JP5277110B2

JP5277110B2 - データ検索方法，データ検索装置，データ検索プログラム

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Publication number: JP5277110B2
Application number: JP2009186244A
Authority: JP
Inventors: 精一紺谷; 宏毅町原
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Current assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date: 2009-08-11
Filing date: 2009-08-11
Publication date: 2013-08-28
Anticipated expiration: 2029-08-11
Also published as: JP2011039755A

Description

本発明は、ユーザーから入力された検索キーに類似したデータを検索するデータ検索技術に係り、特に画像の特徴量を利用した類似画像検索および入力された画像の認識支援やアノテーションに関する。

従来、画像検索を行うには、検索キー（画像など）と検索対象データ（画像など）との特徴量を計算し、特徴量における検索キーとの類似度順に検索対象データを提示する手法がある。

例えば、非特許文献１では、画像における色相，彩度，輝度，テクスチャー等の複数の特徴量を多次元空間中の位置（ベクトル）として計算し、個々の特徴量の大きさをベクトルの距離で表現し、複数の特徴量の距離を重みベクトルで統合して、検索キーとの距離が小さい検索対象データから順に提示している。

個々の画像ｉ，ｊは複数のベクトル形式の特徴量ｋ＝１，…，Ｋを持つと仮定すると画像ｉと画像ｊの特徴量ｋでの距離は下記（１）式となる。

さらに、図７の従来における特徴量検索の説明図に示すように、重みベクトルｗ１で統合した検索キー画像ａと検索対象データ画像ｂとの距離ｄ_ijは、下記（２）式となる。

検索結果は、図８の従来における特徴量検索の説明図に示すように、この距離ｄ_ijの小さい順に検索対象データ画像ｂが提示される。

また、図９，図１０の重みベクトルｗを変更した場合の特徴量検索の説明図に示すように、重みベクトルｗをｗ２に変更することにより検索キー画像ａと検索対象データ画像ｂの特徴量における距離ｄ_ijが変わる。そのため、提示される検索対象データ画像ｂの順序も変わる。このように、ユーザーは重みベクトルｗを指定することにより、適切な検索対象データ画像の提示順序を選択することができる。

さらに、検索対象データ画像にテキストの説明文が付与されている場合は、検索キーを入力する際にユーザーが追加情報を入力することにより、その追加情報を含む説明文が付与されている検索対象データ画像を先に提示させる方法がある（テキスト検索による方法）。例えば、図１１は従来のテキスト検索によるデータ検索方法の説明図であり、検索対象データ画像３に“りんご”，検索対象データ画像４に“みかん”，検索対象データ画像５に“かき”と説明文が付与されている。このような場合、検索キー画像に対して“りんご”と追加情報を付与することにより、“りんご”と説明文が付与された画像３を検索することができる。

串間和彦、赤間浩樹、紺谷精一、木本晴夫、山室雅司、「オブジェクトに基づく高速画像検索システム：ＥｘＳｉｇｈｔ」情報処理学会論文誌（ジャーナル）１９９９年２月Ｖｏｌ．４０Ｎｏ．２，ｐｐ．７３２−７４１

上述した従来の特徴量の類似度順に検索対象データを提示する方法では、ユーザーが個々の特徴量の重みを指定する必要がある。しかしながら、例えば、特徴量が１０種類ある場合、その特徴量を使う／使わないの２段階だけを選択したとしても、重みのバリエーションは２¹⁰＝１０２４となり、特徴量における重みの設定を適切に行うのは困難であった。

また、従来のテキスト検索による方法では、検索対象データに正しい説明文が付与されていない場合、適切な順番で候補の検索対象データ画像を提示することができない。例えば、図１２は従来におけるテキスト検索による方法の説明図を示し、検索対象データ画像（りんご）６に“りんご”と説明文が付与され、検索対象データ画像（りんご）７に説明文が付与されず、検索対象データ画像（なし）８に“りんご”と説明文が付与されている。このような場合、検索キーに対して“りんご”と追加情報を付与して検索しても、検索対象データ画像（りんご）７を検索することができず、さらに、誤った説明文が付与されている検索対象データ画像（なし）８を検索してしまう。

