JPH11120180A - Data retrieval device and storage medium recording data retrieval program - Google Patents

Data retrieval device and storage medium recording data retrieval program

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JPH11120180A
JPH11120180A JP9285385A JP28538597A JPH11120180A JP H11120180 A JPH11120180 A JP H11120180A JP 9285385 A JP9285385 A JP 9285385A JP 28538597 A JP28538597 A JP 28538597A JP H11120180 A JPH11120180 A JP H11120180A
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data
dimensional
search
coordinate
dimensional plane
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Application number
JP9285385A
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Japanese (ja)
Inventor
Hiroshi Ikeuchi
洋 池内
Original Assignee
Sharp Corp
シャープ株式会社
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Publication date
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Priority to JP9285385A priority Critical patent/JPH11120180A/en
Publication of JPH11120180A publication Critical patent/JPH11120180A/en
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To effectively rearrange retrieved data on a two-dimensional plane at a high speed by transforming the attribute value of data to a two-dimensional coordinate and displaying the data on the two-dimensional plane of a display device, based on the transformed coordinate value.
SOLUTION: The attribute values of the respective data are two-dimensionally transformed in a coordinate transformation means 5 by the algorithm of a self-organizing map and the transformed data are displayed on the two-dimensional plane by a two-dimensional plane display means 6. The distances of a specified point and the transformed two-dimensional coordinates of the respective data are calculated by a retrieval means 4, an index corresponding to the data for which the value is less than a prescribed value is taken out from a data base and sequentially stored in a storage device 7 and the number of the retrieved data is stored further. Thus, the retrieved data are effectively rearranged on the two-dimensional plane at a high speed, and even when the retrieved data are many, the required ones are easily found from them.
COPYRIGHT: (C)1999,JPO

Description

【発明の詳細な説明】 DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】 [0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、CDROM、ハードディスクなどの記憶装置に蓄積された文書、画像等のデータを検索するデータ検索装置に関し、検索されたデータを視覚化する技術に関する。 BACKGROUND OF THE INVENTION The present invention is, CDROM, documents stored in a storage device such as a hard disk, relates to a data retrieval apparatus for retrieving data such as images, a technique to visualize the retrieved data.

【0002】 [0002]

【従来の技術】文書・画像等の検索において、従来の検索方式には、主にキーワードにもとづく方法、データの属性にもとづく方法がある。 In search of such Related Art documents, images, the conventional search method, a method based method, the attribute of the data mainly based on keywords. キーワードにもとづく方法は、利用者の入力するキーワードと、あらかじめデータに付加されているキーワード群とを比較し、一致したデータを検索結果として出力する。 The method based on keywords, compare the keywords that the user's input, and a keyword group added to the pre-data, and outputs the matching data as a search result. この方法は、利用者がデータに付加されているキーワードを知らない場合に、 This method, if the user does not know the keywords that are appended to the data,
希望のデータを得るのに何度も試行錯誤を繰り返す必要がある。 There is a need to repeat the trial and error many times to get the desired data. また、例えばデザイナーが、自分のイメージに合った写真を探し出すといった曖昧な検索には不向きである。 In addition, for example designers, it is not suitable for a fuzzy search, such as finding a photo that fits your image.

【0003】データの属性にもとづく方法は、まず各データには複数の属性と、その属性に対する値(属性値) [0003] The method based on the attribute data includes a plurality of attributes for each data First, the value for the attribute (attribute)
が与えられている。 It has been given. 具体的には写真をイメージに基づいて検索する写真データベースを例にとると、各属性は「優雅」「迫力」「情緒的」などの感性語として表され、属性値は、各写真のそれら各々の語句に対する度合として与えられている。 And in particular with taking pictures database to search based on photo image as an example, each attribute is represented as a sensitivity word, such as "elegant", "force", "emotional", attribute values, their respective each photo It is given as the degree for the phrase. 各属性を座標軸とみなす多次元空間を考えると、各データは、その属性値を座標値として多次元空間に配置される。 Given the multi-dimensional space viewed each attribute as coordinate axes, each data is arranged in a multidimensional space that attribute value as the coordinate value. データの検索は、多次元空間での近傍検索の形で行なわれるが、検索条件の与え方から幾つかの方法に分類される。 Data retrieval is carried out in the form of a proximity search in a multidimensional space are classified into several methods from giving way search.

【0004】検索の第1の方法は、検索条件として幾つかの属性の値あるい範囲を数値で指定し、その条件を満たすデータを出力するものである。 [0004] Find the first method is specified by the numerical value is had a range of several attributes as the search condition, and outputs the data that satisfies. 検索の第2の方法は、画面上に上述の多次元空間を表示し、検索条件として多次元空間の点を指定し、その近傍に位置するデータ出力するものである。 The second method of search, displays a multidimensional space described above on the screen to specify the multi-dimensional space a point as a search condition is for data output located in the vicinity. 多次元空間の点を指定するのに、 To specify a multi-dimensional space point,
通常マウス等のポインティング装置を使用する。 Using the pointing device of the normal mouse. 検索の第3の方法は、検索条件としてキーワードを与え、そのキーワードに近いデータを出力するものである。 The third method of searching gives a keyword as a search condition, and outputs the data close to the keyword. ここで与えるキーワードは、あらかじめ各属性に対する属性値が与えられている。 Keywords given here, the attribute value is given for advance each attribute. 従ってキーワードは多次元空間上に配置され、通常は多次元空間上のキーワードの位置から所定距離内に位置するデータを検索結果として出力する。 Therefore the keyword is placed on the multi-dimensional space, usually it outputs the data located within a predetermined distance from the keyword position on the multi-dimensional space as a search result. またここでのキーワードは、テキストに限らず、例えば、画像イメージを与えてそれに類似の画像を検索するといったものも含まれる。 The keywords here are not limited to text, for example, also include things like giving picture image to find similar images on it.

【0005】上記検索の第2の方法において、画面上の点は、2次元で表されるため、多次元空間を画面上に表示する場合、実際には多次元座標を2次元座標に変換して表示する。 [0005] In the second method of the search, the point on the screen because they are represented by two-dimensional, when displaying a multi-dimensional space on the screen, in fact converts the multi-dimensional coordinates to two-dimensional coordinate to display Te. 2次元に座標変換されたデータは、通常2 Data coordinate transformation into two-dimensional, typically 2
次元空間の対応する画面位置にデータの存在を示す何らかのシンボルで表示される。 It is displayed for any symbol indicating the presence of data in the corresponding screen position of dimensional space. それによって、ユーザーにはデータの分布が一目で分かる。 Thereby, the user in the data distribution at a glance. 通常シンボルは丸や四角などを用いるが、それだけでは、2次元空間内のどの辺りにどういうデータが分布しているかが分からない。 Normally the symbol or the like is used round or square, it alone, or what data to which part of the two-dimensional space is distributed is not known.
そこで、例えばあらかじめ与えられた幾つかの代表的なデータに対しては、その対応する画面位置にデータそのもの、あるいはデータの一部を表示することによって、 Therefore, for example, for a pre-given some representative data, by displaying a part of the data itself in a corresponding screen position or data,
2次元空間のデータ構造を明らかにすることなども行なわれている。 It has been made such as to reveal the data structure of the two-dimensional space. その場合には、ユーザーは検索の際、表示された代表データを参照して、目的のデータの2次元空間での位置を推定し、ポイントする位置を決める。 In that case, the user when searching, with reference to the representative data displayed to estimate the position of the two-dimensional space of the data object, determine a point located.

