JP2016167236A - 画像処理装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】キーワード付与対象画像と似た特徴を有する画像を含むｈｔｍｌページに含まれる名詞群の中で出現頻度の高い名詞がキーワード候補として提供される場合と比較して、より当該画像の内容を適切に表現する画像属性情報の候補を提供する。
【解決手段】特徴抽出部１４はキーワード付与対象画像から特徴を抽出し、ウェブページ取得部１６は、その特徴に類似する特徴を有する類似画像が含まれるウェブページを取得する。キーワード候補選定部１８は、そのウェブページから名詞群を抽出し、類似画像との位置関係に基づいて、個々の名詞の画像関連度（第１優先度）を決定し、個々の名詞のフォントサイズと出現回数とに基づいて出現スコア（第２優先度）を決定する。抽出された名詞群を示す情報がキーワード候補として端末装置４０に出力されるとともに、第１及び第２優先度を示す情報が端末装置４０に送信される。
【選択図】図２

Description

本発明は、画像処理装置及びプログラムに関する。

画像群の中から画像を検索する仕組みを実現するために、作業者が、画像の内容を表す画像属性情報（例えばキーワードやタグ情報）を予め画像に付与することがある。この場合、通常、作業者が個々の画像の内容を確認した上で、画像属性情報を決定して画像に付与している。

特許文献１に記載のシステムにおいては、キーワード付与対象画像と似た特徴を有する画像を含むｈｔｍｌページが検索され、そのｈｔｍｌページに含まれる名詞群の中で出現頻度の高い名詞がキーワード候補として提供される。

特開２０１１−５４００６号公報

作業者が画像属性情報を画像に付与する場合においては、対象となる画像の数が多くなるほど、当該画像の内容を表現する画像属性情報を決定して付与するための作業が増大し、作業者の負担が増大するという問題が生じ得る。また、画像内容を適切に表現する画像属性情報が画像に付与されない場合、画像の検索性が低下するという問題が生じ得る。

本発明の目的は、キーワード付与対象画像と似た特徴を有する画像を含むｈｔｍｌページに含まれる名詞群の中で出現頻度の高い名詞がキーワード候補として提供される場合と比較して、より当該画像の内容を適切に表現する画像属性情報の候補を提供することである。

請求項１に係る発明は、画像の内容を表す画像属性情報の付与対象となる付与対象画像の特徴と類似する特徴を有する類似画像が含まれる抽出対象データを取得する取得手段と、前記抽出対象データに表された文字列群の中から名詞群を抽出し、前記類似画像との位置関係に基づいて、個々の名詞の第１優先度を決定する第１優先度決定手段と、前記抽出された名詞群を前記画像属性情報の候補として出力するとともに、前記第１優先度を示す情報を出力する出力手段と、を有する画像処理装置である。

請求項２に係る発明は、前記第１優先度決定手段は、前記抽出対象データにおいて前記類似画像に近い位置に表された名詞ほど高い前記第１優先度を付与する、ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置である。

請求項３に係る発明は、前記第１優先度は、前記抽出された名詞と前記類似画像との関連度を示す情報である、ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の画像処理装置である。

請求項４に係る発明は、前記抽出された名詞のフォントサイズに応じて、個々の名詞の優先度であって前記第１優先度とは異なる第２優先度を決定する第２優先度決定手段を更に有し、前記出力手段は、前記第２優先度を示す情報を更に出力する、ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の画像処理装置である。

請求項５に係る発明は、前記第２優先度決定手段は、前記抽出対象データ中の個々の名詞の出現回数とフォントサイズとに基づいて前記第２優先度を決定する、ことを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置である。

請求項６に係る発明は、前記第２優先度決定手段は、フォントサイズが大きい名詞ほど高い前記第２優先度を付与する、ことを特徴とする請求項４又は請求項５に記載の画像処理装置である。

請求項７に係る発明は、前記抽出対象データは、ウェブページ、画像と文字列とを含むデータ、及び、画像データの中の少なくとも１つである、ことを特徴とする請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の画像処理装置である。

