JP4849301B2 - 情報処理装置および方法、並びにプログラム - Google Patents

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Description

本発明は、情報処理装置および方法、並びにプログラムに関し、特に、所望のコンテンツを容易に検索することができる情報処理装置および方法、並びにプログラムに関する。
近年、大容量のハードディスクや半導体メモリなどの低価格化が進み、大量のコンテンツ（例えば、動画像や静止画像など）を記録媒体に保存することができるようになってきている。それに対応して、大量のコンテンツを保持している情報処理装置から如何に所望のコンテンツを検索するかについて各種の技術が検討されている（例えば、特許文献１参照）。
大量のコンテンツのなかから所望のコンテンツを検索（選択）する方法としては、例えば、大量のコンテンツを階層構造に分類しておき、その中の所定の階層を選択して、選択された階層に属するコンテンツを表示させることを、順次異なる階層に対して繰り返すことにより、所望のコンテンツを検索する方法や、１画面に表示可能な（ユーザが認識可能な）数のコンテンツを、日付順や名前順などで表示させることを順次繰り返すことにより、所望のコンテンツを検索する方法などがある。なお、画面に表示させるのは、コンテンツそのものではなくて、コンテンツに対応する画像(サムネールなど)やアイコン、タイトル（名前）などである場合がある。
特開２００５−１１５５２９号公報
このような従来のコンテンツの検索方法では、保持されているコンテンツを逐次的に検索するのには適しているが、コンテンツの数が多くなるほど、検索にかかる時間と労力も増大する。また、大量のコンテンツの一部を局所的に表示させているため、保持されているコンテンツの全体像を把握することは難しい。
さらに、コンテンツ間の関係も考慮されていないので、類似しているコンテンツなどについて認識することができない。なお、自分の所望するコンテンツに類似するコンテンツを検索する方法の一つとして、例えば、複数のキーワードを入力し、そのキーワードに合致するコンテンツを表示させる方法などもあるが、そのような入力操作を煩わしく感じる人もいる。
記録媒体の大容量化は今後さらに進む傾向にあり、大量に保存されたコンテンツのなかから、容易に所望のコンテンツを検索することができるかが重要となってきている。
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、所望のコンテンツを容易に検索することができるようにするものである。
本発明の一側面の情報処理装置は、複数のコンテンツのなかから所望の前記コンテンツを検索するために、前記複数のコンテンツそれぞれに対応する複数のインデックスを表示装置に表示させる処理を行う情報処理装置において、前記複数のコンテンツのなかから選択された１つの前記コンテンツである選択コンテンツと、その他の前記コンテンツそれぞれとの近似度を、コンテンツの特徴量に基づいて計算する近似度計算手段と、前記選択コンテンツのインデックスの配置を決定し、さらに前記選択コンテンツのインデックスに対する前記その他のコンテンツそれぞれのインデックスの配置を、前記近似度をバネ係数とするバネモデルにより決定し、かつ、画面の奥行き方向が近似度の大きさを表す３次元空間において、前記選択コンテンツのインデックスを最も手前に配置させ、前記その他のコンテンツのインデックスは前記近似度が小さいほど奥に配置させ、さらに、同一カテゴリの前記その他のコンテンツのインデックスは同一エリアとするとともに、カテゴリごとに前記インデックスの表示方法が異なるように、前記選択コンテンツのインデックスに対する前記その他のコンテンツそれぞれのインデックスの配置を決定する配置決定手段とを備え、前記近似度計算手段は、時系列に選択された複数の前記選択コンテンツを統合した仮想の統合コンテンツの特徴量を、より最近に選択されたコンテンツほど特徴量の重みが大きくなるようにした重み付け平均値により計算し、計算された前記統合コンテンツの特徴量と、その他の前記コンテンツそれぞれの特徴量の近似度を計算することにより、前記選択コンテンツと、その他の前記コンテンツそれぞれとの近似度を計算する。
前記コンテンツが画像である場合、前記インデックスは前記画像のサムネールであるようにすることができる。
本発明の一側面の情報処理方法は、複数のコンテンツのなかから所望の前記コンテンツを検索するために、前記複数のコンテンツそれぞれに対応する複数のインデックスを表示装置に表示させる処理を行う情報処理装置が行う情報処理方法であって、前記複数のコンテンツのなかから選択された１つの前記コンテンツである選択コンテンツと、その他の前記コンテンツそれぞれとの近似度を、コンテンツの特徴量に基づいて計算し、前記選択コンテンツのインデックスの配置を決定し、さらに前記選択コンテンツのインデックスに対する前記その他のコンテンツそれぞれのインデックスの配置を、前記近似度をバネ係数とするバネモデルにより決定し、かつ、画面の奥行き方向が近似度の大きさを表す３次元空間において、前記選択コンテンツのインデックスを最も手前に配置させ、前記その他のコンテンツのインデックスは前記近似度が小さいほど奥に配置させ、さらに、同一カテゴリの前記その他のコンテンツのインデックスは同一エリアとするとともに、カテゴリごとに前記インデックスの表示方法が異なるように、前記選択コンテンツのインデックスに対する前記その他のコンテンツそれぞれのインデックスの配置を決定するステップを含み、前記選択コンテンツと、その他の前記コンテンツそれぞれとの近似度は、時系列に選択された複数の前記選択コンテンツを統合した仮想の統合コンテンツの特徴量を、より最近に選択されたコンテンツほど特徴量の重みが大きくなるようにした重み付け平均値により計算し、計算された前記統合コンテンツの特徴量と、その他の前記コンテンツそれぞれの特徴量の近似度により計算される。
本発明の一側面のプログラムは、複数のコンテンツのなかから所望の前記コンテンツを検索するために、前記複数のコンテンツそれぞれに対応する複数のインデックスを表示装置に表示させる処理を、コンピュータに実行させるプログラムであって、前記複数のコンテンツのなかから選択された１つの前記コンテンツである選択コンテンツと、その他の前記コンテンツそれぞれとの近似度を、コンテンツの特徴量に基づいて計算し、前記選択コンテンツのインデックスの配置を決定し、さらに前記選択コンテンツのインデックスに対する前記その他のコンテンツそれぞれのインデックスの配置を、前記近似度をバネ係数とするバネモデルにより決定し、かつ、画面の奥行き方向が近似度の大きさを表す３次元空間において、前記選択コンテンツのインデックスを最も手前に配置させ、前記その他のコンテンツのインデックスは前記近似度が小さいほど奥に配置させ、さらに、同一カテゴリの前記その他のコンテンツのインデックスは同一エリアとするとともに、カテゴリごとに前記インデックスの表示方法が異なるように、前記選択コンテンツのインデックスに対する前記その他のコンテンツそれぞれのインデックスの配置を決定するステップを含み、前記選択コンテンツと、その他の前記コンテンツそれぞれとの近似度は、時系列に選択された複数の前記選択コンテンツを統合した仮想の統合コンテンツの特徴量を、より最近に選択されたコンテンツほど特徴量の重みが大きくなるようにした重み付け平均値により計算し、計算された前記統合コンテンツの特徴量と、その他の前記コンテンツそれぞれの特徴量の近似度により計算される。