【0006】座標変換の方法として、ユーザーに2つの座標軸を選択させ、その2つの座標軸からなる平面に射影する方法、あるいはデータの主成分分析によって求められた平面に射影する方法などがある。 As a method of coordinate transformation, user to select the two axes, the method is projected to the plane of two axes thereof, or there is a method of projecting the plane determined by the principal component analysis of the data. 前者の例として、図9に示す3次元の属性値からなるデータを2つの座標軸からなる平面に射影したものを図10に示す。 Examples of the former are shown in FIG. 10 which is projected to the plane formed data consisting of three-dimensional attribute value shown in FIG. 9 from the two coordinate axes. 図10(a)が、x−y平面に,図10(b)が、y−z平面に,図10(c)が、x−z平面に射影したものである。 Figure 10 (a), in the x-y plane, and FIG. 10 (b) is, in the y-z plane, and FIG. 10 (c) is obtained by projection in the x-z plane.
この方法では、多次元で表される属性値の内の2つを使用し、残りを無視しているため、多次元空間でのデータの分布を反映したデータ配置は不可能である。 In this method, using two of the attribute value represented by a multidimensional, because it ignores the rest, data arrangement that reflects the distribution of data in multi-dimensional space is not possible.

【0007】主成分分析とは、多変量データを統計的に扱う一方法である。 [0007] The principal component analysis, is one way to deal with multivariate data statistically. この方法では、データの分散が最大となる軸方向を見つけ、その軸に沿ってデータを射影することで、データの分布を最大限反映するよう座標変換できる。 In this method, find the axial dispersion of the data is maximized, by projecting the data along its axis, can coordinate transformation to maximize reflects the distribution of data. したがって、特に多次元データが平面的に分布しているような場合には非常に有効である。 Therefore, it is especially very effective in the case that multi-dimensional data is distributed two-dimensionally. しかしながら、多次元データが曲面上に分布する場合や、3次元以上に空間的な広がりを持って分布する場合には、主成分分析での2次元座標変換では不十分である。 However, and if the multi-dimensional data are distributed on the curved surface, in the case of distribution with a spatial spread over three dimensions is not sufficient in a two-dimensional coordinate transformation on principal component analysis.

【0008】座標変換の別の方法として、情報処理学会発行の論文,情処研資DBS99−22「自己組織化マップと語彙検索を用いたデータベースの抽象化機構」では、ニューラルネットにもとづく非線型変換である、 [0008] Another method of coordinate conversion, Information Processing Society of issue of the paper, in Josho Research Capital DBS99-22 "abstraction mechanism of the database using a self-organizing map and vocabulary search", non-linear based on neural network it is a conversion,
T. T. Kohonenによって提案された自己組織化マップを用いて、多次元のデータを2次元に配置する方法が開示されている。 Using the proposed self-organizing map by Kohonen, how to place multi-dimensional data in two dimensions is disclosed.

【0009】その方法を簡単に説明する。 [0009] The method will be described briefly. まず自己組織化マップとは、入力データからそのトポロジカルな構造を発見し、通常2次元空間で表現する、中間層のない教師なし競合学習モデルである。 The self-organizing map is first to discover the topological structure of the input data, typically expressed in two-dimensional space, it is no competitive learning model without an intermediate teacher. 出力層の各ユニットは、 Each unit of the output layer,
2次元空間にトポロジカルに配置されており、また各ユニットは、入力データと同次元のベクトルを持っている。 It is arranged topologically in a two-dimensional space, and each unit has the same dimension of the vector and the input data. 学習は、各入力データに対し、最も近いベクトルを持つユニットとその近傍のユニットを、入力データに近付けることで行なわれる。 Learning, for each input data, a unit having the closest vector unit in the vicinity is performed by closer to input data. ここでは入力データとして上述の多次元データを順に与える。 Here gives sequentially the aforementioned multidimensional data as input data. 一定回数の学習を行なった後、各データを最も近いベクトルを持つユニットに写像することで、データが2次元空間に配置される。 After performing the learning of the predetermined number of times, by mapping the unit with the vector closest to the data, the data is arranged in two-dimensional space.

【0010】検索されたデータから目的のものを捜し出す場合には、データを一つづつ順に確認しながら見ていくのが通常である。 [0010] In the case to locate the ones from the retrieved data of interest, going to see while checking the data to the one by one order is usually. しかしながら、検索されたデータの構造を視覚化して表示すれば、目的のデータを迅速に捜し出すことができる。 However, if the display to visualize the structure of the retrieved data, it is possible to locate the desired data quickly. 特開平1−195578号公報に開示された技術は、データの属性にもとづいて検索する方法であるが、検索されたデータの属性に基づいて、いくつかの座標軸に対応する代表データを表示することで、検索されたデータの属する部分空間の構造を視覚化するものである。 Technique disclosed in Japanese Patent Laid-Open No. 1-195578 ​​is a method of searching based on the attribute of the data, displaying the representative data based on the attributes of the retrieved data, corresponding to the number of axes in, it is to visualize the structure of subspace belongs retrieved data. 代表データを表示する座標軸の選択方法として、各軸上での検索データの散布度を求め、それが大きいものを選んでいる。 As a method of selecting a coordinate axis for displaying the representative data, determine the degree of dispersion of the search data on each axis is choosing what it is large.

【0011】また、特開平8−339375号公報には、キーワードとの距離にもとづいてデータを検索し、 Further, JP-A-8-339375, searching data based on the distance between the keywords,
2次元平面に表示するものとして、検索されたデータを2次元平面に表示した後、ユーザーがポインティング装置によって、不要なデータを遠ざけ、必要なデータを近付ける操作を行うと、それに連動して他のデータも同時に動かすことで、効率的にデータを絞り込む方法が開示されている。 As an indication of a two-dimensional plane, after displaying the retrieved data in a two-dimensional plane, by a user pointing device, away unnecessary data, performs an operation to bring the necessary data, other in conjunction therewith data also by moving simultaneously on refining data efficiently is disclosed. ただし、ここでの検索データの2次元平面への表示方法は、単にデータの属性とキーワードの属性との距離を求め、中心からその距離に比例した位置に表示するもので、検索データ間の距離は考慮されていない。 However, 2-dimensional display method of the plane of the search data here is merely obtains distances between the attributes of the attribute and keyword data, and displays the position in proportion to the distance from the center, the distance between the search data not taken into account.

