JP3948249B2 - 類似性判定装置及び類似性判定方法並びにプログラム - Google Patents

類似性判定装置及び類似性判定方法並びにプログラム Download PDF

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Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、類似画像検索や類似音響検索等を行う際に利用する類似性判定技術に関し、特に、問合せ信号と検索対象信号とが類似しているか否かを判定する類似性判定技術に関する。
【0002】
【従来の技術】
画像や音響などの信号データを蓄積して管理する信号データベースにおいて、蓄積されている信号データの中から所定の信号(問合せ信号)と類似する信号データを検索する類似信号検索が行われる場合があり、たとえば、類似画像検索に利用することができる。この種の類似画像検索技術は従来から数多く提案されている。
【0003】
従来、この種の類似画像検索技術は、類似性を判定する際、主として、画像の全体的な色情報を表す特徴量、または局所的な色情報を表した特徴量の集合を用いるものである。全体的な色情報を画像特徴量として用いるものほとんどにおいては、主として、画像中に含まれる画素の色構成比を表す色ヒストグラムを計算して、その類似性から類似画像を検索する方法が採用されている。ここで、色ヒストグラムとは、画像を表す色と、その構成割合とからなる画像特徴量である。色ヒストグラム情報としては、画像に含まれるすべての色についてのヒストグラムや、1つ又は複数の代表色とその色構成割合とからなるヒストグラム等を利用することができる。しかし、この手法には、画像の持つ色の空間的な配置が反映されない、つまりレイアウト構造が反映されないという欠点があった。
【0004】
一方、局所的な色情報を表した特徴量の集合を用いることにより、画像を色の空間的な配置を考慮した画像検索システムが、米国特許第5579471号で紹介されている。このシステムの動作のモードのうちの1つにおいて、データベースの各画像がブロックに分割される。各ブロックは、同様の色のサブセットにグループ化され、かかるサブセットの最大のものが選択される。選択されたサブセットの平均色が、各ブロックの代表色として選択される。
【0005】
また、色の空間的な配置を周波数軸上で表した画像特徴量を用いた画像検索装置の一例が、特開2000−259832号公報に記載されている。ここで画像の周波数変換係数は、画像の色(平均色)のスペクトラムの周波数分布を複数の帯域に分割し、直交行列を用いて周波数解析して得られた、帯域ごとのエネルギーを示す値からなるものである。
【0006】
図11は、この従来の画像検索装置の要部の構成を示すブロック図であって、画像データ101から特徴量103を生成する画像特徴量生成部102と、予め特徴量が格納されている画像特徴量記憶部104と、特徴量103と画像特徴量記憶部104に格納されている特徴量105との類似度107を算出する類似度算出部106とからなる画像検索装置が示されている。ここで、画像特徴量生成部102は、画像データ101から固定サイズの画像111を生成する画像サイズ変換手段110と、画像111に対して周波数解析を行う周波数解析手段112と、周波数解析手段112から得られる周波数変換係数113のうち、直流成分及び一部交流成分を画像特徴量103として抽出する直流成分および一部交流成分抽出手段114とからなっている。
【0007】
ところで、画像検索装置における検索精度を向上させるためには、類似性の判定精度を高いものにすることが必要になる。類似性の判定精度を高めるために、色構成比を表す特徴量と色配置を表す特徴量の双方を利用するということが考えられる。今、例えば、色配置特徴量としてDCT(離散コサイン変換)係数を、色構成比特徴量として色ヒストグラムを用いるとすると、類似性の判定は、次のようにして行う。先ず、問合せ画像の持つDCT係数と検索対象画像の持つDCT係数間の距離と、問合せ画像が持つ色ヒストグラムと検索対象画像が持つ色ヒストグラム間の距離とを算出する。その後、算出した双方の距離を加算し、加算結果に基づいて問合せ画像と検索対象画像との類似性を判定する。
【0008】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記の例において、DCT係数の直流成分は画像の持つ平均色という色情報を表すため、DCT係数は画像のおおまかな配置情報のみならず代表色をも表現する。このため、DCT係数と、代表色を表すヒストグラムとの類似度をそのまま加算しては、類似性の判定結果に、代表色に関する類似性が大きく反映されてしまう。このように、色構成比特徴量と色配置特徴量が全く異なる性質を持つ特徴量であるとは限らないため、色構成比特徴量および色配置特徴量間の比較検索を行う際に双方の距離を加算しこの距離に基づいて類似性を判定しても、双方の特徴量に共通した性質が強調された判定結果がでてしまう。このため、検索精度の低下を招いてしまう場合がある。また、音響信号の特徴量についても、例えば、ある長さをもつ音響信号区間に対して、区間全体から抽出した周波数分布特徴量と、区間を分割して各分割区間に対して周波数分布特徴量を抽出した集合の双方を利用して類似した音響信号区間を検索する場合に、双方が全く異なる性質を持つ特徴量であるとは限らないため、双方の距離を加算しこの距離に基づいて類似する音響区間を検索しても、双方の特徴量に共通した性質が強調された検索結果がでてしまう。
【0009】
本発明は、上述の事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、色構成比特徴量と色配置特徴量といった複数種類の特徴量を用いて類似性を判定する際、高い精度で類似性を判定できるようにすることにある。
【0010】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本発明の類似性判定装置は、
