JP2009295104A - ウェブサイト検索装置、画像情報収集サーバ、及びウェブサイト検索方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザの希望に該当する画像を数多く保有するウェブサイトを検索する。
【解決手段】予めウェブ上から収集した画像についてキーワードを抽出し、抽出したキーワードと画像情報をウェブサイト毎にデータベースに記録しておく。ユーザが検索サイトにおいて検索キーワードを入力すると、検索キーワードとデータベースに記録されたキーワードに基づいて、ウェブサイト毎の評価値を算出し、評価値が高いウェブサイト順に表示する。
【選択図】図５

Description

本発明はウェブサイト検索装置、画像情報収集サーバ、及びウェブサイト検索方法に係り、特にユーザの希望に該当する画像を数多く保有するウェブサイトを検索するウェブサイト検索装置、画像情報収集サーバ、及びウェブサイト検索方法に関する。

従来より、ユーザの希望に最も合致する画像データを検索する装置が数多く考えられてきた。例えば、特許文献１には、検索クエリをインターネット上にある複数のサードパーティ画像検索エンジンに送り、サードパーティ画像検索エンジンからの応答を解析することで、最も合致する画像を出力する装置が記載されている。特許文献１に記載の装置によれば、メタ検索の効率が向上し、ユーザが真に要求している画像データを迅速かつ的確に提示することができる。
特開２００２−１３２８３２号公報

一方、ウェブ上の画像検索を利用する側のニーズには、さまざまなものがある。デスクトップ画像、自分のホームページ素材、資料に使う素材など、画像自体が目的である場合だけでなく、たくさんの画像を保有するウェブサイトを知りたい場合もある。例えば猫好きの人には、猫を被写体として撮影を続けるカメラマンのウェブサイトや猫に特化したウェブログサイトを簡単に見つけられれば、それらのウェブサイトをお気に入りに登録し、定期的に訪れたり、コメント機能などを利用してサイト運営者とのコミュニケーションが始まったりするであろう。

しかしながら、一般のキーワード入力によるサイト検索では、ウェブサイト内に画像が存在するか否かを判別することはできない。また、画像検索はユーザの望む画像１枚を探し出すことを目的としているため、画像を数多く保有するウェブサイトを探し出すことはできない。このように、ある種類の画像を数多く保持するウェブサイトを探す場合には、有効な手段が存在しないという問題点があった。

本発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、ユーザの希望に該当する画像を数多く保有するウェブサイトを検索するウェブサイト検索装置、画像情報収集サーバ、及びウェブサイト検索方法を提供することを目的とする。

前記目的を達成するために請求項１に記載のウェブサイト検索装置は、ウェブサイト上に公開されている画像から画像情報を抽出する抽出手段と、前記ウェブサイトと前記画像情報とを関連付けて記憶する記憶手段と、ユーザ端末から送信された検索条件をネットワークを介して受信する手段と、前記受信した検索条件に基づいて前記記憶手段を検索し、ウェブサイト毎の評価値を算出する評価値算出手段と、前記算出した評価値に基づいた検索結果を前記ユーザ端末にネットワークを介して送信する手段とを備えたことを特徴とする。

このように、予めウェブサイト上に公開されている画像について画像情報を収集しておき、検索条件に基づいて画像情報からウェブサイト毎の評価値を算出するので、ユーザの希望に該当する画像を数多く保有するウェブサイトを検索することができる。

請求項２に示すように請求項１に記載のウェブサイト検索装置において、前記抽出手段は、前記画像情報として前記画像に関するキーワードを抽出することを特徴とする。

これにより、簡単に画像情報を得ることができる。

請求項３に示すように請求項２に記載のウェブサイト検索装置において、前記抽出手段は、前記画像を解析することにより前記画像に関するキーワードを抽出することを特徴とする。

これにより、簡単に画像のキーワードを抽出することができる。

請求項４に示すように請求項２に記載のウェブサイト検索装置において、前記抽出手段は、前記画像が掲載されているウェブページのテキスト情報に基づいて前記画像に関するキーワードを抽出することを特徴とする。

これにより、簡単に画像のキーワードを抽出することができる。

請求項５に示すように請求項１から４のいずれかに記載のウェブサイト検索装置において、前記検索条件は、前記ユーザ端末から入力された文字列であることを特徴とする。

これにより、簡単に記憶手段の画像情報を検索することができる。

請求項６に示すように請求項１から４のいずれかに記載のウェブサイト検索装置において、前記検索条件は、前記ユーザ端末から入力された画像から抽出した文字列であることを特徴とする。

これにより、簡単に記憶手段の画像情報を検索することができる。

請求項７に示すように請求項１から４のいずれかに記載のウェブサイト検索装置において、前記検索条件は、前記ユーザ端末から入力されたＵＲＬに基づいた画像から抽出した文字列であることを特徴とする。

これにより、簡単に記憶手段の画像情報を検索することができる。

請求項８に示すように請求項１から７のいずれかに記載のウェブサイト検索装置において、前記検索条件は、前記文字列に基づいたキーワード検索式であることを特徴とする。

これにより、検索の精度を上げることができる。

請求項９に示すように請求項８に記載のウェブサイト検索装置において、前記キーワード検索式は、シソーラスを用いて生成されることを特徴とする。

これにより、簡単にキーワード検索式を生成することができる。

請求項１０に示すように請求項１に記載のウェブサイト検索装置において、前記抽出手段は、前記画像情報として前記画像の特徴量を抽出することを特徴とする。

これにより、簡単に画像情報を得ることができる。

請求項１１に示すように請求項１又は１０に記載のウェブサイト検索装置において、前記検索条件は、前記ユーザ端末から入力された画像から抽出した該画像の特徴量であることを特徴とする。