本発明は、上記問題を解決するものであり、入力された検索キーおよび追加情報を用いて、適切な順番で検索対象データを提示することを解決課題としている。

そこで、本発明は、前記課題を解決するために、重みベクトルを自動調整する。すなわち、検索キーに付与される追加情報を含む関連情報が付与された検索対象データの検索キーとの距離が小さく、前記検索キーに付与される追加情報を含む関連情報が付与されない検索対象データの検索キーとの距離が大きくなるように統合ベクトルを自動計算するものである。

検索キーと予め記憶された検索対象データとの複数の特徴量を多次元空間中におけるベクトルとして計算し、特徴量における検索キーとの類似度順に前記検索対象データを提示するデータ検索装置が行うデータ検索方法であって、データ検索装置の距離計算手段が、検索キーと前記検索対象データとの複数の特徴量における距離を計算する距離計算ステップと、データ検索装置の並べ替え手段が、前記距離計算ステップで計算された距離と、追加情報入力手段を通じてデータ検索装置に入力された検索を行う際にヒントとなる追加情報とに基づいて、検索対象データに付与された関連情報が追加情報を含む場合を正解でｙ _i ＝＋１、および検索対象データに付与された関連情報が追加情報を含まない場合を不正解でｙ _i ＝−１として、下記式の不正解数Ｌを最小化することで、追加情報を含む関連情報が付与された検索対象データの検索キーとの距離が小さく、また、追加情報を含む関連情報が付与されない検索対象データの検索キーとの距離が大きくなる統合ベクトルを算出し、前記検索対象データの検索キーとの複数の特徴量における距離を前記統合ベクトルに基づいて統合して、検索対象データを提示する順序を並べ替える第１並べ替えステップと、を有することを特徴とする。

検索キーと予め記憶された検索対象データとの複数の特徴量を多次元空間中におけるベクトルとして計算し、特徴量における検索キーとの類似度順に前記検索対象データを提示するデータ検索装置であって、検索キーと前記検索対象データとの複数の特徴量における距離を計算する距離計算手段と、検索を行う際にヒントとなる追加情報を入力する追加情報入力手段と、前記距離計算手段で計算された距離と、前記追加情報とに基づいて、検索対象データに付与された関連情報が追加情報を含む場合を正解でｙ _i ＝＋１、および検索対象データに付与された関連情報が追加情報を含まない場合を不正解でｙ _i ＝−１として、下記式の不正解数Ｌを最小化することで、追加情報を含む関連情報が付与された検索対象データの検索キーとの距離が小さく、また、追加情報を含む関連情報が付与されない検索対象データの検索キーとの距離が大きくなる統合ベクトルを算出し、前記検索対象データの検索キーとの複数の特徴量における距離を前記統合ベクトルに基づいて統合して、検索対象データを提示する順序を並べ替える並べ替え手段と、を備えたことを特徴とする。

なお、本発明は、前記データ検索装置を構成する各手段として、コンピュータを機能させるためのプログラムとして構成することができる。このプログラムは記録媒体に格納した態様でも提供できる。

以上の説明で明らかなように、本発明のデータ検索手段は、入力された検索キーおよび追加情報を用いて、適切な順番で検索対象データを提示することができる。

本発明の実施形態１に係るデータ検索装置のブロック図。同処理フローチャート。同追加情報によりフラグが付けられた検索対象データを示す図。本発明の実施形態２に係るデータ検索装置のブロック図。同統合情報登録時の処理フローチャート。同統合情報利用時の処理フローチャート。従来の特徴量検索の説明図。従来の特徴量検索の説明図。重みベクトルを変更した場合の特徴量検索の説明図。重みベクトルを変更した場合の特徴量検索の説明図。従来のテキスト検索方法の説明図。従来のテキスト検索方法の説明図。

［実施形態１］
本発明の実施形態１に係るデータ検索装置１０は、図１に示すように、検索キーとなるデータ（画像など）を入力するキー入力部１２と、このキー入力部１２に入力された検索キーの特徴量を計算する特徴量計算部１３と、検索を行う際にヒントとなる情報（語句など；以下、追加情報と称する）を入力する追加情報入力部１４と、予め検索対象となるデータ（画像など）と、その検索対象データの複数の特徴量および関連情報（テキストの説明文等；以下、説明文と称する）を記憶するデータ蓄積部１５と、特徴量計算部１３で算出された検索キーの特徴量と、データ蓄積部１５に記憶された検索対象データの特徴量と、の距離を計算する距離計算部１６と、距離計算部１６で算出された複数の特徴量における距離を、追加情報入力部１４で入力された追加情報に基づいて統合し、検索対象データを提示する順序を並べ替える並べ替え部１７と、を有する。この前記データ検索装置１０は、コンピュータのハードウェア資源（ＣＰＵ，メモリ，ハードディスクドライブ装置，通信インターフェイス等）とソフトウェアとの協働の結果、機能する。なお、符号１１はユーザー，符号１８はデータ提示部，符号１９はモニターを示す。

