JP2013050502A - Advertisement display control device, advertisement display control method, and program - Google Patents

Advertisement display control device, advertisement display control method, and program Download PDF

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To effectively display advertisement on the basis of a plurality of pieces of image data extracted as image retrieval results.SOLUTION: In a server 1 (advertisement display control device), retrieval result image data output according to image retrieval processing requests from a client terminal 2 is identified, an advertisement database where advertisement information and a plurality of feature quantities are associated with each other and stored is referred to, advertisement information associated with a feature quantity matching the feature quantity of retrieval result image data is retrieved, the retrieved advertisement information is determined as advertisement to be displayed together with the retrieval result image data, and the display position of advertisement is determined according to display mode of the retrieval result image data and is displayed on the client terminal 2.

Description

本発明は広告表示制御装置、広告表示制御方法、およびプログラムに関する。   The present invention relates to an advertisement display control device, an advertisement display control method, and a program.

個人、または共通の嗜好を持つ複数の者が所持している複数の画像データを検索クエリとして設定し、類似画像データの検索を行う際に、検索結果として抽出された複数の画像データの共通要素を抽出して、その共通要素に対応した広告を広告データベース内から選択して表示させる広告表示方法が知られている(たとえば、特許文献1)。   Common elements of multiple image data extracted as search results when searching for similar image data by setting multiple image data held by individuals or multiple people with common preferences as a search query An advertisement display method is known in which an advertisement corresponding to the common element is extracted from an advertisement database and displayed (for example, Patent Document 1).

特許文献1に示される広告表示方法によれば、単体の画像データからでは得ることができない、複数の画像データの共通要素を抽出し、その抽出した共通要素を個人、または複数の者の間で共通している嗜好と類推して効果的な広告の表示を実現させている。   According to the advertisement display method shown in Patent Document 1, a common element of a plurality of image data that cannot be obtained from a single image data is extracted, and the extracted common element is shared between individuals or a plurality of persons. The display of an effective advertisement is realized by analogy with common tastes.

特開2006−106404号公報(要約、段落0003など)JP 2006-106404 A (summary, paragraph 0003, etc.)

特許文献1に開示される広告表示方法は、個人または共通の嗜好を持つ複数の者で所有している画像データを検索対象とし、表示広告とその広告の特徴との対応付けは1対1の関係となるように設定されている。ところで、インターネットなどで類似する画像データを検索する際には、不特定多数の者が所持している画像データが検索対象に含まれる。そのため、様々な嗜好が含まれる画像データを対象として画像検索をした場合、検索結果の画像データに表れる共通要素が必ずしも検索者の嗜好と一致するとは限らない。そのため、特許文献1に開示される広告表示方法によって、インターネットなどで類似する画像データを検索する場合には、検索者の嗜好が反映された広告が表示されるとは限らず、効果的な広告の表示を実現させることができるかは不明である。   In the advertisement display method disclosed in Patent Document 1, image data owned by an individual or a plurality of persons having a common preference is used as a search target, and a display advertisement and a feature of the advertisement are associated on a one-to-one basis. It is set to be a relationship. By the way, when searching for similar image data on the Internet or the like, image data possessed by an unspecified number of persons is included in the search target. Therefore, when an image search is performed on image data that includes various preferences, the common elements that appear in the search result image data do not necessarily match the searcher's preferences. Therefore, when searching for similar image data on the Internet or the like by the advertisement display method disclosed in Patent Document 1, an advertisement reflecting the searcher's preference is not always displayed, and an effective advertisement is displayed. It is unclear whether or not the display can be realized.

また、特許文献1に開示される広告表示方法では、広告とその広告の特徴との対応付けは1対1の関係となるように設定されているので、広告に対応付けされている1つの特徴が複数の画像データ間の共通要素として一致した場合以外に広告が表示される機会はない。つまり、上述のように検索結果画像に共通する要素が検索者の嗜好と一致しているか不明であるにもかかわらず、広告の表示機会は非常に限定されることになる。   Further, in the advertisement display method disclosed in Patent Document 1, since the association between the advertisement and the feature of the advertisement is set to have a one-to-one relationship, one feature associated with the advertisement is provided. There is no opportunity for an advertisement to be displayed except when they match as a common element between a plurality of image data. That is, as described above, although it is unclear whether the elements common to the search result image match the searcher's preference, the advertisement display opportunities are very limited.

さらに、特許文献1に開示される広告表示方法によると、画像検索結果の表示領域に余裕がある場合に共通要素の値が大きいほど表示する広告を大きくするようにしているが、検索結果として表示される画像データと同一画面内に表示される広告とのそれぞれの位置関係によっては、必ずしも効果的な広告表示とならない場合がある。   Further, according to the advertisement display method disclosed in Patent Document 1, when there is a margin in the display area of the image search result, the larger the common element value, the larger the advertisement to be displayed. Depending on the positional relationship between the image data to be displayed and the advertisement displayed on the same screen, the advertisement display may not always be effective.

本発明は、上述した課題の少なくとも1つを鑑みてなされたものであり、画像検索結果として抽出された複数の画像データに基づいて効果的に広告を表示させる広告表示制御装置、広告表示制御方法、およびプログラムを提供することを目的とする。   The present invention has been made in view of at least one of the above-described problems, and an advertisement display control device and an advertisement display control method for effectively displaying an advertisement based on a plurality of image data extracted as an image search result And to provide a program.

本発明の一側面としての広告表示制御装置は、画像データの検索処理要求に応じて出力される複数の検索結果画像データを特定する検索結果画像特定手段と、検索結果画像特定手段により特定された複数の検索結果画像データの特徴量を算出する特徴量算出手段と、広告情報と複数の特徴量が関連付けられて記憶されている広告データベースを参照し、特徴量算出手段により算出された特徴量と合致する特徴量と関連付けられている広告情報を検索し、検索された広告情報を複数の検索結果画像データと共に表示させる広告として決定する表示広告決定手段と、複数の検索結果画像データの表示態様に応じて、表示広告決定手段により決定された広告の表示位置を決定する表示位置決定手段と、表示広告決定手段により決定された広告を、表示位置決定手段によって決定された表示位置に表示させる広告表示制御手段とを備えるものである。   An advertisement display control apparatus according to one aspect of the present invention is specified by a search result image specifying unit that specifies a plurality of search result image data output in response to a search processing request for image data, and a search result image specifying unit. A feature amount calculating means for calculating feature amounts of a plurality of search result image data; a feature amount calculated by the feature amount calculating means with reference to an advertisement database in which advertisement information and a plurality of feature amounts are stored in association with each other; Display advertisement determining means for searching for advertisement information associated with a matching feature quantity and determining the searched advertisement information as an advertisement to be displayed together with a plurality of search result image data, and a display mode of the plurality of search result image data Accordingly, the display position determining means for determining the display position of the advertisement determined by the display advertisement determining means, and the advertisement determined by the display advertisement determining means are displayed. Those comprising an advertisement display control means for displaying on the determined display position by the position determination means.

広告表示制御装置を上述の構成とすることで、検索結果として抽出された複数の画像データの特徴量に対応した広告を選択し、かつ検索結果画像の表示態様を考慮した位置にその広告を表示させることができる。また、広告には複数の特徴量が関連付けられているため、それらのうちの一つの特徴量が検索結果画像データの特徴量と共通する場合には、表示させる広告として選択される可能性があり、広告主に対して新たな広告表示機会を提供することができる。   By configuring the advertisement display control device as described above, an advertisement corresponding to the feature amount of a plurality of image data extracted as a search result is selected, and the advertisement is displayed at a position in consideration of the display mode of the search result image. Can be made. In addition, since a plurality of feature quantities are associated with the advertisement, if one of them is in common with the feature quantity of the search result image data, it may be selected as an advertisement to be displayed. It is possible to provide a new advertisement display opportunity to the advertiser.

また、広告データベースには、特徴量として、広告掲載する商品、または役務に応じた特徴ベクトル空間を示す領域情報が広告情報毎に関連付けられており、特徴量算出手段は、複数の検索結果画像データの特徴量から平均特徴量を算出し、表示広告決定手段は、広告データベースを参照して、平均特徴量が含まれる特徴ベクトル空間を示す領域情報が関連付けられている広告情報を検索し、検索された広告情報を複数の検索結果画像データと共に表示させる広告として決定することが好ましい。   In addition, in the advertisement database, area information indicating a feature vector space corresponding to a product to be advertised or a service is associated with each advertisement information as a feature quantity, and the feature quantity calculation means includes a plurality of search result image data. The average feature amount is calculated from the feature amount, and the display advertisement determining means refers to the advertisement database and searches the advertisement information associated with the area information indicating the feature vector space including the average feature amount. The advertisement information is preferably determined as an advertisement to be displayed together with a plurality of search result image data.

広告表示制御装置を上述の構成とすることで、検索結果画像データから得られる複数の特徴量を平均化させた値が含まれる特徴ベクトル空間に関連付けられている広告が選択されるため、視覚的に共通する要素を有する商品または役務の広告を表示させることが可能となる。これにより、たとえば、検索結果画像データのカラーヒストグラム、テクスチャー、形状、エッジ特徴などの視覚的な特徴が共通する商品または役務が写っている画像データによる広告が検索画像結果と共に表示された場合、ユーザ自身がその視覚的な特徴を特に意識していなくても、表示広告に対して自然と視線が誘導されやすくなり、より効果的な広告表示を実現させることができる。   Since the advertisement display control device has the above-described configuration, an advertisement associated with a feature vector space including a value obtained by averaging a plurality of feature amounts obtained from search result image data is selected. It is possible to display an advertisement for a product or service having an element common to. As a result, for example, when an advertisement is displayed together with a search image result when an advertisement is displayed along with a search result image data or a product having a common visual feature such as a color histogram, texture, shape, and edge feature of the search result image data. Even if the user is not particularly conscious of the visual characteristics, the line of sight is easily guided to the display advertisement, and a more effective advertisement display can be realized.

また、広告データベースには、特徴量として、広告主の商品、または役務に関係するキーワード情報が広告情報毎に関連付けられており、特徴量算出手段は、複数の検索結果画像データそれぞれに関連付けられているメタデータを集計し、表示広告決定手段は、広告データベースを参照して、特徴量算出手段により最も多く集計されたメタデータと一致するキーワード情報に関連付けられている広告情報を検索し、検索された広告情報を複数の検索結果画像データと共に表示させる広告として決定することが好ましい。   In addition, in the advertisement database, keyword information related to an advertiser's product or service is associated with each advertisement information as a feature amount, and a feature amount calculation means is associated with each of a plurality of search result image data. The display advertisement determining means searches the advertisement information associated with the keyword information that matches the metadata most frequently aggregated by the feature quantity calculating means by referring to the advertisement database. The advertisement information is preferably determined as an advertisement to be displayed together with a plurality of search result image data.

広告表示制御装置を上述の構成とすることで、複数の検索結果画像データから得られたメタデータを集計して、最も出現回数の多いメタデータと一致するキーワードに関連付けられた広告が表示されるので、複数の検索結果画像データに最も関連すると推測されるキーワードと共通する商品または役務の広告を表示させることが可能となる。   By configuring the advertisement display control device as described above, the metadata obtained from a plurality of search result image data is aggregated, and the advertisement associated with the keyword that matches the metadata with the highest number of appearances is displayed. Therefore, it is possible to display an advertisement for a product or service that is common to a keyword estimated to be most relevant to a plurality of search result image data.

また、広告データベースには、特徴量として、広告主の商品、または役務に関係するキーワード情報が広告情報毎に関連付けられており、特徴量算出手段は、複数の検索結果画像データそれぞれに関連付けられているメタデータを集計し、表示広告決定手段は、特徴量算出手段による各メタデータの集計数に応じて、各メタデータと一致するキーワード情報を選択し、広告データベースを参照して、その選択されたキーワード情報と関連付けられている広告情報を検索し、検索された広告情報を複数の検索結果画像データと共に表示させる広告として決定することが好ましい。   In addition, in the advertisement database, keyword information related to an advertiser's product or service is associated with each advertisement information as a feature amount, and a feature amount calculation means is associated with each of a plurality of search result image data. The display advertisement determining means selects keyword information that matches each metadata according to the number of totals of each metadata by the feature quantity calculating means, and refers to the advertisement database to select the selected metadata. It is preferable that advertisement information associated with the keyword information is searched and the searched advertisement information is determined as an advertisement to be displayed together with a plurality of search result image data.