これにより、簡単に記憶手段の画像情報を検索することができる。

請求項１２に示すように請求項１、１０、１１に記載のウェブサイト検索装置において、前記検索条件は、前記ユーザ端末から入力されたＵＲＬに基づいた画像から抽出した該画像の特徴量であることを特徴とする。

これにより、簡単に記憶手段の画像情報を検索することができる。

請求項１３に示すように請求項１０、１１、１２に記載のウェブサイト検索装置において、前記画像の特徴量は、所定のハッシュ関数に基づいて画像から算出したハッシュ値であることを特徴とする。

これにより、簡単に画像情報を得ることができる。

請求項１４に示すように請求項１０、１１、１２に記載のウェブサイト検索装置において、前記抽出手段は、画像から被写体である人物の顔を抽出し、前記抽出した顔から人物を特定する手段を備え、前記画像の特徴量は、前記画像の被写体の人物であることを特徴とする。

これにより、ユーザの希望に該当する人物が被写体の画像を数多く保有するウェブサイトを検索することができる。

請求項１５に示すように請求項１から１４のいずれかに記載のウェブサイト検索装置において、前記評価値算出手段は、ウェブサイト毎の前記検索条件に合致する画像の数と前記検索条件に合致する画像が占める割合から評価値を算出することを特徴とする。

これにより、適切な評価値を算出することができる。

請求項１６に示すように請求項１から１５のいずれかに記載のウェブサイト検索装置において、前記検索結果は、前記評価値の高い順にソートされたウェブサイトのリストであることを特徴とする。

これにより、ユーザはわかりやすい検索結果を得ることができる。

請求項１７に示すように請求項１から１６のいずれかに記載のウェブサイト検索装置において、前記検索結果は、ウェブサイトの名前と共に該ウェブサイトに掲載されている代表画像を含むことを特徴とする。

これにより、ユーザはわかりやすい検索結果を得ることができる。

請求項１８に示すように請求項１から１７のいずれかに記載のウェブサイト検索装置において、前記検索条件に、さらに画像のファイル形式、画像のサイズ、画像のファイル容量、画像の内容、画像の利用目的のうち少なくとも１つを含むことを特徴とする。

これにより、検索条件を限定することができ、精度良くウェブサイトを検索することができる。

前記目的を達成するために請求項１９に記載の画像情報収集サーバは、ウェブサイト上に公開されている画像から画像情報を抽出する抽出手段と、前記ウェブサイトと前記画像情報とを関連付けて記憶する記憶手段とを備えたことを特徴とする。

これにより、簡単にウェブサイト上の画像の画像情報を収集することができ、収集した結果をウェブサイト検索に用いることができる。

前記目的を達成するために請求項２０に記載のウェブサイト検索方法は、ウェブサイト上に公開されている画像から画像情報を抽出する抽出工程と、前記ウェブサイトと前記画像情報とを関連付けて記憶手段に記憶する記憶工程と、ユーザ端末から送信された検索条件をネットワークを介して受信する工程と、前記受信した検索条件に基づいて前記記憶手段を検索し、ウェブサイト毎の評価値を算出する工程と、前記算出した評価値に基づいた検索結果を前記ユーザ端末にネットワークを介して送信する工程とを備えたことを特徴とする。

これにより、ユーザの希望に該当する画像を数多く保有するウェブサイトを検索することができる。

本発明によれば、ウェブサイト上に公開されている画像に基づいて評価値を算出するので、ユーザの希望に該当する画像を数多く保有するウェブサイトを検索することが可能となる。

以下、添付図面に従って本発明を実施するための最良の形態について説明する。

＜第１の実施の形態＞
図１は、本発明が適用されたウェブサイト検索装置１０とその使用環境を示す構成図である。同図に示すように、ウェブサイト検索装置１０の他、不特定多数のパソコン１００、不特定多数のウェブサーバ２００がそれぞれ図示しないルータを介してインターネットに接続されている。このように、ウェブサイト検索装置１０、パソコン１００、ウェブサーバ２００は、インターネット３００を介した通信が可能となっている。

図２は、ウェブサイト検索装置１０の電気的構成を示すブロック図である。同図に示すように、ウェブサイト検索装置１０は、クローリング部２１、データベース２２、データベース管理部２３、キーワード抽出部２４、画像管理部２５、シソーラス２６、検索式決定部２７、制御部２８、入出力部２９、メモリ管理部３０、及び画像デコーダ／エンコーダ３１から構成されている。

入出力部２９は、インターネット３００とのインターフェースであり、所定のプロトコルを用いて、インターネット３００を介してパソコン１００やウェブサーバ２００と通信を行う。また、ウェブサイト検索装置１０は、ウェブサーバとしての機能を備えており、パソコン１００のウェブブラウザからのページ要求に対して、必要な情報からウェブページを作成し、これを応答として返すことができる。

クローリング部２１は、各ウェブサーバ２００から、ウェブ上に公開されている画像とその画像に関連するＵＲＬ等の情報をインターネット３００を介して収集する。

クローリング部２１が収集した画像や、ユーザのパソコン１００から入出力部２９を介して入力された画像は、画像管理部２５に送られる。画像管理部２５に記憶された画像は、画像デコーダ／エンコーダ３１においてデコードされ、キーワード抽出部２４は、このデコードされた画像信号を解析し、画像のキーワードを抽出する。なお、キーワードの抽出は、画像が掲載されているウェブサイトのＨＴＭＬソース内のテキストから収集してもよい。

データベース管理部２３は、クローリング部２１が収集した画像のＵＲＬとその画像についてキーワード抽出部２４が抽出したキーワードを関連付けてデータベース２２に記録する。また、入出力部２９からの指示に従い、データベース２２に記録されたデータの読み出しを行う。

