JPH10275161A - 画像検索方法およびその処理を実行するためのプログラムを記録した記録媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 検索者が検索したい画像に対する漠然とした
要求を有している場合にも、その要求に合致する画像を
効率よく検索することのできる技術を提供する。 【解決手段】 傾向探索フェーズにおいては、表示され
た画像の中から所定数以上の複数の画像を仮選択する。
そして、仮選択された画像に関して、画像データベース
に予め登録されているキーワードを調べて、仮選択され
た画像に共通する共通キーワードを抽出する。また、次
候補として表示されるべき複数の画像に対して、共通キ
ーワードとの関連性の深さに応じた第１の優先順位を割
り当てる。関連性抽出フェーズでは、仮選択された画像
とともに、次候補として表示されるべき複数の画像の少
なくとも一部を第１の優先順位に従って表示する。こう
して表示された複数の画像の中から少なくとも１つの画
像を確定的に選択する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、画像データベー
ス内から所望の画像を検索するための方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】画像データベースに大量の画像を保管し
検索して再利用する場合に、画像データの数が多くなれ
ばなるほど効率の良い検索の必要性が増大する。画像の
検索には、各画像に予め付与されているキーワードを指
定し、そのキーワードを有する画像を検索する方法が一
般的である。

【０００３】ところが、検索者が検索したい画像のキー
ワードを入力できるほどには画像に対する要求を明確に
認識しておらず、検索したい画像に対する漠然とした要
求を有しているだけの場合がある。このような場合に
は、検索者が画像を次々と閲覧しながら、その漠然とし
た要求に合致した画像があるか否かを調べてゆくのが普
通であった。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかし、上述のような
場合には、検索者の漠然とした要求に合致するような画
像を画像データベースから効率よく抽出して表示してい
くことは困難である。このため、検索に多大の時間を要
するという問題があった。

【０００５】この発明は、従来技術における上述の課題
を解決するためになされたものであり、検索者が検索し
たい画像に対する漠然とした要求を有している場合に
も、その要求に合致する画像を効率よく検索することの
できる技術を提供することを目的とする。

【０００６】

【課題を解決するための手段およびその作用・効果】上
述の課題の少なくとも一部を解決するため、この発明に
よる方法は、画像データベース内から所望の画像を検索
するための方法であって、（ａ）前記画像データベース
に登録されている複数の画像の少なくとも一部を表示手
段に表示し、表示された画像の中から所定数以上の複数
の画像を仮選択する工程と、（ｂ）仮選択された画像に
関して前記画像データベースに予め登録されているキー
ワードを調べて前記仮選択された画像に共通する共通キ
ーワードを抽出する工程と、（ｃ）次候補として表示さ
れるべき複数の画像に対して、前記共通キーワードとの
関連性の深さに応じた第１の優先順位を割り当てる工程
と、（ｄ）前記仮選択された画像とともに、前記次候補
として表示されるべき複数の画像の少なくとも一部を前
記第１の優先順位に従って表示する工程と、（ｅ）表示
された複数の画像の中から少なくとも１つの画像を確定
的に選択する工程と、を備えることを特徴とする。

【０００７】上記の方法によれば、ユーザが漠然とした
要求を有している場合にも、その漠然とした要求に或る
程度合致する複数の画像を仮選択することは可能であ
る。こうして仮選択された画像に共通する共通キーワー
ドは、ユーザの漠然とした要求にかなり合致したもので
ある。従って、この共通キーワードとの関連性の深さに
応じて各画像に第１の優先順位を割当て、この優先順位
に応じて次候補となる画像を表示すれば、ユーザの要求
にかなり合致した画像を順次優先的に表示してゆくこと
ができる。ユーザは、このようにして表示された画像の
中から、漠然とした要求にぴったりと合致する画像を確
定的に選択することができる。

【０００８】上記の方法において、前記仮選択された画
像が複数の共通キーワードを有する時に、前記工程
（ｃ）は、前記次候補として表示されるべき各画像が有
する前記共通キーワードの数に少なくとも応じて、各画
像に前記第１の優先順位を割り当てることが好ましい。

【０００９】より多くの共通キーワードを有する画像
は、ユーザの要求との合致度がより高いと考えられる。
従って、より多くの共通キーワードを有する画像に対し
て、より高い優先順位を割り当てるようにすることによ
って、ユーザの要求に良く合致した画像が優先的に表示
されるようにすることができる。

【００１０】上記の方法において、前記複数の共通キー
ワードに対して予め評価順位が割り当てられており、前
記工程（ｃ）は、前記次候補として表示されるべき各画
像が有する前記共通キーワードの数と評価順位と応じ
て、各画像に前記第１の優先順位を割り当てる、ことが
好ましい。

【００１１】こうすれば、各画像を次候補として表示す
る際の第１の優先順位を、より適切に割り当てることが
できる。

【００１２】また、上記の方法において、前記キーワー
ドは、画像の内容との直接的な関連性を示す第１種のキ
ーワードと、画像の内容との直接的な関連性は無いが前
記第１種のキーワードとは関連性を有する第２種のキー
ワードとを含み、前記第１種のキーワードは前記第２種
のキーワードよりも高い評価順位を有するようにしても
よい。

【００１３】このように、第１種と第２種のキーワード
を用いると、ユーザの漠然とした要求に共通するキーワ
ードをうまく抽出できる場合がある。第１種のキーワー
ドは画像の内容との直接的な関連性を示しているので、
第２種のキーワードよりも評価順位を高めておけば、第
１の優先順位を適切に割り当てることができる。

【００１４】上記方法は、さらに、入力されたキーワー
ドによる検索によって、前記次候補として表示されるべ
き画像を前記画像データベースから予め抽出する工程、
を備えることが好ましい。

【００１５】こうすれば、表示手段に表示される画像を
予め絞り込んでおくことができるので、ユーザの要求に
応じた画像をより効率的に検索することができる。

【００１６】また、前記工程（ａ）は、関連性の深い画
像が連続した順序で表示されないように、前記表示手段
に表示されるべき画像に対して仮選択のための第２の優
先順位を割り当てる工程と、前記第２の優先順位に従っ
て表示手段に画像を順次表示する工程を含む、ことが好
ましい。

【００１７】こうすれば、共通キーワードを抽出する前
の画像の仮選択の際に、異なる内容を有する多くの種類
の画像を表示できるので、ユーザが多くの種類の画像の
中から仮選択を行うことができる。

【００１８】また、前記工程（ａ）は、前記仮選択され
た画像の数が前記所定数に満たない時には、前記仮選択
された画像とともに、前記第２優先順位に従って他の画
像を表示するようにすることが好ましい。

【００１９】こうすれば、仮選択された画像が所定数に
なるまで、種々の異なる内容の画像を順次表示していく
ことができる。

【００２０】また、前記工程（ｄ）は、表示された画像
の中から仮選択される画像を追加し得る工程と、仮選択
の追加がなされたときに、仮選択されたすべての画像と
ともに、前記第１の優先順位に従って他の画像を表示す
る工程と、を備える、ことが好ましい。

【００２１】こうすれば、ユーザが、それまでに仮選択
された画像と、次候補として表示された画像とを観察で
きるので、漠然とした要求に合致した画像を容易に確定
的に選択することができる。

