JPH06295318A - キーワード付与方法及びその装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 適切な検索キーワードを付与することのでき
るキーワード付与装置を提供する。 【構成】 適合度演算情報記憶手段５は与えられた特徴
量に基づいて、キーワード記憶手段３に記憶された各キ
ーワードに関する適合度を演算するための適合度演算情
報をキーワードごとに記憶する。しきい値記憶手段８
は、予め定めた値をしきい値としてキーワードごとに記
憶する。適合度演算手段７は、画像情報から抽出された
特徴量について、前記適合度演算情報を用いて、前記各
キーワードに関する適合度を演算する。キーワード決定
手段９は、適合度演算手段７で演算した各キーワードに
関する適合度が、当該キーワードに対応する前記しきい
値を越える場合は、当該特徴量を抽出した画像情報に関
連づけて当該キーワードを記憶する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、キーワード付与装置
に関し、特に、付与するキーワードの適正化に関する。

【０００２】

【従来の技術】一般に、画像データベースに登録されて
いる画像データを検索するには、当該画像データに付与
されたキーワードを用いて行なう。したがって、画像デ
ータベースにある画像データを登録する際、適切なキー
ワードを付与する必要がある。従来の画像データベース
についてのキーワード付与方法として、登録を行なう者
が自己の主観で適切と思われるキーワードを付与する方
法がある。

【０００３】また、特開平２−４１５６６号公報には、
キーワード付与方法として、文書中に表、図形、または
写真等の領域の個数、位置、サイズ等を検出し、検出し
た情報から、レイアウトに関する情報を、キーワードと
して登録するといった方法が開示されている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな従来のキーワード付与方法には、以下のような問題
点があった。

【０００５】前者については、キーワードを付与する者
の感覚で決められる為に、キーワードの付け方が人によ
って異なるおそれがあり、異なる者によって付与された
キーワードに一貫性をもたすことができない。したがっ
て、検索の際、適切なデータ検索を行なうことができな
い。

【０００６】また、後者においては、文書ではない画像
データではレイアウトに関する情報だけでは、実質的に
検索できず、この場合、前者と同様の問題が生ずる。

【０００７】この発明は、上記のような問題点を解決
し、登録する画像情報に対して、適切な検索キーワード
を付与することのできるキーワード付与装置を提供する
ことを目的とする。

【０００８】

【課題を解決するための手段】請求項１のキーワード付
与方法においては、複数のキーワードを記憶し、与えら
れた特徴量に基づいて前記各キーワードに関する適合度
を演算するための適合度演算情報を、キーワードごとに
記憶し、画像情報から抽出された特徴量について、前記
適合度演算情報を用いて、各キーワードに関する適合度
を演算し、演算した各キーワードに関する適合度が、当
該キーワードごとに設けられたしきい値を越える場合
は、当該特徴量を抽出した画像情報に関連づけて当該キ
ーワードを記憶すること、を特徴とする。

【０００９】請求項２のキーワード付与装置において
は、複数のキーワードを記憶するキーワード記憶手段、
与えられた特徴量に基づいて前記各キーワードに関する
適合度を演算するための適合度演算情報を、キーワード
ごとに記憶する適合度演算情報記憶手段、予め定めた値
をしきい値としてキーワードごとに記憶するしきい値記
憶手段、画像情報から抽出された特徴量について、前記
適合度演算情報を用いて、各キーワードに関する適合度
を演算する適合度演算手段、適合度演算手段で演算した
各キーワードに関する適合度が、当該キーワードに対応
する前記しきい値を越える場合は、当該特徴量を抽出し
た画像情報に関連づけて当該キーワードを記憶するキー
ワード決定手段、を特徴とする。

【００１０】請求項３のキーワード付与方法において
は、前記連結成分の抽出にあっては、前記画像情報が、
二値データである場合は、当該二値データに基づいて連
結成分を抽出し、前記画像情報が、二値データ以外で、
かつテクスチャ構造を有する場合は、テクスチャ解析を
行ない同じテクスチャ構造を有する領域内を連結成分と
して抽出し、前記画像情報が、二値データ以外で、かつ
テクスチャ構造を有しない場合には、輪郭を抽出した
後、当該輪郭内を連結成分として抽出すること、を特徴
とする。

