JPH10154149A - 類似オブジェクト検索方法および装置 - Google Patents
類似オブジェクト検索方法および装置Info
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- JPH10154149A JPH10154149A JP8313615A JP31361596A JPH10154149A JP H10154149 A JPH10154149 A JP H10154149A JP 8313615 A JP8313615 A JP 8313615A JP 31361596 A JP31361596 A JP 31361596A JP H10154149 A JPH10154149 A JP H10154149A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 利用者の意図に合った類似オブジェクトを検
索する。 【解決手段】 類似度計算部１３で、利用者が参照オブ
ジェクト入力部１４から入力した参照オブジェクトの特
徴量とオブジェクトデータ蓄積部１０に蓄積されている
オブジェクトの特徴量の間の距離を計算し、重み付けし
て類似度を計算する。オブジェクト提示部１６によっ
て、類似度の高いものから、利用者が指定した件数だけ
オブジェクトが利用者に提示される。利用者はこれらオ
ブジェクトの中から、参照オブジェクトに類似している
と思う類似オブジェクトを指定する。類似検索観点計算
部１８によって重みを調整する。類似度計算部１３で、
調整された重みを用いて前と同様に類似度が計算され、
オブジェクト提示部１６によって類似度の大きい順に対
応するオブジェクトが利用者に提示される。
索する。 【解決手段】 類似度計算部１３で、利用者が参照オブ
ジェクト入力部１４から入力した参照オブジェクトの特
徴量とオブジェクトデータ蓄積部１０に蓄積されている
オブジェクトの特徴量の間の距離を計算し、重み付けし
て類似度を計算する。オブジェクト提示部１６によっ
て、類似度の高いものから、利用者が指定した件数だけ
オブジェクトが利用者に提示される。利用者はこれらオ
ブジェクトの中から、参照オブジェクトに類似している
と思う類似オブジェクトを指定する。類似検索観点計算
部１８によって重みを調整する。類似度計算部１３で、
調整された重みを用いて前と同様に類似度が計算され、
オブジェクト提示部１６によって類似度の大きい順に対
応するオブジェクトが利用者に提示される。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、電子博物館や電子
カタログなどのデジタル化されたオブジェクト（画像、
音声、音楽、テキストなど）を多数蓄積したものから、
利用者が指定した参照オブジェクトに類似したオブジェ
クトを検索して表示する類似オブジェクト検索装置に関
する。
カタログなどのデジタル化されたオブジェクト（画像、
音声、音楽、テキストなど）を多数蓄積したものから、
利用者が指定した参照オブジェクトに類似したオブジェ
クトを検索して表示する類似オブジェクト検索装置に関
する。
【０００２】
【従来の技術】従来、この種の類似オブジェクト検索装
置では、オブジェクトについて、いくつかの特徴量を計
算し、オブジェクト間でその特徴量の近さ（距離）を計
算することで、類似度を求め、類似度により順位付けを
している。この際、オブジェクトを数量化するのに用い
る特徴量には、例えばオブジェクトが画像であれば色
調、明度、彩度や、画中の線の方向などさまざまなもの
が用いられている。
置では、オブジェクトについて、いくつかの特徴量を計
算し、オブジェクト間でその特徴量の近さ（距離）を計
算することで、類似度を求め、類似度により順位付けを
している。この際、オブジェクトを数量化するのに用い
る特徴量には、例えばオブジェクトが画像であれば色
調、明度、彩度や、画中の線の方向などさまざまなもの
が用いられている。
【０００３】距離の計算は、個々の特徴量（多次元ベク
トルになる）毎にユークリッド距離等として計算され、
さらに、複数の特徴量の距離に重み付けをすることで類
似性に対する利用者の観点（例えば、色が似ているとい
う観点で類似の画像オブジェクトを検索したい）を加味
して、最終的な類似性を判断するようになっている。こ
の際、特徴量の距離の重みは、利用者が、検索条件入力
手段から入力するようになっている。
トルになる）毎にユークリッド距離等として計算され、
さらに、複数の特徴量の距離に重み付けをすることで類
似性に対する利用者の観点（例えば、色が似ているとい
う観点で類似の画像オブジェクトを検索したい）を加味
して、最終的な類似性を判断するようになっている。こ
の際、特徴量の距離の重みは、利用者が、検索条件入力
手段から入力するようになっている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】上記のような従来の類
似度計算による類似オブジェクト検索装置では、利用者
が、自分の検索観点がどの特徴量に当たるのか分かって
いる場合は、検索条件入力手段で指定することが可能で