【００２２】本発明による記録媒体は、画像データベー
ス内から所望の画像を検索するためのコンピュータプロ
グラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体
であって、前記画像データベースに登録されている複数
の画像の少なくとも一部を表示手段に表示し、表示され
た画像の中から所定数以上の複数の画像を仮選択するた
めの第１の選択機能と、仮選択された画像に関して前記
画像データベースに予め登録されているキーワードを調
べて前記仮選択された画像に共通する共通キーワードを
抽出する共通キーワード抽出機能と、次候補として表示
されるべき複数の画像に対して、前記共通キーワードと
の関連性の深さに応じた第１の優先順位を割り当てる優
先順位割当機能と、前記仮選択された画像とともに、前
記次候補として表示されるべき複数の画像の少なくとも
一部を前記第１の優先順位に従って表示する候補画像配
列機能と、表示された複数の画像の中から少なくとも１
つの画像を確定的に選択する第２の選択機能と、をコン
ピュータに実現させるためのコンピュータプログラムを
記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。

【００２３】このような記録媒体に記録されたコンピュ
ータプログラムがコンピュータによって実行されると、
上記方法と同様に、検索者が検索したい画像に対する漠
然とした要求を有している場合にも、その要求に合致す
る画像を効率よく検索することができる。

【００２４】

【発明の他の態様】この発明は、以下のような他の態様
も含んでいる。第１の態様は、画像データベース内から
所望の画像を検索するための装置であって、画像を表示
するための表示手段と、前記画像データベースに登録さ
れている複数の画像の少なくとも一部を前記表示手段に
表示し、表示された画像の中から所定数以上の複数の画
像を仮選択するための第１の選択手段と、仮選択された
画像に関して前記画像データベースに予め登録されてい
るキーワードを調べて前記仮選択された画像に共通する
共通キーワードを抽出する共通キーワード抽出手段と、
次候補として表示されるべき複数の画像に対して、前記
共通キーワードとの関連性の深さに応じた第１の優先順
位を割り当てる優先順位割当手段と、前記仮選択された
画像とともに、前記次候補として表示されるべき複数の
画像の少なくとも一部を前記第１の優先順位に従って表
示する候補画像配列手段と、表示された複数の画像の中
から少なくとも１つの画像を確定的に選択する第２の選
択手段と、を備えることを特徴とする。

【００２５】第２の態様は、コンピュータに上記の発明
の各工程または各手段の機能を実行させるコンピュータ
プログラムを通信経路を介して供給するプログラム供給
装置である。

【００２６】

【発明の実施の形態】

Ａ．実施例の構成と動作：次に、本発明の実施の形態を
実施例に基づき説明する。図１は、この発明の実施例を
適用する画像検索システムの構成を示すブロック図であ
る。この画像検索システムは、ＣＰＵ２０と、メインメ
モリとしてのＲＯＭ２２およびＲＡＭ２４と、ディスプ
レイインタフェイス２６と、ディスプレイインタフェイ
ス２６に接続されたカラーディスプレイ２８と、外部記
憶媒体としてのハードディスク３０と、マウス・キーボ
ードインタフェイス３２と、このインタフェイス３２に
接続されたマウス３４およびキーボード３６とを備える
コンピュータシステムである。

【００２７】この実施例においては、カラーディスプレ
イ２８は画像を表示するための表示手段として用いられ
ており、また、マウス３４またはキーボード３６が表示
された画像の中からユーザが画像を選択するための選択
手段として用いられる。ＲＡＭ２４には、画像検索手段
４０として機能するコンピュータプログラムが格納され
ている。画像検索手段４０は、共通キーワード抽出手段
４２と優先順位割当手段４４と候補画像配列手段４６と
を含んでいる。

【００２８】なお、これらの各手段の機能を実現するコ
ンピュータプログラム（アプリケーションプログラム）
は、フロッピディスクやＣＤ−ＲＯＭ等の携帯型の記録
媒体に格納された形態で提供され、その記録媒体からコ
ンピュータシステムの外部記憶装置に転送される。ある
いは、通信経路を介してプログラム供給装置からコンピ
ュータシステムにコンピュータプログラムを供給するよ
うにしてもよい。そして、実行時には、外部記憶装置か
らメインメモリにコンピュータプログラムが転送されて
記憶される。この明細書において、コンピュータシステ
ムとは、ハードウェアとオペレーションシステムとを含
み、オペレーションシステムの制御の下で動作する装置
を意味している。アプリケーションプログラムは、この
ようなコンピュータシステムに、上述の各部の機能を実
現させる。なお、上述の機能の一部は、アプリケーショ
ンプログラムでなく、オペレーションシステムによって
実現されていても良い。

【００２９】なお、この発明において、「記録媒体」と
は、上述した携帯型の記録媒体に限らず、各種のＲＡＭ
やＲＯＭ等のコンピュータ内の内部記憶装置や、ハード
ディスク等のコンピュータに固定されている外部記憶装
置も含んでいる。すなわち、この発明の「記録媒体」
は、コンピュータが読取り可能な種々の媒体を含んでい
る。

【００３０】ハードディスク３０には、多数の画像が登
録された画像データベース３８が格納されている。図２
は、画像データベース３８の構造を示す説明図である。
画像データベース３８は、画像データファイル群５０
と、テクスチャキーワードテーブル５２と、感性キーワ
ードテーブル５４とを有している。画像データファイル
群５０は、テクスチャキーワードテーブル５２および感
性キーワードテーブル５４にそれぞれ関連付けられてい
る。テクスチャキーワードテーブル５２と感性キーワー
ドテーブル５４の内容については後述する。

【００３１】図２（Ｂ）は、画像データファイル群５０
の内容を示している。画像データファイル群５０に含ま
れている各画像データファイルは、画像名と、画像情報
と、テクスチャキーワードと、感性キーワードと、間引
き画像データと、実画像データとを含んでいる。画像情
報には、その画像の画像データ番号（画像に割り当てら
れた連続番号）や、分解能［ドット／インチ］、表色系
（ＣＭＹＫ表色系やＲＧＢ表色系）、画像のサイズ等を
示す情報が含まれている。キーワードの内容については
さらに後述する。間引き画像データは、実画像データの
全体を所定の間引き率（例えば１／５）で間引くことに
よって、全体の画像を縮小した画像を表すデータであ
る。検索の途中でカラーディスプレイ２８に画像を表示
する際には、この間引き画像データに従って各画像が表
示される。また、確定的に選択された画像については、
その実画像データが画像データベース３８から読み出さ
れる。

【００３２】図３は、テクスチャキーワードテーブル５
２の内容を示す説明図である。図３（Ａ）に示すよう
に、テクスチャキーワードテーブル５２には複数のキー
ワード群が登録されている。図３（Ｂ）に示すように、
各キーワード群は、分類キーワード（第１層キーワー
ド）と、具体的キーワード群（第２層キーワード）と、
関連キーワード群とが含まれている。図３（Ｃ），
（Ｄ）は、キーワード群の例を示している。図３（Ｃ）
のキーワード群の分類キーワードは「山」であり、この
分類キーワードに分類される具体的キーワードとしては
「富士山」、「比叡山」、「愛宕山」等の具体的な山の
名称が登録されている。また、関連キーワード群として
は、「森」、「川」、「海」などが登録されている。な
お、広義の関連キーワードには、分類キーワード（例え
ば「山」）自身も含まれる。これに対して、狭義の関連
キーワードは、その分類キーワード自身を含まないもの
を言う。図３（Ｃ）において、関連キーワードの欄に
「山」が括弧内に記されているのは、これが広義の関連
キーワードに含まれることを意味している。一方、図３
（Ｄ）のキーワード群の分類キーワードは「海」であ
り、この分類キーワードに分類される具体的キーワード
としては「駿河湾」、「大阪湾」、「瀬戸内海」等の具
体的な海の名称が登録されている。また、関連キーワー
ド群としては、「湖」、「砂浜」、「山」などが登録さ
れている。図３（Ｃ）の場合と同様に、分類キーワード
「海」自身も広義の関連キーワードに含まれている。