【００１１】請求項４のキーワード付与装置において
は、前記画像情報が、二値データである場合は、当該二
値データに基づいて連結成分を抽出し、前記画像情報
が、二値データ以外で、かつテクスチャ構造を有する場
合は、テクスチャ解析を行ない同じテクスチャ構造を有
する領域内を連結成分として抽出し、前記画像情報が、
二値データ以外で、かつテクスチャ構造を有しない場合
には、輪郭を抽出した後、当該輪郭内を連結成分として
抽出すること、を特徴とする。

【００１２】請求項５のキーワード付与方法において
は、前記連結成分の抽出にあっては、前記画像情報が、
テクスチャ構造を有する場合は、テクスチャ解析を行な
い、同じテクスチャ構造を有する領域内を連結成分とし
て抽出することを特徴とする。

【００１３】請求項６のキーワード付与方法において
は、入力された画像情報を画像の性質が類似している領
域ごとに領域分割し、分割された領域ごとに形状特徴を
抽出し、抽出した形状特徴を前記画像情報のキーワード
として付与することを特徴とする。

【００１４】請求項７のキーワード付与方法において
は、当該形状特徴と関連づけて、当該領域としての性質
を記憶することを特徴とする。

【００１５】

【作用】請求項１のキーワード付与方法または、請求項
２のキーワード付与装置においては、画像情報から抽出
された特徴量について、前記適合度演算情報を用いて、
各キーワードに関する適合度を演算する。演算した各キ
ーワードに関する適合度が、当該キーワードごとに設け
られたしきい値を越える場合は、当該特徴量を抽出した
画像情報に関連づけて当該キーワードを記憶する。この
ように、予め記憶した複数のキーワードについて適合度
を判断し、所定のしきい値を越える場合に当該画像情報
のキーワードと記憶することにより、当該画像情報に客
観的なキーワードを付与することができる。

【００１６】請求項３のキーワード付与方法または、請
求項４のキーワード付与装置においては、前記画像情報
が、二値データである場合は、当該二値データに基づい
て連結成分を抽出する。また、前記画像情報が、二値デ
ータ以外で、かつテクスチャ構造を有する場合は、テク
スチャ解析を行ない同じテクスチャ構造を有する領域内
を連結成分として抽出する。したがって、画像情報がテ
クスチャ構造であっても、同じテクスチャ構造を有する
領域を連結成分として抽出することができる。また、前
記画像情報が、二値データ以外で、かつテクスチャ構造
を有しない場合には、輪郭を抽出した後、当該輪郭内を
連結成分として抽出する。したがって、画像情報が二値
データでなくとも、連結成分を抽出することができる。

【００１７】請求項５のキーワード付与方法において
は、前記連結成分の抽出にあっては、前記画像情報が、
テクスチャ構造を有する場合は、テクスチャ解析を行な
い、同じテクスチャ構造を有する領域内を連結成分とし
て抽出する。したがって、テクスチャ構造を有する画像
情報の連結成分を抽出することができる。

【００１８】請求項６のキーワード付与方法において
は、入力された画像情報を画像の性質が類似している領
域ごとに領域分割し、分割された領域ごとに形状特徴を
抽出する。したがって、画像の性質が類似している領域
の形状特徴をキーワードとして記憶することができる。

【００１９】請求項７のキーワード付与方法において
は、当該形状特徴と関連づけて、当該領域としての性質
を記憶する。したがって、領域としての形状特徴だけで
なく、その性質をもキーワードとして用いることができ
る。

【００２０】

【実施例】

［目次］ I．キーワード付与装置１ (1)構成 (2)ハードウェア構成の一例 (3)動作 II．キーワード付与装置５１ (1)構成 (2)動作 III他の応用例 −−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−− I．キーワード付与装置１ (1)構成 本発明の一実施例を図面に基づいて説明する。図１にキ
ーワード付与装置１の機能ブロック図を示す。キーワー
ド付与装置１は、キーワード記憶手段３、適合度演算情
報記憶手段５、しきい値記憶手段８、適合度演算手段
７、およびキーワード決定手段９を備えている。

【００２１】キーワード記憶手段３は複数のキーワード
を記憶する。適合度演算情報記憶手段５は与えられた特
徴量に基づいて前記各キーワードに関する適合度を演算
するための適合度演算情報をキーワードごとに記憶す
る。しきい値記憶手段８は、予め定めた値をしきい値と
してキーワードごとに記憶する。適合度演算手段７は、
画像情報から抽出された特徴量について、前記適合度演
算情報を用いて、各キーワードに関する適合度を演算す
る。キーワード決定手段９は、適合度演算手段７で演算
した各キーワードに関する適合度が、当該キーワードに
対応する前記しきい値を越える場合は、当該特徴量を抽
出した画像情報に関連づけて当該キーワードを記憶す
る。