広告表示制御装置を上述の構成とすることで、複数の検索結果画像データから得られるメタデータを集計して、メタデータの集計数に応じたキーワードに関連付けられた広告を表示させるので、メタデータの集計数に応じたキーワードが適宜選択されて、その選択されたキーワードと関係があると推測される商品または役務の広告を表示させることが可能となる。   By configuring the advertisement display control device as described above, metadata obtained from a plurality of search result image data is aggregated, and advertisements associated with keywords corresponding to the total number of metadata are displayed. It is possible to appropriately select keywords corresponding to the total number of items, and display advertisements of products or services presumed to be related to the selected keywords.

また、前記画像データの検索処理要求は、ユーザが指定したキーワード情報および検索画像データの組み合わせによる類似画像検索処理要求であり、広告データベースには、特徴量として、広告主の商品、または役務に関係するキーワード情報が広告情報毎に関連付けられており、検索結果画像特定手段は、類似画像検索処理要求に応じた検索結果として出力される複数の検索結果画像データを特定し、特徴量算出手段は、検索結果画像データに関連付けられているキーワード情報をすべて抽出して集計すると共に、ユーザが指定したキーワード情報に対しては、所定の重み付けをした数値を加算し、表示広告決定手段は、特徴量算出手段による各メタデータの集計値およびユーザが指定したキーワード情報の所定の重み付けがなされた数値が加算されたもののうちで最大のものを、広告を選択する際のキーワード情報として決定し、広告データベースを参照して、その決定されたキーワード情報が関連付けられている広告情報を検索し、検索された広告情報を複数の検索結果画像データと共に表示させる広告として決定することが好ましい。   The image data search processing request is a similar image search processing request based on a combination of keyword information and search image data specified by the user, and the advertisement database relates to an advertiser's product or service as a feature amount. Keyword information to be associated with each advertisement information, the search result image specifying means specifies a plurality of search result image data output as search results according to the similar image search processing request, and the feature amount calculating means includes: All the keyword information associated with the search result image data is extracted and aggregated, and the keyword information specified by the user is added with a predetermined weighted value, and the display advertisement determining means calculates the feature amount. Aggregate value of each metadata by means and numerical value with predetermined weighting of keyword information specified by user The largest of the added values is determined as keyword information for selecting an advertisement, and the advertisement database is searched for the advertisement information associated with the determined keyword information. The advertisement information is preferably determined as an advertisement to be displayed together with a plurality of search result image data.

広告表示制御装置を上述の構成とすることで、検索条件としてユーザにより設定された検索キーワードについても所定の重み付けがなされ、表示広告を選択する際の判断材料として用いられるため、ユーザの興味がある商品または役務の広告がより選択されて表示されやすくなるという効果がある。   Since the advertisement display control device has the above-described configuration, the search keyword set by the user as a search condition is also given a predetermined weight and used as a determination material when selecting a display advertisement. There is an effect that advertisements for products or services are more easily selected and displayed.

また、本発明は、広告表示制御装置のみならず、広告表示制御装置を構成する各手段が実行する各工程を有する広告表示制御方法においても実現することができる。さらに、広告表示制御装置を構成する各手段に相当する機能をコンピューターに実行させるプログラムにおいても本発明を実現することができる。そのため、本発明の一側面である広告表示制御方法、プログラムについても、上述した広告表示制御装置と同様の効果を奏することができる。   In addition, the present invention can be realized not only in the advertisement display control apparatus but also in an advertisement display control method having each process executed by each unit constituting the advertisement display control apparatus. Furthermore, the present invention can also be realized in a program that causes a computer to execute functions corresponding to the respective units constituting the advertisement display control device. Therefore, the advertisement display control method and program that are one aspect of the present invention can also achieve the same effects as the advertisement display control apparatus described above.

本発明の第1実施形態に係るサーバーとクライアント端末の概略構成を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows schematic structure of the server and client terminal which concern on 1st Embodiment of this invention. 図1に示すサーバーの内部構成の機能を機能ブロック図にて模式的に示す説明図である。It is explanatory drawing which shows typically the function of the internal structure of the server shown in FIG. 1 with a functional block diagram. 図2に示す画像データベースに記憶されている情報の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the information memorize | stored in the image database shown in FIG. 図2に示す画像データベース内に生成されるクラスタの概念を説明する図である。It is a figure explaining the concept of the cluster produced | generated within the image database shown in FIG. 図2に示す広告データベースに記憶されている情報の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the information memorize | stored in the advertisement database shown in FIG. 図1に示すサーバーが備えるメモリーに格納されている各種プログラム、モジュールを示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the various programs and modules stored in the memory with which the server shown in FIG. 1 is provided. 図6に示す広告検索モジュールの詳細を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the detail of the advertisement search module shown in FIG. 図1に示すクライアント端末の内部構成を機能ブロック図にて模式的に示す説明図である。It is explanatory drawing which shows typically the internal structure of the client terminal shown in FIG. 1 with a functional block diagram. 図1に示すクライアント端末が備えるメモリーに格納されている各種プログラム、モジュールを示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the various programs and modules stored in the memory with which the client terminal shown in FIG. 1 is provided. 図1に示すクライアント端末およびサーバー間において実行される画像検索処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the image search process performed between the client terminal shown in FIG. 1, and a server. 図10のステップS16に示す広告マッチング処理および表示位置制御処理の詳細を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the detail of the advertisement matching process shown in FIG.10 S16, and a display position control process. 図11に示すマッチング処理を概念的に示す説明図である。It is explanatory drawing which shows notionally the matching process shown in FIG. 図10に示す処理によって表示される広告表示の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the advertisement display displayed by the process shown in FIG. 図10に示す処理によって表示される広告表示の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the advertisement display displayed by the process shown in FIG. 図10に示す処理によって表示される広告表示の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the advertisement display displayed by the process shown in FIG. 本発明の第2実施形態における広告マッチング処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the advertisement matching process in 2nd Embodiment of this invention. 図16に示す広告マッチング処理を概念的に示した図である。It is the figure which showed notionally the advertisement matching process shown in FIG. 本発明の第3実施形態における広告マッチング処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the advertisement matching process in 3rd Embodiment of this invention. 本発明の第4実施形態における画像検索処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the image search process in 4th Embodiment of this invention. 図19に示すステップS56に示す広告マッチング処理の詳細を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the detail of the advertisement matching process shown to step S56 shown in FIG. 図20に示す広告マッチング処理を概念的に示した図である。It is the figure which showed notionally the advertisement matching process shown in FIG.

以下、本発明に係る広告表示制御装置、広告表示制御方法およびプログラムについて、図面を参照しつつ、各実施の形態に基づいて説明する。なお、本発明に係る広告表示制御方法については広告表示制御装置の動作を例として説明し、本発明に係るプログラムについては、広告表示制御装置にインストールされているプログラムを例として説明する。   Hereinafter, an advertisement display control device, an advertisement display control method, and a program according to the present invention will be described based on each embodiment with reference to the drawings. The advertisement display control method according to the present invention will be described using the operation of the advertisement display control apparatus as an example, and the program according to the present invention will be described using a program installed in the advertisement display control apparatus as an example.

〔第1実施形態〕
図1は、本発明の第1実施形態に係るサーバー1とクライアント端末2の概略構成を示す説明図である。サーバー1と、クライアント端末2とはネットワーク3を介して双方向通信可能に接続されている。ネットワーク3は、インターネット、イントラネット、WAN(Wide Area Network)、LAN(Local Area Network)などのいずれであってもよい。
[First Embodiment]
FIG. 1 is an explanatory diagram showing a schematic configuration of a server 1 and a client terminal 2 according to the first embodiment of the present invention. The server 1 and the client terminal 2 are connected via a network 3 so that bidirectional communication is possible. The network 3 may be any of the Internet, an intranet, a WAN (Wide Area Network), a LAN (Local Area Network), and the like.

サーバー1は、ネットワーク3を介して接続されたコンピューター上に存在する数多くの画像データを格納し、クライアント端末2からの検索要求に応じて類似の画像データの検索を実行すると共に、検索結果として抽出された画像データと、その画像データに適した広告データを選択して送信する、広告表示制御装置の一例である。なお、本実施の形態のサーバー1では、画像検索処理機能と広告マッチング処理機能すべてを有する装置としているが、画像検索処理機能については、別のコンピューターにより実現するようにしてもよい。   The server 1 stores a large number of image data existing on a computer connected via the network 3, performs similar image data search in response to a search request from the client terminal 2, and extracts it as a search result. This is an example of an advertisement display control apparatus that selects and transmits the image data that has been displayed and advertisement data suitable for the image data. In the server 1 of the present embodiment, the apparatus has both the image search processing function and the advertisement matching processing function. However, the image search processing function may be realized by another computer.

(サーバー1の構成)
図2は、図1に示すサーバー1の内部構成の機能を機能ブロック図にて模式的に示す説明図である。
(Configuration of server 1)
FIG. 2 is an explanatory diagram schematically showing functions of the internal configuration of the server 1 shown in FIG. 1 in a functional block diagram.

図2に示すように、サーバー1は、互いに通信可能に接続されている中央処理装置(CPU)11、メモリー12、記憶装置13、および入出力インターフェース14を備えている。   As shown in FIG. 2, the server 1 includes a central processing unit (CPU) 11, a memory 12, a storage device 13, and an input / output interface 14 that are communicably connected to each other.

CPU11は、メモリー12に格納されているOS(不図示)、各種プログラム、モジュールを実行する。   The CPU 11 executes an OS (not shown), various programs, and modules stored in the memory 12.

メモリー12は、CPU11によって実行されるプログラム、モジュールを不揮発的に記憶すると共に、CPU11による処理実行時にプログラム、モジュールが展開される揮発的な作業領域を有する。なお、メモリー12としては、たとえば、プログラムなどを不揮発的に記憶するリードオンリメモリー、プログラム実行時における揮発的な作業領域を提供するランダムアクセスメモリーといった半導体記憶装置が用いられ得る。   The memory 12 stores programs and modules executed by the CPU 11 in a nonvolatile manner, and has a volatile work area where the programs and modules are expanded when the CPU 11 executes processes. As the memory 12, for example, a semiconductor memory device such as a read-only memory that stores a program or the like in a nonvolatile manner or a random access memory that provides a volatile work area when executing the program can be used.

記憶装置13は、たとえば、ハードディスクドライブ、フラッシュメモリードライブといった1または複数の大容量記憶装置によって構成されている。記憶装置13には、画像データベース13Aと広告データベース13Bとが構築されている。   The storage device 13 is configured by one or a plurality of mass storage devices such as a hard disk drive and a flash memory drive. In the storage device 13, an image database 13A and an advertisement database 13B are constructed.

画像データベース13Aは、画像データの検索に要する時間を短縮させるために、画像インデックスがクラスタリングにより構築されており、複数の画像データ、所属クラスタ、各画像データの複数の特徴量が関連付けられて構成されている。ここで、画像データの複数の特徴量とは、たとえば、画像データの平均輝度、最小輝度、最高輝度、色相、画像データに含まれるオブジェクト(商品、図形、動物、人物の顔など)のサイズ、位置といった複数種類の値から構成される。なお、これらの特徴量は、当業者にとって周知の方法で取得することが可能であるから説明を省略する。   In the image database 13A, an image index is constructed by clustering in order to shorten the time required to search for image data, and is configured by associating a plurality of image data, belonging clusters, and a plurality of feature amounts of each image data. ing. Here, the plurality of feature amounts of the image data include, for example, the average brightness, the minimum brightness, the maximum brightness, the hue, the size of the object (product, figure, animal, human face, etc.) included in the image data, It consists of multiple types of values such as position. Note that these feature quantities can be obtained by methods well known to those skilled in the art, and thus description thereof is omitted.

図3は、図2に示す画像データベース13Aに記憶されている情報の一例を示す図である。図3に示すように、画像データ毎に所属する所属クラスタおよび、画像特徴量が記憶されている。なお、図示していないが、各クラスタには各画像データの画像特徴量の代表値(たとえば、各画像データの特徴量の平均値)が関連付けられており、画像検索の際に、まず代表値の単位で画像検索が行われ、その後に類似する代表値に属する各画像データとの比較が行われるようになっている。   FIG. 3 is a diagram illustrating an example of information stored in the image database 13A illustrated in FIG. As shown in FIG. 3, the affiliation cluster to which each image data belongs and the image feature amount are stored. Although not shown, each cluster is associated with a representative value of the image feature amount of each image data (for example, an average value of the feature amount of each image data). The image search is performed in units of, and thereafter, comparison with each image data belonging to a similar representative value is performed.