【００３３】具体的キーワードと分類キーワードは、各
画像の内容との直接的な関連性を示す第１種のキーワー
ドである。例えば富士山を含む画像に対して「富士山」
という具体的キーワードと、「山」という分類キーワー
ドとが割り当てられる。但し、１つの画像に対して複数
の具体的キーワードや複数の分類キーワードを割り当て
ることも可能である。この例からも解るように、具体的
キーワードは固有名称で表され、分類キーワードは普通
名称で表される点で異なる。また、分類キーワードは具
体的キーワードの上位概念となっている。なお、これら
を「テクスチャ」キーワードと呼ぶのは、画像処理の分
野において、画像の内容がしばしば「テクスチャ」と呼
ばれるからである。

【００３４】なお、この例のように、画像の内容との直
接的な関連性を示す第１種のキーワードを、分類キーワ
ードと具体的キーワードのような階層構造で構成する必
要はなく、一層構造で構成してもよい。この時、例えば
「山」と「富士山」とを、いずれも同じレベルのキーワ
ードとして登録することができる。

【００３５】関連キーワードは、画像の内容との直接的
な関連性を示すものでは無いが、分類キーワードとの概
念的な関連性を有するキーワードである。図３（Ｃ）の
例では、分類キーワード「山」に関連性を有するキーワ
ードとして、「森」、「川」、「海」などが登録されて
いる。例えば、富士山を含む画像に関しては、森や川や
海を含まなくても、その関連性キーワード群として
「森」、「川」、「海」等が登録される。

【００３６】なお、図２（Ｂ）に示す画像データファイ
ルの中には、このテクスチャキーワードの中で、少なく
とも具体的キーワードが登録されていればよい。こうす
れば、図３に示すテクスチャキーワードテーブル５２を
参照することによって、その具体的キーワードに対する
分類キーワードや関連キーワード群を取得することがで
きる。

【００３７】図４は、感性キーワードテーブル５４の内
容を示す説明図である。感性キーワードテーブル５４に
は、各感性キーワードに対して感性座標上の座標値が登
録されている。図４（Ｂ）は、感性座標を示している。
感性座標のｘ軸は「ウォーム」から「クール」に向かう
軸であり、ｙ軸は「ハード」から「ソフト」に向かう軸
である。各画像の感性キーワードは、各画像に含まれる
色の統計的な数値（平均値やピーク値等）に従って決定
される。例えば、オレンジ系統の色が多い画像に対して
は「ウォーム」や「ソフト」に近い座標値が割り当てら
れ、青系統の色が多い画像に対しては「クール」や「ハ
ード」に近い座標値が割り当てられる。図４（Ｂ）に
は、種々の感性キーワードの座標が例示されている。

【００３８】各画像のテクスチャキーワードと感性キー
ワードは、図２（Ｂ）に示すように画像データファイル
に登録される。また、テクスチャキーワードは図３に示
すテクスチャキーワードテーブル５２にも登録され、感
性キーワードは図４に示す感性キーワードテーブル５４
にも登録される。なお、画像データベース３８には、必
ずしも感性キーワードを登録する必要はなく、テクスチ
ャキーワードのような画像の内容との直接的な関連性を
示すキーワードが登録されていればよい。

【００３９】図５は、画像検索手段４０による画像の検
索処理の手順を示すフローチャートである。ステップＳ
１では、まず、ユーザが「曖昧検索」を行う旨を画像検
索システムに入力して、曖昧検索用のメイングラフィッ
クユーザインタフェイス（以下、「メインＧＵＩ」と呼
ぶ）をカラーディスプレイ２８に表示させる。ここで、
「曖昧検索」とは、ユーザがキーワードを入力する必要
なしに画像を検索し得る検索処理を意味している。但
し、後述するように、検索対象となる画像を或る程度
（例えば風景に）限定するために、予めいくつかのキー
ワードを入力して、検索の範囲を絞り込むようにするこ
とも可能である。

【００４０】図６は、メインＧＵＩの一例を示す説明図
である。図６（Ａ）に示すように、メインＧＵＩの枠内
には、間引き画像を表示するための所定数（この例では
１０個）の画像枠６０と、ユーザが特定の処理をそれぞ
れ指示するための複数のボタン６２とが配置されてい
る。ボタン６２としては、「やり直し」、「絞り込
み」、「次画像の表示」、「確定」、「終了」の５つが
準備されている。「やり直し」は、曖昧検索を最初に戻
ってやり直すことを指示するためのボタンである。ま
た、「絞り込み」は、曖昧検索を進める際に、検索対象
とする画像を予めキーワードで絞り込むことを指示する
ためのボタンである。

【００４１】図６（Ｂ）は、「絞り込み」のボタンを押
した場合に表示される絞り込みグラフィックユーザイン
タフェイスを示している。この絞り込みＧＵＩには、キ
ーワードを入力するための複数のフィールド６４と、キ
ーワードの論理的な結合条件（論理積または論理和）を
示すボタン６６と、絞り込み条件ボタン６８とが設けら
れている。絞り込み条件ボタン６８は、キーワードの結
合条件に一致する画像に絞り込むか、あるいは、キーワ
ードの結合条件に一致する画像以外の画像に絞り込むか
を選択するためのボタンである。このように、曖昧検索
においても、予めキーワードに基づいて指定される条件
に従って検索対象を絞り込むことができる。こうすれ
ば、その後に実行される狭義の曖昧検索（キーワードを
全く入力しないで行う検索）を、より効率よく行うこと
ができる。もちろん、キーワードによる絞り込みを行わ
ずに、はじめから狭義の曖昧検索を行うようにすること
も可能である。

【００４２】図６（Ａ）に示すメインＧＵＩの残りのボ
タンのうち、「次画像の表示」は、画面に次候補の画像
を表示することを指示するためのボタンである。「次画
像の表示」ボタンを押した場合の処理については、さら
に後述する。「確定」は、表示された画像の中の１つ
（または複数）を確定的に選択することを指示するため
のボタンである。「終了」は、曖昧検索を終了すること
を指示するためのボタンである。

【００４３】図５のステップＳ２では、ユーザが絞り込
みを行うか否かを判断し、絞り込みを行う場合には次の
ステップＳ３，Ｓ４を実行する。一方、絞り込みを行わ
なければ後述するステップＳ５に移行する。ステップＳ
３では、ユーザが「絞り込み」ボタンを押して、図６
（Ｂ）に示す絞り込みＧＵＩをカラーディスプレイ２８
に表示させる。なお、「ボタンを押す」とは、そのボタ
ンの領域をマウス３４のポインタでクリックすることを
意味する。ステップＳ４では、絞り込みＧＵＩに絞り込
み条件を入力して、ＯＫボタン（図示せず）を押す。こ
の結果、これ以降の検索処理の対象となる画像（「次候
補画像」とも呼ぶ）が、絞り込み条件に一致する画像に
限定される。