【００２２】(2)ハードウェア構成の一例 図２に、キーワード付与装置２１を示す。キーワード付
与装置２１は、図２の各機能をＣＰＵを用いて実現した
ハードウェア構成の一例である。キーワード付与装置２
１は、ＣＰＵ２３、ＲＯＭ２５、メインメモリ２６、画
像メモリ２７、磁気ディスク３９、キーボード３８、イ
メージスキャナ３６、光ディスク３４、ＣＲＴ３２、お
よびバスライン３０を備えている。

【００２３】イメージスキャナ３６は、登録する画像を
読み込み、ディジタルデータに変換する。画像メモリ２
７は、当該ディジタルデータを画像情報である画像デー
タとして記憶する。

【００２４】磁気ディスク３９は、候補となるキーワー
ドおよび当該キーワードに関する適合度を演算するため
の適合度演算情報をキーワードごとに記憶する。本実施
例においては、適合度演算情報として、画像データとキ
ーワードとの適合度を決定する手順およびメンバシップ
関数を採用した。また、磁気ディスク３９は、そのキー
ワードが候補として適するか否か判断するしきい値をキ
ーワードごとに記憶する。

【００２５】ＣＰＵ２３は、磁気ディスク３９に記憶さ
れている適合度決定のためのメンバシップ関数に基づ
き、画像メモリ２７に記憶されている画像データとキー
ワードとの適合度を決定する。また、キーワード付与装
置２１全体の制御も行なう。

【００２６】光ディスク３４は、画像データに対応する
キーワードが決定されると、画像メモリ２７に記憶され
た画像データとともに、当該キーワードを記憶する。Ｃ
ＲＴ３２は登録、検索された画像、または決定されたキ
ーワードなどを表示する。キーボード３８には、登録ま
たは検索などの指示が入力される。

【００２７】メインメモリ２６は、磁気ディスク３９か
ら読み込まれたキーワードの候補、または画像データと
当該キーワード候補との適合度を決定する手順やルー
ル、その手順を実行する時の作業ファイル等として使用
される。

【００２８】(3)動作 つぎに、図３のフローチャートを用いて、キーワード付
与装置２１の動作について説明する。

【００２９】ここでは、人間の顔写真の画像データにキ
ーワードを付与して登録する場合について説明する。キ
ーワード付与にあたって、イメージスキャナ３６により
登録する画像が読み込まれ、ディザ等の疑似中間調処理
がなされ、画像メモリ２７に書き込まれる。

【００３０】次に、読み込まれた画像データに適するキ
ーワードの決定を、図３に示す手順で行なう。まず、磁
気ディスク３９に登録されているキーワード候補のう
ち、まだ適合度が決定されていないキーワードを取り出
し、当該キーワードの適合度演算情報を読む込む（ステ
ップＳＴ２）。その際、対応するしきい値も同様にして
メインメモリ２６に書き込む。

【００３１】つぎに、メインメモリ２６に書き込まれた
適合度演算情報に基づき、画像メモリ２７に書き込まれ
ている当該キーワード候補に対する画像データの適合度
が演算され（ステップＳＴ３）、演算結果がメインメモ
リ２６に書き込まれる。

【００３２】ステップＳＴ３で行なう処理の一例を、図
４に示す。図４は、キーワードの候補が「面長」である
場合の、処理を示すフローチャートである。

【００３３】まず、当該画像の濃度勾配を検出し、その
変化が急なところを輪郭として検出し、メインメモリ２
６に書き込む（ステップＳＴ１１）。輪郭の検出につい
ては、特開昭５８ー２０５３７６号公報で示される処理
によって行なった。これにより、画像メモリ２７に書き
込まれている画像データの輪郭（この場合顔の輪郭）が
検出される。

【００３４】つぎに、メインメモリ２６に書き込まれた
輪郭の縦横比を求める（ステップＳＴ１２）。本実施例
においては、検出された輪郭を水平・垂直方向に走査
し、［縦の長さ］、［横の幅］を検出し、［縦の長さ］
÷［横の幅］から［輪郭の縦横比］を求めた。求めた縦
横比はメインメモリ２６に書き込まれる。