図4は、図2に示す画像データベース13A内に生成されるクラスタの概念を説明する図である。図4に示す例では、正規化された画像特徴量に基づいて画像データに顔が含まれるか否かによって画像データが分類される。顔を含むクラスタについては、顔の大きさを示す正規化された特徴量が所定値以上(図4では顔サイズ大)であるか所定値未満(図4では顔サイズ小)であるかに基づいてさらに分類される。顔サイズ大のクラスタについては、顔が子供の顔であるか大人の顔であるか(図4では年齢)を、たとえば、顔の器官位置に関する特徴量に基づいてさらに分類される。顔サイズ小のクラスタについては、風景シーンであるか否かを、青または緑の色相を示す正規化された特徴量が所定値以上であるかに基づいてさらに分類される。そして、風景シーンのクラスタについては、色相が青を示すか否かに基づきさらに分類され、色相が青でないクラスタについては色相が緑を示すか否かに基づきさらに分類される。顔を含まないクラスタについては、風景であるか否かに基づいて分類され、風景シーンでないクラスタについては、彩度が所定値以上(彩度大)であるか所定値未満(彩度小)であるかに基づいてさらに分類される。なお、図4に示すクラスタの構成及び分類はあくまでも一例であり、これに限定されるものではなく、複数のクラスタを構成したり、図4とは異なる分類としてもよい。   FIG. 4 is a diagram for explaining the concept of clusters generated in the image database 13A shown in FIG. In the example shown in FIG. 4, the image data is classified based on whether or not a face is included in the image data based on the normalized image feature amount. For clusters including faces, the normalized feature quantity indicating the size of the face is greater than or equal to a predetermined value (face size large in FIG. 4) or less than a predetermined value (face size small in FIG. 4). Are further classified. For a cluster having a large face size, whether the face is a child's face or an adult's face (age in FIG. 4) is further classified based on, for example, a feature amount related to the organ position of the face. A cluster having a small face size is further classified as to whether it is a landscape scene based on whether the normalized feature amount indicating the hue of blue or green is a predetermined value or more. Then, the scene scene cluster is further classified based on whether or not the hue shows blue, and the cluster whose hue is not blue is further classified based on whether or not the hue shows green. Clusters that do not include a face are classified based on whether or not they are landscapes. For clusters that are not landscape scenes, the saturation is greater than or equal to a predetermined value (high saturation) or less than a predetermined value (saturation low). Further classification based on whether there is. Note that the configuration and classification of the clusters illustrated in FIG. 4 are merely examples, and the present invention is not limited to this, and a plurality of clusters may be configured, or classification different from that illustrated in FIG.

クラスタリングは、画像データベース13Aに対して画像インデックスを作成する最初のタイミングにて、あるいは、画像データベース13Aに所定量の新規な画像データが追加されたタイミングにてサーバー1によって実行される。なお、クラスタリングの手法としては、上述したような階層型クラスタリング手法の他、K−平均法、自己組織化マップ(SOM)などの非階層型クラスタリング手法なども知られているが、それらのいずれを採用してもよい。   Clustering is executed by the server 1 at the initial timing of creating an image index for the image database 13A, or at the timing when a predetermined amount of new image data is added to the image database 13A. In addition to the hierarchical clustering method as described above, non-hierarchical clustering methods such as a K-means method and a self-organizing map (SOM) are also known as clustering methods. It may be adopted.

広告データベース13Bには、広告データ、広告データの複数の特徴量が関連付けられて構築されている。ここで、広告データの複数の特徴量とは上述した画像データベース13Aと同様に、たとえば、広告の商品、役務を示す画像データの平均輝度、最小輝度、最高輝度、色相、画像データに含まれるオブジェクト(商品、図形、動物、人物の顔など)のサイズ、位置といった複数種類の値のほか、広告の商品、役務に関連するキーワード情報などから構成される。なお、広告データの複数の特徴量は、広告の表示条件になるため、必ずしも広告の商品、役務を示す画像データの特徴量から導き出されるものではなくてもよく、広告主が指定、設定した値、もしくはキーワードなどとしてもよい。   The advertisement database 13B is constructed by associating advertisement data and a plurality of feature quantities of the advertisement data. Here, the plurality of feature amounts of the advertisement data are, for example, the average brightness, the minimum brightness, the maximum brightness, the hue, and the object included in the image data indicating the product and service of the advertisement, as in the image database 13A described above. In addition to a plurality of types of values such as the size and position (products, figures, animals, human faces, etc.), it is composed of advertising products, keyword information related to services, and the like. Note that the multiple feature values of the advertisement data are the display conditions for the advertisement, so they do not necessarily have to be derived from the feature values of the image data indicating the product or service of the advertisement. Values specified and set by the advertiser Or a keyword or the like.

図5は、図2に示す広告データベース13Bに記憶されている情報の一例を示す図である。図5に示すように、広告データ毎に、複数の特徴量として、ベクトル空間特徴量、キーワード1、キーワード2が関連付けられている。ベクトル空間特徴量は、たとえば、広告の商品、役務を示す画像データに含まれるオブジェクトを抽出して、オブジェクトの画像特徴量を導出したものである。たとえば、オブジェクト中の色や明るさの分布状態、輪郭線の方向、平均色や平均明度、色相や明度等のヒストグラムなどを数値で示したものであり、1つのオブジェクトに対して複数の数値の組合せ(ベクトル)で表現したものである。キーワード1は、たとえば、広告の商品、役務を示す画像データに含まれるオブジェクトの名称、または画像データに関連付けられているタグ情報として含まれている文字情報などが格納されている。キーワード2は、たとえば、広告の商品、役務を取り扱っている具体的な店名情報などが格納されている。なお、図5に示す例では、広告データは画像データのみ表示しているが、テキストデータ(文字情報)であっても構わない。   FIG. 5 is a diagram illustrating an example of information stored in the advertisement database 13B illustrated in FIG. As shown in FIG. 5, a vector space feature quantity, keyword 1, and keyword 2 are associated as a plurality of feature quantities for each advertisement data. The vector space feature amount is obtained by, for example, extracting an object included in image data indicating an advertisement product or service and deriving the image feature amount of the object. For example, the color and brightness distribution in the object, the direction of the contour line, the average color and average brightness, the histogram of hue and brightness, etc. are shown numerically. It is expressed by a combination (vector). The keyword 1 stores, for example, the product of the advertisement, the name of the object included in the image data indicating the service, or character information included as tag information associated with the image data. The keyword 2 stores, for example, information on the name of an advertisement, specific store name handling the service, and the like. In the example shown in FIG. 5, only the image data is displayed as the advertisement data, but it may be text data (character information).

記憶装置13は、複数の画像データおよび広告データのみを格納するデータ格納部として機能してもよい。この場合には、記憶装置13に格納されている各画像データの特徴量、各広告データの特徴量はメモリー12に格納される。   The storage device 13 may function as a data storage unit that stores only a plurality of image data and advertisement data. In this case, the feature amount of each image data and the feature amount of each advertisement data stored in the storage device 13 are stored in the memory 12.

さらに、本実施の形態では、記憶装置13が画像データ、広告データおよびそれらの特徴量を単に格納するデータベースを例として説明しているが、記憶装置13に検索処理機能と、広告マッチング処理機能を備える制御部を備えさせて、外部からの検索処理要求に応じて検索結果の画像データと共に広告データを出力する独立型のデータベースシステムとしてもよい。この場合には、サーバー1の外部にデータベースシステムが配置され、入出力インターフェース14を介して両者の間で検索要求および検索結果の送受信が実行される。いずれの場合にも、データベース検索用のプログラムはメモリー12に格納され、CPU11によって実行される。   Furthermore, in this embodiment, the storage device 13 is described as an example of a database that simply stores image data, advertisement data, and their feature quantities. However, the storage device 13 has a search processing function and an advertisement matching processing function. It is good also as a stand-alone database system which provides the control part provided, and outputs advertisement data with the image data of a search result according to the search processing request from the outside. In this case, a database system is arranged outside the server 1, and a search request and a search result are transmitted / received between the two via the input / output interface 14. In either case, the database search program is stored in the memory 12 and executed by the CPU 11.

入出力インターフェース14は、外部装置、たとえば、クライアント端末2との間で、周知の通信プロトコルに従って検索要求の受信および検索結果の送信を実行する。なお、図示しないが、入出力インターフェース14は、キーボードなどの操作部としての機能、ディスプレイなどの表示部としての機能を有するものであってもよい。   The input / output interface 14 receives a search request and transmits a search result with an external device, for example, the client terminal 2 according to a known communication protocol. Although not shown, the input / output interface 14 may have a function as an operation unit such as a keyboard and a function as a display unit such as a display.

図6は、図1に示すサーバー1が備えるメモリー12に格納されている各種プログラム、モジュールを示す説明図である。図6に示すように、メモリー12には画像検索プログラムSP2と、広告マッチングプログラムSP3とが格納されている。   FIG. 6 is an explanatory diagram showing various programs and modules stored in the memory 12 included in the server 1 shown in FIG. As shown in FIG. 6, the memory 12 stores an image search program SP2 and an advertisement matching program SP3.

画像検索プログラムSP2は、記憶装置13から画像データを検索するプログラムであり、検索画像データ取得モジュールSM21、画像検索モジュールSM22を備えている。   The image search program SP2 is a program for searching for image data from the storage device 13, and includes a search image data acquisition module SM21 and an image search module SM22.

検索画像データ取得モジュールSM21は、クライアント端末2からネットワーク3を介して送信されてきた、検索条件として設定されている検索画像データを取得するモジュールである。   The search image data acquisition module SM21 is a module for acquiring search image data set as a search condition transmitted from the client terminal 2 via the network 3.

画像検索モジュールSM22は、検索画像データ取得モジュールSM21により取得した検索画像データを用いて、画像データベース13Aから検索画像データに類似または一致する画像データを検索するモジュールである。   The image search module SM22 is a module for searching image data similar to or matching the search image data from the image database 13A using the search image data acquired by the search image data acquisition module SM21.

図7は、図6に示す広告検索モジュールSM22の詳細を示す説明図である。図7に示すように、画像検索モジュールSM22は、サブモジュールとして検索画像特徴量取得モジュールSM23、類似度算出モジュールSM24をさらに備えている。   FIG. 7 is an explanatory diagram showing details of the advertisement search module SM22 shown in FIG. As shown in FIG. 7, the image search module SM22 further includes a search image feature amount acquisition module SM23 and a similarity calculation module SM24 as submodules.

検索画像特徴量取得モジュールSM23は、検索画像データ取得モジュールSM21により取得した検索画像データの特徴量を取得するモジュールである。   The search image feature amount acquisition module SM23 is a module that acquires the feature amount of the search image data acquired by the search image data acquisition module SM21.

類似度算出モジュールSM24は、検索画像特徴量取得モジュールSM23が取得した検索画像データの特徴量と、画像データベース13Aに格納されている各クラスタの代表値および各クラスタに属する画像データの画像特徴量とを用いて検索画像データと検索対象となる画像データ(つまり、記憶装置13に格納されている画像データ)との類似度を算出するモジュールである。   The similarity calculation module SM24 includes the feature amount of the search image data acquired by the search image feature amount acquisition module SM23, the representative value of each cluster stored in the image database 13A, and the image feature amount of image data belonging to each cluster. Is used to calculate the similarity between the search image data and the image data to be searched (that is, the image data stored in the storage device 13).

広告マッチングプログラムSP3は、画像検索プログラムSP2の画像検索結果に応じて表示させる広告データを決定するプログラムであり、広告取得モジュールSM31、広告検索モジュールSM32、表示位置制御モジュールSM33を備えている。   The advertisement matching program SP3 is a program for determining advertisement data to be displayed according to the image search result of the image search program SP2, and includes an advertisement acquisition module SM31, an advertisement search module SM32, and a display position control module SM33.

広告取得モジュールSM31は、広告主から取得した広告用のデータ(画像データ、テキストデータ)を取得するために実行されるモジュールである。なお、広告主から取得した広告用のデータは、ネットワーク3を介して接続される不図示のコンピューターから受信して取得するようにしてもよいし、外部記憶媒体をサーバー1に接続して取得するようにしてもよい。   The advertisement acquisition module SM31 is a module executed for acquiring advertisement data (image data, text data) acquired from an advertiser. Note that the advertisement data acquired from the advertiser may be received and acquired from a computer (not shown) connected via the network 3, or acquired by connecting an external storage medium to the server 1. You may do it.

広告検索モジュールSM32は、広告として表示させる広告データを検索して、決定するモジュールであり、サブモジュールとして、検索結果画像特定モジュールSM34、検索結果画像特徴量算出モジュールSM35、広告特徴量取得モジュールSM36、適合度算出モジュールSM37をさらに備えている。   The advertisement search module SM32 is a module for searching and determining advertisement data to be displayed as an advertisement. As submodules, the search result image specifying module SM34, the search result image feature amount calculating module SM35, the advertisement feature amount acquiring module SM36, A fitness calculation module SM37 is further provided.