【0012】つまり、検索されたデータを2次元表示する段階では、単にキーワードに近いデータが中心から順に並ぶだけで、属性の近いデータ同士が離れて表示される場合、あるいは属性の遠いデータ同士が近くに表示される場合がある。 [0012] That is, in the step of displaying two-dimensional data retrieved, simply data close to the keyword are arranged from the center in order, when the data having close attributes appear away or distant data between the attributes there is a case to be displayed nearby. 多変量データを統計的に扱う扱う別の方法として数量化四類がある。 It is quantified four such as another way to handle handle multivariate data statistically. 数量化四類とは、互いの相関が与えられた質的データを、その相関を保持するように数量ベクトル化する方法である。 The quantification four such, qualitative data mutual correlation is given, a method of quantity vectorization so as to hold the correlation.

【0013】 [0013]

【発明が解決しようとする課題】従来の検索技術では、 The object of the invention is to be Solved In the conventional search technology,
検索結果として得られたデータを単にデータの順に表示する、あるいは何らかの得点をつけて得点順に表示している。 Search display resulting data simply in the order of data, or are displayed on the score order put some scores. 利用者はそれらのデータを順に見ることによって必要なデータを探す。 The user looks for data required by looking at their data in order. ところが近年の情報化の進展と共にデータベースが膨大化するにつれ、検索によって得られるデータも様々な観点を含み、多数に及ぶことがあり、その中から必要なデータを見つけ出すのに手間を要する。 However as the database thickened with recent advances of the information, including the various aspects also data obtained by the search, can span multiple, time-consuming to find the necessary data from them. 例えば、上述の自己組織化マップによる検索方法では、1つのユニットに多数のデータが写像されている場合は、ユーザーがそのユニットを指定した時には、出力される多数のデータを順に見なければならず、目的のデータを捜すのに手間を要する。 For example, a search method according to the above-described self-organizing map, when a large number of data in a single unit is mapped, when the user specifies the unit it must be viewed multiple data output sequentially , time-consuming to search the desired data.

【0014】本発明では、検索結果として出力されるデータ数が多い場合に、それらを効果的に2次元平面に配置するデータ検索装置を提供する。 In the present invention, search results when the number of data is often output as to provide a data retrieval apparatus arranged in a two dimensional plane them effectively. それにより検索されたデータの構造が明らかとなり、単に検索されたデータを順に並べるより、目的のデータを素早く見つけ出すことができる。 Thereby it becomes clear structure of the retrieved data, than simply arranging order the retrieved data can be found quickly the desired data.

【0015】上記特開平1−195578号公報に開示された技術では、単に各属性に対応する座標軸の中から散布度の大きいものを選び出す方法であるため、データの分布を良く反映するような2次元平面が選ばれるわけではない。 [0015] The in JP-1-195578 ​​discloses a technique disclosed, such as merely for a method of selecting those spraying of the larger among the coordinate axis corresponding to each attribute, to better reflect the distribution of data 2 not dimensional plane is selected. またここでは、目的のデータを得るためのブラウジング方向を決定するためのユーザー支援として、 Here also, as the user an aid in determining the browsing direction for obtaining the data of interest,
各方向に対応する代表データを表示しているのであって、検索されたデータを2次元平面上に表示しているわけではない。 A than displaying the representative data corresponding to each direction, not displaying the retrieved data on a two-dimensional plane.

【0016】また、上記特開平8−339375号公報に開示された技術では、検索されたデータがキーワードに近いものから順に2次元平面の中心近くに配置されるが、データ同士の位置関係については考慮されていない。 Further, in the above Japanese Patent 8-339375 discloses a technique disclosed, but retrieved data is placed close to the center of the two-dimensional plane in order from close to the keyword, the positional relationship of the data each other It has not been taken into account. 従ってこの表示方法では、検索されたデータとキーワードとの近さの度合のみが示されるだけであって、検索されたデータ全体の構造が分かるように配置されるわけではない。 In Therefore this display method, comprising only only closeness degree of the retrieved data and the keyword is shown, it is not being positioned as seen retrieved data overall structure. 上記の「自己組織化マップと語彙検索を用いたデータベースの抽象化機構」にもマップの詳細化と称する、マップの一部の領域を平面上に再構成する方法について述べられている。 Referred to as the detail of the map also "self-organizing map and abstraction mechanisms of the database using the vocabulary search" above are described on how to reconstruct a part of the area of ​​the map on a plane. ここでは選択された領域内で再度自己組織化マップを適用することで、領域を詳細化している。 Here by applying again self-organizing map in the selected region, and refine the region.

【0017】本発明による2次元平面への変換は、検索の度に行なわれるので、高速性が要求される。 [0017] Conversion to a two-dimensional plane according to the present invention, since is performed to find the time, high speed is required. 自己組織化マップでは、データの構造を正確に反映させるためには、学習を一定回数行なう必要があるため、高速性は期待できない。 The self-organizing map, in order to accurately reflect the structure of the data, it is necessary to perform learning certain number of times, high speed can not be expected. したがって、ここでは自己組織化マップは用いず、主成分分析あるいは数量化四類を用いる。 Thus, where the self-organizing map does not use, using a principal component analysis or quantification four such. 数量化四類を用いる方法では、データ間の相関を、各データを多次元のベクトルとみなした時のベクトル間のなす角の方向余弦で与える。 In the method using the quantification four such, the correlation between data, given in the direction cosine of the angle between the vectors when the respective data were considered multidimensional vector. それにより各データを質的データであるとみなし、2次元に数量化する。 Thereby it considers each data to be qualitative data, to quantify the two dimensions. 数量化四類においても、主成分分析と同様に、2次元への変換は一種の射影として表される。 Also in quantification four such, similarly to the principal component analysis, conversion into 2-dimensional is represented as a kind of projection. しかし、ここで変換されるデータは検索されたデータであるため、多次元空間のある狭い領域に分布されているデータであり、またその数も限られている。 However, data converted here since the search data is data which is distributed in a narrow region of multidimensional space and is limited also the number. したがって、主成分分析あるいは数量化四類といった射影による変換でも、データの構造を十分に表現できると考えられる。 Therefore, even in conversion by the projection such principal component analysis or quantification four such is considered the structure of the data it can be sufficiently expressed.

【0018】 [0018]

【課題を解決するための手段】請求項1に記載の本発明のデータ検索装置は、上記課題を解決するために、各データが多次元の属性値で表される電子化されたデータベースと、前記データベースのデータを検索する検索手段と、前記データベースから、上記検索手段によって検索されたデータを表示する表示装置と、前記表示装置段の画面上の位置を指定するためのポインティング装置と、 Data retrieval apparatus of the present invention according to claim 1 SUMMARY OF THE INVENTION To solve the above problems, the electronic database the data is represented by the attribute value of the multi-dimensional, search means for searching the data of the database, the database, a display device for displaying the data retrieved by said retrieval means, a pointing device for designating a position on the screen of the display device stage,
上記データベースから出力したデータを一時的に記憶する記憶装置とを備えたデータ検索装置において、上記検索手段によって検索され、上記記憶装置に記憶されたデータの属性値を、2次元座標に変換する座標変換手段を備え、前記座標変換手段によって変換された座標値にもとづいて、上記表示装置の2次元平面にデータを表示することを特徴とする。 In the data search device and a storage device for temporarily storing data output from the database, it is searched by the search means, the coordinate converting the attribute values ​​of the data stored in the storage device, a two-dimensional coordinate comprising a conversion means, based on the converted coordinate values ​​by said coordinate transforming means, and displaying the data on two-dimensional plane of the display device.