本発明の一側面においては、複数のコンテンツのなかから所望の前記コンテンツを検索するために、複数のコンテンツのなかから選択された１つの前記コンテンツである選択コンテンツと、その他の前記コンテンツそれぞれとの近似度が、コンテンツの特徴量に基づいて計算される。選択コンテンツのインデックスの配置が決定され、さらに選択コンテンツのインデックスに対するその他のコンテンツそれぞれのインデックスの配置が、近似度をバネ係数とするバネモデルにより決定され、かつ、画面の奥行き方向が近似度の大きさを表す３次元空間において、選択コンテンツのインデックスが最も手前に配置され、その他のコンテンツのインデックスは近似度が小さいほど奥に配置され、さらに、同一カテゴリのその他のコンテンツのインデックスは同一エリアとされるとともに、カテゴリごとにインデックスの表示方法が異なるように、選択コンテンツのインデックスに対するその他のコンテンツそれぞれのインデックスの配置が決定される。また、選択コンテンツと、その他のコンテンツそれぞれとの近似度は、時系列に選択された複数の選択コンテンツを統合した仮想の統合コンテンツの特徴量を、より最近に選択されたコンテンツほど特徴量の重みが大きくなるようにした重み付け平均値により計算し、計算された統合コンテンツの特徴量と、その他のコンテンツそれぞれの特徴量の近似度により計算される。
本発明の一側面によれば、所望のコンテンツを容易に検索することができる。
以下に本発明の実施の形態を説明するが、本発明の構成要件と、発明の詳細な説明に記載の実施の形態との対応関係を例示すると、次のようになる。この記載は、本発明をサポートする実施の形態が、発明の詳細な説明に記載されていることを確認するためのものである。従って、発明の詳細な説明中には記載されているが、本発明の構成要件に対応する実施の形態として、ここには記載されていない実施の形態があったとしても、そのことは、その実施の形態が、その構成要件に対応するものではないことを意味するものではない。逆に、実施の形態が構成要件に対応するものとしてここに記載されていたとしても、そのことは、その実施の形態が、その構成要件以外の構成要件には対応しないものであることを意味するものでもない。
本発明の一側面の情報処理装置は、
複数のコンテンツのなかから所望の前記コンテンツを検索するために、前記複数のコンテンツそれぞれに対応する複数のインデックスを表示装置に表示させる処理を行う情報処理装置（例えば、図１の情報処理装置１１）において、
前記複数のコンテンツのなかから選択された１つの前記コンテンツである選択コンテンツと、その他の前記コンテンツそれぞれとの近似度を、コンテンツの特徴量に基づいて計算する近似度計算手段（例えば、図１の近似度計算部２２）と、
前記選択コンテンツのインデックスの配置を決定し、さらに前記選択コンテンツのインデックスに対する前記その他のコンテンツそれぞれのインデックスの配置を、前記近似度をバネ係数とするバネモデルにより決定し、かつ、画面の奥行き方向が近似度の大きさを表す３次元空間において、前記選択コンテンツのインデックスを最も手前に配置させ、前記その他のコンテンツのインデックスは前記近似度が小さいほど奥に配置させ、さらに、同一カテゴリの前記その他のコンテンツのインデックスは同一エリアとするとともに、カテゴリごとに前記インデックスの表示方法が異なるように、前記選択コンテンツのインデックスに対する前記その他のコンテンツそれぞれのインデックスの配置を決定する配置決定手段（例えば、図１のサムネール配置部２３）と
を備え、
前記近似度計算手段は、時系列に選択された複数の前記選択コンテンツを統合した仮想の統合コンテンツの特徴量を、より最近に選択されたコンテンツほど特徴量の重みが大きくなるようにした重み付け平均値により計算し、計算された前記統合コンテンツの特徴量と、その他の前記コンテンツそれぞれの特徴量の近似度を計算することにより、前記選択コンテンツと、その他の前記コンテンツそれぞれとの近似度を計算する。
本発明の一側面の情報処理方法またはプログラムは、
複数のコンテンツのなかから所望の前記コンテンツを検索するために、前記複数のコンテンツそれぞれに対応する複数のインデックスを表示装置に表示させる処理を行う情報処理方法、または、前記処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記複数のコンテンツのなかから選択された１つの前記コンテンツである選択コンテンツと、その他の前記コンテンツそれぞれとの近似度を、コンテンツの特徴量に基づいて計算し（例えば、図１２のステップＳ１２）、
前記選択コンテンツのインデックスの配置を決定し、さらに前記選択コンテンツのインデックスに対する前記その他のコンテンツそれぞれのインデックスの配置を、前記近似度をバネ係数とするバネモデルにより決定し、かつ、画面の奥行き方向が近似度の大きさを表す３次元空間において、前記選択コンテンツのインデックスを最も手前に配置させ、前記その他のコンテンツのインデックスは前記近似度が小さいほど奥に配置させ、さらに、同一カテゴリの前記その他のコンテンツのインデックスは同一エリアとするとともに、カテゴリごとに前記インデックスの表示方法が異なるように、前記選択コンテンツのインデックスに対する前記その他のコンテンツそれぞれのインデックスの配置を決定する（例えば、図１２のステップＳ１３）
ステップを含み、
前記選択コンテンツと、その他の前記コンテンツそれぞれとの近似度は、時系列に選択された複数の前記選択コンテンツを統合した仮想の統合コンテンツの特徴量を、より最近に選択されたコンテンツほど特徴量の重みが大きくなるようにした重み付け平均値により計算し、計算された前記統合コンテンツの特徴量と、その他の前記コンテンツそれぞれの特徴量の近似度により計算される。
以下、図を参照して、本発明の実施の形態について説明する。
図１は、本発明を適用した情報処理装置の一実施の形態の構成例を示している。
図１において、情報処理装置１１は、入力部２１、近似度計算部２２、サムネール配置部２３、表示部２４、サムネール保持部２５、コンテンツ保持部２６、および決定コンテンツ実行部２７により構成されている。なお、入力部２１は、コンテンツ選択部３１およびコンテンツ決定部３２を含む。
情報処理装置１１は、コンテンツ保持部２６に保持されているコンテンツに対応するインデックスを表示部２４の画面に表示する。ユーザは、表示されたインデックスのなかから所望のインデックスを選択し、決定する操作を行う。情報処理装置１１は、決定する操作が行なわれた場合に、選択されているインデックスに対応するコンテンツを実行する。
ここで、コンテンツは、例えば、動画像、静止画像、（あるチャンネルで）放送中の番組、音楽（楽曲）などである。また、インデックスは、コンテンツを一目で認識することができる見出しであり、例えば、コンテンツが動画像または静止画像である場合、インデックスは動画像（の代表画像）または静止画像のサムネール（縮小画像）である。また例えば、コンテンツが（あるチャンネルで）放送中の番組である場合、インデックスはチャンネルのロゴマークなどである。さらに例えば、コンテンツが音楽などである場合、インデックスは音楽のジャケット画像などである。なお、インデックスは、画像である必要はなく、コンテンツを説明する文字（タイトル）などでもよい。以下では、コンテンツが動画像（音声も含まれているものとする）であり、インデックスが動画像の代表画像のサムネールである場合を例として説明する。
