JP2017173902A - 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】精度の良い辞書データを効率的に作成する。【解決手段】情報処理装置は、取得部と、抽出部と、作成部とを備える。取得部は、ネットワークを介して出品物の取引サービスを提供するサービス提供装置から出品物データを取得する。抽出部は、取得部によって取得した出品物データから、出品物の画像データと出品物の情報データとを抽出する。作成部は、抽出部によって抽出した、出品物の画像データと出品物の情報データとに基づいて、物品検索用の辞書データを作成する。【選択図】図７

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。

近年、スマートフォンやタブレット型ＰＣ（Personal Computer）などのスマートデバイス、デスクトップ型のＰＣなどによって物品を撮影し、撮影した画像の画像データをインターネットなどのネットワークを介して情報処理装置に送信し、情報処理装置から撮影した物品の情報を取得することが知られている。

このような、情報処理装置に関して、物品を撮影した画像の画像データに含まれる特徴量データと、予め登録された辞書データの特徴量データとを比較し、撮影した物品に関する情報を提供する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１４−２１９２１号公報

上記したような情報処理装置では、多くの学習用画像データを用意し、学習用画像データを機械学習することで、辞書データが作成されている。精度の良い辞書データを作成するためには、多くの学習用画像データが必要である。

通常、学習用画像データの用意は人為的に行われており、精度の良い辞書データを作成するために多くの作業時間が作業者に必要となり、作業効率の点で改善の余地がある。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、精度の良い辞書データを効率的に作成する、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムを提供することを目的とする。

実施形態の一態様は、情報処理装置であって、取得部と、抽出部と、作成部とを備える。取得部は、ネットワークを介して出品物の取引サービスを提供するサービス提供装置から出品物データを取得する。抽出部は、取得部によって取得した出品物データから、出品物の画像データと出品物の情報データとを抽出する。作成部は、抽出部によって抽出した、出品物の画像データと出品物の情報データとに基づいて、物品検索用の辞書データを作成する。

実施形態の一態様によれば、精度の良い辞書データを効率的に作成することができる。

図１は、本実施形態の情報処理装置によって行われる情報処理の一例を示す図である。 図２は、情報提供システムの構成例を示す図である。 図３は、ＥＣサイトにアクセスした場合の表示例を示す図である。 図４は、ショッピングサーバのＤＢにおける、出品物キーと出品物の画像データと出品物の情報データとの関係を示すテーブルである。 図５は、オークションサイトにアクセスした場合の表示例を示す図である。 図６は、オークションサーバにおける、出品物キーと出品物の画像データと出品物の情報データとの関係を示すテーブルである。 図７は、本実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。 図８は、辞書キーと画像辞書データと出品物参照用データと代表画像データとの関係を示すテーブルである。 図９は、ユーザが撮影した物品を表示する情報端末の表示例である。 図１０は、情報処理装置によって送信された、出品物参照用データと送信画像データとを表示する情報端末の表示例である。 図１１は、情報処理装置における辞書データ作成処理を示すフローチャートである。 図１２は、情報処理装置における物品検索処理を示すフローチャートである。 図１３は、第１変形例における、辞書キーと画像辞書データと出品物参照用データと出品物実画像データとの関係を示すテーブルである。 図１４は、複数の出品物が表示されたユーザの情報端末の表示例である。 図１５は、情報処理装置などの機能を実現するコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。

以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムについて、図を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により、本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムが限定されるものではない。

[１．情報処理]
まず、図１を用いて本実施形態の情報処理の一例について説明する。図１は、本実施形態の情報処理装置１によって行われる情報処理の一例を示す図である。

情報処理装置１は、ネットワークＮを介して、電子商取引の対象となる出品物の取引サービスを提供するサービス提供装置２、具体的には、ショッピングサーバ２Ａ、オークションサーバ２Ｂなどから出品物に関するデータ（以下、出品物データという。）を多数取得する。出品物データには、出品物の画像データと出品物の情報データとが含まれる。

ショッピングサーバ２Ａには、出品者によって出品物データが登録され、ショッピングサーバ２Ａは、登録された出品物データを記憶している。例えば、ショッピングサーバ２Ａには、出品物の画像が、出品物の画像データとして記憶され、出品物の商品名などが、出品物の情報データとして記憶されている。「商品名」は、出品物の名称を示す情報である。

オークションサーバ２Ｂには、出品者によって出品物データが登録され、オークションサーバ２Ｂは、登録された出品物データを記憶している。例えば、オークションサーバ２Ｂには、出品物の画像が、出品物の画像データとして記憶され、出品物の落札情報、例えば、落札価格などが、出品物の情報データとして記憶されている。「落札価格」とは、オークションによって落札された際の価格である。

情報処理装置１は、ショッピングサーバ２Ａなどに自発的にアクセスして、出品物データを取得する、いわゆるプル型であってもよく、ショッピングサーバ２Ａから出品物データが自動的に送信される、いわゆるプッシュ型であってもよい。

情報処理装置１は、取得した出品物データから、出品物の画像データと出品物の情報データとを抽出する。

情報処理装置１の制御部２０は、出品物の画像データと、出品物の情報データとに基づいて、物品検索用の辞書データを作成する。物品検索用の辞書データは、例えば、出品物の画像データを用いた機械学習によって作成される画像辞書データと、出品物の情報データから作成される出品物参照用データとを含む。出品物参照用データには、例えば、「商品名」や、「落札価格」などのデータが含まれる。

辞書データでは、出品物に対する特定のキー（以下、辞書キーという。）によって、画像辞書データと出品物参照用データとが関連付けられている。例えば、辞書キー「ｄ０００１」によって、画像辞書データ「Ｄ０００１」と出品物参照用データ「Ｉ０００１」とが関連付けられ、辞書キー「ｄ０００４」によって、画像辞書データ「Ｄ０００４」と出品物参照用データ「Ｉ０００２」とが関連付けられている。

情報処理装置１の記憶部３０は、作成された辞書データを記憶する。

情報処理装置１は、ユーザが撮影した物品の画像に関する画像データ（以下、送信画像データともいう。）が送信された場合には、送信画像データの特徴が類似する画像辞書データを辞書データの中から検索する。そして、情報処理装置１は、検索した画像辞書データに関連付けられた出品物参照用データを読み出し、読み出した出品物参照用データをユーザへ送信する。

このように、多くの出品物データを有するサービス提供装置２から、多くの出品物データを取得し、取得した出品物データから辞書データを作成することで、精度の良い辞書データを効率的に作成することができる。

