JP2010061285A - Image retrieval device - Google Patents

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a device and method for improving the retrieving precision of a similar image using a query image. <P>SOLUTION: A query accepting part 1 accepts a basic query image for image retrieval. A query extension part 2 creates a pseudo query image by performing image processing to the basic query image. A retrieval part 3 obtains a temporary retrieval result by retrieving a similar image from a plurality of target images about both the basic query image and the pseudo query image. An integration part 4 obtains a retrieval result for output by integrating the temporary retrieval results, and performing overall ranking. <P>COPYRIGHT: (C)2010,JPO&INPIT

Description

本発明は、クエリ画像を用いて類似画像を検索する技術に関するものである。   The present invention relates to a technique for searching for a similar image using a query image.

ある画像(いわゆる入力画像)に類似する画像を検索する手法として、例えば、下記特許文献1に記載の技術が存在する。   As a technique for searching for an image similar to a certain image (so-called input image), for example, there is a technique described in Patent Document 1 below.

この文献の技術では、入力画像から、特徴量を抽出する。この特徴量を、データベースに登録された画像の特徴量と比較する。特徴量どうしの距離が既定範囲内にある登録画像を、類似画像として取得することができる。   In the technique of this document, a feature amount is extracted from an input image. This feature amount is compared with the feature amount of the image registered in the database. A registered image in which the distance between feature amounts is within a predetermined range can be acquired as a similar image.

ところで、特徴量は、一般に、多次元のベクトルデータとして表現される。データの次元数を増加させれば、検索精度の向上は期待できるが、計算コストが高くなってしまう。したがって、実際は、ベクトルデータの次元数は制約される。このため、実際の類似画像検索においては、ノイズが多くなってしまい、検索精度が低くなりがちであるという問題がある。   Incidentally, the feature amount is generally expressed as multidimensional vector data. Increasing the number of data dimensions can be expected to improve the search accuracy, but the calculation cost increases. Therefore, in practice, the number of dimensions of the vector data is limited. For this reason, in the actual similar image search, there is a problem that noise increases and the search accuracy tends to be low.

これに対して、下記特許文献1では、複数のクエリ画像を使用者に選択させることによって、検索精度の向上を図っている。
特開平11−238078号公報
On the other hand, in the following Patent Document 1, the search accuracy is improved by allowing the user to select a plurality of query images.
Japanese Patent Laid-Open No. 11-238078

しかしながら、複数のクエリ画像を選択させる方法は、使用者に操作の負担を強いることになる。このため、多くのクエリ画像を選択させることは、現実には難しい。また、類似画像検索は、色や形状、テクスチャといった画像から機械的に抽出される特徴に基づいて検索を行うため、ユーザが選択したクエリ画像にその検索結果が大きく依存してしまう。よって、従来の技術では、検索精度を向上させるという点において、改良の余地があった。   However, the method of selecting a plurality of query images imposes an operation burden on the user. For this reason, it is actually difficult to select many query images. In addition, since the similar image search is performed based on features that are mechanically extracted from the image such as color, shape, and texture, the search result greatly depends on the query image selected by the user. Therefore, the conventional technique has room for improvement in terms of improving the search accuracy.

本発明は、前記の状況に鑑みてなされたものである。本発明の目的の一つは、クエリ画像を用いた類似画像の検索精度を向上させることが可能な装置ないし手法を提供することである。   The present invention has been made in view of the above situation. One of the objects of the present invention is to provide an apparatus or method capable of improving the search accuracy of similar images using query images.

本発明は、以下のいずれかの項目に記載の構成とされている。   The present invention is configured as described in any of the following items.

(項目1)
クエリ受付部と、クエリ拡張部と、検索部と、統合部とを備えており、
前記クエリ受付部は、基本クエリ画像を受け付ける構成となっており、
前記クエリ拡張部は、前記基本クエリ画像に画像処理を施すことによって、疑似クエリ画像を生成する構成となっており、
前記検索部は、前記基本クエリ画像及び前記疑似クエリ画像の両方について、それぞれ、複数の対象画像から、類似画像を検索することにより、仮検索結果を得る構成となっており、
前記統合部は、前記仮検索結果を統合して、全体的な順位付けを行うことにより、出力用検索結果を得る構成となっている
ことを特徴とする画像検索装置。
(Item 1)
A query reception unit, a query expansion unit, a search unit, and an integration unit,
The query reception unit is configured to receive a basic query image,
The query expansion unit is configured to generate a pseudo query image by performing image processing on the basic query image.
The search unit is configured to obtain a temporary search result by searching similar images from a plurality of target images for both the basic query image and the pseudo query image,
The image search apparatus according to claim 1, wherein the integration unit is configured to obtain the search results for output by integrating the temporary search results and performing overall ranking.

本発明では、本来のクエリ画像である基本クエリ画像に対応する仮の検索結果の他に、さらに、疑似クエリ画像を生成して、これに基づく仮の検索結果を取得する。これらの仮検索結果を統合して、最終的な検索結果を得ることができる。したがって、操作者の負担を低く抑えつつ、精度の高い検索結果を得ることができる。   In the present invention, in addition to the temporary search result corresponding to the basic query image which is the original query image, a pseudo query image is further generated, and the temporary search result based on this is acquired. These temporary search results can be integrated to obtain a final search result. Therefore, a highly accurate search result can be obtained while keeping the burden on the operator low.