【００３５】つぎに、メインメモリ２６に書き込まれた
［輪郭の縦横比］から適合度を決定する。本実施例にお
いては、図５に示されるメンバシップ関数によって適合
度をファジィ推論することにより、適合度を決定した。
決定した適合度はメインメモリ２６に書き込まれる。た
とえば、［輪郭の縦横比］が２．０であった場合、図５
よりその適合度は０．８と決定される。これにより、図
３ステップＳＴ３の処理（図４ステップＳＴ１１〜ステ
ップＳＴ１４）が終了する。

【００３６】図３に戻って、磁気ディスク３から読み出
されメインメモリ２６に書き込まれたしきい値と、ステ
ップＳＴ３において演算された適合度を比較する（ステ
ップＳＴ４）。演算された適合度が前記しきい値以上で
あれば、当該キーワード候補を、その画像のキーワード
の一つとしてメインメモリ２６に記憶する（ステップＳ
Ｔ５）。

【００３７】たとえば、先ほどの例の場合、適合度が
０．８で、そのしきい値が０．７５であれば、適合度は
しきい値以上の値となる。したがって、この「面長」と
いうキーワードの候補は、登録される画像のキーワード
として登録される。

【００３８】このように、未処理のキーワード候補につ
いての処理が終了すると、ステップＳＴ１に戻り、ステ
ップＳＴ２からステップＳＴ５までの処理を、磁気ディ
スク３９に登録されているキーワードの候補の全てにつ
いて行ない、登録する画像のキーワードが決定される。

【００３９】全てのキーワードについて、ステップＳＴ
２からステップＳＴ５までの処理が終了すると、画像メ
モリ２７に書き込まれた画像データおよび当該画像デー
タに対応したキーワードを、光ディスク３４に記憶す
る。当然、付与されるキーワードは複数になる場合もあ
る。

【００４０】このように、本実施例においては、登録す
る画像データに自動的にキーワードが付与される。した
がって、登録作業者の主観に基づくキーワードが付与さ
れることがない。すなわち、登録画像データに付与され
るキーワードは客観性をもつこととなる。

【００４１】なお、磁気ディスク３９中に保持されるキ
ーワードの候補や適合度を決定する手順、ルール等を登
録する画像データの分野別に用意することにより、種々
の分野の画像データに対して、適切なキーワードを付与
することができる。

【００４２】II．キーワード付与装置５１ (1)構成 図６に、他の実施例であるキーワード付与装置５１を示
す。キーワード付与装置５１は、連結成分抽出手段５
３、形状特徴抽出手段５５、キーワード決定手段５７を
備えている。

【００４３】連結成分抽出手段５３は、画像情報が与え
られると、それに基づいて以下のようにして、連結成分
を抽出する。前記画像情報が、二値データである場合
は、当該二値データに基づいて連結成分を抽出する。ま
た、前記画像情報が、二値データ以外で、かつテクスチ
ャ構造を有する場合は、テクスチャ解析を行ない同じテ
クスチャ構造を有する領域内を連結成分として抽出す
る。また、前記画像情報が、二値データ以外で、かつテ
クスチャ構造を有しない場合には、類似した濃度の領域
ごとに領域分割をして、各領域間の輪郭を抽出した後、
当該輪郭内を連結成分として抽出する。

【００４４】なお、本明細書において、「テクスチャ構
造を有する」とは、「画像中の構成要素が表わす形状、
分布密度、方向等の面としての性質が均質な領域をもつ
画像としての特徴を有すること」をいう。

【００４５】形状特徴抽出手段５５は、連結成分抽出手
段５３が抽出した連結成分に基づき、形状特徴を抽出す
る。キーワード決定手段５７は、形状特徴抽出手段５５
が抽出した形状特徴を、抽出した画像情報に関連づけて
当該画像情報のキーワードとして記憶する。

【００４６】なお、キーワード付与装置５１の各機能を
ＣＰＵを用いて実現したハードウェア構成については、
キーワード付与装置２１とほぼ同様であるので説明は省
略する。

【００４７】(2)動作 つぎに、図７を用いて、キーワード付与装置５１の処理
について説明する。まず、操作者は与えられた画像デー
タが、二値データか否か、およびテクスチャ構造を有す
るか否かをキーボード３８から入力する。ステップＳＴ
２１において、与えられた画像データが二値データでな
ければ、ステップＳＴ２２に進む。ステップＳＴ２２で
は、テクスチャ構造を有すると入力された場合は、ステ
ップＳＴ２３に進み、テクスチャ解析を行なう。

