JP2008102594A - コンテンツの検索方法及び検索装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】人間が知覚可能なコンテンツを検索する検索方法は、検索対象となるコンテンツを知覚した際又は想像した際における検索者の脳の活動状態を表すクエリ脳画像を取得する取得ステップと、コンテンツを知覚した際における脳の活動状態を表す脳画像と当該コンテンツとを対応付ける構造を用いて、クエリ脳画像に対応するコンテンツを特定する特定ステップと、クエリ脳画像に対応するコンテンツを出力する出力ステップとを含む。このようにクエリ脳画像を用いることによって、検索者は具体的に図面などのコンテンツを指し示すことなく、想像するだけで該当するコンテンツを抽出することができるようになる。すなわち、より容易に検索することができるようになる。
【選択図】図1
Description
馬場,劉汝傑,遠藤,椎谷,上原,増本,長田:機械系組立図面からの形状に基づく部品検索手法の提案, 電子情報通信学会技術研究報告書, PRMU2004-225, pp.79-84(2005). 劉汝傑,馬場,増本:Attributed Graph Matching based Engineering Drawings Retrieval, Proc. of IAPR Workshop on Document Analysis Systems(DAS04), pp.378-388, September (2004). 劉汝傑,馬場,増本:Component Parts Extraction from Assembly Drawings for Content based Retrieval, Proc. of The IEE International Conference on Visual Information Engineering: Convergence in Graphics and Vision(VIE2005), pp.45-50, April (2005) 馬場,劉汝傑(FRDC),遠藤,椎谷,上原,増本,長田:Similarity-based Partial Image Retrieval System for Engineering Drawings, Proc. of Seventh IEEE International Symposium on Multimedia (ISM2005), pp.303-309, December 14, (2005). 「ATRとHonda、脳でロボットを操作する基礎技術の開発に成功」[Online]2006年5月24日、[2006年9月21日検索]インターネット<URL:http://www.honda.co.jp/news/2006/c060524a.html> Yukiyasu Kamitani, Frank Tong, "Decoding the visual and subjective contents of the human brain", NATURE NEUROSCIENCE, VOLUME 8, NUMBER 5, MAY 2005
まず、本発明の実施の形態の概要を説明する。本実施の形態では、fMRI(functional Magnetic Resonance Imaging(機能的磁気共鳴画像))や光トポグラフィーなどの脳の活動領域を計測する装置で計測した、検索者の脳画像(例えば2次元画像、3次元画像、時系列画像など)の類似性を利用して、人間が知覚可能なコンテンツを検索する検索装置を構成する。 これにより、例えば、わざわざスケッチして、思い描いているクエリ図面などを生成せずに、検索者がクエリ図面を想像したときの脳画像を用いて図面を検索することが可能となる。以下、図面を検索する例をもって説明する。
本発明の実施の形態に係る検索装置を図2に示す。検索装置は、コンテンツの一例として図面を格納する図面DB1と、図面と当該図面を視認した際に計測され且つ脳の活動状態を表す脳画像とを対応付ける処理を実施する脳画像管理部3と、脳画像及び図面との関連付けデータを格納する脳画像DB5と、クエリのためのクエリ脳画像又は登録図面に対応するDB脳画像を取得する脳画像入力部7と、脳画像入力部7によって取得された脳画像を格納する脳画像格納部8と、脳画像格納部8に格納されたクエリ脳画像で脳画像DB5の検索を行い、図面DB1から該当図面データを抽出する検索処理部9と、検索処理部9の検索結果を格納する検索結果格納部11と、検索結果格納部11に格納された検索結果を検索者に出力し、検索者からの選択指示を受け付ける入出力部13とを有する。
