JP2013222464A - 視覚的なクラスタリング方法 - Google Patents

Abstract

【課題】興味を持っている視覚的特徴を有する要素のクラスタを迅速かつ確実に特定するために、共通の視覚的特徴を有するクラスタにおいてユーザーに検索結果を提示するコンピュータ検索エンジンシステムを提供する。
【解決手段】構成要素のデータベースを視覚的にクラスタ化する方法は、構成要素に関連する一連の画像データをインデックス化する工程と、インデックス化された画像データをデータベースに保存する工程を含む。インデックス化された画像データは、視覚的な基準によってクラスタ化される。
【選択図】図１ｃ

Description

＜関連出願＞
本出願は、２０１２年４月１２日に出願された米国仮特許出願第６１／６２３，５４９号の利益を主張するものであり、該文献は本明細書で参照することで本明細書に組み込まれる。

＜１．発明の分野＞
本発明は、コンピュータ検索エンジン、とりわけ、ユーザーが視覚的な特徴に基づいて検索することを可能にするコンピュータ検索エンジンに関する。

＜２．関連技術の詳細＞
検索される部分の１つ以上のテキスト属性をコンピュータ検索エンジンに与えることは、検索エンジンのユーザーには知られており、検索エンジンは、戻って、列挙された特徴をすべて有する要素（ｐａｒｔ）を表示する。問題は、ユーザーが、提示されるすべてのテキスト特徴を完全には理解しておらず、かつ、これらを正しく選択していない場合、検索エンジンは、ユーザーが実際に興味を持っている要素を検索結果に含まないということである。別の問題は、ユーザーが、データベース中のどれだけ多くの要素がユーザーの希望する特徴を有しているかを知らず、したがって、ユーザーは、検索結果中に多くの要素を得るために、検索基準にどれだけの特徴を含めるべきかを知らないかもしれないということである。

本発明は、共通の視覚的特徴を有するクラスタにおいてユーザーに検索結果を提示するコンピュータ検索エンジンシステムを提供する。したがって、ユーザーは、興味を持っている視覚的特徴を有する要素のクラスタを迅速かつ確実に特定してもよい。ユーザーは、興味を持っている要素のテキスト特徴を与えることにより、検索結果をさらに絞り込んでもよい。

本発明は、１つの形態において、構成要素（ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ｐａｒｔ）のデータベースを視覚的にクラスタ化する（ｖｉｓｕａｌｌｙ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）方法を含み、該方法は、構成要素に関連する一連の画像データをインデックス化する工程を含む。インデックス化された画像データは、データベースに保存される。インデックス化された画像データは、視覚的な基準によってクラスタ化される。

本発明は、別の形態において、構成要素のための検索エンジンを操作する方法を含み、該方法は、構成要素に関連する画像データをインデックス化する工程を含む。インデックス化された画像データは、データベースに保存される。インデックス化された画像データは、視覚的な基準によって視覚的なファミリー（ｖｉｓｕａｌ ｆａｍｉｌｉｅｓ）へとクラスタ化される。画像はインデックス化された画像データに基づいて表示される。該画像は、クラスタリング工程に基づいて構成要素のクラスタにおいて表示される。

本発明は、さらに別の形態において、構成要素のための検索エンジンを操作する方法を含み、該方法は、構成要素に関連する画像データをインデックス化する工程を含む。インデックス化された画像データは、視覚的な基準によってクラスタ化される。画像はインデックス化された画像データに基づいて表示される。画像は、クラスタリング工程に基づいて構成要素のクラスタにおいて表示される。各々のクラスタは、構成要素の複数のサブクラスタを含んでいる。それぞれの数は各クラスタに関連して表示される。各々の数は、それぞれの関連するクラスタにどれだけのサブクラスタが含まれるかを示している。

本発明の利点は、ユーザーが、視覚的に所望の構成要素に似ている要素の種類を選択することによって、直観的なやり方で所望の構成要素を検索することができるということである。

別の利点は、構成要素が、その外観に基づいて種類によって自動的に特定され、各々の要素に与えられなければならないテキスト記述を含まないクラスタにおいて編成されてもよいということである。