【００４８】テクスチャ解析については、一般に行なわ
れる（１）〜（４）等の方法により行なえばよい。
（１）構成要素の特徴の抽出による解析、（２）パワー
スペクトルを用いた解析、（３）確率密度関数による解
析、（４）線形予測法を用いた解析である。以下に示す
画像情報については（１）構成要素の特徴の抽出による
解析を行なった。

【００４９】つぎに、同じテクスチャ構造を有する領域
を１つの連結成分として抽出する（ステップＳＴ２
４）。例えば、図８Ａに示す画像データであれば、図８
Ｃに示すように領域α１と領域β１の２つの部分が各々
連結成分となる。また、図８Ｂに示す画像データであれ
ば、図８Ｄに示すように領域γ１と領域δ１の２つの部
分が各々連結成分となる。

【００５０】このように、連結成分を抽出して画像デー
タを領域ごとに分割することを領域分割という。

【００５１】つぎに、形状特徴を抽出する（ステップＳ
Ｔ２５）。本明細書において、形状特徴とは、幾何学的
特徴量、位相幾何学的特徴量等の当該図形の有する形状
特徴全てをいう。本実施例においては、幾何学的特徴量
または位相幾何学的特徴量として、画像データ全体から
見た各領域の面積、重心位置、周囲長、主軸角、穴の数
を採用した。たとえば、図８Ｃ、Ｄの場合については、
周囲長、面積、重心位置を記憶する。

【００５２】つぎに、抽出した形状特徴をキーワードと
して、当該画像データとともに記憶する（ステップＳＴ
２６）。

【００５３】このように、テクスチャ構造を有する画像
については、領域としての性質が均質的な領域に基づ
き、形状特徴を抽出することにより、当該領域の形状特
徴をキーワードとして記憶することができる。これによ
り、客観的なキーワードを画像データに付与して登録す
ることができる。

【００５４】一方、ステップＳＴ２２において、テクス
チャ構造を有しないと入力された場合は、ステップＳＴ
２７に進み、輪郭抽出を行なう。輪郭抽出については、
キーワード付与装置１と同様に、当該画像の濃度勾配を
検出し、その変化が急なところを輪郭として検出すれば
よい。このように輪郭を抽出して、これにより領域分割
を行なうようにすればよい（ステップＳＴ２４）。

【００５５】このように、入力画像データが二値画像で
ない場合であっても、形状特徴をキーワードとして、当
該画像データに付与することができる。

【００５６】また、ステップＳＴ２１において、与えら
れた画像データが二値データであれば、ステップＳＴ２
４に進み、領域分割を行なう。このように二値データの
場合は、なんらの領域分割を行なうことなく、当該画像
データにキーワードを付与することができる。

【００５７】このように、二値画像でなくとも、さらに
はテクスチャ構造を有していても、一旦領域分割を行な
った後、連結成分を抽出することにより、当該画像デー
タの形状特徴を、当該画像データのキーワードとして付
与することができる。すなわち、画像の種類がどのよう
なものであっても、当該画像データの形状特徴を、当該
画像データのキーワードとして登録することができる。

【００５８】III.他の応用例 なお、本実施例においては、領域としての形状特徴だけ
でなく、当該形状特徴と関連づけて、当該領域としての
性質を記憶するようにしている。したがって、領域分割
した後の形状特徴が同じような場合であっても、両者を
明確に区別することができる。

【００５９】たとえば、図９Ａ，Ｂに示すようなテクス
チャ構造を有する画像データであれば、領域分割すると
その形状特徴は同じになる。しかし、領域α２，β２の
性質（この場合は、テクスチャ構造の構成要素の特徴）
を領域の性質として記憶することにより、領域分割しそ
の形状特徴は同じになる画像データでも区別することが
できる。

【００６０】なお、本実施例においては、テクスチャ構
造を有する領域で領域分割した後、形状特徴を抽出し
た。しかしこれに限られることなく、画像の性質が類似
している領域を有する為、領域分割できるものであれば
どのような画像情報を領域分割して形状特徴を抽出して
もよく、例えば、濃淡画像、距離画像、色彩画像等にお
いても、画像の性質が類似している領域で領域分割する
ようにしてもよい。