検索結果画像特定モジュールSM34は、画像検索プログラムSP2によって検索結果として出力される1または複数の画像データを特定するモジュールである。なお、検索結果画像特定モジュールSM34は、請求項の検索結果画像特定手段の一例である。   The search result image specifying module SM34 is a module for specifying one or a plurality of image data output as a search result by the image search program SP2. The search result image specifying module SM34 is an example of a search result image specifying unit in the claims.

検索結果画像特徴量算出モジュールSM35は、検索結果画像特定モジュールSM34により特定された画像データの特徴量を用いて広告データとマッチングさせる際の特徴量を算出するモジュールである。なお、検索結果画像特徴量算出モジュールSM35は、請求項の特徴量算出手段の一例である。   The search result image feature amount calculation module SM35 is a module that calculates a feature amount when matching with advertisement data using the feature amount of the image data specified by the search result image specifying module SM34. Note that the search result image feature quantity calculation module SM35 is an example of a feature quantity calculation unit in the claims.

広告データ特徴量取得モジュールSM36は、広告データベース13Bに格納された広告データの複数の特徴量を取得するモジュールである。   The advertisement data feature amount acquisition module SM36 is a module that acquires a plurality of feature amounts of advertisement data stored in the advertisement database 13B.

適合度算出モジュールSM37は、検索結果画像特徴量算出モジュールSM34により算出された特徴量と、広告データ特徴量取得モジュールSM35によって取得した広告データの特徴量とを用いて検索画像データと広告データとの適合度を算出して表示させる広告を決定するモジュールである。なお、適合度算出モジュールSM37は、請求項の表示広告決定手段の一例である。   The suitability calculation module SM37 uses the feature amount calculated by the search result image feature amount calculation module SM34 and the feature amount of the advertisement data acquired by the advertisement data feature amount acquisition module SM35 to perform the search image data and the advertisement data. It is a module that determines the advertisement to be calculated and displayed. The fitness level calculation module SM37 is an example of a display advertisement determination unit in the claims.

表示位置制御モジュールSM33は、画像検索プログラムSP2によって検索された画像検索結果に対して、適合度算出モジュールSM37によって決定された広告の表示位置を制御して決定するモジュールである。なお、表示位置制御モジュールSM33は、請求項の広告表示制御手段の一例である。   The display position control module SM33 is a module that controls and determines the advertisement display position determined by the fitness calculation module SM37 with respect to the image search result searched by the image search program SP2. The display position control module SM33 is an example of the advertisement display control means in the claims.

(クライアント端末2の構成)
図8は、図1に示すクライアント端末2の内部構成を機能ブロック図にて模式的に示す説明図である。
(Configuration of client terminal 2)
FIG. 8 is an explanatory diagram schematically showing the internal configuration of the client terminal 2 shown in FIG. 1 using a functional block diagram.

クライアント端末2は、互いに通信可能に接続されている中央処理装置(CPU)21、メモリー22、記憶装置23、および入出力インターフェース24を備えている。   The client terminal 2 includes a central processing unit (CPU) 21, a memory 22, a storage device 23, and an input / output interface 24 that are communicably connected to each other.

CPU21は、メモリー21に格納されているOS(不図示)、各種プログラム、モジュールを実行する。   The CPU 21 executes an OS (not shown), various programs, and modules stored in the memory 21.

メモリー21は、CPU21によって実行されるプログラム、モジュールを不揮発的に記憶すると共に、CPU21による処理実行時にプログラム、モジュールが展開される揮発的な作業領域を有する。なお、メモリー21としては、たとえば、プログラムなどを不揮発的に記憶するリードオンリメモリー、プログラム実行時における揮発的な作業領域を提供するランダムアクセスメモリーといった半導体記憶装置が用いられ得る。   The memory 21 stores programs and modules executed by the CPU 21 in a nonvolatile manner, and has a volatile work area where the programs and modules are expanded when the CPU 21 executes processes. As the memory 21, for example, a semiconductor storage device such as a read only memory that stores a program or the like in a non-volatile manner, or a random access memory that provides a volatile work area when the program is executed can be used.

記憶装置23は、たとえば、ハードディスクドライブ、フラッシュメモリードライブといった1または複数の大容量記憶装置によって構成されている。記憶装置13には、ユーザが検索条件として設定する画像データが記憶されている。   The storage device 23 is configured by one or more mass storage devices such as a hard disk drive and a flash memory drive. The storage device 13 stores image data set as a search condition by the user.

入出力インターフェース24は、外部装置、たとえば、サーバー1との間で、周知の通信プロトコルに従って検索要求の送信、検索結果の受信を実行する機能を有する。また、図示しないが、入出力インターフェース24は、サーバー1に対してユーザが画像検索指示を入力するための操作部としての機能を有し、たとえば、ボタン、ホイールによって実現され得る。また、入出力インターフェース24には、表示部としての機能を有し、ユーザに対して検索した画像データおよび広告データに基づく画像の表示、ユーザに対する各種情報の表示を行う。   The input / output interface 24 has a function of transmitting a search request and receiving a search result with an external device, for example, the server 1 according to a known communication protocol. Although not shown, the input / output interface 24 has a function as an operation unit for the user to input an image search instruction to the server 1 and can be realized by, for example, a button or a wheel. The input / output interface 24 has a function as a display unit, and displays an image based on the searched image data and advertisement data for the user, and displays various information for the user.

図9は、図1に示すクライアント端末2が備えるメモリー22に格納されている各種プログラム、モジュールを示す説明図である。   FIG. 9 is an explanatory diagram showing various programs and modules stored in the memory 22 included in the client terminal 2 shown in FIG.

メモリー21は、画像検索要求プログラムCP1と、WebブラウザプログラムCP2とを備える。   The memory 21 includes an image search request program CP1 and a Web browser program CP2.

画像検索要求プログラムCP1は、サーバー1に対して画像検索処理を要求するためのプログラムであり、画像データ特定モジュールCM11、検索要求モジュールCM12、検索結果取得モジュールCM13を備えている。   The image search request program CP1 is a program for requesting the server 1 to perform an image search process, and includes an image data identification module CM11, a search request module CM12, and a search result acquisition module CM13.

画像データ特定モジュールCM11は、検索対象となる画像データを特定するモジュールである。   The image data specifying module CM11 is a module for specifying image data to be searched.

検索要求モジュールCM12は、画像データ特定モジュールCM11により特定された画像データと検索要求をサーバー1に対して送信するモジュールである。   The search request module CM12 is a module that transmits the image data specified by the image data specifying module CM11 and the search request to the server 1.

検索結果取得モジュールCM13は、サーバー1から検索結果として一または複数の画像データと広告データを取得するモジュールである。   The search result acquisition module CM13 is a module that acquires one or more image data and advertisement data as search results from the server 1.

WebブラウザプログラムCP2は、検索結果取得モジュールCM13が取得したデータを用いて表示部に検索結果を表示させるプログラムである。   The Web browser program CP2 is a program for displaying the search result on the display unit using the data acquired by the search result acquisition module CM13.

(画像検索処理)
図10は、図1に示すクライアント端末2およびサーバー1間において実行される画像検索処理を示すフローチャートである。
(Image search processing)
FIG. 10 is a flowchart showing image search processing executed between the client terminal 2 and the server 1 shown in FIG.

クライアント端末2のCPU21は、ユーザによって特定された画像(検索画像)が選択されると(START)、その検索画像に対応する検索画像データを特定する(ステップS10)。検索画像データは、たとえば、記憶装置13に格納されている画像データDであり、ユーザによって不図示の操作部を介して選択される。   When the image (search image) specified by the user is selected (START), the CPU 21 of the client terminal 2 specifies search image data corresponding to the search image (step S10). The search image data is, for example, image data D stored in the storage device 13 and is selected by the user via an operation unit (not shown).

CPU21は、検索処理要求(検索クエリー)として、検索画像データをサーバー1に送信する(ステップS11)。具体的には、入出力インターフェース24、ネットワーク3を介してサーバー1に送信される。   The CPU 21 transmits the search image data to the server 1 as a search processing request (search query) (step S11). Specifically, the data is transmitted to the server 1 via the input / output interface 24 and the network 3.

サーバー1のCPU11は、ステップS11の検索画像データに基づく画像検索処理要求をクライアント端末2から受信すると、画像データ取得モジュールSM21を実行して、検索画像データを取得する(ステップS12)。具体的には、入出力インターフェース14を介して検索画像データがサーバー1内に取り込まれ、メモリー12に格納される。   When the CPU 11 of the server 1 receives the image search processing request based on the search image data in step S11 from the client terminal 2, the CPU 11 executes the image data acquisition module SM21 to acquire the search image data (step S12). Specifically, the search image data is taken into the server 1 via the input / output interface 14 and stored in the memory 12.

CPU11は、ステップS12で検索画像データを取得すると、検索画像特徴量取得モジュールSM23を実行して、検索画像データの複数の特徴量を取得する(ステップS13)。   When acquiring the search image data in step S12, the CPU 11 executes the search image feature amount acquisition module SM23 to acquire a plurality of feature amounts of the search image data (step S13).

CPU11は、ステップS13が完了すると、類似度算出モジュールSM24を実行して、画像データベース13Aから検索画像データに類似・一致する複数のクラスタを検索し、類似・一致するクラスタが検索されると、検索によって得られたクラスタに属する複数の画像データから、検索画像データに一致または類似する画像データを検索する(ステップS14)。   When step S13 is completed, the CPU 11 executes the similarity calculation module SM24 to search the image database 13A for a plurality of clusters that are similar to or match the search image data. The image data that matches or is similar to the search image data is searched from the plurality of image data belonging to the cluster obtained by (Step S14).

具体的には、取得した検索画像データの各特徴量の値と、各クラスタに対応付けられている属性(各特徴量の代表値)とを用いて類似度が算出される。類似度は、たとえば、ユークリッド距離、マハラノビス距離といった距離算出方法によって算出された、検索画像データの特徴量と、各クラスタに対応付けられている代表値との間の距離、すなわち、検索画像データの特徴量と各クラスタの代表値によって表される多元ベクトル間の距離を用いて判断され、得られた距離が短いほど類似していると判断される。そして、類似していると判断されたクラスタに属する各画像データの各特徴量と検索画像データの各特徴量とを用いて、上述の類似度を再度算出することによって行われる。   Specifically, the similarity is calculated using the value of each feature value of the acquired search image data and the attribute (representative value of each feature value) associated with each cluster. The similarity is, for example, the distance between the feature amount of the search image data calculated by a distance calculation method such as the Euclidean distance or the Mahalanobis distance and the representative value associated with each cluster, that is, the search image data Judgment is made using the distance between the multi-element vectors represented by the feature quantity and the representative value of each cluster, and the shorter the obtained distance, the more similar it is judged. Then, the above-described similarity is calculated again using each feature amount of each image data belonging to the cluster determined to be similar and each feature amount of the search image data.

なお、複数の画像データの選択方法としては、閾値としての距離を予め決めておいて、その閾値に含まれる画像データを選択する、あるいは、選択画像データ数を予め設定しておき、類似である画像データの上位から順番に選択画像データ数までを選択するようにしてもよい。なお、これら類似度を算出するための各距離の算出手法および内積の演算式は当業者にとって周知であるから説明を省略する。   Note that the method for selecting a plurality of image data is similar in that a distance as a threshold is determined in advance and image data included in the threshold is selected, or the number of selected image data is set in advance. Up to the number of selected image data may be selected in order from the top of the image data. It should be noted that the calculation method of each distance and the calculation formula of the inner product for calculating the similarity are well known to those skilled in the art, and thus description thereof is omitted.

CPU11は、ステップS14で類似・一致する画像データの検索が完了すると、広告マッチングプログラムSP3を実行して、広告マッチング処理および、表示制御処理を実行する(ステップS15)。なお、広告マッチング処理、表示制御処理の詳細は後述する。   When the search for similar / matching image data is completed in step S14, the CPU 11 executes the advertisement matching program SP3, and executes the advertisement matching process and the display control process (step S15). Details of the advertisement matching process and the display control process will be described later.

CPU11は、ステップS14およびステップS15において検索した複数の画像データおよび広告データを、検索要求の送信元であるクライアント端末2に対して送信する(ステップS16)。   The CPU 11 transmits the plurality of image data and advertisement data searched in step S14 and step S15 to the client terminal 2 that is the transmission source of the search request (step S16).

