JP5259893B1 - 色決定装置、色決定システム、色決定方法、情報記録媒体、ならびに、プログラム - Google Patents

Abstract

色を表す文字列と、その文字列によって表される色と、の対応関係を決定する色決定装置（１０１）において、文字列受付部（１０２）は、文字列の入力を受け付ける。画像検索部（１０３）は、受け付けられた文字列に関連する画像を検索して、当該画像検索の結果として複数の画像を得る。度合取得部（１０４）は、複数の画像のそれぞれに出現する色を所定の精度で表現し、当該所定の精度で表現された色が複数の画像のそれぞれに出現する度合を取得する。色決定部（１０５）は、取得された度合に基づいて、所定の精度で表現された色から、受け付けられた文字列により表される色を決定する。

Description

本発明は、色決定装置、色決定システム、色決定方法、情報記録媒体、ならびに、プログラムに関し、色を表現する文字列からその文字列により表現される色を決定するものである。

従来から、色を標準色空間のデータに変換することにより、色の再現性を高くする技術が提案されている。たとえば、特許文献１においては、個々の色をＲＧＢ（Red，Green，Blue）表現の色空間のデータやＣＹＭＫ（Cyan，Yellow，Magenta，blacK）表現の色空間のデータ等に変換して、色の再現性を高める技術が開示されている。

このように、色を定量的に表す体系には、ＲＧＢ表現やＣＹＭＫ表現のほかに、ＨＳＶ（Hue，Saturation/chroma，Value/brightness）表現などが存在し、各体系の間での値の変換の定式化もされている。

ＲＧＢ表現では、３バイトで色を表す２４ビットカラーが広く用いられている。２４ビットカラーでは、R，G，Bの各要素に対して０から２５５までのいずれかの数値が割り当てられる。また、２バイトで色を表す１５ビットカラーでは、R，G，Bの各要素に対して０から３１までのいずれかの数値が割り当てられる。２４ビットカラーのR，G，Bの各要素を８で割れば、１５ビットカラーに変換することもできる。

このように、色空間のデータ表現に対する精度（分解能）は、適宜選択することができる。高い精度で表現された色は、情報が減少するものの、低い精度に変換することが可能である。

特開２００１−０６９３６２号公報

しかしながら、人間が色を表現する場合には、ＲＧＢ表現等を用いるのではなく、自然言語で表現された文字列を利用するのが一般的である。

また、規格などによって色の名前が定められたとしても、人が日常生活で実際に利用する色の名前は、人が活動する時期や分野によって異なったり、変化したりする。このほか、人が色の名前を新たに命名することもある。

したがって、色の名前と、その名前により表される色と、の対応関係を適切に決定したい、との要望がある。

本発明は、上記のような課題を解決するもので、色を表す文字列と、その文字列によって表される色と、の対応関係を決定するのに好適な色決定装置、色決定システム、色決定方法、情報記録媒体、ならびに、プログラムを提供することを目的とする。

本発明の第１の観点に係る色決定装置は、
文字列の入力を受け付ける文字列受付部、
前記受け付けられた文字列に関連する画像を検索した結果として得られた複数の画像のそれぞれに出現する色を所定の精度で表現し、当該所定の精度で表現された色が前記複数の画像のそれぞれに出現する度合を取得する度合取得部、
前記取得された度合に基づいて、前記所定の精度で表現された色から、前記受け付けられた文字列により表される色を決定する色決定部
を備えるように構成する。

また、本発明の色決定装置において、
前記度合は、前記複数の画像のうち前記所定の精度で表現された色が出現する画像の数を表す値であり、
前記色決定部は、前記取得された度合により、前記所定の精度で表現された色のうち、前記度合が最大の色を抽出し、当該抽出された色から、前記受け付けられた文字列により表される色を決定する
ように構成することができる。

また、本発明の色決定装置において、
前記色決定部は、前記抽出された色を平均することにより得られる色を、前記受け付けられた文字列により表される色として決定する
ように構成することができる。

また、本発明の色決定装置において、
前記度合は、前記所定の精度で表現された色が前記複数の画像のそれぞれに出現する頻度であり、
前記色決定部は、前記取得された度合により、前記所定の精度で表現された色が前記複数の画像のそれぞれに出現する頻度の総数が上位の色を抽出し、当該抽出された色から、前記受け付けられた文字列により表される色を決定する
ように構成することができる。

また、本発明の色決定装置において、
前記色決定部は、前記抽出された色を、当該抽出された色の頻度の総数で重み付き平均することにより得られる色を、前記受け付けられた文字列により表される色として決定する
ように構成することができる。

また、本発明の色決定装置において、
前記度合取得部は、前記複数の画像のそれぞれについて、当該画像の隅の画素と同じ色の画素を当該画像の周縁から除去してから、当該画像に出現する色を前記所定の精度で表現する
ように構成することができる。

また、本発明の色決定装置は、
前記受け付けられた文字列に関連する画像を検索する画像検索部
をさらに備え、
前記度合取得部は、前記画像検索部による画像検索の結果として得られた複数の画像から、前記度合を取得する
ように構成することができる。

また、本発明の色決定装置において、
前記色決定部は、前記取得された度合をクラスタリングして、各クラスタの代表色を前記受け付けられた文字列により表される色に決定する
ように構成することができる。

また、本発明の色決定装置は、
前記受け付けられた文字列を指定するクエリを含む画像検索要求を、前記色決定装置に通信可能に接続された外部の画像検索装置に送信し、当該画像検索装置から前記画像検索要求に対する画像検索応答を受信し、前記画像検索応答に指定される複数の画像を、画像検索の結果とする画像検索部
をさらに備え、
前記度合取得部は、前記画像検索部による画像検索の結果として得られた複数の画像から、前記度合を取得する
ように構成することができる。

また、本発明の色決定装置において、
前記画像検索部は、前記受け付けられた文字列の言語において色を意味する文字列と、前記受け付けられた文字列と、を前記クエリに指定する
ように構成することができる。

また、本発明の色決定装置において、
前記受け付けられた文字列は、商品の色を形容する文字列であり、
前記決定された色は、前記商品の代表色であり、
前記色決定部は、あらかじめ定めた基準色のうち、前記商品の代表色に最も近い基準色を、前記商品の分類色に決定する
ように構成することができる。

本発明の第２の観点に係る色決定システムは、
文字列を指定するクエリを含む画像検索要求を受信すると、当該クエリに適合する画像を検索して、当該画像検索により得られた複数の画像を指定する画像検索応答を送信する画像検索装置と、当該画像検索装置と通信可能に接続された色決定装置と、を備え、
前記色決定装置は、
文字列の入力を受け付ける文字列受付部、
前記受け付けられた文字列を指定するクエリを含む画像検索要求を、前記画像検索装置に送信し、当該画像検索装置から前記画像検索要求に対する画像検索応答を受信し、前記画像検索応答に指定される複数の画像を、画像検索の結果とする画像検索部、
前記画像検索の結果として得られた複数の画像のそれぞれに出現する色を所定の精度で表現し、当該所定の精度で表現された色が前記複数の画像のそれぞれに出現する度合を取得する度合取得部、
前記取得された度合に基づいて、前記所定の精度で表現された色から、前記受け付けられた文字列により表される色を決定する色決定部
を備えるように構成する。

本発明の第３の観点に係る色決定方法は、
文字列の入力を受け付ける文字列受付工程、
前記受け付けられた文字列に関連する画像を検索した結果として得られた複数の画像のそれぞれに出現する色を所定の精度で表現し、当該所定の精度で表現された色が前記複数の画像のそれぞれに出現する度合を取得する度合取得工程、
前記取得された度合に基づいて、前記所定の精度で表現された色から、前記受け付けられた文字列により表される色を決定する色決定工程
を備えるように構成する。

本発明の第４の観点に係るコンピュータ読み取り可能な情報記録媒体は、
コンピュータを、
文字列の入力を受け付ける文字列受付部、
前記受け付けられた文字列に関連する画像を検索した結果として得られた複数の画像のそれぞれに出現する色を所定の精度で表現し、当該所定の精度で表現された色が前記複数の画像のそれぞれに出現する度合を取得する度合取得部、
前記取得された度合に基づいて、前記所定の精度で表現された色から、前記受け付けられた文字列により表される色を決定する色決定部
として機能させる
プログラムを記録するように構成する。

本発明の第５の観点に係るプログラムは、
コンピュータを、
文字列の入力を受け付ける文字列受付部、
前記受け付けられた文字列に関連する画像を検索した結果として得られた複数の画像のそれぞれに出現する色を所定の精度で表現し、当該所定の精度で表現された色が前記複数の画像のそれぞれに出現する度合を取得する度合取得部、
前記取得された度合に基づいて、前記所定の精度で表現された色から、前記受け付けられた文字列により表される色を決定する色決定部
として機能させるように構成する。

本発明のプログラムは、コンパクトディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、光磁気ディスク、ディジタルビデオディスク、磁気テープ、半導体メモリ等のコンピュータ読み取り可能な非一時的（non-transitory）な情報記録媒体に記録することができる。この情報記録媒体は、コンピュータとは独立して配布・販売することができる。

さらに、上記のプログラムは、プログラムが実行されるコンピュータとは独立して、コンピュータ通信網等の伝送媒体を介して配布・販売することができる。

本発明によれば、色を表す文字列と、その文字列によって表される色と、の対応関係を決定するのに好適な色決定装置、色決定システム、色決定方法、情報記録媒体、ならびに、プログラムを提供することができる。

