(57)【要約】      （修正有）【課題】ユーザの検索意図を的確に反映させた検索を実現し、検索精度を向上させる。【解決手段】入力画像を検索対象のキー画像に選択し（Ｓ１０１）、ユーザにキー画像中から部分領域および注目度を選択させる（Ｓ１０２）。全ての部分領域を選択した後（Ｓ１０３）に部分領域から画像特徴を抽出する（Ｓ１０４）。その後にデータ蓄積部２０５の蓄積画像中において前記部分領域と同等の大きさの領域についてＳ１０３と同様の処理を行う（Ｓ１０５）。つぎに、蓄積画像ごとにＳ１０５の処理領域の範囲を順次ずらしながらＳ１０５の処理を全領域に施す（Ｓ１０６）。すべての領域にＳ１０４〜Ｓ１０６を処理した後（Ｓ１０７）に、両画像のそれぞれの領域の画像特徴を比較して、注目度を考慮しつつ類似度を算出する（Ｓ１０８）。この類似度順に蓄積画像を並び替えて表示する（Ｓ１０９）。【選択図】図２
2010122931.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データベース中の蓄積画像から検索対象の目的画像中に類似した部分領域を含む画像を検索する方法であって、
領域選択手段が、入力された前記目的画像中からユーザに注目すべき部分領域を選択させる第１ステップと、
特徴抽出手段が、前記目的画像中から部分領域の画像特徴を抽出し、前記各蓄積画像について前記目的画像の部分領域と同等の大きさの領域毎に画像特徴を抽出する第２ステップと、
類似度計算手段が、前記目的画像中の部分領域の画像特徴と前記各蓄積画像中の各領域の画像特徴とを比較して類似度を算出する第３ステップと、
画像ソート手段が、前記第３ステップで算出された類似度順に並べ替えた検索結果をユーザに提示する第４ステップと、
を備えることを特徴とする類似領域検索方法。
【請求項２】
前記第２ステップは、複数の部分領域が選択されたときに前記画像特徴を部分領域ごとに抽出し、
前記第３ステップは、各部分領域の画像特徴を前記各領域の各画像特徴と比較することを特徴とする請求項１記載の類似領域検索方法。
【請求項３】
前記第３ステップは、選択された各部分領域に注目度が段階的に指定されているときに、
前記注目度の段階を前記類似度に反映させることを特徴とする請求項２記載の類似領域検索方法。
【請求項４】
前記第３ステップは、前記注目度に正値が指定されているときに前記画像特徴の比較結果を類似の方向に作用させる一方、
前記注目度に負値が指定されているときに前記画像特徴の比較結果を非類似の方向に作用させることを特徴とする請求項３記載の類似領域検索方法。
【請求項５】
データベース中の蓄積画像から検索対象の目的画像中に類似した部分領域を含む画像を検索する装置であって、
入力された前記目的画像中からユーザに注目すべき部分領域を選択させる領域選択手段と、
前記目的画像中から選択された部分領域の画像特徴を抽出し、前記各蓄積画像について前記目的画像の部分領域と同等の大きさの領域毎に画像特徴を抽出する特徴抽出手段と、
前記目的画像中の部分領域の画像特徴と前記各蓄積画像中の各領域の画像特徴とを比較して類似度を算出する類似度計算手段と、
算出された前記類似度順に並べ替えた検索結果をユーザに提示する画像ソート手段と、
を備えることを特徴とする類似領域検索装置。
【請求項６】
前記領域選択手段は、前記目的画像中からユーザが複数の部分領域の選択を可能に設定され、
前記特徴抽出手段は、複数選択された部分領域ごとに前記画像特徴を抽出し、
前記類似度計算手段は、各部分領域の画像特徴を前記各領域の各画像特徴と比較することを特徴とする請求項５記載の類似領域検索装置。
【請求項７】
前記領域選択手段は、複数選択された各部分領域に注目度を段階的に指定可能に設定され、
前記類似度計算手段は、前記注目度の段階を前記類似度に反映させることを特徴とする請求項２記載の類似領域検索方法。
【請求項８】
前記領域選択手段は、前記段階的な注目度に正値と負値のいずれもが指定可能に設定され、
前記類似度計算手段は、前記注目度に正値が指定されているときに前記画像特徴の比較結果を類似の方向に作用させる一方、
前記注目度に負値が指定されているときに前記画像特徴の比較結果を非類似の方向に作用させることを特徴とする請求項７記載の類似領域検索装置。
【請求項９】
請求項５〜８のいずれか１項に記載の類似領域検索装置としてコンピュータを機能させることを特徴とする類似領域検索プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理技術を使って検索対象の目的画像に類似する画像をデータベース中から検索する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、デジタルカメラの普及や記録媒体の大容量化・低価格化、さらに大容量高速ネットワークの普及により容易に大容量のデジタル画像を取得して保存する環境が整備され、大量の画像群から所望の画像を検索する技術の必要性が高まっている。
