WO2015129331A1 - 商品検索装置、方法及びシステム - Google Patents

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WO2015129331A1
WO2015129331A1 PCT/JP2015/051242 JP2015051242W WO2015129331A1 WO 2015129331 A1 WO2015129331 A1 WO 2015129331A1 JP 2015051242 W JP2015051242 W JP 2015051242W WO 2015129331 A1 WO2015129331 A1 WO 2015129331A1
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sensitivity
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image
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野口　幸典
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富士フイルム株式会社
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    • G06Q30/0643—Graphical representation of items or shoppers

Definitions

  • the present invention relates to a product search apparatus, method, and system that enable a consumer to smoothly make a decision to purchase a plurality of products.
  • Patent Document 1 a correlation between a sensory feature amount used to specify an impression felt by a designer from an arbitrary image and a physical feature amount extracted by calculation from an image processing result is obtained in advance by a statistical method.
  • image search at the time of design, a configuration is disclosed in which an image search is performed by obtaining a spatial distance (Euclidean distance) between the sensitivity feature amount of the input image and the sensitivity feature amount of the registered image.
  • the coordinate position of the specific similar designated image designated by the user from the example image menu and the specific The center point of the image search is obtained based on the line segment determined by the coordinate position of the dissimilar designated image, and n registered images having a spatial distance from the center point are searched from the database in order from the nearest registered image.
  • Patent Document 2 a plurality of registered images are stored in advance in a database together with physical feature amounts as a pattern sample, and in the image search at the time of design, the coordinate axes of physical features (for example, line thickness axis, left-right symmetry axis) , And a density axis of the space), when a sensitivity word (for example, “a little sharper”) that defines a shift rule for the reference coordinate position is input by the user, it corresponds to a physical feature amount of a specific image.
  • a shift corresponding to the input sensitivity word from the reference coordinate position (for example, a shift to a coordinate position having a smaller line thickness value) is performed, and an image with a short spatial distance is centered on the shifted reference coordinate position.
  • a configuration for searching from a database is disclosed. As a result, it is possible to accurately search and display an image that is almost the same as the human impression compared to the specific image specified by the user.
  • client device When displaying images of recommended products on a consumer's terminal device (hereinafter referred to as “client device”) via a network, images of multiple recommended products are randomly displayed without considering the consumer's impression of the product image.
  • client device When displayed, there are problems that the images are displayed randomly and the consumer cannot narrow down the product he / she wants to buy, and that the consumer gets tired before finding a favorite product. That is, there is a problem that it is difficult for consumers to make purchase decisions simply by displaying images of recommended products at random.
  • consumers are confused by the coordination, and the probability of not making a purchase decision for online shopping increases.
  • the consumer desires to purchase a plurality of different products in one category the consumer may be confused by the coordination.
  • Patent Documents 1 and 2 It is also conceivable to apply a known image search technique for designers as disclosed in Patent Documents 1 and 2 to product search for product recommendation for general consumers.
  • the conventional techniques described in Patent Documents 1 and 2 described above are image search techniques for designers, and may certainly be efficient for designers who want to create similar designs one after another from designs already created.
  • image search technology for product recommendation suitable for consumers who want to purchase a plurality of products at the same time is no image search technology for product recommendation suitable for consumers who want to purchase a plurality of products at the same time.
  • the present invention has been made in view of such circumstances, and an object of the present invention is to provide a product search apparatus, method, and system that enable a consumer to smoothly make a decision to purchase a plurality of products.
  • the present invention is a product search apparatus using a product database that stores a plurality of images respectively corresponding to a plurality of products, a physical quantity of product images, and a product category in association with each other.
  • the physical quantity acquisition unit for acquiring the physical quantity of the image of the specific product from the product database, and the physical quantity of the acquired image of the specific product for the plurality of blocks in the sensitivity space in which a plurality of sensitivity words representing human sensitivity are arranged
  • a first conversion unit that converts information indicating a specific product sensitivity block that is a block corresponding to an image of the specific product, and a sensitivity space based on the information indicating the specific product sensitivity block obtained by the first conversion unit.
  • a second conversion unit that converts information indicating a target block selected from the plurality of blocks into information indicating a range of a physical quantity of an image corresponding to the target block;
  • a category selection unit that selects a search target category from a plurality of categories stored in the product database based on a category of a specific product acquired from the database, a search target category selected by the category selection unit, and a second
  • a product search device including a search unit that searches an image corresponding to a search target category and a block of interest from a product database based on information indicating a physical quantity range obtained by the conversion unit.
  • a category search range is selected based on a category of a specific product, so that a consumer can purchase a plurality of different products in one category. Whether you wish or if you want to purchase multiple products across multiple categories, consumers can make product recommendations based on specific products and consumers can purchase multiple products. It becomes possible to make the decision smoothly.
  • the category selection unit selects the same category as the specific product as a search target category. Thereby, when the consumer desires to purchase a plurality of products in one category, it is possible to prompt the consumer to make a purchase decision.
  • the category selection unit selects a category of a product having the same body position to be worn as a search target category as compared with the specific product. Accordingly, when the consumer desires to purchase a plurality of products over a plurality of categories, it is possible to prompt the consumer to make a purchase decision.
  • the category selection unit selects a category of a product in which the body position to be worn is adjacent, a category of adjacent products, or a category of products partially overlapping as compared with a specific product. Select as. Accordingly, when the consumer desires to purchase a plurality of products over a plurality of categories having different wearing positions, it is possible to prompt the consumer to make a purchase decision.
  • a category-to-body position database that stores category-to-body position information indicating a correspondence relationship between each category stored in the product database and a person's body position.
  • a search target category is selected based on the body position information. Accordingly, when the consumer desires to purchase a plurality of products over a plurality of categories having different wearing positions, it is possible to prompt the consumer to make a purchase decision.
  • an attention block selection unit that selects at least one of a block adjacent to a specific product sensitivity block, a block adjacent to the specific product sensitivity block, and a partially overlapping block in the sensitivity space.
  • an attention block selection unit that selects an opposite word sensitivity block, which is a block including a sensitivity word having a meaning opposite to the sensitivity word corresponding to the image of the specific product, as the attention block is provided.
  • the block-of-interest selection unit also selects a block arranged between the specific product sensitivity block and the opposite word sensitivity block in the sensitivity space as the block of interest.
  • a user-specified information receiving unit that receives information indicating at least one of a user-specified sensitivity word and a user-specified block, and a block of a sensitivity space corresponding to the user-specified sensitivity word or
  • An attention block selection unit is provided that selects a user-specified sensitivity block, which is a block of the sensitivity space designated by the user, as the attention block. This makes it possible to recommend a product with an image that is not similar to the specific product in accordance with user designation.
  • the block-of-interest selection unit also selects a block arranged between the specific product sensitivity block and the user-specified sensitivity block in the sensitivity space as the block of interest.
  • the first sensitivity word block, the second sensitivity word block, and the specific product sensitivity block which are blocks corresponding to the first sensitivity word and the second sensitivity word having opposite meanings, respectively.
  • a block of interest selection unit that selects a block arranged on a curve connecting the three blocks as a block of interest.
  • a conversion database that stores conversion data that indicates correspondence between information indicating each block of the sensitivity space and a range of physical quantities of images of a plurality of products, and the second conversion unit includes the conversion data Conversion based on
  • the physical quantity is at least one of a color feature quantity, a shape feature quantity, a pattern feature quantity, and a texture feature quantity.
  • an output unit that outputs an image searched by the search unit is provided.
  • this invention is a goods search system provided with the server apparatus which comprises said goods search apparatus, and the client apparatus connected to a server apparatus via a network
  • a client apparatus shows a display part and specific goods.
  • a client input unit that receives input of information or information indicating an image of a specific product, a terminal transmission unit that transmits information received by the client input unit to the server device, and a search that is transmitted from the server device via the network
  • a terminal reception unit that receives the received image, and a control unit that causes the display unit to display the image received by the terminal reception unit.
  • the physical quantity acquisition unit of the server device includes information transmitted from the client device, Based on the information stored in the database, the physical quantity of the image of the specific product is acquired, and the server device clicks the searched image. To send to Ianto apparatus, to provide a product search system.
  • the present invention also relates to a product search method using a product database that stores a plurality of images corresponding to a plurality of products, physical quantities of product images, and product categories in association with each other.
  • the physical quantity of the image of the specific product and the physical quantity of the acquired image of the specific product correspond to the image of the specific product among the plurality of blocks in the sensitivity space in which a plurality of sensitivity words representing human sensitivity are arranged.
  • a first conversion step for converting into information indicating a specific product sensitivity block, which is a block, and a plurality of blocks in the sensitivity space are selected based on the information indicating the specific product sensitivity block obtained in the first conversion step.
  • a second conversion step for converting the information indicating the target block into information indicating the range of the physical quantity of the image corresponding to the target block.
  • a category selection step of selecting a search target category from a plurality of categories stored in the product database based on a category of the specific product, a search target category selected in the category selection step, and a second conversion step There is provided a product search method including a step of searching an image corresponding to a search target category and a block of interest from a product database based on information indicating a range of physical quantities obtained.
  • the consumer decides to purchase the plurality of products. It is possible to provide a product search apparatus, method, and system that enable smooth execution.
  • System configuration diagram of product search system The block diagram which shows the principal part structural example of a server apparatus (product search apparatus) The figure which shows the structural example of a goods database The figure which shows the structural example of a category versus body position database Conceptual diagram of Kansei space (Sensitive words grouped into blocks) Conceptual diagram of Kansei space (Aspect partitioned into Kansei words) A diagram showing an example of Kansei space Figure showing another example of Kansei space. The figure which shows the structural example of Kansei space database Diagram showing an example of the configuration of the conversion database Figure showing another example of the configuration of the conversion database 1st explanatory drawing used for description of the flow of a principal part process 2nd explanatory drawing used for description of the flow of a principal part process Explanatory drawing used to describe body position Block diagram showing a configuration example of a client device Explanatory drawing used for description of an example of attention block selection in the first embodiment Explanatory drawing used for explanation of another example of attention block selection in the first embodiment The figure which shows
  • Explanatory drawing used for explaining an example of attention block selection in the second embodiment The figure which shows the flow of a process of the whole goods search system in 3rd Embodiment.
  • Explanatory drawing used for description of an example of attention block selection in the third embodiment Explanatory drawing used for explaining an example of attention block selection in the fourth embodiment
  • First system configuration diagram used for explaining variations of the product search system Second system configuration diagram used for explaining variations of the product search system
  • FIG. 1 is a system configuration diagram of a product search system.
  • a product search system 1 is configured such that a server device 10 corresponding to an embodiment of a product search device of the present invention and a client device 11 that is a user terminal are connected via a network 12 such as the Internet. It is.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration example of a main part of the server device 10.
  • the server device 10 of this example is a server device that constitutes a product search device 100 that searches for product images from the product database 102, and includes a plurality of product images corresponding to a plurality of products, physical quantities of product images, and product categories.
  • a product database 102 that stores information in association with each other
  • a sensitivity space database 104 that stores various information in a sensitivity space in which a plurality of sensitivity words representing human sensitivity (hereinafter referred to as “sensitivity space information”) are stored in association with each other
  • a conversion database 106 that stores data for converting physical quantities of product images stored in the product database 102 and Kansei space information stored in the Kansei space database 104, and each category stored in the product database 102
  • Category-to-body position information indicating the correspondence between the body position
  • the memorized category versus body position database 108, the external input / output unit 112 having an input unit 112a for inputting information from the client device 11 and an output unit 112b for outputting information to
  • the first conversion unit 118 that converts the block corresponding to the image of the specific product (hereinafter referred to as “specific product sensitivity block”) and the sensitivity space database 104 into the information indicating the specific product sensitivity block. Based on the specific product sensitivity block among the multiple blocks of the sensitivity space based on The target block selecting unit 120 that selects the same or different block as the target block and the conversion database 106 are used to convert the information indicating the target block in the Kansei space into information indicating the range of the physical quantity of the product image corresponding to the target block.
  • the category selection unit 123 selects a search target category from a plurality of categories stored in the product database 102 based on the category of the specific product using the second conversion unit 122 that performs the above and the category versus body position database 108. And a product image corresponding to the search target category and the target block from the product database 102 based on the search target category selected by the category selection unit 123 and the information indicating the physical quantity range obtained by the second conversion unit 122. And a search unit 124. The product image searched by the search unit 124 is output to the client device 11 by the output unit 112b.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration example of the product database 102.