色決定装置の概要構成を示す説明図である。 色決定装置にて実行される色決定処理の流れを示すフローチャートである。 検索結果の画像に出現する色の分布を示す説明図である。 検索結果の画像に出現する色の分布を示す説明図である。 検索結果の画像に出現する色の分布を示す説明図である。 検索結果の画像に出現する色の分布を示す説明図である。 色決定処理の制御の流れを示すフローチャートである。 検索結果の画像に出現する色の頻度を示す説明図である。 色名決定装置の概要構成を示す説明図である。 色名決定装置にて実行される色名決定処理の流れを示すフローチャートである。 商品販売システムの概要構成を示す説明図である。 商品登録フォームが、端末装置の画面に表示される例を示す説明図である。 商品登録フォームが、端末装置の画面に表示される例を示す説明図である。 商品登録フォームが、端末装置の画面に表示される例を示す説明図である。 商品登録フォームが、端末装置の画面に表示される例を示す説明図である。 商品登録フォームが、端末装置の画面に表示される例を示す説明図である。 商品登録フォームが、端末装置の画面に表示される例を示す説明図である。 商品検索フォームが、端末装置の画面に表示される例を示す説明図である。 商品購入フォームが、端末装置の画面に表示される例を示す説明図である。

以下に本発明の実施形態を説明する。なお、本実施形態は説明のためのものであり、本願発明の範囲を制限するものではない。したがって、当業者であればこれらの各要素もしくは全要素をこれと均等なものに置換した実施形態を採用することが可能であるが、これらの実施形態も本発明の範囲に含まれる。

（色の同一・類似）
上記のように、色を定量的に表す体系として、ＲＧＢ、ＣＹＭＫ、ＨＳＶなどの各種の色空間の定義があるが、これらの間での変換は定式化されている。以下では、理解を容易にするため、ＲＧＢ表現を利用して説明するが、ＣＹＭＫやＨＳＶなど、他の表現を採用することも可能である。

ＲＧＢ表現では、各色は、R，G，Bの３つの数値を利用して、色を表現するものである。すなわち、各色は、Ｒ軸、Ｇ軸、Ｂ軸からなる３次元の色空間の中に配置される点、あるいは位置ベクトルとして表現される。ＨＳＶは、３次元の色空間で表現されるが、ＣＹＭＫは、４次元の色空間を持つこととなる。

したがって、ある色と他の色との同一、類似は、当該色空間における距離によって判定することができる。すなわち、２つの色の距離を、各成分の差の絶対値の総和（マンハッタン距離）や、各成分の差の自乗和の平方根（ユークリッド距離）などにより定め、この距離が０であれば２つの色は同じ色であり、この距離がある閾値より小さければ、２つの色は類似する、と判定する。

なお、人間の網膜の感度は、R，G，Bの色によって異なり、G成分を敏感に識別することがわかっている。そこで、上記の距離を求める際に、G成分の重みが大きくなるように、差の絶対値や自乗に係数を乗じてから総和を求める等の手法を採用しても良い。

同様に、人間が色の類似を判定する場合には、明度よりも色相や彩度を優先することもある。そこで、ＨＳＶ色空間において各成分の差を用いてマンハッタン距離やユークリッド距離等により色の距離を定める場合には、明度の重みが小さくするように差の絶対値や自乗に係数を乗じてから総和を求める等の手法を採用することもできる。

（文書検索・画像検索）
従来から、インターネットなどのコンピュータ通信網で公開されている各種のウェブページや、個人用コンピュータ内、あるいは、社内ＬＡＮ（Local Area Network）などで利用されている各種の文書を検索するための検索技術が提供され、各種のウェブ検索エンジンやデスクトップ検索エンジンが提供されている。

文書検索の応用技術では、一般に、ユーザは、ブラウザもしくは専用アプリケーションを介して検索エンジンにアクセスし、検索したい文字列を指定したクエリを与える。すると、検索エンジンは、ウェブ全体、ＬＡＮ内、あるいは、当該コンピュータ内を検索し、当該文字列に関連する文書を検索結果として返す。

画像検索技術では、文字列をクエリとして画像を検索するものがある。これは、ある画像が内部に配置された文書では、その画像の近傍には、その画像を説明する文字列が存在することが多い、という経験則に基づくものである。このため、上記の文書検索と同様の検索技術を利用することができる。

また、色を指定すると、その色を含む画像を検索する画像検索技術もある。この技術では、あらかじめ、検索対象となる画像について、その画像に含まれる画素の色の分布から、その画像の代表的な色を１つまたな所定個数選択しておく。そして、ユーザにより指定された色と、画像の代表色との類似の度合を上記のようにして判定することにより、所望の色に関連する画像を検索結果として得ることができる。

これらの検索技術では、種々の類似度を採用して、クエリにどの程度適合しているかを表すスコアを各検索結果に対して計算し、このスコアが高い順に検索結果を提示するものも多い。したがって、クエリを満たす検索結果をすべて利用するのではなく、スコアが上位のものを所定個数だけ利用するのが一般的である。

以下では、実施形態について、
（１）文字列を与えると、その文字列により表現される色を決定する色決定装置、
（２）色を与えると、その色を表現する文字列（その色の名称、色名。）を決定する色名決定装置、
（３）上記（１）（２）を商品の色に応用した例
の順に、例をあげて説明する。

なお、本実施形態に係る色決定装置に対して１つの文字列を与えた場合に、決定される色は１つとしても良いし、複数の候補色が決定結果となるようにしても良い。

また、本実施形態に係る色名決定装置に対して１つの色を与えた場合に、決定される色名の文字列は１つとしても良いし、複数の文字列が色名候補となるようにしても良い。

これらの色決定装置や色名決定装置は、典型的には、パーソナルコンピュータやウェブサーバ用コンピュータなど、各種のコンピュータにおいて、所定のプログラムを実行することにより実現される。

ここで、コンピュータとは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）がプログラムを実行することによって、ＲＡＭ（Random Access Memory）を一時的な記憶域や処理の結果の出力先として利用し、キーボードやマウス等の入力装置によりユーザからの指示を受け付けたり、ディスプレイ等の出力装置に処理の結果を出力したり、ＮＩＣ（Network Interface Card）を介して他の機器と通信することにより上記の入出力を行ったりするハードウェアであり、入出力用の機器は、適宜省略することも可能である。

このほか、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の技術を応用することにより、プログラムから電子回路の設計を作成し、当該設計に基づいて、専用の電子回路を構成することによって、これらの色決定装置や色名決定装置を実現することも可能である。

本実施例は、色を表現するとユーザが考える文字列から、その文字列により表現される色を決定する色決定技術に係るものである。なお、ここでは、１文字のみからなるもの（たとえば「赤」「黄」「緑」等。）は、長さ１の文字列として扱う。

図１は、本実施例に係る色決定装置の概要構成を示す説明図であり、図２は、当該色決定装置にて実行される色決定処理の流れを示すフローチャートである。以下、これらの図を参照して説明する。

図１に示すように、色決定装置１０１は、文字列受付部１０２、画像検索部１０３、度合取得部１０４、色決定部１０５を備える。

これらの各部は、上記のように、典型的には、プログラムをコンピュータで実行することによって実現される。

さて、色決定装置１０１が色決定処理を開始すると、まず、文字列受付部１０２が、文字列の入力を受け付ける（ステップＳ１５１）。

文字列受付部１０２により受け付けられる文字列は、ユーザや他の機器（後述する色名決定装置では、当該装置の特定要素が文字列受付部１０２に文字列を与えている。）により入力された文字列であって、色を表現する色名を表す文字列と想定される。このような色名を表す文字列は、地域や業界、時期によって種々の文字列が色名として採用されうるほか、メーカーや商店が自ら色名を選択したり、造語などによって新たに作り出したりすることがある。

したがって、文字列受付部１０２は、任意の文字列を受け付けることが可能なように構成されている。

ついで、画像検索部１０３が、受け付けられた文字列に関連する画像を検索して、当該画像検索の結果として複数の画像を得る（ステップＳ１５２）。

ここで、画像検索部１０３は、上記の画像検索技術を利用して、受け付けられた文字列に関連する画像を検索する。

典型的には、検索対象となる画像は、インターネット内で公開されているものであって、ウェブ文書内に配置されており、当該ウェブ文書に受け付けられた文字列が含まれているものである。

画像検索部１０３は、後述するように、外部の画像検索装置を利用することもできる。また、画像検索部１０３を含む色決定装置１０１を実現するコンピュータが、画像検索エンジンとして機能する場合には、画像検索部１０３は、外部のコンピュータと通信する必要はない。

すなわち、文字列から、当該文字列に関連する画像が得られるのであれば、任意の画像検索技術を適用することができる。

また、検索結果の画像の個数には、上限を設けるのが一般的である。

さらに、度合取得部１０４が、複数の画像のそれぞれに出現する色を所定の精度で表現し、当該所定の精度で表現された色が複数の画像のそれぞれに出現する度合を取得する（ステップＳ１５３）。

画像検索の結果得られた画像には、受け付けられた文字列により表現される色の画素が多数含まれているものと想定される。そこで、度合取得部１０４は、画像検索の結果得られた画像には、どのような色がどの程度含まれているのか、を、表す色の度合を取得する。