あるが、一般には、利用者の検索観点はいろいろな特徴
量で表わされるものの複合になっていて、どの特徴量が
どの程度加味されるべきかは利用者には分かりにくい。
また、個々の特徴量がどのように抽出されているかなど
のオブジェクトのタイプ毎にメディア処理の専門的な知
識が必要であり、一般利用者には、重みの指定は困難で
あるという問題があった。
似度計算による類似オブジェクト検索装置では、利用者
が、自分の検索観点がどの特徴量に当たるのか分かって
いる場合は、検索条件入力手段で指定することが可能で
あるが、一般には、利用者の検索観点はいろいろな特徴
量で表わされるものの複合になっていて、どの特徴量が
どの程度加味されるべきかは利用者には分かりにくい。
また、個々の特徴量がどのように抽出されているかなど
のオブジェクトのタイプ毎にメディア処理の専門的な知
識が必要であり、一般利用者には、重みの指定は困難で
あるという問題があった。
【０００５】本発明の目的は、利用者の意図に合った類
似オブジェクトを検索する類似オブジェクト検索装置を
提供することにある。
似オブジェクトを検索する類似オブジェクト検索装置を
提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明の類似オブジェク
ト検索方法は、参照オブジェクトを利用者が入力する段
階と、前記参照オブジェクトと前記各オブジェクト間の
類似度を類似観点の重みを加味して計算し、前記オブジ
ェクトを類似度の高い順に全てまたは指定された数だけ
前記サンプルオブジェクト群として利用者に提示する段
階と、前記サンプルオブジェクト群から前記参照オブジ
ェクトに類似していると思われるオブジェクトを利用者
が指定する段階と、前記参照オブジェクトと利用者によ
って指定されたオブジェクトの関係により前記類似観点
の重みを再計算する段階と、前記参照オブジェクトと前
記各オブジェクト間の類似度を、再計算された類似観点
の重みを加味して計算する段階と、利用者によって指定
された件数のオブジェクトを、類似度の高い順に利用者
に提示する段階を有する。
ト検索方法は、参照オブジェクトを利用者が入力する段
階と、前記参照オブジェクトと前記各オブジェクト間の
類似度を類似観点の重みを加味して計算し、前記オブジ
ェクトを類似度の高い順に全てまたは指定された数だけ
前記サンプルオブジェクト群として利用者に提示する段
階と、前記サンプルオブジェクト群から前記参照オブジ
ェクトに類似していると思われるオブジェクトを利用者
が指定する段階と、前記参照オブジェクトと利用者によ
って指定されたオブジェクトの関係により前記類似観点
の重みを再計算する段階と、前記参照オブジェクトと前
記各オブジェクト間の類似度を、再計算された類似観点
の重みを加味して計算する段階と、利用者によって指定
された件数のオブジェクトを、類似度の高い順に利用者
に提示する段階を有する。
【０００７】本発明は、利用者がサンプルオブジェクト
群から、参照オブジェクトに類似と思われるオブジェク
トを指定することで、利用者の類似性に対する観点を読
み取り、重みを調整して、検索することで、利用者の意
図にあった類似オブジェクトを検索することを可能にす
るものである。
群から、参照オブジェクトに類似と思われるオブジェク
トを指定することで、利用者の類似性に対する観点を読
み取り、重みを調整して、検索することで、利用者の意
図にあった類似オブジェクトを検索することを可能にす
るものである。
【０００８】本発明の他の類似オブジェクト検索方法
は、参照オブジェクトを利用者が入力する段階と、前記
オブジェクトからサンプルオブジェクト群を選択する段
階と、前記サンプルオブジェクト群から前記参照オブジ
ェクトに類似していると思われるオブジェクトを利用者
が指定する段階と、前記参照オブジェクトと、利用者に
よって指定されたオブジェクトの関係により類似観点の
重みを再計算する段階と、、前記参照オブジェクトと各
オブジェクト間の類似度を、再計算された類似観点の重
みを加味して計算する段階と、利用者によって指定され
た件数のオブジェクトを、類似度の高い順に利用者に提
示する段階を有する。
は、参照オブジェクトを利用者が入力する段階と、前記
オブジェクトからサンプルオブジェクト群を選択する段
階と、前記サンプルオブジェクト群から前記参照オブジ
ェクトに類似していると思われるオブジェクトを利用者
が指定する段階と、前記参照オブジェクトと、利用者に
よって指定されたオブジェクトの関係により類似観点の
重みを再計算する段階と、、前記参照オブジェクトと各
オブジェクト間の類似度を、再計算された類似観点の重
みを加味して計算する段階と、利用者によって指定され
た件数のオブジェクトを、類似度の高い順に利用者に提
示する段階を有する。
【０００９】本類似検索方法は、サンプルオブジェクト
群を蓄積されたオブジェクトの中から選択するものであ
る。
群を蓄積されたオブジェクトの中から選択するものであ
る。
【００１０】本発明の実施態様によれば、利用者に提示
されたオブジェクトを前記サンプルオブジェクト群とし
て用い、オブジェクトを利用者が指定する段階以降の動
