JP2008191936A - コンテンツ登録・検索システムの構築支援方法、およびコンテンツ登録・検索システムの構築支援装置 - Google Patents

Abstract

【課題】コンテンツを検索する際に役立つ質の高い付帯情報を、コストを掛けず容易に付与する。
【解決手段】画像の新規登録が指示されると、サーバ１４の代表色抽出部３６で、ＰＣ１２からの新規に登録される画像の代表色が抽出される。そして、画像検索部３７により、代表色抽出部３６で出力された代表色と一致する、あるいは類似する代表色をもつ画像が画像ＤＢ３５から検索され、検索した画像に関連付けられているタグのデータが取得される。タグ付与部３８では、画像検索部３７で得られたタグのスコアが算出され、算出したスコアに応じて新規に登録される画像のタグが選定される。タグの選定後、ＣＰＵ３０により、新規に登録された画像データのファイル名と、代表色抽出部３６で出力された代表色と、タグ付与部３８からのタグとが関連付けられて画像一覧テーブル４０に記憶される。
【選択図】図５

Description

本発明は、コンテンツに付帯情報を付与する際に好適なコンテンツ登録・検索システムの構築支援方法、およびコンテンツ登録・検索システムの構築支援装置に関する。

最近、携帯電話やパーソナルコンピュータなどの情報端末機器の普及によって、映像、画像、音楽、ゲーム、電子書籍といった様々なコンテンツを、大量且つ容易に得ることが可能になってきた。これに伴い、不特定多数のユーザーがコンテンツを自由に登録・検索することができ、ユーザー同士で情報を共有するという新しい概念（いわゆるＷｅｂ２．０）が生まれており、フリッカー（flickr）と呼ばれるユーザー参加型の画像共有サービスや、はてなブックマーク、ウィキペディアといったフリー百科事典が既に実用化されている。

上記のようにコンテンツを登録・検索するシステムでは、膨大なコンテンツの中から、ユーザーが所望するコンテンツを効率的に検索するために、タグと呼ばれる付帯情報をコンテンツに付与している。このようなシステムは、フォークソノミー（folksonomy）と呼ばれている。なお、タグとは、そのコンテンツの特徴を端的な単語で表したもので、例えば、コンテンツが南の島の珊瑚礁と海、青空を写した画像であった場合は、「珊瑚礁」、「海」、「空」などがタグとして付与される。

従来、タグの付与は、ユーザーが手入力で行っているため、手間が掛かり煩わしい。また、コンテンツを検索する際には、それぞれのコンテンツに的確且つ十分な数のタグが付与されているか否かというタグの質が検索結果を左右する重要な要素となるが、タグの質を高めるためには、コンテンツを登録するユーザーと検索するユーザーとの間でイメージの齟齬を埋め、コンテンツを登録するユーザーが語彙を増やして、より柔軟な発想をしなければならないという、非常に克服困難な問題をクリアする必要がある。このため、従来、上記のような問題を解決するための技術が種々提案されている（特許文献１および２参照）。

特許文献１に記載の発明では、コンテンツとしての画像の物理的特徴（色、周波数成分）を抽出し、抽出した物理的特徴、または物理的特徴の表現を変換した結果をタグとしている。例を挙げて説明すると、色の抽出結果が（Ｒ＝１、Ｇ＝０、Ｂ＝０）であった場合は「赤」、周波数成分が（画像の全領域＝０、上部領域＝０、左領域＝０）であった場合は、「低周波数が多い」とする。また、これらの物理的特徴を「山」、「海」などの具体的な単語に変換する変換用知識データを用意し、例えば、物理的特徴が「青」、「低周波数が多い」であれば、変換用知識データで「空」、「海」に変換し、これらをタグとする。