検索式決定部２７は、入出力部２９から入力された検索ワードから、シソーラス２６を用いて検索式を決定する。

メモリ管理部３０は、図示しないメモリの資源を以上の各部に割り当てる等、図示しないメモリの管理を行う。

制御部２８は、各部を統括制御する。

次に、ウェブサイト検索装置１０の動作について説明する。まず、データベース作成の動作について図３を用いて説明する。

最初に、クローリング部２１が、各ウェブサーバ２００にアップロードされ、ウェブ上に公開されている画像、又は画像のインデックス情報を収集する（ステップＳ１）。ここで、画像のインデックス情報とは、画像のサムネイルを指す。収集された画像はそれぞれ画像管理部２５に記憶された後画像デコーダ／エンコーダ３１によりデコードされ、キーワード抽出部２４がこのデコード信号を解析してキーワードを抽出する（ステップＳ２）。キーワードは１つに限られず、複数抽出される場合もある。

キーワードを抽出すると、データベース管理部２３は、抽出したキーワード、画像又は画像のインデックス情報のＩＤ等の情報を、画像が掲載されているウェブサイトのＵＲＬ毎に関連付けてデータベース２２に記録する（ステップＳ３）。以上の処理をクローリングの終了指示があるまで（ステップＳ４）繰り返す。

このように、ウェブサイト検索装置１０は、ウェブ上に公開されている画像を収集し、データベース２２を作成する。図４は、データベース２２に記録されたデータの一例を示す図である。同図に示すように、データベース２２は、ＵＲＬ別にソートすることが望ましい。

次に、ウェブサイト検索装置１０の、ウェブサイト検索の動作について図５を用いて説明する。

ユーザがパソコン１００を用いてウェブサイト検索装置１０が運営する検索サイトにアクセスすると、ウェブサイト検索装置１０は、制御部２８により検索サイトのＨＴＭＬソースを作成し、入出力部２９を介してユーザのパソコン１００に送信する。これを受信したユーザのパソコン１００には、ブラウザによって検索サイトが表示される。この検索サイトは、入力された情報に基づいて、入力情報に関連した画像についての評価値が高いウェブサイトを検索結果として表示する。

ユーザは、この検索サイトにおいて、所望の検索ワードや画像を入力する（ステップＳ１１）。検索ワードは、文字列を入力する。画像を入力する場合は、ユーザのパソコン１００のハードディスク等に記録された画像や、パソコン１００に接続された記録メディア内部に記録された画像を指定する他、ウェブ上に公開されている画像のＵＲＬを指定してもよい。

ユーザが入力した検索ワードや画像は、入出力部２９を介してウェブサイト検索装置１０に入力される。制御部２８は、この入力情報の種類について判定する（ステップＳ１２）。

ユーザが検索ワードを入力した場合は、検索式決定部２７は、入力された検索ワードとシソーラス２６に基づいてキーワード検索式を決定する（ステップＳ１４）。例えば、入力された検索ワードが「携帯電話」であった場合に、シソーラス２６に基づいてキーワード検索式を「携帯電話ｏｒケータイｏｒ携帯ｏｒモバイル」のように決定する。なお、キーワード検索式は、入力されたキーワードだけを用いてもよい。

ユーザが画像を入力した場合は、入力された画像は画像管理部２５に記憶された後画像デコーダ／エンコーダ３１によりデコードされ、キーワード抽出部２４がこのデコード信号からキーワードを抽出する（ステップＳ１３）。さらに検索式決定部２７は、抽出されたキーワードとシソーラス２６に基づいてキーワード検索式を決定する（ステップＳ１４）。

ユーザが画像のＵＲＬを入力した場合は、入力された画像ＵＲＬに基づいて、データベース管理部２３がデータベース２２を参照し、既にデータベース２２に登録されている画像か否かを判定する（ステップＳ１５）。

既にデータベース２２に登録されている画像の場合は、この画像と関連付けられてデータベース２２に記録されているキーワードを読み出し（ステップＳ１８）、検索式決定部２７は、読み出したキーワードとシソーラス２６に基づいてキーワード検索式を決定する（ステップＳ１４）。

データベース２２に登録されていない画像の場合は、制御部２８は、入出力部２９を介して該当するＵＲＬのウェブサーバから画像を取得する。取得した画像は画像管理部２５に記憶された後画像デコーダ／エンコーダ３１によりデコードされ、キーワード抽出部２４はこのデコード信号からキーワードを抽出する（ステップＳ１６）。データベース管理部２３は、取得した画像と抽出したキーワードをデータベース２２に登録し（ステップＳ１７）、さらに、検索式決定部２７は、抽出されたキーワードとシソーラス２６に基づいてキーワード検索式を決定する（ステップＳ１４）。

このように決定されたキーワード検索式に基づいて、データベース２２の検索を行う。データベース管理部２３は、データベース２２に記録されたキーワードと、キーワード検索式とが合致した画像情報を抽出する。また、抽出した画像情報について、画像が掲載されているウェブサイトのＵＲＬ毎に集計し、ウェブサイト毎の抽出画像数と、ウェブサイト内の全画像における抽出画像数の割合を算出する。

この画像数と割合からウェブサイト毎の評価値を算出する（ステップＳ１９）。評価値の算出は、下記のように予め定められた式を用いて行う。

評価値＝ｆ（抽出画像数、抽出画像の割合）…式１
例えば、図６（ａ）、図６（ｂ）に示すように、画像数から評価値ａを、画像割合から評価値ｂを求め、ａとｂを加算してもよいし、これらを重み付けして加算してもよい。

制御部２８は、算出した評価値の高い順に、ウェブサイトのＵＲＬ、代表画像、該当する画像の数、該当する画像の割合等を表示するための検索結果ページのＨＴＭＬソースを作成し（ステップＳ２０）、入出力部２９を介して検索を行ったユーザのパソコン１００に送信する。

