴリ」は、その登録したいインテリア用品が属する可能性の高いカテゴリのリストであるので、予め選択された状態（チェックボックスにチェックが入った状態）になっている。この「推奨カテゴリ」を表示するリスト２７に含まれるカテゴリの内、使用者が登録すべきでないと判断するものがあれば、これらの選択状態を解除することができる。
【００６８】
また、上記「推奨カテゴリ」を表示するリスト２７には、上記ステップＳ１０７で振り分けた「その他のカテゴリ」の集合を表現する「その他」という選択要素も表示されている。使用者は、上記「推奨カテゴリ」を表示するリスト２７中の「その他」をクリックすることにより、「その他のカテゴリ」を表示するリスト２８を表示できる。この「その他のカテゴリ」は、登録したいインテリア用品が属する可能性の低いカテゴリのリストであるので、予め選択されていない。このリスト２８に含まれるカテゴリの内、使用者が登録すべきだと判断するものがあれば、これらを選択することができる。
【００６９】
そして、入力フィールド２５への属性情報の記入及びカテゴリの選択設定が行われた後、登録ウィンドウ２４内の『登録』ボタン２９をクリックすることにより、登録が完了する。即ち、この『登録』ボタン２９のクリックにより、上記入力されたインテリア用品の三次元形状を表すモデルデータ１７、上記算出した特徴量データ、及び、上記設定した属性情報が、上記使用者が設定したカテゴリ情報と共に、オブジェクトデータベース１５に登録される。
【００７０】
なお、上記検索部１６は、上記オブジェクトデータベース１５に登録された情報を用いて、検索処理を行うことができる。
【００７１】
次に、上記カテゴリ設定部１３の統計データベース１３Ｂに蓄えられている統計データを更新する手順を、図４に示すフローチャートを参照して説明する。なお、図４中の各ステップは、上記カテゴリ設定部１３の判別分析部１３Ｃにて処理されるものである。
【００７２】
即ち、まず、上記オブジェクトデータベース１５に蓄えられている全インテリア用品の特徴量データ３０を読み込む（ステップＳ２０１）。この特徴量データ３０は、カテゴリ毎にまとめられる。
【００７３】
次に、上記ステップＳ２０１にて読み込んだ特徴量データから、各カテゴリについてカテゴリ内分散３１とその平均値であるカテゴリ内分散平均Ｗとを計算する（ステップＳ２０２）。ここで、カテゴリ内分散とは、そのカテゴリに属する特徴量データの分散共分散行列であり、カテゴリの広がりを表す量である。
【００７４】
また、この計算過程において、カテゴリ平均ベクトル３２も求められる。このカテゴリ平均ベクトルとは、そのカテゴリに属する特徴量データをベクトルとして平均化したものであり、カテゴリの中心位置を表す量である。
【００７５】
次に、上記ステップＳ２０１にて読み込んだ特徴量データ３０と上記ステップＳ２０２にて算出したカテゴリ平均ベクトル３２とから、カテゴリ間分散Ｂを計算する（ステップＳ２０３）。ここで、カテゴリ間分散とは、各カテゴリ平均ベクトル３２の分散共分散行列であり、各カテゴリ同士の広がりを表す量である。
【００７６】
その後、上記ステップＳ２０２にて算出したカテゴリ内分散平均Ｗと上記ステップＳ２０３にて算出したカテゴリ間分散Ｂとから構成される分散比ｒを最大化する主軸データｙを計算する。
【００７７】
ｒ＝（ｙｔＢｙ）／（ｙｔＷｙ） …（４）
この計算は、一般に行列の固有値問題となり、最終的に固有値の大きい順に対応する主軸データｙの集合Ｙ（主軸データ３３）が得られる（ステップＳ２０４）。ここでは、固有値の大きい順に、各対応する主軸を第１主軸、第２主軸、…、と呼ぶ。この主軸データｙは、特徴量と同じ次元数のベクトルとなっている。また、主軸データｙの集合Ｙは、カテゴリ数をｃ、特徴量の次元数をｎとすると、ｃ−１行ｎ列の行列として表される。
【００７８】
次に、各主軸上でのカテゴリの平均値及び分散値データ３４を計算する（ステップＳ２０５）。即ち、第ｉ主軸上でのカテゴリの平均値ｍｃｉは、第ｉ主軸データｙｉと上記ステップＳ２０２で求めたカテゴリ平均ベクトルｍｃ（カテゴリ平均ベクトル３２）とから求められる。
【００７９】
ｍｃｉ＝ｍｃｘｙｉ …（５）
また、第ｉ主軸上でのカテゴリの分散値Ｗｃｉは、各カテゴリの分散値は、第ｉ主軸データｙｉと上記ステップＳ２０２で求めたカテゴリ内分散Ｗｃ（カテゴリ内分散３１）とから求められる。
【００８０】
Ｗｃｉ＝ｙｉ ｔＷｃｙｉ …（６）
上記（５）式及び（６）式を各主軸、各カテゴリ毎に計算することにより、各主軸上でのカテゴリの平均値及び分散値データ３４を得られる。
【００８１】
そして、上記ステップＳ２０４にて求めた主軸データの集合Ｙ（主軸データ３３）及び上記ステップＳ２０５にて求めた各主軸上でのカテゴリの平均値及び分散値データ３４をデータとして保存する（ステップＳ２０６）。その保存先は、上記統計データベース１３Ｂである。
【００８２】
こうして上記統計データベース１３Ｂに保存された該データが、上記統計データ２３として、上記カテゴリ選択部１３Ａで利用される。
【００８３】
なお、この図４に示したような統計データ更新処理は、新規のインテリア用品が登録される度に行われる。
【００８４】
以上説明したように、本第１の実施の形態では、上記特徴量算出部１２において、使用者が入力したインテリア用品の三次元データから特徴量を算出する。つまり、類似検索システムとして必須の構成要素である該特徴量を利用して、登録カテゴリ判断の機能を提供する。即ち、カテゴリ設定部１３は、既にデータベースへ登録してあるインテリア用品の特徴量と、これから登録しようとしているインテリア用品の特徴量との関係から、登録されるべきカテゴリを自動的に判断し、使用者に提示する。この結果、使用者はインテリア用品の登録先となるカテゴリを容易に決定することができ、効率的に登録作業を行うことが可能になる。
【００８５】
また、カテゴリ設定部１３は、登録されるべきカテゴリを使用者に提示する際、カテゴリを判別分析に基づいて計算された確度の順に並べる。更に、カテゴリ設定部１３は、登録されるべきカテゴリを使用者に提示する際、判別分析に基づいて計算された確度の高いカテゴリと、確度の低いカテゴリとを別のリストとして階層的に表示するので、カテゴリ数が多い場合であっても表示が繁雑にならい。この結果、使用者は適している可能性の高いカテゴリを容易に判断することが可能になる。
【００８６】