特許文献２に記載の発明では、まず、コンテンツとしての画像の類似する特徴をもつ領域を抽出し、領域の色、テクスチャ（表面の質感）、大きさ、形状に関する属性を抽出する。次いで、領域間の位相関係（一致、包含、重複、接合、排他など）を表現したデータ構造（領域の番号をノードにもち、位相関係をエッジにもつグラフ構造）を作成し、属性および位相関係と、オブジェクト（タグに対応する画像の構成要素、「人の顔」、「木」、「赤い円」、「白い四角」など）とを対応付けた辞書を参照しながらデータ構造を走査し、データ構造をオブジェクトで置換する。そして、データ構造からオブジェクトとオブジェクトの位置関係をタグとして抽出している。
特開平２−１８７８６４号公報 特開平１０−０４９５４２号公報

特許文献１および２に記載の発明は、ユーザーの手入力による手間を省くという問題は解決されている。しかしながら、特許文献１に記載の発明は、物理的特徴を単語に変換するために変換用知識データが必要であり、物理的特徴から結び付けられる単語には限界がある。また、特許文献２に記載の発明も同様に、オブジェクトに置換するための辞書が必要であり、タグの質が辞書の語彙に依存する。このため、タグの質を高めるためには、必然的に変換用知識データや辞書の質も高めなければならず、変換用知識データや辞書の製作に掛かるコストを考えると、現実的な解決策とは到底言えない。

本発明は、上記課題を鑑みてなされたものであり、コンテンツを検索する際に役立つ質の高い付帯情報を、コストを掛けず容易に付与することができるコンテンツ登録・検索システムの構築支援方法、およびコンテンツ登録・検索システムの構築支援装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、請求項１に記載の発明は、コンテンツ登録・検索システムの構築支援方法であって、第一のコンテンツを特徴付ける属性を抽出する属性抽出ステップと、前記第一のコンテンツと同様の前記属性をもつ第二のコンテンツを、記憶された複数のコンテンツから検索するコンテンツ検索ステップと、前記第一のコンテンツに、前記第二のコンテンツの付帯情報を選択的に付与する付帯情報付与ステップとを備えることを特徴とする。

前記付帯情報付与ステップでは、前記第一のコンテンツと、前記第二のコンテンツの付帯情報との関連性の度合いを表すスコアを算出し、算出したスコアに応じて、前記第一のコンテンツに付与する付帯情報を選定することが好ましい。

前記第二のコンテンツの付帯情報を表示する付帯情報表示ステップと、前記付帯情報表示ステップで表示された付帯情報から、前記第一のコンテンツに付与する付帯情報を選択させる付帯情報選択ステップとを備えることが好ましい。この場合、前記付帯情報表示ステップでは、前記第一、第二のコンテンツを併せて表示することが好ましい。

前記コンテンツ、前記属性、および前記付帯情報は、データテーブル化して記憶されていることが好ましい。また、前記第一のコンテンツは、新たに登録されるコンテンツであることが好ましい。さらに、前記付帯情報は、前記コンテンツを検索する際に参照されるタグであることが好ましい。

前記コンテンツは、画像であることが好ましい。この場合、前記属性抽出ステップでは、前記画像の代表色を前記属性として抽出することが好ましい。なお、代表色とは、例えば、画像内の占める面積が大きい色など、その画像の視覚的な印象を表す色をいう。

請求項１０に記載の発明は、コンテンツ登録・検索システムの構築支援方法であって、第一のコンテンツを特徴付ける属性を抽出する属性抽出ステップと、前記第一のコンテンツと同様の前記属性をもつ第二のコンテンツを、記憶された複数のコンテンツから検索するコンテンツ検索ステップと、前記第二のコンテンツの付帯情報を表示する付帯情報表示ステップと、前記付帯情報表示ステップで表示された付帯情報から、前記第一のコンテンツに付与する付帯情報を選択させる付帯情報選択ステップと、前記第一のコンテンツに、前記付帯情報選択ステップで選択された付帯情報を付与する付帯情報付与ステップとを備えることを特徴とする。