図７（ａ）は、検索結果ページのＨＴＭＬソースに基づいた、ユーザのパソコン１００のブラウザの表示を示す図である。同図は、「猫」という検索ワードに基づいた検索結果を示している。

４０１は、該当するウェブサイトの数を示しており、同図の例では「猫」に関連する画像を保有しているウェブサイトが１２６０個見つかったことを示している。４０２は、該当する１２６０個のウェブサイトのうち、「猫」という検索ワードについての評価値の順位を示している。前述したように、評価値はウェブサイト内における該当する画像数と画像割合から算出される。

４０３は、ウェブサイト名を示している。同図の例では、評価値が１位のウェブサイトが「ＣＡＴ ＷＯＲＬＤ」というウェブサイトであることを示している。

４０４は、ウェブサイト内の総画像数と該当する画像数についてバー表示を用いて示したものであり、４０５は、ウェブサイト内の総画像数と該当する画像数について数値で示したものである。この例では、ウェブサイト「ＣＡＴ ＷＯＲＬＤ」内には２５０枚の画像が存在し、検索ワード「猫」に関連する画像が２２４枚であることが示されている。したがって、バー表示４０４全体が母数の２５０枚を示し、バー表示４０４の塗りつぶした部分が関連画像の２２４枚を示している。このようにバー表示を用いることで、画像数と関連する画像の割合を視覚的に確認することが可能となる。

また、４０６は、そのサイトの代表画像のサムネイル画像である。この例では、ウェブサイト「ＣＡＴ ＷＯＲＬＤ」内の代表画像のサムネイル画像が４枚表示されている。代表画像は、データベース２２内の関連付けられたキーワードが検索ワードと一致しているものを優先的に表示する。関連付けられたキーワードが多い場合は、被写体が多い画像である可能性があり、関連付けられたキーワードが少ない画像ほど一致度が高くなる。また、キーワードと検索ワードとが一致している画像が多数存在する場合には、ファイル名順や撮影時刻の新しい順などで表示してもよい。また、それぞれの画像について明るさ評価やボケ・ブレ評価を行い、画像の明るさの評価値やピントが合っている評価値の高い画像を優先的に表示してもよいし、画像アノテーションを行って、評価値の高い画像を優先的に表示してもよい。どのキー項目に基づいて表示させるのかを、ユーザが選択できるようにしてもよい。

制御部２８は、代表画像に選ばれた画像を該当するウェブサーバ２００から取得し、サムネイル画像を作成し、ＨＴＭＬソースとともにユーザのパソコン１００に送信する。なお、サムネイル画像については、クローリング部２１が収集した画像のＵＲＬとその画像についてキーワード抽出部２４が抽出したキーワードを関連付けてデータベース２２に記録する際に、同時にデータベース２２に記録しておいてもよい。

ウェブサイト名４０３は、該当ウェブサイトの紹介ページへのリンクが張られ、クリッカブルに構成されている。ユーザがウェブサイト名４０３にマウスのポインタを置いてマウスをクリックすると、この情報を受けた制御部２８は、該当ウェブサイトの紹介ページ用のＨＴＭＬソースを作成し、入出力部２９を介してユーザのパソコン１００に送信する。なお、ウェブサイト名４０３は、該当ウェブサイトのトップページへリンクを張ってもよい。

パソコン１００のブラウザでは、図７（ｂ）に示すように、該当ウェブサイトの紹介ページが表示される（ステップＳ２１）。この紹介ページには、多数の代表画像のサムネイル画像４０６の他、全画像数、該当画像数、評価値である総合評価を含むウェブサイト紹介４１２、該当ウェブサイトへのリンクボタン４１１が表示される。

代表画像のサムネイル画像４０６については、検索結果ページと同様に、制御部２８が該当するウェブサーバ２００から画像データを取得してサムネイル画像を作成し、ＨＴＭＬソースとともにユーザのパソコン１００に送信する。

該当ウェブサイトへのリンクボタン４１１は、該当ウェブサイトのトップページにリンクが張られており、ユーザは、リンクボタン４１１にマウスのポインタを置いてマウスをクリックすることにより、該当ウェブサイトのトップページへ移動することが可能である。

ウェブサイト紹介４１２は、全画像数、該当画像数、評価値の他、該当するウェブサイトのテキスト情報が表示される。このテキスト情報は、制御部２８が該当するウェブサイトのＨＴＭＬソースを取得し、取得したソースのｍｅｔａタグのテキスト情報を解析することにより取得する。

紹介ページでは、それぞれの代表画像のサムネイル画像４０６もクリッカブルに構成され、ユーザが所望の代表画像のサムネイル画像４０６にマウスのポインタを置いてマウスをクリックすると、図７（ｃ）に示すように、選択された画像ページが表示される。

図７（ｃ）に示すような選択画像ページのＨＴＭＬソースは、制御部２８により作成されて送信されるが、ＨＴＭＬ内の選択画像のリンク先については該当画像のＵＲＬとなっており、ユーザのパソコン１００のブラウザは、選択画像４０７についてはウェブサーバ２００から取得する。また、選択画像ページにおいても、リンクボタン４１１が表示される。選択画像ページにおけるリンクボタン４１１は、選択画像４０７が掲載されているページにリンクが張られており、ユーザがリンクボタン４１１にマウスのポインタを置いてマウスをクリックすると、選択画像４０７が掲載されているページに直接移動することができる。なお、ここでのリンクボタン４１１についても、紹介ページのリンクボタン４１１と同様に該当ウェブサイトのトップページにリンクを張ってもよい。