以上の効果により、本システムの使用者は、類似検索システムへインテリア用品を登録する際の作業を効率化することが可能になる。
【００８７】
なお、図３に示した商品カテゴリ設定フィールド２６、「推奨カテゴリ」を表示するリスト２７、及び「その他のカテゴリ」を表示するリスト２８は、図５に示すカテゴリ設定領域３５のような形態で提供されるものであっても良い。
【００８８】
即ち、このカテゴリ設定領域３５には、「推奨カテゴリ」を示す領域３６と「その他のカテゴリ」を示す領域３７とが含まれている。そして、「推奨カテゴリ」を示す領域３６には、上記カテゴリ選択部１３Ａによって選択された確度の高いカテゴリが、該カテゴリを表現する画像によって表現されている。また、「その他のカテゴリ」を示す領域３７は、上記カテゴリ選択部１３Ａによって選択された確度の低いカテゴリの名称リストとなっている。これら「推奨カテゴリ」を示す領域３６及び「その他のカテゴリ」を示す領域３７に示されているカテゴリの順序は、上記カテゴリ選択部１３Ａにおいて計算された確度に基づいている。
【００８９】
このようにカテゴリを画像で表示することにより、使用者はより容易に該カテゴリへ登録すべきか否かを判断することが可能となる。
【００９０】
また、図３に示した商品カテゴリ設定フィールド２６、「推奨カテゴリ」を表示するリスト２７、及び「その他のカテゴリ」を表示するリスト２８は、図６に示すカテゴリ設定領域３８のような形態で提供されても良い。
【００９１】
即ち、このカテゴリ設定領域３８には、本システムに存在する全てのカテゴリが示されており、チェックボックスによって選択できるようになっている。そして、このカテゴリ設定領域３８に表示されているカテゴリの内、上記カテゴリ選択部１３Ａにおいて「推奨カテゴリ」として選択されたものは、「推奨カテゴリ」であることを表す星型記号３９と共に表示されている。この星型記号３９は、上記カテゴリ選択部１３Ａにおいて計算された確度の大きさに応じて、その個数が変化している。なお、「推奨カテゴリ」は予め選択状態になっている。
【００９２】
このように、「推奨カテゴリ」を記号と共に表示することにより、使用者は、「推奨カテゴリ」の選択状態を解除する操作をしたとしても、本システムの判断した「推奨カテゴリ」を容易に再確認できる。
【００９３】
なお、図３に示した名称等の属性情報を入力するための入力フィールド２５は、カテゴリ設定をする登録ウィンドウ２４ではなく、上記入力部１１においてインテリア用品の三次元形状データを入力する際に用いられる入力ウィンドウ１８に表示されていても良い。また、属性情報は必ずしも登録ウィンドウ２４内で入力する必要はなく、上記入力部１１において三次元形状データを入力する際に、属性情報を記載したデータファイルも同時に入力しても良い。更には、三次元形状データと属性情報データとが同一のファイルの形態をなしていても良い。
【００９４】
また、上記ステップＳ１０３で行う計算で使用した確度関数ｔ（ｘ，ｃｉ）は、上記（２）式の関数に限定されるものではない。各カテゴリの確度を、確度関数の和として計算するのではなく、各主軸に対する判別分析の結果としても良い。例えば、第１主軸の判別分析結果が「チェア」であり、第２主軸の判別分析結果が「ワークチェア」であった場合、「チェア」を最も確度の高いカテゴリとし、次に確度の高いカテゴリを「ワークチェア」とする。
【００９５】
また、図５の「その他のカテゴリ」を示す領域３７の表示形態が「推奨カテゴリ」を示す領域３６と同様に画像であっても良い。
【００９６】
また、図４に示した統計データベース１３Ｂに蓄えられている統計データを更新する処理は、必ずしも新規のインテリア用品が登録される度に行われる必要はなく、例えば、１００個の登録がなされる度であったり、１ヶ月毎であっても良い。
【００９７】
更に、検索対象はインテリア用品に限定されるものではなく、あらゆるマルチメディアオブジェクトを含む。例えば、入力するオブジェクトは三次元モデルに限定されず、二次元画像であっても良い。また、動画、音声等のマルチメディアオブジェクトであっても良い。即ち、特徴量が計算できるものであれば、入力されるオブジェクトの形式は問わない。
【００９８】
［第２の実施の形態］
次に、本発明の第２の実施の形態を説明する。
【００９９】
図７は、本発明のデータベース登録システムの第２の実施の形態が適用された三次元オブジェクトロボット検索システム５０の構成を示すブロック図である。なお、同図において、上記第１の実施の形態におけるものと同様のものについては、同一の参照番号を付している。よって、その部分については、説明を省略する。
【０１００】
この三次元オブジェクトロボット検索システム５０においては、三次元類似検索システム６０がサーバ６１上に構築されている。
【０１０１】
この三次元類似検索システム６０は、上記第１の実施の形態における三次元インテリア類似検索システム１０とほぼ同様の構成要素から成り立っている。
【０１０２】
ここで、ハードウェアとしては、サーバ６１がインターネット７０に接続しており、システムとしては、入力部１１及び検索部１６がインターネット７０に接続している。本実施の形態において、この入力部１１は、ロボットもしくはクローラと呼ばれるプログラムになっており、インターネット７０上から条件に適合する情報を自動収集するようになっている。即ち、この入力部１１は、三次元データを表す拡張子及び該拡張子に圧縮データであることを表す拡張子が付与されたＵＲＬを収集し、各ＵＲＬに対応するデータをインターネット７０上で取得する機能を有する。
【０１０３】
また、検索対象を格納するオブジェクトデータベース１５は、本三次元類似検索システム６０においては、検索カテゴリ毎に複数に分割されている。
【０１０４】
また、この三次元類似検索システム６０は、上記オブジェクトデータベース１５及び登録部１４に接続している編集部６２を備えている。この編集部６２は、上記オブジェクトデータベース１５に格納されている三次元データの情報を編集し、登録部１４にて再登録することができる。
【０１０５】
一方、上記インターネット７０には、ＣＧデザイナが製作した三次元データを公開するサーバ８０や、商品情報を三次元データで提供するサーバ８１も接続している。これらサーバ８０及び８１には、三次元データを格納するデータベース８２、８３が接続している。また更に、上記インターネット７０には、検索を行うクライアント９０も接続している。