請求項１１に記載の発明は、コンテンツ登録・検索システムの構築支援装置であって、複数のコンテンツを記憶するコンテンツ記憶部と、第一のコンテンツを特徴付ける属性を抽出する属性抽出部と、前記第一のコンテンツと同様の前記属性をもつ第二のコンテンツを、前記複数のコンテンツから検索するコンテンツ検索部と、前記第一のコンテンツに、前記第二のコンテンツの付帯情報を選択的に付与する付帯情報付与部とを備えることを特徴とする。

請求項１２に記載の発明は、コンテンツ登録・検索システムの構築支援装置であって、複数のコンテンツを記憶するコンテンツ記憶部と、第一のコンテンツを特徴付ける属性を抽出する属性抽出部と、前記第一のコンテンツと同様の前記属性をもつ第二のコンテンツを、前記複数のコンテンツから検索するコンテンツ検索部と、前記第二のコンテンツの付帯情報を表示する付帯情報表示部と、前記付帯情報表示部で表示された付帯情報から、前記第一のコンテンツに付与する付帯情報を選択させる付帯情報選択部と、前記第一のコンテンツに、前記付帯情報選択部で選択された付帯情報を付与する付帯情報付与部とを備えることを特徴とする。

本発明のコンテンツ登録・検索システムの構築支援方法、およびコンテンツ登録・検索システムの構築支援装置によれば、記憶された複数のコンテンツから、第一のコンテンツと同様の属性をもつ第二のコンテンツを検索し、第一のコンテンツに、第二のコンテンツの付帯情報を選択的に付与するので、コンテンツを検索する際に役立つ質の高い付帯情報を、コストを掛けず容易に付与することができる。

図１において、画像登録・検索システム２は、デジタルカメラ１０で撮影して得られた画像データ、あるいは、メモリカードやＣＤ−Ｒなどの記録媒体１１に記録された画像データ（写真フイルムをＴＩＦＦまたはＪＰＥＧ形式でデジタイズしたものも含む）が取り込まれたパーソナルコンピュータ（以下、ＰＣと略す）１２で、インターネット１３を介して画像登録・検索サーバ（以下、単にサーバという）１４にアクセスし、画像の登録・検索を行うものである。

デジタルカメラ１０は、例えば、ＩＥＥＥ１３９４、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）などに準拠した通信ケーブルや、無線ＬＡＮなどによりＰＣ１２に接続され、ＰＣ１２とのデータの相互通信が可能となっている。また、記録媒体１１も同様に、専用のドライバを介してＰＣ１２とのデータの遣り取りが可能となっている。

ＰＣ１２は、モニタ１５と、キーボードおよびマウスからなる操作部１６とを備えている。ＰＣ１２の内部構成を示す図２において、ＣＰＵ２０は、ＰＣ１２全体の動作を統括的に制御する。ＣＰＵ２０には、前述の操作部１６の他に、データバス２１を介して、ＲＡＭ２２、ハードディスクドライブ（以下、ＨＤＤと略す）２３、通信Ｉ／Ｆ２４、および表示制御部２５が接続されている。

ＨＤＤ２３には、ＰＣ１２を動作させるための各種プログラムやデータの他に、画像の登録・検索を一括して行うためのビューアーソフトのプログラムや、デジタルカメラ１０、または記録媒体１１から取り込まれた複数の画像データが記憶されている。ＣＰＵ２０は、ＨＤＤ２３からプログラムを読み出してＲＡＭ２２に展開し、読み出したプログラムを逐次処理する。また、ＣＰＵ２０は、操作部１６から入力される操作入力信号に応じて、ＰＣ１２の各部を動作させる。

通信Ｉ／Ｆ２４は、デジタルカメラ１０などの外部機器や、インターネット１３などの通信ネットワークとのデータの遣り取りを媒介する。表示制御部２５は、モニタ１５の表示を制御し、ビューアーソフトに係わる各種ウィンドウなどをモニタ１５に表示させる。