(項目2)
さらに、画像登録部を備えており、前記複数の対象画像は、前記画像登録部に記録されている
項目1に記載の画像検索装置。
(Item 2)
The image search device according to item 1, further comprising an image registration unit, wherein the plurality of target images are recorded in the image registration unit.

一般に、検索対象となる画像は、事前に、何らかのデータベースに登録しておくことが、検索時間を短縮するためには好ましい。   In general, it is preferable that an image to be searched is registered in advance in some database in order to shorten the search time.

(項目3)
前記統合部は、前記基本クエリ画像及び前記疑似クエリ画像のそれぞれにおける、前記仮検索結果のランクを用いて、前記仮検索結果を統合する構成となっている
項目1又は2に記載の画像検索装置。
(Item 3)
The image search device according to item 1 or 2, wherein the integration unit is configured to integrate the temporary search results using the ranks of the temporary search results in each of the basic query image and the pseudo query image. .

基本クエリ画像に基づく類似画像検索の結果は、例えば類似度を用いて、ランクづけすることができる。同様に、疑似クエリ画像に基づく類似画像検索の結果も、例えば類似度を用いて、ランクづけすることができる。ランクづけにおける順位を用いて、仮検索結果を統合することができる。   Results of similar image search based on the basic query image can be ranked using, for example, similarity. Similarly, similar image search results based on pseudo-query images can also be ranked using, for example, similarity. Temporary search results can be integrated using the ranking in ranking.

(項目4)
前記統合部は、前記基本クエリ画像に対応する前記仮検索結果におけるランクへの重み付けを、前記疑似クエリ画像に対応する前記仮検索結果におけるランクへの重み付けよりも大きくする構成となっている
項目3に記載の画像検索装置。
(Item 4)
The integration unit is configured to make the weighting of the rank in the temporary search result corresponding to the basic query image larger than the weighting of the rank in the temporary search result corresponding to the pseudo query image. The image search device described in 1.

一般に、基本クエリ画像に基づく仮検索結果は、疑似クエリ画像に基づく仮検索結果よりも信頼性が高いと考えられる。そこで、基本クエリ画像による仮検索結果でのランクに対して、疑似クエリ画像による仮検索結果でのランクよりも、大きな重みを付ける。これにより、統合された検索結果の信頼性を高めることができる。   In general, a temporary search result based on a basic query image is considered to be more reliable than a temporary search result based on a pseudo query image. Therefore, a higher weight is given to the rank in the temporary search result based on the basic query image than the rank in the temporary search result based on the pseudo query image. Thereby, the reliability of the integrated search result can be improved.

(項目5)
前記統合部は、疑似クエリ画像に対応する前記仮検索結果におけるランクへの重み付けを、基本クエリ画像の性質又は前記検索部の特性に応じて調整する構成となっている
項目3に記載の画像検索装置。
(Item 5)
The image search according to item 3, wherein the integration unit is configured to adjust the weighting of the rank in the temporary search result corresponding to the pseudo query image according to a property of the basic query image or a characteristic of the search unit. apparatus.

例えば、基本クエリ画像が人物写真である場合、色を変えてしまうと、人物以外の画像を検索する可能性が高くなる。このように、基本クエリ画像の性質によって、疑似クエリ画像の信頼性が変化すると考えられる。同様に、検索部(いわゆる検索エンジン)の特性によっても、疑似クエリ画像の信頼性が変化すると考えられる。そこで、疑似クエリ画像に対応する仮検索結果におけるランクへの重み付けを、基本クエリ画像の性質又は検索部の特性に応じて調整することが好ましい。   For example, if the basic query image is a person photo, changing the color increases the possibility of searching for an image other than the person. Thus, it is considered that the reliability of the pseudo query image changes depending on the nature of the basic query image. Similarly, it is considered that the reliability of the pseudo query image changes depending on the characteristics of the search unit (so-called search engine). Therefore, it is preferable to adjust the weighting of the rank in the temporary search result corresponding to the pseudo query image according to the property of the basic query image or the characteristics of the search unit.

(項目6)
前記統合部は、前記仮検索結果と、前記基本クエリ画像又は前記疑似クエリ画像との類似度を用いて、前記仮検索結果を統合する構成となっている
項目1又は2に記載の画像検索装置。
(Item 6)
The image search device according to item 1 or 2, wherein the integration unit is configured to integrate the temporary search results using a similarity between the temporary search results and the basic query image or the pseudo query image. .

仮検索結果と、基本クエリ画像又は疑似クエリ画像との類似度を用いて、仮検索結果を統合することが可能である。類似度が高い画像は、一般的には、検索結果として信頼性が高いと考えられる。この項目の発明では、高い類似度を持つ画像を、最終的な検索結果として出力することができる。また、疑似クエリ画像毎に、検索結果の類似度に対して、異なる重み付けを行うことが可能である。   It is possible to integrate the temporary search results by using the similarity between the temporary search results and the basic query image or the pseudo query image. An image having a high degree of similarity is generally considered to have high reliability as a search result. In the invention of this item, an image having a high similarity can be output as a final search result. Moreover, it is possible to perform different weighting with respect to the similarity of a search result for every pseudo query image.