【００４４】ステップＳ５では、ユーザがメインＧＵＩ
（図６）の「次画像の表示」ボタンを押し、所定数（こ
こでは１０個）の画像をカラーディスプレイ２８に表示
するように指示する。この時、まず、次候補として表示
されるべき複数の画像に対して、優先順位割当手段４４
が優先順位をそれぞれ割当てる。ここで、「次候補とし
て表示されるべき複数の画像」は、絞り込み処理が行わ
れている場合には絞り込み処理によって抽出された画像
を意味し、絞り込み処理が行われていない場合には画像
データベース３８内の全画像を意味する。各画像の優先
順位は、傾向探索フェーズ用の画像データ管理テーブル
に登録される。

【００４５】図７は、傾向探索フェーズ用の画像データ
管理テーブルの作成手順を示す説明図である。この画像
データ管理テーブルは、曖昧検索の初期の段階におい
て、ユーザが種々の異なる傾向を有する画像を画面上で
観察できるようにするために、各画像に割り当てられた
表示の優先順位（第２の優先順位）を登録したテーブル
である。この検索段階は、所定数の画像の仮選択を行う
ための段階であり、以下では「傾向探索フェーズ」と呼
ぶ。

【００４６】この画像データ管理テーブルは、画像デー
タ番号と、優先順位番号と、選択／表示状態フラグとを
有している。画像データ番号は、次候補として表示され
るべき各画像に対して割り当てられた連続番号である。
優先順位番号は、傾向探索フェーズにおいて次候補の画
像を画面に表示する際の優先順位を示している。なお、
図７では便宜上、画像データ番号の前に「＃」を付し、
また、優先順位番号の前に「＊」を付している。選択／
表示状態フラグは、各画像の選択と表示に関する４つの
状態を示している。すなわち、このフラグが０の時はそ
の画像が表示されていないことを示し、１の時は１回表
示されたがユーザによって仮選択されなかったことを、
２の時は非選択状態で表示中であることを、また、３の
時は仮選択状態で表示中であることを示している。

【００４７】傾向探索フェーズ用の画像データ管理テー
ブルは、以下の手順で作成される。まず、次候補として
表示されるべき全画像の画像データ番号がリストアップ
されて、図７（Ａ）に示すテーブルが得られる。この例
では、絞り込み処理によって、次候補となる画像の個数
がＲ個であると仮定している。ここで、Ｒは２以上の整
数である。図７（Ａ）の状態では優先順位番号は空白の
ままであり、選択／表示状態フラグは０クリアされてい
る。次に、乱数を利用して、Ｒ個の画像に対してランダ
ムに優先順位番号を設定する。そして、優先順位番号の
小さいものの順に並び替え（ソート）を行う。この結
果、図７（Ｃ）に示すように、優先順位番号の順に再配
列された画像データ管理テーブルが得られる。以上の説
明から解るように、傾向探索フェーズ用の画像データ管
理テーブルにおける優先順位は、関連性の深い画像が連
続した順序で表示されないように各画像に割り当てられ
ている。

【００４８】こうして画像データ管理テーブルが作成さ
れると、候補画像配列手段４６が、このテーブルに登録
された優先順位番号に従って所定数（１０個）の画像を
カラーディスプレイ２８に表示する。この実施例では、
まず最初には、優先順位番号が＊１から＊１０までの１
０個の画像が表示される。こうして表示された画像に関
しては、選択／表示状態フラグが２（非選択表示中）に
設定される。

【００４９】図８は、曖昧検索においてメインＧＵＩに
種々の画像が表示されていく様子を示す説明図である。
図８（Ａ）は、最初に１０個の画像が表示された状態を
示している。図５のステップＳ６では、ユーザの要求に
ぴったりと一致する画像が存在するか否かを判断する。
一致する画像があれば、ステップＳ７において、メイン
ＧＵＩの「確定」ボタンを押して、その画像を確定的に
選択する。画像が確定的に選択されると、図５に示す曖
昧検索処理も終了する。

【００５０】一方、ユーザの要求にぴったりとした画像
が無ければ、ステップＳ８において、ユーザの要求に近
い画像があるか否かをユーザが判断する。要求に近い画
像があれば、ステップＳ９において、その画像の枠内で
マウス３４をクリックすることによって、画像を仮選択
する。ここで、「仮選択」とは、確定的な選択ではな
く、要求に近い画像であるとして仮に選択することを意
味する。

【００５１】仮選択された画像は、仮選択されていない
画像と識別可能に表示される。図８（Ａ）の例では、上
段の左から２番目の画像Ｍs1と、下段の左から４番目の
画像Ｍs2が仮選択され、それらの枠が太く表示されてい
る。なお、仮選択された画像を識別するための表示方法
としては、仮選択された画像の枠を、仮選択されていな
い画像の枠とは異なる色で塗りつぶしたり、枠を点滅さ
せたりする等の種々の方法がある。なお、ステップＳ９
では、いままで仮選択されていた画像の選択状態を解除
する（すなわち非選択にする）ことも可能である。ステ
ップＳ９において画像を仮選択（または非選択）する
と、前述したステップＳ５に戻る。このときのステップ
Ｓ５以降の処理については後述する。

【００５２】一方、ステップＳ８において、ユーザの要
求に近い画像が表示されていないと判断した場合には、
ステップＳ１０において、曖昧検索を最初からやり直す
か否かをユーザが判断する。やり直しを行う場合には、
ステップＳ１１においてメインＧＵＩの「やり直し」ボ
タンをユーザが押すと、ステップＳ２に戻り、上記のス
テップＳ２以降の処理が再度実行される。また、やり直
しボタンを押さない場合には、ステップＳ１２におい
て、曖昧検索を終了するか否かをユーザが判断し、終了
する場合にはステップ１３で「終了」ボタンを押して曖
昧検索を終了させる。曖昧検索処理を継続したい場合に
は、そのままステップＳ２に戻り、ステップＳ２以降の
処理を再度実行する。

【００５３】以下では、ユーザによっていくつかの画像
が仮選択された時に、ステップＳ５において実行される
処理について説明する。なお、いくつかの画像が仮選択
された時にも、ステップＳ２〜Ｓ４の処理を実行するこ
とが可能であるが、以下では説明の便宜上、ステップＳ
２〜Ｓ４は実行されないものと仮定して説明を行う。

【００５４】図８（Ａ）に示すように、２個の画像が選
択された状態において、ステップＳ５で「次画像の表
示」のボタンが押されると、候補画像配列手段４６が、
傾向探索フェーズ用の画像データ管理テーブル（図７
（Ｃ））を参照し、図８（Ｂ）に示すように、次候補と
なる画像を更新する。このとき、それまでに仮選択され
ている２つの画像Ｍs1，Ｍs2が先頭に配列され、これに
続いて新たな次候補の画像が優先順位に従って表示され
る。