本発明の上記および他の特徴および目的と、これらを成し遂げる手法がより明らかになるとともに、本発明自体は、添付の図面と併せて取り込まれた本発明の実施形態の以下の記載を参照することによって、一層よく理解されるであろう。

本発明の検索エンジン配置の１つの実施形態のブロック図である。 本発明の画像データのインデックス化方法の１つの実施形態のブロック図である。 本発明の検索方法の１つの実施形態のフローチャートである。 図１の配置のモバイルデバイスの正面図であり、ユーザーインターフェースを用いて、ユーザーは、検索する要素の種類を選択することができる。 図１の配置のデータベース中の取り付け具（ｆｉｔｔｉｎｇｓ）の種類を例証する。 データベース中のエルボ（ｅｌｂｏｗ ｆｉｔｔｉｎｇｓ）の種類を例証する。 データベース中の９０度のめすおすエルボ（ｎｉｎｅｔｙ ｄｅｇｒｅｅ ｓｔｒｅｅｔ ｅｌｂｏｗ ｆｉｔｔｉｎｇｓ）の種類を例証する。 黒鍛鋼（ｂｌａｃｋ ｆｏｒｇｅｄ ｓｔｅｅｌ）で作られた、データベース中の９０度のめすおすエルボ（ｎｉｎｅｔｙ ｄｅｇｒｅｅ ｓｔｒｅｅｔ ｅｌｂｏｗ ｆｉｔｔｉｎｇｓ）を例証する。 ユーザーによって選択された１つの特定の９０度のめすおすエルボ（ｎｉｎｅｔｙ ｄｅｇｒｅｅ ｓｔｒｅｅｔ ｅｌｂｏｗ ｆｉｔｔｉｎｇｓ）を例証する。

本明細書で説明される事例は本発明の実施形態を示しており、幾つかの形態において、以下に開示される実施形態は、包括的となるように意図されたものではなく、かつ、本発明の範囲を開示された正確な形態に制限するものとして解釈されるように意図されたものでもない。

１つの実施形態では、本発明は、２次元以上の画像を検索することもある検索エンジンに適用されてもよい。本発明の検索エンジン配置（１００）の１つの具体的な実施形態が図１ａに示される。配置（１００）は、インターネット（１０６）を介してサーバー（１０４）と通信しているモバイル電子通信デバイス（１０２）を含んでいる。デバイス（１０２）は、サムスン電子（例えば、Ｇａｌａｘｙ）やアップル社（例えば、ｉＰｈｏｎｅ）から販売されているものに類似したスマートフォンであってもよく、周知のように、ディスプレイ（１１０）を有するユーザーインターフェース（１０８）を含んでもよい。サーバー（１０４）は、検索エンジン（１１２）、データベース（１１４）、および、インデクサー（１１６）を含んでもよい。データベース（１１４）は、画像、画像データ、および、構成要素の一群に関連する他のデータおよび情報を保存してもよい。

データベース（１１４）に保存される構成要素に関する情報は、視覚的に確認される、または、該要素の種類、大きさ、および／または、形態のような要素の外観に基づいて確認される、特徴を含んでもよい。しかしながら、視覚的な特徴の確認は、人間によって行われなくてもよい。むしろ、インデクサー（１１６）は、要素を分類するか、または、その種類を決定するために、要素の画像データを自動的に分析してもよい。要素を分類して該要素をクラスタへと編成するために、要素の画像データが自動的に分析されることがある技術は、「Ｓｈａｐｅ ｓｅａｒｃｈｅｒ」と題された米国特許公開公報２００３０１０３６７３号、「ＭＥＴＨＯＤＳ ＦＯＲ ＲＥＴＲＩＥＶＩＮＧ ＳＨＡＰＥＳ ＡＮＤ ＤＲＡＷＩＮＧＳ」と題された米国特許公開公報２０１０００７６９５９号、「Ｍｅｔｈｏｄｓ ｆｏｒ ｒｅｔｒｉｅｖｉｎｇ ｓｈａｐｅｓ ａｎｄ ｄｒａｗｉｎｇｓ」と題された米国特許公開公報２００６０１１４２５２号、「Ｍｅｔｈｏｄｓ， ｓｙｓｔｅｍｓ， ａｎｄ ｄａｔａ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ ｆｏｒ ｐｅｒｆｏｒｍｉｎｇ ｓｅａｒｃｈｅｓ ｏｎ ｔｈｒｅｅ ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｏｂｊｅｃｔｓ」と題された米国特許公開公報２００４０２４９８０９号、および、「Ｓｙｓｔｅｍｓ ａｎｄ ｍｅｔｈｏｄｓ ｆｏｒ ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ ｓｈａｐｅ ｄｅｓｉｇｎ」と題された米国特許公開公報２００３０１０３０８９号で開示され、これらの開示は、そのまま本明細書で参照することによって本明細書に組み込まれる。