【０１０６】
次に、このような構成における上記オブジェクトデータベース１５への登録の手順を図８に示すフローチャートを参照して説明する。
【０１０７】
即ち、まず、上記入力部１１は、三次元データを示すＵＲＬを取得し、該ＵＲＬに対応する三次元データ（モデルデータ１７）をインターネット７０上で取得する（ステップＳ３０１）。
【０１０８】
即ち、ロボットである入力部１１は、インターネット７０上のＵＲＬのリンクを順次辿ることにより、例えばＣＧデザイナが製作した三次元データを公開するサーバ８０や、商品情報を三次元データで提供するサーバ８１から、該サーバ上に存在する三次元データのＵＲＬ及び対応する三次元データ（モデルデータ１７）を自動的に取得する。
【０１０９】
その後の、このステップＳ３０１で取得した三次元データ（モデルデータ１７）からの特徴量算出乃至各カテゴリ確度の計算については、上記第１の実施の形態におけるステップＳ１０２乃至ステップＳ１０６と同様である。
【０１１０】
そして、本実施の形態では、上記第１の実施の形態のようなステップＳ１０７及びＳ１０８の処理を行うこと無く、上記ステップＳ１０６で計算した各カテゴリ確度を、上記ステップＳ３０１で取得したデータのカテゴリ情報として、上記オブジェクトデータベース１５へ登録する（ステップＳ１０９）。
【０１１１】
例えば、ＣＧデザイナが製作した三次元データを公開するサーバ８０から取得した図９の（Ａ）に示すような三次元データ８５を登録する場合には、上記ステップＳ１０６の結果として図９の（Ｂ）に示すようなカテゴリ確度を表すポイント表６３が得られる。なお、このポイント表６３では、ポイントが「０」のカテゴリを削除している。このポイントは、カテゴリの確度を「０」から「５」に対応するよう線形変換したものである。
【０１１２】
本実施の形態においては、上記オブジェクトデータベース１５は、各カテゴリに対応するよう分割されているので、上記三次元データ８５は、上記ポイント表６３に示したカテゴリに対応する各々のオブジェクトデータベースへ、該カテゴリのポイント情報と共に登録される。
【０１１３】
以上のようにして自動的に登録が行われるものであるが、本実施の形態では、上記編集部６２にて、上記オブジェクトデータベース１５に格納された三次元データのカテゴリ情報等を編集することができるようになっている。
【０１１４】
この際、図９の（Ｃ）に示すように、編集ウィンドウ６４には、カテゴリ名６５と該カテゴリ名に対応する値６６とが表示される。そして、編集部６２では、この値６６を編集することができる。また、使用者が『追加』ボタン６７により、カテゴリを追加することができる。
【０１１５】
なお、上記判別分析部１３Ｃにおける判別分析の作用は、第１の実施の形態の図４に示した手順と同様である。
【０１１６】
このような第２の実施の形態によれば、上記入力部１１によって、本システムは自動的にインターネット７０上より三次元データを取得することができる。カテゴリ設定部１３では、オブジェクトデータベース１５に登録されている特徴量を統計分析した結果と特徴量算出部１２で計算した三次元データの特徴量とに基づいて、入力部１１から入力した三次元データのカテゴリを自動的に判断する。登録部１４では、入力部１１から入力した三次元データと特徴量算出部１２で計算した三次元データの特徴量とカテゴリ設定部１３で設定したカテゴリ情報とをオブジェクトデータベース１５に自動的に登録する。この結果、本システムは、入力部１１に初期設定を施すのみで自動的に三次元データをインターネット７０から収集し、特徴量と共に適切なカテゴリへ登録することができ、使用者のデータベース登録作業を代行することが可能になる。
【０１１７】
また、カテゴリ設定部１３では、カテゴリの確度を計算し、登録部１４は、該カテゴリ確度もオブジェクトデータベース１５に登録するので、編集部６２では、編集ウィンドウ６４に示すようにカテゴリ設定部１３が設定したカテゴリをカテゴリ確度と共に確認し、編集することができる。この結果、使用者は、本システムの判断結果を参考にして、より容易にカテゴリ情報を編集することが可能になる。
【０１１８】
更に、オブジェクトデータベース１５は、カテゴリ毎に分割された分散データベースであって、登録部１４は、カテゴリ設定部１３が三次元データの特徴量に基づいて設定したカテゴリに対応するオブジェクトデータベースに各種データを登録する。つまり、各オブジェクトデータベースに登録されている三次元データは、特徴量として近いデータとなる。この結果、データベースが分散していても、類似検索の際に特徴量として近いデータを中心に検索することが容易になり、効率的な類似検索を実現することが可能になる。
【０１１９】
なお、カテゴリ確度は、ポイント表６３に示すように「０」から「５」のポイントの形態に限定されるものではなく、ステップＳ１０６の結果としての数値そのものであっても良い。
【０１２０】
また、入力部１１は、本実施の形態で示したロボットとしての機能を有している形態に限定されるものではなく、例えば使用者が取得すべき三次元データを別途指示する形態であっても良い。
【０１２１】
また、検索対象は三次元データに限定されるものではなく、あらゆるマルチメディアオブジェクトを含む。例えば、二次元画像、動画、音声等のマルチメディアオブジェクトであっても良い。即ち、特徴量が計算できるものであれば、入力されるオブジェクトの形式は問わない。
【０１２２】
以上実施の形態に基づいて本発明を説明したが、本発明は上述した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨の範囲内で種々の変形や応用が可能なことは勿論である。
【０１２３】
（付記）
上記の具体的実施の形態から、以下のような構成の発明を抽出することができる。
【０１２４】
（１） マルチメディアオブジェクトが持つ各種の特徴量を用いて類似なオブジェクトを検索するシステムにおいて、
登録対象であるマルチメディアオブジェクトから１種類以上の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
該特徴量算出手段によって算出された特徴量に基づいて、上記登録対象であるマルチメディアオブジェクトのデータベース上の登録先となるカテゴリを設定するカテゴリ設定手段と、