[２．情報提供システム５]
図２を用いて、情報提供システム５について説明する。図２は、情報提供システム５の構成例を示す図である。

情報提供システム５は、サービス提供装置２と、情報処理装置１と、情報端末４とを備える。情報提供システム５では、サービス提供装置２と、情報処理装置１と、情報端末４とが、ネットワークＮを介して相互に通信可能に接続される。ネットワークＮは、例えば、インターネットのＷＡＮ（Wide Area Network）である。

サービス提供装置２は、例えば、ショッピングサーバ２Ａ、オークションサーバ２Ｂである。なお、サービス提供装置２は、ショッピングサーバ２Ａ、オークションサーバ２Ｂに限られず、インターネットによるフリーマーケットサイトを提供するサーバや、中古買取業者のサーバなどであってもよい。

図２では、１つのショッピングサーバ２Ａ、及び１つのオークションサーバ２Ｂを示しているが、複数のショッピングサーバ２Ａや、複数のオークションサーバ２Ｂなどに、情報処理装置１が接続可能であってもよい。

ショッピングサーバ２Ａは、複数の出品物を販売するＥＣ（Electronic Commerce）サイトを提供する装置である。ユーザが情報端末４によってＥＣサイトにアクセスした場合には、情報端末４の画面４０に、例えば、図３に示すような表示がされる。図３は、ＥＣサイトにアクセスした場合の表示例を示す図である。

ＥＣサイトにアクセスした場合には、出品物の画像（図３では、出品物の画像を破線で囲む。）として、例えば、正面から撮影した画像、背面から撮影した画像が、画面４０に表示される。これらの画像に関する画像データは、ショッピングサーバ２Ａのデータベース（以下、ＤＢとする。）２ａに記憶されている。

また、ＥＣサイトにアクセスした場合には、出品物の情報（図３では、出品物の情報を一点鎖線で囲む。）として、例えば、「メーカー」、「商品名」、「価格」、「型番」、「カラー」、「レビュー」に関する情報が、画面４０に表示される。これらの情報に関する出品物の情報データは、ショッピングサーバ２ＡのＤＢ２ａに記憶されている。

「メーカー」は、出品物を製造した会社の情報である。「価格」は、出品物の販売価格である。「型番」は、メーカーによって出品物（商品）に付与される識別番号であり、ローマ字や数字などによって表される。「カラー」は、出品物の主な色である。「レビュー」は、出品物（商品）に対する購入者の評価である。

ショッピングサーバ２ＡのＤＢ２ａでは、出品物に対し特有のキー（以下、出品物キーという。）が付与され、図４に示すように、出品物キーと出品物の画像データと出品物の情報データとが関連付けられて記憶されている。図４は、ショッピングサーバ２ＡのＤＢ２ａにおける、出品物キーと出品物の画像データと出品物の情報データとの関係を示すテーブルである。

例えば、出品物キー「Ｋ０００１」に、「商品名」が「Ａカメラ」である出品物の情報データと、２つの出品物の画像データ「Ｐ０００１」、及び「Ｐ０００２」（２枚の画像）とが関連付けられて、これらの情報がショッピングサーバ２ＡのＤＢ２ａに記憶されている。また、出品物キー「Ｋ０００２」に、「商品名」が「Ｂテレビ」である出品物の情報データと、３つの出品物の画像データ「Ｐ０００３」〜「Ｐ０００５」（３枚の画像）とが関連付けられて、これらの情報がショッピングサーバ２ＡのＤＢ２ａに記憶されている。また、出品物キー「Ｋ０００３」に、「商品名」が「Ｃカバン」である出品物の情報データと、１つの出品物の画像データ「Ｐ０００６」（１枚の画像）とが関連付けられて、これらの情報がショッピングサーバ２ＡのＤＢ２ａに記憶されている。

オークションサーバ２Ｂは、インターネットによるオークションサイトを提供する装置である。オークションサイトにアクセスした場合には、情報端末４の画面４０に、例えば、図５に示すような表示がされる。図５は、オークションサイトにアクセスした場合の表示例を示す図である。

オークションサイトにアクセスした場合には、出品物の画像（図５では、出品物の画像を破線で囲む。）として、例えば、斜めから撮影した画像、正面から撮影した画像、背面から撮影した画像が、画面４０に表示される。これらの画像に関する出品物の画像データは、オークションサーバ２ＢのＤＢ２ｂに記憶されている。

また、オークションサイトにアクセスした場合には、出品物の情報（図５では、出品物の情報を一点鎖線で囲む。）として、例えば、「商品名」、「現在価格」、「入札件数」、「型番」、「カラー」、「サイズ」に関する情報が表示される。これらの情報に関する出品物の情報データは、オークションサーバ２ＢのＤＢ２ｂに記憶されている。

「現在価格」は、現在のオークション価格である。「入札件数」は、オークションに出品されている出品物に対する実際の入札数である。「サイズ」は、出品物の大きさに関する情報であり、例えば、横、高さ、奥行きの長さである。

オークションサーバ２ＢのＤＢ２ｂでは、ショッピングサーバ２ＡのＤＢ２ａと同様に、出品物に対し、出品物キーが付与され、図６に示すように、出品物キーと出品物の画像データと出品物の情報データとが関連付けられて記憶されている。図６は、オークションサーバ２ＢのＤＢ２ｂにおける、出品物キーと出品物の画像データと出品物の情報データとの関係を示すテーブルである。

例えば、出品物キー「Ｅ０００１」に、「商品名」が「Ａカメラ」である出品物の情報データと、３つの出品物の画像データ「Ｃ０００３」〜「Ｃ０００５」（３枚の画像）とが関連付けられて、これらの情報がオークションサーバ２ＢのＤＢ２ｂに記憶されている。また、出品物キー「Ｅ０００２」に、「商品名」が「Ｄビデオ」である出品物の情報データと、１つの出品物の画像データ「Ｃ０００６」（１枚の画像）とが関連付けられて、これらの情報がオークションサーバ２ＢのＤＢ２ｂに記憶されている。

なお、出品物の情報データには、上記した以外にも、「価格推移」、「落札価格」、「落札日時」、「口コミ」、「出品物の状態」、「落札価格の分布」などが含まれる。

「価格推移」とは、出品物の価格の変動をグラフ化した図である。「落札価格」とは、オークションに落札された価格である。「落札日時」とは、出品物が落札された日、及び時間である。「口コミ」とは、出品物に対する落札者の評価である。「出品物の状態」とは、例えば、新品であるのか、キズがあるのかなどの情報である。「落札価格の分布」とは、出品物に対する落札価格の幅を示す情報である。

このように、ショッピングサーバ２ＡのＤＢ２ａ、及びオークションサーバ２ＢのＤＢ２ｂには、出品物毎に、出品物の画像データと出品物の情報データとが関連付けられて記憶され、多くの出品物データが蓄積されている。