クライアント端末2のCPU21は、ステップS16の送信によって複数の画像データおよび広告データを受信すると、検索結果取得モジュールCM13を実行して、メモリー21に格納する(ステップS17)。   When the CPU 21 of the client terminal 2 receives a plurality of image data and advertisement data by transmission in step S16, the CPU 21 executes the search result acquisition module CM13 and stores it in the memory 21 (step S17).

CPU21は、ステップS17を完了すると、WebブラウザプログラムCP2を実行して、メモリー21に格納されている画像データを表示部に表示させて(ステップS18)、画像検索処理を終了する(END)。   When completing step S17, the CPU 21 executes the web browser program CP2, displays the image data stored in the memory 21 on the display unit (step S18), and ends the image search process (END).

(広告マッチング処理および表示位置制御処理)
図11は、図10のステップS16に示す広告マッチング処理および表示位置制御処理の詳細を示すフローチャートである。
(Advertising matching processing and display position control processing)
FIG. 11 is a flowchart showing details of the advertisement matching process and the display position control process shown in step S16 of FIG.

CPU11は、図10のステップS14が完了すると、特徴量取得モジュールSM12を実行して、検索画像データと類似する画像データとして選択された検索結果画像データの複数の特徴量をそれぞれ取得する(ステップS21)。   When step S14 in FIG. 10 is completed, the CPU 11 executes the feature amount acquisition module SM12 to acquire a plurality of feature amounts of the search result image data selected as image data similar to the search image data (step S21). ).

本実施の形態において用いられる特徴量は、たとえば、画像データの輝度または画像データの一部の領域における輝度のヒストグラム、テクスチャー、オブジェクトの有無、オブジェクトの大きさ、色相などであり、複数の特徴量が用いられる。輝度のヒストグラムからは、平均輝度値、最高輝度値、最小輝度値が取得され、色相としては、画像データにおけるR、G、B各成分の平均値、または、画像データを構成する全画素数に占める所定値以上のR、G、B成分画素数の割合が取得される。輝度のヒストグラム、色相、テクスチャーを特徴量として取得する方法は当業者にとって周知の方法であるから説明を省略する。また、オブジェクトの有無、すなわちオブジェクト検出、およびオブジェクトの大きさの検出は、たとえば、モデル形状を用いたパターンマッチング法、オブジェクト特有の色の色相領域を特定する方法、オブジェクトの特徴を検出する方法がそれぞれ単独または組み合わせて用いられ得る。   The feature amount used in the present embodiment is, for example, the brightness of the image data or the brightness histogram in a partial area of the image data, texture, presence / absence of an object, object size, hue, and the like. Is used. From the luminance histogram, the average luminance value, the maximum luminance value, and the minimum luminance value are acquired, and the hue is the average value of each of R, G, and B components in the image data, or the total number of pixels constituting the image data. The ratio of the number of R, G, and B component pixels that occupy a predetermined value or more is acquired. Since a method of acquiring a luminance histogram, hue, and texture as a feature amount is a method well known to those skilled in the art, a description thereof will be omitted. The presence / absence of an object, that is, the detection of an object and the size of the object can be determined by, for example, a pattern matching method using a model shape, a method of specifying a hue region of a color unique to an object, or a method of detecting a feature of an object. Each can be used alone or in combination.

CPU11は、検索結果として出力される全ての画像データから特徴量を取得するまで(ステップS22:No)、ステップS21を繰り返し実行する。CPU11は、全ての画像データに対する特徴量の取得が終了すると(ステップS22:Yes)、各画像データの各特徴量の平均値を求める(ステップS23)。   The CPU 11 repeatedly executes step S21 until the feature amount is acquired from all the image data output as the search result (step S22: No). When the CPU 11 finishes obtaining the feature amounts for all the image data (step S22: Yes), the CPU 11 obtains an average value of the feature amounts of the image data (step S23).

CPU11は、検索結果として出力される全ての画像データから各特徴量の平均値を求めるまで(ステップS24:No)、ステップS23を繰り返し実行する。CPU11は、検索結果として出力される全ての画像データから各特徴量の平均値の算出が終了すると(ステップS24:Yes)、画像データの平均値と広告データの特徴量とのマッチング処理を行う(ステップS25)。なお、マッチングして選択する広告データの数は、類似画像の検索結果画面の表示態様に応じて適合度の高い順番で決定すればよい。   The CPU 11 repeatedly executes step S23 until the average value of each feature amount is obtained from all the image data output as search results (step S24: No). When the CPU 11 finishes calculating the average value of each feature amount from all the image data output as the search result (step S24: Yes), the CPU 11 performs a matching process between the average value of the image data and the feature amount of the advertisement data ( Step S25). Note that the number of advertisement data to be selected by matching may be determined in descending order of suitability according to the display mode of the similar image search result screen.

ステップS25のマッチング処理は、上述した画像検索処理の一部と同様に行うことができる。具体的には、取得した検索結果画像データから算出された各特徴量の平均値と、広告データの各特徴量の値とを用いてマッチング処理を行う。マッチング処理は、たとえば、ユークリッド距離、マハラノビス距離といった距離算出方法によって算出された、検索画像データの各特徴量の平均値と、広告データの各特徴量の値との間の距離、すなわち、検索画像データの特徴量と広告データの各特徴量の値によって表される多元ベクトル間の距離を用いて判断され、得られた距離が短いほど表示広告として適合していると判断される。あるいは、検索画像データの各特徴量の平均値および広告データの各特徴量の値をウェーブレット変換などにより周波数分解して抽出された多元ベクトルとし、これらの多元ベクトルの内積を求めて判断するようにしてもよい。この場合には、内積の値が1に近いほど検索結果画像データに対する表示広告として適合していると判断することができる。なお、これら適合度を算出するための各距離の算出手法および内積の演算式は当業者にとって周知であるから説明を省略する。   The matching process in step S25 can be performed in the same manner as the part of the image search process described above. Specifically, the matching process is performed using the average value of each feature amount calculated from the acquired search result image data and the value of each feature amount of the advertisement data. The matching process is performed by, for example, the distance between the average value of each feature amount of the search image data and the value of each feature amount of the advertisement data, which is calculated by a distance calculation method such as the Euclidean distance or the Mahalanobis distance, that is, the search image. Judgment is made using the distance between the multi-vectors represented by the feature value of the data and the value of each feature value of the advertisement data, and the shorter the obtained distance, the more suitable the display advertisement. Alternatively, the average value of each feature quantity of the search image data and the value of each feature quantity of the advertisement data are made into a multi-factor vector extracted by frequency decomposition by wavelet transform or the like, and the inner product of these multi-factor vectors is obtained and judged. May be. In this case, it can be determined that the closer the inner product value is to 1, the more suitable the display advertisement for the search result image data is. It should be noted that a calculation method for each distance and an arithmetic expression for the inner product for calculating the degree of fitness are well known to those skilled in the art, and a description thereof will be omitted.

CPU11は、ステップS25において検索結果画像に適合した広告データを決定すると、検索結果画像の表示位置に応じて、広告データの表示位置の制御を行って表示位置を決定する(ステップS26)。なお、表示位置制御がなされた表示例については後述する。CPU11は、図11のステップS26が完了すると、図10のステップS16の処理へ移行する。   When the CPU 11 determines the advertisement data suitable for the search result image in step S25, the CPU 11 controls the display position of the advertisement data according to the display position of the search result image to determine the display position (step S26). A display example in which the display position is controlled will be described later. When step S26 of FIG. 11 is completed, the CPU 11 proceeds to the process of step S16 of FIG.

図12は、図11に示すマッチング処理を概念的に示す説明図である。図12に示す例では、検索画像データとしてりんごの画像データが設定されている。そして、上述した図10および図11画像検索処理に基づいて複数の類似画像データが抽出されると、これらの特徴量をウェーブレット変換などにより周波数分解を行い、ベクトル空間上にそれぞれの特徴量を表す。なお、図12に示す例では2つの特徴量(仮に特徴量Aおよび特徴量Bとする)で模式的に示しているが、正確には2次元以上で行われる。そして、これらのすべての特徴ベクトルの平均値を求め、広告データベース13Bから適合する広告データを検索する。その結果、広告表示領域に適合した広告データが選択されて表示される。   FIG. 12 is an explanatory diagram conceptually showing the matching process shown in FIG. In the example shown in FIG. 12, apple image data is set as search image data. Then, when a plurality of similar image data is extracted based on the above-described image search processing of FIG. 10 and FIG. . In the example illustrated in FIG. 12, two feature amounts (assuming feature amount A and feature amount B) are schematically illustrated. However, it is accurately performed in two or more dimensions. And the average value of all these feature vectors is calculated | required, and suitable advertisement data are searched from advertisement database 13B. As a result, advertisement data suitable for the advertisement display area is selected and displayed.

図13〜図15は、図10に示す処理によって表示される広告表示の一例を示す図である。図13に示すように、特定の広告表示領域100には、3つの広告(広告C1、広告C2、広告C3)が表示されている。これは、検索結果画像データの平均特徴量から適合度の高いと判断された複数の広告が、適合度の高い順番で上から順番に所定数(図13の場合は3つ)表示させるという表示制御を行っている。   13 to 15 are diagrams illustrating an example of advertisement display displayed by the process illustrated in FIG. As shown in FIG. 13, in the specific advertisement display area 100, three advertisements (advertisement C1, advertisement C2, and advertisement C3) are displayed. This is a display that a plurality of advertisements determined to have a high fitness level from the average feature amount of the search result image data are displayed in a predetermined number (3 in the case of FIG. 13) in order from the highest fitness level. Control is in progress.

また、図14に示すような表示制御を行うようにしてもよい。たとえば、検索結果画像データが表示されている各行において、同数の類似する画像データが表示されているような場合がある。図14において領域Aと領域Bには、りんごの画像といちごの画像が同数表示されている。このような場合、左側に表示されている画像の方が右側に表示されている画像よりは検索画像との類似度が高いので、左側に表示されている画像データの特徴量と適合する広告を、同様の高さに表示させる。これにより、検索画像データと類似度が高い画像に対応した広告が同様の高さに表示されることになるので、検索を行ったユーザの嗜好に合致した広告が表示される可能性がより高くなる。   Further, display control as shown in FIG. 14 may be performed. For example, the same number of similar image data may be displayed in each row where the search result image data is displayed. In FIG. 14, the same number of apple images and strawberry images are displayed in region A and region B. In such a case, the image displayed on the left side is more similar to the search image than the image displayed on the right side, so an advertisement that matches the feature amount of the image data displayed on the left side is displayed. , Display at the same height. As a result, an advertisement corresponding to an image having a high degree of similarity to the search image data is displayed at the same height, so that there is a higher possibility that an advertisement that matches the preference of the user who performed the search is displayed. Become.

また、図15に示すような表示制御を行うようにしてもよい。すなわち、表示広告と関連性がある検索結果画像データを点線(図15では点線a、点線b、点線c)で囲み、それらに関係する広告が特定の広告表示領域100に表示されていることを強調するようにしてもよい。その場合、検索結果画像データを囲んでいる各点線の色とその点線で囲まれた検索結果画像に関連する各広告表示の文字の色を同じ色とするようにしてもよい。また、図示しないが、広告表示が画像で表示される場合にはその画像を同じ色の線で画像自体を囲むようにしてもよい。   Further, display control as shown in FIG. 15 may be performed. That is, the search result image data related to the display advertisement is surrounded by dotted lines (dotted line a, dotted line b, and dotted line c in FIG. 15), and advertisements related to these are displayed in the specific advertisement display area 100. It may be emphasized. In that case, the color of each dotted line surrounding the search result image data and the color of the character of each advertisement display related to the search result image surrounded by the dotted line may be the same color. Although not shown, when the advertisement display is displayed as an image, the image may be surrounded by a line of the same color.

以上、図13〜図15に示したような広告の表示位置制御方法は、検索結果画像を表示させる際にJava(登録商標)scriptなどにより表示位置または表示態様を変更させたWebページを作成することで実現可能である。なお、図13〜図15に示した広告はテキスト情報のみであったが、広告する商品、または役務を示す画像が表示されるものであってもよい。   As described above, the advertisement display position control method as shown in FIGS. 13 to 15 creates a Web page in which the display position or display mode is changed using Java (registered trademark) script or the like when displaying the search result image. This is possible. The advertisements shown in FIGS. 13 to 15 are only text information, but an image indicating a product to be advertised or a service may be displayed.