(項目7)
基本クエリ画像を受け付けるステップと;
前記基本クエリ画像に画像処理を施すことによって、疑似クエリ画像を生成するステップと;
前記基本クエリ画像及び前記疑似クエリ画像の両方について、それぞれ、複数の対象画像から、類似画像を検索することにより、仮検索結果を得るステップと;
前記仮検索結果を統合して、全体的な順位付けを行うことにより、出力用検索結果を得るステップと
を備えたことを特徴とする画像検索方法。
(Item 7)
Receiving a basic query image;
Generating a pseudo query image by performing image processing on the basic query image;
Obtaining a temporary search result by searching similar images from a plurality of target images for both the basic query image and the pseudo query image;
An image search method comprising: obtaining the output search results by integrating the provisional search results and performing overall ranking.

(項目8)
項目7に記載のステップをコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
(Item 8)
A computer program for causing a computer to execute the steps according to item 7.

このコンピュータプログラムは、適宜な記録媒体(例えばCD−ROMやDVDディスクのような光学的な記録媒体、ハードディスクやフレキシブルディスクのような磁気的記録媒体、あるいはMOディスクのような光磁気記録媒体)に格納することができる。このコンピュータプログラムは、インターネットなどの通信回線を介して伝送されることができる。   This computer program is stored in an appropriate recording medium (for example, an optical recording medium such as a CD-ROM or a DVD disk, a magnetic recording medium such as a hard disk or a flexible disk, or a magneto-optical recording medium such as an MO disk). Can be stored. This computer program can be transmitted via a communication line such as the Internet.

本発明によれば、クエリ画像を用いた類似画像の検索精度を向上させることが可能な装置ないし手法を提供することができる。   ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the apparatus thru | or technique which can improve the search precision of the similar image using a query image can be provided.

(第1実施形態の装置構成)
本発明の第1実施形態に係る画像検索装置を、添付の図面に基づいて説明する。
(Apparatus configuration of the first embodiment)
An image search apparatus according to a first embodiment of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.

この第1実施形態に係る画像検索装置は、図1に示されるように、クエリ受付部1と、クエリ拡張部2と、検索部3と、統合部4と、表示部5と、画像登録部6とを、基本的な構成として備えている。   As shown in FIG. 1, the image search apparatus according to the first embodiment includes a query reception unit 1, a query expansion unit 2, a search unit 3, an integration unit 4, a display unit 5, and an image registration unit. 6 as a basic configuration.

クエリ受付部1は、基本クエリ画像7を受け付ける構成となっている。基本クエリ画像7は、一般には、画像検索のためにユーザによって指定される画像である。画像検索のためのキーとなる画像は、一般にクエリ画像と呼ばれるが、この明細書では、後述する疑似クエリ画像と区別するために、基本クエリ画像と称する。   The query receiving unit 1 is configured to receive a basic query image 7. The basic query image 7 is generally an image designated by the user for image search. An image serving as a key for image search is generally called a query image, but in this specification, it is called a basic query image in order to distinguish it from a pseudo query image described later.

クエリ拡張部2は、基本クエリ画像7に画像処理を施すことによって、疑似クエリ画像を生成する構成となっている。   The query expansion unit 2 is configured to generate a pseudo query image by performing image processing on the basic query image 7.

検索部3は、基本クエリ画像7及び疑似クエリ画像の両方について、それぞれ、複数の対象画像から、類似画像を検索することにより、仮検索結果を得る構成となっている。   The search unit 3 is configured to obtain a temporary search result by searching similar images from a plurality of target images for both the basic query image 7 and the pseudo query image.

統合部4は、仮検索結果を統合して、全体的な順位付けを行うことにより、出力用検索結果を得る構成となっている。   The integration unit 4 is configured to obtain output search results by integrating the temporary search results and performing overall ranking.

表示部5は、出力用検索結果としてのリスト8を表示するものである。表示部5は、外部に対してリスト8を表示できるものであればよく、例えば各種のディスプレイやプリンタである。   The display unit 5 displays a list 8 as an output search result. The display unit 5 may be any display unit that can display the list 8 to the outside, such as various displays and printers.

画像登録部6は、複数の対象画像を記録するものである。画像登録部6は、画像DB61と、インデックス部62と、インデックスDB63とを備えている。   The image registration unit 6 records a plurality of target images. The image registration unit 6 includes an image DB 61, an index unit 62, and an index DB 63.

画像DB61は、検索対象となる画像を登録しておくものである。ここで画像DB61は、画像にリンクされた特徴量ないしベクトルデータを保存するものであってもよい。このようなデータもここでは画像と呼ぶ。インデックス部62は、画像DB61に登録された画像の検索を容易とするために、索引を付するものである。インデックスDB63は、作成された索引を記憶するものである。   The image DB 61 is for registering images to be searched. Here, the image DB 61 may store feature amounts or vector data linked to images. Such data is also referred to herein as an image. The index unit 62 attaches an index in order to facilitate the search for images registered in the image DB 61. The index DB 63 stores the created index.