入力部２１は、ユーザの操作を受け付け、それに対応する情報を各部に供給する。
即ち、ユーザは、表示部２４に表示されている複数のサムネールのなかから、所望のサムネールを選択する操作を行う。ここで、表示部２４に表示されている複数のサムネールそれぞれは、コンテンツ保持部２６に保持されているコンテンツのサムネールである。コンテンツ選択部３１は、そのユーザの操作に応じて、選択されたサムネールに対応するコンテンツを選択し、選択したコンテンツ（選択コンテンツ）を表す選択コンテンツ情報を、近似度計算部２２に供給する。従って、ユーザが、表示部２４に表示されている複数のサムネールのなかから所望のサムネールを選択することは、コンテンツ保持部２６に保持されている複数のコンテンツのなかから所望のコンテンツを選択することを意味する。
なお、以下において、表示部２４に表示された複数のサムネールのうちの、ユーザによって選択されたサムネールを選択サムネールと称し、選択サムネールに対応するコンテンツを選択コンテンツと称する。さらに、選択サムネール以外のサムネールを、次に選択される候補のサムネールである候補サムネールと称し、候補サムネールに対応するコンテンツを候補コンテンツと称する。従って、コンテンツ保持部２６にｎ個のコンテンツが保持されている場合、表示部２４には、１個の選択サムネールと、（ｎ−１）個の候補サムネールが表示される。
ユーザは、いま選択されているサムネールに対応するコンテンツを、実行させるコンテンツとして決定するとき、その選択サムネールを決定する操作を行う。コンテンツ決定部３２は、ユーザの決定する操作が行なわれたときに選択されているサムネールに対応する選択コンテンツを、ユーザが実行を所望するコンテンツとして決定する。そして、コンテンツ決定部３２は、決定されたコンテンツ（決定コンテンツ）を表す決定コンテンツ情報を、決定コンテンツ実行部２７に供給する。
なお、コンテンツ選択部３１またはコンテンツ決定部３２では、ユーザが選択したサムネールを認識するために、サムネール配置部２３から供給される、後述するサムネール配置画像の表示制御情報が適宜参照される。
近似度計算部２２は、サムネール保持部２５から供給される、コンテンツの特徴量に基づいて、コンテンツ選択部３１で選択された選択コンテンツと、複数の（ｎ−１個の）候補コンテンツそれぞれとの近似度を計算する。
ここで、コンテンツ保持部２６では、｛A(1)，A(2)，・・・A(n)｝で表されるｎ個のコンテンツA(k)，k=1，2，・・・，ｎが保持されており、コンテンツA(k)がｍ個の特徴量（の値）PA(k，s)（ｓ＝１，・・・，ｍ）を有している場合、近似度計算部２２は、コンテンツ保持部２６内の選択コンテンツA(p) （ｐ＝1，2，・・・，ｎのいずれか）と候補コンテンツA(q)（ｐ≠ｑ）との近似度を表す指標として、例えば、コンテンツの特徴量PA(k，s)それぞれを軸とするｍ次元空間における、選択コンテンツA(p)のベクトルと、候補コンテンツA(q)のベクトルのユークリッド距離を採用することができる。
即ち、選択コンテンツA(p)と候補コンテンツA(q)との近似度DA(p，q)は、
DA(p，q)＝SQRT｛（PA(ｐ，１)−PA(ｑ，１)）2＋（PA(ｐ，ｍ)−PA(ｑ，ｍ)）2＋
・・・・・・＋（PA(ｐ，ｍ)−PA(ｑ，ｍ)）2｝
・・・（１）
と表すことができる。ここで、SQRTは、平方根（√）を表す。また、コンテンツA(k)の特徴量PA(k，s)としては、例えば、コンテンツA(k)に含まれる、音のテンポ、コンテンツの色の平均値、作成日時などがある。
従って、選択コンテンツと、（ｎ−１）個の候補コンテンツとの間で近似度がそれぞれ計算され、選択コンテンツに対する（ｎ−１）個の候補コンテンツの近似度が、サムネール配置部２３に供給される。
なお、選択コンテンツA(p)と候補コンテンツA(q)との近似度DA(p，q)を表す指標としては、上述のユークリッド距離に限定されず、例えば、選択コンテンツA(p)のベクトルと、候補コンテンツA(q)のベクトルの内積などを採用することもできる。
サムネール配置部２３は、選択サムネールの配置を決定するとともに、選択サムネールに対する候補サムネールの配置を、近似度計算部２２から供給される近似度に応じて決定する。そして、サムネール配置部２３は、サムネール保持部２５から取得したサムネール（のデータ）を用いて、決定された配置となるように選択サムネールおよび候補サムネールを配置させた画像（以下、サムネール配置画像とも称する）の表示制御情報を生成し、入力部２１および表示部２４に供給する。
ここで、サムネール配置部２３は、選択サムネールと候補サムネールとの距離が、近似度に反比例するように、候補サムネールの配置を決定する。即ち、選択コンテンツとの近似度が大きい候補コンテンツのサムネール（候補サムネール）ほど、選択サムネールの近くに配置される。
表示部２４は、サムネール配置部２３から供給される表示制御情報により生成されるサムネール配置画像を画面に表示する。また、表示部２４は、決定コンテンツ実行部２７から供給される表示制御情報により、決定コンテンツが実行されたときの画像を表示する。例えば、表示部２４は、決定コンテンツ実行部２７から供給される表示制御情報に基づいて、動画像を表示する。
サムネール保持部２５は、複数のコンテンツそれぞれについての、サムネール（のデータ）とｍ個の特徴量PA(k，s)とを保持（記憶）している。コンテンツ保持部２６は、ｎ個のコンテンツ｛A(1)，A(2)，・・・A(n)｝（のデータ）を保持している。なお、コンテンツとそのサムネールおよび特徴量PA(k，s)とを同一の場所に記憶させることもできる。
決定コンテンツ実行部２７は、コンテンツ決定部３２から供給される決定コンテンツ情報に基づいて、コンテンツ保持部２６に保持されている決定コンテンツ（のデータ）を取得し、決定コンテンツを実行する。例えば、決定コンテンツ実行部２７は、動画像を再生し、表示部２４に表示させる。決定コンテンツ実行部２７は、必要に応じて、画像データの伸長処理やNTSC(National Television System Committee)などの所定の画像信号に変換する変換処理なども行う。
なお、決定コンテンツ情報が表す決定コンテンツが、情報処理装置１１の外部のコンテンツ保持外部装置４１に保持されている場合には、決定コンテンツ実行部２７は、図示せぬ通信部を介して、コンテンツ保持外部装置４１にアクセスし、そこから決定コンテンツを取得する。この場合、コンテンツ保持部２６には、決定コンテンツへのアクセス先（Webサーバのアドレスや装置の機器IDなど）などが保持される。
以上のように構成される情報処理装置１１では、ユーザにより選択された選択サムネールに対応して、選択コンテンツと複数の候補コンテンツそれぞれとの近似度が、計算される。そして、計算された近似度に応じて候補サムネールが配置されたサムネール配置画像が表示部２４の画面に表示される。ユーザは、選択サムネールを適宜変更し、所望のコンテンツを検索する。
図２は、図１の情報処理装置１１を実現するハードウエアの構成例を示すブロック図である。
CPU（Central Processing Unit）５１は、ROM（Read Only Memory）５２、または記憶部５８に記憶されているプログラムに従って各種の処理を実行する。RAM（Random Access Memory）５３には、CPU５１が実行するプログラムやデータなどが適宜記憶される。これらのCPU５１、ROM５２、およびRAM５３は、バス５４により相互に接続されている。