第1の実施の形態では、DB脳画像の絞り込みは具体的には示していない。第2の実施の形態では、検索者によって脳画像が若干異なる場合も考えられるため、DB脳画像に対応して当該DB脳画像を計測したユーザのユーザIDをも登録しておく。例えば、図5に示すようなデータを脳画像DB5に登録しておく。すなわち、DB脳画像が測定されたユーザのユーザIDと、当該DB脳画像の脳画像IDと、当該DB脳画像に対応する図面の登録図面IDとが登録されるテーブルである。脳画像管理部3は、脳画像入力部7などから測定を実施するユーザのユーザIDを取得し、DB脳画像の脳画像IDとその際の図面の登録図面IDとを対応付けて登録する。
第2の実施の形態では、ユーザIDの異同で検索対象を絞り込んでいたが、脳画像が同じ傾向を有するユーザも存在するので、ユーザIDではなく、脳画像の類似性でクラスタリングするようにしても良い。
図12右上に示すように、図面DB1には、複数の部品が描かれた複数部品図面が登録されている場合がある。そのような場合には、例えば部品単位に図面を自動分割する手法(例えば非特許文献1記載の技術)を実装した図面分割部21によって、部品単位に図面を分割しておく。分割後の図面を単品図面と呼ぶ。脳画像DB5においては、単品図面に対応してDB脳画像を格納して、管理する。但し、図面DB1においては、図13に示すように、複数部品図面と単品図面との関係を管理しておく必要がある。すなわち、複数部品図面IDと単品図面IDとを対応付けて管理する必要がある。
検索処理は様々に変形することができ、例えば図15に示すような検索処理であってもよい。
例えば以下のような処理を行うことによって、図面と脳画像との関係を抽出して、新たなデータとして脳画像DB5に登録することができる。
脳画像の計測負荷を緩和するため、類似度が極度に高い図面が複数存在する場合には、代表図面のみをユーザに視認させ、その脳画像を他の類似図面にも付与するようにしてもよい。例えば、脳画像管理部3は、各図面の画像特徴量(例えば非特許文献1における特徴量)を算出しておき、図面DB1に登録しておく。そして、脳画像入力部7は、算出した画像特徴量間の距離が予め指定しておいた閾値未満の場合には類似度が高いとみなし、その中のいずれかの図面だけをユーザに提示してその際の脳画像を計測し、脳画像管理部3に出力する。脳画像管理部3は、今回測定した脳画像のデータを脳画像DB5に登録すると共に、ユーザに提示した図面の図面IDと今回計測した脳画像の脳画像IDとを図3のようなデータ構造に登録する。さらに、画像特徴量間の距離が予め指定しておいた閾値未満の図面にも同一の脳画像IDを対応付けて、図3のようなデータ構造に登録する。
クエリ脳画像を計測するには、例えばfMRIの測定装置が必要となる。従って、必ずしもクエリ脳画像を容易に取得できない場合もある。そのような場合のために、脳画像入力部7の代わりに、ニューラルネットワークを用いるようにしても良い。ニューラルネットワークについては周知であるから詳細には述べない。
また、検索処理部9及び脳画像DB5の代わりにニューラルネットワークを用いることも可能である。すなわち、図19(a)に示すように、学習フェーズでは脳画像を入力とし、対応する登録図面を出力として学習を行う。そして、検索時には予測フェーズとして、図19(b)に示すように、クエリ脳画像を入力すれば、ニューラルネットワークから対応する図面が出力される。
人間が知覚可能なコンテンツを検索する検索方法であって、
検索対象となるコンテンツを知覚した際又は想像した際における検索者の脳の活動状態を表すクエリ脳画像を取得する取得ステップと、
前記コンテンツを知覚した際における脳の活動状態を表す脳画像と当該コンテンツとを対応付ける構造を用いて、前記クエリ脳画像に対応するコンテンツを特定する特定ステップと、
前記クエリ脳画像に対応するコンテンツを出力する出力ステップと、
を含み、コンピュータにより実行される検索方法。
前記構造が、前記コンテンツを知覚した際における脳の活動状態を表すDB脳画像を当該コンテンツに対応して格納するデータベースであり、
前記特定ステップが、
前記データベースを前記クエリ脳画像で検索し、当該クエリ脳画像と所定の類似性を有するDB脳画像を特定するステップと、
特定された前記DB脳画像に対応するコンテンツを前記データベースから特定するステップと、
を含む付記1記載の検索方法。
前記所定の類似性が、前記DB脳画像の画素の濃度と前記クエリ脳画像の対応画素の濃度との差、又は前記クエリ脳画像の一部の画素の濃度と前記DB脳画像の対応画素の濃度との差に基づき決定される