ここで、画像検索の結果得られた画像の色の精度が細か過ぎると、色の度合が小さくなり過ぎることがある。そこで、典型的には、色の精度を下げて、類似する色もまとめて度合を取得することとしている。

今日利用されている多くの画像は、２４ビットカラーで表現されている。すると、ＲＧＢにより表現される色空間は、２５６×２５６×２５６個（約１７００万個）の区画に分割されることになる。一方、現在販売されているディジタルカメラの画素数は、１０００万個を超えるものもあるが、２４ビットカラーの色空間の区画数に比べれば小さいことがほとんどである。

そこで、本実施形態では、色の精度を下げて、色空間をより少ない個数の区画に分割し直すこととする。なお、値の分類を行う技術分野では、色の精度を下げることで類似する値をまとめる技術が提案されており、この結果得られる各区画は「バケツ（ｂｕｃｋｅｔ）」と呼ばれる。

たとえば、色の精度を１５ビットカラーにすれば、色空間の分割された区画数は、３２×３２×３２個（約３万個）となり、１２ビットカラーにすれば、区画数は１６×１６×１６個（約４千個）となる。この程度の個数とすれば、色の度合を適切に取得することができる。

なお、色の精度の下げ方、すなわち、色空間の分割の仕方は、この他にも種々の方法がありうる。たとえば、人が感知しやすいＧ軸方向や、人が感知しやすい明るい領域では、色空間を細かく分割する等の手法である。

このように色の精度を下げた上で、ある色の度合を取得するのであるが、この度合としては、以下のようなものを利用することができる。
（１）検索結果の画像のうち、当該色が出現する画像の個数。
（２）検索結果の画像の画素のうち、当該色の画素の総数。
（３）上記（１）と（２）を組み合わせた値。すなわち、当該色が出現する画像の個数が多ければ多いほど、また、当該色の画素の総数が多ければ多いほど、大きくなるように定められる値。
（４）上記（１）（２）（３）のいずれかにおける値が所定の閾値以上の場合には、その値もしくは１を度合とし、所定の閾値未満の場合には、０を度合とする。

これらの詳細については、実施例を改めて後述する。

最後に、色決定部１０５が、取得された度合に基づいて、所定の精度で表現された色から、受け付けられた文字列により表される色を決定して、色決定処理を終了する（ステップＳ１５４）。

色の度合に基づいて、受け付けられた文字列により表される色が決定される。色を一つだけ決定するための手法としては、以下のようなものを利用することができる。
（１）度合が最も大きい色を、文字列により表される色とする。
（２）度合が最も大きい色が複数ある場合に、色空間において原点から最も遠い色を、文字列により表される色とする。ＲＧＢ表現を採用している場合には、最も明るい色が選択されることになる。
（３）度合が最も大きい色が複数ある場合に、度合最大の色の平均色を、文字列により表される色とする。
（４）度合が大きい色の上位を所定個数選択し、その平均色を、文字列により表される色とする。
（５）各色について取得された度合を重みとして、色の重み付き平均をとり、その結果を文字列により表される色とする。

色を１つ以上決定するための手法としては、
（１）度合が最も大きい色を、文字列により表される色とする。
（２）度合が大きい色の上位所定個数を、文字列により表される色とする。
のようなものを採用することができるが、これ以外の態様については、以降の実施例において説明する。

このように本実施形態に係る色決定装置１０１は、ユーザ等から受け付けた文字列について画像検索技術を適用して、得られた画像に含まれる色から、当該文字列により表現される色を適切に決定することができる。

以下では、色決定装置１０１の好適実施形態や変形例など、種々の態様について説明する。

本実施例は、上記実施例１において、色の度合として、検索結果の画像のうち当該色を含む画像の個数を採用するものである。

以下、１０×１０×１０の区画に区切られたＲＧＢ色空間を採用し、色を表現する文字列として「ｇｒｅｅｎ ｃｏｌｏｒ」を与え、インターネット内の文書を画像検索した例を取り上げて説明する。

図３Ａ、図３Ｂ、図３Ｃ、図３Ｄは、検索結果の画像に出現する色の分布を示す説明図である。以下、本図を参照して説明する。

これらの図では、中央下に色空間の原点、右向きにＲ軸（Red）、左向きにＧ軸（Green）上向きにＢ軸（Blue）を配置し、検索結果の画像に出現した色の色空間における位置を丸印で表記している。

ここで、図３Ａは、検索結果の上位１枚の画像に出現した色の分布を示すものである。

図３Ｂは、検索結果の上位２枚の画像に共通して出現した色の分布を示すものである。

図３Ｃは、検索結果の上位３枚すべての画像に共通して出現した色の分布を示すものである。

図３Ｄは、検索結果の上位４枚すべての画像に共通して出現した色の分布を示すものである。

これらの図を順に検討すると、画像の枚数が増えるにしたがって、色の分布がＲＧＢ色空間内のＧ軸の終端付近に次第に収束していくことがわかる。

したがって、画像の枚数を１枚、２枚、３枚、…のように、これを繰り返すことで、検索結果上位の画像に共通して出現する色がわかる。この色は、与えられた文字列に対する色であると考えられる。

すなわち、各繰り返しにおいて、共通して出現する色の個数を調べ１個になったら、繰り返しをそこで停止する。そして、残った１色を与えられた文字列に対する色として決定すれば良い。

画像検索の検索結果は、典型的には、与えられた文字列の適合度が高いスコア順に、並んでいる。そこで、検索結果がN枚の画像の場合には、上位１位の画像に出現する色の分布を求め、上位２位までの画像すべてに出現する色の分布を求め、上位３位までの画像すべてに出現する色の分布を求め、…、のように処理を繰り返せば、高速に収束が進むと考えられる。

また、検索結果の画像がN枚であり、度合がNである色、すなわち、N枚の画像すべてに出現する色が複数得られた場合には、上記のように、それらをすべて、与えられた文字列に対する色の候補として決定しても良いし、それらの平均色を与えられた文字列に対する色として決定しても良い。

繰り返しの途中で、共通して出現する色の個数が０になってしまった場合、すなわち、その直前の繰り返しにおいて残っていた色のすべて、もしくは、残っていた色の平均色を、与えられた文字列に対する色として決定しても良い。

図４は、本実施例における色決定処理の制御の流れを示すフローチャートである。以下、本図を参照して説明する。本例は、与えられた文字列に対する色を一つだけ決定するものである。

本実施例に係る色決定処理が開始されると、上記実施例１と同様に、文字列の受付（ステップＳ１５１）ならびに画像の検索（ステップＳ１５２）が実行される。この後、以下の処理が実行される。

まず、ＣＰＵはＲＡＭ内に、所定の精度で分割された色空間の各区画に１ビットを割り当てた３次元ビット配列F[-,-,-]と、３次元ビット配列G[-,-,-]と、を確保する（ステップＳ１６１）。

色空間がＲ軸、Ｇ軸、Ｂ軸ともM個に分割され、区画の総数がM×M×M個となる場合には、ビット配列F[-,-,-]，G[-,-,-]の添字は、いずれも、[0,0,0]〜[M-1,M-1,M-1]の間の値をとる。

ついで、ＣＰＵは、ビット配列F[-,-,-]の各要素をすべて１に設定する（ステップＳ１６２）。すなわち、整数i = 0，1，...，M-1、整数j = 0，1，...，M-1、整数k = 0，1，...，M-1のそれぞれについて、
F[i,j,k] ← 1
を実行する。ここで、「←」は代入を意味する。また、フローチャートでは、「*」を用いることで範囲内のすべての添字に対して処理を行うことを表記する（以下同様）。

ついで、ＣＰＵは、検索結果の画像N枚に対して、整数r = 1，2，…，Nの順に、以下の処理を繰り返す（ステップＳ１６３）。

まず、ビット配列G[-,-,-]の各要素をすべて０に設定する（ステップＳ１６４）。すなわち、整数i = 0，1，...，M-1、整数j = 0，1，...，M-1、整数k = 0，1，...，M-1のそれぞれについて、
G[i,j,k] ← 0
を実行する。

次に、ＣＰＵは、検索結果のスコアがr位の画像に含まれる各画素について、以下の処理を繰り返す（ステップＳ１６５）。

まず、ＣＰＵは、当該画素の色を取得する（ステップＳ１６６）。以下では、理解を容易にするため、当該画素の色が、２４ビットカラーで(r,g,b)と表現されているものとする。すなわち、r，g，bは、いずれも、０から２５５までのいずれかの整数値をとる。

ついで、ＣＰＵは、取得された色(r,g,b)が属する色空間の区画(i,j,k)を求める（ステップＳ１６７）。すなわち、
i = (r×M)/255；
j = (g×M)/255；
k = (b×M)/255
を計算する。ここで、乗算「×」は除算「／」に優先して実行され、除算は整数除算であり、余りは切り捨てるものとする。

この計算により、画像内の画素の色(r,g,b)を所定の精度の色(i,j,k)に変換したことになる。なお、各画像の画素の色が、他の精度で表現されている場合には、上記の変換式を精度に合わせて適宜変更すれば良い。

この後、ＣＰＵは、ビット配列G[-,-,-]内のビット値を、
G[i,j,k] ← G[i,j,k] or 1
のように更新する（ステップＳ１６８）。ここで、「or」は、ビット論理和演算を意味する。