なお、CPU５１として、"Cell誕生"、日経エレクトロニクス、日経BP社、２００５年２月２８日、８９頁乃至１１７頁に記載されているCellを採用することができる。
CPU５１にはまた、バス５４を介して入出力インタフェース５５が接続されている。入出力インタフェース５５には、キーボード、マウス、マイクロホン、リモートコントローラなどよりなる入力部５６、CRT(Cathode Ray Tube)、LCD(Liquid Crystal display)などよりなるディスプレイ、スピーカなどよりなる出力部５７が接続されている。CPU５１は、入力部５６から入力される指令に対応して各種の処理を実行する。そして、CPU５１は、処理の結果を出力部５７に出力する。
入出力インタフェース５５に接続されている記憶部５８は、例えばハードディスクからなり、CPU５１が実行するプログラムや各種のデータを記憶する。通信部５９は、インターネットやローカルエリアネットワークなどのネットワークを介して、または直接に接続された外部の装置と通信する。
なお、通信部５９は、無線または有線による通信を行うものでもよいし、無線と有線の両方の通信が可能なものでもよい。さらに、その通信方式も特に限定されず、例えば、無線の場合、IEEE(The Institute of Electrical and Electronic Engineers)802.11a，802.11b、および802.11gなどの無線LAN（Local Area Network）、またはBluetooth等様々な無線通信方式が利用可能である。同様に、有線の場合も、IEEE1394，Ethernet（登録商標）やUSB（Universal Serial Bus）等様々な有線通信方式が利用可能である。
入出力インタフェース５５に接続されているドライブ６０は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリなどのリムーバブルメディア７１が装着されたとき、それらを駆動し、そこに記録されているプログラムやデータなどを取得する。取得されたプログラムやデータは、必要に応じて記憶部５８に転送され、記憶される。また、プログラムやデータは、通信部５９を介して取得され、記憶部５８に記憶されてもよい。
次に、サムネール配置部２３が、近似度計算部２２から供給される近似度に応じて、候補サムネールの配置を決定する配置決定方法について説明する。
なお、以下では、説明を簡単にするため、コンテンツ保持部２６は、６個のコンテンツ｛A(1)，A(2)，A(3)，A(4)，A(5)，A(6)｝＝｛A，B，C，D，E，F｝を保持し、コンテンツ選択部３１において、そのうちのコンテンツA（のサムネール）がユーザにより選択されていることとする。即ち、コンテンツＡが選択コンテンツで、コンテンツB，C，D，E、またはFそれぞれが、候補コンテンツである。
また、選択コンテンツAと、候補コンテンツB，C，D，E、またはFそれぞれとの近似度が、上述した（１）式で計算され、次のようになっている。
DA（A，B）＝DA（１，２）＝DA’
DA（A，C）＝DA（１，３）＝（４／１０）DA’
DA（A，D）＝DA（１，４）＝（８／１０）DA’
DA（A，E）＝DA（１，５）＝（６／１０）DA’
DA（A，F）＝DA（１，６）＝（２／１０）DA’
・・・（２）
即ち、選択コンテンツAと候補コンテンツBとの近似度DA（A，B）（＝DA’）が最も近似度が大きく、次に、選択コンテンツAと候補コンテンツDとの近似度DA（A，D）（＝DA’の８／１０倍）が大きく、以下、近似度の大きさは、選択コンテンツAと候補コンテンツEとの近似度DA（A，E）（＝DA’の６／１０倍）、選択コンテンツAと候補コンテンツCとの近似度DA（A，C）（＝DA’の４／１０倍）、選択コンテンツAと候補コンテンツFとの近似度DA（A，F）（＝DA’の２／１０倍）の順となっている（DA（A，B）＞DA（A，D）＞DA（A，E）＞DA（A，C）＞DA（A，F））。
サムネール配置部２３は、最初に、図３に示すように、選択サムネールAを、２次元座標系（X-Y座標系）が設定された画像（画面）の中央に配置させる。次に、サムネール配置部２３は、選択コンテンツAに対して最も近似度の大きい候補コンテンツBのサムネール（候補サムネールB）を、選択サムネールAから、近似度DA（A，B）に応じた距離RAの位置に配置させる。
次に、サムネール配置部２３は、候補コンテンツBの次に選択コンテンツAに対する近似度が大きい候補コンテンツDのサムネール（候補サムネールD）を、選択サムネールAから近似度DA（A，D）に応じた距離で、候補サムネールBと重ならない位置に配置させる。ここで、上述したように、候補サムネールB乃至Fは、選択サムネールＡに対して、近似度に反比例するように配置される。従って、例えば、選択サムネールAと候補サムネールDとの距離は、選択サムネールAと候補サムネールBとの距離RAの1.25（＝１０／８）倍、即ち、1.25RAとなる。
以下同様に、サムネール配置部２３は、候補サムネールE，C，Fの順に、それらのサムネールを、選択サムネールAから近似度に応じた距離で、既に配置されている他の候補サムネールと重ならない位置に配置させる。従って、選択サムネールAと候補サムネールE，C，Fとの距離は、図３に示すように、それぞれ、1.7RA，2.5RA，5.0RAとなる。
なお、原則としては、次に配置する候補サムネールを、既に配置されている他の候補サムネールと重ならない位置に配置しさえすれば良いが、例えば、同一カテゴリのサムネールについては、選択サムネールAを中心とする放射方向のうちの同一方向（同一角度の方向）に集めて配置させるなどしてもよい。この場合、コンテンツ保持部２６に保持されている候補コンテンツのカテゴリの分布などがさらに認識しやすくなる。
また、コンテンツ数が多くなると、先に配置させた他の候補サムネールと重ならない位置に配置させることが難しくなるが、その場合には、単位面積あたりのサムネール配置密度が小さい場所を選んで配置させるようにすればよい。
図３に示したサムネールA乃至Fの配置は、選択サムネールAと、候補サムネールB乃至Fそれぞれとが、近似度をバネ係数とするバネで接続され、釣り合っている状態（定常状態）であると考えることができる。
図４は、選択サムネールAと候補サムネールB乃至Fそれぞれが、近似度をバネ係数とするバネで接続されているバネモデルの概念的な図を示している。
図４において、選択サムネールAと候補サムネールBとは、バネ係数（バネ定数）ｋABのバネHABで接続されている。また、選択サムネールAと候補サムネールCとは、バネ係数ｋACのバネHACで接続されている。同様に、選択サムネールAと候補サムネールDとは、バネ係数ｋADのバネHADで接続されている。選択サムネールAと候補サムネールEとは、バネ係数ｋAEのバネHAEで接続されている。選択サムネールAと候補サムネールFとは、バネ係数ｋAFのバネHAFで接続されている。
ここで、バネHAB，バネHAC，バネHAD，バネHAE、またはバネHAFそれぞれの自然長（無負荷の状態でのバネの長さ）は同一で、バネ係数ｋAB，バネ係数ｋAC，バネ係数ｋAD，バネ係数ｋAEまたはバネ係数ｋAFそれぞれは、近似度DA（A，B），DA（A，D），DA（A，E），DA（A，C）、またはDA（A，F）に比例する。即ち、近似度が大きいほど、バネのバネ係数が大きい。また、バネHABのバネ係数ｋABを基準（＝１）とするバネHAD乃至バネHAFのバネ係数ｋAB乃至バネ係数ｋAFの比は、ｋAB：ｋAD：ｋAE：ｋAC：ｋAF＝１：（８／１０）：（６／１０）：（４／１０）：（２／１０）である。