作を繰り返す。
されたオブジェクトを前記サンプルオブジェクト群とし
て用い、オブジェクトを利用者が指定する段階以降の動
作を繰り返す。
【００１１】本発明の実施態様によれば、重みの初期値
が利用者によって指定される。
が利用者によって指定される。
【００１２】本発明の実施態様によれば、重みの初期値
が利用者によって指定されなかった場合、あらかじめ登
録されているデフォルトの重みを初期値として用いる。
が利用者によって指定されなかった場合、あらかじめ登
録されているデフォルトの重みを初期値として用いる。
【００１３】本発明の類似オブジェクト検索装置は、デ
ジタル化されたオブジェクトデータを蓄積するオブジェ
クトデータ蓄積手段と、利用者が前記参照オブジェクト
を入力するための参照オブジェクト入力手段と、サンプ
ルオブジェクト群から前記参照オブジェクトに類似して
いると思われるオブジェクトを利用者が指定するオブジ
ェクト選択手段と、前記参照オブジェクトと、利用者に
よって指定されたオブジェクトの関係により類似観点の
重みを再計算する類似検索観点計算手段と、前記参照オ
ブジェクトと各オブジェクト間の類似度を、再計算され
た類似観点の重みを加味して計算する類似度計算手段
と、利用者によって指定された件数のオブジェクトを、
類似度の高い順に利用者に提示する類似オブジェクト提
示手段を有する。
ジタル化されたオブジェクトデータを蓄積するオブジェ
クトデータ蓄積手段と、利用者が前記参照オブジェクト
を入力するための参照オブジェクト入力手段と、サンプ
ルオブジェクト群から前記参照オブジェクトに類似して
いると思われるオブジェクトを利用者が指定するオブジ
ェクト選択手段と、前記参照オブジェクトと、利用者に
よって指定されたオブジェクトの関係により類似観点の
重みを再計算する類似検索観点計算手段と、前記参照オ
ブジェクトと各オブジェクト間の類似度を、再計算され
た類似観点の重みを加味して計算する類似度計算手段
と、利用者によって指定された件数のオブジェクトを、
類似度の高い順に利用者に提示する類似オブジェクト提
示手段を有する。
【００１４】本発明の実施態様によれば、前記サンプル
オブジェクト群が、前記オブジェクトデータ蓄積手段に
蓄積されているオブジェクトから選択される。
オブジェクト群が、前記オブジェクトデータ蓄積手段に
蓄積されているオブジェクトから選択される。
【００１５】本発明の実施態様によれば、前記オブジェ
クトデータ蓄積手段に蓄積されているオブジェクトと前
記参照オブジェクト間の類似度を、利用者によって指定
された類似観点の重みまたは装置にあらかじめ登録され
ているデフォルトの類似観点の重みを初期値として用い
て計算し、類似度が高いものから、利用者が指定した件
数だけ前記オブジェクトデータ蓄積手段から前記サンプ
ルオブジェクト群として取り出し、利用者に提示する手
段を有する。
クトデータ蓄積手段に蓄積されているオブジェクトと前
記参照オブジェクト間の類似度を、利用者によって指定
された類似観点の重みまたは装置にあらかじめ登録され
ているデフォルトの類似観点の重みを初期値として用い
て計算し、類似度が高いものから、利用者が指定した件
数だけ前記オブジェクトデータ蓄積手段から前記サンプ
ルオブジェクト群として取り出し、利用者に提示する手
段を有する。
【００１６】本発明の実施態様によれば、利用者が、提
示されたオブジェクト群の中で、参照オブジェクトと類
似していると思われるオブジェクトを指定するための類
似オブジェクト選択手段とをさらに有する。
示されたオブジェクト群の中で、参照オブジェクトと類
似していると思われるオブジェクトを指定するための類
似オブジェクト選択手段とをさらに有する。
【００１７】これにより、重みを再計算して類似検索を
繰り返し行うことができる。
繰り返し行うことができる。
【００１８】
【発明の実施の形態】次に、本発明の実施の形態につい
て図面を参照して説明する。
て図面を参照して説明する。
【００１９】図１は本発明の第１の実施形態の類似オブ
ジェクト検索装置の構成図、図２、図３は本実施形態の
動作を示す流れ図である。
ジェクト検索装置の構成図、図２、図３は本実施形態の
動作を示す流れ図である。
【００２０】本実施形態の類似オブジェクト検索装置
は、オブジェクトＯｂ1 ，Ｏｂ2 ，・・・，Ｏｂm のデ
ジタル化されたオブジェクトデータを蓄積しているオブ
ジェクトデータ蓄積部１０と、オブジェクトの特徴量を
計算する特徴量算出部１１と、それを格納する特徴量格
納部１２と、特徴量から距離を計算し、それと類似観点
の重みを加味して参照オブジェクトとの類似度を計算す
る類似度計算部１３と、利用者が、参照オブジェクトを
外部から入力するための参照オブジェクト入力部１４
と、利用者が、オブジェクト間の類似度を計算すための
類似観点の重みを指定する重み指定部１５と、オブジェ
クトを利用者に提示するためのオブジェクト提示部１６
と、利用者が、提示されたサンプルオブジェクト群か
ら、参照オブジェクトと類似していると思われるオブジ
ェクトを指定するための類似オブジェクト選択部１７