前記キー入力部１２は、ハードディスクドライブ装置、ＲＡＩＤ装置、ＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体を利用する形態、またはネットワークを介してリモートなデータ資源を利用する形態でもどちらでも構わない。また、前記データ蓄積装置１５は、前記検索対象データの特徴量と説明文を記憶できるものであれば、メモリ（ＲＡＭ）やハードディスクドライブ装置等あるいはネットワークで接続されたサーバなど蓄積手段の如何は問わないものとする。

≪前記データ検索装置１０の処理ステップ≫
以下、前記データ検索装置１０の処理ステップ（Ｓ０１〜Ｓ０８）を図２のフローチャートに基づき説明する。

ここでは、予め検索対象となるデータ（画像など）について、特徴量（本実施形態１の場合は輝度，色相の２つ）を計算し、説明文と共にデータ蓄積部１５に記憶しておくものとする。

Ｓ０１：キー入力部１２により、ファイル，ネットワーク等から検索キーとなるデータ（画像など）を入力する。

Ｓ０２：特徴量計算部１３で、キー入力部１２により入力された検索キーの特徴量を計算する。

画像の縦横の画素数をｈｅｉｇｈｔ，ｗｉｄｔｈとし、各画素のＲＧＢ値（Ｒ_ij，Ｇ_ij，Ｂ_ij）は０〜２５５とすると、各画素の輝度Ｖ_ijは下記（３）式，色相Ｈ_ijは下記（４）式となる。

輝度Ｖ_ijの特徴量は８段階のヒストグラムとなり下記（５）式から算出され、色相Ｈ_ijの特徴量は８段階のヒストグラムとなり下記（６）式から算出される。

Ｓ０３：距離計算部１６により、特徴量計算部１３で計算された検索キーとデータ蓄積部１５に蓄積された検索対象データとの特徴量における距離が計算される。検索キーと検索対象データの輝度および色相の距離は、例えば、ｌ₁距離で下記（７）式，（８）式により算出される。

Ｓ０４：Ｓ０３の処理ステップをデータ蓄積部１５に記憶された全ての検索対象データにおいて実行する。

Ｓ０５：Ｓ０２〜Ｓ０４の処理ステップを全ての特徴量（本実施形態１の場合、輝度，色相の２つ）において実行する。

Ｓ０６：ユーザー１１が追加情報入力部１４（例えば、キーボード等）により、検索キーの追加情報を入力する。

Ｓ０７：追加情報入力部１４でユーザー１１が入力した追加情報を含む説明文が付与された検索対象データはユーザー１１の要求に沿ったデータである可能性が高い。そのため、並べ替え部１７により、追加情報入力部１４で入力された追加情報を含む説明文が付与された検索対象データと、入力された追加情報を含む説明文が付与されない検索対象データとを適切に分離する統合方法を求める。検索キーと検索対象データｉ（ｉ＝１，…，Ｎ）との特徴量における距離をｘ_iとすると下記（９）式で表せる。この距離ｘ_iを重みベクトル（統合ベクトル）ｗにより加重和で統合すると、検索対象データｉの統合された距離ｄ_iは下記（１０）式となる。

検索対象データｉのフラグｙ_iを下記（１１）式とすると、誤分類されたデータ数Ｌは下記（１２）式で近似される。

上記（１２）式のＣは定数を示し、本実施形態では２０であるが、２０に限るものではない。

この誤分類されたデータ数Ｌを最小化するｗが適切な重みベクトル（統合ベクトル）となる。前記データ数Ｌは、Ｌの勾配により下記（１３）式が計算できる。そのため、前記データ数Ｌが最小となる重みベクトル（統合ベクトル）ｗは、共役勾配法や最急降下法で算出することができる。

算出された重みベクトル（統合ベクトル）ｗを前記（１０）式に代入して複数の特徴量における距離を統合した距離ｄ_iを算出し、この距離ｄ_iの小さい順に検索対象データを並べ替え、データ提示部１８に出力する。