ＣＰＵは、検索結果のスコアがr位の画像に含まれる各画素について、ステップＳ１６５〜ステップＳ１６８の処理を繰り返し（ステップＳ１６９）、当該繰り返しが終わったら、ＣＰＵは、整数i = 0，1，...，M-1、整数j = 0，1，...，M-1、整数k = 0，1，...，M-1のそれぞれについて、
G[i,j,k] ← F[i,j,k] and G[i,j,k]
を実行する（ステップＳ１７０）。ここで「and」は、ビット論理積演算を意味する。

この後、ＣＰＵは、ビット配列G[-,-,-]のうち、値が１である添字（この添字は、各区画に対応付けられる数字列である。）を抽出し（ステップＳ１７１）、ＣＰＵは、抽出された添字の個数を調べる（ステップＳ１７２）。

抽出された添字の個数が１である場合（ステップＳ１７２；＝１）、ＣＰＵは、当該抽出された添字[i,j,k]により表現される区画(i,j,k)に対する２４ビットカラーの色(r,g,b)を求める（ステップＳ１７３）。これには、ステップＳ１６７とは逆に、
r = (i×255)/M；
g = (j×255)/M；
b = (k×255)/M
を計算すれば良い。

そして、ＣＰＵは、色(r,g,b)を、決定された色として出力して（ステップＳ１６４）、本処理を終了する。

一方、抽出された添字の個数が０である場合（ステップＳ１７２；＝０）、ＣＰＵは、ビット配列F[-,-,-]のうち、値が１である添字を抽出する（ステップＳ１７５）。ここで、ビット配列F[-,-,-]のうち、値が１である添字が以下のL個であったとする。
[i[0],j[0],k[0]]，[i[1],j[1],k[1]]，...，[i[L-1],j[L-1],k[L-1]]

この後、ＣＰＵは、抽出された添字によって表現される各区画に対する２４ビットカラーの平均色(r,g,b)を求める（ステップＳ１７６）。具体的には、
r = (Σ_p=0 ^L-1 i[p]×255)/(M×L)；
g = (Σ_p=0 ^L-1 j[p]×255)/(M×L)；
b = (Σ_p=0 ^L-1 k[p]×255)/(M×L)
を計算すれば良い。

そして、ＣＰＵは、色(r,g,b)を決定された色として出力して（ステップＳ１７７）、本処理を終了する。

なお、区画に割り当てられた精度の低い色から画像を表すのみ用いる高い精度の色への変換は、後述する実施例においても、同様に実行することができる。

それ以外の場合（ステップＳ１７２；その他）、ＣＰＵは、ビット配列F[-,-,-]にビット配列G[-,-,-]の各ビットをコピーする（ステップＳ１７８）。これは、整数i = 0，1，...，M-1、整数j = 0，1，...，M-1、整数k = 0，1，...，M-1のそれぞれについて、
F[i,j,k] ← G[i,j,k]
を実行することと等価であるが、ビット配列全体のコピーや、変数F，Gが指すビット配列のアドレスを交換するなどの手法を採用することによって、処理の高速化を図ることもできる。

このようにして、ＣＰＵは、i = 0，1，…，N-1の繰り返しを行う（ステップＳ１７９）。この繰り返しが終了したら、色を１つに絞ることができなかったことを意味するので、ＣＰＵは、制御をステップＳ１６５に進める。

本実施例によれば、各画像に色が出現するか否かのみによって、文字列により表される色を決定することができるため、処理の高速化ならびに消費メモリの抑制を図ることができる。

本実施例は、上記実施例１において、色の度合として、検索結果の画像に当該色が出現する頻度を採用するものである。

本実施例では、度合取得部１０４は、検索結果のN枚の画像に含まれる全画素について、当該画素の色を所定の精度に変換して色空間内の区画を求める。そして、区画ごとに、その区画に属することとなった色を持つ画素の数を数え上げる。

このようにして、検索結果の全画像の全画素を、色空間内の各区画に分類する。各区画に振り分けられた画素の総数が、その区画の色（所定精度の色）に対する度合に相当する。

上記の例と同様に、１０×１０×１０の区画に区切られたＲＧＢ色空間を採用し、色を表現する文字列として「ｇｒｅｅｎ ｃｏｌｏｒ」を与え、インターネット内の文書を画像検索した場合を考える。

図５は、検索結果の画像に出現する色の頻度を示す説明図である。以下、本図を参照して説明する。

本図は、図３Ａと同じ画像における画素の色の頻度分布を表したもので、各区画に振り分けられた画素の数に応じて、色空間に配置される丸印の大きさを変化させている。

検索結果上位１位の画像において最も出現頻度が高い色（本図）と、検索結果上位４位までの画像に共通して出現する色（図３Ｄ）と、は、色空間内でほぼ同じ位置に配置されている。

したがって、色の出現頻度を度合とすることによっても、文字列が表す色を決定することができると考えられる。

さて、色決定部１０５は、色空間から、分類された画素の総数が最大の区画を選択する。そして、当該区画の色を、文字列により表現される色として出力する。

このほか、画素の総数が多い順に、上位の所定の個数（たとえば、全区画数が１６×１６×１６＝４０９６個であれば、１０個〜４０個程度。）の区画を選択し、各区画の色の平均色を、文字列により表現される色として出力しても良い。

この際の平均の計算手法は、単純な平均でも良いし、各区画における画素の数を、当該区画の色の重みとして、重み付き平均をとることとしても良い。

また、画素の総数が多い順に、上位の所定の個数の区画を選択し、各区画の色を、そのまま、文字列が表す複数の色の候補として出力する態様を採用することもできる。

本実施例によれば、画像に出現する画素の色の出現頻度に基づいて、適切に、文字列により表現される色を決定することができる。

特に、本実施例のように、出現頻度を度合とした場合には、検索結果として得られる画像のうち、色の頻度を計数しなければならない画像の数を小さくすることができると考えられる。

たとえば、実施例２において、１００枚程度の画像に対して色の度合（出現の可否）を判断した場合であっても、本実施例では、１０枚〜２０枚程度の画像に対して色の度合（出現の頻度）を求める処理を行えば、十分な結果が得られるものと期待される。

なお、本実施例は、実施例２と組み合わせることも可能である。

たとえば、実施例２の繰り返しによって、文字列により表現される色の候補をある程度の数に絞り込んだ後に、その候補から平均色を求める際には、本実施例における頻度で重み付けをする、等の手法である。

候補の絞り込みの閾数としては、定数（たとえば、１０や２０等。）、色空間における区画の総数に所定の数（０.０５や０.１等、０を超えて１未満の値。）を乗じて得られる数値を採用することができる。

このほか、検索結果上位１位乃至所定位の画像に含まれている色の数（色空間において色が分布している区画の数）に、所定の数（０.０５や０.１等、０を超えて１未満の値。）を乗じて得られる数値を絞り込みの閾数としても良い。

このほか、本実施例によって、検索結果上位１位乃至所定位の画像に含まれる色から、頻度が上位のものに絞り込み、その上で実施例２を適用する、という手法もある。

この場合には、ビット配列F[-,-,-]の初期値において、検索結果上位１位の画像に含まれる頻度が上位の色については１を、そうでなければ０を、それぞれ設定してから、上記の実施例２の処理を実行することによって、高速かつ適切に、色を決定することができるようになる。

本実施例は、上記実施例において、検索結果の画像から無用な色を除去するための変形例である。

上記実施例では、検索結果の画像に含まれるすべての画素の色を、度合を計算するための処理の対象としていた。

しかしながら、インターネット等で公開されている画像の多くは、注目する色を有する物体が中央に配置され、その周囲には異なる色の背景が配置される構図を採用しているものも多い。

そこで、周囲に配置された背景の色を、度合の計算の対象から除去することで、より正確に、文字列が表す色を決定できるものと考えられる。

具体的には、度合取得部１０４が、以下のような前処理を行う。

すなわち、検索結果の個々の画像について、その四隅の色を取得する。

ついで、その画像の最外周の画素のうち、四隅のいずれかの色と同じ色の画素を、除去する。

最初の画像が長方形であったとしても、一度この除去処理を行うと、外周の画素の一部のみが除去されることがある。したがって、除去後の画像は、必ずしも長方形ではない。

一旦最外周の画素の除去を行うと、今度は当該除去された画素に隣接していた画素が最外周の画素になる。

そこで、また、再外周の画素のうち、四隅のいずれかの色と同じ色の画素を除去する。

この処理を繰り返し、再外周の画素に四隅の色と同じ色の画素がなくなったら、この前処理を終了する。

なお、画像の周縁から除去する対象としては、四隅のいずれかの色と同じ色の画素のみならず、四隅のいずれかの色と類似する色の画素を含めることとしても良い。

また、色が同じか否かを比較する対象の画素としては、四隅の画素を採用するのではなく、いずれかの隅、たとえば、左上の画素のみを採用することとしても良い。

このようにして、画像の周縁部分に配置されている背景の画素を、処理の対象から除去することができ、注目する色を有する画素が優先されて処理の対象となるので、より適切に、文字列が表す色を決定することができる。