サーバ１４の内部構成を示す図３において、ＣＰＵ３０は、サーバ１４全体の動作を統括的に制御する。ＣＰＵ３０には、データバス３１を介して、ＲＡＭ３２、データストレージ３３、および通信Ｉ／Ｆ３４などが接続されている。

データストレージ３３には、サーバ１４を動作させるための各種プログラムやデータが記憶されている。ＣＰＵ３０は、データストレージ３３からプログラムを読み出してＲＡＭ３２に展開し、読み出したプログラムを逐次処理する。通信Ｉ／Ｆ３４は、インターネット１３などの通信ネットワークとのデータの遣り取りを媒介する。

データストレージ３３には、ＰＣ１２から登録された画像のデータが記憶される画像データベース（以下、画像ＤＢと略す）３５が設けられている。図４に示すように、画像ＤＢ３５は、登録された画像のデータとともに、登録時に自動的に付けられるＩＤ（登録順に付した通し番号）を見出しとして、登録された画像のデータのファイル名と、その画像の代表色（後述、図示は二個だが、実際にはｎ個記憶されている）と、その画像の特徴を表すタグとを、データテーブル化して記憶している。以下の説明では、このデータテーブルを画像一覧テーブル４０と称する。また、画像ＤＢ３５に記憶された画像を登録済み画像（複数のコンテンツに相当）、そのデータを登録済み画像データ、これから新たに登録される画像を新規登録画像（第一のコンテンツに相当）、そのデータを新規登録画像データという。

図３に戻って、代表色抽出部３６は、ＰＣ１２からの新規登録画像データを解析して、その画像の代表色を抽出する。具体的には、代表色抽出部３６は、新規登録画像を構成する画素の色を表す階調値を横軸（階級）、全画素における階調値の出現個数を縦軸（度数）としたヒストグラムを生成する。そして、例えば、度数が一番目〜ｎ番目に大きい階級の階調値で表される色を代表色とする。代表色抽出部３６は、抽出したｎ個の代表色のデータをＣＰＵ３０に出力する。なお、本実施形態では、階調値は、ＲＧＢの各色を＃００〜＃ＦＦ（１６進数）の８ビットで表すデータであり、画素の色は、＃００００００（図４参照）のように、ＲＧＢの順に１６進数を並べて表現される。つまり、例を挙げると、図４で「＃００００ＦＦ」と表されている代表色は青色、「＃ＦＦ００００」と表されている代表色は赤色である。

画像検索部３７は、代表色抽出部３６で出力された代表色のデータ、および画像一覧テーブル４０を、ＣＰＵ３０、および画像ＤＢ３５からそれぞれ読み出す。そして、画像一覧テーブル４０を参照しながら、ｎ個の代表色のうち、少なくともいずれか一つが代表色抽出部３６で出力された代表色と一致する、あるいは類似する代表色をもつ登録済み画像を画像ＤＢ３５から検索する。

代表色抽出部３６で出力された代表色と類似する代表色は、例えば、ＲＧＢの三次元色空間における距離が、予め設定された閾値よりも小さい色、すなわち、代表色抽出部３６で出力された代表色を中心として閾値を半径とする球の範囲内にある色を採用する。画像検索部３７は、画像一覧テーブル４０を参照して、検索した登録済み画像（第二のコンテンツに相当）に関連付けられているタグのデータを取得し、これをタグ付与部３８に出力する。

タグ付与部３８は、画像検索部３７で得られたタグのスコアを算出し、算出したスコアに応じて、新規登録画像に付与するタグを絞り込む。スコアとは、画像検索部３７で得られたタグが新規登録画像にどれだけ関連しているか、言い換えれば、画像検索部３７で得られたタグが新規登録画像のタグとして相応しいかどうかを表す値である。