検索対象信号および問合せ信号それぞれの第1の信号特徴量および第2の信号特徴量に基づいて前記検索対象信号と前記問合せ信号との類似性を判定する類似性判定装置に於いて、
前記検索対象信号の第1の信号特徴量と前記問合せ信号の第1の信号特徴量との距離を求める際に使用する、前記第1の信号特徴量の要素に対する重み値を、前記第2の信号特徴量のタイプに応じて決定する重み決定手段と、
前記検索対象信号の第1の信号特徴量と前記問合せ信号の第1の信号特徴量との距離を、前記重み付け決定手段により決定された重み値に基づき算出する第1の信号特徴量間距離算出手段と、
前記検索対象信号の第2の信号特徴量と前記問合せ信号の第2の信号特徴量との距離を算出する第2の信号特徴量間距離算出手段と、
前記第1の信号特徴量間距離算出手段により算出された距離と、前記第2の信号特徴量間距離算出手段により算出された距離とに基づき、前記検索対象信号と問合せ信号との類似性を判定する類似性判定手段とを備えている。
【0011】
この構成では、検索対象信号と問合せ信号の第1の信号特徴量間の距離を算出する際に使用する、第1の信号特徴量の要素に対する重み値を、第2の信号特徴量のタイプに応じて決定しておき、第1の信号特徴量間の距離は、上記決定した重み値を利用して算出する。従って、第1,第2の信号特徴量に、共通した性質を持つ要素が含まれている場合、上記要素を除外した第1の信号特徴量間の距離を算出することができる。この結果、第1の信号特徴量間の距離と、第2の信号特徴量間の距離とに基づいて、問合せ信号と検索対象信号との類似性を判定する際、第1,第2の信号特徴量に共通して含まれている要素に関する類似性が、判定結果に大きく反映されてしまうという事態を防ぐことができ、類似性の判定精度を向上させることができる。
【0012】
ここで、検索対象信号,問合せ信号が、例えば、検索対象画像,問合せ画像を示すものである場合は、第1,第2の信号特徴量として、色構成比特徴量,色配置特徴量を使用することができる。また、重み決定手段が決定する重み値は、例えば、第1の信号特徴量の直流成分に対する重み値とすることができる。
【0013】
また、本発明の類似性判定装置は、第1の信号特徴量が、直流成分とその他の成分とに分かれていない場合であっても、直流成分に対する重み値を決定する重み決定手段を利用できるようにするため、
前記第1の信号特徴量を直流成分とその他の成分に変換する信号特徴量変換手段を備え、且つ、
前記第1の特徴量間距離算出手段が、前記特徴量変換手段で変換が行われた後の、前記検索対象信号の第1の信号特徴量と前記問合せ信号の第1の信号特徴量との距離を、前記重み決定手段で決定された重み値に基づき算出する構成を有する。
【0014】
【発明の実施の形態】
次に本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。以下の説明では、第1の信号特徴量および第2の信号特徴量として色構成比特徴量および色配置特徴量を用いて説明する。色構成比特徴量として色ヒストグラムを、色配置特徴量としてDCT(離散コサイン変換)の低周波成分の係数、或いは画像を矩形領域分割し各領域に色構成比特徴量を割り当てた集合を利用する場合について示すが、これらの特徴はそれに限らず、類似の性質を持つ特徴であればなんでもよい。例えば、文献;”Color and Texture Descriptors”;IEEE Transactions on Circuts and Systems for Video Technology Vol11、No6、June2001 記載のドミナントカラー記述子(Dominant Color),カラーストラクチャー記述子(Color Structure)、スケーラブルカラー記述子(Scalable Color)のうちの1つまたは複数を色構成比特徴量として用いることができ、さらにカラーレイアウト記述子(Color Layout)、エッジヒストグラム記述子(Edge Histogram)、画像を矩形領域(グリッド)に分割し、各グリッドに色構成比特徴量等を割り当てた集合を色配置特徴量として用いることもできる。また、色構成比特徴量を画像全体の色情報を表す特徴量で、色配置特徴量が局所的な色情報を表した特徴量の集合とすることもできる。
【0015】
図1は本発明に係る類似性判定装置の第1の実施の形態の構成例を示すブロック図であり、画像検索システムの一部として利用されるものである。図1に示すように、本実施の形態に係る類似性判定装置3には、検索対象となる画像を入力する検索対象画像入力装置1と、ディジタル写真や手書きスケッチなどといった検索に用いる問合せ画像を入力する問合せ画像入力装置2と、類似性判定装置3による類似性の判定結果を出力するディスプレイ装置や印刷装置等の出力装置4と、キーボード等の入力装置5とが接続されている。
【0016】
類似性判定装置3は、検索対象画像入力装置1から順次入力される検索対象画像と、問合せ画像入力装置2から入力される問合せ画像との類似性を判定する装置である。以下に、類似性判定装置3の各部を詳細に説明する。
【0017】
第1の色配置特徴量生成手段31は、検索対象画像入力装置1から検索対象画像が入力される毎に、検索対象画像を固定サイズの画像に変換したうえで、画像の色のスペクトラムの周波数分布を複数の帯域に分割し、直交行列を用いて周波数解析して得られた、帯域ごとのエネルギーを示す値を抽出する。本実施の形態では、直交行列として、DCT(離散コサイン変換)を行い低周波成分を抽出するが、フーリエ変換、ウェーブレット変換などを行い低周波成分を抽出することもできる。
【0018】
第1の色構成比特徴量生成手段32は、検索対象画像入力装置1から検索対象画像が入力される毎に、検索対象画像の各画素値を用いて、色ヒストグラムを計算する。色ヒストグラムとしては、検索対象画像に含まれるすべての色についてのヒストグラムや、1つ又は複数の代表色とその色構成割合とからなるヒストグラム等を利用することができる。
【0019】