選択サムネールAと候補サムネールB乃至Fそれぞれは、図５に示すように、互いに力ｆで反発し合っていて、反発し合う力ｆとバネHAB乃至バネHAFにより引き寄せられる力が釣り合う位置で停止していると考えることができる。バネHAB乃至バネHAFのバネ係数ｋAB乃至バネ係数ｋAFそれぞれは、近似度に比例しているため、上述したように、近似度が大きいほど、選択サムネールAに近い距離で停止することになる。即ち、候補サムネールB乃至Fは、選択サムネールAとの近似度が大きいものほど、選択サムネールAに引き寄せられ、逆に、選択サムネールAとの近似度が小さいものほど、選択サムネールAから遠ざかる。また、互いに反発し合う力ｆが隣り合う（周辺の）候補サムネールとの間にも作用していると考えることで、選択サムネールB乃至Fそれぞれが、互いに重ならないように配置されていると考えることができる。
また、バネモデルを次のように考えることもできる。
即ち、図６に示すように、画面内の２次元空間において、選択サムネールAが配置されている画面中央部で最も大きく、画面中央部から離れるほど小さくなるような力の場（以下、ポテンシャルと称する）が存在すると考える。例えば、画面中心を通るX軸方向のｘ’−ｘ”線上のポテンシャルPを図６上側に示す。
この場合、選択サムネールAとバネHAB乃至バネHAFで接続されている候補サムネールB乃至Fそれぞれは、バネHAB乃至バネHAFそれぞれにより発生する力と等しいポテンシャルPの位置（選択サムネールAから離れる方向の位置）で停止する。バネHAB乃至バネHAFのバネ係数ｋAB乃至バネ係数ｋAFそれぞれは、近似度に比例しているため、上述したように、近似度が大きいほどバネHAB乃至バネHAFそれぞれにより発生する力が大きく、選択サムネールAに近い距離で停止することになる。なお、サムネール配置部２３は、候補サムネールB乃至Fが重ならないように選択サムネールAに対する候補サムネールB乃至Fの配置方向を調整する。
以上のように、サムネール配置部２３は、コンテンツ保持部２６で保持されているコンテンツA乃至Fに対応するサムネールA乃至Fのうち、サムネールAが選択された場合、選択サムネールAを画面中央に配置するとともに、選択コンテンツAと候補コンテンツB乃至Fそれぞれとの近似度を計算し、近似度をバネ係数とするバネで釣り合った状態の位置で、候補サムネールB乃至Fを画面上に配置する。
そして、ユーザは、選択サムネールAを中心として近似度に応じて候補サムネールB乃至Fが配置されたサムネール配置画像において、選択サムネールAをドラッグ操作するなどして、２次元空間に配置された選択サムネールAを移動させることができる。その場合の、選択サムネールAおよび候補サムネールB乃至Fの動きを、図７乃至図１１を参照して説明する。なお、図７乃至図１１では、図５で示したバネモデルを仮定する（図６で示した場合についても同様である）。
例えば、ユーザが、図７に示すように、画面中央部の位置T0に配置されている選択サムネールAを、位置T0より左上方の位置T0’に移動させたとする。
この場合、選択サムネールAと候補サムネールB乃至Fそれぞれとは、近似度に応じたバネ係数ｋAB乃至バネ係数ｋAFのバネHAB乃至バネHAFで接続されているので、大きいバネ係数のバネで接続されている候補サムネールは、選択サムネールAの動きに早く追従し、小さいバネ係数のバネで接続されている候補サムネールは、選択サムネールAの動きに遅れて追従するように移動する。
図７に示されている矢印は、候補サムネールB乃至Fが移動を開始するときの速度（加速度）を、選択サムネールAの速度（加速度）と対応させて表している。即ち、矢印の長さ（幅）が長い（太い）ほど、選択サムネールAの移動に対して速く追従する（加速度が選択サムネールAの加速度に近い）ことを表している。
従って、図８に示すように、選択サムネールAが、ユーザの操作により、位置T0から位置T1に移動した時点においては、例えば、バネ係数ｋABのバネHABで接続されている候補サムネールBと、バネ係数ｋADのバネHADで接続されている候補サムネールDのみが移動を開始している。
その後、図９に示すように、選択サムネールAが、位置T0から（位置T1よりさらに位置T0から遠い）位置T2に移動した時点においては、候補サムネールBおよびDは、図８に示した位置よりさらに移動し、加えて、バネ係数ｋAEのバネHAEで接続されている候補サムネールEが移動を開始している。
図９に示した時刻より所定時間経過後、図１０に示すように、選択サムネールAが、位置T0から（位置T2よりさらに位置T0から遠い）位置T3に移動した時点においては、例えば、候補サムネールB，D、およびEは、図９に示した位置よりさらに移動し、バネ係数ｋACのバネHACで接続されている候補サムネールCと、バネ係数ｋAFのバネHAFで接続されている候補サムネールFも移動を開始している。
そして、最終的に、選択サムネールAが位置T0’に移動すると、候補サムネールB乃至Fそれぞれは、バネHAB乃至バネHAFによる振動を多少繰り返した後、画面内の２次元空間に存在する力ｆとバネHAB乃至バネHAFとが釣り合う位置（定常状態）に収束し、図１１に示すように、選択サムネールAの位置T0’を中心として、図４に示した配置と同様の配置で停止する。なお、移動後の選択サムネールAの位置T0’に対する候補サムネールB乃至Fの位置は、必ずしも移動前の配置と同一である必要はなく、選択サムネールAに対して候補サムネールB乃至Fそれぞれが近似度に応じた距離で配置されていればよい。
以上のように、バネモデルを適用したサムネールの表示では、選択コンテンツAと近似度の大きい（類似している）候補コンテンツの候補サムネールが、選択サムネールAにより近い位置に配置され、選択コンテンツAと近似度の小さい候補コンテンツの候補サムネールが、選択サムネールAから遠い位置に配置される。また、選択サムネールAをドラッグなどして画面上（２次元空間内）を移動させた場合には、選択コンテンツAと類似した候補コンテンツの候補サムネールほど追従するように移動する。そして、選択サムネールAの移動終了後は、再度、選択コンテンツAとの近似度に応じた距離で、移動先の選択サムネールAに対して、候補サムネールが配置される。
これにより、ユーザは、自分が選択した選択サムネールに他の候補サムネールが集まってくる動きに直感的に注目し、さらに選択サムネールにより近い位置に配置されたことで、より確実に、それらを認識することができる。
換言すれば、いまユーザが関心を持って選択した選択コンテンツに特徴が似ていて、ユーザの関心度が高いコンテンツの認識性を上げることができ、これにより、ユーザは容易に（直感的に）コンテンツを検索することができる。
ユーザがサムネール配置画像を参照し、所定の候補サムネールを次の選択サムネールとして選択した場合には、その新たな選択サムネールに対応する選択コンテンツと、複数の候補コンテンツそれぞれとの近似度が計算され、新たな選択コンテンツに対する候補コンテンツの近似度に応じて、候補サムネールが再配置される。
膨大な数のサムネールが画面に表示され、ユーザが所望のサムネール（コンテンツ）をすぐに見出せなかったとしても、所望のコンテンツに類似したコンテンツ（のサムネール）を順次選択していくことにより、所望のコンテンツと強く結ばれた綱を手繰り寄せるようにして所望のコンテンツを検索するようなU/I（User Inter Face）を実現することができる。