スコアの算出は、そのタグが関連付けられた、画像検索部３７で検索された登録済み画像の代表色と、新規登録画像の代表色との一致、または類似の度合いに基づいて行う。例えば、一致は＋１点、類似は＋０．５点として、５個一致、２個類似の場合は５＋（０．５×２）で６点とする。また、これに加えて、あるいはこれに代えて、画像検索部３７で得られたタグの使用頻度を元にスコアの算出を行う。この場合、例えば、画像検索部３７で得られたタグと一致するタグが関連付けられている他の登録済み画像の個数をスコアに加算する。このようにして算出したスコアは、新規登録画像の代表色と一致、または類似する代表色をもつ登録済み画像のタグほど、また、使用頻度が高いタグほど高くなる。

タグ付与部３８は、スコアが上位ｍ番目のタグ、または、スコアが予め設定された閾値を超えるタグを、新規登録画像のタグとして選定する。タグ付与部３８は、選定したタグのデータをＣＰＵ３０に出力する。ＣＰＵ３０は、画像ＤＢ３５に新規登録画像データを記憶するとともに、ＩＤを付して、そのデータのファイル名と、代表色抽出部３６で出力された代表色と、タグ付与部３８からのタグとを関連付けて画像一覧テーブル４０に記憶する。

画像の登録・検索を行う際には、操作部１６を操作してビューアーソフトを起動する。ビューアーソフトが起動されると、例えば、サーバ１４へのアクセス認証が行われ、アクセスが許可されると、画像の登録・検索が可能となる。

ビューアーソフトには、画像の登録を行うモードと検索を行うモードとが設けられている。画像の登録は、例えば、ＨＤＤ２３に記憶された画像のサムネイルをモニタ１５に一覧表示し、操作部１６で一覧の中から新規登録画像のサムネイルを選択させることにより行われる。なお、このとき、ユーザー自身が手入力でタグを付与するか、あるいは、代表色抽出部３６や画像検索部３７による自動タグ付けを利用するかを選択することが可能となっている。ユーザー自身が手入力でタグを付与する場合は、代表色抽出部３６による代表色の抽出のみを行い、その後の画像検索、タグ付与は行わない。

一方、画像の検索を行うモードでは、検索文字列を操作部１６で入力することにより、検索文字列に一致するタグが関連付けられた登録済み画像を画像ＤＢ３５からダウンロードして、モニタ１５で閲覧することが可能となっている。

次に、上記構成を有する画像登録・検索システム２の処理手順について、図５のフローチャートを参照して説明する。まず、ビューアーソフトが起動され、画像の登録を行うモードが選択されると、ＨＤＤ２３に記憶された画像のサムネイルがモニタ１５に一覧表示される。ユーザーは、操作部１６で一覧の中から新規登録画像のサムネイルを選択する。新規登録画像が選択されると、その画像のデータが通信Ｉ／Ｆ２４、およびインターネット１３を介してサーバ１４に送信される。

サーバ１４では、通信Ｉ／Ｆ３４で新規登録画像データが受信される。受信された新規登録画像データは、代表色抽出部３６に入力される。代表色抽出部３６では、新規登録画像データが解析され、その画像の代表色がｎ個抽出される。代表色抽出部３６で抽出されたｎ個の代表色のデータは、ＣＰＵ３０に出力される。

代表色の抽出後、代表色抽出部３６で出力された代表色のデータ、および画像一覧テーブル４０が、ＣＰＵ３０、および画像ＤＢ３５から画像検索部３７にそれぞれ読み出される。そして、画像検索部３７にて、画像一覧テーブル４０が参照されつつ、ｎ個の代表色のうち、少なくともいずれか一つが代表色抽出部３６で出力された代表色と一致する、あるいは類似する代表色をもつ登録済み画像が画像ＤＢ３５から検索される。次いで、画像一覧テーブル４０が参照されつつ、検索された登録済み画像に関連付けられているタグのデータが取得される。画像検索部３７で取得されたタグのデータは、タグ付与部３８に出力される。