第2の色配置特徴量生成手段33は、問合せ画像入力装置2から入力された問合せ画像を固定サイズの画像に変換したうえで、画像の色のスペクトラムの周波数分布を複数の帯域に分割し、直交行列を用いて周波数解析して得られた、帯域ごとのエネルギーを示す値を抽出する。この第2の色配置特徴量生成手段33は、第1の色配置特徴量生成手段31と同等のものである。
【0020】
第2の色構成比特徴量生成手段34は、問合せ画像入力装置2から入力された問合せ画像の各画素値を用いて、色ヒストグラムを計算する。この第2の色構成比特徴量生成手段34は、第1の色配置特徴量生成手段32と同等のものである。
【0021】
重み決定手段35は、第1,第2の色配置特徴量生成手段31,33で生成された色配置特徴量間の距離を算出する際に使用する、色配置特徴量に含まれる各要素に対する重み値を決定する。この重み値の決定は、第1,第2の色構成比特徴量生成手段32,34が生成する色構成比特徴量のタイプに応じて決定する。ここで、色構成比特徴量のタイプとは、色構成比特徴量の種類、或いは色構成比特徴量のパラメータの値である。これらの内の、どれを色構成比特徴量のタイプとして使用するかは、ユーザが入力装置5を用いて重み決定手段35に指示する。色構成比特徴の種類としては、例えば、色ヒストグラム、スケーラブルカラー記述子、ドミナントカラー記述子、カラーストラクチャ記述子等がある。色構成比特徴量のパラメータの値としては、例えば、色ヒストグラムの場合、色ヒストグラムに含まれる代表色の数や割合、ヒストグラム上での色の広がりを示す値、色の集中具合を示す値等がある。
【0022】
今、例えば、ユーザが色構成比特徴量のタイプとして、色構成比特徴量のパラメータの値を指示した場合は、主に色ヒストグラムに含まれる代表色の数や割合、またヒストグラム上での広がりや色の集中具合といった特徴量のパラメータの値に応じて、DCT係数の直流成分(平均色)に対する重み値を決定することができる。例えば、問合せ画像の色構成比特徴量のパラメータの値が、代表色が少なく頻度が偏っていることを示している場合には、色ヒストグラムの最頻色とDCT係数の直流成分は極めて類似した値を示す可能性が高いため、DCT係数の直流成分に対する重みを極めて小さくするか、0にすることが可能である。このような処理は、例えば、問合せ画像の色構成比特徴量のパラメータの値と、重み値とを対応付けて登録した対応テーブル(図示せず)を利用することにより、容易に実現できる。
【0023】
また、例えば、ユーザが色構成比特徴量のタイプとして、色構成比特徴量の種類を指示した場合は、重み決定手段35は、色構成比特徴量の種類に応じた重み値を決定する。例えば、色構成比特徴量のタイプが、色ヒストグラムである場合には、DCT係数の直流成分を利用しない、つまり重みを0にすると決定する。また、例えば、スケーラブルカラー記述子、ドミナントカラー記述子、カラーストラクチャー記述子などのうちのどれが利用されているかに応じて、カラーレイアウト記述子などに含まれる直流成分に対する重み値を設定することができる。また、1種類の色構成比特徴量のみ利用する場合と、2種類以上の色構成比特徴量を利用する場合によっても、直流成分に対する重み値を変更することができる。当然、2種類以上の色構成比特徴量を用いる場合にも、各色構成比特徴量のパラメータに応じて重み値を変更することが可能である。
【0024】
色配置特徴量間距離算出手段36は、第1の色配置特徴量生成手段31で生成された特徴量と、第2の色配置特徴量生成手段33で生成された特徴量との間の距離値を、重み決定手段35により決定された重みを用いて計算する。距離値としてはさまざまな定義が可能であるが、例えばDCT係数の低周波成分間の距離計算方法としては、以下のものがある。距離値をDとすると、2つの特徴量間の距離値は以下の式(1)で表すことができる。
【0025】
【数1】
Figure 0003948249
Figure 0003948249
【0026】
, Cb , Cr はi個目のDCT係数であり,w1 〜w3 は重み係数である。重み係数はDCT係数の周波数帯域によって異なる値を設定することができる。特に、例えば色配置特徴量が単独で用いられる場合、2のべき乗の大きい順にジグザグスキャン順に適用することができる。ここでは、直流成分の重み係数w1 ,w2 ,w3 として、重み決定手段35で決定された直流成分に対する重み値を代入する。
【0027】
色構成比特徴量間距離算出手段37は、第1の色構成比特徴量生成手段32で生成された特徴量と、第2の色構成比特徴量生成手段34で生成された特徴量との間の距離値を計算する。距離値としてはさまざまな定義が可能であるが、例えばL1ノルムやL2ノルムなどを用いることができる。
【0028】
類似性判定手段38は、色配置特徴量間距離算出手段36により算出された距離値と、色構成比特徴量間距離算出手段37により算出された距離値より、検索対象画像と問合せ画像との類似性を判定する。より具体的には、例えば、検索対象画像入力装置1から検索対象画像が入力される毎に、色配置特徴量間距離算出手段36で算出された距離値と色構成比特徴量間距離算出手段37で算出された距離値とを重み付け加算し、加算結果と検索対象画像の画像識別子とを対応付けて保持しておく。尚、第j番目に入力された検索対象画像の画像識別子は、IDjであるとする。そして、入力された全ての検索対象画像に対して上記した処理を行うと、保持している画像識別子を加算結果が小さい順にソートし、ソート結果を出力装置4に出力する。以上の処理により、出力装置4には、問合せ画像との類似性が高い順に、検索対象画像の画像識別子が出力されるので、ユーザは、例えば、ソート順が若い画像識別子を指定することにより、問合せ画像と類似性の高い検索対象画像を得ることができる。尚、類似性の判定方法は、これに限られるものではなく、加算結果と閾値とを比較することにより、類似性を判定するようにすることもできる。
【0029】
次に、本実施の形態の動作を図1のブロック図及び図2のフローチャートを参照して説明する。
【0030】
先ず、問合せ画像入力装置2から問合せ画像を入力する(A1)。これにより、色配置特徴量生成手段33,色構成比特徴量生成手段34が、問合せ画像の色配置特徴量,色構成比特徴量を生成する(A2)。
【0031】