サービス提供装置２は、情報処理装置１からの要求に応じて（プル型）、または情報処理装置１からの要求の有無に関わらず（プッシュ型）、ネットワークＮを介して出品物データを情報処理装置１に送信する。

情報端末４は、スマートフォンやタブレット型ＰＣなどのスマートデバイス、デスクトップ型のＰＣなどであり、通信機能を有する。情報端末４は、例えば、有線ＷＡＮ回線や無線ＷＡＮ基地局（図示せず）を介してネットワークＮに接続された、ショッピングサーバ２Ａ、オークションサーバ２Ｂ、及び情報処理装置１と通信することができる。

[３．情報処理装置１]
[３．１．情報処理装置１の構成]
図７を用いて、情報処理装置１について詳しく説明する。図７は、本実施形態に係る情報処理装置１の構成例を示す図である。本実施形態の情報処理装置１は、通信部１０と、制御部２０（コントローラ）と、記憶部３０とを備える。

[３．１．１．通信部１０]
通信部１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１０は、ネットワークＮを介して、ショッピングサーバ２Ａ、オークションサーバ２Ｂ、情報端末４などとの間でデータの送受信を行う。

［３．１．２．制御部２０］
図７に示すように、制御部２０は、取得部２１と、抽出部２２と、分析部２３と、作成部２４と、検索部２５とを備える。

制御部２０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、情報処理装置１内部の記憶部３０に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部２０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。

[３．１．３．取得部２１]
取得部２１は、ショッピングサーバ２Ａ、及びオークションサーバ２Ｂから、所定のタイミングでネットワークＮ、及び通信部１０を介して出品物データを取得する。所定のタイミングは、例えば、出品物が出品された時、落札された時、価格などが更新された時、予め設定された所定時間が経過した時である。所定のタイミングは、これらの条件を複数含んでもよい。

取得部２１が所定のタイミングで出品物データを取得することで、出品物データには、出品物の取引時に決定される取引情報が含まれる。例えば、オークションや、フリーマーケットなどの個人間取引においては、取引時の価格は、出品時の価格とは異なることが多い。また、例えば、ＥＣサイトを通じて行われる企業対消費者間取引においても、キャンペーン時期などには出品時の価格に対し特別に価格が割引になるなど、取引時の価格は、販売開始時（出品時）の価格とは異なることがある。本実施形態では、取得部２１が所定のタイミングで出品物データを取得することで、実際に取引が成立した取引時の価格などの取引情報を出品物データとして含むことができる。

取得部２１は、所定のタイミングで、ショッピングサーバ２Ａなどに自発的にアクセスして、出品物データを取得する場合には、ショッピングサーバ２ＡのＤＢ２ａ、及びオークションサーバ２ＢのＤＢ２ｂに蓄積された出品物データのうち、所定条件を満たす出品物データは取得しない。所定条件は、出品物データの信用度が低いデータであり、例えば、評価が低い出品者が出品した出品物データ、情報データが少ない出品物データ、画像の質が悪い（画像データの容量が小さい）出品物データ、入札数が少ない（例えば、入札がされていない）出品物データが該当する。

つまり、取得部２１は、ショッピングサーバ２Ａ、及びオークションサーバ２Ｂから取得可能な出品物データに対してフィルタをかけることで、信用度の低い出品物データをショッピングサーバ２Ａ、及びオークションサーバ２Ｂから取得せず、信用度の高い出品物データのみをショッピングサーバ２Ａ、及びオークションサーバ２Ｂから取得する。信用度は、実際の取引における「口コミ」などの取引に関する評価や、情報データの多さなどによって設定される。特に、取引に関する評価は、例えば、取引の当事者である、出品者と、落札者などとのお互いの満足度を採点した評価であり、実際の取引における評価が高い場合には、そのような出品物データは正しいデータである可能性が高い。そのため、取引に関する評価が高い出品物データは信用度が高く設定される。

また、取得部２１は、所定のタイミングで、ショッピングサーバ２Ａ、及びオークションサーバ２Ｂから出品物データが自動的に送信される場合には、全ての出品物データを取得後に、所定条件を満たす出品物データを削除してもよい。

[３．１．４．抽出部２２]
抽出部２２は、取得部２１によって取得した出品物データから、出品物の情報データと出品物の画像データとを抽出する。抽出部２２は、出品物データに出品物の画像データが複数含まれる場合には、複数の出品物の画像データを抽出する。

[３．１．５．分析部２３]
分析部２３は、抽出部２２によって抽出した出品物の情報データに含まれる、「商品名」、「型番」、及び「カラー」に関するデータに基づいて、辞書キーを検索する。なお、これら以外の出品物の情報データに基づいて、辞書キーを検索してもよい。分析部２３は、検索の結果、辞書キーを検索できなかった場合、すなわち、新たな種別の出品物に関する出品物の情報データが抽出部２２によって抽出された場合には、新たな辞書キーを新たな種別の出品物の情報データに付与する。そして、分析部２３は、出品物の画像データを、辞書キーに属するクラスに分類する。

辞書キーには、物品参照用データが関連付けられているが、物品参照用データに含まれる出品物の情報データ、例えば、「商品名」、「型番」、「カラー」などによって、辞書キーを検索することができる。

辞書キーは、出品物の情報データ毎に予め付与され、記憶部３０に記憶されている。辞書キーは、同一の出品物であっても、出品物の撮影角度が異なる出品物の画像データがある場合には、複数設定されている。

従って、出品物の撮影角度が異なる出品物の画像データは、異なる辞書キーに属するクラスに分類される。例えば、出品物が正面から撮影された画像についての出品物の画像データと、出品物が背面から撮影された画像についての出品物の画像データとは、異なる辞書キーに属するクラスに分類される。

分析部２３は、出品物の撮影角度が異なる出品物の画像データがある場合には、以下のようにして各出品物の画像データを分類する。

まず、分析部２３は、出品物の情報データに基づいて辞書キーを検索する。この場合、辞書キーが複数検索される。分析部２３は、検索した各辞書キーに関連付けられて記憶部３０に記憶された代表画像データを読み出す。代表画像データは、出品物の画像データを、撮影角度に応じて分類するための画像データである。代表画像データは、人為的に設定されている。代表画像データは、例えば、画質が良い画像から取得された画像データである。

分析部２３は、代表画像データを出品物の画像データと比較することで、出品物の画像データを撮影角度毎に分類する。分析部２３は、例えば、テンプレートマッチング法により、各代表画像データと画像データとの類似度を算出する。

そして、分析部２３は、出品物の画像データを、類似度が最も高い代表画像データの辞書キーに属するクラスに分類する。出品物の撮影角度は、概ね決まっており、撮影角度毎に特徴（形状や大きさ）が異なることが多い。そのため、分析部２３は、各代表画像データと、画像データとの類似度を算出し、類似度が最も高い代表画像データにおける出品物の撮影角度と、出品物の画像データにおける出品物の撮影角度とが一致していると判定し、分類を行う。