タグ付与部３８では、画像検索部３７で取得されたタグが関連付けられた登録済み画像の代表色と、新規登録画像の代表色との一致、または類似の度合い、あるいは、画像検索部３７で得られたタグの使用頻度を元に、画像検索部３７で得られたタグのスコアが算出される。そして、スコアが上位ｍ番目のタグ、または、スコアが予め設定された閾値を超えるタグが、新規登録画像のタグとして選定される。タグ付与部３８で選定されたタグのデータは、ＣＰＵ３０に出力される。

タグの選定後、ＣＰＵ３０により、画像ＤＢ３５に新規登録画像データが記憶される。また、これと同時に、新規登録画像データのファイル名と、代表色抽出部３６で出力された代表色と、タグ付与部３８からのタグとが関連付けられて画像一覧テーブル４０に記憶される。一方、画像の登録時にユーザー自身が手入力でタグを付与した場合は、代表色抽出部３６による代表色の抽出のみが行われ、画像検索、タグ付与は行われない。

画像の検索を行うモードが選択された場合は、操作部１６で入力された検索文字列に一致するタグが関連付けられた登録済み画像が画像ＤＢ３５からＰＣ１２にダウンロードされ、ダウンロードされた画像がモニタ１５に表示される。

以上説明したように、新規登録画像の代表色を抽出し、抽出した代表色が一致、または類似する登録済み画像を画像ＤＢ３５から検索して、検索した登録済み画像に関連付けられたタグを新規登録画像のタグとして自動的に付与するので、ユーザー自身が手入力でタグを付与する手間が省ける。そのうえ、一人のユーザーでは想起し得ない、他のユーザーのイメージを包含した、より幅広い種類のタグを付与することができる。これにより、画像の検索を円滑に行うことができる。画像の検索が円滑になれば、画像登録・検索システム２を利用するユーザーの増加に繋がり、結果的にタグの質がさらに高まるという相乗効果も期待することができる。

また、画像検索部３７で得られたタグが新規登録画像のタグとして相応しいかどうかを表すスコアに応じて、新規登録画像に付与するタグを選定するので、新規登録画像に関連性がないタグを排除することができ、より適切なタグを新規登録画像に付与することができる。

なお、新規登録画像に付与するタグをユーザーに選択させるように構成してもよい。この場合、図６、および図７のフローチャート（点線で省略している前後の処理は、図５に示すフローチャートと同様）に示すように、タグ付与部３８によるタグの選定後、モニタ１５にタグ選択ウィンドウ５０を表示させる。タグ選択ウィンドウ５０には、新規登録画像が表示される領域５１と、画像検索部３７で検索された登録済み画像のサムネイルが一覧表示される領域５２と、タグ付与部３８で選定されたタグが一覧表示される領域５３と、決定ボタン５４とが設けられている。

領域５３には、タグ毎にチェックボックス５５が設けられている。操作部１６のマウスを操作して、ポインタ５６をチェックボックス５５に合わせてクリックすることで、タグの選択を行うことができる。チェックボックス５５は、「雲」、「ハイビスカス」など、非選択の状態では白抜きで表示され、ポインタ５６で選択されると、「空」、「海」のように、特定の色で塗り潰される。なお、領域５２、５３の下部および側部には、一度で表示仕切れないサムネイルやタグをスクロール表示するためのスクロールバー５７が設けられている。

タグの選択後、ポインタ５６を決定ボタン５４に合わせてクリックすると、選択されたタグのデータがサーバ１４に送信される。そして、上記実施形態と同様に、選択されたタグがＣＰＵ３０により画像一覧テーブル４０に記憶される。このようにすれば、ユーザーの意思を反映した、より適切なタグを付与することができる。また、新規登録画像、画像検索部３７で検索された登録済み画像、およびタグをタグ選択ウィンドウ５０に同時に表示するので、これらを照合して適切なタグを検討することができ、ユーザーの利便性を高めることができる。なお、この場合、ユーザーにタグを選択させるので、タグ付与部３８によるタグの選定は必ずしも行わなくてよい。