本実施形態における画像検索装置の動作については、以下に詳しく説明する。   The operation of the image search apparatus in this embodiment will be described in detail below.

(第1実施形態に係る画像検索方法)
図2及び図3をさらに参照しながら、第1実施形態にかかる画像検索装置の動作を説明する。図2は、画像検索方法の全体の流れを示すフローチャートである。図3は、クエリ画像の拡張動作を模式的に示す説明図である。
(Image search method according to the first embodiment)
The operation of the image search apparatus according to the first embodiment will be described with further reference to FIGS. FIG. 2 is a flowchart showing the overall flow of the image search method. FIG. 3 is an explanatory diagram schematically showing the expansion operation of the query image.

(図2のステップSA−1)
まず、登録画像(検索対象画像)を準備し、画像登録部6に登録する。画像登録部6では、必要な索引付けを行い、インデックスDB63に索引を記録する。例えば、インターネットを介して、webサイトから取得した画像を、画像登録部6に登録することができる。
(Step SA-1 in FIG. 2)
First, a registered image (search target image) is prepared and registered in the image registration unit 6. The image registration unit 6 performs necessary indexing and records the index in the index DB 63. For example, an image acquired from a website can be registered in the image registration unit 6 via the Internet.

(図2のステップSA−2)
ついで、ユーザは、ユーザ端末(図示せず)からクエリ画像7を入力する。このクエリ画像7は、この明細書では、基本クエリ画像と呼ばれるものである。
(Step SA-2 in FIG. 2)
Next, the user inputs the query image 7 from a user terminal (not shown). This query image 7 is called a basic query image in this specification.

クエリ受付部1は、入力された基本クエリ画像7を、例えばインターネットを介して受け付ける。   The query reception unit 1 receives the input basic query image 7 via, for example, the Internet.

(図2のステップSA−3)
ついで、拡張部2は、基本クエリ画像7に基づいて、疑似クエリ画像9を生成する。疑似クエリ画像9の数は、1つでも、2以上の複数でもよい。疑似クエリ画像9の数は、多い方が、検索精度を向上できると考えられる。図3では、三つの疑似クエリ画像9を生成した例を示している。
(Step SA-3 in FIG. 2)
Next, the expansion unit 2 generates a pseudo query image 9 based on the basic query image 7. The number of pseudo query images 9 may be one or a plurality of two or more. A larger number of pseudo-query images 9 can be considered to improve the search accuracy. FIG. 3 shows an example in which three pseudo query images 9 are generated.

疑似クエリ画像の生成例を、図4を参照してさらに詳しく説明する。疑似クエリ画像は、基本クエリ画像7に画像処理を施すことによって生成される。ここで、この明細書において、画像処理とは、元の画像の本質的な特徴を失わない状態で、ある種のパラメータを操作することで、異なる画像を得ることである。   An example of generating a pseudo query image will be described in more detail with reference to FIG. The pseudo query image is generated by performing image processing on the basic query image 7. Here, in this specification, image processing is to obtain different images by manipulating certain parameters without losing the essential characteristics of the original image.

図4の例では、回転、ぼかし、エンボス、中間値、均等化、及びスレショルド処理による画像処理(いわゆる変形)の例をそれぞれ示している。もちろん、画像処理の手法としては、これらに限らない。   In the example of FIG. 4, examples of image processing (so-called deformation) by rotation, blurring, embossing, intermediate value, equalization, and threshold processing are shown. Of course, image processing techniques are not limited to these.

(図2のステップSA−4)
ついで、各クエリ画像(基本クエリ画像及び疑似クエリ画像)について、類似画像を、画像登録部6から検索する。類似画像の検索手法としては、従来から用いられているものを使用できるので、その詳細については説明を省略する。
(Step SA-4 in FIG. 2)
Next, a similar image is searched from the image registration unit 6 for each query image (basic query image and pseudo-query image). As a similar image search method, a conventionally used method can be used, and therefore, detailed description thereof is omitted.

この検索の結果、各クエリ画像(基本クエリ画像及び疑似クエリ画像)に対応した検索結果を得ることができる。この検索結果を、この明細書では、仮検索結果10と称する(図3参照)。これは、最終的な(つまり出力用の)検索結果と区別するためである。   As a result of this search, a search result corresponding to each query image (basic query image and pseudo-query image) can be obtained. This search result is referred to as a temporary search result 10 in this specification (see FIG. 3). This is to distinguish from the final (ie, output) search results.

また、検索部3は、仮検索結果10について、各クエリ画像との類似度の高さに従って、順位付けを行う。類似度の計算方法としては、従来から用いられている手法を用いることができる。例えば、低レベルの視覚的な特徴量(例えば色、形状、テクスチャなど)を多次元ベクトルデータとして算出し、この多次元ベクトルデータ間の距離により、類似度を表すことができる。そして、検索部3は、画像登録部6に登録された画像の多次元ベクトルと、クエリ画像に対応する多次元ベクトルデータとの間の類似度を算出して、類似度の高い順に検索結果を出力する。   Further, the search unit 3 ranks the temporary search results 10 according to the degree of similarity with each query image. As a method for calculating the similarity, a conventionally used method can be used. For example, low-level visual feature quantities (for example, color, shape, texture, etc.) can be calculated as multidimensional vector data, and the similarity can be expressed by the distance between the multidimensional vector data. Then, the search unit 3 calculates the similarity between the multidimensional vector of the image registered in the image registration unit 6 and the multidimensional vector data corresponding to the query image, and displays the search results in descending order of similarity. Output.