【0019】請求項2に記載の本発明のデータ検索装置は、上記課題を解決するために、請求項1記載のデータ検索装置において、上記座標変換手段が、データの属性値を主成分分析により2次元に変換することを特徴とする。 The data retrieval apparatus of the present invention according to claim 2, in order to solve the above problems, in the data retrieval apparatus according to claim 1, wherein said coordinate transformation means, by principal component analysis attribute value of the data and converting the two-dimensional.

【0020】請求項3に記載の本発明のデータ検索装置は、上記課題を解決するために、請求項1記載のデータ検索装置において、上記座標変換手段が、データの属性値を数量化四類により2次元に変換することを特徴とする。 [0020] The data retrieval apparatus of the present invention according to claim 3, in order to solve the above problems, in the data retrieval apparatus according to claim 1, wherein said coordinate transformation means, quantify four such attribute values ​​of the data and converting the two-dimensional by.

【0021】請求項4に記載の本発明のデータ検索プログラムを記録した記録媒体は、上記課題を解決するために、コンピュータに、データベースのデータを検索する手順と、検索によって得られたデータの属性値を2次元座標に変換する手順と、変換された座標値にもとづいて2次元平面上にデータを表示する手順、を実行させるためのプログラムを記録したことを特徴とする。 The recording medium recording the data search program of the present invention according to claim 4, in order to solve the above problems, the computer, the procedure for searching data in a database, the attribute of the data obtained by the search a step of converting the value to two-dimensional coordinates, is characterized by recording a program for executing the procedure for displaying the data on a two-dimensional plane based on the converted coordinate values.

【0022】 [0022]

【発明の実施の形態】本発明のデータ検索装置の一実施形態を図面にもとづいて説明する。 It is described with reference to an embodiment of the data retrieval apparatus of the embodiment of the present invention in the drawings. 図1は、請求項1乃至3記載の本発明のデータ検索装置の概略構成図である。 Figure 1 is a schematic configuration diagram of a data retrieval apparatus of the present invention of claims 1 to 3, wherein. 図1において、1は、CDROMまたは、ハードディスク等の記憶装置に記憶されているデータベース、2 In Figure 1, 1, CDROM or database stored in the storage device such as a hard disk, 2
は、マウス等のポインティング装置、3は、CRTディスプレイ等の表示装置、4は、データの検索を実行する検索手段、5は、データの属性値を2次元平面座標に変換する座標変換手段、6は、座標変換されたデータを、 The pointing device such as a mouse, 3, a display device such as a CRT display, 4, searching means for performing a search of the data, 5, coordinate transformation means for transforming the attribute value of the data in the two-dimensional plane coordinates, 6 the it was coordinate transformation data,
2次元平面上に配置する2次元平面表示手段、7は、データを一時的に記憶するはRAM等の記憶装置である。 2 dimensional planar display means arranged on a two-dimensional plane, 7 temporarily stores data is a storage device such as a RAM.

【0023】図2は、本発明のデータ検索装置に係るデータベースの構成例である。 [0023] FIG. 2 is a configuration example of a database according to the data retrieval apparatus of the present invention. 本実施形態のデータベースは、写真画像データベースである。 Database of the present embodiment is a photographic image database. 画像データとして、 As image data,
画像のイメージデータがファイルとして記憶されている。 Image data of the image is stored as a file. 各属性として「優雅」「迫力」「叙情的」などの写真のイメージを表す語句が与えられており、データに付加された属性値として、各画像のそれらの語句に対する度合が順に数値で与えられている。 Each attribute "graceful" phrases that represent the image of the photograph, such as "punch," "lyrical" are given as, as an additional attribute value to the data given by the degree of order values ​​for those words of each image ing. データベースでは、 In the database,
各画像に対し画像ファイル名と属性値がペアで保持されている。 Image file name and attribute value are held in pairs for each image.

【0024】図3は、本発明のデータ検索装置の動作を説明するためのフローチャートである。 FIG. 3 is a flowchart for explaining the operation of the data retrieval apparatus of the present invention. 以下、図3にもとづいて、動作を説明する。 Hereinafter, based on FIG. 3, the operation will be described. 本実施形態は、従来の技術で述べた、表示装置の画面上に表示された第1の2次元平面から、ユーザーが、ポインティング装置で画面上の位置を指定することにより、データを検索するデータ検索装置において、検索されたデータ数に応じてデータをそのまま出力する、あるいは、表示装置の画面上に第2 This embodiment is described in the prior art, the first two-dimensional plane displayed on the screen of the display device, the user, by specifying a position on the screen with the pointing device, the data to retrieve data in search device, and outputs the data in accordance with the retrieved number data, or the on the screen of the display device 2
の2次元平面を構成し、検索されたデータをその構造を表わすように、第2の2次元平面上に配置する方法に、 The constituted two-dimensional plane, as representative of the structure data retrieved, to a method of placing on the second two-dimensional plane,
本発明を適用した例である。 An example of applying the present invention.

【0025】ステップS1において、第1の2次元平面に配置されたデータが、表示装置3の画面上に表示される。 [0025] In step S1, a first data arranged in a two-dimensional plane is displayed on the screen of the display device 3. ここでのデータ表示は、例えば自己組織化マップのアルゴリズムによって各データの属性値を2次元に変換し、表示装置3の画面上に構成された第1の2次元平面の、各データの変換された2次元座標位置に、データに対応するシンボルを表示することで行われる。 Here data display in, for example to convert the attribute value of each data in a two-dimensional by a self-organizing map algorithm, the first two-dimensional plane that is configured on the screen of the display device 3 are converted for each data a two-dimensional coordinate positions, it is performed by displaying a symbol corresponding to the data. 以降この第1の2次元平面をマップと呼ぶ。 Hereinafter referred to the first two-dimensional plane and map.

【0026】この処理により、上記マップ上のデータの存在する位置にシンボルが表示されるようになり、データの分布が一目で分かる。 [0026] By this process, become symbols in the presence position of the data on the map is displayed, the distribution of the data at a glance. また同一座標上に存在するデータの個数に応じてシンボルを表示する、あるいは、シンボルの形または、大きさを変えるなどの処理を行なっても良い。 The display symbols according to the number of data on the same coordinates, or in the form of symbols or may perform processing such as changing the size. ここでシンボルは、単に丸あるいは、四角といった単純なもので良いが、対応する画像の縮小イメージを表示すれば、利用者にとってさらに分かり易いものとなる。 Here the symbol is simply a round or may as simple as a square, by displaying the reduced image of the corresponding image, further comprising an intelligible thing for the user.