(第1実施形態の効果)
以上のように、第1実施形態におけるサーバー1のCPU11は、画像データの検索処理要求に応じて出力される複数の検索結果画像データを特定し、特定された複数の検索結果画像データの特徴量を算出し、広告データベース13Bを参照して、算出された特徴量と合致する特徴量と関連付けられている広告情報を検索し、検索された広告情報を複数の検索結果画像データと共に表示させる広告として決定し、複数の検索結果画像データの表示態様に応じて、広告の表示位置を決定している。
(Effect of 1st Embodiment)
As described above, the CPU 11 of the server 1 in the first embodiment specifies a plurality of search result image data output in response to a search processing request for image data, and features of the specified plurality of search result image data. As an advertisement for referring to the advertisement database 13B, searching for advertisement information associated with a feature quantity that matches the calculated feature quantity, and displaying the searched advertisement information together with a plurality of search result image data The display position of the advertisement is determined according to the display mode of the plurality of search result image data.

そのため、検索結果として抽出された複数の画像データの特徴量に対応した広告を選択し、かつ検索結果画像の表示態様を考慮した位置にその広告を表示させることができる。また、広告には複数の特徴量が関連付けられているため、それらのうちの一つの特徴量が検索結果画像データの特徴量と共通する場合には、表示させる広告として選択される可能性があり、広告主に対して新たな広告表示機会を提供することができる。   Therefore, it is possible to select an advertisement corresponding to the feature amount of a plurality of image data extracted as a search result and display the advertisement at a position in consideration of the display mode of the search result image. In addition, since a plurality of feature quantities are associated with the advertisement, if one of them is in common with the feature quantity of the search result image data, it may be selected as an advertisement to be displayed. It is possible to provide a new advertisement display opportunity to the advertiser.

特に、サーバー1の広告データベース13Bには、特徴量として、広告掲載する商品、または役務に応じた特徴ベクトル空間を示す領域情報が広告情報毎に関連付けられている。そして、サーバー1の検索結果画像特徴量算出モジュールSM35が、複数の検索結果画像データの特徴量から平均特徴量を算出し、広告検索モジュールSM32が、平均特徴量が含まれる特徴ベクトル空間を示す領域情報が関連付けられている広告情報を、複数の検索結果画像データと共に表示させる広告として決定している。   In particular, in the advertisement database 13B of the server 1, area information indicating a feature vector space corresponding to a product to be advertised or a service is associated with each advertisement information as a feature amount. Then, the search result image feature amount calculation module SM35 of the server 1 calculates an average feature amount from the feature amounts of the plurality of search result image data, and the advertisement search module SM32 indicates a feature vector space including the average feature amount. The advertisement information associated with the information is determined as an advertisement to be displayed together with a plurality of search result image data.

そのため、複数の検索結果画像データから得られる特徴量を平均化させ、その平均化させた特徴量が含まれる特徴ベクトル空間を示す領域情報に関連付けられている広告を表示させることができるので、検索結果として表示する複数の画像データに適合した広告を表示させることが可能となる。   Therefore, the feature quantity obtained from a plurality of search result image data can be averaged, and an advertisement associated with the area information indicating the feature vector space including the averaged feature quantity can be displayed. As a result, it is possible to display an advertisement suitable for a plurality of image data to be displayed.

〔第2実施形態〕
上述した第1実施形態では、検索結果として抽出された画像データの特徴量を平均化させて広告マッチング処理を行ったが、第2実施形態では、画像データの特徴量としてメタデータを集計し、最も多いメタデータと一致する広告を選択する。なお、ここでいうメタデータとは、たとえばEXIF(Exchangeable Image File Format)形式の画像データの場合に画像データに含まれているタグ情報などである。第2実施形態の各装置の構成は、第1実施形態の各装置の構成と同様であるため図示は省略するが、画像データと画像データに含まれているメタデータとの関連付けが画像データベースにおいてなされていると共に、広告データとその広告に掲載する商品、役務に関連するキーワード情報(商品の色、形を表す文字情報など)との関連付けが広告データベースにおいて少なくともなされている。すなわち、第2実施形態における画像データベースには、画像データの特徴量として、画像データのメタデータが画像データ毎に1または複数関連付けられており、広告データベースには、広告の特徴量として、広告主の商品、または役務に関係するキーワード情報が広告情報毎に1または複数関連付けられている。
[Second Embodiment]
In the first embodiment described above, the advertisement matching process is performed by averaging the feature amounts of the image data extracted as the search results. However, in the second embodiment, the metadata is aggregated as the feature amounts of the image data. Select ads that match the most metadata. The metadata here is, for example, tag information included in image data in the case of image data in EXIF (Exchangeable Image File Format) format. Since the configuration of each device in the second embodiment is the same as the configuration of each device in the first embodiment, illustration is omitted, but the association between image data and metadata included in the image data is associated with the image database. In addition, the advertisement database is associated at least in the advertisement database with the advertisement data and the keyword information (such as character information representing the color and shape of the product) related to the products and services placed in the advertisement. That is, in the image database according to the second embodiment, one or more metadata of image data is associated with each image data as the feature amount of the image data, and the advertisement database includes the advertiser as the feature amount of the advertisement. One or a plurality of keyword information related to the product or service is associated with each advertisement information.

図16は、本発明の第2実施形態における広告マッチング処理を示すフローチャートである。図16に示す広告マッチング処理は、第1実施形態の広告マッチング処理(図11)と同様であるが、次の点で異なる。   FIG. 16 is a flowchart showing an advertisement matching process in the second embodiment of the present invention. The advertisement matching process shown in FIG. 16 is the same as the advertisement matching process (FIG. 11) of the first embodiment, but differs in the following points.

すなわち、図11のステップS21に相当する処理では、第2実施形態における検索結果画像特徴量算出モジュールが、画像データの特徴量としてメタデータを取得し(ステップS31)、図11のステップS22に相当する処理では全画像データからメタデータの取得が完了したか否かを判定し(ステップS32)、図11のステップS23およびステップS24に相当する処理では取得したメタデータから最も多く集計されたメタデータを特定している(ステップS33)。   That is, in the process corresponding to step S21 in FIG. 11, the search result image feature amount calculation module in the second embodiment acquires metadata as the feature amount of the image data (step S31), and corresponds to step S22 in FIG. In the processing to be performed, it is determined whether or not the acquisition of metadata has been completed from all the image data (step S32). In the processing corresponding to steps S23 and S24 in FIG. Is specified (step S33).

そして、図11のステップS25に相当する処理では、第2実施形態における広告検索モジュールが、ステップS33で最も多く集計されたメタデータと一致するキーワード情報と関連付けられている広告データを特定し(ステップS34)、図11のステップS26に相当する表示位置の制御処理を行う(ステップS35)。   In the process corresponding to step S25 in FIG. 11, the advertisement search module in the second embodiment specifies advertisement data associated with the keyword information that matches the metadata most frequently counted in step S33 (step S33). S34), a display position control process corresponding to step S26 of FIG. 11 is performed (step S35).

図17は、本発明の第2実施形態における画像検索における広告表示を概念的に説明した図である。図17に示す例では、検索画像データとしてりんごの画像データが設定されている。そして、上述した画像検索処理に基づいて複数の類似画像データが抽出されると、これらの各画像に関連付けられているタグ情報を集計し、最も多く集計されたタグ情報をキーワード情報として設定して、広告データベースを参照して、適合する広告を表示させている。図17に示す例ではTシャツというタグが最も多かったため、Tシャツに関連する広告データが選択されて表示される。   FIG. 17 is a diagram conceptually illustrating the advertisement display in the image search in the second embodiment of the present invention. In the example shown in FIG. 17, apple image data is set as search image data. Then, when a plurality of similar image data is extracted based on the image search process described above, the tag information associated with each of these images is aggregated, and the most aggregated tag information is set as keyword information. The matching advertisement is displayed with reference to the advertisement database. In the example shown in FIG. 17, since there are the most tags called T-shirts, advertisement data related to T-shirts is selected and displayed.

このように、第2実施形態の検索結果画像特徴量算出モジュールは、複数の検索結果画像データそれぞれに関連付けられているメタデータを集計し、第2実施形態における広告検索モジュールは、検索結果画像特徴量算出モジュールにより最も多く集計されたメタデータと一致するキーワード情報が関連付けられている広告情報を複数の検索結果画像データと共に表示させる広告として決定するようにしているため、複数の検索結果画像データに最も多く現れるキーワードに対応する広告を表示させることが可能となる。   As described above, the search result image feature amount calculation module according to the second embodiment aggregates the metadata associated with each of the plurality of search result image data, and the advertisement search module according to the second embodiment includes the search result image feature. Since the advertisement information associated with the keyword information that matches the most aggregated metadata by the quantity calculation module is determined as an advertisement to be displayed together with a plurality of search result image data, the plurality of search result image data It is possible to display an advertisement corresponding to the keyword that appears most frequently.

〔第3実施形態〕
上述した第2実施形態では、画像データのメタデータを集計し、最も多いメタデータと一致する広告を選択する処理を行ったが、第3実施形態では、メタデータの集計数に応じて広告マッチング処理を行う。なお、第3実施形態の各装置の構成は、第1実施形態および第2実施形態の各装置の構成と同様であり、第3実施形態における画像データベースおよび広告データベースのデータの持ち方は、第2実施形態における画像データベースおよび広告データベースと同様であるため、図示は省略する。
[Third Embodiment]
In the second embodiment described above, the metadata of the image data is aggregated, and the process of selecting the advertisement that matches the most metadata is performed. In the third embodiment, the advertisement matching is performed according to the number of metadata aggregation. Process. The configuration of each device in the third embodiment is the same as the configuration of each device in the first embodiment and the second embodiment, and how to hold the data of the image database and the advertisement database in the third embodiment is as follows. Since it is the same as the image database and the advertisement database in the second embodiment, illustration is omitted.

図18は、本発明の第3実施形態における広告マッチング処理を示すフローチャートである。図17に示す処理は、第2実施形態に示す広告マッチング処理(図16)と同様であるが、次の点で異なる。   FIG. 18 is a flowchart showing an advertisement matching process in the third embodiment of the present invention. The process shown in FIG. 17 is the same as the advertisement matching process (FIG. 16) shown in the second embodiment, but differs in the following points.

すなわち、図16のステップS32に相当する処理では、第3実施形態における検索結果画像特徴量算出モジュールが、取得したメタデータの集計数に応じてメタデータを選択している(ステップS43)。そして、図16のステップS34に相当する処理では、第3実施形態における広告検索モジュールが、ステップS43で選択したメタデータと一致するキーワード情報と関連付けられている広告情報を特定している(ステップS44)。   That is, in the process corresponding to step S32 in FIG. 16, the search result image feature amount calculation module in the third embodiment selects metadata according to the total number of acquired metadata (step S43). In the process corresponding to step S34 in FIG. 16, the advertisement search module in the third embodiment identifies advertisement information associated with keyword information that matches the metadata selected in step S43 (step S44). ).

このように、第3実施形態における検索結果画像特徴量算出モジュールが、複数の検索結果画像データそれぞれに関連付けられているメタデータを集計し、広告検索モジュールが、第3実施形態における検索結果画像特徴量算出モジュールによる各メタデータの集計数に応じたキーワード情報と関連付けられている広告情報を選択し、複数の検索結果画像データと共に表示させる広告として決定するようにしている。   As described above, the search result image feature amount calculation module in the third embodiment totals the metadata associated with each of the plurality of search result image data, and the advertisement search module performs the search result image feature in the third embodiment. The advertisement information associated with the keyword information corresponding to the total number of each metadata by the amount calculation module is selected and determined as an advertisement to be displayed together with a plurality of search result image data.

なお、「各メタデータの集計数に応じた」とは、たとえば、集計数の上位2つのキーワード情報を選択するものであったり、2以上の集計値であるキーワード情報はすべて選択するなどの、集計数に応じた自由な設定が可能であることを意図している。そのため、複数の検索結果画像データから得られるキーワードの頻出数に応じた広告を表示させることが可能となる。   Note that “according to the total number of each metadata” means that, for example, the top two keyword information of the total number is selected, or the keyword information that is two or more total values is selected. It is intended that free setting according to the total number is possible. Therefore, it is possible to display an advertisement corresponding to the number of keywords frequently obtained from a plurality of search result image data.

〔第4実施形態〕
上述した第1〜第3実施形態における画像検索処理要求は画像データを検索条件として指定することを前提としていたが、第4実施形態では、ユーザが指定したキーワード情報および検索画像データの2つの組み合わせにより類似画像検索処理を行う。なお、第4実施形態における各装置の構成、画像データベースおよび広告データベース内のデータの持ち方は、第3実施形態と同様であるため図示は省略する。
[Fourth Embodiment]
The image search processing request in the first to third embodiments described above is based on the premise that image data is specified as a search condition. In the fourth embodiment, two combinations of keyword information and search image data specified by the user are used. The similar image search process is performed by the above. It should be noted that the configuration of each device, the way of holding data in the image database and the advertisement database in the fourth embodiment are the same as those in the third embodiment, and are not shown.