と、類似観点の重みを再計算する類似検索観点計算部１
８と、中間結果を一時的に蓄積しておく一時データ蓄積
部１９で構成されている。
は、オブジェクトＯｂ1 ，Ｏｂ2 ，・・・，Ｏｂm のデ
ジタル化されたオブジェクトデータを蓄積しているオブ
ジェクトデータ蓄積部１０と、オブジェクトの特徴量を
計算する特徴量算出部１１と、それを格納する特徴量格
納部１２と、特徴量から距離を計算し、それと類似観点
の重みを加味して参照オブジェクトとの類似度を計算す
る類似度計算部１３と、利用者が、参照オブジェクトを
外部から入力するための参照オブジェクト入力部１４
と、利用者が、オブジェクト間の類似度を計算すための
類似観点の重みを指定する重み指定部１５と、オブジェ
クトを利用者に提示するためのオブジェクト提示部１６
と、利用者が、提示されたサンプルオブジェクト群か
ら、参照オブジェクトと類似していると思われるオブジ
ェクトを指定するための類似オブジェクト選択部１７
と、類似観点の重みを再計算する類似検索観点計算部１
８と、中間結果を一時的に蓄積しておく一時データ蓄積
部１９で構成されている。
【００２１】次に、本実施形態の動作を図２の流れ図に
より説明する。
より説明する。
【００２２】オブジェクトＯｂ1 の特徴量Ｏｂ11，Ｏｂ
12，・・・，Ｏｂ1n、オブジェクトＯｂ2 の特徴量Ｏｂ
21，Ｏｂ22，・・・，Ｏｂ2n、・・・、オブジェクトＯ
ｂmの特徴量Ｏｂm1，Ｏｂm2，・・・，Ｏｂmnが（ｎは
特徴量の種類の数）特徴量算出部１１によってあらかじ
め算出され、特徴量格納部１２に格納されている。
12，・・・，Ｏｂ1n、オブジェクトＯｂ2 の特徴量Ｏｂ
21，Ｏｂ22，・・・，Ｏｂ2n、・・・、オブジェクトＯ
ｂmの特徴量Ｏｂm1，Ｏｂm2，・・・，Ｏｂmnが（ｎは
特徴量の種類の数）特徴量算出部１１によってあらかじ
め算出され、特徴量格納部１２に格納されている。
【００２３】まず、利用者は参照オブジェクト入力部１
４から参照オブジェクトと、類似オブジェクトの提示件
数を入力する（ステップ２１）。次に、参照オブジェク
トの特徴量ＶＲ1 ，ＶＲ2 ，・・・，ＶＲn を特徴量算
出部１１により計算する（ステップ２２）。次に、類似
度計算部１３により、オブジェクトＯｂk （ｋ＝１〜
ｍ）の特徴量Ｖk1，Ｖk2，・・・，Ｖkn（ｎは特徴の種
類）と参照オブジェクトの特徴量ＶＲ1 ，ＶＲ2 ，・・
・，ＶＲn の間の特徴量の種類毎の距離ｄｋ1 ，ｄｋ
2 ，・・・，ｄｋn を計算し、さらにこれらを類似観点
の重みの初期値ｗ1〜ｗn で重み付けして、例えばｗ1
／ｄｋ1 ＋ｗ2 ／ｄｋ2 ＋・・・＋ｗn ／ｄｋn のよう
に類似度が計算される（ステップ２３）。次に、類似度
の高いものから、利用者が指定した件数だけ、それに対
応するオブジェクトがオブジェクト提示部１６によって
オブジェクトデータ蓄積部１０から取出され、利用者に
提示される（ステップ２４）。なお、距離データｄｋ
1 ，ｄｋ2 ，・・・，ｄｋn は一時データ蓄積部１９に
保管される。以上でサンプルオブジェクト群が得られ
る。次に、利用者は、サンプルオブジェクト群から、自
分が、参照オブジェクトに類似していると思うオブジェ
クトを類似オブジェクト選択部１７によって指定し、検
索を依頼する（ステップ２５）。次に、類似検索観点計
算部１８によって、参照オブジェクトと利用者によって
指定されたオブジェクトとの関係により、類似観点の重
みを再計算し、調整する（ステップ２６）。
４から参照オブジェクトと、類似オブジェクトの提示件
数を入力する（ステップ２１）。次に、参照オブジェク
トの特徴量ＶＲ1 ，ＶＲ2 ，・・・，ＶＲn を特徴量算
出部１１により計算する（ステップ２２）。次に、類似
度計算部１３により、オブジェクトＯｂk （ｋ＝１〜
ｍ）の特徴量Ｖk1，Ｖk2，・・・，Ｖkn（ｎは特徴の種
類）と参照オブジェクトの特徴量ＶＲ1 ，ＶＲ2 ，・・
・，ＶＲn の間の特徴量の種類毎の距離ｄｋ1 ，ｄｋ
2 ，・・・，ｄｋn を計算し、さらにこれらを類似観点
の重みの初期値ｗ1〜ｗn で重み付けして、例えばｗ1
／ｄｋ1 ＋ｗ2 ／ｄｋ2 ＋・・・＋ｗn ／ｄｋn のよう
に類似度が計算される（ステップ２３）。次に、類似度
の高いものから、利用者が指定した件数だけ、それに対
応するオブジェクトがオブジェクト提示部１６によって
オブジェクトデータ蓄積部１０から取出され、利用者に
提示される（ステップ２４）。なお、距離データｄｋ
1 ，ｄｋ2 ，・・・，ｄｋn は一時データ蓄積部１９に
保管される。以上でサンプルオブジェクト群が得られ
る。次に、利用者は、サンプルオブジェクト群から、自
分が、参照オブジェクトに類似していると思うオブジェ
クトを類似オブジェクト選択部１７によって指定し、検
索を依頼する（ステップ２５）。次に、類似検索観点計
算部１８によって、参照オブジェクトと利用者によって
指定されたオブジェクトとの関係により、類似観点の重
みを再計算し、調整する（ステップ２６）。
【００２４】図３はステップ２６の詳細な流れ図であ
る。まず、キューを空にする（ステップ３１）。次に、
距離ｄ1 ，ｄ2 ，・・・，ｄn を小さい順にソートし、