【0027】図4は、本発明のデータ検索装置に係るマップの表示例である。 [0027] FIG. 4 is a display example of a map of the data retrieval apparatus of the present invention. 図4では、座標上のデータの個数に比例して四角を大きく描いている。 In Figure 4 depicts a large square in proportion to the number of data on the coordinates. ステップS2において、ユーザーによってポインティング装置でマップ上の位置が指定されるのを待つ。 In step S2, it waits for the position on the map is specified by the pointing device by the user. 具体的には、ポインティング装置がマウスの場合は、マップ上でクリックされるのを待つ。 Specifically, if the pointing device is a mouse, waiting to be clicked on the map. 位置が指定されると、ステップS3において、検索手段は、その近傍に配置されたデータを検索結果として取り出す。 When the position is designated, at step S3, the search unit retrieves the data arranged in the vicinity as a search result. 具体的には、指定点と各データの変換された座標との距離を計算し、その値が所定値以下のデータに対応するインデックスをデータベースから取り出す。 Specifically, the distance between the specified point and the transformed coordinates of each data is calculated and taken out index whose value corresponds to the following data predetermined value from the database. この場合のインデックスとは、データベースに記憶されている画像ファイル名のことである。 The index of this case is that of an image file name stored in the database. ただし、ここでは後の処理の都合からインデックスと同時に対応するデータの属性値も取り出し、記憶装置に順に格納し、 However, here also takes out the attribute value of the corresponding data at the same time as the index for convenience of later processes, and sequentially stored in the storage device,
さらに検索されたデータ数も記憶しておくものとする。 Furthermore retrieved number data are also intended to be stored.
ここまでは従来の技術で実現できるものである。 Far are those that can be achieved by conventional techniques.

【0028】ステップS4では、検索されたデータ数が所定個数以下かどうか調べ、所定個数以下ならステップS6に移る。 [0028] In step S4, the number of retrieved data is checked whether a predetermined number or less, the process proceeds to step S6 if a predetermined number or less. ステップS6では、記憶装置に格納されたインデックスを参照してデータを出力する。 In step S6, and it outputs the data with reference to the index stored in the storage device. 本実施形態では、インデックスはファイル名として与えられており、ステップS6におけるデータの出力は、対応する画像ファイルをオープンし、表示装置3の画面上に画像を出力することで実行される。 In the present embodiment, the index is given as a file name, the output of data in step S6, opens the corresponding image file is performed by outputting an image on a screen of the display device 3.

【0029】次に、本発明の特徴であるステップS5の検索データの2次元表示について説明する。 A description will now be given a two-dimensional display of the search data in step S5, which is a feature of the present invention. ここでは検索されたデータの属性値が、座標変換手段5によって2 Attribute value of the data retrieved here is, the coordinate transformation unit 5 by 2
次元座標値に変換される。 It is converted to the dimension coordinate values. その後、変換されたデータは、2次元平面表示手段6によって2次元平面に表示される。 Then, it converted data is displayed by the two-dimensional plane display unit 6 in a two-dimensional plane. そのフローを書いたものが図5である。 Those who wrote the flow is shown in FIG 5. 座標変換の第一の方法は、主成分分析によるもの、第二の方法は、数量化四類によるもので、それらは相関行列の作成方法と、2次元座標への変換方法が異なる。 The first method of coordinate transformation, by principal component analysis, the second method is due quantification four such, they and creating a correlation matrix, method of converting two-dimensional coordinates is different. 先に主成分分析による方法から具体的にその動作を説明する。 Previously explained concretely its operation from the process according to principal component analysis.

【0030】まず上で述べたように、検索されたデータ数と、各データのインデックスと属性値が記憶装置に格納されている。 [0030] First, as noted above, the number of retrieved data, index and attribute value of each data stored in the storage device. それを示したのが図6である。 It is 6 that shown it. 今属性の個数をn、検索されたデータの個数をmとする。 Now the number of attributes n, the number of retrieved data to m. ステップS11では、属性値を記憶装置から読みだし、相関行列を作る。 In step S11, it reads the attribute values ​​from the memory device, making a correlation matrix. ここで各データの属性値をX i =(x i1 ,...x Here the attribute value of each data X i = (x i1, ... x
in )とすると相関行列A=(a ij )は、下式で定義される。 in) and the correlation matrix A = (a ij) is defined by the following equation.

【0031】a ij =Σ k=1 m x ki x kj図6を用いて上の相関行列の作成について具体的に説明する。 Specifically described the creation of the correlation matrix of the above with reference to [0031] a ij = Σ k = 1 m x ki x kj Figure 6. まず図中の数値'18'は、検索されたデータ数で、その後に、その18個のデータのファイル名と属性値が格納されている。 First numerical values ​​in FIG. '18' is the retrieved number data are subsequently, stores the file name and attribute value for the 18 pieces of data. 検索されたデータの1番目は、ファイル名が'04806.jpg'、属性値が(1,0,0,4,1,2) The first of the retrieved data, the file name is '04806.jpg', the attribute value (1,0,0,4,1,2)
で、X 1にその属性値を読み込んで、X 1 =(1,0,0,4,1, In, reads the attribute value to X 1, X 1 = (1,0,0,4,1 ,
2)となる。 2) to become. 以下同様にX 2 =(0,1,0,1,0,1),X 3 Hereinafter Likewise X 2 = (0,1,0,1,0,1), X 3 =
(0,1,0,2,0,3),...,X 18 =(0,0,0,0,0,1)となる。 (0,1,0,2,0,3), ..., X 18 = a (0,0,0,0,0,1).
A=(a ij )を上の定義式から計算すると次ぎのようになる。 A = is as follows and is calculated from the definition equation above the (a ij).

【0032】a 11 =1×1+0×0+0×0+...+0×0=6 a 12 =1×0+0×1+0×1+...+0×0=0 a 66 =2×2+1×1+3×3+...+1×1=111 ステップS12において、Aの最大固有値に対する固有ベクトルと、Aの2番目に大きい固有値に対する固有ベクトルを求める。 [0032] a 11 = 1 × 1 + 0 × 0 + 0 × 0 + ... + 0 × 0 = 6 a 12 = 1 × 0 + 0 × 1 + 0 × 1 + ... + 0 × 0 = in 0 a 66 = 2 × 2 + 1 × 1 + 3 × 3 + ... + 1 × 1 = 111 step S12, and eigenvectors for the maximum eigenvalue of a, the eigenvectors for the largest eigenvalue to the second a seek. 行列の固有ベクトルを求める方法は、 Method for determining the eigenvectors of the matrix,
従来から様々なアルゴリズムが提案されており、ここでは、その中の適当なものを採用する。 It has been proposed various algorithms conventionally, where employs a suitable value therein. ステップS13では、2つの固有ベクトルから構成される2次元平面へ各データの属性値を射影する。 In step S13, projecting the attribute values ​​of the respective data from the two eigenvectors to a two-dimensional plane constituted. 実際には、上の2つの固有ベクトルは直交するため、属性値と各々の固有ベクトルとの内積を求め、それらを変換された2次元座標値とすれば良い。 In fact, since the two eigenvectors above orthogonal obtains the inner product of the attribute values ​​and each eigenvector may be those with the transformed two-dimensional coordinate values. つまり2つの固有ベクトルを順にQ 1 That in turn the two eigenvectors Q 1 =
(q 11 ,...,q 1n ),Q 2 =(q 21 ,...,q 2n )とし、X iを変換した座標Y i =(u i ,v i )は、次式で与えられる。 (Q 11, ..., q 1n ), Q 2 = (q 21, ..., q 2n) and the coordinate converting the X i Y i = (u i , v i) is given by: It is.