上記登録対象であるマルチメディアオブジェクトと、上記特徴量算出手段によって算出された特徴量と、上記カテゴリ設定手段によって設定されたカテゴリと、を関連付けて上記データベースに登録する登録手段と、
を具備することを特徴とするデータベース登録システム。
【０１２５】
（対応する実施の形態）
（１）に記載のデータベース登録システムに関する実施の形態は、第１及び第２の実施の形態が対応する。
なお、上記特徴量算出手段は、第１の実施の形態では図１の（Ａ）の特徴量算出部１２が、第２の実施の形態では図７の特徴量算出部１２が該当する。
上記カテゴリ設定手段は、第１の実施の形態では図１の（Ａ）のカテゴリ設定部１３が、第２の実施の形態では図７のカテゴリ設定部１３が該当する。
上記登録手段は、第１の実施の形態では図１の（Ａ）の登録部１４が、第２の実施の形態では図７の登録部１４が該当する。
【０１２６】
（作用効果）
（１）に記載のデータベース登録システムによれば、マルチメディアオブジェクトを類似検索するシステムにおいて、マルチメディアオブジェクトを該類似検索システムのデータベースへ登録する際に、該マルチメディアオブジェクトの特徴量に基づいてカテゴリ情報を設定する。
従来、検索システムにおけるデータ登録では、登録システムの使用者が、各登録対象に設定するカテゴリを決定しなければならなかった。そのため、大量の登録を効率良く行うことは困難であった。
これに対し、（１）に記載のデータベース登録システムによれば、登録対象であるマルチメディアオブジェクトの特徴量に基づいてカテゴリを設定するので、データベースへの登録を効率良く行うことができる。即ち、類似検索システムとして必須要素であるマルチメディアオブジェクトの特徴量を利用し、データベース登録作業を省力化することができる。
【０１２７】
（２） 上記カテゴリ設定手段は、上記特徴量算出手段によって算出された特徴量に基づいてカテゴリを自動的に選択し、
上記登録手段は、上記登録対象であるマルチメディアオブジェクトと該マルチメディアオブジェクトの特徴量とを、上記カテゴリ設定手段によって自動的に選択されたカテゴリと共に、上記データベースに自動的に登録することを特徴とする（１）に記載のデータベース登録システム。
【０１２８】
（対応する実施の形態）
（２）に記載のデータベース登録システムに関する実施の形態は、第２の実施の形態が対応する。
【０１２９】
（作用効果）
（２）に記載のデータベース登録システムによれば、登録手段は、カテゴリ設定手段が設定したカテゴリ情報を、登録対象となるマルチメディアオブジェクト及び該マルチメディアオブジェクトの特徴量と共に、自動的に登録する。
この結果、使用者による登録するカテゴリの決定作業を行うことなくマルチメディアオブジェクトを適切なカテゴリ情報と共に登録することが可能になる。つまり、登録作業を省力化することが可能になる。
【０１３０】
（３） 上記カテゴリ設定手段は、上記特徴量算出手段によって算出された特徴量に基づいて選択したカテゴリを、登録者に提示する登録先カテゴリ候補の初期値とすることを特徴とする（１）に記載のデータベース登録システム。
【０１３１】
（対応する実施の形態）
（３）に記載のデータベース登録システムに関する実施の形態は、第１の実施の形態が対応する。
【０１３２】
（作用効果）
（３）に記載のデータベース登録システムによれば、カテゴリ設定手段は、登録者に対して提示する登録先カテゴリ候補の初期値として、該カテゴリ設定手段が特徴量に基づいて選択したカテゴリを提示する。
この結果、登録者は予め本システムにより選択されたカテゴリを知ることができ、登録先カテゴリを容易に取捨選択することが可能になる。
【０１３３】
（４） 上記カテゴリ設定手段は、上記特徴量算出手段によって算出された特徴量に基づいてカテゴリを複数選択し、それら複数選択したカテゴリを確度の高い順に表示することを特徴とする（１）に記載のデータベース登録システム。
【０１３４】
（対応する実施の形態）
（４）に記載のデータベース登録システムに関する実施の形態は、第１の実施の形態が対応する。
【０１３５】
（作用効果）
（４）に記載のデータベース登録システムによれば、カテゴリ設定手段は、登録者に対して提示する登録先カテゴリ候補を、該カテゴリ設定手段が特徴量に基づいて選択した際の確度の高い順に複数表示する。
この結果、登録者は登録先として相応しいカテゴリを順に知ることができ、登録先カテゴリを容易に選択することが可能になる。
【０１３６】
（５） 上記カテゴリ設定手段は、上記特徴量に基づいて選択した複数のカテゴリを、設定した閾値以上の確度のカテゴリを表すリストと、上記閾値未満の確度のカテゴリを表すリストとして表示することを特徴とする（４）に記載のデータベース登録システム。
【０１３７】
（対応する実施の形態）
（５）に記載のデータベース登録システムに関する実施の形態は、第１の実施の形態が対応する。
上記設定した閾値以上の確度のカテゴリを表すリストは、図３の「推奨カテゴリ」を表示するリスト２７及び図５の「推奨カテゴリ」を示す領域３６が該当するが、表示形態はこれに限定されるものではなく、アイコン付きリスト、表の形態も含む。
上記閾値未満の確度のカテゴリを表すリストは、図３の「その他のカテゴリ」を表示するリスト２８及び図５の「その他のカテゴリ」を示す領域３７が該当するが、表示形態はこれに限定されるものではなく、アイコン付きリスト、表の形態も含む。
【０１３８】
（作用効果）
（５）に記載のデータベース登録システムによれば、カテゴリ設定手段は、登録者もしくは本システムの既定値として設定した閾値以上のカテゴリと閾値未満のカテゴリとを別のリストとして分けて表示する。
この結果、登録者は登録先として相応しいカテゴリと相応しくないカテゴリとを分けて知ることができ、登録先カテゴリを容易に選択することが可能になる。
【０１３９】
（６） 上記カテゴリ設定手段は、上記特徴量算出手段によって算出された特徴量に基づいて登録先となるカテゴリを選択し、その選択したカテゴリに確度を表す記号を付与して表示することを特徴とする（１）に記載のデータベース登録システム。
【０１４０】
（対応する実施の形態）
（６）に記載のデータベース登録システムに関する実施の形態は、第１の実施の形態が対応する。
上記確度を表す記号は、図６の星型記号３９が該当するが、表示形態はこれに限定されるものではなく、バーの長さで確度を表現したもの、確度を示す数値、文字等の形態を含む。