キューに入れる（ステップ３２）。次に、この距離の小
さい順に、特徴量Ｖi に対する重みｗi （０＜ｗi ≦
１）が小さくなるように重みｗi を設定する（ステップ
３１〜３７）。重み設定のための減少関数Ｆはたとえば
Ｆ（ｗi，ｃｎｔ）＝（ｎ＋１−ｃｎｔ）／ｎ（ｎは特
徴量の種類数）などが考えられる。新たに設定された重
みｗi は類似度計算部１３に渡される。
る。まず、キューを空にする（ステップ３１）。次に、
距離ｄ1 ，ｄ2 ，・・・，ｄn を小さい順にソートし、
キューに入れる（ステップ３２）。次に、この距離の小
さい順に、特徴量Ｖi に対する重みｗi （０＜ｗi ≦
１）が小さくなるように重みｗi を設定する（ステップ
３１〜３７）。重み設定のための減少関数Ｆはたとえば
Ｆ（ｗi，ｃｎｔ）＝（ｎ＋１−ｃｎｔ）／ｎ（ｎは特
徴量の種類数）などが考えられる。新たに設定された重
みｗi は類似度計算部１３に渡される。
【００２５】類似度計算部１３では、一時データ蓄積部
１９に格納されている距離データｄｋi （ｋ＝１〜ｍ、
ｉ＝１〜ｎ）を取り込み、新たに設定された重みｗ1，
ｗ2，・・・ｗnを用いて類似度ｗ1 ／ｄｋ1 ＋ｗ2 ／ｄ
ｋ2 ＋・・・＋ｗn ／ｄｋn（ｋ＝１〜ｍ）が計算され
る（ステップ２７）。最後に、類似度が高い順に対応す
るオブジェクトがオブジェクト提示部１６により利用者
に提示される（ステップ２８）。
１９に格納されている距離データｄｋi （ｋ＝１〜ｍ、
ｉ＝１〜ｎ）を取り込み、新たに設定された重みｗ1，
ｗ2，・・・ｗnを用いて類似度ｗ1 ／ｄｋ1 ＋ｗ2 ／ｄ
ｋ2 ＋・・・＋ｗn ／ｄｋn（ｋ＝１〜ｍ）が計算され
る（ステップ２７）。最後に、類似度が高い順に対応す
るオブジェクトがオブジェクト提示部１６により利用者
に提示される（ステップ２８）。
【００２６】このようにして得られたオブジェクトをサ
ンプルオブジェクト群としてステップ２５からの処理を
繰り返すことができる。
ンプルオブジェクト群としてステップ２５からの処理を
繰り返すことができる。
【００２７】なお、利用者が重みの初期値を指定をしな
かった場合は、装置にあらかじめ登録されているデフォ
ルトの重み値を初期値として用いる。
かった場合は、装置にあらかじめ登録されているデフォ
ルトの重み値を初期値として用いる。
【００２８】以上の実施形態では、ステップ２１〜２４
の処理で最初のサンプルオブジェクト群を得たが、オブ
ジェクトデータ蓄積部１０に蓄積されているオブジェク
トから例えばランダムにオブジェクトを選んで、サンプ
ルオブジェクト群に用いることもできる。
の処理で最初のサンプルオブジェクト群を得たが、オブ
ジェクトデータ蓄積部１０に蓄積されているオブジェク
トから例えばランダムにオブジェクトを選んで、サンプ
ルオブジェクト群に用いることもできる。
【００２９】図４は本発明の第２の実施形態の類似オブ
ジェクト検索装置である類似画像検索装置の構成図、図
５はその動作を示す流れ図である。
ジェクト検索装置である類似画像検索装置の構成図、図
５はその動作を示す流れ図である。
【００３０】本実施形態の類似画像検索装置は、１００
件の画像データＩ1，Ｉ2，・・・，Ｉ100を蓄積し、特
徴量データを蓄積するデータ蓄積部４０と、画像データ
Ｉ1〜Ｉ100の特徴量（色調、明度、彩度）Ｖｋ1 ，Ｖｋ
2 ，Ｖｋ3 （ｋ＝１〜１００）を算出し、データ蓄積部
４０に蓄積する特徴量算出部４１と、特徴量から距離を
計算し、それに類似観点の重みを加味して参照画像との
類似度を計算する類似度計算部４３と、利用者が参照画
像を外部から入力するための参照画像入力部４４と、利
用者が、類似観点の重みを指定する重み指定部４５と、
類似画像を利用者に表示し、また利用者がその中から画
像を選択するための画像提示・類似画像選択部４５と、
類似観点の重みを再計算する類似検索観点計算部４８
と、中間結果を一時的に蓄積しておく一時データ蓄積部
４９で構成されている。
件の画像データＩ1，Ｉ2，・・・，Ｉ100を蓄積し、特
徴量データを蓄積するデータ蓄積部４０と、画像データ
Ｉ1〜Ｉ100の特徴量（色調、明度、彩度）Ｖｋ1 ，Ｖｋ
2 ，Ｖｋ3 （ｋ＝１〜１００）を算出し、データ蓄積部
４０に蓄積する特徴量算出部４１と、特徴量から距離を
計算し、それに類似観点の重みを加味して参照画像との
類似度を計算する類似度計算部４３と、利用者が参照画
像を外部から入力するための参照画像入力部４４と、利
用者が、類似観点の重みを指定する重み指定部４５と、
類似画像を利用者に表示し、また利用者がその中から画
像を選択するための画像提示・類似画像選択部４５と、
類似観点の重みを再計算する類似検索観点計算部４８
と、中間結果を一時的に蓄積しておく一時データ蓄積部
４９で構成されている。
【００３１】参照画像入力部４４の例としてスキャナが
考えられる。スキャナにより紙に印刷された絵や写真を
取り込むことができる。また、ネットワークを経由し
て、他のサイトから画像データを取り込んでくることも
考えられる。また、描画ツールのようなものにより、利
用者がその場で、検索したい画像の大体のスケッチを入