なお、時間経過とともに画像の登録数が増せば、タグのデータも増加するため、登録時に付与したタグが適当でなくなることが想定される。このことを考慮して、画像検索部３７、およびタグ付与部３８を用いて、登録してから所定期間経過した登録済み画像のタグを定期的に更新してもよい。また、登録時にはタグを付与せず、登録後にユーザーの指示などに応じてタグを付与してもよい。

なお、上記実施形態で示した代表色の抽出の仕方や画像の検索方法、スコアの算出、選定の仕方、タグ選択ウィンドウ５０の表示形態などは一例であり、本発明を特に限定するものではない。

上記実施形態では、画像を特徴付ける属性として代表色を例示して説明したが、本発明はこれに限定されず、画像内の被写体の形状、大きさや、画像全体の鮮鋭度、明るさ、コントラストなどの他の属性を採用してもよく、複数の異なる属性毎、あるいは複数の異なる属性を複合させて、以降の画像検索、およびタグ付与を行ってもよい。

上記実施形態では、ビューアーソフトで画像の登録・検索を行う態様を例示したが、インターネットのホームページ上で画像の登録・検索を行う態様としてもよい。また、上記実施形態では、サーバ１４に代表色抽出部３６などの各部を設けた例を挙げて説明したが、各部を別個の装置として、ＰＣ１２に接続する構成としてもよい。さらに、画像ＤＢ３５などのサーバ１４に設けた各部をＰＣ１２側に搭載してもよい。要するに、本発明の主旨を逸脱しなければ、如何様な態様にも適宜変更することが可能である。

なお、付帯情報としては、上記実施形態のタグに限らず、説明文のようなテキスト形式の情報や、音声コメントなどであってもよい。また、上記実施形態では、コンテンツとして画像を例に挙げて説明したが、映像、音楽、ゲーム、電子書籍などの他のコンテンツについても、本発明を適用することが可能である。コンテンツが電子書籍などの文章であった場合は、文章の文法的な構造を解析する構文解析や、文章を形態素（言語で意味を持つ最小単位）に分割し、品詞に分類する形態素解析などを行って、属性として文体を抽出する。コンテンツが音楽などの音声であった場合は、周波数解析などを行って、属性として音声の高低や音楽のジャンルを抽出する。あるいは、ウェブサイトのオークションサイトに品物を出品する際に応用してもよい。

画像登録・検索システムのハードウェア構成を示す概略図である。 パーソナルコンピュータの内部構成を示すブロック図である。 画像登録・検索サーバの内部構成を示すブロック図である。 画像一覧テーブルの内容を示す説明図である。 画像登録の処理手順を示すフローチャートである。 タグ選択ウィンドウを示す説明図である。 ユーザーにタグを選択させる場合の画像登録の処理手順を示すフローチャートである。

符号の説明

２ 画像登録・検索システム
１２ パーソナルコンピュータ（ＰＣ）
１４ 画像登録・検索サーバ（サーバ）
１５ モニタ
１６ 操作部
２０ ＣＰＵ
２３ ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）
３０ ＣＰＵ
３３ データストレージ
３５ 画像データベース（画像ＤＢ）
３６ 代表色抽出部
３７ 画像検索部
３８ タグ付与部
４０ 画像一覧テーブル
５０ タグ選択ウィンドウ

Claims (12)