(図2のステップSA−5)
次に、統合部4は、以下のようにして、仮検索結果10を統合し、出力用検索結果11(図3参照)を生成する。
(Step SA-5 in FIG. 2)
Next, the integration unit 4 integrates the temporary search results 10 as described below, and generates an output search result 11 (see FIG. 3).

仮検索結果10の一例を図6に示す。ここでは、基本クエリ画像に基づく仮検索結果の他に、二つの疑似クエリ画像に基づく仮検索結果がそれぞれ示されている。図6においては、仮検索結果として得られたデータに、それぞれ、I−XXのように符号を付している。XXは、画像に対応して付された数字である。   An example of the temporary search result 10 is shown in FIG. Here, in addition to the temporary search results based on the basic query image, temporary search results based on two pseudo query images are shown. In FIG. 6, the data obtained as the temporary search results are respectively labeled as I-XX. XX is a number given corresponding to the image.

また、図6では、基本クエリ画像7に基づく仮検索結果の順位付け(ランキング)に符号R−1を付し、二つの疑似クエリ画像に基づく仮検索結果の順位付け(ランキング)に符号R−2及びR−3をそれぞれ付している。   In FIG. 6, the ranking (ranking) of the temporary search results based on the basic query image 7 is denoted by reference symbol R−1, and the ranking (ranking) of the temporary search results based on the two pseudo query images is denoted by the symbol R−. 2 and R-3 are attached respectively.

まず、記号を以下のように定義する。   First, the symbols are defined as follows.

このとき、それぞれの検索結果に対するスコアは、以下の式で算出できる。   At this time, the score for each search result can be calculated by the following equation.

ここで、Rank(r,i)を2乗にしているのは、ランキングの順位が低い(つまり順位の数が大きい)場合に、スコアの値を低くするためである。指数の値を増やすほど、ランキング順位の影響を増加させることができる。どの程度の値にするかは、実験的に決定できる。なお、Rの絶対値はランキングの数を示しており、これで割るのは、正規化のためである。   Here, Rank (r, i) is set to the square to reduce the score value when the ranking is low (that is, the number of rankings is large). Increasing the index value can increase the influence of ranking. The value can be determined experimentally. The absolute value of R indicates the number of rankings, and the division is performed for normalization.

また、この例では、ランキング毎に、異なる重みを採用している。例えば、基本クエリ画像に基づく仮検索結果のランキングについての重み(下記の計算例ではWeight(R-1)=0.8)を、他のランキングよりも高く設定することができる。ユーザが画像検索のクエリとして選択した基本クエリ画像に基づく仮検索結果は、他の結果よりも高い信頼性を持つと考えられるので、このように重みづけを行うことにより、最終的に得られる検索結果の信頼性を向上させることができる。   In this example, different weights are adopted for each ranking. For example, the weight for the ranking of the temporary search result based on the basic query image (Weight (R-1) = 0.8 in the following calculation example) can be set higher than other rankings. The temporary search result based on the basic query image selected by the user as the image search query is considered to have higher reliability than the other results, and thus the search finally obtained by weighting in this way The reliability of the result can be improved.

スコアについての具体的な計算例を以下に示す。   A specific calculation example for the score is shown below.

上に示したように、符号I−09が付された検索結果は、全ランキング中で3回登場しており、スコアとしては、0.157となる。他の画像についても、同様に計算することができる。   As shown above, the search result with the symbol I-09 appears three times in all rankings, and the score is 0.157. Similar calculations can be made for other images.

ついで、統合部4は、各画像のスコアに基づいて、各画像をソートする。そして、ソートされた順位に基づいて、既定の順位までを、最終的な検索結果として、表示部5に送る。ここで、既定の順位とは、ユーザあるいは管理者が指定した順位でも良いし、システム側が動的に生成した順位でもよい。   Next, the integration unit 4 sorts the images based on the score of each image. Then, based on the sorted rank, a predetermined rank is sent to the display unit 5 as a final search result. Here, the default order may be the order specified by the user or the administrator, or the order dynamically generated by the system side.

表示部5は、クエリ画像に基づく検索結果をユーザに呈示することができる。   The display unit 5 can present the search result based on the query image to the user.

本実施形態では、本来のクエリ画像である基本クエリ画像7に対応する仮の検索結果の他に、さらに、疑似クエリ画像9を生成して、これに基づく仮の検索結果を取得する。そして、これらの仮検索結果を統合して、最終的な検索結果を得ることができる。したがって、操作者の負担を低く抑えつつ、精度の高い検索結果を得ることができる。   In the present embodiment, in addition to the temporary search result corresponding to the basic query image 7 which is the original query image, a pseudo query image 9 is further generated, and a temporary search result based on this is acquired. Then, these temporary search results can be integrated to obtain a final search result. Therefore, a highly accurate search result can be obtained while keeping the burden on the operator low.