このように、ユーザの希望する画像を数多く含むウェブサイトやユーザの希望する画像の割合が高いウェブサイトを検索することが可能になる。また、キーワード検索を利用することにより、高速に処理することができる。

さらに、ユーザは、該当するウェブサイトにアクセスすることなく、希望する画像を多く保有するウェブサイトの画像のサムネイル画像を閲覧することができる。

本実施の形態では、クローリング部２１においてクローリングした結果を記録するデータベースと、検索に用いるデータベースを同一に構成したが、別々に構成してもよい。この場合は、それぞれのデータベースについて定期的に同期を取ればよい。

＜第２の実施の形態＞
本発明の第２の実施の形態について説明する。第２の実施の形態のウェブサイト検索装置１０は、画像の特徴量を用いて希望する画像を多く含むウェブサイトを検索する。

図８は、本実施の形態のウェブサイト検索装置１０の電気的構成を示すブロック図である。なお、図２に示すブロック図と共通する部分には同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。

同図に示すように、第２の実施の形態のウェブサイト検索装置１０は、特徴量抽出部３２、人物データベース３３、人物データベース管理部３４を備えている。

特徴量抽出部３２は、画像デコーダ／エンコーダ３１によりデコードされた画像信号から、所定の法則を用いて算出した数値を取得する等の手法を用いて、画像の特徴量を抽出する。

人物データベース３３は、著名な人物等、様々な人物の顔特徴量が記憶されているデータベースである。人物データベース管理部３４は、入力された画像の顔について、人物データベース３３の全ての顔とマッチングさせることで、人物を特定することができる。

次に、ウェブサイト検索装置１０の動作について説明する。まず、データベース作成の動作について図９を用いて説明する。

最初に、クローリング部２１が、各ウェブサーバ２００にアップロードされ、ウェブ上に公開されている画像、又は画像のインデックス情報を収集する（ステップＳ１）。収集された画像はそれぞれ画像管理部２５に記憶された後画像デコーダ／エンコーダ３１によりデコードされ、特徴量抽出部３２がこのデコード信号から特徴量を抽出する（ステップＳ３１）。

特徴量を抽出すると、データベース管理部２３は、抽出した特徴量、画像又は画像のインデックス情報のＩＤ等の情報を関連付けて、画像が掲載されているウェブサイトのＵＲＬ毎にデータベース２２に記録する（ステップＳ３２）。以上の処理をクローリングの終了指示があるまで（ステップＳ４）繰り返す。図１０は、データベース２２に記録されたデータの一例を示す図である。

次に、ウェブサイト検索装置１０の、ウェブサイト検索の動作について図１１を用いて説明する。

第１の実施の形態と同様に、ユーザのパソコン１００のブラウザには検索サイトが表示される。ここで、ユーザは、所望の画像を入力する（ステップＳ４１）。制御部２８は、この入力情報の種類について判定する（ステップＳ１２）。

ユーザが画像を直接入力した場合は、入力された画像は画像管理部２５に記憶された後画像デコーダ／エンコーダ３１によりデコードされ、特徴量抽出部３２がこのデコード信号から特徴量を抽出する（ステップＳ４２）。

ユーザが画像のＵＲＬを入力した場合は、入力された画像ＵＲＬに基づいて、データベース管理部２３がデータベース２２を参照し、既にデータベース２２に登録されている画像か否かを判定する（ステップＳ１５）。既にデータベース２２に登録されている画像の場合は、この画像と関連付けられてデータベース２２に記録されている特徴量を読み出す（ステップＳ４５）。

データベース２２に登録されていない画像の場合は、制御部２８は、入出力部２９を介して該当するＵＲＬのウェブサーバから画像を取得する。取得した画像は画像管理部２５に記憶された後画像デコーダ／エンコーダ３１によりデコードされ、特徴量抽出部３２はこのデコード信号から画像の特徴量を抽出する（ステップＳ４３）。さらに、データベース管理部２３は、取得した画像と抽出した特徴量をデータベース２２に登録する（ステップＳ４４）。

このように抽出された特徴量に基づいて、データベース２２の検索を行う。データベース管理部２３は、データベース２２に記録されたそれぞれの画像の特徴量と、いま抽出された特徴量との適合度を算出する。なお、特徴量が合致するか否かを判定してもよい。この適合度から、ウェブサイト毎の評価値を下記の式を用いて算出する（ステップＳ１９）。

評価値＝ｆ（全画像数、全画像の適合度の和）…式２
なお、ステップＳ１９において各画像の特徴量が合致するか否かを判定した場合は、ウェブサイト毎の評価値は、下記の式を用いてを算出する。

評価値＝ｆ（全画像数、該当画像数）…式３
これらの式の具体的な式は、適宜決めればよい。

各ウェブサイトの評価値を算出すると、第１の実施の形態と同様に、制御部２８は、算出した評価値の高い順に、検索結果ページをユーザのパソコン１００に送信する（ステップＳ２０）。

このように、画像特徴量を利用することで、より限定した、精度の高い検索が可能となる。

なお、ハッシュ関数により画像のハッシュ値を求め、このハッシュ値を画像の特徴量としてもよい。

＜第２の実施の形態の変形例＞
本発明の第２の実施の形態の変形例について説明する。第２の実施の形態の変形例のウェブサイト検索装置１０は、所望の人物が被写体の画像を多く含むウェブサイトを検索する。

まず、ウェブサイト検索装置１０のデータベース作成の動作について、図１７を用いて説明する。なお、図９に示すフローチャートと共通する部分には同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。