1. 第一のコンテンツを特徴付ける属性を抽出する属性抽出ステップと、
   前記第一のコンテンツと同様の前記属性をもつ第二のコンテンツを、記憶された複数のコンテンツから検索するコンテンツ検索ステップと、
   前記第一のコンテンツに、前記第二のコンテンツの付帯情報を選択的に付与する付帯情報付与ステップとを備えることを特徴とするコンテンツ登録・検索システムの構築支援方法。
2. 前記付帯情報付与ステップでは、前記第一のコンテンツと、前記第二のコンテンツの付帯情報との関連性の度合いを表すスコアを算出し、
   算出したスコアに応じて、前記第一のコンテンツに付与する付帯情報を選定することを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ登録・検索システムの構築支援方法。
3. 前記第二のコンテンツの付帯情報を表示する付帯情報表示ステップと、
   前記付帯情報表示ステップで表示された付帯情報から、前記第一のコンテンツに付与する付帯情報を選択させる付帯情報選択ステップとを備えることを特徴とする請求項１または２に記載のコンテンツ登録・検索システムの構築支援方法。
4. 前記付帯情報表示ステップでは、前記第一、第二のコンテンツを併せて表示することを特徴とする請求項３に記載のコンテンツ登録・検索システムの構築支援方法。
5. 前記コンテンツ、前記属性、および前記付帯情報は、データテーブル化して記憶されていることを特徴とする請求項１ないし４のいずれかに記載のコンテンツ登録・検索システムの構築支援方法。
6. 前記第一のコンテンツは、新たに登録されるコンテンツであることを特徴とする請求項１ないし５のいずれかに記載のコンテンツ登録・検索システムの構築支援方法。
7. 前記付帯情報は、前記コンテンツを検索する際に参照されるタグであることを特徴とする請求項１ないし６のいずれかに記載のコンテンツ登録・検索システムの構築支援方法。
8. 前記コンテンツは、画像であることを特徴とする請求項１ないし７のいずれかに記載のコンテンツ登録・検索システムの構築支援方法。
9. 前記属性抽出ステップでは、前記画像の代表色を前記属性として抽出することを特徴とする請求項８に記載のコンテンツ登録・検索システムの構築支援方法。
10. 第一のコンテンツを特徴付ける属性を抽出する属性抽出ステップと、
    前記第一のコンテンツと同様の前記属性をもつ第二のコンテンツを、記憶された複数のコンテンツから検索するコンテンツ検索ステップと、
    前記第二のコンテンツの付帯情報を表示する付帯情報表示ステップと、
    前記付帯情報表示ステップで表示された付帯情報から、前記第一のコンテンツに付与する付帯情報を選択させる付帯情報選択ステップと、
    前記第一のコンテンツに、前記付帯情報選択ステップで選択された付帯情報を付与する付帯情報付与ステップとを備えることを特徴とするコンテンツ登録・検索システムの構築支援方法。
11. 複数のコンテンツを記憶するコンテンツ記憶部と、
    第一のコンテンツを特徴付ける属性を抽出する属性抽出部と、
    前記第一のコンテンツと同様の前記属性をもつ第二のコンテンツを、前記複数のコンテンツから検索するコンテンツ検索部と、
    前記第一のコンテンツに、前記第二のコンテンツの付帯情報を選択的に付与する付帯情報付与部とを備えることを特徴とするコンテンツ登録・検索システムの構築支援装置。
12. 複数のコンテンツを記憶するコンテンツ記憶部と、
    第一のコンテンツを特徴付ける属性を抽出する属性抽出部と、
    前記第一のコンテンツと同様の前記属性をもつ第二のコンテンツを、前記複数のコンテンツから検索するコンテンツ検索部と、
    前記第二のコンテンツの付帯情報を表示する付帯情報表示部と、
    前記付帯情報表示部で表示された付帯情報から、前記第一のコンテンツに付与する付帯情報を選択させる付帯情報選択部と、
    前記第一のコンテンツに、前記付帯情報選択部で選択された付帯情報を付与する付帯情報付与部とを備えることを特徴とするコンテンツ登録・検索システムの構築支援装置。

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