  • the product database 102 stores a plurality of product images 132 corresponding to a plurality of products, a physical quantity 134 of the product image 132, and a product category 136 in association with each other.
  • the physical quantity 134 also referred to as “physical feature quantity”
  • the color feature quantity, shape feature quantity, pattern feature quantity, and texture feature quantity of the product image 132 are included.
  • the product database 102 may store various attribute information about the product such as the price of the product in association with the product image 132 in addition to the physical quantity 134 of the product image 132 and the product category 136.
  • the color feature amount is a feature amount related to the color of the product image. For example, the representative color or color scheme (color combination) of the product image is shown. In this example, the color feature amount measured by image analysis of the product image is stored in the product database 102.
  • the shape feature value is a feature value related to the shape of all or part of the product shown in the product image. For example, if the product is clothing, if the product is thin / thick, the length of the sleeve, the shape, size and / or angle of the collar, the size of the vacant area at the neck, the angle of the V-neck
  • the feature amount indicating the curvature of the U-neck and the like can be given as an example.
  • the shape feature amount includes a feature amount indicating the shape, size, and the like of a decorative article (for example, a ribbon).
  • the shape feature amount measured by image analysis of the product image is stored in the product database 102.
  • the pattern feature amount indicates the type (for example, floral pattern) and size of the pattern in the product image.
  • the pattern feature amount measured by image analysis of the product image is stored in the product database 102.
  • the texture feature amount indicates the degree of texture such as gloss of the product image.
  • the pattern feature amount measured by image analysis of the product image is stored in the product database 102.
  • the product category 136 is, in other words, the product type.
  • a product worn on a human body for example, a T-shirt, a sweater, a coat, jeans, a skirt, and the like.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a configuration example of the category versus body position database 108.
  • the category-to-body position database 108 in FIG. 4 is a database related to products worn on the human body, and includes category-to-body position information indicating the correspondence between each category stored in the product database 102 and the person's body position.
  • Body position is information indicating a position on a person's body, and indicates a position where the product can be worn. For example, the torso, legs, and head.
  • the body position may be defined according to the shape of the product. For example, if there are only four categories of T-shirts, sweaters, jeans, and skirts, only two body positions of the upper body and the lower body may be defined. If you add a hat to the category, you can add a “body position” such as a head, a hand if you add gloves to the category, or a foot if you add shoes to the category.
  • 5 and 6 are conceptual diagrams of the sensitivity space.
  • the sensitivity space in FIG. 5 and the sensitivity space in FIG. 6 have the same coordinate axes (first sensitivity feature amount axis and second sensitivity feature amount axis) and sensitivity words (WORD1 to WORD28).
  • the sensitivity space in FIG. 5 is a mode in which a plurality of sensitivity words are grouped to form blocks (B1 to B13)
  • the sensitivity space in FIG. 6 is a mode in which blocks are configured for each sensitivity word. It is different. It does not limit which aspect a block is made.
  • the number of coordinate axes (the number of dimensions of the sensitivity space), the types of sensitivity features that constitute the coordinate axes, the number and types of sensitivity words.
  • the number, shape and size of the blocks are not particularly limited.
  • the Kansei space in this specification has the following (Feature 1) to (Feature 3).
  • the Kansei space is a multi-dimensional coordinate space with a plurality of Kansei features as axes.
  • the sensitivity space illustrated in FIG. 5 and FIG. 6 is a two-dimensional space composed of the first sensitivity feature amount axis (X axis) and the second sensitivity feature amount axis (Y axis). Good.
  • the sensory feature amount indicates the degree of impression of a person who observes the image.
  • Feature 2 A plurality of sensitivity words are arranged in the sensitivity space in association with the sensitivity feature quantity constituting the axis of the sensitivity space.
  • sensitivity words WORD1 to WORD28 are arranged, but the number of sensitivity words is not particularly limited.
  • the sensitivity word is a word representing the impression of the person who observed the image.
  • the sensitivity space is divided into a plurality of blocks (hereinafter also referred to as “sensitivity blocks”), and one or more sensitivity words belong to each block.
  • the number and shape of the sensitivity blocks are not particularly limited.
  • Figures 7 to 8 show the image scales disclosed by Nippon Color Design Laboratory Co., Ltd. ("Color System” written by Shigejun Kobayashi, Kodansha), and http://www.ncd-ri.co.jp/ see about / image_system.html).
  • the “image scale” corresponds to a form of “Kansei space”.
  • the image scale shown in FIG. 7 is a horizontal axis indicating the degree of WARM (warm) / COOL (cold) corresponding to the axis of the first sensitivity feature amount, and a HARD corresponding to the axis of the second sensitivity feature amount. It consists of a vertical axis indicating the degree of (hard) / SOFT (soft). In addition, 66 sensitivity words are arranged and divided into 16 blocks.
  • the image scale shown in FIG. 8 is composed of two axes (WARM / COOL axis, HARD / SOFT axis) similar to those in FIG. 7, and a single color is associated as a color feature amount.
  • a single color is represented in grayscale, but in actuality it is represented in color.
  • WARM left side in the figure
  • COOL right side in the figure
  • SOFT light tone colors
  • HARD lower end side in the figure
  • colors that are close to each other are close to each other, and colors that are far from each other are close to each other.
  • FIG. 8 illustrates an emotional space in which monochromatic color feature amounts are associated
  • the emotional space used in the present invention is not particularly limited to such a case.
  • focusing on multiple color schemes as color feature quantities in the physical measurement space represented by physical quantities, and mapping multiple color schemes to the sensitivity space May be.
  • the color feature amount by using a plurality of color schemes as the color feature amount, it is possible to associate the color feature amount with a portion where it is impossible or inappropriate to arrange a single color in the sensitivity space.
  • the shape feature amount, the pattern feature amount, and the texture feature amount may be associated with the sensitivity space.
  • the emotional space database 104 stores emotional space information (for example, emotional feature quantities, emotional words, blocks, etc. constituting the axis) associated with each other and stored in the emotional space exemplified in FIGS.
  • the Kansei space database 104 illustrated in FIG. 9 stores the following information as Kansei space information.
  • ⁇ Block identification information of each block ⁇ Range information in the sensitivity space of each block (for example, coordinates of each vertex of the block or outline information) -Perspective information in the sensitivity space between blocks (for example, proximity / non-proximity between blocks, adjacent / non-adjacent, presence / absence of overlap) ⁇ Semantic correspondence information between Kansei words and Kansei words belonging to each block (for example, combinations of opposite words, combinations of similar words, etc.)
  • a block in which a plurality of sensitivity words are grouped hereinafter referred to as “large block” as shown in FIG.
  • small block a block for each sensitivity word (hereinafter referred to as “small block”) as shown in FIG.
  • large block Kansei space information block identification information, range information, distance information, Kansei word
  • small block Kansei space information block identification information, range information, distance information, Kansei
  • the conversion database 106 in FIG. 10 includes a conversion data table T1 indicating the correspondence between the physical quantity range and information indicating blocks.
  • information indicating the block for example, block identification information stored in the sensitivity space database 104 and range information in the sensitivity space of each block can be used.
  • the conversion database 106 in FIG. 11 includes a conversion data table T2 indicating the correspondence between the physical quantity range and the sensitivity word. That is, this is a data table using a sensitivity word as “information indicating a block” in the conversion data table T1 of FIG. For example, in the case of a sensitivity word (representative sensitivity word) representing each block in the aspect of the large block shown in FIG. 5, or in the case of the aspect of the small block shown in FIG. Can be used.
  • the main part process shown in FIG. 12 is a case where a product image having almost the same impression received by a person is searched.
  • the product search device 100 of the present invention performs the following steps S1 to S6.
  • step S1 the physical quantity acquisition unit 116 acquires the physical quantity of the image of the specific product from the product database 102.
  • the image of the specific product is a product image serving as a reference for product image search, and includes a mode in which an instruction is input by the user on the client device 11 and a mode in which the server device 10 determines. Either mode may be switched by the user.
  • the color feature amount a expressed in three dimensions of R, G, and B
  • the pattern feature amount b expressed in two dimensions of size and density
  • the two dimensions of transparency and gloss may be used as the physical feature value.
  • step S2 the first conversion unit 118 uses the conversion database 106 to specify the physical quantity of the image of the specific product acquired in step S1 among a plurality of blocks in the sensitivity space.
  • the information is converted into information indicating the specific product sensitivity block corresponding to the product image.
  • the information indicating the specific product sensitivity block is converted into block identification information of the specific product sensitivity block or a sensitivity word representing the specific product sensitivity block.
  • step S3 the attention block selection unit 120 selects a specific product sensitivity block as an attention block to be noticed for search.
  • step S4 the second conversion unit 122 uses the conversion database 106 to convert information indicating the target block of the sensitivity space into information indicating the range of the physical quantity of the product image corresponding to the target block. Convert. For example, the block identification information (or sensitivity word) of the block of interest is converted into physical quantity range information (for example, information indicating the upper limit and lower limit of the physical quantity).
  • the sensitivity word of the block of interest is converted into physical quantity range information.
  • step S5 the category selection unit 123 selects a search target category from a plurality of categories stored in the product database 102 based on the category of the specific product.
  • step S6 search step
  • the search unit 124 searches the product database 102 for the search target category and the target block based on the search target category selected in step S5 and the information indicating the physical quantity range obtained in step S4. A product image corresponding to is retrieved.
  • the main part processing shown in FIG. 13 is a case of searching for product images having different impressions received by people.
  • Steps S11 and S12 are the same as steps S1 and S2 in FIG.
  • step S13 the attention block selection unit 120 uses the sensitivity space database 104 and, based on the information indicating the specific product sensitivity block obtained in step S2, among a plurality of blocks in the sensitivity space. A block different from the specific product sensitivity block is selected. That is, in the sensitivity space, it is predicted that the specific product sensitivity block, which is a block corresponding to the specific product image, is a block corresponding to a product image that is not similar to the specific product image and is likely to be noticed by the user. It moves to the attention block which is the block to be done.
  • Steps S14 to S16 are the same as steps S4 to S6 in FIG.
  • the category selection unit 123 selects the same category as the specific product as a search target category. For example, when the category of the specific product is “sweater”, “sweater” is selected as the search target category.
  • the search target category can be selected without referring to the category-to-body position database 108.
  • the category selection unit 123 selects, as a search target category, a category of a product that has the same body position to be worn as compared with a specific product. For example, in the human body 70 of FIG. 14, if the body position of the category of the specific product is the body part 71, the category to be worn on the body part 71 is also selected as the search target category. Similarly, if the body position of the category of the specific product is the leg 72, the head 73, the hand 74, and the foot 75, the leg 72, the head 73, the hand 74, and the foot 75 are worn as the search target categories, respectively. Select the category that can be worn. In the second mode, the category selection unit 123 uses the category-to-body position database 108 of FIG. 4 to select a search target category based on the body position of the category of the specific product.
  • the category selection unit 123 compares the category of the product with which the body position to be worn is adjacent, the category of the adjacent product, or the category of the product that partially overlaps with each other as compared with the specific product. Select as.
  • the term “adjacent” means adjoining between products when the products are worn.
  • Proximity means proximity between products when the product is worn.
  • Proximity includes cases other than “adjacent” where there is no contact between products.
  • Partially overlapping means that there is an overlapping portion between the products when the products are worn.
  • the category selection unit 123 uses the category-to-body position database 108 of FIG. 4 to select a search target category based on the body position of the category of the specific product.
  • the category selection using the category-to-body position database 108 is not particularly limited to the above second and third modes. Correspondence information between a combination of a plurality of categories and a combination of a plurality of body positions is stored in the category-to-body position database in advance, and is referred to by the category selection unit 123, thereby combining various categories and body positions. Yes.
  • FIG. 15 is a block diagram illustrating a configuration example of the client device 11.
  • the client device 11 of this example includes a terminal reception unit 52a that receives and inputs information transmitted from the output unit 112b of the server device 10 and a terminal transmission unit 52b that transmits and outputs information received by the input unit 112a of the server device 10.
  • the client input unit 56 receives input of information indicating a specific product or information indicating an image of the specific product. Information received by the client input unit 56 is transmitted to the server device 10 by the terminal transmission unit 52b. The terminal reception unit 52a receives a product image as a search result transmitted from the server device 10 via the network 12.
  • the client device 11 is not particularly limited to the configuration example shown in FIG.