Ｓ０８：データ提示部１８により、Ｓ０７で並べ替えられた順序で検索対象データをモニター２９等で提示する。

≪具体例≫
以下、前記データ検索装置１０のデータ検索方法の具体例を説明する。

表１はデータ蓄積部１５の蓄積データ例を示している。ここでは、データ蓄積部１５の検索対象データとして、りんごの画像が５枚（画像番号１〜５），その他の画像が７枚（画像番号６〜１２）格納されている。画像データ番号１〜５の検索対象データ画像のうち４つの検索対象データ画像（画像番号１，３〜５）には正しく“りんご”と説明文が付与され、１つの検索対象データ画像（画像番号２）には説明文が付与されていない。また、その他の検索対象データ画像（画像番号６〜１２）のうち一つの検索対象データ画像（画像番号１２）に誤って“りんご”と説明文が付与されている。

検索キー入力（Ｓ０１）：キー入力部１２により、ユーザー１１が検索キーとして、りんごの画像を入力する。

特徴量計算および距離計算（Ｓ０２〜Ｓ０５）：Ｓ０２〜Ｓ０５の処理の結果、検索キーと検索対象データの特徴量における距離が下記表２の距離の項目に示すようになったとする。なお、表２の正解／不正解の項目は説明の都合上記載したもので、この情報はデータ検索に利用できない。

追加情報入力（Ｓ０６）：ユーザー１１が追加情報入力部１４により、検索キーの追加情報として“りんご”と入力する。

距離の統合，データ提示（Ｓ０７，Ｓ０８）：図３の追加情報によりフラグが付けられたデータ図に示すように、並べ替え部１７は、ユーザー１１が入力した検索キーとの距離が計算された検索対象データに対して、説明文に“りんご”を含むものにフラグ＋１，含まないものにフラグ−１を付与する。

説明文に“りんご”が付与された検索対象データを先に提示する方法の場合は、正解である画像番号２の検索対象データが先に提示されず、不正解である画像番号１２の検索対象データが先に提示されることとなる。そのため、説明文に“りんご”が付与されている検索対象データを先に提示する方法では問題が生じる。

また、重みベクトル（統合ベクトル）ｗの最適化を行わずに、重みベクトル（統合ベクトル）の初期値ｗ＝（１，１）で距離を統合すると下記の表３に示すように、３番目に不正解の検索対象データ（画像番号６）が提示されてしまう。

前記（１２）式の誤分類されたデータ数Ｌを最小化する重みベクトル（統合ベクトル）ｗを算出する。この具体例では、重みベクトル（統合ベクトル）ｗ＝（１．０３８，２．０２４）のとき、誤分類されたデータ数Ｌが最小値Ｌ＝−７．９９４４５となる。最適化された重みベクトル（統合ベクトル）ｗで距離を統合した結果、下記の表４に示すように正しい順序で検索対象データが提示される。

以上述べたように、前記データ検索装置１０によれば、複数の特徴量による距離の統合をユーザー１１に意識させることなく、追加情報を入力するだけで適切に行うことができる。

また、追加情報のみでの検索では、検索対象データに付与された説明文の欠落や誤りに対応できず、検索漏れや検索誤りが生じる。しかし、本実施形態１では、複数の特徴量を統合した距離で並べ替えを行うため、説明文が付与されない検索対象データも適切な順序で提示することができる。さらに、誤った説明文が付与された検索対象データについても適切な順序で提示することができる。

［実施形態２］
図４は、本発明の実施形態２に係るデータ検索装置の構成例を示している。このデータ検索装置２０は、前記データ検索装置１０に統合情報管理部３０を追加したものである。

統合情報管理部３０は、検索キーに追加情報が付与された場合は、検索キーの特徴量，追加情報から算出された統合情報（統合ベクトル）を登録（記憶）し、検索キーに追加情報が付与されない場合は、検索キーの特徴量に応じた統合情報（統合ベクトル）を並べ替え部２７に出力する。

以下、前記データ検索装置２０の検索キーに追加情報が付与された場合（統合情報登録時）における処理ステップ（Ｓ１１〜Ｓ１９）を、図５のフローチャートに基づき説明する。

