JP2017054259A - 情報端末装置、プログラム及びデータ構造 - Google Patents
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Abstract
Description
当該具体例の一つとして、次を挙げることができる。ここで、ステップS1で記憶部5にその特徴情報を登録しておく認識対象は、多種類存在するカタログ(紙媒体カタログでも電子カタログでもよい)における各ページに掲載された対象であるものとする。そして、ユーザが情報端末装置1の撮像部2によりいずれかのカタログのいずれかのページを撮像し、当該撮像画像が、記憶部5に登録されたいずれのカタログのいずれのページの掲載対象であるかを特定したいというニーズがあるものとする。例えば、カタログは通信販売等に関するものであり、当該特定されたカタログの特定されたページに掲載された商品に関連するeコマースサイトへユーザを誘導可能にしたい、というような場合にこのようなニーズがある。
図3は、当該詳細例の一つとして、ステップS1で記憶部5に記憶しておく、認識対象ごとの属性情報を構成するデータ項目の例を示す図である。属性情報ATは、複数のデータ項目の内容を特定することによって定義することができ、データ項目として例えば図3に示すように、所在情報D1、カテゴリD2、共起関係D3、優先順位D4、位置情報D5及び登録時期D6等を有すことができる。当該項目D1〜D6は例であり、その任意の一部分のみを有するようにして属性情報を構成してもよいし、その他の項目を定義して属性情報を構成してもよい。
当該選別については、図1及び図2を参照して説明したように、属性情報同士が類似していると判断されるものを選別するようにすればよい。すなわち、直近の過去に照合部4において対応関係が設定されて照合情報として出力された際の認識対象p(つまり、直近過去の撮像画像の認識結果p)における属性情報と類似していると判断されるものを、記憶部5に記憶されている各認識対象oにおける属性情報の中から探索した結果を、選別部6による選別結果とすればよい。
ここで、各項目D1〜D6における類似度sim1(p(D1),o(D1))〜sim6(p(D6),o(D6))はそれぞれ例えば以下のように算出すればよい。
上記説明では、図3に示した、属性情報ATを構成する所在情報D1の例としてカタログ識別情報D11、カタログカテゴリD111及びページ情報D12といったものを用いて、一例として、カタログの各ページに記載されている対象を認識対象に設定することが可能であった。全く同様に、書籍の各ページに記載されている対象を認識対象に設定することもできる。当該書籍は紙媒体でも電子媒体でもよい。書籍が例えば教科書である場合、学習者(ユーザ)が本発明の情報端末装置1を用いていずれの教科書のいずれのページであるかを認識した結果に従い、当該ページの内容に対応する学習コンテンツサイトへの誘導を行うといった利用法も可能である。
以上の説明では、直近の過去の1時点での1つの認識対象pを用いるものとして説明したが、1時点以上の過去における1つ以上の認識対象pを用いるようにしてもよい。すなわち、現時点t0に対し、撮像画像の撮像対象が何であるか照合した過去時点が現時点に近い側から順にt1,t2, …, tmのm時点あるものとし、それぞれ照合された結果が認識対象p1,p2, …,pmであったとする。
図4に例示したツリー構造上での距離としてカテゴリD2間の距離を算出する他にも、カテゴリを表す単語同士の類似度をカテゴリ間の類似度として算出するようにしてもよい。なお、単語間類似度の算出については、自然言語処理の分野等における既存技術を用いることができる。また、管理者等があらかじめ、カテゴリ同士の類似度を定義しておいてもよい。
Claims (10)
- 撮像対象を撮像して撮像画像を得る撮像部と、
前記撮像画像より特徴点及び当該特徴点近傍の局所画像特徴量を算出して特徴情報として出力する算出部と、
複数の認識対象につきそれぞれ、その画像より前記算出部が算出するのと同種の特徴情報と、当該認識対象に関する属性情報と、を紐付けて記憶しているデータベースにアクセスし、当該複数の認識対象のうち一部分の認識対象を選別してその特徴情報を取得する選別部と、
前記選別された各認識対象の特徴情報と前記撮像画像より算出された特徴情報との類似性を評価することで、前記撮像画像における撮像対象が前記選別された各認識対象のいずれに該当するかを決定する照合部と、を備え、