本実施例は、画像検索を、外部の画像検索装置によって実行する場合に好適な態様である。

上記のように、画像検索技術を塔載した画像検索装置は、文字列をクエリとして与えると、その文字列に関連するインターネット内の画像を検索結果として返す。

このような画像検索装置は、色決定装置１０１を実現するコンピュータとＮＩＣを介して通信可能に接続される。

すなわち、画像検索部１０３は、外部の画像検索装置に、ＮＩＣを介して文字列を指定するクエリを含む画像検索要求を送信する。

すると、画像検索要求を受信した画像検索装置は、インターネット内で公開されている画像のうち、クエリに適合する画像を、適合度のスコア順に並べて、検索結果とする。

そして、その検索結果を指定する画像検索応答を、色決定装置１０１に送信する。

色決定装置１０１の画像検索部１０３は、この画像検索応答を受信して、当該画像検索応答に指定された画像を、画像検索の結果として、度合取得部１０４に与えるのである。

このように、本発明においては、既存の画像検索技術を適切に利用することで、実装コストを低減することが可能である。

なお、このような画像検索装置には、検索言語を指定できるものも多い。

一方で、色を表す文字列としては、その色を有する物体の呼び名を採用することもある。また、色を表す文字列が人の名前や団体の名称等の固有名詞の一部となっていることも多い。

すると、色を決定するためには、必ずしも適切でない画像が、検索結果となってしまうことがありうる。

そこで、本実施例において、受け付けられた文字列の言語において、色を意味する文字列を、受け付けた文字列とともに、クエリに指定することで、このような現象を防止することができる。

受け付けられた文字列の言語を判定する手法としては、ユーザが現在使用している言語をそのまま利用したり、文字列に含まれる文字の文字コードから推定したり、ユーザに直接指定させたり等、種々の態様が考えられる。

たとえば、文字列の文字コードとしてＵＴＦ−８を採用している場合には、その文字の文字コードがいずれの国の文字に割り振られているか、を調べることによって、文字列の言語を推定することができる。

また、文字列の入力をブラウザ経由で行っている場合には、当該ブラウザにおいて現在表示されている入力フォームの言語はいずれであるか、あるいは、当該ブラウザにおいてデフォルトの言語やフォントとして何を採用しているか、という情報から、文字列の言語を推定しても良い。

たとえば、「みどり」という文字列が受け付けられた場合を考える。「みどり」は、色を表すほか、日本人女性の名前としても人気があり、画像検索の結果には、「みどり」という名を持つ女性の写真が多く含まれる。

このため、肌色（皮膚の色）や茶色・黒色（髪の毛の色）が含まれてしまい、「みどり」により表現される色の適切な推定ができなくなってしまう。

そこで、文字列「みどり」の言語である日本語において色を意味する文字列「色」を検索クエリに追加する。すると、「みどり」と「色」の両方に適合する画像が、検索結果となる。

このほか、英単語「ｐｉｎｋ」もまた、「みどり」と同じように、芸能人の団体名や芸名の一部として利用されることがある。

そこで、「ｐｉｎｋ」の言語である英語において、色を意味する文字列「ｃｏｌｏｒ」を検索クエリに追加する。すると、「ｐｉｎｋ」と「ｃｏｌｏｒ」の両方に適合する画像が、検索結果となる。

このように、本態様では、受け付けられた文字列のほか、色を意味する文字列「色」「ｃｏｌｏｒ」等をクエリに追加することで、当該文字列に対する色を、より正確に決定することができるようになる。

上記の実施例は、文字列が与えられると、その文字列により表される色を決定することにより、文字列と色の対応関係を求めるものであった。

本実施例は、色が与えられると、その色を表現する文字列を決定することにより、文字列と色の対応関係を求めるもので、色決定装置１０１とは逆の働きをするものである。

図６は、本実施形態に係る色名決定装置の概要構成を示す説明図である。図７は、当該色名決定装置にて実行される色名決定処理の流れを示すフローチャートである。以下、これらの図を参照して説明する。

図６に示すように、色名決定装置３０１は、色受付部３０２、文書検索部３０３、キーワード抽出部３０４、色名決定部３０５、ならびに、上記の色決定装置１０１における画像検索部１０３、度合取得部１０４、色決定部１０５を有する。

これらの各部は、上記のように、典型的には、プログラムをコンピュータで実行することによって実現される。

さて、色名決定装置３０１が、色名決定処理を開始すると、色受付部３０２が、色の入力を受け付ける（ステップＳ３５１）。

色受付部３０２による色の受付は、たとえば、以下のような態様により行われる。
（１）ＲＧＢ値やＨＳＶ値等、色空間における色成分の数値を、ユーザが直接入力する。
（２）ユーザが画像内の特定の画素を指示する。すると、当該画素の色が受け付けられる。任意の画像を利用することができるが、さまざまな色がグラデーションで描かれた色見本の画像などを採用しても良い。
（３）画像をユーザが指定するとその画像の代表色が受け付けられる。たとえば、指定された画像の背景の画素を実施例４の技術で除去した後、残った画素の平均色を代表色として利用する。

すると、文書検索部３０３は、受け付けられた色に関連する画像が配置された文書を検索する（ステップＳ３５２）。

上記のように、画像検索技術においては、色を指定すると、その色を含む画像を検索する画像検索技術がある。このような色に基づく画像検索を実現する画像検索装置は、文字列に基づく画像検索を実現する画像検索装置と同様に、色名決定装置３０１を実現するコンピュータそのものがプログラムを実行することによって実現されるものとしても良いし、ＮＩＣを介して通信可能に接続された他のコンピュータにより実現されるものであっても良い。

ついで、キーワード抽出部３０４は、検索された文書に関連するキーワード文字列を抽出する（ステップＳ３５３）。

キーワード文字列は、検索された文書に出現する文字列から抽出するのが最も単純であるが、当該文書もしくは当該文書内に配置された画像に対して外部から付されたコメントやタグ、説明文など、検索された文書には直接含まれないが、当該文書に関連付けられた情報を、キーワード文字列を抽出する対象としても良い。

ここでキーワード文字列としては、名詞、名詞句、形容詞、形容詞句などの単語もしくは単語列、たとえば、日本語では、体言ならびに当該体言を修飾する用言を表す文字列を抽出することが望ましい。

ただし、検索された文書のテキストを単語に区切り、各単語をキーワード文字列として採用することも可能である。

また、文書に出現する文字列としては、検索された文書を閲覧した際に直接閲覧者が視認できる文字列を採用することができるが、当該文書に配置された画像に付されたアノテーションやタグ、コメント、ａｌｔ属性の文字列など、閲覧者が直接視認できない部分を対象としても良い。

この後、色名決定装置３０１は、抽出されたキーワード文字列のそれぞれについて、以下の処理を繰り返す（ステップＳ３５４）。

すなわち、画像検索部１０３は、当該キーワード文字列に関連する画像を検索して、当該画像検索の結果として複数の画像を得て、度合取得部１０４は、複数の画像のそれぞれに出現する色を所定の精度で表現し、当該所定の精度で表現された色が複数の画像のそれぞれに出現する度合を取得し、色決定部１０５は、取得された度合に基づいて、所定の精度で表現された色から、受け付けられた文字列により表される色を決定する（ステップＳ３５５）。

すなわち、上記実施例に係る色決定処理において、キーワード文字列が受け付けられた場合と同じ処理を実行するのである。

すると、現在の繰り返しにおいて処理の対象となっているキーワード文字列に対して、当該キーワード文字列により表現される色が決定される。

そして、色名決定部３０５は、決定された色（決定色）と、受け付けられた色（入力色）と、が、同一または類似するかを判定する（ステップＳ３５６）。

色の同一、類似の判定基準は、上記のように、色空間における色の距離によって定めることができる。

同一または類似する場合（ステップＳ３５６；Ｙｅｓ）、現在の繰り返しにおいて処理の対象となっているキーワード文字列を、受け付けられた色を表す色名文字列の候補に決定して出力して（ステップＳ３５７）、ステップＳ３５４以降の処理を繰り返す（ステップＳ３５８）。

一方、同一でも類似でもない場合（ステップＳ３５６；Ｎｏ）、そのままステップＳ３５４以降の処理を繰り返す（ステップＳ３５８）。

このように、目的色を表現する色名の文字列を決定する際に、候補となるキーワード文字列から候補色を決定して、目的色と候補色が同一・類似であれば、キーワード文字列は、目的色を表現していると考えることができる。

また、目的色と候補色が同一でも類似でもない場合には、検索結果の文書から抽出されたキーワードは、ありふれた一般的な単語であると考えられ、目的色を表すものではない、と考えられる。

このようにして、抽出されたキーワード文字列のそれぞれについての繰り返し（ステップＳ３５４〜ステップＳ３５７）が終了したら、本処理を終了する。

このように、本実施例では、キーワード抽出部３０４は、キーワード文字列を１つまたは複数抽出し、抽出されたキーワード文字列のそれぞれに対して、画像検索部１０３による画像検索、度合取得部１０４による度合の取得、色決定部１０５による色の決定、色名決定部３０５による色名の候補の決定が実行されることになる。

このように本実施形態に係る色名決定装置３０１は、ユーザ等から受け付けた色について画像検索技術を適用して、得られた文書に含まれる各キーワード文字列を上記の色決定装置１０１に与え、得られた色とユーザ等から受け付けた色との類否に基づいて、当該キーワード文字列からユーザ等から受け付けた色を表現する色の色名として適切なものを決定することができる。

なお、本実施例では、一般には、複数のキーワード文字列が、色を表す文字列の候補として出力されることとなる。

以下では、本実施例に係る色名決定装置３０１の好適実施形態や変形例など、種々の態様について説明する。

本実施形態は、キーワード文字列を絞り込む好適実施形態に係るものである。

すなわち、実施例６において、文書検索部３０３は、複数の文書を検索の結果とするように構成する。

上記のように、一般的な検索技術では、複数の検索結果がクエリに対する適合度の順に得られるから、本実施例では、与えられた色に対する適合度が上位の所定個数の文書を検索結果として得るものとする。