なお、分析部２３は、出品物の画像データと各代表画像データとの類似度が、予め設定された所定値よりも全て低い場合には、出品物の画像データの信用度が低いと判定し、出品物の画像データを分類しなくてもよい。この場合、この出品物の画像データは、後述する作成部２４において画像辞書データを作成するための画像データ（正例）としては使用されない。

[３．１．６．作成部２４]
作成部２４は、分析部２３によって分類された出品物の画像データを用いて、機械学習を行い、辞書キーに対する画像辞書データを作成する。同一の出品物に対して、複数の辞書キーが付与されている場合には、各辞書キーに属するクラス毎に機械学習を行い、各辞書キーに対応する画像辞書データを作成する。

作成部２４は、出品物データから抽出した出品物の画像データ（正例）と、対象とする出品物以外の出品物データから抽出した出品物の画像データ（負例）とをそれぞれ多数（例えば、数１００〜数１０００個）用意する。そして、作成部２４は、これらの画像データの特徴量、例えば、ＨＯＧ（Histograms of Oriented Gradients）特徴量を抽出し、例えば、ＳＶＭ（Support Vector Machine）の識別器を用いて機械学習を行い、画像辞書データを作成する。

画像辞書データは、例えば、出品物の画像データから抽出される各特徴量に対する重み付けが行われたモデルであり、出品物の画像データの特徴量の分布に対応した辞書データである。

なお、特徴量は、ＨＯＧ特徴量の他に、ＳＩＦＴ（Scale-Invariant Feature Transform）特徴量などであってもよい。また、識別器は、ＳＶＭの他に、例えば、アダブースト（AdaBoost）などの識別器であってもよい。

また、作成部２４は、抽出部２２によって抽出された出品物の情報データに基づいて、出品物参照用データを作成する。作成部２４は、出品物の情報データに含まれる各データ、例えば、「商品名」、「落札価格」、「落札価格の分布」、「入札件数」、「型番」、「カラー」などを、出品物参照用データの要素として関連付け、出品物参照用データを作成する。

作成部２４は、作成した画像辞書データと出品物参照用データとを辞書キーに関連付けることで辞書データを作成する。これにより、画像辞書データと出品物参照用データとが関連付けられる。なお、画像辞書データと出品物参照用データとが関連付けられるとは、画像辞書データと、出品物参照用データに含まれる各出品物の情報データとが関連付けられることを含んでいる。

作成部２４は、取得部２１によって新たな出品物データが得られた場合には、新たな出品物の画像データと、新たな出品物の情報データとを加えて、辞書データを作成する。すなわち、新たな出品物データが取得された場合には、辞書データが更新される。これにより、例えば、オークションなどによる個人間取引や、ＥＣサイトなどにおける企業対消費者間取引による取引が成立した取引時に決定される取引情報を出品物参照用データとして含んだ辞書データが作成される。

なお、新たな出品物データにおいて、出品物の情報データのみが更新されていた場合には、作成部２４は、画像辞書データを更新せずに、出品物参照用データのみを更新して、辞書データを更新してもよい。これにより、情報処理装置１の負荷を低減することができる。

このように、作成部２４は、ショッピングサーバ２Ａや、オークションサーバ２Ｂなどのサービス提供装置２から自動的に取得する出品物データから抽出される、出品物の画像データと出品物の情報データとに基づいて、辞書データを作成する。

[３．１．７．記憶部３０]
記憶部３０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、またはハードディスク、光ディスクなどの記憶装置によって実現される。

記憶部３０は、作成部２４によって作成された辞書データと、代表画像データとを、辞書キー毎に記憶する。記憶部３０には、例えば、図８に示すように、各辞書キーに対し、辞書データに含まれる、画像辞書データ、及び出品物参照用データと、代表画像データとが関連付けられて記憶されている。図８は、記憶部３０における、辞書キーと画像辞書データと出品物参照用データと代表画像データとの関係を示すテーブルである。

図８では、辞書キー「ｄ０００１」に対し、画像辞書データ「Ｄ０００１」と出品物参照用データ「Ｉ０００１」と代表画像データ「Ｑ０００１」とが関連付けられて記憶されている。また、辞書キー「ｄ０００２」に対し、画像辞書データ「Ｄ０００２」と出品物参照用データ「Ｉ０００１」と代表画像データ「Ｑ０００２」とが関連付けられて記憶されている。また、辞書キー「ｄ０００３」に対し、画像辞書データ「Ｄ０００３」と出品物参照用データ「Ｉ０００１」と代表画像データ「Ｑ０００３」とが関連付けられて記憶されている。これは、辞書キー「ｄ０００１」〜「ｄ０００３」は、同一の出品物で、出品物の撮影角度が異なる辞書キーであることを意味している。

また、図８では、辞書キー「ｄ０００４」に対し、画像辞書データ「Ｄ０００４」と出品物参照用データ「Ｉ０００２」と代表画像データ「Ｑ０００４」とが関連付けられて記憶されている。これは、辞書キー「ｄ０００４」に対応する出品物が、辞書キー「ｄ０００１」〜「ｄ０００３」に対応する出品物とは異なることを意味している。

[３．１．８．検索部２５]
検索部２５は、ユーザから送信された送信画像データの画像識別を行う。検索部２５は、記憶部３０に記憶された画像辞書データを用いて、送信画像データの特徴が類似する画像辞書データを検索する。検索部２５は、例えば、送信画像データの特徴量を、作成部２４と同様に抽出し、抽出した送信画像データの特徴量から、送信画像データの特徴が類似する画像辞書データを検索する。そして、検索部２５は、検索した画像辞書データの辞書キーを読み出す。

検索部２５は、例えば、送信画像データの特徴量を画像辞書データに基づいてスコア化し、スコアが予め設定された所定値以上である場合に、送信画像データの特徴が画像辞書データと類似していると判定する。そして、検索部２５は、スコアが最も高い画像辞書データの辞書キーを読み出す。なお、ここでは、スコアが高くなるほど、送信画像データの特徴が画像辞書データと類似するものとする。

検索部２５は、読み出した辞書キーに基づいて、画像辞書データに関連付けられた出品物参照用データを読み出す。

このようにして、検索部２５は、送信画像データの特徴が類似する画像辞書データに関連付けられた出品物参照用データを検索する。

検索部２５は、このようにして検索した出品物参照用データを、送信画像データとともに、通信部１０、ネットワークＮを介して情報端末４に送信する。

出品物参照用データには、出品物の「商品名」、「落札価格」、「落札価格の分布」などが含まれており、出品物の取引時に決定される取引情報が含まれている。すなわち、情報端末４には、出品物の取引時に決定される取引情報も送信され、情報端末４にこれらの情報を表示させることができる。