前記選別部は、現在の撮像画像の撮像対象に関して前記照合部が前記いずれに該当するかを決定するための候補として、前記一部分の認識対象を前記データベースから選別するに際して、過去の撮像画像の撮像対象に関して前記照合部が前記いずれに該当するかを決定した認識対象に対して紐付いている属性情報と類似していると判定される属性情報を有する認識対象を、前記データベースから選別することを特徴とする情報端末装置。 - 前記属性情報が、認識対象の所在情報を含んで構成されており、
前記選別部は、前記属性情報の類似を判定するに際して、前記所在情報が近いほど類似性が高いものとして評価することを特徴とする請求項1に記載の情報端末装置。 - 前記認識対象が、カタログ又は書籍のページに掲載される対象または当該ページの一部分に掲載される対象であり、
前記所在情報が、当該カタログ又は書籍を識別する情報を含んで構成されている、又は、当該カタログ又は書籍を識別する情報と当該掲載されるページを特定する情報とを含んで構成されている、ことを特徴とする請求項2に記載の情報端末装置。 - 前記属性情報が、前記カタログ又は書籍の発行時期及び/または発行対象地域の情報を含んで構成されており、
前記選別部は、前記属性情報の類似を判定するに際して、前記カタログ又は書籍の発行時期及び/または発行対象地域が近いほど類似性が高いものとして評価することを特徴とする請求項3に記載の情報端末装置。 - 前記属性情報が、認識対象のカテゴリの情報を含んで構成されており、
前記選別部は、前記属性情報の類似を判定するに際して、前記カテゴリが近いほど類似性が高いものとして評価することを特徴とする請求項1ないし4のいずれかに記載の情報端末装置。 - 前記属性情報が、認識対象と共起関係にある対象を列挙した情報を含んで構成されており、
前記選別部は、前記属性情報の類似を判定するに際して、前記共起関係にある対象の共通性が高いほど類似性が高いものとして評価することを特徴とする請求項1ないし5のいずれかに記載の情報端末装置。 - 前記属性情報が、認識対象に関するユーザ立場での優先順位の情報を含んで構成されており、
記選別部は、前記属性情報の類似を判定するに際して、前記優先順位が近いほど類似性が高いものとして評価することを特徴とする請求項1ないし6のいずれかに記載の情報端末装置。 - 前記照合部では、前記選別された各認識対象の特徴情報と前記撮像画像より算出された特徴情報との類似性を評価する際の順番又は優先順位として、
前記選別部において、過去の撮像画像の撮像対象に関して前記照合部がいずれに該当するかを決定した認識対象に対して紐付いている属性情報と類似していると判定される属性情報を有する認識対象を、前記データベースから選別する際の、当該類似していると判定するための類似度に基づく順番又は優先順位、
を採用することを特徴とする請求項1ないし7のいずれかに記載の情報端末装置。 - コンピュータを請求項1ないし8のいずれかに記載の情報端末装置として機能させることを特徴とするプログラム。
- 複数の認識対象につきそれぞれ、その画像より算出した特徴情報と、当該認識対象に関する属性情報と、を紐付けたデータ構造であって、
撮像対象を撮像して撮像画像を得る撮像部と、
前記撮像画像より特徴点及び当該特徴点近傍の局所画像特徴量を算出して特徴情報として出力する算出部と、
複数の認識対象につきそれぞれ、前記データ構造に従うデータを記憶しているデータベースにアクセスし、当該複数の認識対象のうち一部分の認識対象を選別してその特徴情報を取得する選別部と、
前記選別された各認識対象の特徴情報と前記撮像画像より算出された特徴情報との類似性を評価することで、前記撮像画像における撮像対象が前記選別された各認識対象のいずれに該当するかを決定する照合部と、を備える情報端末装置において、
前記選別部が、現在の撮像画像の撮像対象に関して前記照合部が前記いずれに該当するかを決定するための候補として、前記一部分の認識対象を前記データベースから選別するに際して、過去の撮像画像の撮像対象に関して前記照合部がいずれに該当するかを決定した認識対象に対して紐付いている属性情報と類似していると判定される属性情報を有する認識対象を、前記データベースから選別できるようにすることを特徴とするデータ構造。
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JP2011227654A (ja) * | 2010-04-19 | 2011-11-10 | Panasonic Corp | 照合装置 |
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