力して参照画像にすることも考えられる。
考えられる。スキャナにより紙に印刷された絵や写真を
取り込むことができる。また、ネットワークを経由し
て、他のサイトから画像データを取り込んでくることも
考えられる。また、描画ツールのようなものにより、利
用者がその場で、検索したい画像の大体のスケッチを入
力して参照画像にすることも考えられる。
【００３２】利用者が重みの初期値を指定をしなかった
場合は、装置にあらかじめ登録してあるデフォルトの重
み値を初期値として用いる。ここでは、デフォルト値を
用いる場合を説明する。デフォルト値としてｗ1 ＝ｗ2
＝ｗ3 ＝０．５とする。
場合は、装置にあらかじめ登録してあるデフォルトの重
み値を初期値として用いる。ここでは、デフォルト値を
用いる場合を説明する。デフォルト値としてｗ1 ＝ｗ2
＝ｗ3 ＝０．５とする。
【００３３】次に、本実施形態の動作を図５の流れ図に
より説明する。
より説明する。
【００３４】画像データＩ1〜Ｉ100の特徴量（色調、明
度、彩度）Ｖｋ1 ，Ｖｋ2 ，Ｖｋ3（ｋ＝１〜１００）
が特徴量算出部４１によってあらかじめ算出され、デー
タ蓄積部３０に画像データＩ1〜Ｉ100とともに格納され
ている。
度、彩度）Ｖｋ1 ，Ｖｋ2 ，Ｖｋ3（ｋ＝１〜１００）
が特徴量算出部４１によってあらかじめ算出され、デー
タ蓄積部３０に画像データＩ1〜Ｉ100とともに格納され
ている。
【００３５】まず、利用者は参照画像入力部４４から参
照画像と、類似画像の表示件数「１０件」を入力する
（ステップ５１）。次に、参照画像の特徴量ＶＲ1 ，Ｖ
Ｒ2 ，ＶＲ3 が画像特徴量算出部４１により計算され、
データ蓄積部４０に格納される（ステップ５２）。次
に、類似度計算部４３により、画像データＩ1〜Ｉ100の
特徴量Ｖｋ1 ，Ｖｋ2 ，Ｖｋ3 （ｋ＝１〜１００）と参
照画像の特徴量ＶＲ1 ，ＶＲ2 ，ＶＲ3 の間の距離ｄｋ
1 ，ｄｋ2 ，ｄｋ3 （ｋ＝１〜１００）を計算し、さら
にこれらを類似観点の重みの初期値ｗ1 ，ｗ2 ，ｗ3 で
重み付けして、ｗ1／ｄｋ1 ＋ｗ2 ／ｄｋ2 ＋ｗ3 ／ｄ
ｋ3 のように類似度が計算される（ステップ５３）。次
に、類似度の高いものから、利用者が指定した１０件だ
け、それに対応する画像データが画像提示・類似画像選
択部４５によってデータ蓄積部４０から取り出され、表
示される（ステップ５４）。なお、距離データｄｋ1 ，
ｄｋ2，ｄｋ3 は一時データ蓄積部４９に保管される。
照画像と、類似画像の表示件数「１０件」を入力する
（ステップ５１）。次に、参照画像の特徴量ＶＲ1 ，Ｖ
Ｒ2 ，ＶＲ3 が画像特徴量算出部４１により計算され、
データ蓄積部４０に格納される（ステップ５２）。次
に、類似度計算部４３により、画像データＩ1〜Ｉ100の
特徴量Ｖｋ1 ，Ｖｋ2 ，Ｖｋ3 （ｋ＝１〜１００）と参
照画像の特徴量ＶＲ1 ，ＶＲ2 ，ＶＲ3 の間の距離ｄｋ
1 ，ｄｋ2 ，ｄｋ3 （ｋ＝１〜１００）を計算し、さら
にこれらを類似観点の重みの初期値ｗ1 ，ｗ2 ，ｗ3 で
重み付けして、ｗ1／ｄｋ1 ＋ｗ2 ／ｄｋ2 ＋ｗ3 ／ｄ
ｋ3 のように類似度が計算される（ステップ５３）。次
に、類似度の高いものから、利用者が指定した１０件だ
け、それに対応する画像データが画像提示・類似画像選
択部４５によってデータ蓄積部４０から取り出され、表
示される（ステップ５４）。なお、距離データｄｋ1 ，
ｄｋ2，ｄｋ3 は一時データ蓄積部４９に保管される。
【００３６】次に、利用者は、表示されている画像の中
から、自分が、参照画像に類似していると思う画像を類
似画像選択部４５により指定し、再検索を要求する（ス
テップ５５）。本実施形態では、結果の表示されたブラ
ウザから、類似していると思われる画像を直接クリック
することにより選択する。次に、類似検索観点計算部４
８により類似観点の重みを再計算する（ステップ５
６）。再計算の手順は図３の方法に従う。距離ｄ1，
ｄ2，ｄ3をそれぞれ、３，１，２とする。これは参照画
像と利用者の指定した画像とでは第２の特徴量である
「明度」が一番近いということになる。つまり、利用者
は「明度」という観点で類似の画像を検索したいという
ことが読み取れる。そこで次のように重みを再設定す
る。再設定のための減少関数ＦとしてＦ（ｗi，ｃｎ
ｔ）＝（４−ｃｎｔ）／３を用いると、ｗ2 ＝１、ｗ3
＝２／３、ｗ1 ＝１／３となる。次に、この新しい重み
ｗ1 ，ｗ2 ，ｗ 3 の値を用いて類似度計算部４３により
各画像に対して類似度ｗ1 ／ｄｋ1 ＋ｗ 2 ／ｄｋ2 ＋ｗ
3 ／ｄｋ3 が計算される（ステップ５７）。このとき距
離データｄｋ1 ，ｄｋ2 ，ｄｋ3 （ｋ＝１，・・・，１
００）は一時データ蓄積部４９に格納されているものが
再利用される。最後に、類似度が高い順に対応する画像
データが画像表示部４５に表示される（ステップ５
８）。
から、自分が、参照画像に類似していると思う画像を類
似画像選択部４５により指定し、再検索を要求する（ス
テップ５５）。本実施形態では、結果の表示されたブラ
ウザから、類似していると思われる画像を直接クリック