【００５５】画像の仮選択状態や表示状態が変わると、
画像データ管理テーブルの登録内容がこれに従って更新
される。すなわち、仮選択状態で表示されている２つの
画像Ｍs1，Ｍs2に関しては、画像データ管理テーブルの
選択／表示状態フラグの値が３（仮選択表示中）に設定
される。また、未選択状態で表示されている８つの画像
に関しては、選択／表示状態フラグの値が２（非選択表
示中）に設定される。また、図８（Ａ）において表示さ
れたが仮選択されなかった画像に関しては、選択／表示
状態フラグの値が１（表示済み）に設定される。

【００５６】このように、ステップＳ５では、仮選択さ
れた画像Ｍs1，Ｍs2とともに、新たな次候補の画像が並
べられた状態で、１０個の画像が再配列されて表示され
る。従って、ユーザは、この中から、要求に近い画像を
さらに追加的に仮選択（または確定的に選択）すること
ができる。

【００５７】図８（Ｂ）の状態において、ユーザが下段
の右端の画像Ｍs3を仮選択する場合を考える。こうして
３つ以上の画像が仮選択され、ステップＳ５において
「次画像の表示」が指定されると、共通キーワード抽出
手段４２が、仮選択された複数の画像Ｍs1，Ｍs2，Ｍs3
に共通する共通キーワードを抽出する。そして、この共
通キーワードの関連性の深さに応じて次候補の画像の優
先順位（第１の優先順位）が再度割り当てられ、この優
先順位に従って次候補の画像が表示される。図８（Ｃ）
は、こうして再表示された画像を示している。図８
（Ｃ）の例では、仮選択された３つの画像がいずれも山
に関するものであり、従って、各画像のテクスチャキー
ワードの分類キーワードが「山」で一致する。図８
（Ｃ）において表示されている７つの次候補の画像は、
いずれも山を含む画像である。

【００５８】図８（Ｃ）において表示されている画像の
中に、ユーザの要求にぴったりと一致した画像があれ
ば、図５のステップＳ７において画像を確定的に選択す
る。一方、ユーザの要求にぴったりと一致した画像が無
ければ、ステップＳ８以降の処理が再度実行される。例
えば、ユーザの要求に近い画像があれば、ステップＳ９
において仮選択の画像を追加することも可能である。

【００５９】このように、この実施例では、キーワード
をユーザが指定しなくても、仮選択した複数の画像に共
通する共通キーワードとの関連性の深い画像が次候補と
して表示されるので、ユーザの要求に合致する画像を容
易に検索することができる。但し、図８の例のように、
明らかに関連性の深い画像をユーザが指定できるような
場合には、本発明の有用性は余り高くなく、ユーザがキ
ーワードを直接入力する方が効率的に検索を行える。本
発明は、むしろ、ユーザがキーワードを入力できないよ
うな、漠然とした要求しか有していないような場合に有
用である。

【００６０】ところで、前述したように、仮選択された
画像が２個以下の場合には、傾向探索用フェーズ用の画
像データ管理テーブル（図７（Ｃ））の優先順位に従っ
て次候補の画像が再配列されて表示される。このモード
を「傾向探索用フェーズ」と呼ぶ。また、仮選択された
画像が３個以上であり、それらに関連性がある場合に
は、仮選択された画像に共通する共通キーワードに基づ
いて、次候補の画像が表示される。このモードを「関連
性抽出フェーズ」と呼ぶ。

【００６１】図９は、画像検索手段４０によって実行さ
れる傾向探索フェーズと関連性抽出フェーズとの関係を
示す説明図である。曖昧検索の初期には傾向探索フェー
ズで検索が行われ、所定数（実施例では３個）以上の関
連性のある画像をユーザが仮選択した後には、関連性抽
出フェーズで検索が行われる。

【００６２】傾向探索フェーズでは、ブロックＢ１０〜
Ｂ１３の４つの処理が行われる。ブロックＢ１０では、
傾向探索フェーズ用の画像データ管理テーブル（図７）
が作成され、このテーブルに従って１０個の画像がカラ
ーディスプレイ２８に表示される。これは、前述した図
５のステップＳ５，Ｓ６で行われた処理と同じものであ
る。

【００６３】ブロックＢ１１は、画像が一度表示された
後にステップＳ５で次画像の表示が指示されるまでに、
仮選択された画像が０個の場合に実行される処理であ
る。ブロックＢ１１では、傾向探索用の画像データ管理
テーブルから次の１０個の画像が次候補として画面に表
示される。このとき、前回表示された１０個の画像に関
しては、選択／表示状態フラグの値が１（表示済みで非
選択）に設定される。また、新たに表示された１０個の
画像に関しては、選択／表示状態フラグの値が２（非選
択表示中）に設定される。

【００６４】ブロックＢ１２は、仮選択された画像が１
個または２個の場合に実行される処理である。ブロック
Ｂ１２では、仮選択されたＫ個（ここではＫ≦２）の画
像の他に、画像データ管理テーブルから次の優先順位を
有する（１０−Ｋ）個の画像が表示対象として抽出され
る。こうして表示対象として特定された１０個の画像
が、前述した図８（Ｃ）のように再配列されて表示され
る。

【００６５】ブロックＢ１３は、仮選択された画像が３
個以上の場合に実行される処理である。ブロックＢ１３
では、仮選択されている画像の関連性がチェックされ、
互いに関連性があるものと判断された場合には、関連性
抽出フェーズに移行してブロックＢ２０の処理が実行さ
れる。一方、仮選択されている画像に互いに関連性が無
いと判断された場合には、前述したブロックＢ１２が実
行される。

【００６６】図１０は、図９のブロックＢ１３において
実行される関連性のチェックの処理手順を示すフローチ
ャートである。ステップＳ２１では、仮選択されたすべ
ての画像に関して、テクスチャキーワードをチェック
し、共通するキーワードが存在するか否かを調べる。具
体的には、仮選択されたすべての画像が少なくとも１つ
の同一のテクスチャキーワードを有しているか否かが調
べられる。前述した図３に示すように、テクスチャキー
ワードには、分類キーワード（第１層キーワード）と、
具体的キーワード（第２層キーワード）と、関連キーワ
ードとが含まれている。ステップＳ２１では、これらの
３つのキーワードについて、それぞれチェックが行われ
る。すなわち、仮選択されたすべての画像が同一の分類
キーワードがあれば、それを共通キーワードとして記録
する。例えば、図８（Ｃ）の例では、仮選択された３つ
の画像が同一の分類キーワード「山」を有するので、こ
れが共通キーワードとして記録される。具体的キーワー
ドと関連キーワードについても同様である。

【００６７】図１０のステップＳ２２では、仮選択され
た画像の感性キーワードに関して、共通するキーワード
が存在するか否かが判断される。具体的には、仮選択さ
れたすべての画像の感性キーワードの座標が所定の距離
の範囲内にあるか否かによって、共通キーワードの有無
が判断される。前述した図４（Ｂ）に示すように、感性
キーワードは、感性座標の座標値で表されている。従っ
て、各画像の感性キーワードの距離を算出することが可
能である。仮選択されたすべての画像の感性キーワード
の座標が所定の距離の範囲内にある場合には、共通する
キーワードが存在するものと判断される。より具体的に
は、各画像の感性キーワードが、比較的小さい第１の値
Ｄ１以下の範囲にある場合には、その共通キーワード
は、「一致する共通キーワード」として記録される。一
方、各画像の感性キーワードが第１の値Ｄ１以上で、か
つ、比較的大きな第２の値Ｄ２以下の範囲内にある場合
には、その共通キーワードは、「近傍の共通キーワー
ド」として記録される。「一致」と「近傍」の区別は、
後述する優先順位付けにおいて使用される。なお、「一
致」と「近傍」の区別は必ずしも行う必要はないが、こ
のような区別をすれば、関連性による画像の優先順位付
けをより適切に行うことができる。