その後、検索対象画像入力装置1から第1番目の検索対象画像を1枚入力する(A3)。これにより、色配置特徴量生成手段31,色構成比特徴量生成手段32が、検索対象画像の色配置特徴量,色構成比特徴量を生成する(A5)。その後、重み決定手段35が、色構成比特徴量のタイプに応じて、色配置特徴量の各要素に対する重み値を決定する(A6)。次いで、色配置特徴量間距離算出手段36が重み値を使用して色配置特徴量間距離を算出し、色構成比特徴量間距離算出手段37が、色構成比特徴量間距離を算出する(A7)。
【0032】
その後、類似性判定手段38が、色配置特徴量間距離と色構成比特徴量間距離との重み付き加算を行い、加算結果と検索対象画像の画像識別子とを対応付けて保持する(A8)。
【0033】
以上の処理を全ての検索対象画像に対して行う。そして、全ての検索対象画像に対して上記した処理を行うと(A4がYES)、類似性判定手段38が、保持している画像識別子を加算結果が小さい順にソートし、ソート結果を出力装置4に出力する(A9,A10)。
【0034】
なお、上記の実施形態例において、直流成分に対する重みを0にするかわりに、色配置特徴量を抽出する段階で交流成分のみを抽出しておくこともできる。
【0035】
上述したように、本実施の形態では、重み決定手段35が、色構成比特徴量のタイプに応じて色配置特徴量に含まれる要素に対する重み値を決定し、色配置特徴量間距離算出手段36が、上記決定された重み値を用いて色配置特徴量生成手段31で生成された特徴量と、第2の色配置特徴量生成手段33で生成された特徴量との間の距離値を計算する。従って、色構成比特徴量,色配置特徴量の双方に含まれている共通した性質の要素を除外した、色配置特徴量間距離を色配置特徴量間距離算出手段36で算出することができる。この結果、色配置特徴量間距離と、色構成比特徴量間距離とに基づいて、問合せ画像と検索対象画像との類似性を判定する際、色配置特徴量,色構成比特徴量に共通して含まれている要素に関する類似性が大きく反映されてしまうという事態を防ぐことができ、類似性の判定精度を向上させることができる。
【0036】
図3は、本発明に係る類似性判定装置の第2の実施の形態の構成例を示すブロック図である。本実施の形態における類似性判定装置3aは、図1に示された第1の実施の形態における類似性判定装置3の構成に加え、第1,第2の色配置特徴量変換手段61,62を有する点、および第1,第2の色配置特徴量生成手段31,33の代わりに第1,第2の色配置特徴量生成手段31a,33aを有する点が相違している。
【0037】
第1の色配置特徴量生成手段31aは、検索対象画像を矩形領域分割し、各矩形領域に色構成比特徴量を割り当てた集合を色配置特徴量とする。第2の色配置特徴量生成手段33aは、問合せ画像を矩形領域分割し、各矩形領域に色構成比特徴量を割り当てた集合を色配置特徴量とする。
【0038】
第1の色配置特徴量変換手段61は、検索対象画像の色配置特徴量を直流成分と他の成分に変換する。また、第2の色配置特徴量変換手段62は、問合せ画像の色配置特徴量を直流成分と他の成分に変換する。
【0039】
次に、本実施の形態の動作について説明する。図4は、本実施の形態の動作例を示すフローチャートである。この図4に示したフローチャートと、図2に示した第1の実施の形態の動作例のフローチャートとの相違点は、ステップA2,A3間に、色配置特徴量変換手段62が行うステップB1の変換処理が挿入され、ステップA5,A6間に色配置特徴量変換手段61が行うステップB2の変換処理が挿入されている点だけであるので、以下では、ステップB1,B2についてのみ説明する。
【0040】
図5は、本実施の形態の第1,第2の色配置特徴量変換手段61,62の処理を、色配置特徴量が、画像を矩形領域分割し各領域に色構成比特徴量を割り当てた集合である場合を例として説明するためのフローチャートである。
【0041】
第2の色配置特徴量生成手段33aが、問合せ画像の色配置特徴量を生成すると(図4,A2)、第2の色配置特徴量変換手段62が、ステップB1の変換処理を行う。
【0042】
ステップB1では、先ず、図5のフローチャートに示すように、問合せ画像の色配置特徴量における各矩形領域に含まれる色構成比特徴量より代表色を決定する(ステップB11)。ここで、代表色の決定方法は、それぞれの色にその割合を乗算して全てを加算することによって計算する方法や、最頻値や中央値を代表色とする方法などが考えられる。
【0043】
次に、各矩形領域より算出された代表色から構成される画像を生成する(ステップB12)。
【0044】
次に、生成画像に対して周波数解析を実行し(ステップB13)、生成される直流成分とそれ以外の成分を抽出する(ステップB14)。周波数解析方法としては、アダマール変換やDCT変換などを適用することにより、直流成分およびその他の成分に変換することができる。また、各矩形領域毎に代表色や平均色などを算出し単純にその平均値を計算することにより、直流成分を生成することもできる。以上が、ステップB1で行われる処理である。
【0045】
また、図4のステップA5に於いて、第1の色配置特徴量生成手段31aが、検索対象画像の色配置特徴量を生成すると、第1の色配置特徴量変換手段61が、第1の色配置特徴量生成手段31aで生成された色配置特徴量を処理対象にして、変換処理(B2)を行う。ステップB2に於いては、第1の色配置特徴量変換手段61が、検索対象画像の色配置特徴量を処理対象にして図5のフローチャートに示す処理を行う。
【0046】
上述したように、本実施の形態では、重み決定手段35が、色構成比特徴量のタイプに応じて色配置特徴量に含まれる要素に対する重み値を決定し、色配置特徴量間距離算出手段36が、上記決定された重み値を用いて色配置特徴量生成手段31aで生成された特徴量と、第2の色配置特徴量生成手段33aで生成された特徴量との間の距離値を計算する。従って、色構成比特徴量,色配置特徴量の双方に含まれている共通した性質の要素を除外した、色配置特徴量間距離を色配置特徴量間距離算出手段36で算出することができる。この結果、色配置特徴量間距離と、色構成比特徴量間距離とに基づいて、問合せ画像と検索対象画像との類似性を判定する際、色配置特徴量,色構成比特徴量に共通して含まれている要素に関する類似性が判定結果に大きく反映されてしまうという事態を防ぐことができ、類似性の判定精度を向上させることができる。