  • the client device 11 only needs to have a communication function for connecting to the network 12 for communication, a display function for displaying images, and a user input function for receiving user input.
  • various user terminals such as a mobile terminal, a personal computer, and a tablet terminal can be used as the client device 11.
  • the block-of-interest selecting unit 120 includes, in the sensitivity space, an adjacent sensitivity block that is a block adjacent to the specific product sensitivity block, a proximity sensitivity block that is a block adjacent to the specific product sensitivity block, and a specific product sensitivity block. At least one type of sensitivity block is selected as a target block of interest for product image search from among the overlapping sensitivity blocks that are partially overlapping blocks.
  • the adjacent emotion block is a sensitivity block in which the boundary is in contact with the specific product sensitivity block among the plurality of sensitivity blocks in the sensitivity space.
  • the proximity sensitivity block is a sensitivity block that is close to the specific product sensitivity block among the plurality of sensitivity blocks in the sensitivity space, and other than the adjacent sensitivity block, the sensitivity block whose boundary is not in contact with the specific product sensitivity block.
  • This example is a case where a large block in which sensitivity words are grouped and a small block for each sensitivity word are used in combination.
  • a sensitivity block (for example, a sensitivity block with reference numerals 202 to 206) including a coordinate position where the difference in sensitivity feature amount is equal to or smaller than a threshold value is selected as a target block.
  • the coordinate position of the sensitivity word corresponding to the physical quantity of the specific product image is used as the specific product sensitivity space position.
  • each sensitivity block is a proximity sensitivity block. For example, with respect to a circle 221 (where a circle includes an ellipse) centered on a specific product sensitivity space position 220 in the sensitivity space, the sensitivity block has a portion overlapping the circle 221 and the inner side of the circle 221. Sensitivity blocks 202 to 206 other than the specific product sensitivity block 201 are determined as proximity sensitivity blocks.
  • the range of the proximity sensitivity block in the sensitivity space may be changed by switching the diameter of the circle 221 by the block-of-interest selection unit 120 according to the number of product images.
  • the sensitivity block given the reference B7 is a specific product sensitivity block
  • the reference product B3, the reference B6, the reference B8, and the reference B11 whose boundaries are adjacent to the specific product sensitivity block B7 are attached.
  • the sensitivity block is the adjacent sensitivity block.
  • the specific product sensitivity space position is included.
  • the sensitivity block with reference numeral 201 is a specific product sensitivity block, and the sensitivity blocks with reference numerals 202 to 204 that are in contact with the specific product sensitivity block 201 are adjacent sensitivity blocks. That is, in FIG. 17, the sensitivity block included in the area within the dotted line denoted by reference numeral 230 is selected as the target block.
  • sensitivity word “feminine” for example, in the specific product sensitivity block 201, for example, the sensitivity word “homely” in the adjacent sensitivity block 202, and “ Sensitivity words such as “sophisticated”, “smart”, and “modern” are identified as sensitivity words corresponding to the product image to be searched.
  • the number of product images in the image search result is inappropriately reduced.
  • the number of product images as an image search result tends to be small. That is, when a product image as a search result is displayed on the client device 11, the number of products recommended to the user is inappropriately reduced. Therefore, depending on the number of product images, whether the proximity sensitivity block is the attention block as described with reference to FIG. 16 or only the adjacent sensitivity block is the attention block as described with reference to FIG. Switching may be performed by the block selection unit 120.
  • the emotional spaces illustrated in FIGS. 5, 16, and 17 are divided in such a manner that the emotional blocks do not overlap with each other.
  • a plurality of sensitivity blocks are partitioned in the space.
  • the target block selection unit 120 adds a sensitivity block (“overlap sensitivity” that partially overlaps the designated product sensitivity block in addition to the adjacent sensitivity block and / or the proximity sensitivity block. Block)) may be selected as the target block.
  • FIG. 18 is a flowchart showing the flow of product search processing in the product search system 1 shown in FIG. In this example, the search is performed using the product image specified by the user on the client device 11 as the specific product image.
  • the representative product list is generated as screen information by the screen information generation unit 114 of the server device 10, and the representative product list is transmitted and output to the client device 11 by the output unit 112b of the server device 10 (step S102).
  • the representative product list includes reduced images of a plurality of representative products.
  • product image identification information for each representative product is added to the representative product list.
  • the representative product list is received and input by the terminal receiving unit 52a of the client device 11, the representative product list is displayed and output on the display unit 54 of the client device 11 under the control of the control unit 58 of the client device 11 (step S104). .
  • the client input unit 56 of the client device 11 accepts specification of a product from the user, and the terminal transmission unit 52b of the client device 11 receives product image identification information (or) corresponding to the product specified by the user to the server device 10. Are transmitted and output (step S106).
  • the physical quantity acquisition unit 116 of the server device 10 acquires the image of the specific product from the product database 102 based on the product image identification information. A physical quantity is acquired (step S110).
  • the first conversion unit 118 of the server device 10 converts the acquired physical quantity of the image of the specific product into information indicating a specific product sensitivity block that is a block corresponding to the image of the specific product (step S112). .
  • the first conversion unit 118 of the present example acquires the sensitivity space information (for example, block identification information and / or sensitivity word) corresponding to the specific product sensitivity block from the conversion database 106 based on the physical quantity of the image.
  • the block of interest selection unit 120 of the server device 10 selects the block of interest using the emotional space database 104 (step S122).
  • the target block selection unit 120 can also include the specific product sensitivity block denoted by reference number 201 in the target block.
  • the second conversion unit 122 of the server device 10 converts the information indicating the block of interest into information indicating the range of the physical quantity of the product image corresponding to the block of interest (hereinafter, “physical quantity range information”) (step) S124).
  • the information indicating the target block for example, block identification information of the target block is used.
  • a sensitivity word corresponding to the block of interest is used.
  • the physical quantity range information includes color feature amount ranges (upper limit value and lower limit value), shape feature amount ranges (upper limit value and lower limit value), and pattern features in the search target product image.
  • One of a quantity range (upper limit and lower limit) and a texture feature quantity range (upper limit and lower limit) are included.
  • a combination of two or more types of feature amounts among color feature amount, shape feature amount, pattern feature amount, and texture feature amount may be used.
  • the category selection unit 123 of the server device 10 selects a search target category from among a plurality of categories registered in the product database 102 based on the category of the specific product (step S125).
  • the search unit 124 of the server device 10 selects the target block from the product database 102 based on the search target category selected by the category selection unit 123 and the physical quantity range information obtained by the second conversion unit 122. A corresponding product image is searched (step S126).
  • the output unit 112b of the server device 10 transmits and outputs the search result of the search unit 124 to the client device 11 (step S128).
  • the search result is displayed and output on the display unit 54 of the client device 11 under the control of the control unit 58 of the client device 11 (step S130).
  • the search result includes a product image corresponding to the block of interest.
  • the search result is not limited when all the product images are displayed at once on the client device 11.
  • a plurality of product images are searched, first, a plurality of reduced images of each of the plurality of product images are transmitted and output to the client device 11 to be displayed and output on the client device 11.
  • the selection input is performed, the entire product image corresponding to the reduced image selected and input by the user may be transmitted to the client device 11 and displayed.
  • the attention block selection unit 120 selects an antonym sensitivity block that is a block including an anti-sensitivity word that is a sensitivity word having a meaning opposite to that of the specific product sensitivity word corresponding to the image of the specific product. , Select as the attention block.
  • the specific product sensitivity word is a word indicating an impression received from an image by a person who observed the image of the specific product.
  • the sensitivity block with the symbol B ⁇ b> 9 is the specific product sensitivity block and WORD 19 is the specific product sensitivity word.
  • the opposite sensitivity words having the opposite meaning to the specific product sensitivity word WORD19 are two words WORD11 and WORD25, two blocks of the sensitivity block of code B6 to which WORD11 belongs and the sensitivity block of code 12 to which WORD25 belongs are opposite. It is a word sensitivity block.
  • the block-of-interest selecting unit 120 is based on the sensitivity space database 104.
  • the opposite sensitivity word having the opposite meaning to “casual” as the specific product sensitivity word is selected from the sensitivity words arranged in the sensitivity space.
  • the three words “classy” belonging to the sensibility block denoted by reference numeral 302, “sophisticated” belonging to the sensibility block denoted by reference numeral 303, and “classy” belonging to the sensitivity block denoted by reference numeral 304 are “classy”.
  • the sensitivity blocks of reference numerals 302, 303, and 304 are selected as the target block.
  • the block-of-interest selection unit 120 also selects blocks (for example, reference numerals 305 to 307) arranged between the specific product sensitivity block 301 and the opposite word sensitivity blocks 302 to 304 in the sensitivity space as the target blocks. May be.
  • the case where the sensitivity space shown in FIG. 7 is used has been described as an example, but the present invention is not particularly limited to such a case. You may use the sensitivity space shown in FIG. 7
  • the external input / output unit 112 (corresponding to one form of the user designation information receiving unit) of the third embodiment is a user that indicates at least one of the sensitivity word specified by the user and the sensitivity block specified by the user on the client device 11.
  • the designation information is received and input from the client device 11 via the network 12.
  • the attention block selection unit 120 selects a user-specified sensitivity block corresponding to a user-specified sensitivity word or a user-specified sensitivity block as a user-specified sensitivity block as an attention block to be noted for image search. To do.
  • FIG. 20 is a flowchart showing a flow of an example of product search processing in the third embodiment. 20
  • the server apparatus 10 has the configuration shown in FIG. 2
  • the client apparatus 11 has the configuration shown in FIG.
  • steps S102 to S112 shown in FIG. 18 are the same as steps S102 to S112 shown in FIG. 18 and have already been described in the first embodiment, and thus description thereof is omitted in this embodiment.
  • the output unit 112b of the server device 10 transmits and outputs the sensory space selection screen information to the client device 11 (step S314).
  • Sensitivity space selection screen information is screen information for allowing the client device 11 to select one or more blocks from among a plurality of blocks in the sensitivity space.
  • Step S316 When the sensitivity space selection screen information is received and input by the external input / output unit 52 of the client device 11, the sensitivity space selection screen is displayed and output on the display unit 54 of the client device 11 under the control of the control unit 58 of the client device 11. (Step S316).
  • the client input unit 56 of the client device 11 accepts the selection of the sensitivity word or block from the user, and the terminal transmission unit 52b of the client device 11 sends the user designation information indicating the sensitivity word or block selected by the user to the server device 10. On the other hand, a transmission output is performed (step S318).
  • a block is specified by allowing a user to specify a sensitivity word. For example, a list of sensitivity words is displayed on the display unit 54 of the client device 11, and it is detected from the client input unit 56 which sensitivity word in the sensitivity word list is selected and input by the user.
  • a block is designated by allowing the user to designate a block. For example, the sensitivity space shown in FIG. 6 is displayed on the display unit 54 of the client device 11, and it is detected from the client input unit 56 which position in the sensitivity space the user inputs.
  • the block corresponding to the sensitivity word designated by the user based on the user designation information by the target block selection unit 120 of the server device 10
  • the user-designated sensitivity block which is a block designated by the user, is selected as the block of interest (step S322).
  • the attention block selection unit 120 in this example also selects a block arranged between the specific product sensitivity block and the user-specified sensitivity block as the attention block in the sensitivity space.
  • the sensitivity block indicated by reference numeral 401 is a specific product sensitivity block and the sensitivity block indicated by reference numeral 402 is a user-specified sensitivity block
  • the specific product sensitivity block 401 and the user-specified sensitivity For example, the blocks respectively indicated by reference numerals 403 and 404 arranged between the blocks 402 are also selected as the target block.
  • the axis width (W in FIG. 21) connecting the specific product sensitivity block 401 and the user-specified sensitivity block 402 may be changed according to the number of product images (or the number of products).
  • the width W of this axis indicates the width of the width for selecting the block between the specific product sensitivity block 401 and the user-specified sensitivity block 402 as the target block in the sensitivity space.
  • the width W is narrowed as the number of product images increases, and the width W is increased as the number of product images decreases.
  • the “number of product images” may be the number of product images in the entire sensitivity space, or may be the number of product images corresponding to a block selected when the width W is a specified value.
  • Steps S324 to S330 in FIG. 20 are the same as steps S124 to S130 shown in FIG. 18 and have already been described in the first embodiment, so description thereof will be omitted in this embodiment.
  • the present invention is not particularly limited, and the sensitivity space shown in FIG. 8 may be used.