【００６８】共通する感性キーワードが存在する場合に
は、これらの感性キーワードの座標から代表的な座標値
を算出し、これを共通キーワードの座標値として記録す
る。例えば、仮選択されたすべての画像の感性キーワー
ドの座標の平均値を、共通する感性キーワードの座標と
して使用することができる。

【００６９】なお、この例のように、感性キーワードに
関しては、仮選択されたすべての画像が完全に同一の感
性キーワードを有していない場合にも、類似度の高い感
性キーワードを有している場合には、その代表的な感性
キーワードが「共通キーワード」として記録される。こ
の明細書において、複数の画像の「共通キーワード」
（または「共通するキーワード」）とは、このように、
複数の画像が類似度の高いキーワードを有する場合の代
表的なキーワード、という意味をも含む広い意味を有し
ている。

【００７０】図１０のステップＳ２１およびステップＳ
２２のいずれにおいても共通キーワードが見いだされな
かった場合には、ステップＳ２３において、仮選択され
た画像に関連性が無いと判断される。一方、ステップＳ
２１とステップＳ２２のいずれかにおいて共通キーワー
ドが見いだされた場合には、仮選択された画像に関連性
があるものと判断される。図９のブロックＢ１３におい
て、図１０の手順で関連性があると判断された場合に
は、ブロックＢ２０に移行し、関連性が無いと判断され
た場合にはブロックＢ１２に戻る。

【００７１】図９のブロックＢ２０では、仮選択された
画像の関連性（すなわち共通キーワード）を用いて、関
連性抽出フェーズ用の画像データ管理テーブルが作成さ
れる。関連性抽出フェーズ用の画像データ管理テーブル
の項目は、前述した図７に示す傾向探索フェーズ用の画
像データ管理テーブルと同じであるが、その優先順位番
号の付与の仕方が異なっている。すなわち、関連性抽出
フェーズ用のテーブルでは、次候補として表示されるべ
き各画像のキーワードと、仮選択された画像の共通キー
ワードとの関係に応じて、各画像に対して優先順位番号
が付与される。すなわち、より多くの共通キーワードを
有している画像に対しては、より小さな優先順位番号
（より高い優先順位）が割り当てられ、より少ない共通
キーワードを有している画像に対しては、より大きな優
先順位番号（より低い優先順位）が割り当てられる。関
連性抽出フェーズ用の画像データ管理テーブルの優先順
位番号の具体的な決定方法については後述する。

【００７２】ブロックＢ２０では、さらに、上述した傾
向探索フェーズで仮選択されたＫ個（ここでは３≦Ｋ）
の画像と、関連性抽出用の画像データ管理テーブルの優
先順位番号に従った（１０−Ｋ）個の画像とが表示され
る。前述した図８（Ｃ）は、このようにして表示された
１０個の画像を示している。

【００７３】こうして関連性抽出フェーズに入ると、ユ
ーザが図５のステップＳ５において「次画像の表示」ボ
タンを押す度に、図９のブロックＢ２１の処理が繰り返
し実行される。

【００７４】ブロックＢ２１では、仮選択されたＫ個の
画像と、関連性抽出フェーズ用の画像データ管理テーブ
ルの優先順位番号に従った（１０−Ｋ）個の次候補の画
像が表示される。なお、一旦関連性抽出フェーズに入っ
た後は、その後に仮選択された画像に対して関連性のチ
ェック（図１０の処理）を行わなくてもよい。但し、関
連性抽出フェーズに入った後も、仮選択された画像のキ
ーワードを用いた関連性のチェックをユーザの指定によ
り、あるいは、定期的に（例えば毎回、または、数回に
一回の割合で）行うようにすることができる。関連性抽
出フェーズに移行した後にも、関連性のチェックを行う
ようにすれば、仮選択された画像と関連性の深い画像を
より効率的に表示できるという利点がある。一方、関連
性抽出フェーズに入った後には関連性のチェックを行わ
ないようにすれば、そのチェック処理が不要になるの
で、再配列された画像をより早く表示できるという利点
がある。

【００７５】図１１は、図８（Ａ）に示す最初の表示の
際に、下段の右から２番目の画像Ｍs2を仮選択する代わ
りに、上段中央の画像Ｍs4を選択した場合に順次表示さ
れる画像を示す説明図である。図１１（Ｂ）に示す１回
目の再表示の時に非選択状態で表示される８つの次候補
の画像は、図８（Ｂ）に示すものと同じである。この理
由は、この１回目の再表示は傾向探索フェーズで行われ
るので、仮選択された画像の共通キーワードには無関係
に次候補の画像が表示されるからである。図１１（Ｂ）
において、下段右端の画像Ｍs3が追加して仮選択され、
「次画像の表示」のボタンが押されると、図１１（Ｃ）
に示すように画像が再配列されて表示される。

【００７６】図１１（Ｃ）において仮選択状態にある３
つの画像Ｍs1，Ｍs4，Ｍs3は、山か川を含んでいる。前
述した図３（Ｃ）の例にも示されているように、分類キ
ーワードが「山」である画像の広義の関連キーワードに
は、「山」と「川」とが含まれている。同様に、分類キ
ーワードが「川」である画像の広義の関連キーワードに
は、「山」と「川」とが含まれている。従って、図１１
（Ｃ）において仮選択状態にある３つの画像Ｍs1，Ｍs
4，Ｍs3は、「山」と「川」という共通する関連キーワ
ードを有することになる。なお、分類キーワードが
「川」である画像に対して、「森」や「海」が関連キー
ワードとして登録されていれば、これらも共通キーワー
ドとなる。関連性抽出フェーズでは、これらの共通キー
ワードに従って付された優先順位番号に従って次候補の
画像が表示される。図１１（Ｃ）においては、海や山、
川、森を有する画像が次候補として表示されている。

【００７７】この後は、曖昧検索処理が終了するまで、
図５のステップＳ２〜Ｓ１２の処理が繰り返し実行され
る。すなわち、メインＧＵＩには、ユーザによって仮選
択された画像と共に、優先順位番号に従って次候補の画
像が順次表示される。表示された画像の中に、ユーザの
要求にぴったりと合致した画像があれば、ステップＳ７
においてその画像が確定的に選択されて、曖昧検索処理
が終了する。

【００７８】このように、上記実施例では、３個以上の
画像がユーザによって仮選択されたときに、仮選択され
た画像に共通する共通キーワードを調べ、その共通キー
ワードに従って優先順位を再度割り当てる。そして、こ
の優先順位に従って次候補の画像が順次表示される。こ
の結果、検索したい画像の要求が漠然としており、その
キーワードを入力できないような場合にも、ユーザの要
求に近い画像を次候補として順次表示していくことがで
きるので、所望の画像を効率よく検索することが可能で
ある。