図５に示すように、Ｓ１１〜Ｓ１７の処理ステップは、実施形態１におけるＳ０１〜Ｓ０７と同様の処理が実行される。

Ｓ１８：下記の表５に示すように、本実施形態２の場合、統合情報管理部３０は統合情報として、統合情報番号ｉ，特徴量計算部２３で算出された検索キーの特徴量（輝度特徴量ｆ^i,V，色相特徴量ｆ^i,H），並べ替え部２７で算出された統合ベクトルｗⁱを記憶する。

Ｓ１９：データ提示部１８により、Ｓ１７で並べ替えられた順序で検索対象データをモニター２９等により提示する。

次に、前記データ検索装置２０の検索キーに追加情報が付与されない場合（統合情報利用時）における処理ステップ（Ｓ２１〜Ｓ２８）を図６のフローチャートに基づき説明する。

図６に示すように、Ｓ２１〜Ｓ２５の処理ステップは、実施形態１におけるＳ０１〜Ｓ０５と同様の処理が実行される。

Ｓ２６：統合情報管理部３０は、その統合情報管理部３０に記憶された統合情報の中から、特徴量計算部２３で計算された検索キーの輝度・色相の特徴量ｆ^{検索キー,V}，ｆ^{検索キー,H}との距離が一番近い統合情報の統合ベクトルｗを並べ替え部２７に出力する。

Ｓ２７：並べ替え部２７において、Ｓ２６で取得した統合情報の統合ベクトルｗに基づいて、距離計算部２６で算出された検索キーと検索対象データとの複数の特徴量における距離ｘ_iを統合して距離ｄ_iを算出（前記（１０）式により算出）し、この距離ｄ_iの小さい順に検索対象データを並べ替え、データ提示部２８に出力する。

Ｓ２８；データ提示部２８により、Ｓ２７で並べ替えられた順序で検索対象データをモニター２９等で提示する。

≪Ｓ２６の具体例≫
以下、Ｓ２６の処理ステップ（統合情報の取得（利用））の具体例を説明する。

入力された検索キーと統合情報管理部３０に登録されている統合情報との距離は、下記（１４）式により算出される。

統合情報管理部３０に下記の表６に示す統合情報が登録（記憶）されたとする。

ユーザー２１によりキー入力部２２で入力された検索キーの特徴量（本実施形態２の場合、輝度，色相）は、下記（１５）式，（１６）式であったとする。

このような場合、キー入力部２２で入力された検索キーと統合情報との複数の特徴量を統合ベクトルｗで統合された距離はそれぞれ下記（１７）式，（１８）式，（１９）式となる。このうち、該距離が最小である統合情報番号１の統合情報が選ばれ、その統合ベクトルｗである下記（２０）式が並べ替え部２７に出力される。

前記データ検索装置２０によれば、前記データ検索装置１０と同様の作用効果の他、ユーザー２１が入力した検索キーと追加情報、およびその際の統合情報を管理することで、類似した検索キーが入力された際には、追加情報の入力なしに複数の特徴量による距離の統合を行うことができる。

以上、本発明において、記載された具体例に対してのみ詳細に説明したが、本発明の技術思想の範囲で多彩な変形および修正が可能であることは、当業者にとって明白なことであり、このような変形および修正が特許請求の範囲に属することは当然のことである。

例えば、本実施形態１，２では、各特徴量の距離をｌ₁距離で計算したが、ｌ₂距離やχ²（カイ二乗）距離を用いることも可能である。

また、本発明は、前記データ検索装置１０，２０の各手段１２〜１７，２２〜２７，３０の一部もしくは全部として、コンピュータを機能させるプログラムとしても構成することができる。この場合には、Ｓ０１〜Ｓ０８，Ｓ１１〜Ｓ１９，Ｓ２１〜Ｓ２８の全てのステップあるいは一部のステップをコンピュータに実行させる。

このプログラムは、ｗｅｂサイトや電子メールなどネットワークを通じて提供することができる。また、プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−ＲＯＭ，ＣＤ−Ｒ，ＣＤ−ＲＷ，ＤＶＤ−Ｒ，ＤＶＤ−ＲＷ，ＭＯ，ＨＤＤ，Ｂｌｕ−ｒａｙＤｉｓｋ（登録商標）などの記録媒体に記録して、保存・配布することも可能である。この記録媒体は、記録媒体駆動装置を利用して読み出され、そのプログラムコード自体が前記実施形態１，２の処理を実行するので、該記録媒体も本発明を実行する。