最初に、クローリング部２１が、ウェブ上に公開されている画像、又は画像のインデックス情報を収集する（ステップＳ１）。収集された画像はそれぞれ画像管理部２５に記憶された後画像デコーダ／エンコーダ３１によりデコードされ、特徴量抽出部３２はこのデコード信号からその画像の被写体の人物の顔の特徴量を抽出する。さらに、抽出した顔の特徴量に基づいて、人物データベース管理部３４は、人物データベース３３からこの顔の人物名を特定する（ステップＳ６１）。

被写体の人物名を特定すると、データベース管理部２３は、特定した人物名、画像又は画像のインデックス情報のＩＤ等の情報を関連付けて、画像が掲載されているウェブサイトのＵＲＬ毎にデータベース２２に記録する（ステップＳ６２）。以上の処理をクローリングの終了指示があるまで（ステップＳ４）繰り返す。

次に、ウェブサイト検索装置１０のウェブサイト検索の動作について、図１８を用いて説明する。なお、図１１に示すフローチャートと共通する部分には同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。

ユーザが、所望の人物の画像を入力する（ステップＳ６３）。制御部２８は、この入力情報の種類について判定する（ステップＳ１２）。

ユーザが画像を直接入力した場合は、入力された画像は画像管理部２５に記憶された後画像デコーダ／エンコーダ３１によりデコードされ、特徴量抽出部３２がこのデコード信号から画像の被写体の人物の顔の特徴量を抽出する。この抽出された顔の特徴量に基づいて、人物データベース管理部３４は人物データベース３３から人物名を特定する（ステップＳ６４）。

ユーザが画像のＵＲＬを入力した場合は、入力された画像ＵＲＬに基づいて、データベース管理部２３がデータベース２２を参照し、既にデータベース２２に登録されている画像か否かを判定する（ステップＳ１５）。既にデータベース２２に登録されている画像の場合は、この画像と関連付けられてデータベース２２に記録されている人物名を読み出す（ステップＳ６６）。

データベース２２に登録されていない画像の場合は、制御部２８は、入出力部２９を介して該当するＵＲＬのウェブサーバから画像を取得する。取得した画像は画像管理部２５に記憶された後画像デコーダ／エンコーダ３１によりデコードされ、特徴量抽出部３２はこのデコード信号から被写体の人物の顔の特徴量を抽出し、この抽出された顔の特徴量に基づいて、人物データベース管理部３４は人物データベース３３から人物名を特定する（ステップＳ６５）。さらに、データベース管理部２３は、取得した画像と特定した人物名をデータベース２２に登録する（ステップＳ４４）。

このように特定された人物名に基づいて、データベース２２の検索を行う。データベース管理部２３は、データベース２２に記録された人物名と、ユーザが入力した画像から特定した人物名とが合致した画像情報を抽出する。また、抽出した画像情報について、画像が掲載されているウェブサイトのＵＲＬ毎に集計し、ウェブサイト毎の抽出画像数と、ウェブサイト内の全画像における抽出画像数の割合を算出する。さらに、この画像数と割合からウェブサイト毎の評価値を算出する（ステップＳ６７）。

各ウェブサイトの評価値を算出すると、第１の実施の形態と同様に、制御部２８は、算出した評価値の高い順に、検索結果ページをユーザのパソコン１００に送信する（ステップＳ２０）。

このように、被写体の人物の顔の特徴量から人物名を特定することで、ユーザが入力した画像の被写体と同一人物が被写体である画像を多く保有するウェブサイトの検索が可能となる。なお、本実施の形態のようにデータベース２２に画像情報として被写体の人物名が記録されている場合は、ユーザが検索ワードとして人物名を文字列で入力してもよい。この場合は、入力された人物名に基づいて、データベース管理部２３がデータベース２２の検索を行う。

また、人物データベース３３を用いずに、特徴量抽出部３２が抽出した被写体の顔の特徴量をデータベース２２に記録してもよい。この場合は、ユーザが入力した画像から特徴量抽出部３２が被写体の顔の特徴量を抽出し、データベース２２に記録された顔の特徴量と比較することにより、同一人物が被写体の画像情報を抽出する。

＜第３の実施の形態＞
本発明の第３の実施の形態について説明する。第３の実施の形態のウェブサイト検索装置１０は、収集した画像についてカテゴリ分類し、ウェブサイト検索のキーワードにカテゴリを用いる。

図１２は、本実施の形態のウェブサイト検索装置１０の電気的構成を示すブロック図である。なお、図２に示すブロック図と共通する部分には同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。

同図に示すように、第３の実施の形態のウェブサイト検索装置１０は、カテゴリ決定部３５を備えている。カテゴリ決定部３５は、キーワード抽出部２４が抽出した画像のキーワードに基づいて、シソーラス２６を用いてこの画像のカテゴリを決定する。

次に、ウェブサイト検索装置１０の動作について説明する。まず、データベース作成の動作について図１３を用いて説明する。

最初に、クローリング部２１が、各ウェブサーバ２００にアップロードされ、ウェブ上に公開されている画像、又は画像のインデックス情報を収集する（ステップＳ１）。収集された画像はそれぞれ画像管理部２５に記憶された後画像デコーダ／エンコーダ３１によりデコードされ、キーワード抽出部２４がこのデコード信号を解析してキーワードを抽出する（ステップＳ２）。

この抽出されたキーワードに基づいて、カテゴリ決定部３５は、シソーラス２６を用いて画像のカテゴリを決定する（ステップＳ５１）。カテゴリは、予め定められた言葉として意味のある名称をカテゴリ名としており、１つの画像が複数のカテゴリに属してもよい。

カテゴリは主に、「被写体」「時間」「場所」の３つに分けられている。「被写体」のカテゴリには、例えば、花、食べ物、車、人、海、などが含まれ、「時間」のカテゴリには、例えば、春、夏、秋、冬、ひな祭り、お正月、２００８年、２００７年などが含まれる。また、「場所」のカテゴリには、例えば、日本、フランス、オーストラリア、海、山、レストラン、などが含まれる。これらのカテゴリは一例であり、どのようなカテゴリに分類してもよく、またカテゴリを階層構造としてもよい。