【0047】
図6は、本発明に係る類似性判定装置の第3の実施の形態の構成例を示すブロック図である。本実施の形態の類似性判定装置3bと、図1に示した第1の実施の形態に係る類似性判定装置3との相違点は、重み決定手段35の代わりに重み決定手段35bを備えている点、色配置特徴量間距離算出手段36の代わりに色配置特徴量間距離算出手段36bを備えている点、および色構成比特徴量間距離算出手段37の代わりに色構成比特徴量間距離算出手段37bを備えている点である。
【0048】
重み決定手段35bは、色配置特徴量のタイプに応じて色構成比特徴量に含まれる要素に対する重み値を決定する。例えば、DCT係数の交流成分の中央からの分散値を色特徴量のタイプとし、色ヒストグラムに含まれる代表色の広がりや色の集中具合などに対する重み値を決定することができる。
【0049】
色構成比特徴量間距離算出手段37bは、第1の色構成比特徴量生成手段32で生成された色構成比特徴量と、第2の色構成比特徴量生成手段34で生成された色構成比特徴量との間の距離値を、重み決定手段35bにより決定された重みを用いて計算する。また色配置特徴量は1種類である必要はなく、色配置特徴量の種類や数に応じて重みを決定することも可能である。
【0050】
色配置特徴量間距離算出手段36bは、第1の色配置特徴量生成手段31で生成された色配置特徴量と、第2の色配置特徴量生成手段33で生成された色配置特徴量との間の距離値を計算する。
【0051】
次に本実施の形態の動作について説明する。図7は本実施の形態の動作例を示すフローチャートである。この図7に示すフローチャートと、図2に示した第1の実施の形態のフローチャートとの相違点は、ステップA6,A7の代わりにステップA6b,A7bの処理を行う点だけであるので、以下では、ステップA6b,A7bの処理についてのみ説明する。
【0052】
ステップA6bに於いては、重み決定手段35bが、色配置特徴量のタイプに応じて、重み値を決定する。次の、ステップA7bでは、色構成比特徴量間距離算出手段37bが重み値を使用して色構成比特徴量間距離を算出し、色配置特徴量間距離算出手段36bが、色配置特徴量間距離を算出する。
【0053】
上述したように、本実施の形態では、重み決定手段35bが、色配置特徴量のタイプに応じて色構成比特徴量に含まれる要素に対する重み値を決定し、色構成比特徴量間距離算出手段37bが、上記決定された重み値を用いて第1の色構成比特徴量生成手段32で生成された特徴量と、第2の色構成比特徴量生成手段34で生成された特徴量との間の距離値を計算する。従って、色構成比特徴量,色配置特徴量の双方に含まれている共通した性質の要素を除外した、色構成比特徴量間距離を色構成比特徴量間距離算出手段37bで算出することができる。この結果、色配置特徴量間距離と、色構成比特徴量間距離とに基づいて、問合せ画像と検索対象画像との類似性を判定する際、色配置特徴量,色構成比特徴量に共通して含まれている要素に関する類似性が大きく反映されてしまうという事態を防ぐことができ、類似性の判定精度を向上させることができる。
【0054】
以上、本発明の実施の形態を図面により詳述してきたが、具体的な構成はこの実施の形態に限られたものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計の変更等があってもこの発明に含まれる。例えば、色ヒストグラム情報における色の種類は特定の色空間に限らず、例えばRGB色空間,YCbCr色空間,HSV色空間等のうちの、任意の色空間を用いることができる。また、DCT係数の算出には、成分色のすべてを用いる必要はなく、一部の色のみを用いてもよい。また、画像信号の特徴量である必要はなく、音響信号の特徴量を用いてもよい。例えば、ある長さをもつ音響信号区間に対して、区間全体から抽出した特徴量と、区間を分割して各分割区間に対して特徴量を抽出した集合の双方を利用して類似した音響信号区間を検索する場合に、区間全体から抽出した特徴量の低周波成分に対する重みを設定することにより、より正確に類似した音響区間を検索することもできる。
【0055】
図8は、本発明に係る類似性判定装置の第4の実施の形態の構成例を示すブロック図である。本実施の形態は、図1に示した第1の実施の形態に於ける類似性判定装置の処理速度を向上させるようにしたものである。
【0056】
本実施の形態に係る類似性判定装置3cには、検索対象画像登録部100と、問合せ画像入力装置2と、出力装置4と、入力装置5とが接続されている。
【0057】
検索対象画像登録部100は、検索対象画像入力装置1と、第1の色配置特徴量生成手段31cと、第2の色構成比特徴量生成手段32cと、第1の色配置特徴量蓄積部71及び第1の色構成比特徴量蓄積部72を有する検索対象画像特徴量記憶部7とを備えている。
【0058】
第1の色配置特徴量生成手段31cは、検索対象画像入力装置1から検索対象画像が入力される毎に、その画像の色配置特徴量を生成し、第1の色配置特徴量蓄積部71に蓄積する。第1の色構成比特徴量生成手段32cは、検索対象画像入力装置1から検索対象画像が入力される毎に、その画像の色構成比特徴量を生成し、第1の色構成比特徴量蓄積部72に蓄積する。尚、第1の色配置特徴量生成手段31cが生成する色配置特徴量および第1の色構成比特徴量生成手段32cが生成する色構成比特徴量は、第1の実施の形態に於ける第1の色配置特徴量生成手段31及び第1の色構成比特徴量生成手段32が生成するものと同じにすることができる。
【0059】
類似性判定装置3c内には、第2の色配置特徴量生成手段33と、第2の色構成比特徴量生成手段34と、重み決定手段35cと、色配置特徴量間距離算出手段36cと、色構成比特徴量間距離算出手段37cと、類似性判定手段38とが設けられている。
【0060】