インデックス化エンジン（Ｉｎｄｅｘｉｎｇ ｅｎｇｉｎｅ）（１１６）は、要素または対象の形状表示を含む一連のファイル（例えば、スケッチ（Ｓｋｅｔｃｈ）、画像、２次元図、および、３次元モデル）から形状シグネチャ（ｓｈａｐｅ ｓｉｇｎａｔｕｒｅ）を抽出してもよい。その後、インデクサー（１１６）は、視覚的なファミリー特性に基づいて、または、類似閾値に基づいた一連の視覚的な属性（例えば、幾何学または形状）のクラスタ化あるいは分類のために定義された法則に基づいて、ファイルをクラスタ化してもよい。視覚的なファミリーと呼ばれることがあるこの視覚的にクラスタ化された情報は、検索の間に使用されてもよい。例えば、形状入力（例えば、画像、２次元図、または、３次元モデル）が、検索のための入力として提供されると、検索エンジン（１１２）は、一致を得るために、視覚的なファミリーに対してこの形状入力データを一致させてもよく、視覚的なファミリーからの代表的な要素／対象を表示してもよい。ユーザーは、視覚的なファミリーを選択すること、および、視覚的な属性が使い尽くされるまで、親の視覚ファミリーのもとでさらに下位の視覚的な属性クラスタにドリルダウンすることに基づいて、ナビゲートすることができ、テキスト属性は、所望の要素／対象に正確にたどり着くために、組み合わされて、さらなるフィルタを提供し得る。ウェブブラウザまたはモバイルデバイスを介したユーザーインターフェースはサーバーと通信し、インデックス化された情報が保存される。

図１ｂは、本発明の画像データのインデックス化方法の１つの実施形態を例証する。配管部品の供給元（１１８）（配管供給品の小売業者または卸売業者であってもよい）は、部品の画像データと関連情報をインデクサー（１１６）に提供してもよい。別の実施形態では、画像データ（１２０）を積極的に提供する供給元（１１８）よりもむしろ、集中型のウェブベースのクローラ（図示せず）が、画像データのために配管供給元のウェブサイトを検索し、画像データと関連情報を収集し、収集した画像データと関連情報をインデクサー（１１６）に送ってもよい。その後、インデクサー（１１６）は、データベース（１１４）に保存される視覚的なファミリーへと画像を分類してもよい。図１で例証される特定の例において、画像データは、取り付け具の画像データ（１２２）と手工具の画像データ（１２４）に分けられ、データベース（１１４）などで保存される。

データベース（１１４）に保存された構成要素に関する他の情報は、ユーザーが、構成要素の経年数、価格、位置、および／または材料組成物などの視覚的に確認することができない特徴を含んでもよい。この非視覚的な情報は、データベース（１１４）に手動で入力され、または、該要素に関連する画像データの分析以外の方法によって入力されてもよい。

本発明の検索方法（１５０）の１つの実施形態が図１ｃに示される。第１の工程（１５２）では、画像／視覚入力のデータセットがインデックス化される。例えば、画像／視覚入力は、インデクサー（１１６）を用いて、データベース（１１４）でインデックス化されてもよい。本発明は、何十万もの画像／視覚入力のデータセットと共に使用される際にとりわけ適切なことがある。