【０１４１】
（作用効果）
（６）に記載のデータベース登録システムによれば、カテゴリ設定手段は、該手段が設定したカテゴリに対して記号を付与する。該記号は、当該カテゴリ設定手段において計算した確度に対応する。つまり、確度が高いカテゴリには、確度が高いことを示す記号が付与され、確度が低いカテゴリには、確度が低いことを示す記号が付与される。
この結果、登録者は登録先として設定されたカテゴリを容易に認識でき、登録作業を効率的に行うことが可能になる。
【０１４２】
（７） 上記カテゴリ設定手段は、
登録済マルチメディアオブジェクトの特徴量を登録先カテゴリに対して判別分析する判別分析手段と、
該判別分析手段の判別分析結果を記憶する記憶手段と、
を有し、
該記憶手段に記憶している判別分析結果を用いて、登録先となるカテゴリを選択することを特徴とする（１）に記載のデータベース登録システム。
【０１４３】
（対応する実施の形態）
（７）に記載のデータベース登録システムに関する実施の形態は、第１及び第２の実施の形態が対応する。
上記登録済マルチメディアオブジェクトは、第１の実施の形態では図１の（Ａ）のオブジェクトデータベース１５上に登録されているインテリア用品が、第２の実施の形態では図７のオブジェクトデータベース１５上に登録されている三次元データが該当する。
上記判別分析手段は、第１の実施の形態では図１の（Ａ）の判別分析部１３Ｃが、第２の実施の形態では図７の判別分析部１３Ｃが該当する。
上記記憶手段は、第１の実施の形態では図１の（Ａ）の統計データベース１３Ｂが、第２の実施の形態では図７の統計データベース１３Ｂが該当するが、データベースの形態に限定されるものではなく、ファイルの形態をも含む。
【０１４４】
（作用効果）
（７）に記載のデータベース登録システムによれば、判別分析手段は、これまでに登録されたオブジェクトの特徴量を、登録先カテゴリに対して判別分析する。該作用により、判別分析手段は、判別分析結果としてのデータを出力する。該判別分析結果データは、例えば特徴量で表現された空間での主軸ベクトル成分である。記憶手段は、該判別分析結果データを記憶しておく。カテゴリ設定手段において、登録先カテゴリを選択及び設定する際、該手段は、記憶手段によって記憶している判別分析結果を用いて、登録先カテゴリを設定する。該作用は、例えば新規登録対象オブジェクトの特徴量に対して、上記判別分析結果に基づく判別分析を行うことである。
つまり、（７）に記載のデータベース登録システムは、これまでの登録操作の統計的な確かさに基づいた登録先カテゴリ判断を行う。
この結果、登録者は、統計的な確かさに基づいた登録先カテゴリを得られ、登録作業を効率的に行うことが可能になる。
【０１４５】
（８） 上記判別分析手段は、上記カテゴリ設定手段にて上記登録対象であるマルチメディアオブジェクトの登録先が決定した後、該マルチメディアオブジェクトを含めた登録済オブジェクトに対して判別分析することを特徴とする（７）に記載のデータベース登録システム。
【０１４６】
（対応する実施の形態）
（８）に記載のデータベース登録システムに関する実施の形態は、第１及び第２の実施の形態が対応する。
【０１４７】
（作用効果）
（８）に記載のデータベース登録システムによれば、判別分析手段は、登録作業が行われる度に、登録済オブジェクトに対して判別分析を行う。該作用により、カテゴリ設定手段が利用する判別分析結果を、常に最新の状態を最も反映させたものに保つことができる。
この結果、登録者は、統計的な確かさに基づいた登録先カテゴリを得られ、登録作業を効率的に行うことが可能になる。
【０１４８】
（９） 任意のマルチメディアオブジェクトを上記登録対象であるマルチメディアアオブジェクトとして指定する対象指定手段と、
該対象指定手段で指定された上記マルチメディアオブジェクトの属性情報を指定及び／または入力する属性指定手段と、
を更に具備することを特徴とする（１）に記載のデータベース登録システム。
【０１４９】
（対応する実施の形態）
（９）に記載のデータベース登録システムに関する実施の形態は、第１の実施の形態が対応する。
【０１５０】
（対応する発明の実施の形態）
この発明に関する実施の形態は、第１の実施の形態が対応する。
なお、上記対象指定手段は、第１の実施の形態では図１の（Ａ）の入力部１１が、第２の実施の形態では図７の入力部１１が該当する。
上記属性指定手段は、図１の（Ｂ）の属性情報を入力する入力フィールド２５が該当する。
【０１５１】
（作用効果）
（９）に記載のデータベース登録システムによれば、登録者は登録対象となるマルチメディアオブジェクトの入力時に、該マルチメディアオブジェクトに関連し、且つ該マルチメディアオブジェクトから特徴量として算出しない各種の情報を入力することができる。
この結果、登録者は、登録作業を効率的に行うことが可能になる。
【０１５２】
（１０） 上記カテゴリ設定手段は、上記登録対象であるマルチメディアオブジェクトの属性情報を指定及び／または入力する手段を有していることを特徴とする（１）に記載のデータベース登録システム。
【０１５３】
（対応する実施の形態）
（１０）に記載のデータベース登録システムに関する実施の形態は、第１の実施の形態が対応する。
なお、上記マルチメディアオブジェクトの属性情報を指定及び／または入力する手段は、図３の属性情報を入力する入力フィールド２５が該当する。
【０１５４】
（作用効果）
（１０）に記載のデータベース登録システムによれば、登録者は登録対象となるマルチメディアオブジェクトの登録時に、該マルチメディアオブジェクトに関連し且つ該マルチメディアオブジェクトから特徴量として算出しない、各種の情報を入力することができる。
この結果、登録者は、登録作業を効率的に行うことが可能になる。
【０１５５】
（１１） マルチメディアオブジェクトが持つ各種の特徴量を用いて類似なオブジェクトを検索する方法において、
登録対象であるマルチメディアオブジェクトから１種類以上の特徴量を算出する工程と、
該算出された特徴量に基づいて、上記登録対象であるマルチメディアオブジェクトのデータベース上の登録先となるカテゴリを設定する工程と、
上記登録対象であるマルチメディアオブジェクトと、上記算出された特徴量と、上記設定されたカテゴリと、を関連付けて上記データベースに登録する工程と、
を有することを特徴とするデータベース登録方法。
【０１５６】