カテゴリが決定すると、データベース管理部２３は、決定したカテゴリ、画像又は画像のインデックス情報のＩＤ等の情報を関連付けて、画像が掲載されているウェブサイトのＵＲＬ毎にデータベース２２に記録する（ステップＳ５２）。以上の処理をクローリングの終了指示があるまで（ステップＳ４）繰り返す。

図１４は、データベース２２に記録されたデータの一例を示す図である。なお、データベース２２には、図１５に示すように記録してもよい。図１５に示す場合は、各画像が属する複数のカテゴリについて、各カテゴリの和が１となるように重み付けされている。この重み付けは、キーワード抽出部２４がデコード信号を解析してキーワードを抽出する際に、被写体の画像に占める割合などから算出する。

なお、適切なカテゴリが見つからない場合や、見つかったが関連度が低い場合には、アラートを出し、システム管理者に告知し、カテゴリの追加等を促してもよい。

次に、ウェブサイト検索装置１０の、ウェブサイト検索の動作について図１６を用いて説明する。

まず、ユーザのパソコン１００のブラウザに、検索サイトが表示される。この検索サイトは、サイト内に表示されたカテゴリの中からユーザが所望のカテゴリを選択することにより、選択したカテゴリに関連する画像を多く含むウェブサイトを検索することが可能となっている。

まず、ユーザが検索サイトに表示されたカテゴリの中から、所望のカテゴリを選択する（ステップＳ５１）。制御部２８は、選択されたカテゴリに基づいて、データベース２２の検索を行う。データベース管理部２３は、データベース２２に記録されたキーワードと、選択されたカテゴリとが合致した画像情報を抽出する。また、制御部２８は、抽出した画像情報について、画像が掲載されているウェブサイトのＵＲＬ毎に集計し、ウェブサイト毎の抽出画像数と、ウェブサイト内の全画像における抽出画像数の割合を算出する。

さらに、制御部２８は、この画像数と割合からウェブサイト毎の評価値を算出する（ステップＳ５２）。評価値の算出は、前述の式１を用いる。

なお、図１５に示すように、各画像について複数のカテゴリが重み付けされて記録されている場合は、ウェブサイト毎の評価値は下記の式を用いて算出する。

評価値＝ｆ（全画像数、全画像の関連度の和）…式４
各ウェブサイトの評価値を算出すると、第１の実施の形態と同様に、制御部２８は、算出した評価値の高い順に、検索結果ページをユーザのパソコン１００に送信する（ステップＳ２０）。

このように、ユーザにカテゴリを選択させることで、検索に不慣れなユーザにも簡単にウェブサイト検索を行うことができ、さらにユーザの希望する画像を多く含む、または割合を高く含むウェブサイトを検索することが可能となる。

第１〜第３の実施の形態では、希望する画像の検索ワードや画像、カテゴリを指定したが、これらの他に、画像の種類を限定できるように構成してもよい。例えば、ＪＰＥＧやＧＩＦなどのファイル形式、人物写真・風景写真・イラスト・地図等の特殊データなどの画像の内容、画像サイズ、画像の容量、携帯電話への送付・ウェブページの素材・デスクトップ背景などの画像利用の目的、等の条件を指定できるように、ウェブサイト検索サイトの入力項目として用意しておく。

図１９は、画像の種類を限定可能に構成した場合のデータベース２２に記録されたデータの一例を示す図である。同図に示すように、画像のＵＲＬと共に、画像サイズ、画像容量、画像内容、最適な画像利用の目的を記録している。画像内容については、図示しない画像内容判別部により写真、イラスト、地図データ等の判別を行う。また、最適な画像利用の目的については、画像管理部２５において画像サイズに基づいて携帯電話での表示に適しているか、パソコンのデスクトップ画像に適しているか等を判別し、また、画像が存在するサイト内の「フリー素材」等のテキスト情報から、ウェブサイト素材に適していることを判定する。

このようにデータベース２２に記録しておき、ウェブサイト検索サイトにおいて、検索条件として画像の種類を限定された場合には、これらの項目に基づいて検索すればよい。

以上のように、画像の種類を限定できるように構成することにより、ユーザの希望する条件に適合した画像を多く含むウェブサイトを検索することが可能となる。

図１は、ウェブサイト検索装置１０とその使用環境を示す構成図である。 図２は、ウェブサイト検索装置１０の電気的構成を示すブロック図である。 図３は、ウェブサイト検索装置１０のデータベース作成の動作について示したフローチャートである。 図４は、データベース２２に記録されたデータの一例を示す図である。 図５は、ウェブサイト検索装置１０のウェブサイト検索の動作について示したフローチャートである。 図６は、ウェブサイト内の全画像数と評価値ａ、及び該当画像割合と評価値ｂの関係について示した図である。 図７は、検索結果ページのＨＴＭＬソースに基づいた、ユーザのパソコン１００のブラウザの表示を示す図である。 図８は、本実施の形態のウェブサイト検索装置１０の電気的構成を示すブロック図である。 図９は、第２の実施の形態のウェブサイト検索装置１０のデータベース作成の動作について示したフローチャートである。 図１０は、第２の実施の形態のデータベース２２に記録されたデータの一例を示す図である。 図１１は、第２の実施の形態のウェブサイト検索装置１０のウェブサイト検索の動作について示したフローチャートである。 図１２は、第３の実施の形態のウェブサイト検索装置１０のデータベース作成の動作について示したフローチャートである。 図１３は、第３の実施の形態のウェブサイト検索装置１０のデータベース作成の動作について示したフローチャートである。 図１４は、第３の実施の形態のデータベース２２に記録されたデータの一例を示す図である。 図１５は、第３の実施の形態のデータベース２２に記録されたデータの別の一例を示す図である。 図１６は、第３の実施の形態のウェブサイト検索装置１０のウェブサイト検索の動作について示したフローチャートである。 図１７は、第２の実施の形態の変形例のウェブサイト検索装置１０のデータベース作成の動作について示したフローチャートである。 図１８は、第２の実施の形態の変形例のウェブサイト検索装置１０のウェブサイト検索の動作について示したフローチャートである。 図１９は、画像の種類を限定可能に構成した場合のデータベース２２に記録されたデータの一例を示す図である。

