JP2021114305A5 - - Google Patents

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Claims (14)

コンピュータに実装される、画像のデータベースをクエリに含まれる1つ以上のクエリタイルに基づいて検索する方法であって、
前記画像のデータベース中の画像の当初のキャプチャ解像度を、クエリタイルを比較に用いて検索し、このクエリタイルを提供する過程と、
前記クエリタイルの倍率レベルが第1の閾値よりも大きいとの判定に応答して、倍率レベルが前記クエリタイルの倍率レベル以上である前記データベースに記憶された画像を検索して、前記クエリタイルのその倍率レベルで当該クエリタイルを満たす第1のリストの結果タイルを返す過程と、
前記クエリタイルの倍率レベルが前記第1の閾値以下であるとの判定に応答して、前記データベースに記憶された画像を検索して、前記クエリタイルの倍率レベルの次に低い倍率レベルのタイルを取り出す過程かつ当該次に低い倍率レベルで前記クエリタイルを満たす第2のリストの結果タイルを返す過程と、
各リストの結果タイルを処理する過程であって、結果タイルのそれぞれについて、
その結果タイルを、複数のサブセットのうちの、結果タイルのサブセットに追加すること、
前記結果タイルのサブセット内の結果タイルの総数が第2の閾値以上であるとの判定に応答して、前記クエリタイルについて前記サブセットを再帰的に検索すること、
前記結果タイルのサブセットについての各々の再帰的検索の結果を、前記複数のサブセットの残りのサブセットへと保存すること、
前記クエリタイルについて前記残りのサブセットを再帰的に検索すること、および
前記残りのサブセットについての検索の結果を保存すること、
を有する、過程と、
を含む、方法。
A computer-implemented method of searching a database of images based on one or more query tiles included in a query.
The process of searching for the initial capture resolution of an image in the image database using query tiles for comparison and providing this query tile.
In response to the determination that the magnification level of the query tile is larger than the first threshold value, the image stored in the database whose magnification level is equal to or higher than the magnification level of the query tile is searched, and the query tile The process of returning the result tile of the first list that satisfies the query tile at that magnification level,
In response to the determination that the magnification level of the query tile is equal to or less than the first threshold value, the image stored in the database is searched, and the tile having the next lowest magnification level after the magnification level of the query tile is selected. The process of retrieving and returning the result tile of the second list that satisfies the query tile at the next lowest magnification level,
In the process of processing the result tiles of each list, for each of the result tiles
Adding the result tile to a subset of the result tiles of multiple subsets,
Recursively searching the subset for the query tile in response to a determination that the total number of result tiles in the subset of result tiles is greater than or equal to the second threshold.
Saving the results of each recursive search for a subset of the result tiles into the remaining subsets of the plurality of subsets.
Recursively searching the remaining subset for the query tile and saving the results of the search for the remaining subset.
Have a process and
Including methods.
請求項1に記載の方法において、各々の倍率レベルが、四分木における1つのレベルに対応し、かつ、前記四分木における各々のレベルが、画像を表す結果タイルを含む、方法。 The method of claim 1, wherein each magnification level corresponds to one level in the quadtree, and each level in the quadtree comprises a result tile representing an image. 請求項2に記載の方法において、子供タイルが、親タイルと連関性を有する、方法。 The method of claim 2, wherein the child tile has an association with the parent tile. 請求項3に記載の方法において、前記親タイルが、対応する少なくとも1つの前記子供タイルの、ダウンサンプリングされたタイルおよびローパス空間的フィルタリングされたタイルのうちの少なくとも1つである、方法。 The method of claim 3, wherein the parent tile is at least one of the downsampled tiles and the lowpass spatially filtered tiles of the corresponding at least one child tile. 請求項1に記載の方法において、前記結果タイルのサブセット内の結果タイルの総数が前記第2の閾値よりも小さいとの判定に応答して、
前記クエリタイルについて前記結果タイルのサブセットを再帰的に検索し、
再帰的な検索の結果を暫定的な結果セットに追加し、
前記サブセットをクリアし、その後、
前記クエリタイルについて前記残りのサブセットを再帰的に検索し、
検索の結果を前記暫定的な結果セットに追加し、
前記残りのサブセットをクリアし、
前記暫定的な結果セットを返す、方法。
In the method of claim 1, in response to the determination that the total number of result tiles in the subset of result tiles is less than the second threshold.
Recursively search for a subset of the result tiles for the query tile
Add recursive search results to the tentative result set and
Clear the subset and then
Recursively search the remaining subset for the query tile and
Add the search results to the provisional result set and
Clear the remaining subset and
A method of returning the provisional result set.