（対応する実施の形態）
（１１）に記載のデータベース登録方法に関する実施の形態は、第１及び第２の実施の形態が対応する。
なお、上記特徴量を算出する工程は、第１の実施の形態では図２の特徴量を算出するステップＳ１０２が、第２の実施の形態では図８の特徴量を算出するステップＳ１０２が該当する。
上記カテゴリを設定する工程は、第１の実施の形態では図２のステップＳ１０３乃至ステップＳ１０８が、第２の実施の形態では図８のステップＳ１０３乃至ステップＳ１０６が該当する。
上記データベースに登録する工程は、第１の実施の形態では図２の登録するステップＳ１０９が、第２の実施の形態では図８の登録するステップＳ１０９が該当する。
【０１５７】
（作用効果）
（１１）に記載のデータベース登録方法によれば、マルチメディアオブジェクトを類似検索するシステムにおいて、マルチメディアオブジェクトを該類似検索システムのデータベースへ登録する際に、該マルチメディアオブジェクトの特徴量に基づいてカテゴリ情報を設定する。
従来、検索システムにおけるデータ登録では、登録システムの使用者が、各登録対象に設定するカテゴリを決定しなければならなかった。そのため、大量の登録を効率良く行うことは困難であった。
これに対し、（１１）に記載のデータベース登録方法によれば、登録対象であるマルチメディアオブジェクトの特徴量に基づいてカテゴリを設定するので、データベースへの登録を効率良く行うことができる。即ち、類似検索システムとして必須要素であるマルチメディアオブジェクトの特徴量を利用し、データベース登録作業を省力化することができる。
【０１５８】
（１２） 上記登録先となるカテゴリを設定する工程は、上記算出された特徴量に基づいてカテゴリを自動的に選択し、
上記データベースに登録する工程は、上記登録対象であるマルチメディアオブジェクトと該マルチメディアオブジェクトの特徴量とを、上記自動的に選択されたカテゴリと共に、上記データベースに自動的に登録することを特徴とする（１１）に記載のデータベース登録方法。
【０１５９】
（対応する実施の形態）
（１２）に記載のデータベース登録方法に関する実施の形態は、第２の実施の形態が対応する。
【０１６０】
（作用効果）
（１２）に記載のデータベース登録方法によれば、データベースに登録する工程において、上記登録先となるカテゴリを設定する工程が設定したカテゴリ情報を、登録対象となるマルチメディアオブジェクト及び該マルチメディアオブジェクトの特徴量と共に、自動的に登録する。
この結果、使用者による登録するカテゴリの決定作業を行うことなくマルチメディアオブジェクトを適切なカテゴリ情報と共に登録することが可能になる。つまり、登録作業を省力化することが可能になる。
【０１６１】
（１３） 上記登録先となるカテゴリを設定する工程は、上記算出された特徴量に基づいて選択したカテゴリを、登録者に提示する登録先カテゴリ候補の初期値とすることを特徴とする（１１）に記載のデータベース登録方法。
【０１６２】
（対応する実施の形態）
（１３）に記載のデータベース登録方法に関する実施の形態は、第１の実施の形態が対応する。
【０１６３】
（作用効果）
（１３）に記載のデータベース登録方法によれば、上記登録先となるカテゴリを設定する工程は、登録者に対して提示する登録先カテゴリ候補の初期値として、該登録先となるカテゴリを設定する工程において特徴量に基づいて選択したカテゴリを提示する。
この結果、登録者は予め本システムにより選択されたカテゴリを知ることができ、登録先カテゴリを容易に取捨選択することが可能になる。
【０１６４】
（１４） 上記登録先となるカテゴリを設定する工程は、上記算出された特徴量に基づいてカテゴリを複数選択し、それら複数選択したカテゴリを確度の高い順に表示することを特徴とする（１１）に記載のデータベース登録方法。
【０１６５】
（対応する実施の形態）
（１４）に記載のデータベース登録方法に関する実施の形態は、第１の実施の形態が対応する。
【０１６６】
（作用効果）
（１４）に記載のデータベース登録方法によれば、登録先となるカテゴリを設定する工程は、登録者に対して提示する登録先カテゴリ候補を、該登録先となるカテゴリを設定する工程において特徴量に基づいて選択した際の確度の高い順に複数表示する。
この結果、登録者は登録先として相応しいカテゴリを順に知ることができ、登録先カテゴリを容易に選択することが可能になる。
【０１６７】
（１５） 上記登録先となるカテゴリを設定する工程は、上記特徴量に基づいて選択した複数のカテゴリを、設定した閾値以上の確度のカテゴリを表すリストと、上記閾値未満の確度のカテゴリを表すリストとして表示することを特徴とする（１４）に記載のデータベース登録システム。
【０１６８】
（対応する実施の形態）
（１５）に記載のデータベース登録方法に関する実施の形態は、第１の実施の形態が対応する。
なお、上記設定した閾値以上の確度のカテゴリを表すリストは、図３の「推奨カテゴリ」を表示するリスト２７及び図５の「推奨カテゴリ」を示す領域３６が該当するが、表示形態はこれに限定されるものではなく、アイコン付きリスト、表の形態も含む。
上記閾値未満の確度のカテゴリを表すリストは、図３の「その他のカテゴリ」を表示するリスト２８及び図５の「その他のカテゴリ」を示す領域３７が該当するが、表示形態はこれに限定されるものではなく、アイコン付きリスト、表の形態も含む。
【０１６９】
（作用効果）
（１５）に記載のデータベース登録方法によれば、登録先となるカテゴリを設定する工程は、登録者もしくは本システムの既定値として設定した閾値以上のカテゴリと閾値未満のカテゴリとを別のリストとして分けて表示する。
この結果、登録者は登録先として相応しいカテゴリと相応しくないカテゴリとを分けて知ることができ、登録先カテゴリを容易に選択することが可能になる。
【０１７０】
（１６） 上記登録先となるカテゴリを設定する工程は、上記算出された特徴量に基づいて登録先となるカテゴリを選択し、その選択したカテゴリに確度を表す記号を付与して表示することを特徴とする（１１）に記載のデータベース登録方法。
【０１７１】
（対応する実施の形態）
（１６）に記載のデータベース登録方法に関する実施の形態は、第１の実施の形態が対応する。
なお、上記確度を表す記号は、図６の星型記号３９が該当するが、表示形態はこれに限定されるものではなく、バーの長さで確度を表現したもの、確度を示す数値、文字等の形態を含む。