請求項８に係る発明は、コンピュータを、画像の内容を表す画像属性情報の付与対象となる付与対象画像の特徴に類似する特徴を有する類似画像が含まれる抽出対象データを取得する取得手段と、前記抽出対象データに表された文字列群の中から名詞群を抽出し、前記類似画像との位置関係に基づいて、個々の名詞の第１優先度を決定する第１優先度決定手段と、前記抽出された名詞群を前記画像属性情報の候補として出力するとともに、前記第１優先度を示す情報を出力する出力手段と、として機能させるプログラムである。

請求項１，７，８に係る発明によると、キーワード付与対象画像と似た特徴を有する画像を含むｈｔｍｌページに含まれる名詞群の中で出現頻度の高い名詞がキーワード候補として提供される場合と比較して、より当該画像の内容を適切に表現する画像属性情報の候補が提供される。

請求項２，３に係る発明によると、類似画像との関連性が高い名詞ほど高い優先度が付与される。

請求項４−６に係る発明によると、より強調されている名詞に対してより高い優先度が付与される。

本発明の実施形態に係る画像属性情報付与システムを示すブロック図である。 本実施形態に係るキーワード選定装置を示すブロック図である。 ウェブページの一例を示す図である。 ＨＴＭＬソースの一例を示す図である。 ウェブページの一例を示す図である。 キーワード候補リストの一例を示す図である。 本実施形態に係る処理の一例を示すフローチャートである。

図１には、本発明の実施形態に係る画像属性情報付与システムの一例が示されている。このシステムは、一例として、画像処理装置としてのキーワード選定装置１０と、複数のウェブサーバ３０と、端末装置４０とを含む。キーワード選定装置１０と個々のウェブサーバ３０とは、インターネット等の通信経路によって接続されており、キーワード選定装置１０と端末装置４０とは、インターネット等の通信経路によって接続されている。もちろん、端末装置４０と個々のウェブサーバ３０とが、インターネット等の通信経路によって接続されていてもよい。なお、図１に示す例では、複数のウェブサーバ３０が画像属性情報付与システムに含まれているが、これは一例に過ぎず、１つのウェブサーバ３０が画像属性情報付与システムに含まれていてもよい。また、複数の端末装置４０がキーワード選定装置１０に接続されていてもよい。

本実施形態では、画像の内容を表す画像属性情報（例えばキーワードやタグ情報）の候補がキーワード選定装置１０によって選定され、端末装置４０に提供される。以下の説明では、画像属性情報の付与対象となる画像のことを、キーワード付与対象画像と称することとする。

キーワード選定装置１０は、端末装置４０から提供された画像（キーワード付与対象画像）から特徴を抽出する機能、その特徴と類似する特徴を有する類似画像が含まれるウェブページ（ＨＴＭＬページ）のデータをウェブサーバ３０から取得する機能、及び、そのウェブページを解析することにより、キーワード付与対象画像に付与される画像属性情報の候補を選定し、その候補を端末装置４０に提供する機能、を備えている。また、キーワード選定装置１０は、外部装置との間でデータの送受信を行う機能を備えている。

各ウェブサーバ３０は、キーワード選定装置１０からの要求に応じて、上記類似画像が含まれるウェブページを検索してキーワード選定装置１０に提供する機能を備えている。また、ウェブサーバ３０は、外部装置との間でデータの送受信を行う機能を備えている。

端末装置４０は、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）、タブレットＰＣ、スマートフォン又は携帯電話等の装置であり、キーボードやマウスやタッチパネル等の操作部、ディスプレイとして機能する表示部、通信インターフェースとして機能する通信部、及び、ＣＰＵを含む制御部を備えている。端末装置４０は、外部装置との間でデータの送受信を行う機能を備えている。本実施形態では、ユーザによって指定されたキーワード付与対象画像が端末装置４０からキーワード選定装置１０に提供され、画像属性情報の候補がキーワード選定装置１０から端末装置４０に提供される。

図２には、キーワード選定装置１０の一例が示されている。

通信部１２は通信インターフェースであり、外部装置からデータを受信する機能、及び、外部装置にデータを送信する機能を備えている。本実施形態では、通信部１２は、端末装置４０からキーワード付与対象画像のデータを受信し、ウェブサーバ３０からウェブページのデータを受信する。また、通信部１２は、画像属性情報の候補のデータを端末装置４０に送信する。