重み決定手段35cは、第1の色構成比特徴量蓄積部72に蓄積されている各検索対象画像の色構成比特徴量と、第2の色構成比特徴量生成手段34が生成した問合せ画像の色構成比特徴量のタイプに応じて、色配置特徴量間距離算出手段36cが、問合せ画像の色配置特徴量と第1の色配置特徴量蓄積部71に蓄積されている各検索対象画像の色配置特徴量との距離を求める際に使用する重み値を決定する。
【0061】
色配置特徴量間距離算出手段36cは、第1の色配置特徴量蓄積部71に蓄積されている各検索対象画像の色配置特徴量と、第2の色配置特徴量生成手段33で生成された色配置特徴量との間の距離値を、重み決定手段35により決定された重みを用いて計算する。
【0062】
色構成比特徴量間距離算出手段37cは、第1の色構成比特徴量蓄積部72に蓄積されている各検索対象画像の色構成比特徴量と、第2の色構成比特徴量生成手段34で生成された色構成比特徴量との間の距離値を計算する。尚、他の第1図と同一符号は同一部分を表している。
【0063】
次に、本実施の形態の動作を図8のブロック図及び図9のフローチャートを参照して説明する。
【0064】
先ず、問合せ画像入力装置2から問合せ画像を入力する(C1)。これにより、色配置特徴量生成手段33,色構成比特徴量生成手段34が、問合せ画像の色配置特徴量,色構成比特徴量を生成する(C2)。
【0065】
その後、検索対象画像特徴量記憶部7より第1番目の検索対象画像の色配置特徴量,色構成比特徴量を入力する(C3)。これにより、重み決定手段35が、色構成比特徴量のタイプに応じて、色配置特徴量の各要素に対する重み値を決定する(C5)。次いで、色配置特徴量間距離算出手段36が重み値を使用して色配置特徴量間距離を算出し、色構成比特徴量間距離算出手段37が、色構成比特徴量間距離を算出する(C6)。
【0066】
その後、類似性判定手段38が、色配置特徴量間距離と色構成比特徴量間距離との重み付き加算を行い、加算結果と検索対象画像の画像識別子とを対応付けて保持する(C7)。
【0067】
以上の処理を全ての検索対象画像に対して行う。そして、全ての検索対象画像に対して上記した処理を行うと(C4がYES)、類似性判定手段38が、保持している保持している画像識別子を加算結果が小さい順にソートし、ソート結果を出力装置4に出力する(C8,C9)。
【0068】
本実施の形態では、各検索対象画像の特徴量を検索対象画像特徴量記憶部7に蓄積しておき、問合せ画像が入力されたとき、検索対象画像特徴量7に蓄積されている特徴量を使用して類似性の判定を行っており、問合せ画像が入力される毎に、検索対象画像の特徴量を求める処理が不要になるので、類似性の判定処理に要する時間を短くすることができる。
【0069】
尚、図3,図6に示した第2,第3実施の形態に於いても、図8に示した実施の形態と同様に、各検索対象画像の色配置特徴量,色構成比特徴量を検索対象画像特徴量記憶部に登録しておき、この登録された色配置特徴量,色構成比特徴量を用いて問合せ画像との類似性を判定するようにしても良い。
【0070】
例えば、図3に示した第2の実施の形態に於いては、第1の色配置特徴量変換手段61で生成された各検索対象画像の色配置特徴量と第1の色構成比特徴量生成手段32で生成された各検索対象画像の色構成比特徴量とを検索対象画像特徴量記憶部に蓄積し、重み決定手段35,色配置特徴量間距離算出手段36,色構成比特徴量間距離算出手段37が、検索対象画像特徴量記憶部に蓄積された各検索対象画像の色配置特徴量,色構成比特徴量を順次使用するようにする。
【0071】
また、図3に示した第2の実施の形態に於いては、第1の色配置特徴量生成手段31で生成された各検索対象画像の色配置特徴量と第1の色構成比特徴量生成手段32で生成された各検索対象画像の色構成比特徴量とを検索対象画像特徴量記憶部に蓄積し、色配置特徴量変換手段61,重み決定手段35,色配置特徴量間距離算出手段36,色構成比特徴量間距離算出手段37が、検索対象画像特徴量記憶部に蓄積された各検索対象画像の色配置特徴量,色構成比特徴量を順次使用することもできる。
【0072】
また、図6に示した第3の実施の形態に於いては、第1の色配置特徴量生成手段31が生成した各検索対象画像の色配置特徴量と第1の色構成比特徴量生成手段32が生成した各検索対象画像の色構成比特徴量とを検索対象画像特徴量記憶部に蓄積し、重み決定手段35b,色配置特徴量間距離算出手段36b,色構成比特徴量間距離算出手段37bが、検索対象画像特徴量記憶部に蓄積された各検索対象画像の色配置特徴量,色構成比特徴量を順次使用するようにする。
【0073】
また、本発明をソフトウェアによって実現する場合には、ハードウェア構成として、例えば、図10に示すように、中央処理装置(CPU)81を含む主制御部80と、ROM,RAM,HDD等からなるメモリ部82と、マンマシンインタフェースをとる入出力部83と、表示部84とからなる処理装置に対して、本発明を実現するためのプログラムを装備することによって、容易に実現できる。このようなプログラムを、処理装置が読み取り可能な、任意の形式の記録媒体85に記録した状態で予め用意しておいて、これからプログラムを読み込むことによって、同様なシステムを具備する場合に、本発明を普遍的に実現することができる。このような媒体としては、磁気テープ,フロッピィディスク,CD−ROM等の任意の形式のものを使用することができる。
【0074】