【０１７２】
（作用効果）
（１６）に記載のデータベース登録方法によれば、登録先となるカテゴリを設定する工程は、該工程が設定したカテゴリに対して記号を付与する。該記号は該登録先となるカテゴリを設定する工程において計算した確度に対応する。つまり、確度が高いカテゴリには、確度が高いことを示す記号が付与され、確度が低いカテゴリには、確度が低いことを示す記号が付与される。
この結果、登録者は登録先として設定されたカテゴリを容易に認識でき、登録作業を効率的に行うことが可能になる。
【０１７３】
（１７） 上記登録先となるカテゴリを設定する工程は、
登録済マルチメディアオブジェクトの特徴量を登録先カテゴリに対して判別分析する工程と、
該判別分析する工程の判別分析結果を記憶する工程と、
を有し、
上記記憶する工程によって記憶している判別分析結果を用いて、登録先となるカテゴリを選択することを特徴とする（１１）に記載のデータベース登録方法。
【０１７４】
（対応する実施の形態）
（１７）に記載のデータベース登録方法に関する実施の形態は、第１及び第２の実施の形態が対応する。
なお、上記登録済マルチメディアオブジェクトは、第１及び第２の実施の形態では図４の特徴量データ３０が該当する。
上記判別分析する工程は、第１及び第２の実施の形態では図４のステップＳ２０１乃至ステップＳ２０５が該当する。
上記結果を記憶する工程は、第１及び第２の実施の形態では図４のデータを保存するステップＳ２０６が該当する。
【０１７５】
（作用効果）
（１７）に記載のデータベース登録方法によれば、判別分析する工程は、これまでに登録されたオブジェクトの特徴量を、登録先カテゴリに対して判別分析する。該作用により、該判別分析する工程は、判別分析結果としてのデータを出力する。該判別分析結果データは、例えば特徴量で表現された空間での主軸ベクトル成分である。記憶する工程は、該判別分析結果データを記憶しておく。登録先となるカテゴリを設定する工程において、登録先カテゴリを選択及び設定する際、該工程は、記憶する工程によって記憶している判別分析結果を用いて、登録先カテゴリを設定する。該作用は、例えば新規登録対象オブジェクトの特徴量に対して、上記判別分析結果に基づく判別分析を行うことである。つまり、（１７）に記載のデータベース登録方法によれば、これまでの登録操作の統計的な確かさに基づいた登録先カテゴリ判断を行う。
【０１７６】
この結果、登録者は、統計的な確かさに基づいた登録先カテゴリを得られ、登録作業を効率的に行うことが可能になる。
【０１７７】
（１８） 上記判別分析する工程は、上記登録先となるカテゴリを設定する工程にて上記登録対象であるマルチメディアオブジェクトの登録先が決定した後、該マルチメディアオブジェクトを含めた登録済オブジェクトに対して判別分析することを特徴とする（１７）に記載のデータベース登録方法。
【０１７８】
（対応する実施の形態）
（１８）に記載のデータベース登録方法に関する実施の形態は、第１及び第２の実施の形態が対応する。
【０１７９】
（作用効果）
（１８）に記載のデータベース登録方法によれば、判別分析する工程は、登録作業が行われる度に、登録済オブジェクトに対して判別分析を行う。該作用により、登録先となるカテゴリを設定する工程が利用する判別分析結果を、常に最新の状態を最も反映させたものに保つことができる。
この結果、登録者は、統計的な確かさに基づいた登録先カテゴリを得られ、登録作業を効率的に行うことが可能になる。
【０１８０】
（１９） 任意のマルチメディアオブジェクトを上記登録対象であるマルチメディアアオブジェクトとして指定する工程と、
該指定された上記マルチメディアオブジェクトの属性情報を指定及び／または入力する工程と、
を更に有していることを特徴とする（１１）に記載のデータベース登録方法。
【０１８１】
（対応する実施の形態）
（１９）に記載のデータベース登録方法に関する実施の形態は、第１の実施の形態が対応する。
【０１８２】
（対応する発明の実施の形態）
この発明に関する実施の形態は、第１の実施の形態が対応する。
なお、上記マルチメディアオブジェクトとして指定する工程は、第１の実施の形態では図２の登録するモデルを入力するステップＳ１０１が、第２の実施の形態では図８の登録するモデルを取得するステップＳ３０１が該当する。
【０１８３】
上記マルチメディアオブジェクトの属性情報を指定及び／または入力する工程は、図１の（Ｂ）の属性情報を入力する入力フィールド２５へ入力を行うことができる図２のステップＳ１０１が該当する。
【０１８４】
（作用効果）
（１９）に記載のデータベース登録方法によれば、登録者は登録対象となるマルチメディアオブジェクトの入力時に、該マルチメディアオブジェクトに関連し、且つ該マルチメディアオブジェクトから特徴量として算出しない各種の情報を入力することができる。
この結果、登録者は、登録作業を効率的に行うことが可能になる。
【０１８５】
（２０） 上記登録先となるカテゴリを設定する工程は、上記登録対象であるマルチメディアオブジェクトの属性情報を指定及び／または入力する工程を有していることを特徴とする（１１）に記載のデータベース登録方法。
【０１８６】
（対応する実施の形態）
（２０）に記載のデータベース登録方法に関する実施の形態は、第１の実施の形態が対応する。
なお、上記マルチメディアオブジェクトの属性情報を指定及び／または入力する工程は、図３の属性情報を入力する入力フィールド２５へ入力を行うことができる図２のステップＳ１０８が該当する。
【０１８７】
（作用効果）
（２０）に記載のデータベース登録方法によれば、登録者は登録対象となるマルチメディアオブジェクトの登録時に、該マルチメディアオブジェクトに関連し、且つ該マルチメディアオブジェクトから特徴量として算出しない各種の情報を入力することができる。
この結果、登録者は、登録作業を効率的に行うことが可能になる。
【０１８８】
【発明の効果】
以上詳述したように、本発明によれば、マルチメディアオブジェクトをデータベースに登録する際のカテゴリ情報設定を、登録対象オブジェクトが大量であっても、また選択肢が多様であっても、省力化するデータベース登録システム及びデータベース登録方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】（Ａ）は本発明のデータベース登録システムの第１の実施の形態が適用された三次元インテリア検索システムの構成を示すブロック図であり、（Ｂ）は入力ウィンドウの例を示す図である。