[３．２．情報処理装置１における処理例]
次に、ユーザが、Ａカメラを正面から撮影し、情報処理装置１にＡカメラを正面から撮影した画像の送信画像データを送信した場合を一例として、情報処理装置１における処理を説明する。

ここでは、図８の画像辞書データ「Ｄ０００１」は、例えば、図３、図５においてＡカメラを正面から撮影した画像の画像データなどから機械学習により作成された画像辞書データである。図８の画像辞書データ「Ｄ０００２」は、例えば、図３、図５においてＡカメラを背面から撮影した画像の画像データなどから機械学習により作成された画像辞書データである。図８の画像辞書データ「Ｄ０００３」は、例えば、図５においてＡカメラを斜めから撮影した画像の画像データなどから機械学習により作成された画像辞書データである。

出品物参照用データ「Ｉ０００１」は、図４に示す出品物の情報データに含まれる各データと、図６に示す出品物の情報データに含まれる各データとを含むデータである。

ユーザが、Ａカメラを正面から撮影すると、情報端末４の画面４０に、例えば、図９に示す画像が表示される。図９は、ユーザが撮影したＡカメラの画像を表示する情報端末４の表示例である。ユーザが、送信ボタン４１を操作（タッチ）すると、Ａカメラを正面から撮影した画像の画像データ（送信画像データ）が、ネットワークＮを介して情報処理装置１に送信される。

情報処理装置１では、Ａカメラを正面から撮影した画像の送信画像データを、通信部１０を介して検索部２５が取得する。そして、検索部２５によって送信画像データの特徴量が抽出され、画像識別が行われる。

送信画像データは、Ａカメラを正面から撮影した画像の画像データであり、送信画像データの特徴は、図８の画像辞書データ「Ｄ０００１」に類似する。従って、検索部２５は、画像辞書データ「Ｄ０００１」に関連付けられた辞書キー「ｄ０００１」を読み出す。次に、検索部２５は、辞書キー「ｄ０００１」に関連付けられた出品物参照用データ「Ｉ０００１」を読み出す。

そして、情報処理装置１は、通信部１０、ネットワークＮを介して、情報端末４に、送信画像データとともに、読み出した出品物参照用データを送信する。すなわち、情報処理装置１によって、送信画像データとともに、出品物参照用データに含まれる出品物の情報データが、情報端末４に送信される。

これにより、ユーザの情報端末４の画面４０には、例えば、図１０に示す画像が表示される。図１０は、情報処理装置１によって送信された、出品物参照用データと送信画像データとを表示する情報端末４の表示例である。情報端末４には、出品物の情報として、例えば、「ユーザが撮影した画像」、「メーカー」、「商品名」、「型番」、「販売価格」、及び「落札価格」が表示される。

ユーザは、撮影したカメラ（物品）がＡカメラであるかどうか知らない場合でも、情報端末４でカメラを撮影し、その画像データを情報処理装置１に送信することで、撮影したカメラの「商品名」、「販売価格」、「落札価格」などの情報を得ることができる。

なお、ユーザの情報端末４には、出品物参照用データに含まれる、「価格推移」、「出品物の状態」などの情報が表示されてもよい。

例えば、ユーザが、或る物品に興味がある場合には、物品を情報端末４によって撮影し、撮影した物品の画像データ（送信画像データ）を情報処理装置１に送信することで、物品の情報を得ることができる。このように、物品に関する情報をすぐに取得することで、物品の購買意欲を高めることができる。また、ユーザが、自己の有する物品をオークションに出品することを考えている場合には、オークションにおける落札価格などを知ることができ、オークションへの出品を促すことができる。また、オークションへの出品に必要な各種情報を、取得した情報を引用して入力することもでき、オークションへの出品を容易に行うことができる。また、中古買取業者は、現在の物品の価格を容易に調べることができ、買い取り価格を容易に設定することができる。

[４．情報処理装置１の処理フロー]
[４．１．辞書データ作成処理フロー]
次に、情報処理装置１における辞書データ作成処理について、図１１のフローチャートを用いて説明する。図１１は、情報処理装置１における辞書データ作成処理を示すフローチャートである。

図１１に示すように、情報処理装置１の制御部２０は、所定のタイミングで、ネットワークＮを介して、サービス提供装置２（ショッピングサーバ２Ａや、オークションサーバ２Ｂなど）から出品物データを取得する（ステップＳ１００）。

次に、制御部２０は、取得した出品物データから、出品物の情報データと出品物の画像データとを抽出する（ステップＳ１０１）。

次に、制御部２０は、抽出した出品物の情報データに含まれる、「商品名」、「型番」、及び「カラー」に関するデータに基づいて、これらのデータが含まれる出品物参照用データを関連付けた辞書キーを検索する（ステップＳ１０２）。

制御部２０は、同一の出品物に対して辞書キーが複数設定されている場合（ステップＳ１０３；Ｙｅｓ）には、各辞書キーに関連付けられた代表画像データを読み出す（ステップＳ１０４）。

制御部２０は、出品物の画像データを、辞書キーに属するクラスに分類する。同一の出品物に対して辞書キーが複数設定されている場合には、制御部２０は、出品物の画像データを、類似度が最も高い代表画像データの辞書キーに属するクラスに分類する（ステップＳ１０５）。

次に、制御部２０は、辞書キーに属するクラスに分類された出品物の画像データに基づいて、画像辞書データを作成する（ステップＳ１０６）。

また、制御部２０は、取得された出品物の情報データに基づいて、出品物参照用データを作成する（ステップＳ１０７）。

次に、制御部２０は、作成した画像辞書データと出品物参照用データとを関連付けた辞書データを作成する（ステップＳ１０８）。

次に、制御部２０は、作成された辞書データを記憶部３０に記憶させる（ステップＳ１０９）。

このようにして、情報処理装置１は、サービス提供装置２から出品物データを取得し、辞書データを作成する。

[４．２．物品検索処理フロー]
次に、情報処理装置１における物品検索処理について、図１２のフローチャートを用いて説明する。図１２は、情報処理装置１における物品検索処理を示すフローチャートである。

図１２に示すように、ネットワークＮを介して、情報端末４から、ユーザが撮影した物品の送信画像データが送信された場合には、情報処理装置１の通信部１０は、送信画像データを受信する（ステップＳ２００）。

次に、情報処理装置１の制御部２０は、送信画像データの特徴量を抽出し、抽出した送信画像データの特徴量から、送信画像データの特徴が類似する画像辞書データを検索する（ステップＳ２０１）。そして、制御部２０は、検索した画像辞書データの辞書キーを読み出す（ステップＳ２０２）。