図19は、本発明の第4実施形態における画像検索処理を示すフローチャートである。図18に示す処理は、第1実施形態に示す画像検索処理(図9)と同様であるが、次の点で異なる。   FIG. 19 is a flowchart showing image search processing according to the fourth embodiment of the present invention. The process shown in FIG. 18 is the same as the image search process (FIG. 9) shown in the first embodiment, but differs in the following points.

すなわち、図10のステップS10に相当する処理において、ユーザによって特定された検索画像に対応する検索画像データと検索キーワード情報が特定され(ステップS50)、ステップS11に相当する処理において索処理要求(検索クエリー)として、検索画像データと検索キーワード情報がサーバー1に送信される(ステップS51)。   That is, in the process corresponding to step S10 in FIG. 10, search image data and search keyword information corresponding to the search image specified by the user are specified (step S50), and a search processing request (search) is performed in the process corresponding to step S11. As a query, search image data and search keyword information are transmitted to the server 1 (step S51).

サーバー1のCPU11は、図10のステップS12に相当する処理において、ステップS51の検索画像データおよび検索キーワード情報に基づく画像検索処理要求をクライアント端末2から受信すると、第4実施形態における画像データ取得モジュールを実行して、検索画像データおよび検索キーワード情報を取得する(ステップS52)。具体的には、入出力インターフェース14を介して検索画像データおよび検索キーワード情報がサーバー1内に取り込まれ、メモリー12に格納される。   When the CPU 11 of the server 1 receives an image search processing request based on the search image data and search keyword information in step S51 from the client terminal 2 in the process corresponding to step S12 in FIG. 10, the image data acquisition module in the fourth embodiment. To obtain search image data and search keyword information (step S52). Specifically, search image data and search keyword information are taken into the server 1 via the input / output interface 14 and stored in the memory 12.

CPU11は、図10のステップS13に相当する処理において、ステップS52で検索画像データおよび検索キーワード情報を取得すると、第4実施形態における検索画像特徴量取得モジュールを実行して、検索画像データの複数の特徴量を取得する(ステップS53)。   In the process corresponding to step S13 of FIG. 10, when the CPU 11 acquires the search image data and the search keyword information in step S52, the CPU 11 executes the search image feature amount acquisition module in the fourth embodiment, and executes a plurality of search image data. A feature amount is acquired (step S53).

CPU11は、図10のステップS14に相当する処理において、ステップS53が完了すると、第4実施形態における類似度算出モジュールを実行して、画像データベース13Aから検索画像データおよび検索キーワード情報の組み合わせに類似・一致する複数のクラスタと、検索によって得られたクラスタに属する複数の画像データから検索画像データおよび検索キーワードに一致または類似する画像データを検索する(ステップS54)。なお、類似または一致の判断は、検索画像データの各特徴量と各クラスタに属する各画像データの各特徴量との類似度に加えて、キーワードの一致、不一致について判断される。なお、キーワードは、類似度の補助的な役割であり、基本的に、類似度の数値が高いほど類似・一致していると判断し、仮に同一の類似度である複数の画像データが抽出された場合に、キーワードの有無などで類似度の順位を決定する。   When step S53 is completed in the process corresponding to step S14 in FIG. 10, the CPU 11 executes the similarity calculation module in the fourth embodiment, and obtains a similarity to the combination of the search image data and the search keyword information from the image database 13A. Image data that matches or is similar to the search image data and the search keyword is searched from the plurality of matching clusters and the plurality of image data belonging to the cluster obtained by the search (step S54). Similarity or coincidence is determined based on keyword matching or mismatching in addition to the similarity between each feature amount of the search image data and each feature amount of each image data belonging to each cluster. The keyword is an auxiliary role of similarity. Basically, the higher the similarity value, the more similar / matched it is determined, and a plurality of image data having the same similarity is extracted. In the case of a match, the order of similarity is determined by the presence or absence of keywords.

CPU11は、図10のステップS16に相当するステップにおいて、ステップS55で画像データの検索が完了すると、第4実施形態における広告マッチングプログラムを実行して、広告マッチング処理、表示位置制御処理を行う(ステップS55)。なお、図10のステップS16〜S18に相当する処理としてステップS56〜S58の処理が行われるが、同様であるため、説明を省略する。   In the step corresponding to step S16 in FIG. 10, when the search of the image data is completed in step S55, the CPU 11 executes the advertisement matching program in the fourth embodiment, and performs the advertisement matching process and the display position control process (steps). S55). In addition, although the process of step S56-S58 is performed as a process equivalent to step S16-S18 of FIG. 10, since it is the same, description is abbreviate | omitted.

図20は、図19に示すステップS56に示す広告マッチング処理の詳細を示すフローチャートである。図19に示す処理は、第3実施形態に示す広告マッチング処理(図17)と同様であるが、次の点で異なる。   FIG. 20 is a flowchart showing details of the advertisement matching process shown in step S56 shown in FIG. The process shown in FIG. 19 is the same as the advertisement matching process (FIG. 17) shown in the third embodiment, but differs in the following points.

すなわち、図17のステップS42に相当する処理では、第4実施形態における検索結果画像特徴量算出モジュールが、取得したメタデータの集計数と、検索キーワード情報に所定の重み付けをした値とをすべて比較してキーワードを選択している(ステップS62)。そして、図17のステップS43に相当する処理では、第4実施形態における広告検索モジュールが、ステップS62で選択したキーワードと一致するキーワード情報と関連付けられている広告情報を特定している(ステップS63)。   That is, in the process corresponding to step S42 in FIG. 17, the search result image feature amount calculation module in the fourth embodiment compares all the acquired metadata counts with the values obtained by weighting the search keyword information. The keyword is selected (step S62). In the process corresponding to step S43 in FIG. 17, the advertisement search module in the fourth embodiment identifies advertisement information associated with keyword information that matches the keyword selected in step S62 (step S63). .

図21は、図20に示すマッチング処理を概念的に示した図である。図21に示す例では、検索画像データとして水槽の画像データと、検索キーワードとして、「水槽」が設定されている。そして、上述した画像検索処理に基づいて複数の類似画像データが抽出されると、これらの各画像に関連付けられているタグ情報が集計される。図21に示す例では、タグ情報として、「水槽」が2件、「水草」が3件、「フナ」が1件抽出された。ここで、ユーザの関心があるキーワードとして、「水槽」が選択されているにもかかわらず、検索画像として設定されている画像データに水草が大きく表示されていたため、検索結果画像から抽出されたタグ情報として「水草」が多くカウントされる結果となった。しかしながら、本実施形態では、検索キーワードとして設定された「水槽」については所定の重み付けとして、1.5が加算されるため、最終的に最も多く集計されたタグ情報として「水槽」が選択される。その結果、ユーザの関心があるキーワードから導き出される広告が表示させることができる。すなわち、検索画像データの特徴量によっては、ユーザの関心があるキーワードとは別の観点によるキーワードが広告データを決定する際に選択されるという問題があるが、そのような場合であってもユーザの関心があるキーワードについては他のキーワードより優先して選択されるように、所定の重み付けを加算することで、このような問題を解消している。   FIG. 21 is a diagram conceptually showing the matching process shown in FIG. In the example shown in FIG. 21, the image data of the aquarium is set as the search image data, and “aquarium” is set as the search keyword. When a plurality of similar image data is extracted based on the above-described image search process, tag information associated with each of these images is aggregated. In the example shown in FIG. 21, as tag information, two “water tanks”, three “aquatic plants”, and one “funa” are extracted. Here, the tag extracted from the search result image because aquatic plants were displayed in the image data set as the search image even though “aquarium” was selected as the keyword of interest to the user. As a result, a lot of “aquatic plants” were counted as information. However, in this embodiment, since “aquarium” set as the search keyword is added with 1.5 as a predetermined weight, “aquarium” is finally selected as the most tabulated tag information. . As a result, it is possible to display an advertisement derived from a keyword that the user is interested in. That is, depending on the feature amount of the search image data, there is a problem that a keyword from a viewpoint different from the keyword that the user is interested in is selected when determining the advertisement data. Such a problem is solved by adding a predetermined weight so that the keyword of interest is selected with priority over other keywords.

(請求項5に対応する実施形態の効果)
このように、第4実施形態における検索結果画像特定モジュールが、ユーザの検索キーワード情報および画像データの組み合わせによる類似画像検索処理要求に応じて検索結果として出力される複数の検索結果画像データを特定し、第4実施形態における検索結果画像特徴量算出モジュールが、検索キーワード情報に対して所定の重み付けを行うと共に、検索結果画像データに関連付けられているメタデータを集計し、第4実施形態における広告検索モジュールが、第4実施形態における検索結果画像特徴量算出モジュールによる各メタデータの集計数および検索キーワード情報に対して所定の重み付けがなされた後の値をすべて比較して、広告情報を選択する際のキーワード情報を決定し、その決定されたキーワード情報が関連付けられている広告情報を第4実施形態における広告データベースから選択し、複数の検索結果画像データと共に表示させる広告として決定するようにしているため、検索条件としてユーザにより設定された検索キーワードについて、検索結果画像から得られたキーワードより重みを持たせることで、ユーザの興味がある商品または役務の広告がより表示されやすくなるという効果がある。
(Effect of the embodiment corresponding to claim 5)
As described above, the search result image specifying module according to the fourth embodiment specifies a plurality of search result image data output as search results in response to a similar image search processing request based on a combination of user search keyword information and image data. The search result image feature quantity calculation module in the fourth embodiment performs predetermined weighting on the search keyword information, and totals the metadata associated with the search result image data, thereby performing advertisement search in the fourth embodiment. When the module compares the total number of each metadata by the search result image feature amount calculation module in the fourth embodiment and the value after a predetermined weight is given to the search keyword information, and selects the advertisement information The keyword information of the keyword is determined, and the determined keyword information is associated with Advertisement information in the fourth embodiment is selected from the advertisement database and determined as an advertisement to be displayed together with a plurality of search result image data. Therefore, the search keyword set by the user as a search condition is determined from the search result image. By giving weight to the obtained keyword, there is an effect that an advertisement of a product or service that the user is interested in can be displayed more easily.

〔他の実施形態〕
なお、上記各実施形態は例示に過ぎず、本発明は、以下に例示するものやそれ以外の他の実施態様も含むものである。たとえば、第2実施形態および第4実施形態では最多のタグ情報と一致するキーワード情報に関連付けられている広告データが選択されて表示させたが、最多のタグ情報だけでなく、上位3件、5件、10件など所定の順位まで表示させるようにしてもよい。
[Other Embodiments]
In addition, said each embodiment is only an illustration, and this invention includes what is illustrated below and other embodiment other than that. For example, in the second embodiment and the fourth embodiment, advertisement data associated with keyword information that matches the most tag information is selected and displayed. However, not only the most tag information but also the top three, You may make it display to predetermined order, such as 10 cases.

また、広告データベース13Bに含まれる広告データを、広告データベース13Bに構築されるクラスタ毎に予めマッピングしておき(どのクラスタにマッピングされているのかがわかる情報を関連付けさせておき)、検索画像データの画像検索処理時に、類似・一致するクラスタが抽出された際に、そのクラスタにマッピングされた広告データを表示広告として決定するようにしてもよい。これにより画像検索処理と一体化して広告マッチング処理を行うことが可能となるため、より効率的な広告表示を行うことが可能となる。   In addition, the advertisement data included in the advertisement database 13B is mapped in advance for each cluster constructed in the advertisement database 13B (associating information indicating which cluster is mapped), and the search image data When a similar / matching cluster is extracted during the image search process, advertisement data mapped to the cluster may be determined as a display advertisement. This makes it possible to perform advertisement matching processing integrated with image search processing, thereby enabling more efficient advertisement display.

また、上記各実施形態では、検索処理要求(検索クエリー)として画像データが入力されることを前提としていたが、キーワードによる検索処理要求の検索結果画像データに対する広告表示制御としても適用可能である。   In each of the above embodiments, it is assumed that image data is input as a search processing request (search query). However, the present invention can also be applied to advertisement display control for search result image data of a search processing request using a keyword.

また、本発明は、上述した各実施形態及び他の実施形態の中で開示した各機能を相互に置換した構成、組み合わせを変更した構成なども含まれるものである。   Further, the present invention includes configurations in which the functions disclosed in the above-described embodiments and other embodiments are mutually replaced, configurations in which combinations are changed, and the like.