することにより選択する。次に、類似検索観点計算部４
８により類似観点の重みを再計算する（ステップ５
６）。再計算の手順は図３の方法に従う。距離ｄ1，
ｄ2，ｄ3をそれぞれ、３，１，２とする。これは参照画
像と利用者の指定した画像とでは第２の特徴量である
「明度」が一番近いということになる。つまり、利用者
は「明度」という観点で類似の画像を検索したいという
ことが読み取れる。そこで次のように重みを再設定す
る。再設定のための減少関数ＦとしてＦ（ｗi，ｃｎ
ｔ）＝（４−ｃｎｔ）／３を用いると、ｗ2 ＝１、ｗ3
＝２／３、ｗ1 ＝１／３となる。次に、この新しい重み
ｗ1 ，ｗ2 ，ｗ 3 の値を用いて類似度計算部４３により
各画像に対して類似度ｗ1 ／ｄｋ1 ＋ｗ 2 ／ｄｋ2 ＋ｗ
3 ／ｄｋ3 が計算される（ステップ５７）。このとき距
離データｄｋ1 ，ｄｋ2 ，ｄｋ3 （ｋ＝１，・・・，１
００）は一時データ蓄積部４９に格納されているものが
再利用される。最後に、類似度が高い順に対応する画像
データが画像表示部４５に表示される（ステップ５
８）。
【００３７】これにより、明度が近いものがある程度優
先されて検索されることになる。
先されて検索されることになる。
【００３８】利用者は、さらに表示された結果の中から
類似していると思われるものを指定することでステップ
５５からの処理を繰り返すことができる。
類似していると思われるものを指定することでステップ
５５からの処理を繰り返すことができる。
【００３９】本実施形態により、利用者は、類似と思え
るオブジェクトを指定することで、利用者の意図にあっ
た類似オブジェクトが検索されることが可能になる。
るオブジェクトを指定することで、利用者の意図にあっ
た類似オブジェクトが検索されることが可能になる。
【００４０】
【発明の効果】以上説明したように、本発明は、最初に
提示されたいくつかのサンプルオブジェクトから、利用
者が参照オブジェクトに一番類似していると思えるオブ
ジェクトを指定することで、類似観点を調整して、検索
を行い、検索結果を提示することにより、利用者の意図
に合った類似オブジェクトを検索できるという効果があ
る。
提示されたいくつかのサンプルオブジェクトから、利用
者が参照オブジェクトに一番類似していると思えるオブ
ジェクトを指定することで、類似観点を調整して、検索
を行い、検索結果を提示することにより、利用者の意図
に合った類似オブジェクトを検索できるという効果があ
る。
【図１】本発明の第１の実施形態の類似オブジェクト検
索装置の構成図である。
索装置の構成図である。
【図２】図１の実施形態の動作を示す流れ図である。
【図３】図２中のステップ２６の詳細な流れ図である。
【図４】本発明の第２の実施形態の類似オブジェクト検
索装置の構成図である。
索装置の構成図である。
【図５】図４の実施形態の動作を示す流れ図である。
１０ オブジェクトデータ蓄積部 １１ 特徴量算出部 １２ 特徴量データ格納部 １３ 類似度計算部 １４ 参照オブジェクト入力部 １５ 重み指定部 １６ オブジェクト提示部 １７ 類似オブジェクト選択部 １８ 類似検索観点計算部 １９ 一時データ蓄積部 ２１〜２８，３１〜３７ ステップ ４０ データ ４１ 特徴量算出部 ４３ 類似度計算部 ４４ 参照画像入力部 ４５ 重み指定部 ４８ 類似検索観点計算部 ４９ 一時データ蓄積部 ５１〜５８ ステップ
Claims (9)
- 【請求項１】 デジタル化された多数のオブジェクトの
中から、利用者が指定したオブジェクトである参照オブ
ジェクトに類似したオブジェクトを、類似度の高いもの
からある数だけ取り出して利用者に提示する類似オブジ
ェクト検索方法であって、 前記参照オブジェクトを利用者が入力する段階と、 前記参照オブジェクトと前記各オブジェクト間の類似度
を類似観点の重みを加味して計算し、前記オブジェクト
を類似度の高い順に全てまたは指定された数だけサンプ
ルオブジェクト群として利用者に提示する段階と、 前記サンプルオブジェクト群から前記参照オブジェクト
に類似していると思われるオブジェクトを利用者が指定
する段階と、 前記参照オブジェクトと利用者によって指定されたオブ
ジェクトの関係により前記類似観点の重みを再計算する
段階と、 前記参照オブジェクトと前記各オブジェクト間の類似度
を、前記再計算された類似観点の重みを加味して計算す
る段階と、 利用者によって指定された件数のオブジェクトを、類似
度の高い順に利用者に提示する段階を有する類似オブジ
ェクト検索方法。 - 【請求項２】 デジタル化された多数のオブジェクトの
中から、利用者が指定したオブジェクトである参照オブ
ジェクトに類似したオブジェクトを、類似度の高いもの
かあらある数だけ取り出して利用者に提示する類似オブ
ジェクト検索方法であって、 前記参照オブジェクトを利用者が入力する段階と、 前記オブジェクトからサンプルオブジェクト群を選択す
る段階と、 前記サンプルオブジェクト群から前記参照オブジェクト
に類似していると思われるオブジェクトを利用者が指定
する段階と、 前記参照オブジェクトと利用者によって指定されたオブ
ジェクトの関係により類似観点の重みを再計算する段階