【０００３】
例えば、画像データベースに蓄積された画像群の中から、特定人物の顔が撮影されている画像を検出する技術や、特定の物体や建造物などが撮影されている画像を含むホームページを検索する技術が要求されている。この技術としては特許文献１の部分画像検索方法が公知となっている。
【０００４】
特許文献１の技術は、参照して検索したいキー画像（目的画像）とデータベースの蓄積画像とを小領域に分割し、抽出した特徴をベクトル量子化して検索している。このとき事前に画像特徴の典型的なパターンに関する見本特徴セットを準備し、この見本特徴それぞれの間の距離を事前に計算し、蓄積画像に対応する見本特徴を選択しておくことで、キー画像に対応する見本特徴を見つけて、照合時間を節約している。
【特許文献１】特開２００６−０１１６２２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、キー画像および蓄積画像の特徴について見本特徴の対応する符号を割り当てていることから、用意された見本特徴セットに検索精度が影響されるおそれがある。
【０００６】
すなわち、キー画像が想定範囲内の場合にはその画像を特徴づけるパターンを用意しておけば足りるが、想定していない未知の画像に対しては適切なパターンが用意されないため、対応づけることが困難な場合が生じてしまう。
【０００７】
また、人間の目視では類似しているパターンでも、物理的な特徴量が類似していない場合には、対応する見本特徴セットが見つけられずに検索が実行できないおそれもある。
【０００８】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、事前に準備された見本特徴セットと対応付けることなく、ユーザの検索意図を反映した検索を実現し、検索の精度を向上させることを解決課題としている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
そこで、請求項１〜９記載の発明は、前記課題を解決するために、キー画像中の注目すべき部分領域の画像特徴を抽出した後に、該部分領域と同等な大きさごとに蓄積画像の画像特徴を抽出し、両画像の画像特徴同士を比較して全体的な類似度を算出している。その際に部分領域に指定された注目度を考慮して類似度を求める設定にすることもできる。この注目度は段階的に指定させる態様や、また検索結果に反映させたくないネガティブ領域を負値で指定させる態様としてもよい。
【００１０】
具体的には、請求項１記載の発明は、データベース中の蓄積画像から検索対象の目的画像中に類似した部分領域を含む画像を検索する方法であって、領域選択手段が、入力された前記目的画像中からユーザに注目すべき部分領域を選択させる第１ステップと、特徴抽出手段が、前記目的画像中から部分領域の画像特徴を抽出し、前記各蓄積画像について前記目的画像の部分領域と同等の大きさの領域毎に画像特徴を抽出する第２ステップと、類似度計算手段が、前記目的画像中の部分領域の画像特徴と前記各蓄積画像中の各領域の画像特徴とを比較して類似度を算出する第３ステップと、画像ソート手段が、前記第３ステップで算出された類似度順に並べ替えた検索結果をユーザに提示する第４ステップと、を備えることを特徴としている。
【００１１】
請求項２記載の発明は、前記第２ステップは、複数の部分領域が選択されたときに前記画像特徴を部分領域ごとに抽出し、前記第３ステップは、各部分領域の画像特徴を前記各領域の各画像特徴と比較することを特徴としている。
【００１２】
請求項３記載の発明は、前記第３ステップは、選択された各部分領域に注目度が段階的に指定されているときに、前記注目度の段階を前記類似度に反映させることを特徴としている。
【００１３】
請求項４記載の発明は、前記第３ステップは、前記注目度に正値が指定されているときに前記画像特徴の比較結果を類似の方向に作用させる一方、前記注目度に負値が指定されているときに前記画像特徴の比較結果を非類似の方向に作用させることを特徴としている。
【００１４】
請求項５記載の発明は、データベース中の蓄積画像から検索対象の目的画像中に類似した部分領域を含む画像を検索する装置であって、入力された前記目的画像中からユーザに注目すべき部分領域を選択させる領域選択手段と、前記目的画像中から選択された部分領域の画像特徴を抽出し、前記各蓄積画像について前記目的画像の部分領域と同等の大きさの領域毎に画像特徴を抽出する特徴抽出手段と、前記目的画像中の部分領域の画像特徴と前記各蓄積画像中の各領域の画像特徴とを比較して類似度を算出する類似度計算手段と、算出された前記類似度順に並べ替えた検索結果をユーザに提示する画像ソート手段と、を備えることを特徴としている。