1…サーバー(広告表示制御装置の一例)
11…CPU
12…メモリー
13…記憶装置
13A…画像データベース
13B…広告データベース
14…入出力インターフェース
2…クライアント端末
21…CPU
22…メモリー
23…記憶装置
24…入出力インターフェース
CP1…画像検索要求プログラム
CP2…Webブラウザプログラム
CM11…画像データ特定モジュール
CM12…検索要求モジュール
CM13…検索結果取得モジュール
SP2…画像検索プログラム
SM21…検索画像データ取得モジュール
SM22…画像検索モジュール
SM23…検索画像特徴量取得モジュール
SM24…類似度算出モジュール
SP3…広告マッチングプログラム(プログラムの一例)
SM31…広告取得モジュール
SM32…広告検索モジュール
SM33…表示位置制御モジュール(広告表示制御手段の一例)
SM34…検索結果画像特定モジュール(検索結果画像特定手段の一例)
SM35…検索結果画像特徴量算出モジュール(特徴量算出手段の一例)
SM36…広告特徴量取得モジュール
SM37…適合度算出モジュール(表示広告決定手段の一例)
1 ... Server (an example of an advertisement display control device)
11 ... CPU
DESCRIPTION OF SYMBOLS 12 ... Memory 13 ... Storage device 13A ... Image database 13B ... Advertising database 14 ... Input / output interface 2 ... Client terminal 21 ... CPU
DESCRIPTION OF SYMBOLS 22 ... Memory 23 ... Storage device 24 ... Input / output interface CP1 ... Image search request program CP2 ... Web browser program CM11 ... Image data identification module CM12 ... Search request module CM13 ... Search result acquisition module SP2 ... Image search program SM21 ... Search image data Acquisition module SM22 ... Image search module SM23 ... Search image feature quantity acquisition module SM24 ... Similarity calculation module SP3 ... Advertisement matching program (example of program)
SM31 ... Advertisement acquisition module SM32 ... Advertisement search module SM33 ... Display position control module (an example of advertisement display control means)
SM34 ... Search result image specifying module (an example of search result image specifying means)
SM35 ... Search result image feature amount calculation module (an example of feature amount calculation means)
SM36 ... Advertisement feature amount acquisition module SM37 ... Conformity calculation module (an example of display advertisement determination means)

Claims (7)

画像データの検索処理要求に応じて出力される複数の検索結果画像データを特定する検索結果画像特定手段と、
前記検索結果画像特定手段により特定された前記複数の検索結果画像データの特徴量を算出する特徴量算出手段と、
広告情報と複数の特徴量が関連付けられて記憶されている広告データベースを参照し、前記特徴量算出手段により算出された特徴量と合致する特徴量と関連付けられている前記広告情報を検索し、検索された広告情報を前記複数の検索結果画像データと共に表示させる広告として決定する表示広告決定手段と、
前記複数の検索結果画像データの表示態様に応じて、前記表示広告決定手段により決定された広告の表示位置を決定する表示位置決定手段と、
前記表示広告決定手段により決定された広告を、前記表示位置決定手段によって決定された表示位置に表示させる広告表示制御手段と、
を備えることを特徴とする広告表示制御装置。
Search result image specifying means for specifying a plurality of search result image data output in response to a search processing request for image data;
Feature quantity calculating means for calculating feature quantities of the plurality of search result image data specified by the search result image specifying means;
Refer to an advertisement database in which advertisement information and a plurality of feature quantities are stored in association with each other, search for the advertisement information associated with a feature quantity that matches the feature quantity calculated by the feature quantity calculation unit, and search Display advertisement determining means for determining the advertisement information that has been displayed as an advertisement to be displayed together with the plurality of search result image data;
Display position determining means for determining a display position of the advertisement determined by the display advertisement determining means according to a display mode of the plurality of search result image data;
Advertisement display control means for displaying the advertisement determined by the display advertisement determination means at the display position determined by the display position determination means;
An advertisement display control device comprising:
請求項1に記載の広告表示制御装置であって、
前記広告データベースには、前記特徴量として、広告掲載する商品、または役務に応じた特徴ベクトル空間を示す領域情報が前記広告情報毎に関連付けられており、
前記特徴量算出手段は、
前記複数の検索結果画像データの特徴量から平均特徴量を算出し、
前記表示広告決定手段は、
前記広告データベースを参照して、前記平均特徴量が含まれる特徴ベクトル空間を示す領域情報が関連付けられている前記広告情報を検索し、検索された広告情報を前記複数の検索結果画像データと共に表示させる広告として決定する、
ことを特徴とする広告表示制御装置。
The advertisement display control device according to claim 1,
In the advertisement database, as the feature amount, product information to be advertised, or region information indicating a feature vector space corresponding to a service is associated with each advertisement information,
The feature amount calculating means includes:
An average feature amount is calculated from the feature amounts of the plurality of search result image data,
The display advertisement determining means includes:
With reference to the advertisement database, the advertisement information associated with the area information indicating the feature vector space including the average feature amount is searched, and the searched advertisement information is displayed together with the plurality of search result image data. Decide as an ad,
An advertisement display control device characterized by the above.
請求項1に記載の広告表示制御装置であって、
前記広告データベースには、前記特徴量として、広告主の商品、または役務に関係するキーワード情報が前記広告情報毎に関連付けられており、
前記特徴量算出手段は、
前記複数の検索結果画像データそれぞれに関連付けられているメタデータを集計し、
前記表示広告決定手段は、
前記広告データベースを参照して、前記特徴量算出手段により最も多く集計されたメタデータと一致する前記キーワード情報に関連付けられている広告情報を検索し、検索された広告情報を前記複数の検索結果画像データと共に表示させる広告として決定する、
ことを特徴とする広告表示制御装置。
The advertisement display control device according to claim 1,
In the advertisement database, keyword information related to an advertiser's product or service is associated with each advertisement information as the feature amount,
The feature amount calculating means includes:
Aggregating metadata associated with each of the plurality of search result image data,
The display advertisement determining means includes:
The advertisement database is searched for advertisement information associated with the keyword information that matches the most aggregated metadata by the feature amount calculation means, and the searched advertisement information is searched for the plurality of search result images. Decide as an ad to display with the data,
An advertisement display control device characterized by the above.
請求項1に記載の広告表示制御装置であって、
前記広告データベースには、前記特徴量として、広告主の商品、または役務に関係するキーワード情報が前記広告情報毎に関連付けられており、
前記特徴量算出手段は、
前記複数の検索結果画像データそれぞれに関連付けられているメタデータを集計し、
前記表示広告決定手段は、
前記特徴量算出手段による各メタデータの集計数に応じて、各メタデータと一致するキーワード情報を選択し、
前記広告データベースを参照して、その選択されたキーワード情報と関連付けられている広告情報を検索し、検索された広告情報を前記複数の検索結果画像データと共に表示させる広告として決定する、
ことを特徴とする広告表示制御装置。
The advertisement display control device according to claim 1,
In the advertisement database, keyword information related to an advertiser's product or service is associated with each advertisement information as the feature amount,
The feature amount calculating means includes:
Aggregating metadata associated with each of the plurality of search result image data,
The display advertisement determining means includes:
According to the total number of each metadata by the feature amount calculation means, select keyword information that matches each metadata,
Referring to the advertisement database, searching for advertisement information associated with the selected keyword information, and determining the searched advertisement information as an advertisement to be displayed together with the plurality of search result image data;
An advertisement display control device characterized by the above.
請求項1に記載の広告表示制御装置であって、
前記画像データの検索処理要求は、ユーザが指定したキーワード情報および検索画像データの組み合わせによる類似画像検索処理要求であり、
前記広告データベースには、前記特徴量として、広告主の商品、または役務に関係するキーワード情報が前記広告情報毎に関連付けられており、
前記検索結果画像特定手段は、
前記類似画像検索処理要求に応じた検索結果として出力される複数の検索結果画像データを特定し、
前記特徴量算出手段は、
前記検索結果画像データに関連付けられているキーワード情報をすべて抽出して集計すると共に、前記ユーザが指定したキーワード情報に対しては、所定の重み付けをした数値を加算し、
前記表示広告決定手段は、
前記特徴量算出手段による各メタデータの集計値および前記ユーザが指定したキーワード情報の所定の重み付けがなされた数値が加算されたもののうちで最大のものを、広告を選択する際のキーワード情報として決定し、
前記広告データベースを参照して、その決定されたキーワード情報が関連付けられている広告情報を検索し、検索された広告情報を前記複数の検索結果画像データと共に表示させる広告として決定する、
ことを特徴とする広告表示制御装置。
The advertisement display control device according to claim 1,
The image data search processing request is a similar image search processing request by a combination of keyword information and search image data specified by the user,
In the advertisement database, keyword information related to an advertiser's product or service is associated with each advertisement information as the feature amount,
The search result image specifying means includes
Identifying a plurality of search result image data output as search results in response to the similar image search processing request,
The feature amount calculating means includes:
All the keyword information associated with the search result image data is extracted and aggregated, and for the keyword information specified by the user, a numerical value with a predetermined weight is added,
The display advertisement determining means includes:
The maximum value among the sum of the total value of each metadata by the feature amount calculation means and the numerical value to which the keyword information specified by the user is weighted is determined as the keyword information when selecting the advertisement. And
The advertisement database is searched for advertisement information associated with the determined keyword information, and the searched advertisement information is determined as an advertisement to be displayed together with the plurality of search result image data.
An advertisement display control device characterized by the above.
画像データの検索処理要求に応じて出力される複数の検索結果画像データを特定する検索結果画像特定ステップと、
前記検索結果画像特定ステップにより特定された前記複数の検索結果画像データの特徴量を算出する特徴量算出ステップと、
広告情報と複数の特徴量が関連付けられて記憶されている広告データベースを参照し、前記特徴量算出ステップにより算出された特徴量と合致する特徴量と関連付けられている前記広告情報を検索し、検索された広告情報を前記複数の検索結果画像データと共に表示させる広告として決定する表示広告決定ステップと、
前記複数の検索結果画像データの表示態様に応じて、前記表示広告決定ステップにより決定された広告の表示位置を決定する表示位置決定ステップと、
前記表示広告決定ステップにより決定された広告を、前記表示位置決定ステップによって決定された表示位置に表示させる広告表示制御ステップと、
を有することを特徴とする広告表示制御方法。
A search result image specifying step for specifying a plurality of search result image data output in response to a search processing request for image data;
A feature amount calculating step for calculating a feature amount of the plurality of search result image data specified by the search result image specifying step;
Refer to an advertisement database in which advertisement information and a plurality of feature amounts are stored in association with each other, search for the advertisement information associated with a feature amount that matches the feature amount calculated by the feature amount calculating step, and search A display advertisement determining step for determining the advertisement information that has been displayed as an advertisement to be displayed together with the plurality of search result image data;
A display position determining step for determining a display position of the advertisement determined by the display advertisement determining step according to a display mode of the plurality of search result image data;
An advertisement display control step for displaying the advertisement determined by the display advertisement determination step at the display position determined by the display position determination step;
An advertisement display control method characterized by comprising:
コンピューターを、
画像データの検索処理要求に応じて出力される複数の検索結果画像データを特定する検索結果画像特定手段と、
前記検索結果画像特定手段により特定された前記複数の検索結果画像データの特徴量を算出する特徴量算出手段と、
広告情報と複数の特徴量が関連付けられて記憶されている広告データベースを参照し、前記特徴量算出手段により算出された特徴量と合致する特徴量と関連付けられている前記広告情報を検索し、検索された広告情報を前記複数の検索結果画像データと共に表示させる広告として決定する表示広告決定手段と、
前記複数の検索結果画像データの表示態様に応じて、前記表示広告決定手段により決定された広告の表示位置を決定する表示位置決定手段と、
前記表示広告決定手段により決定された広告を、前記表示位置決定手段によって決定された表示位置に表示させる広告表示制御手段、
として機能させるためのプログラム。
Computer
Search result image specifying means for specifying a plurality of search result image data output in response to a search processing request for image data;
Feature quantity calculating means for calculating feature quantities of the plurality of search result image data specified by the search result image specifying means;
Refer to an advertisement database in which advertisement information and a plurality of feature quantities are stored in association with each other, search for the advertisement information associated with a feature quantity that matches the feature quantity calculated by the feature quantity calculation unit, and search Display advertisement determining means for determining the advertisement information that has been displayed as an advertisement to be displayed together with the plurality of search result image data;
Display position determining means for determining a display position of the advertisement determined by the display advertisement determining means according to a display mode of the plurality of search result image data;
Advertisement display control means for displaying the advertisement determined by the display advertisement determination means at the display position determined by the display position determination means;
Program to function as.
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