【図２】第１の実施の形態におけるデータベース登録手順を表わすフローチャートを示す図である。
【図３】登録ウィンドウの例を示す図である。
【図４】統計データの更新処理のフローチャートを示す図である。
【図５】登録ウィンドウの別の例を示す図である。
【図６】登録ウィンドウの更に別の例を示す図である。
【図７】本発明のデータベース登録システムの第２の実施の形態が適用された三次元オブジェクトロボット検索システムの構成を示すブロック図である。
【図８】第２の実施の形態におけるデータベース登録手順を表わすフローチャートを示す図である。
【図９】（Ａ）はＣＧデザイナが製作した三次元データを公開するサーバから取得した三次元データを示す図、（Ｂ）はカテゴリ確度を表すポイント表を示す図であり、（Ｃ）は編集ウィンドウの例を示す図である。
【符号の説明】
１０ 三次元インテリア類似検索システム
１１ 入力部
１２ 特徴量算出部
１３ カテゴリ設定部
１３Ａ カテゴリ選択部
１３Ｂ 統計データベース
１３Ｃ 判別分析部
１４ 登録部
１５ オブジェクトデータベース
１６ 検索部
１７ モデルデータ
１８ 入力ウィンドウ
１９，２５ 入力フィールド
２０ 『参照』ボタン
２１ 三次元表示領域
２２ 『決定』ボタン
２３ 統計データ
２４ 登録ウィンドウ
２６ 商品カテゴリ設定フィールド
２７ 「推奨カテゴリ」を表示するリスト
２８ 「その他のカテゴリ」を表示するリスト
２９ 『登録』ボタン
３０ 特徴量データ
３１ カテゴリ内分散
３２ カテゴリ平均ベクトル
３３ 主軸データ
３４ 分散値データ
３５，３８ カテゴリ設定領域
３６ 「推奨カテゴリ」を示す領域
３７ 「その他のカテゴリ」を示す領域
３９ 星型記号
５０ 三次元オブジェクトロボット検索システム
６０ 三次元類似検索システム
６１，８０，８１ サーバ
６２ 編集部
６３ ポイント表
６４ 編集ウィンドウ
６５ カテゴリ名
６６ 値
６７ 『追加』ボタン
７０ インターネット
８２、８３ データベース
８５ 三次元データ
９０ クライアント
Claims (11)
- マルチメディアオブジェクトが持つ各種の特徴量を用いて類似なオブジェクトを検索するシステムにおいて、
登録対象であるマルチメディアオブジェクトから１種類以上の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
該特徴量算出手段によって算出された特徴量に基づいて、前記登録対象であるマルチメディアオブジェクトのデータベース上の登録先となるカテゴリを設定するカテゴリ設定手段と、
前記登録対象であるマルチメディアオブジェクトと、前記特徴量算出手段によって算出された特徴量と、前記カテゴリ設定手段によって設定されたカテゴリと、を関連付けて前記データベースに登録する登録手段と、
を具備することを特徴とするデータベース登録システム。 - 前記カテゴリ設定手段は、前記特徴量算出手段によって算出された特徴量に基づいてカテゴリを自動的に選択し、
前記登録手段は、前記登録対象であるマルチメディアオブジェクトと該マルチメディアオブジェクトの特徴量とを、前記カテゴリ設定手段によって自動的に選択されたカテゴリと共に、前記データベースに自動的に登録することを特徴とする請求項１に記載のデータベース登録システム。 - 前記カテゴリ設定手段は、前記特徴量算出手段によって算出された特徴量に基づいて選択したカテゴリを、登録者に提示する登録先カテゴリ候補の初期値とすることを特徴とする請求項１に記載のデータベース登録システム。
- 前記カテゴリ設定手段は、前記特徴量算出手段によって算出された特徴量に基づいてカテゴリを複数選択し、それら複数選択したカテゴリを確度の高い順に表示することを特徴とする請求項１に記載のデータベース登録システム。
- 前記カテゴリ設定手段は、前記特徴量に基づいて選択した複数のカテゴリを、設定した閾値以上の確度のカテゴリを表すリストと、前記閾値未満の確度のカテゴリを表すリストとして表示することを特徴とする請求項４に記載のデータベース登録システム。
- 前記カテゴリ設定手段は、前記特徴量算出手段によって算出された特徴量に基づいて登録先となるカテゴリを選択し、その選択したカテゴリに確度を表す記号を付与して表示することを特徴とする請求項１に記載のデータベース登録システム。
- 前記カテゴリ設定手段は、
登録済マルチメディアオブジェクトの特徴量を登録先カテゴリに対して判別分析する判別分析手段と、
該判別分析手段の判別分析結果を記憶する記憶手段と、
を有し、
該記憶手段に記憶している判別分析結果を用いて、登録先となるカテゴリを選択することを特徴とする請求項１に記載のデータベース登録システム。 - 前記判別分析手段は、前記カテゴリ設定手段にて前記登録対象であるマルチメディアオブジェクトの登録先が決定した後、該マルチメディアオブジェクトを含めた登録済オブジェクトに対して判別分析することを特徴とする請求項７に記載のデータベース登録システム。
- 任意のマルチメディアオブジェクトを前記登録対象であるマルチメディアアオブジェクトとして指定する対象指定手段と、
該対象指定手段で指定された前記マルチメディアオブジェクトの属性情報を指定及び／または入力する属性指定手段と、
を更に具備することを特徴とする請求項１に記載のデータベース登録システム。 - 前記カテゴリ設定手段は、前記登録対象であるマルチメディアオブジェクトの属性情報を指定及び／または入力する手段を有していることを特徴とする請求項１に記載のデータベース登録システム。
- マルチメディアオブジェクトが持つ各種の特徴量を用いて類似なオブジェクトを検索する方法において、
登録対象であるマルチメディアオブジェクトから１種類以上の特徴量を算出する工程と、
該算出された特徴量に基づいて、前記登録対象であるマルチメディアオブジェクトのデータベース上の登録先となるカテゴリを設定する工程と、
前記登録対象であるマルチメディアオブジェクトと、前記算出された特徴量と、前記設定されたカテゴリと、を関連付けて前記データベースに登録する工程と、
を有することを特徴とするデータベース登録方法。
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