  • the attention block selection unit 120 of the fourth embodiment includes a first sensitivity word block and a second sensitivity word block that are blocks corresponding to the first sensitivity word and the second sensitivity word, respectively, having opposite meanings. And the block arranged on the curve connecting the three blocks of the specific product sensitivity block are selected as the target block.
  • FIG. 22 is an explanatory diagram of this embodiment using the sensitivity space of FIG.
  • the block denoted by reference numeral 501 and the block denoted by reference numeral 502 are groups having sensitivity words having opposite meanings
  • the block denoted by reference numeral 503 is a specific product sensitivity block.
  • the block-of-interest selection unit 120 of the present embodiment connects a block 501 (corresponding to the first sensitivity word block), a specific product sensitivity block 503, and a block 502 (corresponding to the second sensitivity word block). Blocks 501 to 513 arranged on the curve are selected as the target block.
  • the server device 10 includes an image analysis server 14, a database server 15, a mail server 16, and a WEB server 17.
  • the image analysis server 14 measures the physical quantity of each product image by analyzing the product image obtained by imaging the appearance of the product by image processing.
  • the physical quantity of the product image measured by the image analysis server 14 is transmitted to and stored in the database server 15 corresponding to one form of the product database 102.
  • Examples of the physical measurement amount of the product image measured by the image analysis server 14 in this example include a color feature amount, a shape feature amount, a pattern feature amount, and a texture feature amount.
  • the mail server 16 communicates by e-mail with the client device 11 via the network 12 to accept and confirm a product order.
  • the WEB server 17 performs interactive communication with the client device 11 via the network 12, receives and inputs a specific product designation from the client device 11, and transmits and outputs a search result to the client device 11.
  • each unit (reference numerals 104 to 124) other than the product database 102 can be mainly configured by the WEB server 17.
  • the servers 14 to 17 are allocated.
  • the servers 14 to 17 may be arranged in countries A to D, respectively.
  • the client device 11 may be connected to the network 12 in the country E where none of the servers 14 to 17 is arranged.
  • 10 Server device, 11: Client device, 12: Network, 100: Product search device, 102: Product database, 104: Kansei space database, 106: Conversion database, 108: Category vs body position database, 112: Outside of server device Input / output unit, 114: screen information generation unit, 116: physical quantity acquisition unit, 118: first conversion unit, 120: attention block selection unit, 122: second conversion unit, 123: category selection unit, 124: search unit

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Abstract

本発明は、消費者が複数商品の購入の決断を円滑に行うことが可能になる商品検索装置、方法及びシステムを提供する。本発明の好ましい態様に係る商品検索装置は、商品データベース（１０２）から特定商品の画像の物理量を取得する物理量取得部（１１６）と、特定商品の画像の物理量を、感性空間のブロックを示す情報に変換する第１の変換部（１１８）と、感性空間のブロックを示す情報を画像の物理量の範囲を示す情報に変換する第２の変換部（１２２）と、検索対象カテゴリを選択するカテゴリ選択部（１２３）と、検索対象カテゴリ及び第２の変換部（１２２）で得られた物理量の範囲を示す情報に基づいて、商品データベース（１０２）から、検索対象カテゴリ及び注目ブロックに対応するに対応する画像を検索する検索部（１２４）を備える。

Description

商品検索装置、方法及びシステム
　本発明は、消費者が複数商品の購入の決断を円滑に行うことが可能になる商品検索装置、方法及びシステムに関する。
　従来、ユーザにより例示画メニューから特定の画像が選択されると、その特定の画像と比較して人の感じる印象がほぼ等しい類似画像をデータベースから検索する技術が知られている。
　特許文献１は、デザイナーが任意の画像から感じる印象を特定するのに用いる感性特徴量と、画像処理結果から演算で抽出される物理特徴量との相関関係を、統計的手法で予め求めておき、デザイン時の画像検索では、入力画像の感性特徴量と登録画像の感性特徴量との空間的距離（ユークリッド距離）を求めて画像検索を行う構成を開示している。具体的には、感性特徴量の座標軸（例えば、ハード／ソフト軸、及びウォーム／クール軸）からなる座標空間において、ユーザにより例示画メニューから指定された特定の類似指定画像の座標位置及び特定の非類似指定画像の座標位置によって定まる線分に基づいて画像検索の中心点を求め、この中心点からの空間的距離が近いｎ個の登録画像を最も近い登録画像から順にデータベースから検索する。これにより、検索を希望する画像とぴったり合致する画像が例示画メニューにない場合や、例示画に対して着色変更、模様変更等の軽微なバリエーションを加えた場合でも、ユーザにより指定された特定の画像と比べて人の感じる印象がほぼ等しい画像を、精度よく検索して表示できる。
　特許文献２は、図柄見本として複数の登録画像を物理特徴量とともにデータベースに予め記憶させておき、デザイン時の画像検索では、物理特徴量の座標軸（例えば、線の太さ軸、左右対称度軸、及び空間の密度軸）からなる座標空間において、基準座標位置のシフトルールを定める感性語（例えば「もう少しシャープな」）がユーザにより指示入力されると、特定の画像の物理特徴量に対応する基準座標位置から、入力された感性語に対応したシフト（例えば線の太さの値がより小さい座標位置へのシフト）を行い、シフトされた基準座標位置を中心として空間的距離の短い画像をデータベースから検索する構成を、開示している。これにより、ユーザにより指定された特定の画像と比べて人の感じる印象がほぼ等しい画像を、精度よく検索して表示できる。
特開平8-249353号公報 特開平9-114853号公報
　消費者の端末装置（以下「クライアント装置」という）にネットワークを介して推奨商品の画像を表示させる場合、消費者が商品画像から感じる印象を考慮せずに、ランダムに複数の推奨商品の画像を表示すると、画像が無秩序に表示されて消費者が買いたい商品を絞りきれないという問題や、お気に入りの商品が見つかるまでに消費者が疲れてしまうという問題がある。つまり、単にランダムに推奨商品の画像を表示するだけでは、消費者が購入決断し難いという問題がある。特に、服とズボンなど複数のカテゴリにわたって異なる複数の商品を購入する場合、消費者はコーディネイトに戸惑ってしまい、ネットショッピングの購入決断を行わない確率が高くなる。また、消費者がひとつのカテゴリで異なる複数商品の購入を希望する場合にも、消費者がコーディネイトに戸惑ってしまう場合がある。
　また、特許文献１、２に開示されているようなデザイナー向けの公知の画像検索技術を一般消費者向けの商品推奨用の画像検索に適用することも考えられる。しかしながら、上記の特許文献１、２に記載された従来技術は、デザイナー向けの画像検索技術であって、既に創り出されたデザインから類似デザインを次々と創り出そうとするデザイナーにとっては確かに効率よいかもしれないが、複数商品を同時に購入することを希望する消費者に適した商品推奨用の画像検索技術が提供されていない。
　本発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、消費者が複数商品の購入の決断を円滑に行うことが可能になる商品検索装置、方法及びシステムを提供することを目的とする。
　上記の目的を達成するために、本発明は、複数の商品にそれぞれ対応する複数の画像と、商品の画像の物理量と、商品のカテゴリとを関連付けて記憶する商品データベースを用いる商品検索装置であって、商品データベースから特定商品の画像の物理量を取得する物理量取得部と、取得された特定商品の画像の物理量を、人の感性を表わす複数の感性語が配置された感性空間の複数のブロックのうちで特定商品の画像に対応するブロックである特定商品感性ブロックを示す情報に変換する第１の変換部と、第１の変換部で得られた特定商品感性ブロックを示す情報に基づいて感性空間の複数のブロックのうちから選択された注目ブロックを示す情報を、注目ブロックに対応する画像の物理量の範囲を示す情報に変換する第２の変換部と、商品データベースから取得される特定商品のカテゴリに基づいて、商品データベースに記憶されている複数のカテゴリのうちから検索対象カテゴリを選択するカテゴリ選択部と、カテゴリ選択部で選択された検索対象カテゴリ及び第２の変換部で得られた物理量の範囲を示す情報に基づいて、商品データベースから、検索対象カテゴリ及び注目ブロックに対応する画像を検索する検索部と、を備える商品検索装置を提供する。
　本発明により、感性空間を介して物理量の検索範囲が選択される一方で、特定商品のカテゴリに基づいてカテゴリの検索範囲が選択されるので、消費者がひとつのカテゴリで異なる複数商品の購入を希望する場合でも、あるいは消費者が異なる複数のカテゴリにわたって複数商品の購入を希望する場合でも、特定商品を基にしつつ人の感性に応じた商品推奨が可能になり、消費者が複数商品の購入の決断を円滑に行うことが可能になる。