第２の工程（１５４）では、インデクサー（１１６）は、１つ以上の視覚的な基準に基づいて、データベース（１１４）内の要素をクラスタ化してもよい。例えば、インデクサー（１１６）は、１つ以上の視覚的な基準に基づいて、画像／視覚入力をクラスタ化してもよい。クラスタは、共通の特徴または特性を有する要素のグループとして本明細書に記載され、それは視覚的な特徴または特性であってもよい。インデクサー（１１６）は、所定のクラスタのためのサブクラスタを作成してもよい。インデクサー（１１６）は、１つ以上の視覚的な基準に基づいてサブクラスタを作成してもよく、該基準は、クラスタリングが前提とした同じ視覚的な基準であってもなくてもよい。あるいは、インデクサー（１１６）は、非視覚的な属性駆動方式（ａ ｎｏｎ−ｖｉｓｕａｌ−ａｔｔｒｉｂｕｔｅ−ｄｒｉｖｅｎ ｂａｓｉｓ）で、サブクラスタを作成してもよい。

エッジ検出は、画像境界を捕らえるために使用され得る。例えば、画像境界は、画像における対象の外形または輪郭に相当し得る。その後、画像境界は、視覚的なクラスタ化のための入力として使用され得る。すなわち、視覚的なクラスタ化は、要素の輪郭形状または外形形状に基づいて行われ得る。あるいは、単一の二次元画像からの外形に基づいたクラスタ化の代わりに、クラスタ化は、対象の三次元形状に基づいて行われ得る。例えば、各要素に関して、少なくとも２つの異なる視角からの輪郭形状または外形形状は、各要素のための三次元形状を決定またはモデル化するために使用され得る。クラスタ化が二次元形状または三次元形状に基づいて行われるかどうかにかかわらず、画像境界のエッジからの特徴ベクトルは、ヒストグラムを作成するために使用され得る。その後、ヒストグラムは、他の画像に類似したヒストグラムに一致され得る。したがって、２セットのヒストグラムに関連した２つの要素は、互いに視覚的に類似すると考えられ得、それによって、クラスタ化が行われ得る。

第３工程（１５６）において、インデックス化されたデータは、データベースに保存され得る。例えば、新しく作られたクラスタ化およびサブクラスタ化のデータは、データベース（１１４）に保存され得る。新しく作られたクラスタ化およびサブクラスタ化のデータは、どの要素がどの他の要素とクラスタ化およびサブクラスタ化されるかを識別し得、クラスタ化およびサブクラスタ化が基にする、基準、特性及び／又は特徴を識別し得る。

モバイルアプリケーションでのように、発明によって可能になる視覚ナビゲーションは、視覚ナビゲーションが視覚的なクラスタ化のデータベースを使用することによって、容易にユーザーが直観的にナビゲートする助けとなる点で新しい。例えば、ユーザーは、自ら物理的要素の群とともに存在すると所望の要素を見つけるであろうという方法と同様に、要素を見つけるために、それを見渡し得る。しかしながら、本発明の方法は、要素の視覚的類似性に基づいて要素をクラスタ化することによって、所望の要素を検索する自然で視覚的な手法を改善し、それによって、ユーザーは要素をより容易に分類することができる。クラスタはテキスト記述を有し得るが、インデクサーは、外部ソース（例えば、要素がデータベースに加えられるべきであると要求する人）によって要素に関するテキスト記述が提供されることなく、それらの視覚的特性に基づいて、クラスタに自動的に要素を配置し得る。本発明の方法は、ユーザーが、しばしばオプションを選択するように要求され、その後検索が結果を限定し、それらをユーザーに提示する、駆り立てられるような手法による作業（ｄｒｉｖｅｎ ａｐｐｒｏａｃｈｅｓ ｗｏｒｋ）に起因する複雑な手法を回避し得る。対照的に、本発明の方法は、視覚的に編成され得るクラスタの使用によって、結果の正しいセットへのナビゲーションを可能にし得る。