【００７９】Ｂ．関連性抽出フェーズ用画像データ管理
テーブルの優先順位番号：関連性抽出フェーズの検索処
理を実行する際には、まず、共通キーワードとの関連性
の深い画像を順次表示できるようにするために、優先順
位番号が再設定された関連性抽出フェーズ用の画像デー
タ管理テーブルが作成される。図５のステップＳ３，Ｓ
４において、絞り込みが行われている場合には、関連性
抽出フェーズ用の画像データ管理テーブルには、絞り込
み条件を満足する画像のみが登録される。但し、傾向探
索フェーズにおいて表示されて選択されなかった画像
は、関連性抽出フェーズの処理対象から除外するように
してもよい。

【００８０】優先順位の再設定に際してはは、関連性抽
出フェーズ用の画像データ管理テーブルに登録される複
数の画像が、以下の複数の規則（ルールＲ１〜Ｒ５）に
従ってグループ分けされる。なお、以下に示すルールＲ
１〜Ｒ５は、この順に適用されてグループ分けがなされ
る。グループ分けの実例については後述する。なお、こ
の実施例においては、グループ分け（優先順位番号付
与）におけるテクスチャキーワードと感性キーワードの
評価順位を、テクスチャ＞感性（一致）＞関連キーワー
ド＞感性（近傍）と仮定している。

【００８１】［第１ルールＲ１］テクスチャキーワード
αと感性キーワードβとが共通キーワードして記録され
ている場合には、以下のようにグループ分けされる。

【００８２】 第１グループ：「α＆β」のキーワードを持つ画像。 第２グループ：「α＆ notβ」のキーワードを持つ画
像。 第３グループ：「 notα＆β」のキーワードを持つ画
像。 第４グループ：「 notα＆ notβ」のキーワードを持つ
画像。

【００８３】ここで、「＆」は論理積を示し、「 not」
は否定を示している。

【００８４】［第２ルールＲ２］感性キーワードβ１が
共通キーワードとして記録されている場合には、以下の
ように分類される。なお、感性キーワードβ１の近傍キ
ーワードをβ２，β３とする。

【００８５】 第１グループ：「β１」のキーワードを持つ画像。 第２グループ：「β２ ＯＲ β３」のキーワードを持つ
画像。 第３グループ：上記以外の画像。

【００８６】ここで、「ＯＲ」は論理和を示す。

【００８７】［第３ルールＲ３］具体的キーワードａ１
が共通キーワードとして記録されている場合には、以下
のようにグループ分けされる。なお、具体的キーワード
ａ１の分類キーワードをＡ、この分類キーワードＡに属
する他の具体的キーワードをａ２、分類キーワードＡの
関連キーワードをＢ、分類キーワードＢに属する具体的
キーワードをｂ１，ｂ２とする。

【００８８】 第１グループ：「ａ１」のキーワードを持つ画像。 第２グループ：「ａ２」のキーワードを持つ画像。 第３グループ：「ｂ１ ＯＲ ｂ２」のキーワードを持つ
画像。 第４グループ：上記以外の画像。

【００８９】［第４ルールＲ４］分類キーワードＡが共
通キーワードとして記録されている場合は、以下のよう
にグループ分けされる。なお、分類キーワードＡに属す
る具体的キーワードをａ１，ａ２、分類キーワードＡの
関連キーワードをＢ、分類キーワードＢに属する具体的
キーワードをｂ１，ｂ２とする。

【００９０】 第１グループ：「ａ１ ＯＲ ａ２」のキーワードを持つ
画像。 第２グループ：「ｂ１ ＯＲ ｂ２」のキーワードを持つ
画像。 第３グループ：上記以外の画像。

【００９１】［第５ルールＲ５］関連キーワードが共通
キーワードとして記録されている場合には、次のように
グループ分けされる。なお、関連キーワードには分類キ
ーワードＡ，Ｂが含まれており、また、分類キーワード
Ａに属する具体的キーワードをａ１，ａ２、分類キーワ
ードＢに属する具体的キーワードをｂ１，ｂ２とする。

【００９２】 第１グループ：「ａ１ ＯＲ ａ２ ＯＲ ｂ１ ＯＲ ｂ
２」のキーワードを持つ画像。 第２グループ：上記以外の画像。

【００９３】図１２は、以上のルールＲ１〜Ｒ５を順次
適用してグループ分けを行った例を示している。図１２
は、具体的キーワードａ１と感性キーワードβ１とが共
通キーワードとして記録されている場合の例である。な
お、その分類キーワードをＡ、分類キーワードＡに属す
る他の具体的キーワードをａ２、分類キーワードＡの関
連キーワードをＢ、分類キーワードＢに属する具体的キ
ーワードをｂ１，ｂ２としている。また感性キーワード
β１の近傍キーワードをβ２としている。ここで、「近
傍キーワード」とは、感性座標において、共通キーワー
ドβ１から所定の距離の範囲内に存在する感性キーワー
ドを言う。

【００９４】図１２において、グループ分けの分岐点に
記されている記号Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３は、各分岐点におい
て適用されているルールを示している。図１２の例で
は、優先順位番号付けの対象となる全画像が１２グルー
プに分類されている。これらの１２グループの中で、上
にあるほど小さな優先順位番号が（すなわち高い優先順
位が）割り当てられる。

【００９５】図１３は、グループ分けの第２の例を示し
ている。この例では、分類キーワードＡと感性キーワー
ドβ１が共通キーワードとして記録されており、全画像
が９グループに分類されている。

【００９６】図１４は、グループ分けの第３の例を示し
ている。この例では、関連キーワードＡ，Ｂと感性キー
ワードβ１が共通キーワードとして記録されており、全
画像が６グループに分類されている。

【００９７】なお、１つのグループに複数の画像が含ま
れる場合には、それら対して相対的に優先順位が付けら
れる。各グループ内での優先順位の付け方は任意である
が、例えばランダムに優先順位を付けるようにしてもよ
い。こうして、関連性抽出フェーズ用の画像データ管理
テーブルに登録される全ての画像に対して優先順位番号
が割り当てられる。

【００９８】このように、関連性抽出フェーズ用の画像
データ管理テーブルでは、より多くの共通キーワードを
有している画像に対しては、より小さな優先順位番号
（より高い優先順位）が割り当てられる。また、より少
ない共通キーワードを有している画像に対しては、より
大きな優先順位番号（より低い優先順位）が割り当てら
れる。また、共通キーワードの数が同じ場合には、より
高い評価順位の共通キーワードを有している画像に対し
てより小さな優先順位番号が割り当てられ、一方、より
低い評価順位の共通キーワードを有している画像に対し
てより大きな優先順位番号が割り当てられる。この優先
順位番号に従って、傾向探索フェーズにおいて仮選択さ
れた画像との関連性が深い画像を、優先的に順次表示す
ることができる。

【００９９】こうして優先順位番号が再設定されると、
関連性抽出フェーズ用の画像データ管理テーブル内の全
ての画像を、その優先順位番号に従ってソート（並び替
え）する。また、傾向探索フェーズにおいてユーザに仮
選択されていた画像に関しては、選択／表示状態フラグ
を３（選択表示中）に設定する。こうして、関連性抽出
フェーズ用の画像データ管理テーブルが完成する。この
後は、この画像データ管理テーブルを用いて、優先順位
番号に従って次候補の画像が順次表示される。これによ
り、ユーザは、漠然とした要求に合致する画像を確定的
に選択するための検索作業を容易に行うことができる。