　本発明の一態様では、カテゴリ選択部は、特定商品と同じカテゴリを、検索対象カテゴリとして選択する。これにより、ひとつのカテゴリで複数商品を購入することを消費者が希望する場合に、消費者の購入決断を促すことが可能になる。
　本発明の一態様では、カテゴリ選択部は、特定商品と比較して、身に着ける身体位置が同じである商品のカテゴリを、検索対象カテゴリとして選択する。これにより、複数のカテゴリにわたり複数商品を購入することを消費者が希望する場合に、消費者の購入決断を促すことが可能になる。
　本発明の一態様では、カテゴリ選択部は、特定商品と比較して、身に着ける身体位置が隣接する商品のカテゴリ、近接する商品のカテゴリ、又は部分的に重なる商品のカテゴリを、検索対象カテゴリとして選択する。これにより、身に着ける位置が異なる複数のカテゴリにわたり複数商品を購入することを消費者が希望する場合に、消費者の購入決断を促すことが可能になる。
　本発明の一態様では、商品データベースに記憶されている各カテゴリと人の身体位置との対応関係を示すカテゴリ対身体位置情報を記憶するカテゴリ対身体位置データベースを備え、カテゴリ選択部は、カテゴリ対身体位置情報に基づいて検索対象カテゴリを選択する。これにより、身に着ける位置が異なる複数のカテゴリにわたり複数商品を購入することを消費者が希望する場合に、消費者の購入決断を促すことが可能になる。
　本発明の一態様では、感性空間において特定商品感性ブロックに隣接するブロック、近接するブロック、及び部分的に重なるブロックのうちの少なくともひとつを、注目ブロックとして選択する注目ブロック選択部を備える。これにより、特定商品とは人の感じる印象が少しだけ異なる非類似画像の商品をユーザが選択可能となるので、ユーザの選択範囲を適切な範囲とすることが可能になる。
　本発明の一態様では、特定商品の画像に対応する感性語とは反対の意味の感性語を含むブロックである反対語感性ブロックを、注目ブロックとして選択する注目ブロック選択部を備える。これにより、特定商品とは感性的に全く異なる画像の商品をユーザに推奨可能となり、ユーザの購入意欲を促進させることができる。
　本発明の一態様では、注目ブロック選択部は、感性空間において特定商品感性ブロックと反対語感性ブロックとの間に配置されているブロックも、注目ブロックとして選択する。これにより、反対語感性ブロックのみでなく、特定商品感性ブロックと反対語感性ブロックとの間に配置されているブロックも検索範囲となるので、ユーザの商品の選択範囲を適切な範囲に広げることが可能となる。
　本発明の一態様では、ユーザの指定した感性語及びユーザの指定したブロックのうちの少なくとも一方を示す情報を受け付けるユーザ指定情報受付部と、ユーザの指定した感性語に対応する感性空間のブロック又はユーザの指定した感性空間のブロックであるユーザ指定感性ブロックを、注目ブロックとして選択する注目ブロック選択部を備える。これにより、ユーザ指定に応じて特定商品とは非類似画像の商品を推奨することが可能になる。
　本発明の一態様では、注目ブロック選択部は、感性空間において特定商品感性ブロックとユーザ指定感性ブロックとの間に配置されているブロックも、注目ブロックとして選択する。これにより、ユーザ指定感性ブロックのみでなく、特定商品感性ブロックとユーザ指定感性ブロックとの間に配置されているブロックも検索範囲となるので、ユーザの商品の選択範囲を適切な範囲に広げることが可能となる。
　本発明の一態様では、互いに反対の意味を持つ第１の感性語及び第２の感性語にそれぞれに対応するブロックである第１の感性語ブロック及び第２の感性語ブロックと特定商品感性ブロックの３つのブロックを結ぶ曲線上に配置されているブロックを、注目ブロックとして選択する注目ブロック選択部を備える。
　本発明の一態様では、感性空間の各ブロックを示す情報と複数の商品の画像の物理量の範囲との対応関係を示す変換データを記憶する変換データベースを備え、第２の変換部は、変換データに基づいて変換を行う。
　本発明の一態様では、物理量は、色特徴量、形特徴量、柄特徴量、及び質感特徴量のうちの少なくとも１つである。
　本発明の一態様では、検索部で検索された画像を出力する出力部を備える。
　また、本発明は、上記の商品検索装置を構成するサーバ装置と、サーバ装置にネットワークを介して接続されるクライアント装置とを備える商品検索システムにおいて、クライアント装置は、表示部と、特定商品を示す情報、又は特定商品の画像を示す情報の入力を受け付けるクライアント入力部と、クライアント入力部で受け付けた情報を、サーバ装置に送信する端末送信部と、ネットワークを介してサーバ装置から送信される検索された画像を受信する端末受信部と、端末受信部で受信した画像を、表示部に表示させる制御部と、を有し、サーバ装置の物理量取得部は、クライアント装置から送信される情報と、商品データベースに記憶された情報とに基づいて、特定商品の画像の物理量を取得し、サーバ装置は、検索された画像をクライアント装置に送信する、商品検索システムを提供する。
　また、本発明は、複数の商品にそれぞれ対応する複数の画像と、商品の画像の物理量と、商品のカテゴリとを関連付けて記憶する商品データベースを用いる商品検索方法であって、商品データベースから特定商品の画像の物理量を取得する工程と、取得された特定商品の画像の物理量を、人の感性を表わす複数の感性語が配置された感性空間の複数のブロックのうちで特定商品の画像に対応するブロックである特定商品感性ブロックを示す情報に変換する第１の変換工程と、第１の変換工程で得られた特定商品感性ブロックを示す情報に基づいて感性空間の複数のブロックのうちから選択された注目ブロックを示す情報を、注目ブロックに対応する画像の物理量の範囲を示す情報に変換する第２の変換工程と、商品データベースから取得される特定商品のカテゴリに基づいて、商品データベースに記憶されている複数のカテゴリのうちから検索対象カテゴリを選択するカテゴリ選択工程と、カテゴリ選択工程で選択された検索対象カテゴリ及び第２の変換工程で得られた物理量の範囲を示す情報に基づいて、商品データベースから、検索対象カテゴリ及び注目ブロックに対応する画像を検索する工程と、を含む商品検索方法を提供する。
　本発明によれば、消費者がひとつのカテゴリで異なる複数商品の購入を希望する場合あるいは消費者が異なる複数のカテゴリにわたって複数商品の購入を希望する場合でも、消費者が複数商品の購入の決断を円滑に行うことが可能になる商品検索装置、方法及びシステムを提供することができる。
商品検索システムのシステム構成図 サーバ装置（商品検索装置）の要部構成例を示すブロック図 商品データベースの構成例を示す図 カテゴリ対身体位置データベースの構成例を示す図 感性空間の概念図（感性語をグループ化してブロックに区画した態様） 感性空間の概念図（感性語ごとのブロックに区画した態様） 感性空間の一例を示す図 感性空間の他の例を示す図 感性空間データベースの構成例を示す図 変換データベースの構成の一例を示す図 変換データベースの構成の他の例を示す図 要部処理の流れの説明に用いる第１の説明図 要部処理の流れの説明に用いる第２の説明図 身体位置の説明に用いる説明図 クライアント装置の構成例を示すブロック図 第１実施形態における注目ブロック選択の一例の説明に用いる説明図 第１実施形態における注目ブロック選択の他の例の説明に用いる説明図 第１実施形態における商品検索システム全体の処理の流れを示す図 第２実施形態における注目ブロック選択の一例の説明に用いる説明図 第３実施形態における商品検索システム全体の処理の流れを示す図 第３実施形態における注目ブロック選択の一例の説明に用いる説明図 第４実施形態における注目ブロック選択の一例の説明に用いる説明図 商品検索システムのバリエーションの説明に用いる第１のシステム構成図 商品検索システムのバリエーションの説明に用いる第２のシステム構成図
　以下、添付図面に従って、本発明の実施形態について、詳細に説明する。
　図１は、商品検索システムのシステム構成図である。
　図１において、商品検索システム１は、本発明の商品検索装置の一形態に相当するサーバ装置１０と、ユーザの端末であるクライアント装置１１とが、インターネット等のネットワーク１２を介して接続される構成である。
　図２は、サーバ装置１０の要部構成例を示すブロック図である。
　本例のサーバ装置１０は、商品データベース１０２から商品画像を検索する商品検索装置１００を構成するサーバ装置であり、複数の商品にそれぞれ対応する複数の商品画像と商品画像の物理量と商品のカテゴリとを関連付けて記憶する商品データベース１０２と、人の感性を表わす複数の感性語が配置された感性空間における各種の情報（以下「感性空間情報」という）を互いに関連付けて記憶する感性空間データベース１０４と、商品データベース１０２に記憶されている商品画像の物理量と感性空間データベース１０４に記憶されている感性空間情報とを変換するためのデータを記憶する変換データベース１０６と、商品データベース１０２に記憶されている各カテゴリと人の身体位置との対応関係を示すカテゴリ対身体位置情報を記憶するカテゴリ対身体位置データベース１０８と、クライアント装置１１から情報入力を行う入力部１１２ａ及びクライアント装置１１に情報出力を行う出力部１１２ｂを有する外部入出力部１１２と、クライアント装置１１に表示させる画面情報を生成する画面情報生成部１１４と、商品データベース１０２から特定商品の画像の物理量を取得する物理量取得部１１６と、変換データベース１０６を用いて、特定商品の画像の物理量を感性空間の複数のブロックのうちで特定商品の画像に対応するブロック（以下「特定商品感性ブロック」という）を示す情報に変換する第１の変換部１１８と、感性空間データベース１０４を用いて、特定商品感性ブロックを示す情報に基づいて感性空間の複数のブロックのうちから特定商品感性ブロックとは同じ又は異なるブロックを注目ブロックとして選択する注目ブロック選択部１２０と、変換データベース１０６を用いて、感性空間の注目ブロック示す情報を注目ブロックに対応する商品画像の物理量の範囲を示す情報に変換する第２の変換部１２２と、カテゴリ対身体位置データベース１０８を用い、特定商品のカテゴリに基づいて、商品データベース１０２に記憶されている複数のカテゴリのうちから検索対象カテゴリを選択するカテゴリ選択部１２３と、カテゴリ選択部１２３で選択された検索対象カテゴリ及び第２の変換部１２２で得られた物理量の範囲を示す情報に基づいて商品データベース１０２から検索対象カテゴリ及び注目ブロックに対応する商品画像を検索する検索部１２４と、を含んで構成される。検索部１２４で検索された商品画像は、出力部１１２ｂによりクライアント装置１１に対して出力される。
　＜商品データベース＞
　図３は、商品データベース１０２の構成例を示す図である。商品データベース１０２は、複数の商品にそれぞれ対応する複数の商品画像１３２と、商品画像１３２の物理量１３４と、商品のカテゴリ１３６とを関連付けて記憶する。商品画像１３２の物理量１３４（「物理特徴量」ともいう）として、商品画像１３２の色特徴量、形特徴量、柄特徴量、及び質感特徴量が含まれる。
　また、商品データベース１０２は、商品画像１３２の物理量１３４及び商品のカテゴリ１３６とは別に、商品の値段等、商品についての各種の属性情報を、商品画像１３２に関連付けて記憶するようにしてもよい。
　色特徴量は、商品画像の色に関する特徴量である。例えば、商品画像の代表色又は配色（色の組み合わせ）を示す。本例では、商品画像を画像解析することにより計測された色特徴量が商品データベース１０２に記憶される。
　形特徴量は、商品画像に表された商品の全部又は部分の形状に関する特徴量である。例えば、商品の幅の細さ／太さの程度、商品が衣服であれば、袖の長さ、襟の形状、大きさ及び／又は角度、首元の空き面積の大きさ、Ｖネックの角度、Ｕネックの曲率などを示す特徴量が例として挙げられる。形特徴量には、装飾品（例えばリボン）の形状、大きさなどを示す特徴量が含まれる。本例では、商品画像を画像解析することにより計測された形特徴量が商品データベース１０２に記憶される。
　柄特徴量は、商品画像内の柄の種類（例えば花柄）、サイズ等を示す。本例では、商品画像を画像解析することにより計測された柄特徴量が商品データベース１０２に記憶される。
　質感特徴量は、商品画像の光沢等の質感の程度を示す。本例では、商品画像を画像解析することにより計測された柄特徴量が商品データベース１０２に記憶される。
　商品のカテゴリ１３６は、言い換えると商品の種類である。人の身体に身に着ける商品の場合、例えば、Ｔシャツ、セーター、コート、ジーンズ、スカートなどである。
　＜カテゴリ対身体位置データベース＞
　図４は、カテゴリ対身体位置データベース１０８の構成例を示す図である。図４のカテゴリ対身体位置データベース１０８は、人体に身に着ける商品に関するデータベースであって、商品データベース１０２に記憶されている各カテゴリと人の身体位置との対応関係を示すカテゴリ対身体位置情報を記憶する。