と、 前記参照オブジェクトと各オブジェクト間の類似度を前
記再計算された類似観点の重みを加味して計算する段階
と、 利用者によって指定された件数のオブジェクトを、類似
度の高い順に利用者に提示する段階を有する類似オブジ
ェクト検索方法。 - 【請求項３】 利用者に提示されたオブジェクトを前記
サンプルオブジェクト群として用い、オブジェクトを利
用者が指定する段階以降の動作を繰り返す、請求項１ま
たは２記載の方法。 - 【請求項４】 前記重みの初期値が利用者によって指定
される、請求項１から３のいずれか１項記載の方法。 - 【請求項５】 前記重みの初期値が利用者によって指定
されなかった場合、あらかじめ登録されているデフォル
トの重みを前記初期値として用いる、請求項１から３の
いずれか１項記載の方法。 - 【請求項６】 デジタル化された多数のオブジェクトの
中から、利用者が指定したオブジェクトである参照オブ
ジェクトに類似したオブジェクトを、類似している順に
ある数だけ取り出して利用者に提示する類似オブジェク
ト検索装置であって、 デジタル化されたオブジェクトデータを蓄積するオブジ
ェクトデータ蓄積手段と、 利用者が前記参照オブジェクトを入力するための参照オ
ブジェクト入力手段と、 サンプルオブジェクト群から前記参照オブジェクトに類
似していると思われるオブジェクトを利用者が指定する
オブジェクト選択手段と、 前記参照オブジェクトと、利用者によって指定されたオ
ブジェクトの関係により類似観点の重みを再計算する類
似検索観点計算手段と、 前記参照オブジェクトと各オブジェクト間の類似度を、
前記再計算された類似観点の重みを加味して計算する類
似度計算手段と、 利用者によって指定された件数のオブジェクトを、類似
度の高い順に利用者に提示する類似オブジェクト提示手
段を有する類似オブジェクト検索装置。 - 【請求項７】 前記サンプルオブジェクト群が、前記オ
ブジェクトデータ蓄積手段に蓄積されているオブジェク
トから選択される、請求項６記載の装置。 - 【請求項８】 前記オブジェクトデータ蓄積手段に蓄積
されているオブジェクトと前記参照オブジェクト間の類
似度を、利用者によって指定された類似観点の重みまた
は装置にあらかじめ登録されているデフォルトの類似観
点の重みを初期値として用いて計算し、類似度が高いも
のから、利用者が指定した件数だけ前記オブジェクトデ
ータ蓄積手段から前記サンプルオブジェクト群として取
り出し、利用者に提示する手段をさらに有する、請求項
６記載の装置。 - 【請求項９】 利用者が、提示されたオブジェクト群の
中で、参照オブジェクトと類似していると思われるオブ
ジェクトを指定するための類似オブジェクト選択手段を
さらに有する、請求項６記載の装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP31361596A JP3609225B2 (ja) | 1996-11-25 | 1996-11-25 | 類似オブジェクト検索装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP31361596A JP3609225B2 (ja) | 1996-11-25 | 1996-11-25 | 類似オブジェクト検索装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10154149A true JPH10154149A (ja) | 1998-06-09 |
| JP3609225B2 JP3609225B2 (ja) | 2005-01-12 |
Family
ID=18043457
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP31361596A Expired - Fee Related JP3609225B2 (ja) | 1996-11-25 | 1996-11-25 | 類似オブジェクト検索装置 |
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| JP (1) | JP3609225B2 (ja) |
Cited By (24)
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| JP2001134599A (ja) * | 1999-11-08 | 2001-05-18 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | データベースの検索方法とその装置並びにデータベースの検索プログラムを記録した記録媒体 |
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- 1996-11-25 JP JP31361596A patent/JP3609225B2/ja not_active Expired - Fee Related
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