なお、前記実施形態においては、基本クエリ画像に基づく仮検索結果への重みを重くしていた。ランキングへの重み付けとしては、これに限らず、例えば、基本クエリ画像の性質又は検索部3の特性に応じて調整することもできる。   In the embodiment, the weight on the temporary search result based on the basic query image is increased. The weighting of the ranking is not limited to this, and can be adjusted according to the nature of the basic query image or the characteristics of the search unit 3, for example.

例えば、基本クエリ画像7が人物写真である場合、色を変えてしまうと、人物以外の画像を検索する可能性が高くなる。また、基本クエリ画像7が風景写真である場合に、回転画像を検索に用いると、ノイズを検索する可能性が高まる。   For example, if the basic query image 7 is a person photo, changing the color increases the possibility of searching for an image other than a person. Further, when the basic query image 7 is a landscape photograph, the use of the rotated image for the search increases the possibility of searching for noise.

このため、例えば、基本クエリ画像7が人物画像である場合には、色彩を加工した擬似クエリ画像に対応する仮検索結果におけるランクへの重み付けを低くすることで、色彩の加工による検索結果への影響を低めることができる。   For this reason, for example, when the basic query image 7 is a person image, by reducing the weighting of the rank in the temporary search result corresponding to the pseudo query image whose color has been processed, the search result by the color processing can be reduced. The impact can be reduced.

また、基本クエリ画像7が風景写真である場合には、画像を回転しても特徴量が変わらないような特徴量(rotation-invariant feature、たとえば色ヒストグラム)が類似画像検索時に重要であることが一般的である。このため、画像回転による擬似クエリ画像に対応する仮検索結果におけるランクへの重み付けを低くすることで、検索結果にノイズが含まれることを防止することができる。   When the basic query image 7 is a landscape photograph, a feature amount (rotation-invariant feature, for example, a color histogram) that does not change the feature amount even when the image is rotated may be important when searching for similar images. It is common. For this reason, it is possible to prevent noise from being included in the search result by lowering the weighting of the rank in the temporary search result corresponding to the pseudo query image by image rotation.

また、商品画像を検索するシステムの場合、基本クエリ画像には、商品以外に、商品と関係ないもの(例えば背景)も含まれている可能性があるため、擬似クエリ画像を生成するときに、背景を削除するなどの画像処理を行うことが好ましい。この場合、ユーザが興味のある情報(商品そのもの)は、基本クエリ画像よりも、背景等を除いた擬似クエリ画像が正確に表現していることになるので、擬似クエリ画像に対する仮検索結果の重み付けを、基本クエリ画像の仮検索結果の重み付けよりも大きくすることで、より精度の高い検索結果を得ることができる。このように、商品画像検索の場合には、背景が削除された擬似クエリ画像に対応する仮検索結果の重みを、基本クエリ画像に対応する仮検索結果の重みよりも大きくすることが好適であると考えられる。   In addition, in the case of a system that searches for product images, the basic query image may include items that are not related to the product (for example, background) in addition to the product, so when generating a pseudo query image, It is preferable to perform image processing such as deleting the background. In this case, the information that the user is interested in (the product itself) is expressed more accurately in the pseudo query image excluding the background and the like than the basic query image. Is made larger than the weight of the temporary search result of the basic query image, a more accurate search result can be obtained. As described above, in the case of product image search, it is preferable that the weight of the temporary search result corresponding to the pseudo query image from which the background is deleted is larger than the weight of the temporary search result corresponding to the basic query image. it is conceivable that.

また、商品画像の検索の場合には、基本クエリ画像から背景等を除いてから、商品の色を変えるという手法も効果的である。例えば、車を含む画像を検索する際に、基本クエリ画像から背景を除去した画像の色を更に変化させて各擬似クエリ画像の生成を行う。この際、車の色としてよくある色(黒、白、赤など)の擬似クエリ画像の重みを大きくし、車の色として珍しい色(ピンク、など)の擬似クエリ画像の重みを小さくするという手法を用いることで、車以外の商品画像が多く含まれることを抑えることができる。   Further, in the case of searching for product images, a method of changing the color of the product after removing the background from the basic query image is also effective. For example, when searching for an image including a car, each pseudo query image is generated by further changing the color of the image obtained by removing the background from the basic query image. At this time, a method of increasing the weight of a pseudo-query image of a common color (black, white, red, etc.) as a car color and reducing the weight of a pseudo-query image of a color uncommon as a car color (pink, etc.) By using, it can suppress that many product images other than a car are included.

以上のように、基本クエリ画像の性質によって、疑似クエリ画像の信頼性が変化すると考えられる。同様に、画像DB61に登録されている画像の種類(商品や人物や風景等)や、検索時に重要と見なす特徴量の種類のように、画像登録部や検索部(いわゆる検索エンジン)の特性によっても、疑似クエリ画像の信頼性が変化すると考えられる。そこで、疑似クエリ画像に対応する仮検索結果におけるランクへの重み付けを、基本クエリ画像の性質又は検索部の特性に応じて調整することが可能である。   As described above, it is considered that the reliability of the pseudo query image changes depending on the nature of the basic query image. Similarly, depending on the characteristics of the image registration unit and the search unit (so-called search engine), such as the type of image (product, person, landscape, etc.) registered in the image DB 61 and the type of feature amount considered important at the time of search. However, the reliability of the pseudo query image is considered to change. Therefore, it is possible to adjust the weighting of the rank in the temporary search result corresponding to the pseudo query image according to the property of the basic query image or the characteristics of the search unit.