また、ユーザは新たなサムネールを選択するだけで、情報処理装置１１は、選択コンテンツに対する候補コンテンツの近似度を再計算して再表示するため、類似コンテンツの並べ替えまたは絞込みのためのキー入力の操作などを必要としない。即ち、類似コンテンツの検索におけるユーザ操作に対する負担を軽減することができる。
また、選択コンテンツと類似した候補コンテンツのサムネールが、選択サムネールの周辺に集められるので、ユーザが注視するべき領域を、選択サムネールの周辺に限定することができるので、ユーザの目に対する疲労を軽減することができる。
さらには、所望のコンテンツを検索するために、キー入力の操作の必要もなく、関心度の高い（所望するコンテンツに近いと思われる）候補サムネールを選択するだけの簡易な操作で、かつ、ユーザの疲労も軽減されることにより、結果的に、所望のコンテンツを検索するまでの時間を短縮することができる。
なお、上述した例では、コンテンツ保持部２６で保持されているコンテンツが６個の場合について説明したが、コンテンツ保持部２６には、多数のコンテンツが保持されていることが一般的であり、その場合、多数の候補サムネールが、隙間なく２次元空間に表示されることになる。そのような候補サムネールの配置状態においては、選択サムネールを２次元空間内で動かすことで、ユーザの関心度が高いコンテンツを、ユーザに、より注目させることができる。
即ち、ユーザが選択サムネールを２次元空間内で動かした場合、ユーザの関心度が高いコンテンツの候補サムネールだけが、選択サムネールに近い加速度で追従してくる。従って、選択サムネールに追従してくる候補サムネールの動きの違いによって、ユーザの関心度が高い候補コンテンツを振り分ける（判断する）ことができる。また、２次元空間に表示する候補サムネールが多数あり、選択サムネールとの近似度が大きかったにもかかわらず、他の候補サムネールに隠れていた候補サムネールが、選択サムネールを移動させることにより、選択サムネール周辺の候補サムネールの配置が（バネの作用に従い）変更され、見えるようになる。
また、２次元空間には、コンテンツ保持部２６に保持されている全てのコンテンツに対応するサムネールが配置されるので、必要なコンテンツを見逃すことを減少させることができ、検索対象のコンテンツ全体がどのように分布しているかを見通すこともできる。即ち、コンテンツの全体像を把握することができる。また、サムネールの選択作業そのものが、同時に検索対象コンテンツ全体の分布を理解することにつながるため、選択作業そのもののユーザにとっての快適性が向上する。
図１２は、情報処理装置１１が、上述したサムネール配置決定方法により選択サムネールおよび候補サムネールを配置したサムネール配置画像を表示部２４に表示し、ユーザによって決定された決定コンテンツを表示するコンテンツ表示処理を示すフローチャートである。
コンテンツ保持部２６に保持されているコンテンツを表示部２４に表示させる操作が指示されると、ステップＳ１１において、コンテンツ選択部３１は、最初のコンテンツを選択し、選択コンテンツ情報を近似度計算部２２に供給して、ステップＳ１２に進む。ステップＳ１１では、例えば、前回最後に選択されたコンテンツ、いま設定されているチャンネルに該当するコンテンツ、保存時刻の最も新しいコンテンツなど、予め決められた条件の下で、所定のコンテンツが選択コンテンツとして選択される。
ステップＳ１２において、近似度計算部２２は、選択コンテンツ情報が表す選択コンテンツと、複数の候補コンテンツそれぞれとの近似度を計算し、ステップＳ１３に進む。
ステップＳ１３において、サムネール配置部２３は、ステップＳ１２で計算された、選択コンテンツと、複数の候補コンテンツそれぞれとの近似度に応じて、選択サムネールに対する複数の候補サムネールの配置をそれぞれ決定し、ステップＳ１４に進む。なお、選択サムネールは、上述したように、画面中央部に配置される。
ステップＳ１４において、サムネール配置部２３は、サムネール保持部２５から取得したサムネール（のデータ）を用いて、ステップＳ１３で決定された配置となるように選択サムネールおよび候補サムネールを配置させたサムネール配置画像の表示制御情報を生成し、表示部２４に供給する。表示部２４は、サムネール配置部２３からの表示制御情報に基づいて、サムネール配置画像を表示する。
ステップＳ１５において、コンテンツ選択部３１は、いま選択されているサムネールと異なるサムネールが選択されたか、即ち、候補サムネールが選択されたか否かを判定する。ステップＳ１５で、候補サムネールが選択されたと判定された場合、コンテンツ選択部３１は、選択された候補サムネールに対応する候補コンテンツを、新たな選択コンテンツとして、処理をステップＳ１２に戻す。そして、ステップＳ１２乃至Ｓ１５の処理が繰り返される。即ち、新たに選択された候補サムネールを選択サムネールとし、選択コンテンツと複数の候補コンテンツそれぞれとで近似度が再計算され、計算された近似度に応じたサムネール配置画像が表示部２４の画面に再表示される。
ステップＳ１５で、いま選択されているサムネールと異なるサムネールが選択されていないと判定された場合、ステップＳ１６に進み、コンテンツ決定部３２は、いま選択されているサムネールがユーザにより決定されたか、即ち、選択サムネールが決定されたか否かを判定する。ステップＳ１６で、選択サムネールが決定されていないと判定された場合、ステップＳ１５に戻る。
一方、ステップＳ１６で、選択サムネールが決定されたと判定された場合、ステップＳ１７に進み、コンテンツ決定部３２は、決定コンテンツを表す決定コンテンツ情報を決定コンテンツ実行部２７に供給する。また、ステップＳ１７において、決定コンテンツ実行部２７は、コンテンツ決定部３２から供給された決定コンテンツ情報に基づいて、コンテンツ保持部２６に保持されている決定コンテンツ（のデータ）を取得し、ステップＳ１８に進む。
ステップＳ１８において、決定コンテンツ実行部２７は、決定コンテンツに対する処理を実行する。例えば、ステップＳ１８では、決定コンテンツ実行部２７は、動画像を再生し、その結果得られる表示制御情報を表示部２４に供給する。表示部２４は、供給された表示制御情報に基づいて、動画像を表示して、処理を終了する。
上述したサムネール配置画像の例では、画面上に表示される各サムネールの大きさは、同一の大きさとなっているが、距離（近似度）に応じてサムネールのサイズを変えるようにしてもよい。即ち、選択サムネールAの近くに配置されている候補サムネールの大きさは大きく、選択サムネールAから遠くに配置されるほど、候補サムネールの大きさを小さくすることができる。
また、図１３に示すように、選択サムネールと、候補サムネールそれぞれとを結ぶ線を表示し、その線の太さや濃度などを近似度の大きさに応じて変更するようにしてもよい。さらに、候補サムネール上またはその近辺に、その候補コンテンツの選択コンテンツに対する近似度（の数値）そのものや、近似度の大きい順番を表す番号（序数）などを表示するようにしてもよい。
このように、選択コンテンツとの近似度に応じて、候補サムネールの表示（サイズ）を変化させたり、近似度の大きさを表す補助表示を付加することにより、候補コンテンツどうしの近似度の違いを分かり易く表示することができる。
以上の例では、コンテンツ保持部２６に保持されているコンテンツに対応するサムネールを、２次元空間に表示させる例について説明したが、３次元空間にサムネールを配置することもできる。