図１ｄ乃至６は、スマートフォンの形態で、モバイル電気通信デバイス（１０２）上に本発明を組み込むモバイルアプリケーションのスクリーンショットを例示する。（配管工事に使用されるような）「取り付け具（Ｆｉｔｔｉｎｇｓ）」は、ハードウェアのカテゴリーまたは視覚的なファミリーであり、その画像は、例として本出願において使用される。より具体的には、図１ｄに示されるように、スマートフォンのディスプレイは、データベース中に存在する２つの種類の要素、すなわち、ＦｉｔｔｉｎｇｓおよびＨａｎｄ ｔｏｏｌｓの間の選択をユーザーに提示し得る。また図１ｄに示されるように、ユーザーは、検索したい要素のカテゴリー、または視覚的なファミリーとして「Ｆｉｔｔｉｎｇｓ」を選択した。

図２は、ユーザーが要素のカテゴリーとして「Ｆｉｔｔｉｎｇｓ」の選択を入力した後のディスプレイを例示する。図２のディスプレイは、エルボ形状、Ｔ字型形状、アダプター形状、およびフランジ形状などの形状に基づいて編成されたカテゴリーのクラスタを示す。例えば、第１段の要素群は「エルボ（Ｅｌｂｏｗｓ）」、第２段の要素群は「Ｔ字型（Ｔｅｅｓ）」などとなっている。各カテゴリー群の名称の隣りに表示された数字は、群内の視覚的なクラスタの数を表すが、各カテゴリー群に関して、４つの視覚的なクラスタのみが図２において見られる。例えば、「Ｅｌｂｏｗｓ」のカテゴリー群においては５８個の視覚的なクラスタがあり、「Ｔｅｅｓ」のカテゴリー群においては４５個の視覚的なクラスタがある。視覚的なクラスタを表す要素の各画像上に付加されているのは、データベース中のその特定の視覚的なクラスタにおける最小在庫管理単位（ＳＫＵ）の数である。例えば、「Ｅｌｂｏｗｓ」のカテゴリー群内の最左端の画像によって表されるクラスタにおいて７９のＳＫＵがあり、「アダプター（Ａｄａｐｔｅｒｓ）」のカテゴリー群内の最右端の画像によって表されるクラスタにおいて１７のＳＫＵがある。ユーザーは、右側から追加の画像を表示させるためのスペースを作るために、画像の１つにタッチし、左側にドラッグすることによって、現在表示されていないＳＫＵを確認してもよい。

例えば、ユーザーは、カテゴリー群に関連した任意の画像またはテキストを指でタップすることによって、カテゴリー群を選択してもよい。図３は、ユーザーが「Ｅｌｂｏｗｓ」の要素のカテゴリー群を選択した後の、スマートフォンのディスプレイを例示する。「Ｅｌｂｏｗｓ」の要素のカテゴリー群、または「クラスタ」がユーザーによって選択された後、「Ｅｌｂｏｗｓ」のクラスタの少なくとも１つのサブクラスタがユーザーによって表示される。この具体的な例において、表示される次のクラスタ群は、角度のサブクラスタである。したがって、９０度のエルボ（ｎｉｎｅｔｙ ｄｅｇｒｅｅｓ ｅｌｂｏｗｓ）および４５度のエルボ（ｆｏｒｔｙ−ｆｉｖｅ ｄｅｇｒｅｅｓ ｅｌｂｏｗｓ）のサブクラスタは、この場合、「Ｅｌｂｏｗｓ」および「Ｓｔｒｅｅｔ Ｅｌｂｏｗｓ）」については別々に表示される。「Ｅｌｂｏｗｓ，９０ Ｄｅｇｒｅｅｓ」、「Ｅｌｂｏｗｓ，４５ Ｄｅｇｒｅｅｓ」、「Ｓｔｒｅｅｔ Ｅｌｂｏｗｓ，４５ Ｄｅｇｒｅｅｓ」、および「Ｓｔｒｅｅｔ Ｅｌｂｏｗｓ，９０ Ｄｅｇｒｅｅｓ」のサブクラスタは、「Ｅｌｂｏｗｓ」のクラスタにおける要素のリストをさらに絞り込む役割を果たし得る。