【００６１】また、キーワード付与装置１については、
メンバシップ関数を用いて、適合度を演算するとして説
明したが、これに限られることなく、所定の多項式を用
いて適合度を演算する様にしてもよい。

【００６２】上記各実施例では、図１および図６に示す
機能を実現する為に、ＣＰＵ２３を用い、ソフトウェア
によってこれを実現している。しかし、その一部もしく
は全てを、ロジック回路等のハードウェアによって実現
してもよい。

【００６３】

【発明の効果】請求項１のキーワード付与方法または、
請求項２のキーワード付与装置においては、画像情報か
ら抽出された特徴量について、前記適合度演算情報を用
いて、各キーワードに関する適合度を演算する。演算し
た各キーワードに関する適合度が、当該キーワードごと
に設けられたしきい値を越える場合は、当該特徴量を抽
出した画像情報に関連づけて当該キーワードを記憶す
る。したがって、客観的なキーワードを当該画像情報に
付与することができる。これにより、登録する画像情報
に対して、適切な検索キーワードを付与することのでき
るキーワード付与装置を提供することができる。

【００６４】請求項３のキーワード付与方法または、請
求項４のキーワード付与装置においては、前記画像情報
が、二値データである場合は、当該二値データに基づい
て連結成分を抽出する。また、前記画像情報が、二値デ
ータ以外で、かつテクスチャ構造を有する場合は、テク
スチャ解析を行ない同じテクスチャ構造を有する領域内
を連結成分として抽出する。したがって、画像情報がテ
クスチャ構造であっても、同じテクスチャ構造を有する
領域を連結成分として抽出することができる。また、前
記画像情報が、二値データ以外で、かつテクスチャ構造
を有しない場合には、輪郭を抽出した後、当該輪郭内を
連結成分として抽出する。したがって、画像情報が二値
データでなくとも、連結成分を抽出することができる。

【００６５】すなわち、画像情報の種類にかかわらず、
形状特徴を抽出することができる。これにより、登録す
る画像情報の種類にかかわらず、適切な検索キーワード
を付与することのできるキーワード付与装置を提供する
ことができる。

【００６６】請求項５のキーワード付与方法において
は、前記連結成分の抽出にあっては、前記画像情報が、
テクスチャ構造を有する場合は、テクスチャ解析を行な
い、同じテクスチャ構造を有する領域内を連結成分とし
て抽出する。したがって、テクスチャ構造を有する画像
情報の連結成分を抽出することができる。これにより、
テクスチャ構造を有する画像情報であっても、適切な検
索キーワードを付与することのできるキーワード付与装
置を提供することができる。

【００６７】請求項６のキーワード付与方法において
は、入力された画像情報を画像の性質が類似している領
域ごとに領域分割し、分割された領域ごとに形状特徴を
抽出する。これにより、登録する画像情報の種類にかか
わらず、適切な検索キーワードを付与することのできる
キーワード付与装置を提供することができる。

【００６８】請求項７のキーワード付与方法において
は、当該形状特徴と関連づけて、当該領域としての性質
を記憶する。したがって、領域としての形状特徴だけで
なく、その性質をもキーワードとして用いることができ
る。これにより、領域分割後の形状特徴が同じような画
像情報であっても、適切な検索キーワードを付与するこ
とのできるキーワード付与装置を提供することができ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】キーワード付与装置１の機能ブロック図であ
る。

【図２】キーワード付与装置１をＣＰＵで実現したハー
ドウェアー構成を示す図である。

【図３】キーワード付与装置１の動作を示すフローチャ
ートである。

【図４】「面長である」というキーワードについてキー
ワードとして記憶するか否かの判断のフローチャートで
ある。

【図５】「面長である」というキーワードの適合度を推
論するに用いるメンバシップ関数の一例を示す図であ
る。

【図６】キーワード付与装置５１の機能ブロック図であ
る。

【図７】キーワード付与装置５１の動作を示すフローチ
ャートである。

【図８】テクスチャ構造を有する画像データと当該画像
データを領域分割した状態を示す図である。

【図９】領域分割すると同じような形状特徴を有する画
像データを示す図である。

【符号の説明】

３・・・キーワード記憶手段 ５・・・適合度演算情報記憶手段 ７・・・適合度演算手段 ８・・・しきい値記憶手段 ９・・・キーワード決定手段 ５３・・連結成分抽出手段 ５５・・形状特徴抽出手段 ５７・・キーワード決定手段