　「身体位置」は、人の身体上の位置を示す情報であって、商品を装着可能な位置を示す。例えば、胴体、脚、頭などである。商品の形状に合わせて、身体位置を定義してもよい。例えば、Ｔシャツ、セーター、ジーンズ、スカートの４カテゴリのみであれば、上半身、下半身の２つの身体位置のみ定義してもよい。カテゴリに帽子を加えるのであれば頭部、カテゴリに手袋を加えるのであれば手、カテゴリに靴を加えるのであれば足、というように「身体位置」を追加していけばよい。
　＜感性空間及び感性空間データベース＞
　図５及び図６は、感性空間の概念図である。図５の感性空間と図６の感性空間とは、座標軸（第１の感性特徴量の軸及び第２の感性特徴量の軸）及び感性語（ＷＯＲＤ１～ＷＯＲＤ２８）が同じである。ただし、図５の感性空間は複数の感性語をグループ化してブロック（Ｂ１～Ｂ１３）を構成した態様であるのに対し、図６の感性空間は感性語ごとにブロックを構成した態様である点で異なる。ブロックをいずれの態様とするかは限定されない。また、図５のように複数の感性語をグループ化してブロックを構成した態様と図６のように感性語ごとにブロックを構成した態様とを併用してもよい。尚、図５及び図６は感性空間の概念を説明するために例示したものであり、座標軸の数（感性空間の次元数）、座標軸を構成する感性特徴量の種類、感性語の数及び種類、ブロックの数、形及びサイズなどは、特に限定されない。
　本明細書の感性空間は、次の（特徴１）～（特徴３）を有する。
　（特徴１）感性空間は、複数の感性特徴量を軸とした複数次元座標空間である。図５及び図６に例示された感性空間は、第１の感性特徴量の軸（Ｘ軸）及び第２の感性特徴量の軸（Ｙ軸）からなる二次元であるが、三次元以上でもよい。尚、感性特徴量は、画像を観察した人の印象の程度を示す。
　（特徴２）複数の感性語が、感性空間の軸を構成する感性特徴量と関連付けられて、感性空間に配置されている。図５及び図６に例示された感性空間では、２８個の感性語ＷＯＲＤ１～ＷＯＲＤ２８が配置されているが、感性語の数は特に限定されない。尚、感性語は、画像を観察した人の印象を表わす言葉である。
　（特徴３）感性空間は、複数のブロック（以下「感性ブロック」ともいう）に区画されており、各ブロックに一語以上の感性語が属している。感性ブロックの数及び形状は、特に限定されない。
　図７～図８は、株式会社日本カラーデザイン研究所から開示されたイメージスケールを示す（小林重順著「カラーシステム」（講談社）、及びhttp://www.ncd-ri.co.jp/about/image_system.htmlを参照）。ここで「イメージスケール」は、「感性空間」の一形態に相当する。
　図７に示されたイメージスケールは、第１の感性特徴量の軸に相当するＷＡＲＭ（暖かい）／ＣＯＯＬ（冷たい）の程度を示す横軸、及び第２の感性特徴量の軸に相当するＨＡＲＤ（かたい）／ＳＯＦＴ（やわらかい）の程度を示す縦軸からなる。また、６６個の感性語が配置され、１６個のブロックに区画されている。
　図８に示されたイメージスケールは、図７と同様の二軸（ＷＡＲＭ／ＣＯＯＬ軸、ＨＡＲＤ／ＳＯＦＴ軸）からなり、色特徴量として単色が対応付けられている。尚、図８では図示の都合上グレースケールで単色が表されているが、実際はカラーで表される。例えば、「ＷＡＲＭ」（図中の左端側）には赤やオレンジなどの暖色系の色、「ＣＯＯＬ」（図中の右端側）には青や青緑系などの寒色系の色、「ＳＯＦＴ」（図中の上端側）にベリーペール、ペールなどの淡いトーンの色、「ＨＡＲＤ」（図中の下端側）にダークグレッシュ、ディープなどの暗いトーンの色が、対応付けられている。図中で、位置の近い色同士は人の感じる印象が近く、位置の遠い色同士は人の感じる印象も遠いということになる。図の右下や左上には単色の配置されていない部分があるが、複数色配色（言い換えると「複数色の組み合わせ」）を配置可能である。
　尚、図８では単色の色特徴量を対応付けた感性空間を例示したが、本発明で用いる感性空間は、このような場合に特に限定されない。株式会社日本カラーデザイン研究所から開示された文献に記載されているように、物理量で表される物理計測空間での色特徴量として複数色配色に着目し、複数色配色を感性空間に対応付けてもよい。このように複数色配色も色特徴量として用いることで、感性空間中で単色の配置が不可能又は適切でない部分にも、色特徴量を対応付けることが可能になる。また、形特徴量、柄特徴量、質感特徴量を感性空間に対応付けてもよい。
　感性空間データベース１０４は、図５～図８に例示した感性空間における情報である感性空間情報（例えば軸を構成する感性特徴量、感性語、ブロック等）を互いに関連付けて記憶する。
　図９に例示する感性空間データベース１０４は、感性空間情報として、次の情報を記憶する。
・各ブロックのブロック識別情報
・各ブロックの感性空間における範囲情報（例えば、ブロックの各頂点の座標、あるいは輪郭情報など）
・各ブロック間の感性空間における遠近情報（例えば、ブロック間の近接／非近接、隣接／非隣接、重なり有／無など）
・各ブロックに属する感性語
・感性語間の意味上の対応関係情報（例えば、反対語の組み合わせ、類似語の組み合わせなど）
　尚、図５に示した態様のように複数の感性語をグループ化したブロック（以下「大ブロック」という）と、図６に示した態様のように感性語ごとのブロック（以下「小ブロック」という）とを併用する場合には、大ブロックの感性空間情報（ブロック識別情報、範囲情報、距離情報、感性語）と、小ブロックの感性空間情報（ブロック識別情報、範囲情報、距離情報、感性語）とを、感性空間データベース１０４に記憶させる。
　また、図６に示した小ブロックのみを用いる場合、ブロック識別情報を感性語で代用することが可能である。
　＜変換データベース＞
　図１０及び図１１は、変換データベース１０６の一例を示す。
　図１０の変換データベース１０６は、物理量の範囲とブロックを示す情報との対応関係を示す変換データテーブルＴ１を含んで構成されている。ブロックを示す情報としては、例えば、感性空間データベース１０４に記憶されている、ブロック識別情報、各ブロックの感性空間における範囲情報を用いることができる。
　図１１の変換データベース１０６は、物理量の範囲と感性語との対応関係を示す変換データテーブルＴ２を含んで構成されている。即ち、図１０の変換データテーブルＴ１における「ブロックを示す情報」として感性語を用いたデータテーブルである。例えば、図５に示した大ブロックの態様において各ブロックを代表する感性語（代表感性語）を定めている場合や、図６に示した小ブロックの態様の場合に、図１１の変換データベースを用いることができる。
　＜要部処理＞
　図１２に示す要部処理は、人の受ける印象がほぼ同じ商品画像を検索する場合である。
　図１２において、本発明の商品検索装置１００は、次のステップＳ１～Ｓ６を行う。
　ステップＳ１（物理量取得工程）では、物理量取得部１１６により、商品データベース１０２から、特定商品の画像の物理量を取得する。ここで、特定商品の画像とは、商品画像検索の基準となる商品画像であり、クライアント装置１１でユーザにより指示入力される態様と、サーバ装置１０で決定する態様とがある。いずれの態様とするかをユーザにより切り換え操作可能にしてもよい。尚、図１２では、Ｒ，Ｇ，Ｂの三次元で表された色特徴量ａ、サイズ及び密度の二次元で表された柄特徴量ｂ、透け度及び光沢度の二次元で表された質感特徴量ｃを例示したが、これらの特徴量には限定されない。例えば、形特徴量を物理特徴量として用いてもよい。
　ステップＳ２（第１の変換工程）では、第１の変換部１１８により、変換データベース１０６を用いて、ステップＳ１で取得された特定商品の画像の物理量を、感性空間の複数のブロックのうちで特定商品の画像に対応する特定商品感性ブロックを示す情報に変換する。例えば、特定商品感性ブロックを示す情報として、特定商品感性ブロックのブロック識別情報、又は特定商品感性ブロックを代表する感性語に、変換する。
　ステップＳ３（注目ブロック選択工程）では、注目ブロック選択部１２０により、特定商品感性ブロックを、検索のために注目する注目ブロックとして選択する。
　ステップＳ４（第２の変換工程）では、第２の変換部１２２により、変換データベース１０６を用い、感性空間の注目ブロックを示す情報を、注目ブロックに対応する商品画像の物理量の範囲を示す情報に変換する。例えば、注目ブロックのブロック識別情報（あるいは感性語）を、物理量の範囲情報（例えば物理量の上限及び下限を示す情報）に変換する。各ブロックに代表感性語が定められている場合、あるいはブロックと感性語とが１対１である場合には、注目ブロックの感性語を物理量の範囲情報に変換する。
　ステップＳ５(カテゴリ選択工程)では、カテゴリ選択部１２３により、特定商品のカテゴリに基づいて、商品データベース１０２に記憶されている複数のカテゴリのうちから検索対象カテゴリを選択する。
　ステップＳ６（検索工程）では、検索部１２４により、ステップＳ５で選択された検索対象カテゴリ及びステップＳ４で得られた物理量の範囲を示す情報に基づいて、商品データベース１０２から、検索対象カテゴリ及び注目ブロックに対応する商品画像が検索される。
　図１３に示す要部処理は、人の受ける印象が異なる商品画像を検索する場合である。
　ステップＳ１１及びＳ１２は、図１２のステップＳ１及びＳ２と同様である。
　ステップＳ１３（注目ブロック選択工程）では、注目ブロック選択部１２０により、感性空間データベース１０４を用いて、ステップＳ２で得られた特定商品感性ブロックを示す情報に基づいて、感性空間の複数のブロックのうちから特定商品感性ブロックとは異なるブロックが選択される。つまり、感性空間上で、特定商品画像に対応するブロックである特定商品感性ブロックから、特定商品画像とは非類似の商品画像に対応するブロックであって且つユーザの注目する可能性が高いと予測されるブロックである注目ブロックに、移動する。
　ステップＳ１４～Ｓ１６は、図１２のステップＳ４～Ｓ６と同様である。
　＜カテゴリ選択＞
　カテゴリ選択部１２３によるカテゴリ選択の各種の態様について説明する。
　第１の態様では、カテゴリ選択部１２３は、特定商品と同じカテゴリを、検索対象カテゴリとして選択する。例えば、特定商品のカテゴリが「セーター」である場合に、検索対象カテゴリに「セーター」を選択する。尚、第１の態様では、カテゴリ対身体位置データベース１０８を参照しなくても検索対象カテゴリを選択できる。
　第２の態様では、カテゴリ選択部１２３は、特定商品と比較して、身に着ける身体位置が同じである商品のカテゴリを、検索対象カテゴリとして選択する。例えば、図１４の人体７０において、特定商品のカテゴリの身体位置が胴体部７１であれば、検索対象カテゴリも胴体部７１に身に着けられるカテゴリを選択する。同様に、特定商品のカテゴリの身体位置が脚部７２、頭部７３、手７４、足７５であれば、検索対象カテゴリとして、それぞれ脚部７２、頭部７３、手７４、足７５に身に着けられるカテゴリを選択する。第２の態様では、カテゴリ選択部１２３は、図４のカテゴリ対身体位置データベース１０８を用い、特定商品のカテゴリの身体位置に基づいて検索対象カテゴリを選択する。
　第３の態様では、カテゴリ選択部１２３は、特定商品と比較して、身に着ける身体位置が隣接する商品のカテゴリ、近接する商品のカテゴリ、又は部分的に重なる商品のカテゴリを、検索対象カテゴリとして選択する。ここで、隣接とは、商品を身に着けたときに商品間で隣接することをいう。近接とは、商品を身に着けたときに商品間で近接することをいう。「近接」は、「隣接」以外に、商品間で接していない場合を含む。部分的に重なるとは、商品を身に着けたときに商品間で重なる部分があることをいう。第３の態様では、カテゴリ選択部１２３は、図４のカテゴリ対身体位置データベース１０８を用い、特定商品のカテゴリの身体位置に基づいて検索対象カテゴリを選択する。
　カテゴリ対身体位置データベース１０８を用いるカテゴリ選択は、上記の第２及び第３の態様には特に限定されない。複数のカテゴリの組み合わせと、複数の身体位置の組み合わせとの対応関係情報をカテゴリ対身体位置データベースに予め記憶させておき、カテゴリ選択部１２３により参照することで、様々なカテゴリ及び身体位置の組み合わせに対応できる。
　＜クライアント装置＞
　図１５は、クライアント装置１１の構成例を示すブロック図である。本例のクライアント装置１１は、サーバ装置１０の出力部１１２ｂから送信された情報を受信入力する端末受信部５２ａ及びサーバ装置１０の入力部１１２ａで受信される情報を送信出力する端末送信部５２ｂを有する外部入出力部５２と、画像を表示可能な表示部５４と、ユーザ入力を受け付けるクライアント入力部５６と、クライアント装置１１の各部を制御する制御部５８と、各種の情報を記憶する記憶部６０とを含んで構成されている。
　クライアント入力部５６により、特定商品を示す情報、又は特定商品の画像を示す情報の入力を受け付ける。端末送信部５２ｂにより、クライアント入力部５６で受け付けた情報を、サーバ装置１０に送信する。端末受信部５２ａにより、ネットワーク１２を介してサーバ装置１０から送信される検索結果としての商品画像を受信する。
　尚、クライアント装置１１は、図１５に示した構成例に特に限定されない。クライアント装置１１は、ネットワーク１２に接続して通信を行う通信機能、画像を表示可能な表示機能、及びユーザ入力を受け付けるユーザ入力機能を有していればよい。例えば、携帯端末、パーソナルコンピュータ、タブレット端末等、各種のユーザ端末をクライアント装置１１として用いることが可能である。