(第2実施形態)
次に、本発明の第2実施形態に係る画像検索装置を説明する。なお、この第2実施形態の説明においては、前記した第1実施形態の装置と基本的に共通する要素については、同一符号を用いることで、説明の煩雑を避ける。
(Second Embodiment)
Next, an image search device according to a second embodiment of the present invention will be described. In the description of the second embodiment, the same reference numerals are used for elements that are basically common to the apparatus of the first embodiment described above, thereby avoiding complicated description.

前記した第1実施形態においては、各クエリ画像に対する仮検索結果におけるランキングを用いて、仮検索結果への順位付けを行った。これに対して、この第2実施形態の統合部4は、仮検索結果と、基本クエリ画像又は疑似クエリ画像との類似度を用いて、仮検索結果を統合する構成となっている。   In the first embodiment described above, the ranking of the temporary search results is performed using the ranking in the temporary search results for each query image. On the other hand, the integration unit 4 according to the second embodiment is configured to integrate the temporary search results using the similarity between the temporary search results and the basic query image or the pseudo query image.

具体的な計算例を以下において説明する。   A specific calculation example will be described below.

まず、用いる記号の意味を以下のように定める。   First, the meaning of the symbols to be used is defined as follows.

このとき、それぞれの検索結果に対するスコアは、以下の式で算出できる。このように算出されたスコアを用いて、第1実施形態と同様にして、仮検索結果に対して順位づけを行い、最終的な検索結果を得ることができる。   At this time, the score for each search result can be calculated by the following equation. Using the scores calculated in this manner, the temporary search results can be ranked in the same manner as in the first embodiment, and the final search results can be obtained.

本実施形態では、仮検索結果と、基本クエリ画像又は疑似クエリ画像との類似度を用いて、仮検索結果を統合することができる。類似度が高い画像は、一般的には、検索結果として信頼性が高いと考えられる。よって、第2実施形態の方法においても、高い類似度を持つ画像を、最終的な検索結果として出力することができると考えられる。   In the present embodiment, the temporary search results can be integrated using the similarity between the temporary search results and the basic query image or the pseudo query image. An image having a high degree of similarity is generally considered to have high reliability as a search result. Therefore, it is considered that an image having a high degree of similarity can also be output as a final search result in the method of the second embodiment.

なお、この第2実施形態においても、第1実施形態と同様に、クエリ画像に対応するランキング毎に、類似度への重み付けを変えることができる。このことは前記の式から明らかである。これにより、例えばクエリ画像の性質に応じてスコアを変化させることができ、高精度な画像検索が可能になる。   In the second embodiment, as in the first embodiment, the weighting on the similarity can be changed for each ranking corresponding to the query image. This is clear from the above equation. Thereby, for example, the score can be changed according to the nature of the query image, and high-accuracy image search is possible.

第2実施形態における他の構成及び利点は、前記した第1実施形態と基本的に同様なので、これ以上詳細な説明は省略する。   Other configurations and advantages of the second embodiment are basically the same as those of the first embodiment described above, and thus detailed description thereof is omitted.

前記した各実施形態の動作は、コンピュータに適宜のコンピュータソフトウエアを組み込むことにより実施することができる。   The operations of the above-described embodiments can be implemented by incorporating appropriate computer software into the computer.

なお、本発明の内容は、前記実施形態に限定されるものではない。本発明は、特許請求の範囲に記載された範囲内において、具体的な構成に対して種々の変更を加えうるものである。   The contents of the present invention are not limited to the above embodiment. In the present invention, various modifications can be made to the specific configuration within the scope of the claims.

例えば、前記した各構成要素は、機能ブロックとして存在していればよく、独立したハードウエアとして存在しなくても良い。また、実装方法としては、ハードウエアを用いてもコンピュータソフトウエアを用いても良い。さらに、本発明における一つの機能要素が複数の機能要素の集合によって実現されても良く、本発明における複数の機能要素が一つの機能要素により実現されても良い。   For example, each component described above may exist as a functional block, and may not exist as independent hardware. As a mounting method, hardware or computer software may be used. Furthermore, one functional element in the present invention may be realized by a set of a plurality of functional elements, and a plurality of functional elements in the present invention may be realized by one functional element.

また、機能要素は、物理的に離間した位置に配置されていてもよい。この場合、機能要素どうしがネットワークにより接続されていても良い。グリッドコンピューティングにより機能を実現し、あるいは機能要素を構成することも可能である。   Moreover, the functional element may be arrange | positioned in the position physically separated. In this case, the functional elements may be connected by a network. It is also possible to realize functions or configure functional elements by grid computing.