次に、制御部２０は、検索した辞書キーに関連付けられた出品物参照用データを読み出す（ステップＳ２０３）。

次に、通信部１０は、ネットワークＮを介して、送信画像データと、読み出した出品物参照用データとを情報端末４に送信する（ステップＳ２０４）。

このようにして、ユーザが物品を撮影し、物品の画像データ（送信画像データ）を情報処理装置１に送信すると、物品に関する情報がユーザに提供される。

[５．変形例]
[５．１．第１変形例]
第１変形例の情報処理装置１は、出品物実画像データを辞書キーに関連付けて記憶する。出品物実画像データは、例えば、情報端末４に出品物の実画像を表示させることができる画像データ（出品物の実画像に関する画像データ）である。出品物実画像データは、例えば、代表画像データである。出品物実画像データは、人為的に設定されてもよく、また、例えば、評価が高い出品者の出品物データから取得された出品物の画像データであってもよい。

記憶部３０には、図１３に示すように、辞書キーに関連付けられて、画像辞書データ、出品物参照用データ、及び代表画像データに加えて、出品物実画像データが記憶されている。図１３は、第１変形例における、辞書キーと画像辞書データと出品物参照用データと代表画像データと出品物実画像データとの関係を示すテーブルである。

記憶部３０には、例えば、同じ出品物を示す辞書キー「ｄ０００１」〜「ｄ０００３」に関連付けられて出品物実画像データ「ＰＣ０００１」が記憶されている。また、記憶部３０には、別の出品物を示す辞書キー「ｄ０００４」に関連付けられて出品物実画像データ「ＰＣ０００２」が記憶されている。

情報処理装置１は、ユーザによって送信画像データが送信された場合に、送信画像データの特徴が類似する画像辞書データに関連付けられた出品物実画像データを、出品物参照データとともにユーザの情報端末４に送信する。これにより、情報端末４の画面４０には、出品物の情報とともに出品物の実画像が表示される。これにより、ユーザは、ユーザが撮影した物品と、情報端末４に表示された出品物の実画像とを視覚により比較することができる。

なお、情報処理装置１は、送信画像データと出品物実画像データと出品物参照データとを、情報端末４に送信してもよい。これにより、ユーザは、ユーザが撮影した物品の画像と、出品物の実画像とを、情報端末４で比較することができ、物品と出品物との比較を容易に行うことができる。

さらなる変形例として、情報処理装置１は、送信画像データの特徴が類似する画像辞書データを複数検索し、各画像辞書データに関連付けられた、出品物参照データ、出品物実画像データを情報端末４に複数送信してもよい。これにより、情報端末４の画面４０には、例えば、図１４に示すように、ユーザが撮影した物品と類似する、出品物の実画像と出品物の情報とが複数表示される。図１４は、カメラを一例として、複数の出品物が表示された情報端末４の表示例である。

さらなる変形例では、撮影した物品と類似する、出品物の実画像、及び出品物の情報をユーザに複数提供することができ、ユーザは複数の出品物（物品）の中から、好みの物品を探すことができる。これにより、情報端末４における物品検索能力を高めるとともに、ユーザの購買意欲を高めることができる。

[５．２．第２変形例]
第２変形例の情報処理装置１は、出品物の情報データとともに、出品物実画像データを情報端末４に送信した場合に、ユーザの選択結果を、ネットワークＮを介して通信部１０によって受信する。選択結果とは、出品物実画像データに基づいて、情報端末４に表示させた出品物の実画像の中の出品物が、ユーザが撮影した物品と一致したかどうかを示す情報である。

情報処理装置１は、例えば、出品物の実画像を、情報端末４に表示させた時間が長い場合には、ユーザが撮影した物品と、出品物の実画像の中の出品物とが一致していると判断する。すなわち、送信画像データに対して、検索した結果が正しかったと判断する。なお、判断方法としては、これに限られず、例えば、情報端末４に表示させた出品物の実画像の中の出品物が、ユーザが撮影した物品と一致するかどうかを確認するボタンを情報端末４に表示し、そのボタン操作（タッチ操作）の結果を通信部１０によって受信してもよい。

情報処理装置１は、ユーザが撮影した物品と、情報端末４に表示させた出品物の実画像の出品物とが一致している場合には、送信画像データをさらに用いて機械学習を行い、画像辞書データを作成し、辞書データを更新する。このように、ユーザによって確認された情報を用いて画像辞書データを更新することで、精度の良い辞書データを作成することができる。

[５．３．第３変形例]
第３変形例の情報処理装置１は、出品物の情報データに対する信用度が高い出品物データから抽出された出品物の画像データが有する特徴量に対する重みを大きくして画像辞書データを作成する。

例えば、ショッピングサーバ２ＡのＤＢ２ａから取得した出品物データに、多くの出品物の情報データが含まれている場合には、作成部２４は、出品物についての情報の質が高く、信用度が高いと判定する。そして、このような出品物データから抽出した出品物の画像データが有する特徴量に対する重みを大きくして画像辞書データを作成する。

また、例えば、評価が高い出品者が出品した出品物については、作成部２４は、信用度が高いと判定する。そして、このような出品物の出品物データから抽出した出品物の画像データが有する特徴量に対する重みを大きくして画像辞書データを作成する。

また、オークション開始から落札までの時間が短い出品物など、出品物が出品されてから取引終了までの時間が短い出品物については、例えば出品物の画像データや、出品物の情報データが正確であり、特に画像の質が高いと推定される。従って、このような出品物データから抽出した出品物の画像データが有する特徴量に対する重みを大きくして画像辞書データを作成する。

このように、出品物の情報データに対する信用度が高い出品物データから抽出された出品物の画像データが有する特徴量に対する重みを大きくして画像辞書データを作成することで、精度の良い画像辞書データを作成することができる。

[６．ハードウェアの構成]
上記してきた実施形態に係る情報処理装置１は、例えば図１５に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図１５は、情報処理装置１の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００またはＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が決定したデータをネットワークＮを介して他の機器へ送信する。

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、決定したデータを入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る情報処理装置１として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部２０の機能を実現する。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。

[７．効果]
実施形態に係る情報処理装置１は、取得部２１と、抽出部２２と、作成部２４とを備える。取得部２１は、ネットワークＮを介して出品物の取引サービスを提供するサービス提供装置２から複数の出品物データを取得する。抽出部２２は、取得部２１によって取得した出品物データから、出品物の画像データと出品物の情報データとを抽出する。作成部２４は、抽出部２２によって抽出した、出品物の画像データと出品物の情報データとに基づいて、物品検索用の辞書データを作成する。

このように、ショッピングサーバ２Ａや、オークションサーバ２Ｂなどのサービス提供装置２から自動的に出品物データを取得し、取得した出品物データから抽出された、出品物の画像データと出品物の情報データとに基づいて、辞書データを作成することで、精度の良い辞書データを効率的に作成することができる。