カメラアイコンは、視覚的な検索を行なうために及び任意のさらなるクラスタを導入することなくクリックされてもよい。例えば、ユーザーは、クラスタを任意にそれ以上分類する（ｂｒｅａｋｄｏｗｎ）ことなく、すべての２３の９０ Ｄｅｇｒｅｅ Ｅｌｂｏｗ ＳＫＵの画像を見るために、「Ｅｌｂｏｗｓ，９０ Ｄｅｇｒｅｅｓ」の隣のカメラアイコンにタッチしてもよい。各ＳＫＵに関連した画像は、ユーザーにＳＫＵに関する三次元情報を提供するために、様々な角度または視点からのものであってもよい。例えば、図３に示される正面図に加えて、各要素の側面図および平面図が、見る人に提供されてもよい。

ユーザーは、エルボの種類および角度の組み合わせを指定するために、上記のサブクラスタの１つを選択してもよい。エルボの種類および角度の選択後、要素の次のサブクラスタ、またはサブサブクラスタ（ｓｕｂ−ｓｕｂ−ｃｌｕｓｔｅｒ）が表示される。この例において、次の論理クラスタ群は、視覚的／形状ベース（例えば、表示され、見られ得る特徴）ではないが、むしろ（例えば、テキストの記述のみで伝えられる）非視覚的属性に基づいており、この場合、偶然にも要素の材料組成物である。図４は、ユーザーが「Ｓｔｒｅｅｔ Ｅｌｂｏｗｓ，９０ Ｄｅｇｒｅｅｓ」のサブカテゴリーを選択した後のディスプレイ画面を例示する。エルボの種類がユーザーによって選択された後（例えば、Ｓｔｒｅｅｔ Ｅｌｂｏｗｓ，９０ Ｄｅｇｒｅｅｓ）、表示される次のサブサブクラスタ群は、材料組成物のサブサブクラスタある。したがって、ポリ塩化ビニル（ＰＶＣ）、黒鍛鋼（Ｂｌａｃｋ Ｆｏｒｇｅｄ Ｓｔｅｅｌ）、黒鍛鉄（Ｂｌａｃｋ Ｍａｌｌｅａｂｌｅ Ｉｒｏｎ）、および塩素化ポリ塩化ビニル（ＣＰＶＣ）のサブサブクラスタが表示される。

群は、下位の視覚的なクラスタの特性を定義し得る。図４に示されるように、例えば、黒鍛鋼（Ｂｌａｃｋ Ｆｏｒｇｅｄ Ｓｔｅｅｌ）で構成された９０度のめすおすエルボに関して８つのＳＫＵがある。

図５は、ユーザーが黒鍛鉄（Ｂｌａｃｋ Ｍａｌｌｅａｂｌｅ Ｉｒｏｎ）のサブサブクラスタを選択した後のディスプレイを例示する。３２のＳＫＵのうち５つがスクリーンに表示されている。図６は、ユーザーが３／８インチの黒鉄の９０度のめすおすエルボを選択した後のディスプレイを例示し、これは単一のＳＫＵを表す。図５と比較した、この３／８インチのＳＫＵに関する、さらなる詳細なテキストが図６に表示される。

本発明は、要素に適用されるものとして本明細書に記載されてきたが、当然のことながら、本発明はまた、複数要素を含む製品にも適用されてもよい。例えば、本発明は、テレビ、自動車などの、複数要素の製品などに適用されてもよい。

本発明は、例示的な設計を有するものとして記載されてきたが、本開示の精神および範囲内でさらに修正されてもよい。したがって、本出願は、その一般的な原則を用いて、本発明の任意の変更、使用、または適応を包含するように意図されている。

Claims (20)