【0033】u i =Σ k=1 n q 1k x ik v i =Σ k=1 n q 2k x ik上の計算を図6のデータについて行なうと、まず、Aの固有ベクトルは、順にQ 1 =(0.07,0.09,0.04,0.68,0.0 [0033] When performed for u i = Σ k = 1 n q 1k x ik v i = Σ k = 1 n q 2k x data of Figure 6 the calculation of the ik, firstly, the eigenvectors of A, in turn Q 1 = (0.07,0.09,0.04,0.68,0.0
2,0.71),Q 2 =(−0.30,0.17,0.00,−0.66,−0.06,0. 2,0.71), Q 2 = (- 0.30,0.17,0.00, -0.66, -0.06,0.
64)と求まる。 64) and determined. それを用いてY i =(u i ,v i )を求めると、次ぎのようになる。 Therewith Y i = (u i, v i) when determining the, as follows.

【0034】u 1 =0.07×1+0.09×0+0.04×0+0.68×4 [0034] u 1 = 0.07 × 1 + 0.09 × 0 + 0.04 × 0 + 0.68 × 4
+0.02×1+0.71×2=4.23 v 1 =−0.30×1+0.017×0+0.00×0−0.66×4−0.06×1 + 0.02 × 1 + 0.71 × 2 = 4.23 v 1 = -0.30 × 1 + 0.017 × 0 + 0.00 × 0-0.66 × 4-0.06 × 1
+0.64×2=−1.72 u 18 =0.07×0+0.09×0+0.04×0+0.68×0+0.02×0+ + 0.64 × 2 = -1.72 u 18 = 0.07 × 0 + 0.09 × 0 + 0.04 × 0 + 0.68 × 0 + 0.02 × 0 +
0.71×1=0.71 v 18 =−0.30×0+0.017×0+0.00×0−0.66×0−0.06× 0.71 × 1 = 0.71 v 18 = -0.30 × 0 + 0.017 × 0 + 0.00 × 0-0.66 × 0-0.06 ×
0+0.64×1=0.64 ステップS14では、各Y iを記憶装置にあるバッファに格納する。 In 0 + 0.64 × 1 = 0.64 Step S14, and stored in buffers in each Y i in the storage device. ステップS15では、各データをシンボル化する。 In step S15, the symbol of the respective data. ここでいうシンボルもステップS1で述べたように、単に丸あるいは四角といった単純なものや、画像の縮小イメージなどを用いる。 As mentioned symbol also step S1 here, merely as simple as circles or squares or the like reduced image of the image. ただし、ステップS1に比べて表示データ数が少ないため、画像のファイル名あるいは、画像のタイトル等の何らかのテキストをシンボルとして表示することも可能である。 However, since a small number of display data compared to the step S1, the image file name or it is also possible to display some text such as a title of the image as a symbol. また、各データに対して何らかのキーワードが付加されている場合には、 Also, if any keyword is added to each data,
それらをシンボルとしても良い。 They may be used as the symbol. 上で述べたシンボル化は、従来技術で可能なものである。 Symbolized mentioned above are those possible with the prior art. また生成されたシンボルは、必要ならば記憶装置に記憶しておく。 The generated symbols are stored in the storage unit if necessary.

【0035】ステップS16では、表示装置3の画面上に、第2の2次元平面を構成する。 [0035] At step S16, on the screen of the display device 3, constituting a second two-dimensional plane. 具体的には、2次元平面の大きさ、画面上の表示位置、表示倍率、原点の位置といったパラメータを設定し、枠の描画を行なう。 Specifically, the size of the two-dimensional plane, the display position on the screen, the display magnification, set the parameters, such as position of origin, performs drawing of the frame. また座標軸を描くようにしても良い。 Or it may be to draw a coordinate axis. これらのパラメータは検索の度に、検索データに応じた最適な値を設定する、あるいは、ユーザーに指定させることもできるが、 These parameters search time, sets an optimum value according to the search data, or can also be specified in the user,
本実施形態では、パラメータはあらかじめ最適に設定された固定値を用いる。 In this embodiment, the parameters used previously optimally set fixed value. ステップS17では、バッファから座標位置Y iを読みだし、ステップS15で生成された各データのシンボルを、第2の2次元平面のY iに対応する位置に表示する。 In step S17, reads the coordinate position Y i from the buffer, the symbols of each data generated in step S15, displayed at a position corresponding to the Y i of the second two-dimensional plane. 実際には、2次元平面のパラメータからY iに対応する画面上の物理位置を求め、その場所へシンボルを表示するのだが、これについては、従来から一般的に行なわれている方法であるため、詳しい説明は省略する。 Because in practice, determine the physical position on the screen corresponding to 2-dimensional plane parameter Y i, but he displays a symbol to that location, as will a process which is generally carried out conventionally , detailed description thereof is omitted.

【0036】以上が主成分分析によるステップS5の検索データの2次元表示のフローチャートである。 [0036] The above is a flow chart of a two-dimensional display of the search data in step S5 by principal component analysis. 実際の計算では、X iは平均が0になるよう正規化するのが良い。 In the actual calculation, X i is better to normalize so that the average is zero. すなわち、次式の変換を行った後に、Aの作成、固有値計算、Y iへの変換を行う。 That is, after the conversion of the formula, the creation of A, eigenvalue calculation, performs conversion into Y i.

【0037】 X i =X i −EX, (EX=(1/m)Σ i=1 mi ) 図7は、上記マップ上の点を指定したときに、第2の2 [0037] X i = X i -EX, ( EX = (1 / m) Σ i = 1 m X i) 7, when you specify a point on the map, second 2
次元平面を構成し、上記マップと、上記第2の2次元平面を同時に表示装置に表示した画面出力例である。 Configure dimension plane, and the map is a screen output example of displaying simultaneously display the second two-dimensional plane. 図7 Figure 7
(a)が、ステップS1で説明したマップで、図7(b) (A) is, in the map described in step S1, FIG. 7 (b)
が、ステップS5あるいは、ステップS17で説明した第2の2次元平面で、マップ上の*位置を指定した時に、検索されたデータを第2の2次元平面に出力した例である。 But step S5 or in a second two-dimensional plane has been described in step S17, when specifying the * position on the map is an example of outputting the retrieved data to the second two-dimensional plane. ここではデータのシンボル表示は、単に「・」 Here, the symbol display of data, simply "."
で行なっている。 It is carried out at. 従ってステップS15では、単に各データにシンボルとして「・」を設定すれば良い。 Therefore, in step S15, it may simply be set to "-" as a symbol to the respective data.