本発明の第1実施形態に係る画像検索装置の基本的な構成を示すブロック図である。1 is a block diagram illustrating a basic configuration of an image search device according to a first embodiment of the present invention. 本発明の第1実施形態に係る画像検索方法の全体的な流れを概略的に説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating schematically the whole flow of the image search method which concerns on 1st Embodiment of this invention. 本発明の第1実施形態に係る画像検索方法を模式的に説明するための説明図である。It is explanatory drawing for demonstrating typically the image search method which concerns on 1st Embodiment of this invention. 疑似クエリ画像の例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of a pseudo query image. 第1実施形態において、仮検索結果を統合する手順を説明するためのフローチャートである。5 is a flowchart for explaining a procedure for integrating temporary search results in the first embodiment. 第1実施形態において、仮検索結果を統合する手順を説明するための説明図である。In 1st Embodiment, it is explanatory drawing for demonstrating the procedure which integrates a temporary search result.

符号の説明Explanation of symbols

1 クエリ受付部
2 クエリ拡張部
3 検索部
4 統合部
5 表示部
6 画像登録部
7 クエリ画像(基本クエリ画像)
8 検索結果リスト
9 疑似クエリ画像
10 仮検索結果
11 出力用検索結果
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Query reception part 2 Query expansion part 3 Search part 4 Integration part 5 Display part 6 Image registration part 7 Query image (basic query image)
8 Search result list 9 Pseudo query image 10 Temporary search result 11 Output search result

Claims (8)

クエリ受付部と、クエリ拡張部と、検索部と、統合部とを備えており、
前記クエリ受付部は、基本クエリ画像を受け付ける構成となっており、
前記クエリ拡張部は、前記基本クエリ画像に画像処理を施すことによって、疑似クエリ画像を生成する構成となっており、
前記検索部は、前記基本クエリ画像及び前記疑似クエリ画像の両方について、それぞれ、複数の対象画像から、類似画像を検索することにより、仮検索結果を得る構成となっており、
前記統合部は、前記仮検索結果を統合して、全体的な順位付けを行うことにより、出力用検索結果を得る構成となっている
ことを特徴とする画像検索装置。
A query reception unit, a query expansion unit, a search unit, and an integration unit,
The query reception unit is configured to receive a basic query image,
The query expansion unit is configured to generate a pseudo query image by performing image processing on the basic query image.
The search unit is configured to obtain a temporary search result by searching similar images from a plurality of target images for both the basic query image and the pseudo query image,
The image search apparatus according to claim 1, wherein the integration unit is configured to obtain the search results for output by integrating the temporary search results and performing overall ranking.
さらに、画像登録部を備えており、前記複数の対象画像は、前記画像登録部に記録されている
請求項1に記載の画像検索装置。
The image search device according to claim 1, further comprising an image registration unit, wherein the plurality of target images are recorded in the image registration unit.
前記統合部は、前記基本クエリ画像及び前記疑似クエリ画像のそれぞれにおける、前記仮検索結果のランクを用いて、前記仮検索結果を統合する構成となっている
請求項1又は2に記載の画像検索装置。
The image search according to claim 1, wherein the integration unit is configured to integrate the temporary search results using ranks of the temporary search results in each of the basic query image and the pseudo query image. apparatus.
前記統合部は、前記基本クエリ画像に対応する前記仮検索結果におけるランクへの重み付けを、前記疑似クエリ画像に対応する前記仮検索結果におけるランクへの重み付けよりも大きくする構成となっている
請求項3に記載の画像検索装置。
The integration unit is configured such that a weight on a rank in the temporary search result corresponding to the basic query image is larger than a weight on a rank in the temporary search result corresponding to the pseudo query image. 4. The image search device according to 3.
前記統合部は、疑似クエリ画像に対応する前記仮検索結果におけるランクへの重み付けを、基本クエリ画像の性質又は前記検索部の特性に応じて調整する構成となっている
請求項3に記載の画像検索装置。
The image according to claim 3, wherein the integration unit is configured to adjust weighting to a rank in the temporary search result corresponding to the pseudo query image according to a property of a basic query image or a characteristic of the search unit. Search device.
前記統合部は、前記仮検索結果と、前記基本クエリ画像又は前記疑似クエリ画像との類似度を用いて、前記仮検索結果を統合する構成となっている
請求項1又は2に記載の画像検索装置。
The image search according to claim 1, wherein the integration unit is configured to integrate the temporary search results using a similarity between the temporary search results and the basic query image or the pseudo query image. apparatus.
基本クエリ画像を受け付けるステップと;
前記基本クエリ画像に画像処理を施すことによって、疑似クエリ画像を生成するステップと;
前記基本クエリ画像及び前記疑似クエリ画像の両方について、それぞれ、複数の対象画像から、類似画像を検索することにより、仮検索結果を得るステップと;
前記仮検索結果を統合して、全体的な順位付けを行うことにより、出力用検索結果を得るステップと
を備えたことを特徴とする画像検索方法。
Receiving a basic query image;
Generating a pseudo query image by performing image processing on the basic query image;
Obtaining a temporary search result by searching similar images from a plurality of target images for both the basic query image and the pseudo query image;
An image search method comprising: obtaining the output search results by integrating the provisional search results and performing overall ranking.
請求項7に記載のステップをコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
A computer program for causing a computer to execute the steps according to claim 7.
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