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 坂口 学 京都府京都市右京区花園土堂町10番地 オ ムロン株式会社内

Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】複数のキーワードを記憶し、 与えられた特徴量に基づいて前記各キーワードに関する
   適合度を演算するための適合度演算情報を、キーワード
   ごとに記憶し、 画像情報から抽出された特徴量について、前記適合度演
   算情報を用いて、各キーワードに関する適合度を演算
   し、 演算した各キーワードに関する適合度が、当該キーワー
   ドごとに設けられたしきい値を越える場合は、当該特徴
   量を抽出した画像情報に関連づけて当該キーワードを記
   憶すること、 を特徴とするキーワード付与方法。
2. 【請求項２】複数のキーワードを記憶するキーワード記
   憶手段、 与えられた特徴量に基づいて前記各キーワードに関する
   適合度を演算するための適合度演算情報を、キーワード
   ごとに記憶する適合度演算情報記憶手段、 予め定めた値をしきい値としてキーワードごとに記憶す
   るしきい値記憶手段、 画像情報から抽出された特徴量について、前記適合度演
   算情報を用いて、各キーワードに関する適合度を演算す
   る適合度演算手段、 適合度演算手段で演算した各キーワードに関する適合度
   が、当該キーワードに対応する前記しきい値を越える場
   合は、当該特徴量を抽出した画像情報に関連づけて当該
   キーワードを記憶するキーワード決定手段、 を特徴とするキーワード付与装置。
3. 【請求項３】画像情報に基づいて連結成分を抽出し、 抽出した連結成分に基づき、形状特徴を抽出し、 抽出した形状特徴を、抽出した画像情報に関連づけて当
   該画像情報のキーワードとして記憶するキーワード付与
   方法であって、 前記連結成分の抽出にあっては、 前記画像情報が、二値データである場合は、当該二値デ
   ータに基づいて連結成分を抽出し、 前記画像情報が、二値データ以外で、かつテクスチャ構
   造を有する場合は、テクスチャ解析を行ない同じテクス
   チャ構造を有する領域内を連結成分として抽出し、 前記画像情報が、二値データ以外で、かつテクスチャ構
   造を有しない場合には、輪郭を抽出した後、当該輪郭内
   を連結成分として抽出すること、 を特徴とするキーワード付与方法。
4. 【請求項４】画像情報に基づいて連結成分を抽出する連
   結成分抽出手段、 連結成分抽出手段が抽出した連結成分に基づき、形状特
   徴を抽出する形状特徴抽出手段、 形状特徴抽出手段が抽出した形状特徴を、抽出した画像
   情報に関連づけて当該画像情報のキーワードとして記憶
   するキーワード決定手段、を備えたキーワード付与装置
   であって、 前記連結成分抽出手段は、 前記画像情報が、二値データである場合は、当該二値デ
   ータに基づいて連結成分を抽出し、 前記画像情報が、二値データ以外で、かつテクスチャ構
   造を有する場合は、テクスチャ解析を行ない同じテクス
   チャ構造を有する領域内を連結成分として抽出し、 前記画像情報が、二値データ以外で、かつテクスチャ構
   造を有しない場合には、輪郭を抽出した後、当該輪郭内
   を連結成分として抽出すること、 を特徴とするキーワード付与装置。
5. 【請求項５】画像情報に基づいて連結成分を抽出し、 抽出した連結成分に基づき、形状特徴を抽出し、 抽出した形状特徴を前記画像情報のキーワードとして記
   憶するキーワード付与方法であって、 前記連結成分の抽出にあっては、 前記画像情報が、テクスチャ構造を有する場合は、テク
   スチャ解析を行ない、同じテクスチャ構造を有する領域
   内を連結成分として抽出すること、 を特徴とするキーワード付与方法。
6. 【請求項６】入力された画像情報を画像の性質が類似し
   ている領域ごとに領域分割し、 分割された領域ごとに形状特徴を抽出し、 抽出した形状特徴を前記画像情報のキーワードとして付
   与すること、 を特徴とするキーワード付与方法。
7. 【請求項７】請求項３、請求項５または請求項６のキー
   ワード付与方法において、 当該形状特徴と関連づけて、当該領域としての性質を記
   憶すること、 を特徴とするキーワード付与方法。