【0038】次に数量化四類による方法を説明する。 [0038] will be explained the method according to the quantity of four compounds. 上で述べた通り、主成分分析による方法と異なるところは、相関行列の作成方法と、2次元座標への変換方法である。 As mentioned above, it differs from the method according to the principal component analysis, and creating a correlation matrix, a method of converting two-dimensional coordinates. そこで、その部分のみ説明する。 So, it is explained only that portion. まず数量化四類とは、データ間の相関度が与えられた質的データを数量化する方法である。 The quantification four such first is a method to quantify the qualitative data given degree of correlation between data. 本実施形態では、データ間の相関度は、データの属性値からなるベクトル同士のなす角の方向余弦で与え、各データを質的データとみなし数量化を行なう。 In the present embodiment, correlation between data, given by the direction cosine of the angle between vectors consisting of the attribute values ​​of the data, perform quantification considers each data and qualitative data. よってデータの属性値をX i =(x i1 ,...x in Therefore, the attribute values of the data X i = (x i1, ... x in)
とすると、データi,j間の相関度は次式で与えられる。 When data i, the correlation degree between j is given by the following equation.

【0039】cosθ ij =(X i ,X j )/|X i ||X j |=Σ [0039] cosθ ij = (X i, X j) / | X i || X j | = Σ
k=1 n x ik x jk /(Σ k=1 n x ik 21/2 (Σ k=1 n x jk 21/2まず、行列Γ=(γ ij )を次式で定義する。 k = 1 n x ik x jk / (Σ k = 1 n x ik 2) 1/2 (Σ k = 1 n x jk 2) 1/2 First, matrix gamma = the (gamma ij) is defined by the following equation .

【0040】γ ij =cosθ ij if i≠j γ ii =0 次に、行列P=(p ij )を次式で定義する。 The γ ij = cosθ ij if i ≠ j γ ii = 0 Then, the matrix P = a (p ij) is defined by the following equation.

【0041】p ij =0 if i≠jp ii =Σ ji γ ij相関行列Aは、次式で定義する。 [0041] p ij = 0 if i ≠ jp ii = Σ j ≠ i γ ij correlation matrix A is defined by the following equation.

【0042】A=Γ−P 上で求めたAの最大固有値に対する固有ベクトルは(1, [0042] eigenvector to the maximum eigenvalue of A, determined on the A = Γ-P is (1,
1,...,1)である。 1, ..., 1). このステップS12では、Aの2番目に大きい固有値に対する固有ベクトルと、Aの3番目に大きい固有値に対する固有ベクトルを求める。 In the step S12, and eigenvectors for large eigenvalue to the second A, the eigenvectors for the largest eigenvalue in the third A seek. これも主成分分析による方法と同じである。 This is also the same as the method by principal component analysis. 求められた2つの固有ベクトルをQ 1 =(q 11 ,... q 1m ),Q 2 =(q 21 ,... Two eigenvectors obtained for Q 1 = (q 11, ... q 1m), Q 2 = (q 21, ...
q 2m )とすると、ステップS13で、X iを変換した座標Y i =(u i ,v i )は、次式で与えられる。 When q 2m), in step S13, the coordinates Y i = (u i obtained by converting the X i, v i) is given by the following equation.

【0043】u i =q 1i v i =q 2i以上の計算を、図6のデータについてΓのみ行なうと、 [0043] The u i = q 1i v i = q 2i above calculations, performed only Γ for the data of FIG. 6,
次ぎのようになる。 It is as follows.

【0044】γ 12 =(1×0+0×1+0×0+4×1+1×0+ [0044] γ 12 = (1 × 0 + 0 × 1 + 0 × 0 + 4 × 1 + 1 × 0 +
2×1)/(1 2 +0 2 +0 2 +4 2 +1 2 +2 21/2 (0 2 +1 2 +0 2 2 × 1) / (1 2 +0 2 +0 2 +4 2 +1 2 +2 2) 1/2 (0 2 +1 2 +0 2
+1 2 +0 2 +1 21/2 =0.74 γ 13 =(1×0+0×1+0×0+4×2+1×0+2×3)/(1 2 +1 2 +0 2 +1 2) 1/2 = 0.74 γ 13 = (1 × 0 + 0 × 1 + 0 × 0 + 4 × 2 + 1 × 0 + 2 × 3) / (1 2
+0 2 +0 2 +4 2 +1 2 +2 21/2 (0 2 +1 2 +0 2 +2 2 +0 2 +0 2 +0 2 +4 2 +1 2 +2 2) 1/2 (0 2 +1 2 +0 2 +2 2 +0 2 +
3 21/2 =0.80 γ 1817 =(0×0+0×0+0×0+0×3+0×0+1×3)/ 3 2) 1/2 = 0.80 γ 1817 = (0 × 0 + 0 × 0 + 0 × 0 + 0 × 3 + 0 × 0 + 1 × 3) /
(0 2 +0 2 +0 2 +3 2 +0 2 +3 21/2 (0 2 +0 2 +0 2 +0 2 +0 2 (0 2 +0 2 +0 2 +3 2 +0 2 + 3 2) 1/2 (0 2 +0 2 +0 2 +0 2 +0 2
+1 21/2 =0.71 以下P,A,Q 1 ,Q 2 ,Y iも上の式に当てはめれば容易に計算できるため、ここでは具体的な計算は省略する。 +1 2) 1/2 = 0.71 or less P, A, Q 1, Q 2, since Y i can be calculated easily if Atehamere to the above formula, specific calculation is omitted here. これで数量化四類による座標変換方法についての説明を終る。 This concludes the description of the coordinate transformation method according quantification four such.

【0045】以上、検索データの2次元表示の動作について説明した。 [0045] This completes the description of two-dimensional display of the operation of the search data. 図8は、実際の検索データでの2次元平面の表示例で、データのシンボルとして画像のタイトルを表示している。 Figure 8 is a display example of a two-dimensional plane of the actual search data, and displays the image title as symbols of the data. 尚この図ではマップは省略している。 Note in this figure the map is omitted.
図から、感覚的に近いと判断される画像は近くに配置され、全体としてデータの構造を表現するように効果的に配置されていることが分かる。 From the figure, an image that is determined to sensory close is placed near, it can be seen that are strategically placed to represent the structure of the data as a whole. また上で述べた主成分分析あるいは数量化四類による座標変換は、いづれも行列の固有ベクトルを求めるのに反復計算を必要とするが、 The coordinate conversion by principal component analysis or quantification four such mentioned above, the Izure also require iterative calculations to determine the eigenvector matrix but,
固有値の大きい2つの固有ベクトルのみを計算するだけで良いので高速である。 Since it is only necessary to calculate only two eigenvectors larger eigenvalue is fast.

【0046】以上の説明では、検索データを2次元平面に配置するのみであるが、さらに2次元平面の位置を指定することで対応する検索データを出力するように構成することも可能である。 [0046] In the above description, but only to place the search data in a two-dimensional plane, it is also possible to configure so as to output a corresponding search data by further specifying the position of the two-dimensional plane. 具体的にはステップS2で、2 Specifically in step S2, 2
次元平面上の点が指定されたときの処理として、指定された点から一定距離内にある検索データを出力するルーチンを追加すれば良い。 As the processing when the point on the dimension plane is designated, it may be added to the routine that outputs the search data within a certain distance from a specified point. その動作としては、バッファに格納された各検索データの2次元平面座標値Y iと、指定された点の座標値との距離を計算し、それが所定値以下のデータについて、そのインデックスに対応する画像ファイルをオープンし画面に出力すれば良い。 As the operation, the two-dimensional plane coordinate values Y i for each search data stored in the buffer, the distance between the coordinate values of the specified point is calculated and about it is equal to or less than a predetermined value of the data, corresponding to the index open the image file may be output to the screen for.