付記2記載の検索方法。
前記所定の類似性が、前記DB脳画像についての特徴量と前記クエリ脳画像についての特徴量との距離に基づき決定される
付記2記載の検索方法。
前記データベースに、前記DB脳画像に対応して当該DB脳画像が測定されたユーザのユーザIDが登録されており、
前記特定ステップが、
前記データベースにおいて前記検索者のユーザIDで前記DB脳画像を絞り込むステップ
を含む、付記2記載の検索方法。
前記特定ステップが、
絞り込まれた前記DB脳画像から前記所定の類似性を有するDB脳画像を抽出できない場合、前記検索者のユーザIDとは無関係に又は前記検索者のユーザID以外のユーザIDを用いて前記データベースを検索するステップと、
をさらに含む付記5記載の検索方法。
前記データベースに、前記DB脳画像に対応して当該DB脳画像が測定されたユーザのユーザIDが登録されており、
前記DB脳画像は、ユーザID単位でクラスタリングされており、
各クラスタは、テスト・コンテンツを知覚した際における該当ユーザの脳の活動状態を表すテスト登録脳画像を含み、
前記テスト・コンテンツを知覚した際における前記検索者の脳の活動状態を表すテスト脳画像を取得するステップと、
前記テスト脳画像と前記データベースに格納されている各前記クラスタのテスト登録脳画像とを比較して、前記テスト脳画像が属するクラスタを特定するステップと、
をさらに含み、
前記特定ステップが、
前記データベースにおいて前記テスト脳画像が属するクラスタで前記DB脳画像を絞り込むステップ
を含む、付記2記載の検索方法。
前記データベースに、前記クエリ脳画像を当該クエリ脳画像に対する検索結果として特定されたコンテンツに対応付けて登録するステップ
をさらに含む付記1記載の検索方法。
前記データベースに、前記テスト脳画像を前記テスト・コンテンツに対応付けて登録するステップ
をさらに含む付記7記載の検索方法。
前記コンテンツが単一の図面であり、
前記コンテンツである特定の図面及び当該特定の図面を含む図面の組み合わせを管理するデータ構造によって、前記特定ステップで特定されたコンテンツである図面を含む前記図面の組み合わせを特定するステップ
をさらに含み、
前記出力ステップが、
前記特定ステップで特定された前記図面にマークを付して、特定された前記図面の組み合わせを出力するステップ
を含む付記1記載の検索方法。
前記特定ステップが、
前記クエリ脳画像と所定の類似性を有するDB脳画像を、当該DB脳画像の類似度に基づき降順にソートするステップ
をさらに含み、
前記出力ステップが、
前記ソートの順番で、前記クエリ脳画像に対応するコンテンツを出力するステップ
を含み、
さらに、前記検索者が指示したタイミング又は任意のタイミングで、前記検索者の第2のクエリ脳画像を取得するステップと、
前記特定ステップと前記出力ステップとを、前記第2のクエリ脳画像について実施するステップと、
を含む付記2記載の検索方法。
前記取得ステップが、
コンテンツの特徴量を入力データとし且つ当該コンテンツを知覚した際における脳の活動を表す脳画像を出力データとして学習したニューラルネットワークに、検索対象のコンテンツの特徴量を入力して、対応する脳画像を取得するステップ
を含む付記1記載の検索方法。
前記構造が、脳画像を入力データとし且つ当該脳画像に対応するコンテンツを出力データとして学習したニューラルネットワークである
付記1記載の検索方法。
人間が知覚可能なコンテンツを検索する検索装置であって、
検索対象となるコンテンツを知覚した際又は想像した際における検索者の脳の活動状態を表すクエリ脳画像を取得する取得手段と、
前記コンテンツを知覚した際における脳の活動状態を表す脳画像と当該コンテンツとを対応付ける構造を用いて、前記クエリ脳画像に対応するコンテンツを特定する特定手段と、
前記クエリ脳画像に対応するコンテンツを出力する出力手段と、
を有する検索装置。
前記構造が、前記コンテンツを知覚した際における脳の活動状態を表すDB脳画像を当該コンテンツに対応して格納するデータベースであり、
前記特定手段が、
前記データベースを前記クエリ脳画像で検索し、当該クエリ脳画像と所定の類似性を有するDB脳画像を特定し、
特定された前記DB脳画像に対応するコンテンツを前記データベースから特定する、
付記14記載の検索装置。
前記データベースに、前記DB脳画像に対応して当該DB脳画像が測定されたユーザのユーザIDが登録されており、
前記DB脳画像は、ユーザID単位でクラスタリングされており