例えば、本発明の第1の実施の形態を実現する場合には、記録媒体85に記録されているプログラムは、主制御部80によって読み取られ、その動作を制御することで、主制御部80上に、図1に示した色配置特徴量生成手段31,33、色構成比特徴量生成手段32,34、重み決定手段35、色配置特徴量間距離算出手段36、色構成比特徴量間距離算出手段37、類似性判定手段38を実現する。また、例えば、本発明の第2の実施の形態を実現する場合には、記録媒体85に記録されているプログラムは、主制御部80によって読み取られ、その動作を制御することで、主制御部80上に、図3に示した色配置特徴量生成手段31a,33a、色構成比特徴量生成手段32,34、重み決定手段35、色配置特徴量間距離算出手段36、色構成比特徴量間距離算出手段37、類似性判定手段38を実現する。更に、本発明の第3の実施の形態を実現する場合には、記録媒体85に記録されているプログラムは、主制御部80によって読み取られ、その動作を制御することで、主制御部80上に、図6に示した色配置特徴量生成手段31,33、色構成比特徴量生成手段32,34、重み決定手段35b、色配置特徴量間距離算出手段36b、色構成比特徴量間距離算出手段37b、類似性判定手段38を実現する。また、本発明の第4の実施の形態を実現する場合には、記録媒体85に記録されているプログラムは、主制御部80によって読み取られ、その動作を制御することで、主制御部80上に、図8に示した色配置特徴量生成手段31c,33、色構成比特徴量生成手段32c,34、重み決定手段35c、色配置特徴量間距離算出手段36c、色構成比特徴量間距離算出手段37c、類似性判定手段38を実現する。
【0075】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、問合せ信号と検索対象信号との類似性の判定精度を高いものにすることができる。その理由は、検索対象信号と問合せ信号の第1の信号特徴量間の距離を算出する際に使用する、第1の信号特徴量の各要素に対する重み値を、第2の信号特徴量のタイプに応じて決定しておき、第1の信号特徴量間の距離は、上記決定した重み値を利用して算出するようにしているからである。つまり、第1,第2の信号特徴量に、共通した性質を持つ要素が含まれている場合、上記要素を除外した第1の信号特徴量間の距離を算出することができ、この結果、第1の信号特徴量間の距離と、第2の信号特徴量間の距離とに基づいて、問合せ信号と検索対象信号との類似性を判定する際、第1,第2の信号特徴量に共通して含まれている要素に関する類似性が、判定結果に大きく反映されてしまうという事態を防ぐことができるからである。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の第1の実施の形態の構成例を示すブロック図である。
【図2】本発明の第1の実施の形態の動作例を示すフローチャートである。
【図3】本発明の第2の実施の形態の構成例を示すブロック図である。
【図4】本発明の第2の実施の形態の動作例を示すフローチャートである。
【図5】色配置特徴量変換手段61,62の処理例を示すフローチャートである。
【図6】本発明の第3の実施の形態の構成例を示すブロック図である。
【図7】本発明の第3の実施の形態の動作例を示すフローチャートである。
【図8】本発明の第4の実施の形態の構成例を示すブッロク図である。
【図9】本発明の第4の実施の形態の動作例を示すフローチャートである。
【図10】本発明をソフトウェアによって実現する際のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図11】従来の技術のブロック図である。
【符号の説明】
1…検索対象画像入力装置
2…問合せ画像入力装置
3,3a,3b,3c…類似性判定装置
31,31a,33,33a,31c…色配置特徴量生成手段
32,32c,34…色構成比特徴量生成手段
35,35b,35c…重み決定手段
36,36b,36c…色配置特徴量間距離算出手段
37,37b,37c…色構成比特徴量間距離算出手段
38…類似性判定手段
4…出力装置
5…入力装置
100…検索対象画像登録部
7…検索対象画像特徴量記憶部
71…色配置特徴量蓄積部
72…色構成比特徴量蓄積部

Claims (31)

  1. 検索対象信号および問合せ信号それぞれの第1の信号特徴量および第2の信号特徴量に基づいて前記検索対象信号と前記問合せ信号との類似性を判定する類似性判定装置に於いて、
    前記検索対象信号の第1の信号特徴量と前記問合せ信号の第1の信号特徴量との距離を求める際に使用する、前記第1の信号特徴量の要素に対する重み値を、前記第2の信号特徴量のタイプに応じて決定する重み決定手段と、
    前記検索対象信号の第1の信号特徴量と前記問合せ信号の第1の信号特徴量との距離を、前記重み付け決定手段により決定された重み値に基づき算出する第1の信号特徴量間距離算出手段と、
    前記検索対象信号の第2の信号特徴量と前記問合せ信号の第2の信号特徴量との距離を算出する第2の信号特徴量間距離算出手段と、
    前記第1の信号特徴量間距離算出手段により算出された距離と、前記第2の信号特徴量間距離算出手段により算出された距離とに基づき、前記検索対象信号と問合せ信号との類似性を判定する類似性判定手段とを備えたことを特徴とする類似性判定装置。
  2. 前記第1の信号特徴量が、直流成分とその他の成分からなることを特徴とする請求項1に記載の類似性判定装置。
  3. 前記第1の信号特徴量を直流成分とその他の成分に変換する信号特徴量変換手段を備え、且つ、
    前記第1の信号特徴量間距離算出手段が、前記信号特徴量変換手段で変換が行われた後の、前記検索対象信号の第1の信号特徴量と前記問合せ信号の第1の信号特徴量との距離を、前記重み決定手段で決定された重み値に基づき算出する構成を有することを特徴とする請求項1に記載の類似性判定装置。
  4. 前記重み決定手段が、前記直流成分に対する重み値を決定する構成を有することを特徴とする請求項2または請求項3に記載の類似性判定装置。
  5. 前記第1の信号特徴量が、信号の集中具合を含むことを特徴とする請求項1に記載の類似性判定装置。
  6. 前記重み決定手段が、前記信号の集中具合に対する重み値を決定する構成を有することを特徴とする請求項記載の類似性判定装置。
  7. 前記第1及び第2の信号特徴量が、画像特徴量であることを特徴とする請求項1乃至のいずれか1項に記載の類似性判定装置。
  8. 前記第1及び第2の信号特徴量が、音響特徴量であることを特徴とする請求項1乃至のいずれか1項に記載の類似性判定装置。
  9. 前記第1の信号特徴量が、画像の色構成比を表す色構成比特徴量であることを特徴とする請求項に記載の類似性判定装置。