　次に、第１実施形態から第３実施形態に分けて、注目ブロック選択の各種の態様を説明する。
　＜第１実施形態＞
　第１実施形態の注目ブロック選択部１２０は、感性空間において、特定商品感性ブロックに隣接するブロックである隣接感性ブロック、特定商品感性ブロックに近接するブロックである近接感性ブロック、及び特定商品感性ブロックに部分的に重なるブロックである重複感性ブロックのうち、少なくとも１種類の感性ブロックを、商品画像検索のために注目する注目ブロックとして選択する。
　尚、隣接感性ブロックは、感性空間における複数の感性ブロックのうちで、特定商品感性ブロックに境界が接している感性ブロックである。近接感性ブロックは、感性空間の複数の感性ブロックのうちで、特定商品感性ブロックに近接している感性ブロックであって、隣接感性ブロック以外に、特定商品感性ブロックに境界が接していない感性ブロックを含む。
　まず、近接感性ブロックを注目ブロックとして選択する場合について、説明する。尚、本例は、感性語をグループ化した大ブロックと感性語ごとの小ブロックとを併用した場合である。
　図１６において、符号２２０を付した座標位置が特定商品画像の物理量に対応する感性空間上の座標位置（以下「特定商品感性空間位置」という）である場合、この特定商品感性空間位置２２０からの感性特徴量の差が閾値以下である座標位置を含む感性ブロック（例えば符号２０２～符号２０６を付した感性ブロック）を、注目ブロックとして選択する。ここで、特定商品感性空間位置として、特定商品画像の物理量に対応する感性語の座標位置を用いている。
　各感性ブロックが近接感性ブロックであるか否かの判定について説明する。例えば、感性空間において特定商品感性空間位置２２０を中心点とした円２２１（ここで円は楕円を含む）を基準にして、その円２２１に重なる部分を有する感性ブロック及び円２２１の内側に存在する感性ブロックであって、特定商品感性ブロック２０１以外の感性ブロック２０２～２０６を、近接感性ブロックと判定する。
　上述のように特定商品感性ブロック２０１以外の注目ブロックとして、近接感性ブロックを商品画像の検索のために注目する注目ブロックとして選択した場合、画像検索結果の商品画像の数が不適切に多くなる場合がある。例えば、商品画像の総数が多い場合には、画像検索結果の商品画像の数も多くなり易い。即ち、クライアント装置１１に検索結果としての商品画像を表示した場合に、ユーザに推奨する商品の数が不適切に多くなってしまう。そこで、商品画像数に応じて、注目ブロック選択部１２０により円２２１の径を切り換えることにより、感性空間における近接感性ブロックの範囲を変更するようにしてもよい。
　次に、近接感性ブロックのうち隣接感性ブロックのみを注目ブロックとして選択する場合について、説明する。
　例えば、図５の感性空間において、符号Ｂ７を付した感性ブロックが特定商品感性ブロックである場合、特定商品感性ブロックＢ７に境界が隣接する符号Ｂ３、符号Ｂ６、符号Ｂ８、及び符号Ｂ１１を付した感性ブロックが隣接感性ブロックである。
　また、図１７において、符号２２０を付した座標位置が特定商品画像の物理量に対応する感性空間上の座標位置（以下「特定商品感性空間位置」という）である場合、特定商品感性空間位置を含む符号２０１を付した感性ブロックが特定商品感性ブロックであり、この特定商品感性ブロック２０１に境界が接している符号２０２～２０４の感性ブロックが、隣接感性ブロックである。即ち、図１７において、符号２３０を付した点線内のエリアに含まれる感性ブロックが注目ブロックとして選択される。このような選択により、特定商品感性ブロック２０１の例えば「女らしい」という感性語以外に、符号２０２の隣接感性ブロックの例えば「家庭的な」という感性語、及び、符号２０３の隣接感性ブロックの例えば「洗練された」、「スマートな」、「風流な」という感性語が、検索対象の商品画像に対応する感性語として特定されることになる。
　上述のように特定商品感性ブロック２０１以外の注目ブロックとして、隣接感性ブロックのみを商品画像の検索のために注目する注目ブロックとして選択した場合、画像検索結果の商品画像の数が不適切に少なくなる場合がある。例えば、商品画像の総数が少ない場合には、画像検索結果の商品画像の数も少なくなり易い。即ち、クライアント装置１１に検索結果としての商品画像を表示した場合に、ユーザに推奨する商品の数が不適切に少なくなってしまう。そこで、商品画像数に応じて、図１６を用いて説明したように近接感性ブロックを注目ブロックとするか、図１７を用いて説明したように隣接感性ブロックのみを注目ブロックとするかを、注目ブロック選択部１２０により切り換えるようにしてもよい。
　尚、図５、図１６及び図１７に例示した感性空間は、感性ブロック同士が互いに重ならないように感性ブロックが区画されているが、感性ブロック同士が部分的に重なることを許容して、感性空間に複数の感性ブロックを区画している場合がある。このように感性ブロック同士の重なりを許容した区画の場合、注目ブロック選択部１２０が、隣接感性ブロック及び／又は近接感性ブロックに加えて、指定商品感性ブロックに部分的に重なる感性ブロック（「重複感性ブロック」という）を注目ブロックとして選択するようにしてもよい。
　図１８は、図１に示した商品検索システム１における商品検索処理の流れを示すフローチャートである。本例では、クライアント装置１１でユーザにより特定された商品の画像を特定商品画像として、検索を行う。
　まず、サーバ装置１０の画面情報生成部１１４により代表商品一覧が画面情報として生成され、サーバ装置１０の出力部１１２ｂにより、代表商品一覧がクライアント装置１１に対して送信出力される（ステップＳ１０２）。代表商品一覧には、複数の代表商品の縮小画像が含まれている。また、代表商品一覧には、代表商品ごとの商品画像識別情報が付加されている。
　クライアント装置１１の端末受信部５２ａにより代表商品一覧が受信入力されると、クライアント装置１１の制御部５８の制御により、クライアント装置１１の表示部５４に代表商品一覧が表示出力される（ステップＳ１０４）。
　クライアント装置１１のクライアント入力部５６により、ユーザから商品の特定を受け付け、クライアント装置１１の端末送信部５２ｂにより、ユーザの特定した商品に対応する商品画像識別情報（または）が、サーバ装置１０に対して送信出力される（ステップＳ１０６）。
　サーバ装置１０の入力部１１２ａにより商品画像識別情報が受信入力されると（ステップＳ１０８）、サーバ装置１０の物理量取得部１１６により、商品画像識別情報に基づいて、商品データベース１０２から特定商品の画像の物理量を取得する（ステップＳ１１０）。
　次に、サーバ装置１０の第１の変換部１１８は、取得された特定商品の画像の物理量を、特定商品の画像に対応するブロックである特定商品感性ブロックを示す情報に変換する（ステップＳ１１２）。本例の第１の変換部１１８は、画像の物理量に基づいて、変換データベース１０６から、特定商品感性ブロックに対応する感性空間情報（例えばブロック識別情報及び／又は感性語）を取得する。
　次に、サーバ装置１０の注目ブロック選択部１２０により、感性空間データベース１０４を用い、注目ブロックが選択される（ステップＳ１２２）。
　例えば、図１６に示す感性空間において、符号２０１の感性ブロックが特定商品感性ブロックであって、符号２０２～符号２０６で示される感性ブロックが近接感性ブロックである場合、符号２０２～符号２０６でそれぞれ示されるブロックが、注目ブロックとして選択される。尚、符号２０１の特定商品感性ブロックに対応する商品画像がクライアント装置１１で未表示である場合、注目ブロック選択部１２０は、符号２０１の特定商品感性ブロックを注目ブロックに含めることも可能である。
　次に、サーバ装置１０の第２の変換部１２２は、注目ブロックを示す情報を、注目ブロックに対応する商品画像の物理量の範囲を示す情報（以下「物理量範囲情報」）に、変換する（ステップＳ１２４）。
　注目ブロックを示す情報として、例えば、注目ブロックのブロック識別情報を用いる。図１１の変換データテーブルを用いる場合には、注目ブロックに対応する感性語を用いる。
　物理量範囲情報は、図３に示す商品データベース１０２の場合、検索対象の商品画像における、色特徴量の範囲（上限値と下限値）、形特徴量の範囲（上限値と下限値）、柄特徴量の範囲（上限値と下限値）、及び、質感特徴量の範囲（上限値と下限値）、のうちいずれかを含む。色特徴量、形特徴量、柄特徴量、及び質感特徴量のうちの２種類以上の特徴量の組み合わせでもよい。
　次に、サーバ装置１０のカテゴリ選択部１２３は、特定商品のカテゴリに基づいて、商品データベース１０２に登録されている複数のカテゴリのうちから検索対象カテゴリを選択する（ステップＳ１２５）。
　次に、サーバ装置１０の検索部１２４は、カテゴリ選択部１２３で選択された検索対象カテゴリ、及び第２の変換部１２２で得られた物理量範囲情報に基づいて、商品データベース１０２から、注目ブロックに対応する商品画像を検索する（ステップＳ１２６）。
　次に、サーバ装置１０の出力部１１２ｂは、検索部１２４の検索結果を、クライアント装置１１に対して送信出力する（ステップＳ１２８）。
　クライアント装置１１の端末受信部５２ａにより検索結果が受信入力されると、クライアント装置１１の制御部５８の制御により、クライアント装置１１の表示部５４に検索結果が表示出力される（ステップＳ１３０）。検索結果には、注目ブロックに対応する商品画像が含まれる。
　尚、検索結果は、クライアント装置１１において全ての商品画像を一回で表示させる場合には、限定されない。複数の商品画像が検索された場合、まず、複数の商品画像それぞれの複数の縮小画像をクライアント装置１１に対して送信出力してクライアント装置１１に表示出力させ、ユーザがクライアント装置１１で縮小画像の選択入力を行うと、そのユーザが選択入力した縮小画像に対応する商品画像の全体画像をクライアント装置１１に対して送信出力し表示させてもよい。
　＜第２実施形態＞
　第２実施形態の注目ブロック選択部１２０は、特定商品の画像に対応する感性語である特定商品感性語とは反対の意味の感性語である反対感性語を含むブロックである反対語感性ブロックを、注目ブロックとして選択する。尚、特定商品感性語は、特定商品の画像を観察した人が画像から受ける印象を示す言葉である。
　例えば、図５の感性空間において、符号Ｂ９を付した感性ブロックが特定商品感性ブロックであって、ＷＯＲＤ１９が特定商品感性語であるものとする。この特定商品感性語ＷＯＲＤ１９とは反対の意味を持つ反対感性語がＷＯＲＤ１１及びＷＯＲＤ２５の二語である場合、ＷＯＲＤ１１の属する符号Ｂ６の感性ブロックとＷＯＲＤ２５の属する符号１２の感性ブロックの二ブロックが、反対語感性ブロックである。
　図１９に示す感性空間において、符号３０１の感性ブロックが特定商品感性ブロックであって、「カジュアルな」が特定商品感性語である場合、注目ブロック選択部１２０は、感性空間データベース１０４に基づいて、その特定商品感性語である「カジュアルな」とは反対の意味を持つ反対感性語を、感性空間に配置されている感性語のうちから選択する。例えば、符号３０２の感性ブロックに属する「気品のある」、符号３０３の感性ブロックに属する「洗練された」、及び符号３０４の感性ブロックに属する「風格のある」の三語が「気品のある」の反対感性語として感性空間データベース１０４に記憶されていた場合、符号３０２、符号３０３及び符号３０４の感性ブロックが、注目ブロックとして選択される。
　また、注目ブロック選択部１２０は、感性空間において特定商品感性ブロック３０１と反対語感性ブロック３０２～３０４との間に配置されているブロック（例えば符号３０５～３０７）も、注目ブロックとして選択するようにしてもよい。
　以上、図７に示した感性空間を用いた場合を例に説明したが、このような場合に本発明は特に限定されない。図８に示した感性空間を用いてもよい。
　＜第３実施形態＞
　第３実施形態の外部入出力部１１２（ユーザ指定情報受付部の一形態に相当する）は、クライアント装置１１でユーザの指定した感性語及びユーザの指定した感性ブロックのうちの少なくとも一方を示すユーザ指定情報を、クライアント装置１１からネットワーク１２経由で受信入力する。そして第３実施形態の注目ブロック選択部１２０は、ユーザの指定した感性語に対応する感性ブロック又はユーザの指定した感性ブロックであるユーザ指定感性ブロックを、画像検索のために注目する注目ブロックとして選択する。
　図２０は、第３実施形態における商品検索処理例の流れを示すフローチャートである。図２０において、サーバ装置１０は図２に示した構成であり、クライアント装置１１は図１５に示した構成である。
　図２０のステップＳ３０１～Ｓ３１２は、図１８に示したステップＳ１０２～Ｓ１１２と同様であり、既に第１実施形態で説明したので、本実施形態では説明を省略する。
　本実施形態において、サーバ装置１０の出力部１１２ｂは、感性空間選択画面情報を、クライアント装置１１に対して送信出力する（ステップＳ３１４）。感性空間選択画面情報は、感性空間中の複数のブロックのうちからクライアント装置１１でユーザにひとつ又は複数のブロックを選択させるための画面情報である。