そして、キーワード抽出部３０４は、検索された複数の文書に共通して出現するキーワード文字列を抽出する。

一般に、同じクエリに対する検索結果として得られた文書には、そのクエリに対する適合度が高い文字列が共通して複数回出現するものと考えられる。そこで、検索結果の各文書に出現する単語や単語列をキーワード文字列の候補として、
（１）検索結果の全文書において、当該候補が出現する頻度を求め、当該頻度が高いものをキーワード文字列として抽出する。
（２）検索結果の全文書のうち、当該候補が出現する文書の個数を求め、当該個数が高いものをキーワード文字列として抽出する。
（３）上記（１）（２）を組み合わせた評価値を求め、当該評価値が高いものをキーワード文字列として抽出する。たとえば、所定の係数による頻度と個数の線形和を、評価値として利用することができる。

なお、実施例６のキーワード文字列に基づく繰り返し（ステップＳ３５４〜ステップＳ３５７）では、出現頻度や出現文書数、評価値等のスコアが高い順にキーワード文字列を処理することとし、所定の上限数が色を表す文字列の候補として決定され、出力されたら、繰り返しを打ち切ることとしても良い。

この手法では、所定の上限数を１とすることで、色を表現する文字列を１つだけ決定することができる。

また、この手法では、目的の色を表現している可能性が高いと予想される順にキーワード文字列を抽出して試行を行うので、所望の個数の色名の文字列の候補が、高速に決定できる。

本実施例は、上記の色名決定装置３０１において、色を表す文字列の言語を限定するものである。

色決定装置１０１では、受け付けられた文字列の文字コードや、文字列の受け付けるためにブラウザに表示されている入力フォームの言語、ブラウザにおいてデフォルトの言語やデフォルトフォントで利用されている言語から、ユーザが利用している言語を取得していた。

一方、色名決定装置３０１において入力されるのは、色そのものの情報であり、色そのものからは、言語の情報を抽出することは難しい。

したがって、本実施形態では、ユーザが明示的に言語を指定するか、あるいは、ブラウザに表示されている入力フォームの言語、ブラウザにおいてデフォルトの言語やデフォルトフォントで利用されている言語のように、ユーザにより暗黙のうちに指定された言語を、ユーザ所望の言語とする。

そして、文書検索部３０３は、ユーザにより指定された言語で記述された文書を検索の対象とする。

すると、結果として得られる文書は、ユーザ所望の言語で記述されているから、抽出されるキーワード文字列もユーザ所望の言語となり、色名を表すものとして決定される文字列もユーザ所望の言語となる。

また、ここでユーザ所望の言語として得られた情報は、色決定処理においても利用することができる。すなわち、画像検索部１０３において、色という概念を意味するユーザ所望の言語の文字列（「色」や「ｃｏｌｏｒ」など。）を、クエリに付加するのである。

本実施例によれば、色を表す文字列を、ユーザ所望の言語により得ることができるようになる。そのため、その言語文化に特有の色名称を得ることが可能になり、その国、その言語、その文化に特有の事情に対応することができるようになる。

実施例１では、色名を表す文字列が与えられたときに、色決定装置１０１は、当該色名によって表現される色を１つだけ決定する手法と、１つ以上を決定する手法と、を、開示している（ステップＳ１５４に係る説明を参照）。そして、文字列により表される複数の色を決定する場合には、単純に、度合が大きい色の上位所定個数を選択していた。

本実施例は、クラスタリングの技術を適用して、文字列により表される色として複数の候補をより精緻に決定するもので、その文字列によって各候補が表現される適切さの程度を表す指標値を出力可能とするものである。

本実施例においても、上記実施例と同様に、検索結果の画像に含まれる画素の色を各区画（バケツ）に分類して、各区画に属する画素の数を集計する。

ただし、本実施例では、３次元の色空間における色分布に対するクラスタリング処理を行うことで、代表的な色を複数選ぶ。これは、いわゆる「減色」に相当する処理である。したがって、コンピュータグラフィックスにおける各種の減色手法によって、適切な代表色を１つもしくは複数選択するのである。

減色に適用可能な技術として広く知られているものに、Ｋ−ｍｅａｎｓという手法がある。Ｋ−ｍｅａｎｓによれば、
（ａ）画素の色の分布と、
（ｂ）分割数である正整数Ｋと、
が与えられると、
（ｘ）Ｋ個の代表色と、
（ｙ）クラスタの強さ（その代表色が表現するクラスタに属する画素の個数、分類された全画素数に対する当該クラスタに分類された画素数の割合等）と、
が出力される。日常的な慣習を考えると、ある色名が表現する色の個数は、３個程度までが適切と考えられる。このような場合には、Ｋとして３〜６程度の値を指定してＫ−ｍｅａｎｓによりクラスタリングを行えば良い。

このほか、Ｋ−ｍｅａｎｓを拡張したアルゴリズムとして、Ｘ−ｍｅａｎｓという技術がある。この技術は、画素の色の分布を与えるだけでクラスタの数を適切に選択するもので、クラスタリングの結果として、分割数、代表色、各クラスタの強さが得られる。

上記のように、ある色名が表現する色として３個を選ぶ場合には、得られたクラスタの強さが上位の代表色を３個選べば良い。選ばれた各代表色に対しては、その代表色が色名によって表現される「適切さ」の指標として、「クラスタの強さ」を割り当てることができる。

なお、クラスタリング計算の高速化を図るとともに、ノイズに相当する色を除去するため、データの足切りを行うこととしても良い。たとえば、元の画像が１００枚であったときには、区画に属する画素の個数が４０個以上の区画のみをクラスタリングの対象とし、４０個未満の区画は無視する、という手法である。

無視するか否かの閾値は、区画の総数Ｌに対する元の画像の枚数Ｍや元の画素の総数Ｇに基づいて定めることができる。たとえば、適当な正の定数A，Bを用いて区画に属する画素の数がM/(A×L)未満である場合には無視する、あるいは、区画に属する画素の数がG/(B×L)未満である場合には無視する、等である。この閾値はユーザが適宜指定できるようにしても良い。

１つの色名の文字列が与えられると、１つもしくは複数の色が出力される色決定装置１０１が用意できれば、これを色名決定装置３０１に適用することも可能である。

この場合、実施例６のステップＳ３５３において抽出された各文字列について、ステップＳ３５５において決定される色（決定色）が１つもしくは複数となる。そこで、ステップＳ３５６では、決定色のそれぞれと、ステップＳ３５１においてユーザから受け付けられた色（入力色）と、が、同一または類似するかを判定する。類似していれば、当該決定色の元となった文字列を入力色の呼び方の候補として出力すれば良い。

なお、本実施例に適用可能なクラスタリング技術は、Ｋ−ｍｅａｎｓやＸ−ｍｅａｎｓに限られず、各種のクラスタリング技術を利用した場合であっても、本実施例の技術的範囲に含まれる。

以下では、上記実施例に係る色決定装置１０１や色名決定装置３０１を、商品のオンライン販売に応用する例について説明する。

すなわち、色決定装置１０１に受け付けされる文字列は、商品の色を形容する文字列であり、当該商品を製造するメーカーや販売する商店主が選択するものである。

すると、色決定装置１０１により決定された色は、商品の代表色ということになる。

商品の代表色の情報は、オンライン販売のユーザが、好みの色の商品を検索する際等に、利用することができる。すなわち、ユーザに色を入力させ、その色に類似する商品を検索する場合等である。

このほか、ユーザに色を直接入力させるのではなく、あらかじめ定めた複数の基準色からいずれかを選択させて、これに見合う色の商品を検索する、という手法もある。

この場合には、色決定部１０５は、あらかじめ定めた基準色のうち、商品の代表色に最も近い基準色を、商品の分類色に決定する。

この態様では、ユーザが自分の好みの基準色を選択すると、当該基準色に類似する代表色を有し、当該基準色を分類色として有する商品が検索されることになる。

以下では、このような応用例について、さらに詳細に説明する。

（商品販売システム）
図８は、本応用例にかかる商品販売システムの概要構成を示す説明図である。以下、本図を参照して説明する。

本図に示す商品販売システム５０１は、インターネット５０２を介して、端末装置５０３、商品サーバ５０４、検索サーバ５０５が通信可能に接続されることにより、構成されている。

ここで、商品サーバ５０４は、いわゆる電子市場を実現するサーバ装置である。

商品を販売する商店主は、当該商店主が使用する端末装置５０３で動作するブラウザを介して商品サーバ５０４にアクセスし、販売対象の商品を登録する。

一方、商品を購入する購入者は、当該購入者が使用する端末装置５０３で動作するブラウザを介して商品サーバ５０４にアクセスし、商品を検索したり、購入したりする。

検索サーバ５０５は、上記実施例における画像検索装置に相当するものであり、文字列が与えられると、当該文字列に関連する画像を検索する画像検索機能や、色が与えられると、当該色に関連する画像が配置された文書を検索する文書検索機能を提供する。