特徴抽出部１４は、端末装置４０からキーワード対象画像のデータを受け、そのキーワード付与対象画像から特徴を表す情報を抽出する機能を備えている。例えば、建物の画像、山の画像、空の画像、雲の画像、海の画像、川の画像、人物の画像、動物の画像、植物の画像、物品の画像等が、キーワード付与対象画像の特徴情報として抽出される。この抽出処理は、例えば、公知の画像解析プログラムを利用することにより実現される。

ウェブページ取得部１６は、キーワード付与対象画像から抽出された特徴と類似する特徴を有する類似画像が含まれるウェブページのデータ（抽出対象データ）を、各ウェブサーバ３０から取得する。本実施形態においては、類似という概念には、同一という概念も含まれるものとする。例えば、キーワード付与対象画像から山の画像が特徴情報として抽出された場合、形状が類似する山の画像を含むウェブページが各ウェブサーバ３０において検索されてキーワード選定装置１０に提供される。なお、ウェブページ取得部１６は、キーワード選定装置１０とは別の装置（例えば検索サーバ）に設けられていてもよい。

キーワード候補選定部１８は、ウェブページ取得部１６によって取得されたウェブページの内容を解析することにより、キーワード付与対象画像に付与される画像属性情報（例えばキーワード）の候補を選定する。本実施形態では、キーワード候補選定部１８は、ウェブページに記述されている文字列群の中から名詞をキーワード候補として抽出する。このときに、個々の名詞（キーワード候補）に優先度が付与される。例えば、キーワード候補選定部１８は、ウェブページにおける類似画像との位置関係に基づいて、個々の名詞に第１優先度を付与する。第１優先度は、類似画像との関連性を示す情報である。例えば、類似画像に近い位置に記述された名詞ほど高い優先度（画像関連度）が付与される。また、キーワード候補選定部１８は、名詞のフォントサイズに基づいて、個々の名詞に、第１優先度とは異なる第２優先度を付与する。例えば、フォントサイズが大きい名詞ほど、高い優先度が付与される。また、キーワード候補選定部１８は、名詞のフォントサイズと出現回数とに基づいて、個々の名詞に第２優先度を付与してもよい。この場合、フォントサイズが大きく出現回数が多い名詞ほど、高い優先度が付与される。第１及び第２優先度が付与されたキーワード候補を示す情報は、キーワード選定装置１０から端末装置４０に送信される。なお、キーワード候補選定部１８は、文字列群の中に含まれる固有名詞（例えば、人物名、店舗名等）をキーワード候補から除外してもよい。固有名詞は個人情報等を表していると想定されるからである。例えば、除外対象となる固有名詞を示す情報を予めキーワード選定装置１０に記憶しておき、キーワード候補選定部１８は、その記憶されている固有名詞と一致する固有名詞をキーワード候補から除外する。

別の例として、キーワード候補選定部１８は、ウェブページ以外のデータ（抽出対象データ）を解析することにより、キーワード付与対象画像に付与される画像属性情報の候補を選定してもよい。抽出対象データとして、例えば、画像と文字列とが混在したデータ（例えば文書データ等）や、画像データ等がある。この場合、ウェブページ取得部１６は、抽出対象データが格納されている図示しない記憶装置から、類似画像が含まれる抽出対象データを取得する。画像と文字列とが混在している抽出対象データが解析対象となる場合、キーワード候補選定部１８は、その抽出対象データに含まれる文字列群の中から名詞をキーワード候補として抽出し、類似画像との位置関係に基づいて第１優先度を決定する。また、キーワード候補選定部１８は、抽出された名詞のフォントサイズと出現回数とに基づいて第２優先度を決定する。画像データ自体が抽出対象データとして解析される場合、キーワード候補選定部１８は、その画像データに対してＯＣＲ（optical character recognition）処理を適用することにより、その画像データから文字列群を抽出し、その文字列群から名詞をキーワード候補として抽出する。そして、キーワード候補選定部１８は、上記と同様に、第１及び第２優先度を決定する。このように、本実施形態では、解析対象のデータはウェブページに限定されるものではなく、画像と文字列とが混在するデータや、画像データ自体であってもよい。以下では、解析対象のデータとしてウェブページを用いる場合について説明する。