請求項1に記載の方法において、前記クエリが、画像を含み、かつ、前記クエリの前記倍率レベルが、その画像の倍率レベルである、方法。 The method of claim 1, wherein the query includes an image and the magnification level of the query is the magnification level of the image. 請求項に記載の方法において、結果タイルが、当該結果タイルの倍率、前記クエリの画像、当該結果タイルに関連付けられたインデックスのファイル名、結果のサイズ、およびインデックスの種類のうちの少なくとも1つに基づいて、返すリストに含められる、方法。 In the method of claim 6 , the result tile is at least one of the magnification of the result tile, the image of the query, the filename of the index associated with the result tile, the size of the result, and the type of index. How to be included in the returned list based on. 請求項1に記載の方法において、所定の前記第2の閾値は、検索結果数がある数値を下回るとの判定に応答して当該方法が終了するように定義される、方法。 The method of claim 1, wherein the predetermined second threshold is defined so that the method terminates in response to a determination that the number of search results falls below a certain number. 請求項に記載の方法において、前記クエリが、暫定的な結果セットを返す過程後に更新される、方法。 The method of claim 6 , wherein the query is updated after the process of returning a tentative result set. 請求項1に記載の方法において、前記クエリが、品質の閾値レベルを含む、方法。 The method of claim 1, wherein the query comprises a quality threshold level. 請求項1に記載の方法において、前記クエリが時間制限を含み、前記検索はこの時間制限で実行される、方法。 The method of claim 1, wherein the query includes a time limit and the search is performed with this time limit. コンピュータに実装され、クエリタイルに基づいてタイルセットの再帰的検索を実行する方法であって、
再帰的検索における現在のタイルセットの各タイルについて、前記クエリタイルに対する結果セットが充実するまで、
前記現在のタイルセットの次のレベルからタイルのセットを取り出すこと、および
前記次のレベルのタイルセットを前記結果セットに追加すること、
を実行する過程と、
前記クエリタイルの倍率レベルが所定のターゲットレベルであるとの判定に応答して、前記結果セットの前記クエリタイルに対する一致の度合いを評価する過程と、
前記クエリタイルの倍率レベルが前記ターゲットレベルよりも下であるとの判定に応答して、前記結果セット内の各タイルについて、
サブセット内のタイルの数が第3の閾値以上であるとの判定に応答して、そのタイルを当該サブセットに追加すること、
前記サブセット内のタイルの数が前記第3の閾値よりも小さいとの判定に応答して、
前記クエリタイルについて前記サブセットを再帰的に検索することと、
この再帰的な検索の結果を暫定的な結果セットに追加することと、
前記サブセットをクリアすることと、
を実行すること、
前記クエリタイルについて前記サブセットを再帰的に検索すること、
検索の結果を前記暫定的な結果セットに追加すること、
前記サブセットをクリアすること、および
前記暫定的な結果セットを返すこと、
を実行する過程と、
を含む、方法。
A computer-implemented way to perform a recursive search of tile sets based on query tiles,
For each tile in the current tile set in a recursive search, until the result set for the query tile is complete.
Extracting a set of tiles from the next level of the current tile set, and adding the next level tile set to the result set,
And the process of executing
A process of evaluating the degree of matching of the result set with respect to the query tile in response to the determination that the magnification level of the query tile is a predetermined target level.
For each tile in the result set, in response to the determination that the magnification level of the query tile is below the target level.
Adding tiles to a subset in response to a determination that the number of tiles in the subset is greater than or equal to a third threshold.
In response to the determination that the number of tiles in the subset is less than the third threshold,
Recursively searching the subset for the query tile
Adding the results of this recursive search to the tentative result set,
Clearing the above subset and
To do,
Recursively searching the subset for the query tile,
Adding the search results to the provisional result set,
Clearing the subset and returning the provisional result set,
And the process of executing
Including methods.
請求項12に記載の方法において、前記クエリタイルに対する一致の度合いを評価する前記過程は、前記結果セット内の第1のタイルの、前記クエリタイルと比較してのマッチ値が、所定値未満であるか否かを判定することを有する、方法。 In the method according to claim 12 , in the process of evaluating the degree of matching with respect to the query tile, the match value of the first tile in the result set as compared with the query tile is less than a predetermined value. A method having to determine if there is. 請求項12に記載の方法において、あるタイルにおける各々のピクセルが、当該各々のピクセルの色および輝度のうちの少なくとも1つを表す少なくとも1つの数値を有し、かつ、それぞれのタイルが、そのタイルにおける全てのピクセルについての前記少なくとも1つの数値のベクトルを有する、方法。 In the method of claim 12 , each pixel in a tile has at least one numerical value representing at least one of the color and brightness of each pixel, and each tile is that tile. A method having the vector of at least one numerical value for all pixels in.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH1153511A (en) * 1997-07-31 1999-02-26 Canon Inc Processor and method for image processing and storage medium
JP2000048036A (en) * 1998-07-28 2000-02-18 Canon Inc Image processor and its method
WO2001098925A2 (en) * 2000-06-20 2001-12-27 Globexplorer, Inc. Method, system and computer program product for delivering spatially referenced information in a global computer network
JP2005189961A (en) * 2003-12-24 2005-07-14 Canon Inc Information processing method, information processing device, control program and storage medium
JP4652698B2 (en) * 2004-02-23 2011-03-16 独立行政法人科学技術振興機構 Image recognition apparatus, image recognition method, and program
JP5098559B2 (en) * 2007-10-11 2012-12-12 富士ゼロックス株式会社 Similar image search device and similar image search program
JP5151394B2 (en) * 2007-10-25 2013-02-27 株式会社リコー Information management apparatus, information management method, and program
JP5056348B2 (en) * 2007-10-29 2012-10-24 ソニー株式会社 Information processing apparatus and method, and program

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