なお、検索サーバ５０５と、は、商品サーバ５０４とは、異なるサーバコンピュータにより実現されるものとしても良いし、商品サーバ５０４を実現するサーバコンピュータが、検索サーバ５０５の機能を合わせ持つように構成することもできる。後者の場合、商品サーバ５０４と検索サーバ５０５の通信は、インターネット５０２を介さずに当該サーバコンピュータ内にて行うことができる。

本応用例では、上記実施例に係る商品サーバ５０４が所定のプログラムを実行することにより、色決定装置１０１や色名決定装置３０１が実現される。

（商品サーバの概要）
商品サーバ５０４の管理者は、購入者が色で商品を検索できるようにするため、あらかじめ複数の色を基準色として選択する。商品サーバ５０４に用意されたデータベースには、この基準色を管理するための基準色テーブルが用意されている。

基準色テーブルに登録されるレコードには、以下のようなフィールドがある。
（１）カラーＩＤ。商品サーバ５０４の管理者があらかじめ選定した基準色を区別するために、色ごとに一意に割り振られる識別符号である。
（２）カラー名。当該基準色の色名を表す文字列であり、商品サーバ５０４の管理者が付与する。
（３）カラーコード。当該基準色を、色空間の座標に相当する情報で表現したもの。典型的には、ＲＧＢ表現が利用される。

基準色として用意される色の数は、少な過ぎると購入者の検索の役に立たなくなり、多過ぎると検索の際に購入者が色を選択しにくくなる。典型的には、８色〜２４色程度の数とする。

さて、商品サーバ５０４は、データベースに用意された商品テーブルを用いて、販売対象となる商品を管理する。商品テーブルに登録されるレコードには、以下のようなフィールドがある。
（１）商品ＩＤ。商品を区別するために、商品ごとに一意に割り振られる識別符号で、登録が行われるごとに、自動的に生成されるのが一般的である。
（２）商品名。当該商品の呼称である。
（３）ブランド名。当該商品を製造している者や、当該商品の品質を保証している者などを象徴する名称である。
（４）価格。当該商品を販売する際の価格である。
（５）オリジナルカラー名。当該商品の色を表現する文字列であり、商店主や製造者が付与する。合成語や、独自に設定された新語などのこともある。
（６）基準カラーＩＤ。あらかじめ定めた基準色のいずれに、当該商品の色が類似するかを表す。
（７）商店主ＩＤ。当該商品を販売する商店主を識別するために、一意に商店主に割り振られる識別符号である。
（８）商品画像名。商品サーバ５０４には、当該商品を表す画像ファイルを登録することができる。その画像ファイルのファイル名である。なお、商品サーバ５０４以外のウェブサーバに画像ファイルを登録した場合には、当該画像ファイルのＵＲＬ（Universal Resource Locator）を使用する。
（９）その他の商品に関する関連情報。電子商取引に係る種々の情報が入れられる。

一度基準色テーブルに基準色が登録され、商品テーブルの各レコードに、各商品の基準色が登録された後は、通常の電子商取引システムの技術を応用することにより、端末装置５０３を介して商品サーバ５０４にアクセスしてきたユーザに、商品を検索させて購入させることが可能となる。

以下では、商品テーブルに種々の情報が登録される態様において、色決定装置１０１や色名決定装置３０１が使用される態様について、詳細に説明する。

（商品の登録）
図９Ａ、図９Ｂ、図９Ｃは、商品サーバ５０４から送信された商品登録フォームが、端末装置５０３の画面に表示される例を示す説明図である。以下、本図を参照して説明する。

これらの図に示す商品登録フォーム７０１には、商品テーブルのレコードの各フィールドに記録される情報を入力するための入力欄として、商店主ＩＤ欄７０２、商品名欄７０３、ブランド名欄７０４、価格欄７０５、商品画像名欄７０６が用意されている。

これらの入力欄に対する情報は、商店主が端末装置５０３のキーボードやマウスなどを操作することによって入力される。

ここで、商品画像名欄７０６に商品画像のファイル名やＵＲＬが入力されると、商品サーバ５０４への画像ファイルのアップロードが実行され、商品画像欄７０７に、当該ファイル名やＵＲＬにより指定される商品画像が表示される。

商店主は、この商品画像を観察することで、自分で作り出したその商品の色を表す文字列や、商品のメーカーから提供された色名を表す文字列を、オリジナルカラー名欄７０８に入力する。

なお、基準カラーＩＤ欄７０９では、基準色のカラー名７１１と基準色で塗り潰されたカラー見本７１２と、当該基準色を選択するためのチェックボックス７１３が用意されている。図９Ａでは、いずれの基準色も、当該商品に対する色としては選択されていないため、いずれのチェックボックス７１３にも、チェックがされていない。

さて、本応用例の端末装置５０３において、図９Ｂに示すように、商品登録フォーム７０１の商品画像欄７０７内にマウスカーソル７５１が入ると、当該マウスカーソル７５１が指している画素の色が取得され、この色が、商品サーバ５０４に送信される。

すると、商品サーバ５０４は、検索サーバ５０５を文書検索装置として利用する色名決定装置３０１として機能して、送信された色を表す文字列の候補を、端末装置５０３に返信する。

色を表す文字列の候補を受信した端末装置５０３は、図９Ｃに示すように、マウスカーソル７５１の近傍にポップアップウィンドウ７１３を表示して、その中に、受信された候補を表示する。

商店主は、この候補を参考にして、適切なオリジナルカラー名を考え出したりできるようになる。

なお、商品サーバ５０４が返す候補には、マウスカーソル７５１によって指定された画素の色に最も類似する基準色の名前を含めるようにしても良い。

このような種々の態様によって、図９Ｄのように、得られたオリジナルカラー名がオリジナルカラー名欄７０８に入力されると、本応用例では、入力されたオリジナルカラー名が商品サーバ５０４に送信される。

すると、商品サーバ５０４は、検索サーバ５０５を画像検索装置として利用する色決定装置１０１として機能して、送信されたオリジナルカラー名により表される代表色と、その代表色に類似する基準色と、を決定する。

そして、商品サーバ５０４は、決定された基準色のカラーＩＤを、端末装置５０３に返信する。

カラーＩＤを受信した端末装置５０３は、図９Ｅに示すように、基準カラーＩＤ欄７０９において、当該受信されたカラーＩＤに相当する基準色のカラー名７１１と基準色で塗り潰されたカラー見本７１２と、当該基準色を選択するためのチェックボックス７１３と、の表示の態様を変化させて、当該基準色を強調表示する。本図では、チェックボックス７１３の横に表示されているカラー名７１１ならびにカラー見本７１２を大きくすることによって、当該基準色を強調している。

商店主は、基準色が強調表示されていることを参考に、当該商品に対して最も適しているものを選択して、選択した基準色のチェックボックス７１２をチェックする。

なお、色決定装置１０１による基準色の決定が誤っていることも稀にある。この場合には、商店主は、強調表示されていないチェックボックス７１３をチェックすることで、正しい分類をすることができる。

ただし、基準色の決定が誤っている場合には、オリジナルカラー名の選定が不適切である場合がほとんどである、とも考えられる。この場合には、商店主に、その旨の警告を行い、オリジナルカラー名の再選定を促すこととしても良い。

このほか、選択可能なものは、オリジナルカラー名から決定された色に限定することとしても良い。この場合には、図９Ｆに示すように、オリジナルカラー名欄７０８の近傍に基準色のカラー見本７１２を表すポップアップウィンドウ７１４を表示し、その中からいずれかをマウスによって選択する、という態様もありうる。

そして、商店主がマウスを用いて登録ボタン７２１をクリックすると、商品登録フォーム７０１に入力された各情報が商品サーバ５０４に送信され、商品テーブルのレコードとして登録されることになる。

このように、商品登録フォーム７０１が表示されている間の端末装置５０３と商品サーバ５０４との通信は、当該商品登録フォーム７０１に設定されたスクリプトプログラムによって制御される。

なお、スクリプトプログラムを適切に構成することによって、端末装置５０３そのものを色決定装置１０１や色名決定装置３０１として機能させることも可能である。この場合には、上記のような色に関する情報の送受を、端末装置５０３と商品サーバ５０４との間で行う必要はない。

このように本応用例では、商品サーバ５０４にとって未知の色名が商店主の選択によりオリジナルカラー名として、指定されたとしても、そのオリジナルカラー名に相当する蓋然性が高い基準色を、候補として提示することが可能となる。

（商品の検索）
本応用例では、商品テーブルの各レコードに、当該レコードの商品に最も適合した基準色のカラーＩＤの情報が登録されることになる。以下では、この情報の利用の態様について説明する。

第１の利用の態様は、商品の絞り込み検索の際に、カラーＩＤを利用するものである。

図１０は、商品サーバ５０４から送信された商品検索フォームが、端末装置５０３の画面に表示される例を示す説明図である。以下、本図を参照して説明する。

本図に示すように、商品検索フォーム８０１には、商品名キーワード欄８０２、ブランド名キーワード欄８０３、価格帯欄８０４のほかに、カラー欄８０５が用意されており、これらの条件をユーザが入力して検索ボタン８０６をクリックすると、検索結果欄８０７に検索結果の商品説明８０８が一覧表示される。

ここで、カラー欄８０５は、選択可能な項目として基準色がすべて並んでいるドロップダウンリストボックスにより構成されており、ユーザは、所望の色をこの中から選ぶことができる。