制御部２０は、キーワード選定装置１０の各部の動作を制御する。

次に、キーワード選定装置１０による処理について具体例を挙げて説明する。以下の説明では、キーワード付与対象画像に「豆腐」が表されているものとする。この場合、特徴抽出部１４によって、「豆腐の画像」が特徴情報としてキーワード付与対象画像から抽出される。そして、各ウェブサーバ３０において、その「豆腐の画像」に類似する画像を含むウェブページが検索され、キーワード選定装置１０に提供される。

まず、図３，４を参照して、第１優先度（画像関連度）の決定方法について説明する。図３には、ウェブサーバ３０から提供されたウェブページの一例が示されており、図４には、そのウェブページのＨＴＭＬソースの一例が示されている。このウェブページ１００には画像１１０が含まれている。画像１１０は豆腐を表す画像であり、キーワード付与対象画像の特徴に類似する画像であるものとする。このようなウェブページ１００のデータが検索されてウェブサーバ３０からキーワード選定装置１０に送信される。

キーワード候補選定部１８は、ウェブページ１００に記述されている文字列群の中から名詞をキーワード候補として抽出する。例えば、キーワード候補選定部１８は、形態素解析を利用することにより、文字列を複数の単語に分割して名詞を抽出する。図３に示す例では、「豆腐」、「有限会社」、「ＡＡＡ（店舗名）」、「店」、「健康」等の名詞が、キーワード候補として抽出される。また、キーワード候補選定部１８は、類似画像としての画像１１０との位置関係に基づいて、個々の名詞に第１優先度（画像関連度）を付与する。例えば、キーワード候補選定部１８は、画像１１０に最も近い位置に記述されている文字列に含まれる名詞に最も高い画像関連度を付与し、画像１１０から遠い位置に記述されている文字列に含まれる名詞ほど、低い画像関連度を付与する。類似画像としての画像１１０に近い位置に記述されている名詞ほど、その画像１１０との関連性、つまり、キーワード付与対象画像の特徴との関連性が高いと想定されるからである。例えば、キーワード候補選定部１８は、画像１１０から予め決定された距離内に記述されている文字列に含まれる名詞の画像関連度を「高」とし、その距離外に記述されている文字列に含まれる名詞の画像関連度を「低」とする。ウェブページが解析対象のデータとして用いられる場合、キーワード候補選定部１８は、図４に示されているＨＴＭＬソースの階層構造を解析することにより、画像１１０と各文字列との位置関係を特定すればよい。図３に示す例では、文字列１２０が、画像１１０に最も近い位置に記述されている文字列である。それ故、文字列１２０に含まれる名詞「豆腐」、「有限会社」及び「ＡＡＡ（店舗名）」に、最も高い画像関連度が付与される。

なお、類似画像以外の画像の周辺には、特徴情報とは関係のない内容の説明文が記述されていると想定されるので、類似画像以外の画像は、上記の処理対象にならない。

次に、図５を参照して、第２優先度の決定方法について説明する。図５には、ウェブサーバ３０から提供されたウェブページの一例が示されている。このウェブページ１００は、図３に示されているウェブページと同じものである。

キーワード候補選定部１８は、ウェブページ１００に記述されている各名詞のフォントサイズをウェブページ１００のデータから取得し、各名詞の平均フォントサイズを計算する。そして、キーワード候補選定部１８は、平均フォントサイズに対するフォントサイズの割合（フォントサイズ／平均フォントサイズ）を、重み係数として計算する。キーワード候補選定部１８は、同一名詞についてフォントサイズ毎に重み係数を計算する。そして、キーワード候補選定部１８は、同一名詞について、各フォントサイズの重み係数の総和を計算する。このとき、キーワード候補選定部１８は、同一フォントサイズを有する同一名詞の出現回数をカウントし、各フォントサイズの重み係数を、その出現回数分、加算する。このようにして計算された総和が、第２優先度としての出現スコアとして用いられる。

ここで、名詞「豆腐」の出現スコア（第２優先度）について説明する。図５に示す例では、名詞２００〜２０８が名詞「豆腐」を示している。名詞２００〜２０８の平均フォントサイズを１００％とする。１００％を基準とした場合において、名詞２００のフォントサイズが１４０％であり、名詞２０２，２０４のフォントサイズが１００％であり、名詞２０６のフォントサイズが９０％であり、名詞２０８のフォントサイズが８０％であるものとする。