各クラスタは、テスト・コンテンツを知覚した際における該当ユーザの脳の活動状態を表すテスト登録脳画像を含み、
前記データベースを検索して最も多くのユーザがDB脳画像を登録しているコンテンツ又は予め定められたコンテンツをテスト・コンテンツとして特定する手段、
をさらに含み、
前記取得手段が、
前記テスト・コンテンツを知覚した際における前記検索者の脳の活動状態を表すテスト脳画像を取得し、
前記特定手段が、
前記テスト脳画像と前記データベースに格納されている各前記クラスタのテスト登録脳画像とを比較して、前記テスト脳画像が属するクラスタを特定し、
前記データベースにおいて前記テスト脳画像が属するクラスタで前記DB脳画像を絞り込む
付記15記載の検索装置。
前記クラスタを、動的に変更する手段
をさらに有する付記16記載の検索装置。
所定の基準以上の類似性を有する複数のコンテンツを検出した場合、当該複数のコンテンツに1の脳画像を対応付けて前記データベースに登録する手段
をさらに有する付記14記載の検索装置。
前記コンテンツの特徴量に基づき対応する前記DB脳画像を配置してユーザに提示する手段と、
前記DB脳画像の配置と同様の配置で前記コンテンツを前記ユーザに提示する手段と、
前記ユーザにより特定されたコンテンツとDB脳画像との対応関係を前記データベースに登録する手段と、
をさらに有する付記14記載の検索装置。
前記DB脳画像の特徴量に基づき当該DB脳画像を配置してユーザに提示する手段と、
前記DB脳画像の配置と同様の配置で、対応する前記コンテンツを前記ユーザに提示する手段と、
前記ユーザにより特定されたコンテンツとDB脳画像との対応関係を前記データベースに登録する手段と、
をさらに有する付記14記載の検索装置。
付記1乃至13記載の検索方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
3 脳画像管理部
5 脳画像DB
7 脳画像入力部
8 脳画像格納部
9 検索処理部
11 検索結果格納部
13 入出力部
Claims (5)
- 人間が知覚可能なコンテンツを検索する検索方法であって、
検索対象となるコンテンツを知覚した際又は想像した際における検索者の脳の活動状態を表すクエリ脳画像を取得する取得ステップと、
前記コンテンツを知覚した際における脳の活動状態を表す脳画像と当該コンテンツとを対応付ける構造を用いて、前記クエリ脳画像に対応するコンテンツを特定する特定ステップと、
前記クエリ脳画像に対応するコンテンツを出力する出力ステップと、
を含み、コンピュータにより実行される検索方法。 - 前記構造が、前記コンテンツを知覚した際における脳の活動状態を表すDB脳画像を当該コンテンツに対応して格納するデータベースであり、
前記特定ステップが、
前記データベースを前記クエリ脳画像で検索し、当該クエリ脳画像と所定の類似性を有するDB脳画像を特定するステップと、
特定された前記DB脳画像に対応するコンテンツを前記データベースから特定するステップと、
を含む請求項1記載の検索方法。 - 前記データベースに、前記DB脳画像に対応して当該DB脳画像が測定されたユーザのユーザIDが登録されており、
前記DB脳画像は、ユーザID単位でクラスタリングされており、
各クラスタは、テスト・コンテンツを知覚した際における該当ユーザの脳の活動状態を表すテスト登録脳画像を含み、
前記テスト・コンテンツを知覚した際における前記検索者の脳の活動状態を表すテスト脳画像を取得するステップと、
前記テスト脳画像と前記データベースに格納されている各前記クラスタのテスト登録脳画像とを比較して、前記テスト脳画像が属するクラスタを特定するステップと、
をさらに含み、
前記特定ステップが、
前記データベースにおいて前記テスト脳画像が属するクラスタで前記DB脳画像を絞り込むステップ
を含む、請求項2記載の検索方法。 - 請求項1乃至3のいずれか1つ記載の検索方法をコンピュータにより実行させるためのプログラム。
- 人間が知覚可能なコンテンツを検索する検索装置であって、
検索対象となるコンテンツを知覚した際又は想像した際における検索者の脳の活動状態を表すクエリ脳画像を取得する取得手段と、
前記コンテンツを知覚した際における脳の活動状態を表す脳画像と当該コンテンツとを対応付ける構造を用いて、前記クエリ脳画像に対応するコンテンツを特定する特定手段と、
前記クエリ脳画像に対応するコンテンツを出力する出力手段と、
を有する検索装置。
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