符号の説明

１０…ウェブサイト検索装置、２１…クローリング部、２２…データベース、２３…データベース管理部、２４…キーワード抽出部、２５…画像管理部、２６…シソーラス、２７…検索式決定部、２８…制御部、２９…入出力部、３２…特徴量抽出部、３３…人物データベース、３４…人物データベース管理部、３５…カテゴリ決定部、１００…パソコン、２００…ウェブサーバ、３００…インターネット、４０３…ウェブサイト名、４０４…バー表示、４０６…代表画像のサムネイル画像、４１１…リンクボタン

Claims (20)

1. ウェブサイト上に公開されている画像から画像情報を抽出する抽出手段と、
   前記ウェブサイトと前記画像情報とを関連付けて記憶する記憶手段と、
   ユーザ端末から送信された検索条件をネットワークを介して受信する手段と、
   前記受信した検索条件に基づいて前記記憶手段を検索し、ウェブサイト毎の評価値を算出する評価値算出手段と、
   前記算出した評価値に基づいた検索結果を前記ユーザ端末にネットワークを介して送信する手段と、
   を備えたことを特徴とするウェブサイト検索装置。
2. 前記抽出手段は、前記画像情報として前記画像に関するキーワードを抽出することを特徴とする請求項１に記載のウェブサイト検索装置。
3. 前記抽出手段は、前記画像を解析することにより前記画像に関するキーワードを抽出することを特徴とする請求項２に記載のウェブサイト検索装置。
4. 前記抽出手段は、前記画像が掲載されているウェブページのテキスト情報に基づいて前記画像に関するキーワードを抽出することを特徴とする請求項２に記載のウェブサイト検索装置。
5. 前記検索条件は、前記ユーザ端末から入力された文字列であることを特徴とする請求項１から４のいずれかに記載のウェブサイト検索装置。
6. 前記検索条件は、前記ユーザ端末から入力された画像から抽出した文字列であることを特徴とする請求項１から４のいずれかに記載のウェブサイト検索装置。
7. 前記検索条件は、前記ユーザ端末から入力されたＵＲＬに基づいた画像から抽出した文字列であることを特徴とする請求項１から４のいずれかに記載のウェブサイト検索装置。
8. 前記検索条件は、前記文字列に基づいたキーワード検索式であることを特徴とする請求項１から７のいずれかに記載のウェブサイト検索装置。
9. 前記キーワード検索式は、シソーラスを用いて生成されることを特徴とする請求項８に記載のウェブサイト検索装置。
10. 前記抽出手段は、前記画像情報として前記画像の特徴量を抽出することを特徴とする請求項１に記載のウェブサイト検索装置。
11. 前記検索条件は、前記ユーザ端末から入力された画像から抽出した該画像の特徴量であることを特徴とする請求項１又は１０に記載のウェブサイト検索装置。
12. 前記検索条件は、前記ユーザ端末から入力されたＵＲＬに基づいた画像から抽出した該画像の特徴量であることを特徴とする請求項１、１０、１１に記載のウェブサイト検索装置。
13. 前記画像の特徴量は、所定のハッシュ関数に基づいて画像から算出したハッシュ値であることを特徴とする請求項１０、１１、１２に記載のウェブサイト検索装置。
14. 前記画像の特徴量は、前記画像の被写体の顔の特徴量であることを特徴とする請求項１０、１１、１２に記載のウェブサイト検索装置。
15. 前記評価値算出手段は、ウェブサイト毎の前記検索条件に合致する画像の数と前記検索条件に合致する画像が占める割合から評価値を算出することを特徴とする請求項１から１４のいずれかに記載のウェブサイト検索装置。
16. 前記検索結果は、前記評価値の高い順にソートされたウェブサイトのリストであることを特徴とする請求項１から１５のいずれかに記載のウェブサイト検索装置。
17. 前記検索結果は、ウェブサイトの名前と共に該ウェブサイトに掲載されている代表画像を含むことを特徴とする請求項１から１６のいずれかに記載のウェブサイト検索装置。
18. 前記検索条件に、さらに画像のファイル形式、画像のサイズ、画像のファイル容量、画像の内容、画像の利用目的のうち少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１から１７のいずれかに記載のウェブサイト検索装置。
19. ウェブサイト上に公開されている画像から画像情報を抽出する抽出手段と、
    前記ウェブサイトと前記画像情報とを関連付けて記憶する記憶手段と、
    を備えたことを特徴とする画像情報収集サーバ。
20. ウェブサイト上に公開されている画像から画像情報を抽出する抽出工程と、
    前記ウェブサイトと前記画像情報とを関連付けて記憶手段に記憶する記憶工程と、
    ユーザ端末から送信された検索条件をネットワークを介して受信する工程と、
    前記受信した検索条件に基づいて前記記憶手段を検索し、ウェブサイト毎の評価値を算出する工程と、
    前記算出した評価値に基づいた検索結果を前記ユーザ端末にネットワークを介して送信する工程と、
    を備えたことを特徴とするウェブサイト検索方法。

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