上記の例においては、名詞２００の重み係数は１．４となり、名詞２０２，２０４の重み係数は１．０となり、名詞２０６の重み係数は０．９となり、名詞２０８の重み係数は０．８となる。これらの総和（５．１）が、名詞「豆腐」の出現スコア（第２優先度）として用いられる。以下に、この出現スコアの計算例を示す。
（１４０／１００）＋（１００／１００）×２＋（９０／１００）＋（８０／１００）＝５．１
図５に示す例では、１００％のフォントサイズを有する２つの名詞（名詞２０２，２０４）がウェブページ１００に含まれているため、１００％のフォントサイズの重み係数については、２回分、加算されている。

以上のように、第１優先度（画像関連度）と第２優先度（出現スコア）とが求められると、キーワード候補選定部１８は、キーワード候補（ウェブページから抽出された名詞）と、画像関連度と、出現スコアと、を示すキーワード候補リストを作成する。制御部２０は、通信部１２を利用して、そのキーワード候補リストのデータを端末装置４０に送信する。端末装置４０の表示部には、そのキーワード候補リストが表示される。ユーザは、そのキーワード候補リストを参照することにより、キーワード付与対象画像に対してキーワードを付与する。これにより、キーワード付与対象画像に、画像属性情報としてのキーワードが対応付けられる。

図６には、キーワード候補リストの一例が示されている。キーワード候補リストにおいて、「名詞」は、ウェブページ１００からキーワード候補として抽出された情報である。一例として、「豆腐」、「有限会社」、「ＡＡＡ（店舗名）」、「店」、及び、「健康」等の名詞が、キーワード候補として抽出されている。なお、「ＡＡＡ（店舗名）」は固有名詞であるため、キーワード候補選定部１８は、「ＡＡＡ（店舗名）」をキーワード候補から除外してもよい。この場合、「ＡＡＡ（店舗名）」は、キーワード候補リストに掲載されない。

「画像関連度」は、キーワード候補選定部１８によって決定された第１優先度である。「高」は、類似画像（画像１１０）との関連度が相対的に高いことを示しており、「低」は、類似画像との関連度が相対的に低いことを示している。類似画像（画像１１０）に対して相対的に近い位置に記述されている名詞には、画像関連度「高」が付与され、相対的に遠い位置に記述されている名詞には、画像関連度「低」が付与される。図６に示す例では、「豆腐」、「有限会社」、「ＡＡＡ（店舗名）」、及び、「店」に対して画像関連度「高」が付与されており、「健康」に対して画像関連度「低」が付与されている。

「出現スコア」は、キーワード候補選定部１８によって計算された第２優先度である。個々の名詞毎に出現スコアが計算されてリストに含まれる。

図６に示されているリストが端末装置４０の表示部に表示され、ユーザはそのリストを参照することにより、キーワード付与対象画像に対応付けるキーワード（名詞）を決定することになる。このとき、キーワードを決定する上で、画像関連度や出現スコアが参考情報としてユーザによって参照されることが想定される。なお、端末装置４０においては、画像関連度が「高」に設定されている名詞が上位に表示され、画像関連度が「低」に設定されている名詞が下位に表示されてもよい。また、同一の画像関連度が設定されている名詞群の中において、出現スコアが大きい名詞ほど上位に表示されてもよい。図６に示す例では、名詞「豆腐」、「有限会社」、「ＡＡＡ（店舗名）」、及び、「店」に、画像関連度「高」が設定されているが、名詞「豆腐」の出現スコアがそれらの中で最も大きく、名詞「豆腐」以外の名詞の出現スコアは同一である。それ故、名詞「豆腐」の順位が１番となり、名詞「有限会社」、「ＡＡＡ（店舗名）」及び「店」の順位は同順位の２番となる。