また、取得部２１は、所定のタイミングで、サービス提供装置２から出品物データを新たに取得する。抽出部２２は、取得部２１によって新たに取得した出品物データから、出品物の画像データと、出品物の情報データとを新たに抽出する。作成部２４は、抽出部２２によって新たに抽出した、出品物の画像データと、出品物の情報データとに基づいて、辞書データを更新する。

所定のタイミングで、サービス提供装置２から出品物データを新たに取得し、新たな出品物データに基づいて辞書データを更新することで、販売価格の変更など、出品物に関する情報の変更に応じて辞書データを更新することができる。これにより、例えば、物品の検索を行ったユーザに、物品検索時における出品物の正確な情報を提供することができる。

出品物データには、出品物の取引時に決定される取引情報が含まれる。

出品物データに、出品物の取引時に決定される取引情報が含まれることで、取得部２１は、出品後に実際に行われた取引時の取引情報を取得することができる。そのため、取引時の取引情報を含んだ辞書データを作成することができる。これにより、物品検索を行ったユーザに対し、取引時の取引情報を提供することができ、例えば、オークションやフリーマーケットなどへの出品を促すことができ、また、物品の購買意欲を高めることができ、商取引を活性化させることができる。

また、作成部２４は、出品物の情報データに対する信用度が高い出品物データから抽出した出品物の画像データが有する特徴量に対する重みを大きくして、辞書データを作成する。

出品物の情報データに対する信用度が高い出品物データから抽出された出品物データは、情報が正確である可能性が高い。そのため、このような出品物データから抽出された画像データが有する特徴量に対する重みを大きくすることで、精度の良い辞書データを作成することができる。

また、作成部２４は、出品物の情報データに対する信用度が低い出品物データを用いずに辞書データを作成する。

例えば、低評価を受けている出品者が出品した出品物から取得可能な出品物データや、画像の質が悪い出品物データや、情報データが少ない出品物データなど、信用性が低い出品物の出品物データに基づいて、辞書データが作成されないようにすることで、精度の良い辞書データを作成することができる。

また、信用度を出品物の取引に関する評価に基づいて設定する。

実際の取引における、取引に関する評価に基づいた信用度を考慮して辞書データを作成することで、精度の良い辞書データを作成することができる。

また、作成部２４は、出品物が出品されてから取引終了までの時間が短い出品物から取得した出品物の画像データが有する特徴量に対する重みを大きくして、辞書データを作成する。

出品物が出品されてから取引終了までの時間が短い出品物については、例えば出品物の画像データや、出品物の情報データが正確であり、特に画像の質が高いと推定される。従って、このような出品物データから抽出した出品物の画像データが有する特徴量に対する重みを大きくして画像辞書データを作成することで、精度の良い画像辞書データを作成することができる。

また、情報処理装置１は、通信部１０と、検索部２５とを備える。通信部１０は、ユーザが送信した物品の画像データ（送信画像データ）を受信する。検索部２５は、物品の画像データ（送信画像データ）の特徴が類似する画像辞書データを検索する。また、通信部１０は、物品の画像データ（送信画像データ）の特徴が類似する画像辞書データに関連付けられ、出品物の情報データを含む出品物参照用データを情報端末４に送信する。

このように、ユーザが物品の画像データ（送信画像データ）を送信すると、ユーザは、物品に関する情報をすぐに取得することができ、物品の購買意欲を高めることができ、また、オークションへの出品を促すことができる。そのため、商取引を活性化させることができる。

また、通信部１０は、物品の画像データ（送信画像データ）の特徴が類似する画像辞書データに関連付けられた、出品物参照用データと出品物の実画像に関する画像データとを、情報端末４に送信する。

このように、ユーザは、ユーザが撮影した物品と、情報端末４に表示された出品物の実画像を視覚により比較することができ、物品と出品物との比較を容易に行うことができる。

また、通信部１０は、出品物の実画像に関する画像データと、物品の画像データ（送信画像データ）との一致結果を受信する。作成部２４は、出品物の実画像に関する画像データと、物品の画像データとが一致している場合、物品の画像データ（送信画像データ）を用いて辞書データを更新する。

このように、ユーザによって確認された情報を用いて画像辞書データを更新することができ、精度の良い辞書データを作成することができる。

また、検索部２５は、物品の画像データ（送信画像データ）の特徴が類似する画像辞書データに関連付けられた出品物参照用データを複数検索する。通信部１０は、物品の画像データ（送信画像データ）の特徴が類似する画像辞書データに関連付けられた、出品物参照用データと出品物の実画像に関する画像データとを、情報端末４に複数送信する。

これにより、ユーザは複数の出品物（物品）の中から、好みの物品を探すことができ、情報端末４における物品検索能力を高めることができる。また、ユーザの購買意欲を高めることができ、商取引を活性化させることができる。

[８．その他]
上記した情報処理装置１や、ショッピングサーバ２Ａや、オークションサーバ２Ｂは、それぞれ複数の装置や、サーバコンピュータなどで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットフォーム等をＡＰＩ（Application Programming Interface）やネットワークＮコンピューティングなどで呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。すなわち、情報処理装置１の各部の処理を、他の装置で行ってもよい。

また、上記してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、制御部２０は、制御手段や制御回路に読み替えることができる。

上記実施形態では、撮影角度が異なる出品物の画像データを各辞書キーに属するクラスに分類する際に用いる代表画像データを人為的に設定したが、制御部２０によって自動的に設定してもよい。例えば、ショッピングサーバ２ＡのＤＢ２ａから取得する出品物データの中から、画質が良い画像の出品物の画像データを複数枚選択し、選択した出品物の画像データを特徴が類似するデータ毎に分類する。そして、類似する出品物の画像データの１つを代表画像データとしてもよい。

また、分析部２３は、撮影角度が異なる出品物の画像データを各辞書キーに属するクラスに分類する際に、画像辞書データを作成する方法と同様の方法により、分類してもよい。

また、作成部２４によって、辞書データを作成する際に、例えば、オークションサーバ２ＢのＤＢ２ｂから取得した出品物データから抽出した出品物の画像データは、画像の質が高いと判定してもよい。このような場合には、作成部２４は、この画像データが有する特徴量に対する重みを大きくして画像辞書データを作成する。これにより、精度の良い辞書データを作成することができる。

上記実施形態では、取得部２１は、信用度が低い出品物データを取得しないようにしたが、取得部２１は、全ての出品物データを取得してもよい。この場合、抽出部２２が、信用度が低い出品物データから、出品物の画像データと出品物の情報データとを抽出しないようにする。すなわち、画像辞書データを作成する際に、信用度が低い出品物データから抽出される出品物の画像データを用いて機械学習が行われないようにすればよい。