【0047】以上、本発明の実施形態について説明し、 The above described embodiments of the present invention,
検索されたデータ数が多い場合に、2次元平面に高速かつ効果的に配置でき、それにより目的のデータを見つけ出すのを容易にすることを確認した。 When retrieved a large number of data, a two-dimensional plane can be located faster and more effective, thereby it was confirmed that to facilitate finding the desired data.

【0048】尚、本実施形態では、画像検索を例として挙げたが、本発明のデータ検索装置は、それに限定されるものではない。 [0048] In the present embodiment, although exemplified the image search as an example, the data retrieval apparatus of the present invention is not limited thereto. また本実施形態では、検索方法として、マップ上の位置を指定しその近傍のデータを取り出したが、本発明の座標変換手段は、別の検索方法で取り出されたデータについても同様に座標変換できる。 In this embodiment also, as a search method, to specify the position on the map has been removed data in the vicinity thereof, the coordinate conversion means of the present invention can likewise coordinate transformation also data retrieved in different search methods . したがって、本発明のデータ検索装置は、検索方法を限定するものではない。 Therefore, the data retrieval apparatus of the present invention is not intended to limit the search method.

【0049】本発明の記録媒体は、図1において、点線で囲った検索手段4、座標変換手段5及び2次元平面表示手段6で実行されるデータ検索プログラムが記録されている。 The recording medium of the present invention, in FIG. 1, the search unit 4 surrounded by a dotted line, the data search program executed by the coordinate transformation unit 5 and the two-dimensional plane display unit 6 is recorded.

【0050】 [0050]

【発明の効果】本発明では、検索されたデータを2次元平面上に高速かつ効果的に再配置する。 In the present invention, fast and effectively repositioned on the two-dimensional plane data retrieved. それによって検索データが多い場合にも、その中から必要なものを見つけることを容易にする。 Even if thereby the search data is large, making it easier to find what you need from it.

【図面の簡単な説明】 BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS

【図1】本発明のデータ検索装置の概略構成図。 1 is a schematic configuration diagram of a data retrieval apparatus of the present invention.

【図2】本発明のデータ検索装置に係るデータベースの構成図。 Diagram of a database according to the data retrieval apparatus of the present invention; FIG.

【図3】本発明のデータ検索装置の動作を説明するためのフローチャート。 Flowchart for explaining the operation of the data retrieval apparatus of the present invention; FIG.

【図4】本発明のデータ検索装置に係るのマップの表示例。 Map display example of according to the data retrieval apparatus of the present invention; FIG.

【図5】本発明のデータ検索装置に係る検索データの2 [5] 2 search data according to the data retrieval apparatus of the present invention
次元表示のフローチャート。 Flowchart of dimension display.

【図6】本発明のデータ検索装置に係る記憶装置に格納された検索されたデータの状態を示す図。 6 is a diagram showing a state of the retrieved data stored in the storage device according to the data retrieval apparatus of the present invention.

【図7】本発明のデータ検索装置に係る表示装置の2次元平面への出力例。 [7] Output example to a two-dimensional plane of the display device according to the data retrieval apparatus of the present invention.

【図8】本発明のデータ検索装置において、検索され、 The data retrieval apparatus of the present invention; FIG, is retrieved,
座標変換されたデータをシンボルとして画像のタイトルとして2次元平面へ出力した例。 Example outputted to a two-dimensional plane as an image title coordinate converted data as a symbol.

【図9】従来技術による多次元のデータを2つの座標軸から平面に射影する方法を説明するための多次元データの例。 [9] Examples of multidimensional data for explaining a method of projecting the prior art multi-dimensional data by two coordinate axes in a plane.

【図10】従来技術の多次元のデータを2つの座標軸から平面に射影する方法での、データ配置の例。 [10] The multi-dimensional data of the prior art two coordinate axes in a manner of projecting the plane, an example of data arrangement.

【符号の説明】 DESCRIPTION OF SYMBOLS

1 データベース 2 ポインティング装置 3 表示装置 4 検索手段 5 座標変換手段 6 2次元平面表示手段 7 記憶装置 1 Database 2 pointing device 3 display 4 search means 5 coordinate transformation unit 6 two-dimensional plane display unit 7 memory

Claims (4)

    【特許請求の範囲】 [The claims]
  1. 【請求項1】 各データが多次元の属性値で表される電子化されたデータベースと、 上記データベースのデータを検索する検索手段と、 上記データベースから、上記検索手段によって検索したデータを表示する表示装置と、 上記表示装置の画面上の位置を指定するためのポインティング装置と、 上記データベースから出力したデータを一時的に記憶する記憶装置と、を備えたデータ検索装置において、 上記検索手段によって得られ、上記記憶装置に記憶されたデータの属性値を、2次元座標に変換する座標変換手段を備え、前記座標変換手段によって、変換された座標値にもとづいて、上記表示装置の2次元平面上にデータを表示することを特徴とするデータ検索装置。 1. A and electronic databases each data is represented by the attribute value of the multi-dimensional, and retrieving means for retrieving data of the database, the database, the display for displaying the data retrieved by said retrieval means a device, and a pointing device for designating a position on the screen of the display device, the data retrieval device and a storage device for temporarily storing data output from said database, obtained by the search means , the attribute value of the stored data in the storage device, includes a coordinate converting means for converting the two-dimensional coordinates, by the coordinate transformation means, on the basis of the transformed coordinates, on the two-dimensional plane of the display device data retrieval apparatus and displaying the data.
  2. 【請求項2】 上記座標変換手段は、データの属性値を主成分分析により2次元に変換することを特徴とする請求項1記載のデータ検索装置。 Wherein said coordinate transforming means, the data retrieval apparatus according to claim 1, wherein the conversion of attribute values ​​of the data in a two-dimensional by principal component analysis.
  3. 【請求項3】 上記座標変換手段は、データの属性値を数量化四類により2次元に変換することを特徴とする請求項1記載のデータ検索装置。 Wherein said coordinate transforming means, the data retrieval apparatus according to claim 1, wherein the conversion of attribute values ​​of the data in a two-dimensional by quantification four such.
  4. 【請求項4】 コンピュータに、データベースからデータを検索する手順と、 検索によって得られたデータの属性値を2次元座標に変換する手順と、 変換された座標値にもとづいて、2次元平面上にデータを表示する手順を実行させるためのデータ検索プログラムを記録した記録媒体。 4. A computer, a step of retrieving data from a database, a step of converting the attribute values ​​of the data obtained by the search to the 2-dimensional coordinates, on the basis of the transformed coordinates, on the two-dimensional plane a recording medium recording a data search program for executing the procedure for displaying the data.
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