図１４は、３次元空間にサムネールを配置した場合の画面例を示している。
図１４では、画面（サムネール配置画像）の横方向をＸ軸、縦方向をＺ軸、奥行き方向をＹ軸とする３次元空間に、コンテンツ保持部２６に保持されているコンテンツに対応するサムネールが表示されている。
画面中央で、かつ、奥行き方向（Ｙ方向）の最も手前（画面を見ているユーザに最も近い側）に、選択サムネールAが表示されている。そして、選択コンテンツAと近似度の大きい候補コンテンツB，C、およびDの候補サムネールB，C、およびDなどは、選択サムネールAの最も近くに配置されている。それに伴い、候補サムネールB，C、およびDの大きさは、選択サムネールAとほぼ同様の大きさで（大きく）表示されている。反対に、候補サムネールGなどのように、選択コンテンツAに対する近似度が小さい候補コンテンツの候補サムネールは、選択サムネールAから（奥行き方向に）離れた位置に配置され、その結果、サムネールの大きさが小さくなっている。
また、図１４においては、候補サムネールは、同一のカテゴリごとに同一エリアに配置（分布）されるようになされており、候補コンテンツについて、選択コンテンツとの近似度に加えて、候補コンテンツが属しているカテゴリの分布（分類）も直感的に認識することができるようになっている。即ち、図１４では、選択サムネールを表す四角の線の線種の違いが、選択コンテンツのカテゴリの違いを表しており、例えば、実線で表されているサムネール「A」，「B」，「C」などが第１のカテゴリに属し、太線の点線で表されているサムネール「１」，「２」，「３」などが第２のカテゴリに属し、細線の点線で表されているサムネール「あ」、「い」、「え」などが第３のカテゴリに属していることを表している。このようにサムネール配置画像を表示させることで、ユーザは、コンテンツ保持部２６に保持されているコンテンツの全体像を認識するとともに、候補コンテンツ（候補サムネール）どうしの関係も認識することができる。
なお、異なるカテゴリの表示方法は、上述した線種を変更する他、サムネールの枠部を異なる色にするなど、その他の方法を採用することができる。また、カテゴリに応じた分布に限定されず、例えば、特徴量について、同一の傾向を有する候補コンテンツに対応する候補サムネールどうしを同一エリアに配置させるようにすることもできる。
近似度に応じて３次元空間にサムネールを配置した例を、より理解しやすくするため、図１４に示したサムネールの表示を、仮に、横方向（X軸方向）から見た場合のイメージ図を図１５に示す。
図１５では、選択サムネールAを最前面として、候補サムネールそれぞれが、点線で示されるように半球形状に、奥行き方向（Y軸方向）に広がって配置されている。そして、選択コンテンツAとの近似度が大きい候補コンテンツに対応する候補サムネールBやC、およびDが、選択サムネールAのより近くに、選択コンテンツAとの近似度が小さい候補コンテンツに対応する候補サムネールGや５などが、選択サムネールAのより遠方（図中右側）に配置されている。
このように、選択サムネールおよび候補サムネールを３次元空間に配置させた場合、奥行き方向（Y軸方向）の位置を変えることにより、多数の候補サムネールを配置させることができるので、候補サムネールの数が膨大な数である場合に特に有効である。
その反面、候補サムネールが重なりあい、背後に配置された候補サムネールを確認することができなくなることも起こり得る。そのような場合において、選択サムネールを画面内で移動させることのメリットがさらに大きくなる。即ち、選択サムネールを画面内で動かすことにより、定常状態にある候補サムネールの配置が一時的に変更され、背後に隠れている候補サムネールが表示されるので、ユーザが重なっていた候補サムネールを見出しやすくなる。
上述した例では、選択コンテンツと、候補コンテンツそれぞれとの近似度を計算して、計算された近似度に応じて候補サムネールを配置し、次に、新たな候補サムネールが選択された場合には、その新たな選択サムネールに対応する選択コンテンツと、候補コンテンツそれぞれとの近似度を再度計算し、選択サムネールおよび候補サムネールを再配置した。即ち、時系列に選択された選択サムネールに対応する選択コンテンツどうしの関連性については考慮せずに、現在の選択コンテンツに対する候補コンテンツの近似度のみで候補サムネールの再配置を行った。
しかしながら、ユーザが時系列に選択した複数の選択サムネールに対応する複数の選択コンテンツと関連性の高い（近似度の大きい）コンテンツを、ユーザに提示した方が、より早くユーザの所望のコンテンツに到達することができる場合も考えられる。
そこで、現在の選択コンテンツだけでなく、過去に選択された複数の選択コンテンツを統合した仮想の統合コンテンツに対して、近似度を計算し、候補サムネールを配置させるようにすることができる。
例えば、現在の選択コンテンツを含む過去５回のコンテンツ（統合ベースコンテンツと称する）を統合した統合コンテンツなるものを考え、初めに、統合コンテンツとしてのｍ個の特徴量が計算される。統合コンテンツの特徴量は、例えば、５個の統合ベースコンテンツそれぞれの特徴量の平均値とすることができる。また例えば、最近に選択されたコンテンツほど、ユーザの関心度が高いと考えて、より最近に選択された統合ベースコンテンツの特徴量に対しては重みを大きくし、より以前に選択された統合ベースコンテンツの特徴量に対しては少ない重みとなるように重みを付けた、５個の統合ベースコンテンツそれぞれの特徴量の重み付け平均値としてもよい。
そして、統合コンテンツと、複数の候補コンテンツそれぞれとの近似度を、（１）式により計算し、計算された近似度に応じて、選択サムネールを中心とする、複数の候補サムネールそれぞれの配置を決定する。
以上のように統合コンテンツに対する近似度を計算し、候補サムネールを配置することは、例えば、複数のキーワードを入力し、それらを含む（関連する）コンテンツを提示するようなコンテンツ検索機能に対応しているともいえる。
なお、上述した例では、（１）式で表されるように、選択コンテンツと複数の候補コンテンツそれぞれとの近似度を、各コンテンツが有するｍ個の特徴量すべてを用いて計算するようにしたが、必ずしもすべての特徴量を用いて計算する必要はない。例えば、所定の条件に基づいて、ｍ個の特徴量のなかから、いくつかの特徴量を選択し、選択された特徴量だけを用いて計算するようにしてもよい。
また、（３）式で表されるように、各特徴量に重みを付けて、所定の特徴量を重視した近似度を計算することもできる。
DA(p，q)＝SQRT｛ｗ1（PA(ｐ，１)−PA(ｑ，１)）2
＋ｗ2（PA(ｐ，ｍ)−PA(ｑ，ｍ)）2＋・・＋ｗm（PA(ｐ，ｍ)−PA(ｑ，ｍ)）2｝
・・・（３）
ここで、ｗsは、特徴量PA(k，s)に対する重みを表す。
また、上述した例では、選択サムネールAを画面の中央部に配置するようにしたが、必ずしも中央部に配置する必要はなく、選択サムネールおよび候補サムネールを配置させる配置形状は、選択サムネールAを中心とする円状（球状）に限定されない。
例えば、図１６に示すように、選択サムネールAを画面の上方中央部に配置させ、候補サムネールを選択サムネールＡの下方にいわばピラミッド状に配置させるようにしてもよい。この場合、近似度が大きい候補コンテンツに対応する候補サムネールほど、選択サムネールAの下方近傍に配置される。