1. 構成要素のデータベースを視覚的にクラスタ化する方法であって、
   前記方法は、
   構成要素に関連する一連の画像データをインデックス化する工程、
   インデックス化された画像データをデータベースに保存する工程、および、
   視覚的な基準によってインデックス化された画像データをクラスタ化する工程、
   を含む、方法。
2. クラスタ化工程は、インデックス化された画像データと視覚的な基準とに基づいて、対応するクラスタに構成要素を自動的に割り当てる工程を含み、クラスタは複数の視覚的なファミリーを含む、請求項1に記載の方法。
3. インデックス化された画像データに基づいて画像を表示する工程をさらに含む、請求項１に記載の方法。
4. クラスタ化工程は、構成要素のクラスタにおいて画像を編成する工程を含む、請求項３に記載の方法。
5. 前記クラスタは各々、構成要素の複数のサブクラスタを含み、サブクラスタは構成要素の視覚的な特性に基づいて形成される、請求項４に記載の方法。
6. 前記サブクラスタは各々、構成要素の複数のサブサブクラスタを含み、サブサブクラスタは構成要素のテキスト記述に基づいて形成される、請求項５に記載の方法。
7. それぞれの数は各々の前記画像内に表示され、前記数は各々、どれだけ多くの最小在庫管理単位が画像に関連した対応するクラスタに含まれているかを示す、請求項４に記載の方法。
8. 構成要素のための検索エンジンを操作する方法であって、
   前記方法は、
   構成要素に関連する画像データをインデックス化する工程、
   インデックス化された画像データをデータベースに保存する工程、
   視覚的な基準によって、インデックス化された画像データを視覚的なファミリーにクラスタ化する工程、および、
   インデックス化された画像データに基づいて画像を表示する工程であって、画像は、クラスタ化工程に基づいて構成要素のクラスタで表示される、工程、を含む、方法。
9. クラスタ化工程は、インデックス化された画像データと視覚的な基準とに基づいて、対応するクラスタに構成要素を自動的に割り当てる工程を含む、請求項８に記載の方法。
10. 前記クラスタの各々のテキスト記述を表示する工程をさらに含む、請求項８に記載の方法。
11. サブクラスタで編成されていない選択された前記クラスタにおいて、各々の構成要素をユーザーが見ることを可能にする工程をさらに含み、前記可能にする工程は、前記クラスタを選択したユーザーに応答する、請求項８に記載の方法。
12. 各々の前記クラスタは、構成要素の複数のサブクラスタを含み、サブクラスタは、構成要素の視覚特性に基づいて形成される、請求項８に記載の方法。
13. 各々の前記サブクラスタは、構成要素の複数のサブサブクラスタを含み、サブサブクラスタは、構成要素のテキスト記述に基づいて形成される、請求項１２に記載の方法。
14. それぞれの数は、各々の前記画像内に表示され、前記数は各々、どれだけ多くの最小在庫管理単位が画像に関連した対応するクラスタに含まれているかを示す、請求項８に記載の方法。
15. 構成要素のための検索エンジンを操作する方法であって、
    前記方法は、
    構成要素に関連する画像データをインデックス化する工程、
    視覚的な基準によって、インデックス化された画像データをクラスタ化する工程、および、
    インデックス化された画像データに基づいて画像を表示する工程を含み、画像はクラスタ化工程に基づいて構成要素のクラスタにおいて表示され、各々の前記クラスタは構成要素の複数のサブクラスタを含み、それぞれの数は各々の前記クラスタに関連して表示され、前記数の各々は、どれだけ多くの前記サブクラスタが各々の関連付けられた前記クラスタに含まれているかを示す、方法。
16. インデックス化された画像データをデータベースに保存する工程をさらに含む、請求項１５に記載の方法。
17. クラスタ化工程は、インデックス化された画像データと視覚的な基準とに基づいて、対応するクラスタに構成要素を自動的に割り当てる工程を含む、請求項1５に記載の方法。
18. サブクラスタで編成されていない選択された前記クラスタにおいて、すべての構成要素をユーザーが見ることを可能にする工程をさらに含み、前記可能にする工程は、前記クラスタを選択したユーザーに応答する、請求項１５に記載の方法。
19. 前記サブクラスタは各々、構成要素の複数のサブサブクラスタを含み、サブサブクラスタは構成要素のテキスト記述に基づいて形成される、請求項１５に記載の方法。
20. それぞれの数は、各々の前記画像内に表示され、前記数は各々、どれだけ多くの最小在庫管理単位が画像に関連した対応するクラスタに含まれているかを示す、請求項１５に記載の方法。