次に、図７に示されているフローチャートを参照して、キーワード選定装置１０による処理について説明する。

まず、ユーザが端末装置４０を利用してキーワード付与対象画像を指定し、キーワード付与対象画像の送信指示とキーワード候補の取得指示を与える。これにより、端末装置４０からキーワード選定装置１０にキーワード付与対象画像が送信され、キーワード選定装置１０はキーワード付与対象画像を受信する（Ｓ０１）。キーワード選定装置１０においては、特徴抽出部１４が、キーワード付与対象画像から特徴情報を抽出する（Ｓ０２）。例えば、「豆腐の画像」が特徴情報として抽出される。次に、ウェブページ取得部１６が、抽出された特徴と類似する特徴を有する類似画像が含まれるウェブページをウェブサーバ３０から取得する（Ｓ０３）。具体的には、ウェブページ取得部１６は、類似画像が含まれるウェブページの検索命令を各ウェブサーバ３０に送信する。各ウェブサーバ３０においては、類似画像を含むウェブページの検索処理が実行され、そのウェブページのデータがキーワード選定装置１０に送信される。複数のウェブページが検索された場合、それら複数のウェブページのデータがキーワード選定装置１０に送信される。そして、キーワード候補選定部１８は、ウェブページに記述されている文字列群の中から名詞をキーワード候補として抽出する。次に、キーワード候補選定部１８は、ウェブページ内の画像を検索する（Ｓ０４）。検索された画像が類似画像に該当する場合（Ｓ０５，Ｙｅｓ）、キーワード候補選定部１８は、その類似画像との位置関係に基づいて、各名詞の画像関連度（第１優先度）を決定する（Ｓ０６）。例えば、類似画像に最も近い位置に記述されている文字列に含まれる名詞に対して高い画像関連度が付与される。それ以外の名詞には、低い画像関連度が付与される。検索された画像が類似画像に該当しない場合（Ｓ０５，Ｎｏ）、処理はステップＳ０７に移行する。そして、ウェブページ内で検索されていない画像が存在する場合（Ｓ０７，Ｎｏ）、処理はステップＳ０４に戻り、ステップＳ０４以降の処理が実行される。ウェブページ内の全画像の検索が完了した場合（Ｓ０７，Ｙｅｓ）、キーワード候補選定部１８は、各名詞のフォントサイズと出現回数とに基づいて、各名詞の出現スコア（第２優先度）を計算する（Ｓ０８）。取得された複数のウェブページの中でステップＳ０４以降の処理が実行されていないウェブページが存在する場合（Ｓ０９，Ｎｏ）、処理はステップＳ０４に戻り、未処理のウェブページを対象としてステップＳ０４以降の処理が実行される。全ウェブページについてステップＳ０４以降の処理が完了した場合（Ｓ０９，Ｙｅｓ）、キーワード候補選定部１８は、キーワード候補と画像関連度と出現スコアとを示すキーワード候補リストを作成する（Ｓ１０）。このキーワード候補リストのデータは、キーワード選定装置１０から端末装置４０に送信される。端末装置４０においては、キーワード候補リストが表示部に表示される。そのリストを参照することにより、キーワード付与対象画像に対応付けられるキーワードがユーザによって決定される。ウェブページ取得部１６によって複数のウェブページが取得された場合、各ウェブページに対して上記の処理が実行されてキーワード候補が選定される。

以上のように、本実施形態では、類似画像との位置関係に基づいて画像関連度が決定されてユーザに提供される。ウェブページにおいて類似画像に近い位置ほど、類似画像との関連性、つまり、キーワード付与対象画像との関連性が高い内容の説明文が記述されていると想定される。それ故、位置関係に基づいて決定された画像関連度をユーザに提供することにより、キーワードを決定する上で有用となる情報がユーザに提供される。

また、名詞のフォントサイズと出現回数とに基づいて出現スコアが決定されてユーザに提供される。ウェブページにおいて強調したい内容ほど、その内容を表す名詞のフォントサイズが大きくなり、その名詞の出現回数も増大することが想定される。それ故、出現スコアをユーザに提供することにより、キーワードを決定する上で有用となる情報がユーザに提供される。

ユーザは、画像関連度や出現スコアを参考にしてキーワードを決定することが想定される。それ故、キーワード候補（名詞）のみを提供する場合と比べて、キーワード付与対象画像の内容を適切に表すキーワードの選択が容易となる。

上述した実施形態では、キーワード候補選定部１８は、画像関連度及び出現スコアの両方を求めているが、画像関連度又は出現スコアのうちのいずれか一方のみを求めてもよい。この場合、画像関連度又は出現スコアのうちのいずれか一方が、キーワード候補とともに、端末装置４０に提供される。この場合であっても、キーワードを決定する上で有用となる情報がユーザに提供されることになる。