  10. 前記第2の信号特徴量が、画像の色配置を表す色配置特徴量であることを特徴とする請求項またはに記載の類似性判定装置。
  11. 前記第1の信号特徴量が、画像の色配置を表す色配置特徴量であることを特徴とする請求項に記載の類似性判定装置。
  12. 前記第2の信号特徴量が、画像の色構成比を表す色構成比特徴量であることを特徴とする請求項または11に記載の類似性判定装置。
  13. 前記色配置特徴量が、前記画像を固定サイズの画像に変換し、その後、前記固定サイズの画像に対して周波数変換および量子化を施すことによって生成されることを特徴とする請求項10または11に記載の類似性判定装置。
  14. 前記色配置特徴量が、信号を複数のブロックに分割し、各ブロックより代表色に関する情報を抽出することによって生成されることを特徴とする請求項10または11に記載の類似性判定装置。
  15. 前記色構成比特徴量が、画像より1つまたは複数の代表色を選択し、その各々の代表色に関して色分布に関連する情報を計算することにより生成されることを特徴とする請求項または12に記載の類似性判定装置。
  16. 検索対象信号および問合せ信号それぞれの第1の信号特徴量および第2の信号特徴量に基づいて前記検索対象信号と前記問合せ信号との類似性を判定する類似性判定方法に於いて、
    前記検索対象信号の第1の信号特徴量と前記問合せ信号の第1の信号特徴量との距離を求める際に使用する、前記第1の信号特徴量の要素に対する重み値を、前記第2の信号特徴量のタイプに応じて決定する重み決定ステップと、
    前記検索対象信号の第1の信号特徴量と前記問合せ信号の第1の信号特徴量との距離を、前記重み付け決定ステップにより決定された重み値に基づき算出する第1の信号特徴量間距離算出ステップと、
    前記検索対象信号の第2の信号特徴量と前記問合せ信号の第2の信号特徴量との距離を算出する第2の信号特徴量間距離算出ステップと、
    前記第1の信号特徴量間距離算出ステップにより算出された距離と、前記第2の信号特徴量間距離算出ステップにより算出された距離とに基づき、前記検索対象信号と問合せ信号との類似性を判定する類似性判定ステップとを含むことを特徴とする類似性判定方法。
  17. 前記第1の信号特徴量が、直流成分とその他の成分からなることを特徴とする請求項16に記載の類似性判定方法。
  18. 前記第1の信号特徴量を直流成分とその他の成分に変換する信号特徴量変換ステップを含み、且つ、
    前記第1の信号特徴量間距離算出ステップが、前記信号特徴量変換ステップで変換が行われた後の、前記検索対象信号の第1の信号特徴量と前記問合せ信号の第1の信号特徴量との距離を、前記重み決定ステップで決定された重み値に基づき算出することを特徴とする請求項16に記載の類似性判定方法。
  19. 前記重み決定ステップが、前記直流成分に対する重み値を決定することを特徴とする請求項17または請求項18に記載の類似性判定方法。
  20. 前記第1の信号特徴量が、信号の集中具合を含むことを特徴とする請求項16に記載の類似性判定方法。
  21. 前記重み決定ステップが、前記信号の集中具合に対する重み値を決定することを特徴とする請求項20記載の類似性判定方法。
  22. 前記第1及び第2の信号特徴量が、画像特徴量であることを特徴とする請求項16乃至21のいずれか1項に記載の類似性判定方法。
  23. 前記第1及び第2の信号特徴量が、音響特徴量であることを特徴とする請求項16乃至21のいずれか1項に記載の類似性判定方法。
  24. 前記第1の信号特徴量が、画像の色構成比を表す色構成比特徴量であることを特徴とする請求項22に記載の類似性判定方法。
  25. 前記第2の信号特徴量が、画像の色配置を表す色配置特徴量であることを特徴とする請求項22または24に記載の類似性判定方法。
  26. 前記第1の信号特徴量が、画像の色配置を表す色配置特徴量であることを特徴とする請求項22に記載の類似性判定方法。
  27. 前記第2の信号特徴量が、画像の色構成比を表す色構成比特徴量であることを特徴とする請求項22または26に記載の類似性判定方法。
  28. 前記色配置特徴量が、前記画像を固定サイズの画像に変換し、その後、前記固定サイズの画像に対して周波数変換および量子化を施すことによって生成されることを特徴とする請求項25または26に記載の類似性判定方法。
  29. 前記色配置特徴量が、信号を複数のブロックに分割し、各ブロックより代表色に関する情報を抽出することによって生成されることを特徴とする請求項25または26に記載の類似性判定方法。
  30. 前記色構成比特徴量が、画像より1つまたは複数の代表色を選択し、その各々の代表色に関して色分布に関連する情報を計算することにより生成されることを特徴とする請求項24または27に記載の類似性判定方法。
  31. コンピュータを、検索対象信号および問合せ信号それぞれの第1の信号特徴量および第2の信号特徴量に基づいて前記検索対象信号と前記問合せ信号との類似性を判定する類似性判定装置として機能させるためのプログラムであって、
    前記コンピュータを、
    前記検索対象信号の第1の信号特徴量と前記問合せ信号の第1の信号特徴量との距離を求める際に使用する、前記第1の信号特徴量の要素に対する重み値を、前記第2の信号特徴量のタイプに応じて決定する重み決定手段、
    前記検索対象信号の第1の信号特徴量と前記問合せ信号の第1の信号特徴量との距離を、前記重み付け決定手段により決定された重み値に基づき算出する第1の信号特徴量間距離算出手段、
    前記検索対象信号の第2の信号特徴量と前記問合せ信号の第2の信号特徴量との距離を算出する第2の信号特徴量間距離算出手段、
    前記第1の信号特徴量間距離算出手段により算出された距離と、前記第2の信号特徴量間距離算出手段により算出された距離とに基づき、前記検索対象信号と問合せ信号との類似性を判定する類似性判定手段として機能させるためのプログラム。
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