　クライアント装置１１の外部入出力部５２により感性空間選択画面情報が受信入力されると、クライアント装置１１の制御部５８の制御により、クライアント装置１１の表示部５４に感性空間選択画面が表示出力される（ステップＳ３１６）。
　クライアント装置１１のクライアント入力部５６により、ユーザから感性語又はブロックの選択を受け付け、クライアント装置１１の端末送信部５２ｂにより、ユーザの選択した感性語又はブロックを示すユーザ指定情報を、サーバ装置１０に対して送信出力する（ステップＳ３１８）。
　第１に、ユーザに感性語を指定させることで、ブロック指定させる態様がある。例えば、感性語の一覧をクライアント装置１１の表示部５４に表示させ、クライアント入力部５６からユーザが感性語一覧のいずれの感性語を選択入力したのかを検出する。第２に、ユーザにブロックを指定させることでブロック指定させる態様がある。例えば、図６に示す感性空間をクライアント装置１１の表示部５４に表示させ、クライアント入力部５６からユーザが感性空間のいずれの位置を指示入力したのかを検出する。
　サーバ装置１０の入力部１１２ａによりユーザ指定情報が受信入力されると（ステップＳ３２０）、サーバ装置１０の注目ブロック選択部１２０により、ユーザ指定情報に基づいて、ユーザの指定した感性語に対応するブロック又はユーザの指定したブロックであるユーザ指定感性ブロックを、注目ブロックとして選択する（ステップＳ３２２）。
　本例の注目ブロック選択部１２０は、感性空間において特定商品感性ブロックとユーザ指定感性ブロックとの間に配置されているブロックも、注目ブロックとして選択する。
　例えば図２１に示す感性空間において、符号４０１で示される感性ブロックが特定商品感性ブロックであって、符号４０２で示される感性ブロックがユーザ指定感性ブロックである場合、特定商品感性ブロック４０１とユーザ指定感性ブロック４０２との間に配置されている、例えば符号４０３及び符号４０４でそれぞれ示されるブロックも、注目ブロックとして選択される。
　特定商品感性ブロック４０１とユーザ指定感性ブロック４０２とを結ぶ軸の幅（図２１のＷ）を、商品画像数（あるいは商品数）に応じて、変更してもよい。この軸の幅Ｗは、感性空間において特定商品感性ブロック４０１とユーザ指定感性ブロック４０２との間のブロックを注目ブロックとして選択する幅の広さを示す。具体的には、商品画像数が多いほど幅Ｗを狭くし、商品画像数が少ないほど幅Ｗを広くする。ここで、「商品画像数」は、感性空間全体の商品画像数とした場合でもよいし、幅Ｗが規定値である場合に選択されるブロックに対応する商品画像数でもよい。
　図２０のステップＳ３２４～Ｓ３３０は、図１８に示したステップＳ１２４～Ｓ１３０と同様であり、既に第１実施形態で説明したので、本実施形態では説明を省略する。
　以上図７に示す感性空間を用いた場合を例に説明したが、このような場合に本発明は特に限定されず、図８に示した感性空間を用いてもよい。
　＜第４実施形態＞
　第４実施形態の注目ブロック選択部１２０は、互いに反対の意味を持つ第１の感性語及び第２の感性語にそれぞれに対応するブロックである第１の感性語ブロック及び第２の感性語ブロックと特定商品感性ブロックの３つのブロックを結ぶ曲線上に配置されているブロックを、注目ブロックとして選択する。
　図２２は、図８の感性空間を用いた本実施形態の説明図である。図２２において、符号５０１を付したブロックと符号５０２を付したブロックとが互いに反対の意味の感性語を持つ組であり、符号５０３を付したブロックが特定商品感性ブロックである。
　本実施形態の注目ブロック選択部１２０は、符号５０１のブロック(第１の感性語ブロックに相当)と、特定商品感性ブロック５０３と、符号５０２のブロック（第２の感性語ブロックに相当）を結ぶ曲線上に配置されている符号５０１～５１３のブロックを、注目ブロックとして選択する。
　＜サーバ装置の構成＞
　図２３において、サーバ装置１０は、画像解析サーバ１４と、データベースサーバ１５と、メールサーバ１６と、ＷＥＢサーバ１７と、を含んで構成される。
　画像解析サーバ１４は、商品の外観を撮像して得られた商品画像を画像処理で解析することにより、各商品画像の物理量を計測する。画像解析サーバ１４によって計測された商品画像の物理量は、商品データベース１０２の一形態に相当するデータベースサーバ１５に送信され記憶される。本例の画像解析サーバ１４で計測される商品画像の物理計測量としては、色特徴量、形特徴量、柄特徴量、質感特徴量が挙げられる。
　メールサーバ１６は、ネットワーク１２を介して、クライアント装置１１との間で電子メールによる通信を行い、商品注文の受け付け及び確認を行う。
　ＷＥＢサーバ１７は、ネットワーク１２を介して、クライアント装置１１との間でインタラクティブな通信を行い、クライアント装置１１から特定商品の指定を受信入力し、クライアント装置１１に対して検索結果を送信出力する。
　図２に示したサーバ装置１０のうち、例えば、商品データベース１０２以外の各部（符号１０４～１２４）は主としてＷＥＢサーバ１７によって構成することができる。
　尚、符号１４～１７のサーバを世界のいずれの国に配置するかについては、特に限定されない。例えば、図２４に示すように、各サーバ１４～１７をそれぞれＡ～Ｄ国のそれぞれに配置してもよい。また、クライアント装置１１はサーバ１４～１７のいずれも配置されていないＥ国でネットワーク１２に接続されてもよい。
　なお、本発明は、本明細書において説明した例や図面に図示された例には限定されず、本発明の要旨を逸脱しない範囲において、各種の設計変更や改良を行ってよいのはもちろんである。
　１０：サーバ装置、１１：クライアント装置、１２：ネットワーク、１００：商品検索装置、１０２：商品データベース、１０４：感性空間データベース、１０６：変換データベース、１０８：カテゴリ対身体位置データベース、１１２：サーバ装置の外部入出力部、１１４：画面情報生成部、１１６：物理量取得部、１１８：第１の変換部、１２０：注目ブロック選択部、１２２：第２の変換部、１２３：カテゴリ選択部、１２４：検索部

Claims (16)

  1. 　複数の商品にそれぞれ対応する複数の画像と、前記商品の画像の物理量と、前記商品のカテゴリとを関連付けて記憶する商品データベースを用いる商品検索装置であって、
    　前記商品データベースから特定商品の画像の物理量を取得する物理量取得部と、
    　前記取得された特定商品の画像の物理量を、人の感性を表わす複数の感性語が配置された感性空間の複数のブロックのうちで前記特定商品の画像に対応するブロックである特定商品感性ブロックを示す情報に変換する第１の変換部と、
    　前記第１の変換部で得られた前記特定商品感性ブロックを示す情報に基づいて前記感性空間の前記複数のブロックのうちから選択された注目ブロックを示す情報を、前記注目ブロックに対応する画像の物理量の範囲を示す情報に変換する第２の変換部と、
    　前記特定商品のカテゴリに基づいて、前記商品データベースに記憶されている複数のカテゴリのうちから検索対象カテゴリを選択するカテゴリ選択部と、
    　前記カテゴリ選択部で選択された前記検索対象カテゴリ及び前記第２の変換部で得られた前記物理量の範囲を示す情報に基づいて、前記商品データベースから、前記検索対象カテゴリ及び前記注目ブロックに対応する画像を検索する検索部と、
    　を備える商品検索装置。
  2. 　前記カテゴリ選択部は、前記特定商品と同じカテゴリを、前記検索対象カテゴリとして選択する請求項１に記載の商品検索装置。
  3. 　前記カテゴリ選択部は、前記特定商品と比較して、身に着ける身体位置が同じである商品のカテゴリを、前記検索対象カテゴリとして選択する請求項１に記載の商品検索装置。
  4. 　前記カテゴリ選択部は、前記特定商品と比較して、身に着ける身体位置が隣接する商品のカテゴリ、近接する商品のカテゴリ、又は部分的に重なる商品のカテゴリを、前記検索対象カテゴリとして選択する請求項１に記載の商品検索装置。
  5. 　前記商品データベースに記憶されている各カテゴリと人の身体位置との対応関係を示すカテゴリ対身体位置情報を記憶するカテゴリ対身体位置データベースを備え、
    　前記カテゴリ選択部は、前記カテゴリ対身体位置情報に基づいて前記検索対象カテゴリを選択する請求項３又は４に記載の商品検索装置。
  6. 　前記感性空間において前記特定商品感性ブロックに隣接するブロック、近接するブロック、及び部分的に重なるブロックのうちの少なくともひとつを、前記注目ブロックとして選択する注目ブロック選択部を備える請求項１から５のうちいずれか１項に記載の商品検索装置。
  7. 　前記特定商品の画像に対応する感性語とは反対の意味の感性語を含むブロックである反対語感性ブロックを、前記注目ブロックとして選択する注目ブロック選択部を備える請求項１から５のうちいずれか１項に記載の商品検索装置。
  8. 　前記注目ブロック選択部は、前記感性空間において前記特定商品感性ブロックと前記反対語感性ブロックとの間に配置されているブロックも、前記注目ブロックとして選択する請求項７に記載の商品検索装置。
  9. 　ユーザの指定した感性語及びユーザの指定したブロックのうちの少なくとも一方を示す情報を受け付けるユーザ指定情報受付部と、
    　前記ユーザの指定した感性語に対応する感性空間のブロック又は前記ユーザの指定した感性空間のブロックであるユーザ指定感性ブロックを、前記注目ブロックとして選択する注目ブロック選択部を備える請求項１から５のうちいずれか１項に記載の商品検索装置。
  10. 　前記注目ブロック選択部は、前記感性空間において前記特定商品感性ブロックと前記ユーザ指定感性ブロックとの間に配置されているブロックも、前記注目ブロックとして選択する請求項９に記載の商品検索装置。
  11. 　互いに反対の意味を持つ第１の感性語及び第２の感性語にそれぞれに対応するブロックである第１の感性語ブロック及び第２の感性語ブロックと特定商品感性ブロックの３つのブロックを結ぶ曲線上に配置されているブロックを、注目ブロックとして選択する注目ブロック選択部を備える請求項１から５のうちいずれか１項に記載の商品検索装置。
  12. 　前記感性空間の各ブロックを示す情報と前記複数の商品の画像の物理量の範囲との対応関係を示す変換データを記憶する変換データベースを備え、
    　前記第２の変換部は、前記変換データに基づいて変換を行う請求項１から１１のうちのいずれか１項に記載の商品検索装置。
  13. 　前記物理量は、色特徴量、形特徴量、柄特徴量、及び質感特徴量のうちの少なくとも１つである請求項１から１２のうちのいずれか１項に記載の商品検索装置。
  14. 　前記検索部で検索された画像を出力する出力部を備える請求項１から１３のうちのいずれか１項に記載の商品検索装置。
  15. 　請求項１から１４のうちのいずれか１項に記載の商品検索装置を構成するサーバ装置と、前記サーバ装置にネットワークを介して接続されるクライアント装置とを備える商品検索システムにおいて、
    　前記クライアント装置は、
    　表示部と、
    　前記特定商品を示す情報、又は前記特定商品の画像を示す情報の入力を受け付けるクライアント入力部と、
    　前記クライアント入力部で受け付けた情報を、前記サーバ装置に送信する端末送信部と、
    　前記ネットワークを介して前記サーバ装置から送信される前記検索された画像を受信する端末受信部と、
    　前記端末受信部で受信した前記画像を、前記表示部に表示させる制御部と、
    　を有し、
    　前記サーバ装置の前記物理量取得部は、前記クライアント装置から送信される情報と、前記商品データベースに記憶された情報とに基づいて、前記特定商品の画像の物理量を取得し、
    　前記サーバ装置は、前記検索された画像を前記クライアント装置に送信する、
    　商品検索システム。
  16. 　複数の商品にそれぞれ対応する複数の画像と、前記商品の画像の物理量と、前記商品のカテゴリとを関連付けて記憶する商品データベースを用いる商品検索方法であって、
    　前記商品データベースから特定商品の画像の物理量を取得する工程と、
    　前記取得された特定商品の画像の物理量を、人の感性を表わす複数の感性語が配置された感性空間の複数のブロックのうちで前記特定商品の画像に対応するブロックである特定商品感性ブロックを示す情報に変換する第１の変換工程と、
    　前記第１の変換工程で得られた前記特定商品感性ブロックを示す情報に基づいて前記感性空間の前記複数のブロックのうちから選択された注目ブロックを示す情報を、前記注目ブロックに対応する画像の物理量の範囲を示す情報に変換する第２の変換工程と、
    　前記特定商品のカテゴリに基づいて、前記商品データベースに記憶されている複数のカテゴリのうちから検索対象カテゴリを選択するカテゴリ選択工程と、
    　前記カテゴリ選択工程で選択された前記検索対象カテゴリ及び前記第２の変換工程で得られた前記物理量の範囲を示す情報に基づいて、前記商品データベースから、前記検索対象カテゴリ及び前記注目ブロックに対応する画像を検索する工程と、
    　を含む商品検索方法。
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