第２の利用の形態は、ある商品を紹介するウェブページに、当該商品の色違い商品を一覧表示する場合である。

図１１は、商品サーバ５０４から送信された商品購入フォームが、端末装置５０３の画面に表示される例を示す説明図である。以下、本図を参照して説明する。

本図に示される商品購入フォーム９０１は、商品検索フォーム８０１において、検索結果の商品説明８０８をクリックすることによって表示される。

本図に示すように、商品購入フォーム９０１には、商品名やブランド名、商店主による説明などが表示される商品説明欄９０２、商品の価格が表示される価格欄９０３のほか、ユーザが購入数を入力する個数欄９０４、購入の処理を開始するための購入ボタン９０５が配置されている。

このほか、商品購入フォーム９０１に表示されている商品の色違い商品があることが、カラー見本９０６によって表示されている。上記の商品テーブルのフィールド設定では、色違い商品は、商店主、商品名、ブランド名は一致するが、基準カラーＩＤは一致しない商品である。

ユーザがカラー見本９０６のいずれかをマウスでクリックすると、ブラウザは、当該色違い商品の商品購入フォームに移行する。

このように、上記実施例に係る色決定装置１０１や色名決定装置３０１を活用することによって、ユーザが色を様々に利用することができるようになる。

また、上記実施例に係る色決定装置１０１や色名決定装置３０１によれば、画像検索装置の性能が低い場合、たとえば、クエリに対して最適な一つの解を提供できないような画像検索装置を利用した場合であったとしても、検索された複数の画像を利用して色の出現度合を取得しているので、適切な色や色名を提案することができる。

なお、出願人は、本願について、２０１１年８月５日出願の日本国特許出願特願２０１１−１７２２１０を基礎とする優先権を主張するものとし、指定国の法令が許す限り、当該基礎出願の内容をすべて本願にとりこむものとする。

本発明によれば、色を表す文字列と、その文字列によって表される色と、の対応関係を決定するのに好適な色決定装置、色決定システム、色決定方法、情報記録媒体、ならびに、プログラムを提供することができる。

１０１ 色決定装置
１０２ 文字列受付部
１０３ 画像検索部
１０４ 度合取得部
１０５ 色決定部
３０１ 色名決定装置
３０２ 色受付部
３０３ 文書検索部
３０４ キーワード抽出部
３０５ 色名決定部
５０１ 商品販売システム
５０２ インターネット
５０３ 端末装置
５０４ 商品サーバ
５０５ 検索サーバ
７０１ 商品登録フォーム
７０２ 商店主ＩＤ欄
７０３ 商品名欄
７０４ ブランド名欄
７０５ 価格欄
７０６ 商品画像名欄
７０７ 商品画像欄
７０８ オリジナルカラー名欄
７０９ 基準カラーＩＤ欄
７１１ カラー名
７１２ カラー見本
７１３ チェックボックス
７１４ ポップアップウィンドウ
７２１ 登録ボタン
７５１ マウスカーソル
８０１ 商品検索フォーム
８０２ 商品名キーワード欄
８０３ ブランド名キーワード欄
８０４ 価格帯欄
８０５ カラー欄
８０６ 検索ボタン
８０７ 検索結果欄
８０８ 商品説明
９０１ 商品購入フォーム
９０２ 商品説明欄
９０３ 価格欄
９０４ 個数欄
９０５ 購入ボタン
９０６ カラー見本

Claims (15)

1. 文字列の入力を受け付ける文字列受付部、
   前記受け付けられた文字列に関連する画像を検索した結果として得られた複数の画像のそれぞれに出現する色を所定の精度で表現し、当該所定の精度で表現された色が前記複数の画像のそれぞれに出現する度合を取得する度合取得部、
   前記取得された度合に基づいて、前記所定の精度で表現された色から、前記受け付けられた文字列により表される色を決定する色決定部
   を備えることを特徴とする色決定装置。
2. 請求項１に記載の色決定装置であって、
   前記度合は、前記複数の画像のうち前記所定の精度で表現された色が出現する画像の数を表す値であり、
   前記色決定部は、前記取得された度合により、前記所定の精度で表現された色のうち、前記度合が最大の色を抽出し、当該抽出された色から、前記受け付けられた文字列により表される色を決定する
   ことを特徴とする色決定装置。
3. 請求項２に記載の色決定装置であって、
   前記色決定部は、前記抽出された色を平均することにより得られる色を、前記受け付けられた文字列により表される色として決定する
   ことを特徴とする色決定装置。
4. 請求項１に記載の色決定装置であって、
   前記度合は、前記所定の精度で表現された色が前記複数の画像のそれぞれに出現する頻度であり、
   前記色決定部は、前記取得された度合により、前記所定の精度で表現された色が前記複数の画像のそれぞれに出現する頻度の総数が上位の色を抽出し、当該抽出された色から、前記受け付けられた文字列により表される色を決定する
   ことを特徴とする色決定装置。
5. 請求項４に記載の色決定装置であって、
   前記色決定部は、前記抽出された色を、当該抽出された色の頻度の総数で重み付き平均することにより得られる色を、前記受け付けられた文字列により表される色として決定する
   ことを特徴とする色決定装置。
6. 請求項１に記載の色決定装置であって、
   前記度合取得部は、前記複数の画像のそれぞれについて、当該画像の隅の画素と同じ色の画素を当該画像の周縁から除去してから、当該画像に出現する色を前記所定の精度で表現する
   ことを特徴とする色決定装置。
7. 請求項１に記載の色決定装置であって、
   前記受け付けられた文字列に関連する画像を検索する画像検索部
   をさらに備え、
   前記度合取得部は、前記画像検索部による画像検索の結果として得られた複数の画像から、前記度合を取得する
   ことを特徴とする色決定装置。
8. 請求項１に記載の色決定装置であって、
   前記色決定部は、前記取得された度合をクラスタリングして、各クラスタの代表色を前記受け付けられた文字列により表される色に決定する
   ことを特徴とする色決定装置。
9. 請求項１に記載の色決定装置であって、
   前記受け付けられた文字列を指定するクエリを含む画像検索要求を、前記色決定装置に通信可能に接続された外部の画像検索装置に送信し、当該画像検索装置から前記画像検索要求に対する画像検索応答を受信し、前記画像検索応答に指定される複数の画像を、画像検索の結果とする画像検索部
   をさらに備え、
   前記度合取得部は、前記画像検索部による画像検索の結果として得られた複数の画像から、前記度合を取得する
   ことを特徴とする色決定装置。
10. 請求項９に記載の色決定装置であって、
    前記画像検索部は、前記受け付けられた文字列の言語において色を意味する文字列と、前記受け付けられた文字列と、を前記クエリに指定する
    ことを特徴とする色決定装置。
11. 請求項１に記載の色決定装置であって、
    前記受け付けられた文字列は、商品の色を形容する文字列であり、
    前記決定された色は、前記商品の代表色であり、
    前記色決定部は、あらかじめ定めた基準色のうち、前記商品の代表色に最も近い基準色を、前記商品の分類色に決定する
    ことを特徴とする色決定装置。
12. 文字列を指定するクエリを含む画像検索要求を受信すると、当該クエリに適合する画像を検索して、当該画像検索により得られた複数の画像を指定する画像検索応答を送信する画像検索装置と、当該画像検索装置と通信可能に接続された色決定装置と、を備える色決定システムであって、
    前記色決定装置は、
    文字列の入力を受け付ける文字列受付部、
    前記受け付けられた文字列を指定するクエリを含む画像検索要求を、前記画像検索装置に送信し、当該画像検索装置から前記画像検索要求に対する画像検索応答を受信し、前記画像検索応答に指定される複数の画像を、画像検索の結果とする画像検索部、
    前記画像検索の結果として得られた複数の画像のそれぞれに出現する色を所定の精度で表現し、当該所定の精度で表現された色が前記複数の画像のそれぞれに出現する度合を取得する度合取得部、
    前記取得された度合に基づいて、前記所定の精度で表現された色から、前記受け付けられた文字列により表される色を決定する色決定部
    を備えることを特徴とする色決定システム。
13. 文字列の入力を受け付ける文字列受付工程、
    前記受け付けられた文字列に関連する画像を検索した結果として得られた複数の画像のそれぞれに出現する色を所定の精度で表現し、当該所定の精度で表現された色が前記複数の画像のそれぞれに出現する度合を取得する度合取得工程、
    前記取得された度合に基づいて、前記所定の精度で表現された色から、前記受け付けられた文字列により表される色を決定する色決定工程
    を備えることを特徴とする色決定方法。
14. コンピュータを、
    文字列の入力を受け付ける文字列受付部、
    前記受け付けられた文字列に関連する画像を検索した結果として得られた複数の画像のそれぞれに出現する色を所定の精度で表現し、当該所定の精度で表現された色が前記複数の画像のそれぞれに出現する度合を取得する度合取得部、
    前記取得された度合に基づいて、前記所定の精度で表現された色から、前記受け付けられた文字列により表される色を決定する色決定部
    として機能させることを特徴とするプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な情報記録媒体。
15. コンピュータを、
    文字列の入力を受け付ける文字列受付部、
    前記受け付けられた文字列に関連する画像を検索した結果として得られた複数の画像のそれぞれに出現する色を所定の精度で表現し、当該所定の精度で表現された色が前記複数の画像のそれぞれに出現する度合を取得する度合取得部、
    前記取得された度合に基づいて、前記所定の精度で表現された色から、前記受け付けられた文字列により表される色を決定する色決定部
    として機能させることを特徴とするプログラム。

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