なお、キーワード候補選定部１８は、画像関連度が「高」に設定されている名詞のみを、キーワード候補として選定してもよい。これにより、キーワード付与対象画像の特徴との関連性が相対的に高い名詞が、キーワード候補として提供されることになる。別の例として、キーワード候補選定部１８は、出現スコアが予め設定された閾値以上となる名詞のみを、キーワード候補として選定してもよい。これにより、ウェブページにおいて強調されている名詞が、キーワード候補として提供されることになる。更に別の例として、キーワード候補選定部１８は、出現スコアが閾値以上となる名詞であって、画像関連度が「高」に設定されている名詞を、キーワード候補として選定してもよい。これにより、キーワード付与対象画像の特徴との関連性が相対的に高い名詞であって、ウェブページにおいて強調されている名詞が、キーワード候補として提供されることになる。これらの手法によると、キーワード付与対象画像の内容を適切に表すと想定されるキーワード候補が提供される。

上記のキーワード選定装置１０は、一例としてハードウェア資源とソフトウェアとの協働により実現される。具体的には、キーワード選定装置１０は、図示しないＣＰＵ等のプロセッサを備えている。当該プロセッサが、図示しない記憶装置に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、キーワード選定装置１０の各部の機能が実現される。上記プログラムは、ＣＤやＤＶＤ等の記録媒体を経由して、又は、ネットワーク等の通信経路を経由して、記憶装置に記憶される。または、キーワード選定装置１０の各部は、例えばプロセッサや電子回路等のハードウェア資源により実現されてもよい。その実現においてメモリ等のデバイスが利用されてもよい。別の例として、キーワード選定装置１０の各部は、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等によって実現されてもよい。

１０ キーワード選定装置、１２ 通信部、１４ 特徴抽出部、１６ ウェブページ取得部、１８ キーワード候補選定部、２０ 制御部、３０ ウェブサーバ、４０ 端末装置。

Claims (8)

1. 画像の内容を表す画像属性情報の付与対象となる付与対象画像の特徴と類似する特徴を有する類似画像が含まれる抽出対象データを取得する取得手段と、
   前記抽出対象データに表された文字列群の中から名詞群を抽出し、前記類似画像との位置関係に基づいて、個々の名詞の第１優先度を決定する第１優先度決定手段と、
   前記抽出された名詞群を前記画像属性情報の候補として出力するとともに、前記第１優先度を示す情報を出力する出力手段と、
   を有する画像処理装置。
2. 前記第１優先度決定手段は、前記抽出対象データにおいて前記類似画像に近い位置に表された名詞ほど高い前記第１優先度を付与する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記第１優先度は、前記抽出された名詞と前記類似画像との関連度を示す情報である、
   ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記抽出された名詞のフォントサイズに応じて、個々の名詞の優先度であって前記第１優先度とは異なる第２優先度を決定する第２優先度決定手段を更に有し、
   前記出力手段は、前記第２優先度を示す情報を更に出力する、
   ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の画像処理装置。
5. 前記第２優先度決定手段は、前記抽出対象データ中の個々の名詞の出現回数とフォントサイズとに基づいて前記第２優先度を決定する、
   ことを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
6. 前記第２優先度決定手段は、フォントサイズが大きい名詞ほど高い前記第２優先度を付与する、
   ことを特徴とする請求項４又は請求項５に記載の画像処理装置。
7. 前記抽出対象データは、ウェブページ、画像と文字列とを含むデータ、及び、画像データの中の少なくとも１つである、
   ことを特徴とする請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の画像処理装置。
8. コンピュータを、
   画像の内容を表す画像属性情報の付与対象となる付与対象画像の特徴に類似する特徴を有する類似画像が含まれる抽出対象データを取得する取得手段と、
   前記抽出対象データに表された文字列群の中から名詞群を抽出し、前記類似画像との位置関係に基づいて、個々の名詞の第１優先度を決定する第１優先度決定手段と、
   前記抽出された名詞群を前記画像属性情報の候補として出力するとともに、前記第１優先度を示す情報を出力する出力手段と、
   として機能させるプログラム。

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