【０１００】なお、この発明は上記の実施例や実施形態
に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲に
おいて種々の態様において実施することが可能であり、
例えば次のような変形も可能である。

【０１０１】（１）上記実施例において、ハードウェア
によって実現されていた構成の一部をソフトウェアに置
き換えるようにしてもよく、逆に、ソフトウェアによっ
て実現されていた構成の一部をハードウェアに置き換え
るようにしてもよい。

【０１０２】（２）上記実施例におけるキーワードの構
成は、種々の変形が可能である。例えば、感性キーワー
ドを省略してもよい。但し、少なくとも一種類のキーワ
ードは、画像の内容との直接的な関連性を有する第１種
のキーワードと、画像の内容との直接的な関連性は無い
が第１種のキーワードと関連性を有する第２種のキーワ
ードとを有するように構成することが好ましい。上記実
施例では、テクスチャキーワードの分類キーワード（第
１層キーワード）および具体的キーワード（第２層キー
ワード）が第１種のキーワードに相当し、関連キーワー
ドが第２種のキーワードに相当する。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の実施例を適用する画像検索システム
の構成を示すブロック図。

【図２】画像データベース３８の構造を示す説明図。

【図３】テクスチャキーワードテーブル５２の内容を示
す説明図。

【図４】感性キーワードテーブル５４の内容を示す説明
図。

【図５】画像検索手段４０による画像の検索処理の手順
を示すフローチャート。

【図６】メインＧＵＩの一例を示す説明図。

【図７】傾向探索フェーズ用の画像データ管理テーブル
の作成手順を示す説明図。

【図８】曖昧検索においてメインＧＵＩに種々の画像が
表示されていく様子を示す説明図。

【図９】傾向探索フェーズと関連性抽出フェーズとの関
係を示す説明図。

【図１０】図９のブロックＢ１３において実行される関
連性のチェックの処理手順を示すフローチャート。

【図１１】図８（Ａ）に示す最初の表示の際に下段の右
から２番目の画像Ｍs2の代わりに、上段中央の画像Ｍs4
を選択した場合に順次表示される画像を示す説明図。

【図１２】関連性抽出フェーズ用の画像データ管理テー
ブルの作成において、ルールＲ１〜Ｒ５を順次適用して
画像をグループ分けする第１の例を示す説明図。

【図１３】画像のグループ分けの第２の例を示す説明
図。

【図１４】画像のグループ分けの第３の例を示す説明
図。

【符号の説明】

２０…ＣＰＵ ２２…ＲＯＭ ２４…ＲＡＭ ２６…ディスプレイインタフェイス ２８…カラーディスプレイ ３０…ハードディスク ３２…インタフェイス ３２…キーボードインタフェイス ３４…マウス ３６…キーボード ３８…画像データベース ４０…画像検索手段 ４２…共通キーワード抽出手段 ４４…優先順位割当手段 ４６…候補画像配列手段

Claims (9)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 画像データベース内から所望の画像を検
   索するための方法であって、（ａ）前記画像データベー
   スに登録されている複数の画像の少なくとも一部を表示
   手段に表示し、表示された画像の中から所定数以上の複
   数の画像を仮選択する工程と、（ｂ）仮選択された画像
   に関して前記画像データベースに予め登録されているキ
   ーワードを調べて前記仮選択された画像に共通する共通
   キーワードを抽出する工程と、（ｃ）次候補として表示
   されるべき複数の画像に対して、前記共通キーワードと
   の関連性の深さに応じた第１の優先順位を割り当てる工
   程と、（ｄ）前記仮選択された画像とともに、前記次候
   補として表示されるべき複数の画像の少なくとも一部を
   前記第１の優先順位に従って表示する工程と、（ｅ）表
   示された複数の画像の中から少なくとも１つの画像を確
   定的に選択する工程と、を備えることを特徴とする画像
   データの検索方法。
2. 【請求項２】 請求項１記載の画像検索方法であって、 前記仮選択された画像が複数の共通キーワードを有する
   時に、 前記工程（ｃ）は、前記次候補として表示されるべき各
   画像が有する前記共通キーワードの数に少なくとも応じ
   て、各画像に前記第１の優先順位を割り当てる、画像検
   索方法。
3. 【請求項３】 請求項２記載の画像検索方法であって、 前記複数の共通キーワードに対して予め評価順位が割り
   当てられており、 前記工程（ｃ）は、前記次候補として表示されるべき各
   画像が有する前記共通キーワードの数と評価順位と応じ
   て、各画像に前記第１の優先順位を割り当てる、画像検
   索方法。
4. 【請求項４】 請求項３記載の画像検索方法であって、 前記キーワードは、画像の内容との直接的な関連性を示
   す第１種のキーワードと、画像の内容との直接的な関連
   性は無いが前記第１種のキーワードとは関連性を有する
   第２種のキーワードとを含み、 前記第１種のキーワードは前記第２種のキーワードより
   も高い評価順位を有する、画像検索方法。
5. 【請求項５】 請求項１ないしの請求項４いずれかに記
   載の画像検索方法であって、さらに、 入力されたキーワードによる検索によって、前記次候補
   として表示されるべき画像を前記画像データベースから
   予め抽出する工程、を備える、画像検索方法。
6. 【請求項６】 請求項１ないしの請求項５いずれかに記
   載の画像検索方法であって、前記工程（ａ）は、 関連性の深い画像が連続した順序で表示されないよう
   に、前記表示手段に表示されるべき画像に対して仮選択
   のための第２の優先順位を割り当てる工程と、 前記第２の優先順位に従って表示手段に画像を順次表示
   する工程を含む、画像検索方法。
7. 【請求項７】 請求項６記載の画像検索方法であって、 前記工程（ａ）は、前記仮選択された画像の数が前記所
   定数に満たない時には、前記仮選択された画像ととも
   に、前記第２優先順位に従って他の画像を表示する、画
   像検索方法。
8. 【請求項８】 請求項１ないし請求項７のいずれかに記
   載の画像検索方法であって、 前記工程（ｄ）は、表示された画像の中から仮選択され
   る画像を追加し得る工程と、 仮選択の追加がなされたときに、仮選択されたすべての
   画像とともに、前記第１の優先順位に従って他の画像を
   表示する工程と、を備える、画像検索方法。
9. 【請求項９】 画像データベース内から所望の画像を検
   索するためのコンピュータプログラムを記録したコンピ
   ュータ読み取り可能な記録媒体であって、 前記画像データベースに登録されている複数の画像の少
   なくとも一部を表示手段に表示し、表示された画像の中
   から所定数以上の複数の画像を仮選択するための第１の
   選択機能と、仮選択された画像に関して前記画像データ
   ベースに予め登録されているキーワ ードを調べて前記仮選択された画像に共通する共通キー
   ワードを抽出する共通キーワード抽出機能と、 次候補として表示されるべき複数の画像に対して、前記
   共通キーワードとの関連性の深さに応じた第１の優先順
   位を割り当てる優先順位割当機能と、 前記仮選択された画像とともに、前記次候補として表示
   されるべき複数の画像の少なくとも一部を前記第１の優
   先順位に従って表示する候補画像配列機能と、 表示された複数の画像の中から少なくとも１つの画像を
   確定的に選択する第２の選択機能と、をコンピュータに
   実現させるためのコンピュータプログラムを記録したコ
   ンピュータ読み取り可能な記録媒体。