１０，２０…データ検索装置
１１，２１…ユーザー
１２，２２…キー入力部
１３，２３…特徴量計算部
１４，２４…追加情報入力部
１５，２５…データ蓄積部
１６，２６…距離計算部
１７，２７…並べ替え部
１８，２８…データ提示部
１９，２９…モニター
３０…統合情報管理部

Claims

検索キーと予め記憶された検索対象データとの複数の特徴量を多次元空間中におけるベクトルとして計算し、特徴量における検索キーとの類似度順に前記検索対象データを提示するデータ検索装置が行うデータ検索方法であって、
データ検索装置の距離計算手段が、検索キーと前記検索対象データとの複数の特徴量における距離を計算する距離計算ステップと、
データ検索装置の並べ替え手段が、前記距離計算ステップで計算された距離と、追加情報入力手段を通じてデータ検索装置に入力された検索を行う際にヒントとなる追加情報とに基づいて、検索対象データに付与された関連情報が追加情報を含む場合を正解でｙ _i ＝＋１、および検索対象データに付与された関連情報が追加情報を含まない場合を不正解でｙ _i ＝−１として、下記式の不正解数Ｌを最小化することで、追加情報を含む関連情報が付与された検索対象データの検索キーとの距離が小さく、また、追加情報を含む関連情報が付与されない検索対象データの検索キーとの距離が大きくなる統合ベクトルを算出し、前記検索対象データの検索キーとの複数の特徴量における距離を前記統合ベクトルに基づいて統合して、検索対象データを提示する順序を並べ替える第１並べ替えステップと、
を有することを特徴とするデータ検索方法。
データ検索装置の統合情報管理手段が、前記第１並べ替えステップで算出された統合ベクトルを含む統合情報を記憶する統合情報記憶ステップと、
データ検索装置の統合情報管理手段が、入力手段に追加情報が入力されない場合に、前記統合情報記憶ステップで記憶された統合情報の中から、検索キーと特徴量が一番近い統合情報の統合ベクトルを並べ替え手段に出力する統合情報出力ステップと、
データ検索装置の並べ替え手段が、前記統合情報出力ステップで出力された統合情報の統合ベクトルに基づいて前記検索対象データの検索キーとの複数の特徴量における距離を統合して、検索対象データを提示する順序を並べ替える第２並べ替えステップと、
をさらに有することを特徴とする請求項１記載のデータ検索方法。
検索キーと予め記憶された検索対象データとの複数の特徴量を多次元空間中におけるベクトルとして計算し、特徴量における検索キーとの類似度順に前記検索対象データを提示するデータ検索装置であって、
検索キーと前記検索対象データとの複数の特徴量における距離を計算する距離計算手段と、
検索を行う際にヒントとなる追加情報を入力する追加情報入力手段と、
前記距離計算手段で計算された距離と、前記追加情報とに基づいて、検索対象データに付与された関連情報が追加情報を含む場合を正解でｙ _i ＝＋１、および検索対象データに付与された関連情報が追加情報を含まない場合を不正解でｙ _i ＝−１として、下記式の不正解数Ｌを最小化することで、追加情報を含む関連情報が付与された検索対象データの検索キーとの距離が小さく、また、追加情報を含む関連情報が付与されない検索対象データの検索キーとの距離が大きくなる統合ベクトルを算出し、前記検索対象データの検索キーとの複数の特徴量における距離を前記統合ベクトルに基づいて統合して、検索対象データを提示する順序を並べ替える並べ替え手段と、
を備えたことを特徴とするデータ検索装置。
前記並べ替え手段で算出された統合ベクトルを含む統合情報を記憶し、追加情報入力手段に追加情報が入力されない場合、前記記憶した統合情報の中から、検索キーと距離が一番近い統合情報の統合ベクトルを並べ替え手段に出力する統合情報管理手段をさらに備え、
前記並べ替え手段が、追加情報入力手段に追加情報が入力されない場合、統合情報管理手段から出力された統合情報の統合ベクトルに基づいて、前記検索対象データの検索キーとの距離を統合して、検索対象データを提示する順序を並べ替えることを特徴とする請求項３記載のデータ検索装置。
請求項３〜４に記載のデータ検索装置として、コンピュータを機能させることを特徴とするデータ検索プログラム。