また例えば、図１７に示すように、選択サムネールAを画面左上側に配置させ、画面左上側を上流とし、画面右下側を下流とする川の流れのように、候補サムネールを配置させてもよい。この場合、川の流れ方向（画面右下方向）に力ｆが作用し、選択サムネールAと候補サムネールそれぞれが引き寄せあう力と力ｆとが釣り合っている状態と考えることができる。
上述した例では、コンテンツ保持部２６に保持されているコンテンツの全てに対応するサムネールを画面上に表示させることとしたが、最初に画面に表示させたい（検索したい）コンテンツのカテゴリをユーザに選択させ、選択されたカテゴリに属するサムネールについて画面上に表示させるようにすることもできる。即ち、カテゴリごとのサムネール配置画像とすることも可能である。
本発明の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
本発明を適用した情報処理装置の一実施の形態の構成例を示すブロック図である。 図１の情報処理装置１１を実現するハードウエアの構成例を示すブロック図である。 サムネールの配置決定方法について説明する図である。 サムネールの配置決定方法について説明する図である。 サムネールの配置決定方法について説明する図である。 サムネールの配置決定方法について説明する図である。 サムネールの配置決定方法について説明する図である。 サムネールの配置決定方法について説明する図である。 サムネールの配置決定方法について説明する図である。 サムネールの配置決定方法について説明する図である。 サムネールの配置決定方法について説明する図である。 コンテンツ表示処理を示すフローチャートである。 ２次元空間にサムネールを配置した画面例を示す図である。 ３次元空間にサムネールを配置した画面例を示す図である。 図１４の画面例を説明する図である。 ２次元空間にサムネールを配置した画面例を示す図である。 ２次元空間にサムネールを配置した画面例を示す図である。
符号の説明
１１ 情報処理装置， ２１ 入力部， ２２ 近似度計算部， ２３ サムネール配置部， ２４ 表示部， ２５ サムネール保持部， ２６ コンテンツ保持部， ２７ 決定コンテンツ実行部， ３１ コンテンツ選択部， ３２ コンテンツ決定部

Claims (4)

  1. 複数のコンテンツのなかから所望の前記コンテンツを検索するために、前記複数のコンテンツそれぞれに対応する複数のインデックスを表示装置に表示させる処理を行う情報処理装置において、
    前記複数のコンテンツのなかから選択された１つの前記コンテンツである選択コンテンツと、その他の前記コンテンツそれぞれとの近似度を、コンテンツの特徴量に基づいて計算する近似度計算手段と、
    前記選択コンテンツのインデックスの配置を決定し、さらに前記選択コンテンツのインデックスに対する前記その他のコンテンツそれぞれのインデックスの配置を、前記近似度をバネ係数とするバネモデルにより決定し、かつ、画面の奥行き方向が近似度の大きさを表す３次元空間において、前記選択コンテンツのインデックスを最も手前に配置させ、前記その他のコンテンツのインデックスは前記近似度が小さいほど奥に配置させ、さらに、同一カテゴリの前記その他のコンテンツのインデックスは同一エリアとするとともに、カテゴリごとに前記インデックスの表示方法が異なるように、前記選択コンテンツのインデックスに対する前記その他のコンテンツそれぞれのインデックスの配置を決定する配置決定手段と
    を備え、
    前記近似度計算手段は、時系列に選択された複数の前記選択コンテンツを統合した仮想の統合コンテンツの特徴量を、より最近に選択されたコンテンツほど特徴量の重みが大きくなるようにした重み付け平均値により計算し、計算された前記統合コンテンツの特徴量と、その他の前記コンテンツそれぞれの特徴量の近似度を計算することにより、前記選択コンテンツと、その他の前記コンテンツそれぞれとの近似度を計算する
    情報処理装置。
  2. 前記コンテンツが画像である場合、前記インデックスは前記画像のサムネールである
    請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 複数のコンテンツのなかから所望の前記コンテンツを検索するために、前記複数のコンテンツそれぞれに対応する複数のインデックスを表示装置に表示させる処理を行う情報処理装置が行う情報処理方法であって、
    前記複数のコンテンツのなかから選択された１つの前記コンテンツである選択コンテンツと、その他の前記コンテンツそれぞれとの近似度を、コンテンツの特徴量に基づいて計算し、
    前記選択コンテンツのインデックスの配置を決定し、さらに前記選択コンテンツのインデックスに対する前記その他のコンテンツそれぞれのインデックスの配置を、前記近似度をバネ係数とするバネモデルにより決定し、かつ、画面の奥行き方向が近似度の大きさを表す３次元空間において、前記選択コンテンツのインデックスを最も手前に配置させ、前記その他のコンテンツのインデックスは前記近似度が小さいほど奥に配置させ、さらに、同一カテゴリの前記その他のコンテンツのインデックスは同一エリアとするとともに、カテゴリごとに前記インデックスの表示方法が異なるように、前記選択コンテンツのインデックスに対する前記その他のコンテンツそれぞれのインデックスの配置を決定する
    ステップを含み、
    前記選択コンテンツと、その他の前記コンテンツそれぞれとの近似度は、時系列に選択された複数の前記選択コンテンツを統合した仮想の統合コンテンツの特徴量を、より最近に選択されたコンテンツほど特徴量の重みが大きくなるようにした重み付け平均値により計算し、計算された前記統合コンテンツの特徴量と、その他の前記コンテンツそれぞれの特徴量の近似度により計算される
    情報処理方法。
  4. 複数のコンテンツのなかから所望の前記コンテンツを検索するために、前記複数のコンテンツそれぞれに対応する複数のインデックスを表示装置に表示させる処理を、コンピュータに実行させるプログラムであって、
    前記複数のコンテンツのなかから選択された１つの前記コンテンツである選択コンテンツと、その他の前記コンテンツそれぞれとの近似度を、コンテンツの特徴量に基づいて計算し、
    前記選択コンテンツのインデックスの配置を決定し、さらに前記選択コンテンツのインデックスに対する前記その他のコンテンツそれぞれのインデックスの配置を、前記近似度をバネ係数とするバネモデルにより決定し、かつ、画面の奥行き方向が近似度の大きさを表す３次元空間において、前記選択コンテンツのインデックスを最も手前に配置させ、前記その他のコンテンツのインデックスは前記近似度が小さいほど奥に配置させ、さらに、同一カテゴリの前記その他のコンテンツのインデックスは同一エリアとするとともに、カテゴリごとに前記インデックスの表示方法が異なるように、前記選択コンテンツのインデックスに対する前記その他のコンテンツそれぞれのインデックスの配置を決定する
    ステップを含み、
    前記選択コンテンツと、その他の前記コンテンツそれぞれとの近似度は、時系列に選択された複数の前記選択コンテンツを統合した仮想の統合コンテンツの特徴量を、より最近に選択されたコンテンツほど特徴量の重みが大きくなるようにした重み付け平均値により計算し、計算された前記統合コンテンツの特徴量と、その他の前記コンテンツそれぞれの特徴量の近似度により計算される
    プログラム。
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