上記実施形態では、辞書キーに関連付けて、画像辞書データ、出品物参照用データなどを記憶部３０に記憶させたが、画像辞書データと出品物参照用データなどを直接関連付けて、記憶部３０に記憶させてもよい。

また、ユーザが、撮影角度を変更して撮影した物品の画像に関する画像データ（送信画像データ）を情報処理装置１に送信した場合、撮影角度毎に、例えば、「落札価格」や、「落札推移」などを表示させてもよい。これにより、ユーザが、物品をオークションに出品することを考えている場合に、より高く売れる撮影角度によって物品を撮影し、オークションに出品することができる。なお、このような場合には、出品物参照用データを、出品物の撮影角度毎に分けて辞書データを作成する。

また、作成部２４は、辞書データを出品物参照用データに応じて複数作成してもよい。例えば、「出品物の状態」に応じて複数の辞書データを作成してもよい。このようにして作成された複数の辞書データには、「出品物の状態」毎の取引価格の相場などが個別に含まれる。例えば、「出品物の状態」が「良い」、出品物の取引価格の相場は、「出品物の状態」が「悪い」、出品物の取引価格の相場よりも高い。従って、「出品物の状態」が「良い」、出品物に関する出品物データから作成された辞書データには、「出品物の状態」が「悪い」、出品物に関する出品物データから作成された辞書データよりも、出品物の取引価格の相場が高いデータが、出品物参照用データとして含まれる。これにより、例えば、ユーザが、物品をオークションに出品することを考えている場合に、物品の状態に応じた詳細な情報を得ることができる。

また、検索部２５は、画像識別を行う場合に、スコアが高くなるほど、送信画像データの特徴が画像辞書データと非類似であるとしてもよい。この場合には、検索部２５は、スコアが予め設定された所定値よりも低い場合に、送信画像データの特徴が画像辞書データと類似していると判定する。

また、画像辞書データを出品物の画像データの特徴量の分布で表し、検索部２５は、画像辞書データと、送信画像データの特徴量の分布とを比較し、その類似度に基づいて、画像識別を行ってもよい。

さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細、及び代表的な実施形態に限定されるものではない。従って、添付の特許請求の範囲、及びその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。

１ 情報処理装置
２ サービス提供装置
４ 情報端末
１０ 通信部
２０ 制御部
２１ 取得部
２２ 抽出部
２３ 分析部
２４ 作成部
２５ 検索部
３０ 記憶部

Claims (14)

1. ネットワークを介して出品物の取引サービスを提供するサービス提供装置から出品物データを取得する取得部と、
   前記取得部によって取得した前記出品物データから、前記出品物の画像データと前記出品物の情報データとを抽出する抽出部と、
   前記抽出部によって抽出した、前記出品物の画像データと前記出品物の情報データとに基づいて、物品検索用の辞書データを作成する作成部と
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 前記取得部は、
   所定のタイミングで、前記サービス提供装置から前記出品物データを新たに取得し、
   前記抽出部は、
   前記取得部によって新たに取得した前記出品物データから、前記出品物の画像データと、前記出品物の情報データとを新たに抽出し、
   前記作成部は、
   前記抽出部によって新たに抽出した、前記出品物の画像データと、前記出品物の情報データとに基づいて、前記辞書データを更新する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記出品物データには、前記出品物の取引時に決定される取引情報が含まれる
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
4. 前記作成部は、
   前記出品物の情報データに対する信用度が高い前記出品物データから抽出した前記出品物の画像データが有する特徴量に対する重みを大きくして、前記辞書データを作成する
   ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１つに記載の情報処理装置。
5. 前記作成部は、
   前記出品物の情報データに対する信用度が低い前記出品物データを用いずに前記辞書データを作成する
   ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１つに記載の情報処理装置。
6. 前記信用度は、
   前記出品物の取引に関する評価に基づいて設定される
   ことを特徴とする請求項４または５に記載の情報処理装置。
7. 前記作成部は、
   前記出品物が出品されてから取引終了までの時間が短い前記出品物から取得した前記出品物の画像データが有する特徴量に対する重みを大きくして、前記辞書データを作成する
   ことを特徴とする請求項１から６のいずれか１つに記載の情報処理装置。
8. 前記作成部は、
   前記出品物の状態に応じて、前記辞書データを複数作成する
   ことを特徴とする請求項１から７のいずれか１つに記載の情報処理装置。
9. ユーザが送信した物品の画像データを受信する通信部と、
   前記物品の画像データの特徴が類似する、前記辞書データの画像辞書データを検索する検索部と
   を備え、
   前記通信部は、
   前記物品の画像データの特徴が類似する前記画像辞書データに関連付けられ、前記出品物の情報データを含む出品物参照用データを前記ユーザの情報端末に送信する
   ことを特徴とする請求項１から８のいずれか１つに記載の情報処理装置。
10. 前記通信部は、
    前記物品の画像データの特徴が類似する前記画像辞書データに関連付けられた、前記出品物参照用データと前記出品物の実画像に関する画像データとを、前記情報端末に送信する
    ことを特徴とする請求項９に記載の情報処理装置。
11. 前記通信部は、
    前記出品物の実画像に関する画像データと、前記物品の画像データとの一致結果を受信し、
    前記作成部は、
    前記出品物の実画像に関する画像データと、前記物品の画像データとが一致している場合、前記物品の画像データを用いて前記辞書データを更新する
    ことを特徴とする請求項１０に記載の情報処理装置。
12. 前記検索部は、
    前記物品の画像データの特徴が類似する前記画像辞書データに関連付けられた前記出品物参照用データを複数検索し、
    前記通信部は、
    前記物品の画像データの特徴が類似する前記画像辞書データに関連付けられた、前記出品物参照用データと前記出品物の実画像に関する画像データとを、前記情報端末に複数送信する
    ことを特徴とする請求項１０に記載の情報処理装置。
13. 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
    ネットワークを介して出品物の取引サービスを提供するサービス提供装置から出品物データを取得する工程と、
    取得した前記出品物データから、前記出品物の画像データと前記出品物の情報データとを抽出する工程と、
    前記出品物の画像データと前記出品物の情報データとに基づいて、物品検索用の辞書データを作成する工程と
    を含むことを特徴とする情報処理方法。
14. ネットワークを介して出品物の取引サービスを提供するサービス提供装置から出品物データを取得する取得手順と、
    前記取得手順によって取得した前記出品物データから、前記出品物の画像データと前記出品物の情報データとを抽出する抽出手順と、
    前記抽出手順によって抽出した、前記出品物の画像データと前記出品物の情報データとに基づいて、物品検索用の辞書データを作成する作成手順と
    をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。

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