【００１５】
請求項６記載の発明は、前記領域選択手段は、前記目的画像中からユーザが複数の部分領域の選択を可能に設定され、前記特徴抽出手段は、複数選択された部分領域ごとに前記画像特徴を抽出し、前記類似度計算手段は、各部分領域の画像特徴を前記各領域の各画像特徴と比較することを特徴としている。
【００１６】
請求項７記載の発明は、前記領域選択手段は、複数選択された各部分領域に注目度を段階的に指定可能に設定され、前記類似度計算手段は、前記注目度の段階を前記類似度に反映させることを特徴としている。
【００１７】
請求項８記載の発明は、前記領域選択手段は、前記段階的な注目度に正値と負値のいずれもが指定可能に設定され、前記類似度計算手段は、前記注目度に正値が指定されているときに前記画像特徴の比較結果を類似の方向に作用させる一方、前記注目度に負値が指定されているときに前記画像特徴の比較結果を非類似の方向に作用させることを特徴としている。
【００１８】
請求項９記載の発明は、請求項５〜８のいずれか１項に記載の類似領域検索装置としてコンピュータを機能させることを特徴とする類似領域検索プログラムに関する。
【発明の効果】
【００１９】
請求項１〜記載９の発明によれば、事前に準備した見本特徴セットと対応付けることなく、ユーザの意図を反映した類似画像が検索され、検索精度が向上する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
図１は、本発明の実施形態に係る類似領域検索装置２００の一構成例を示し、該検索装置２００は、データベース中から検索対象の目的画像に類似したカラー領域を含む画像を検索している。
【００２１】
具体的には、前記類似領域検索装置２００は、コンピュータにより構成され、入力部２０２，領域選択部２０４，データ蓄積部２０５，特徴抽出部２０６，領域移動部２０７，特徴量計算部２０８，類似度計算部２０９，類似度比較部２１０，画像ソート部２１１，表示部２１２，制御部２１３を有している。この各部２０２〜２１３はソフトウェアとハードウェアとの協働によって機能している。
【００２２】
すなわち、前記入力部２０２は、外部記憶装置などから画像データをネットワーク経由で入力する通信デバイスや入出力ポートなどで実現されている。ここで入力された入力画像２０１を前記目的画像、即ち検索対象のキー画像とする。前記領域選択部２０４は、キー画像中からユーザに注目すべき部分領域を表示部２１２上で選択させる。
【００２３】
前記データ蓄積部２０５は、検索する対象の蓄積画像群を蓄積するデータベースとして構築されている。このデータベースの構築には、コンピュータのハードディスクドライブ装置などの保存手段が用いられている。なお、前記データ蓄積部２０７は、必ずしも前記検索装置２００に内蔵されている必要はなく、ネットワーク経由で接続されたデータベースであってもよい。
【００２４】
前記特徴抽出部２０６は、キー画像中の各部分領域から画像特徴を抽出している。また、前記データ蓄積部２０５の蓄積画像中に存在する前記各部分領域と同等の大きさの領域から画像特徴を抽出する。このとき前記領域移動部２０７にて処理領域の範囲をずらしながら蓄積画像の全領域の画像特徴が抽出される。
【００２５】
前記特徴量計算部２０８は、前記特徴抽出２０６の抽出した各画像特徴の特徴量を算出する。前記類似度計算部２０９は、前記特徴量算出部２０８の算出した特徴量を比較して各蓄積画像の類似度を求める。
【００２６】
前記類似度比較部２１０は、前記類似度を利用して前記キー画像の部分領域の画像特徴を含む蓄積画像を求める。前記画像ソート部２１１は、前記類似度比較部２１０の求めた蓄積画像から類似度順にソートする。前記表示部２１２は、前記画像ソート部２１１でソートされた画像を表示するモニタであればよい。
【００２７】
前記制御部２１３は、前記各部２０２〜２１２の処理を指示する演算手段（例えばＣＰＵ：Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ  Ｕｎｉｔ）により構成されている。
【００２８】
なお、前記類似領域検索装置２００は、通常のコンピュータの構成要素、例えば前記各部２０２〜２１２の処理データを一時記憶するメモリ（ＲＡＭ）や、ポインティングデバイス（マウスなど）・キーボードなどの入力手段も備えている。以下、前記類似領域検索装置２００の処理ステップを、図２のフローチャートに基づき具体的に説明する。
【００２９】
Ｓ１０１：前記入力部２０２に入力された画像２０１を、検索対象のキー画像に選択し、これを表示部２１２に表示する。ここでは複数枚の入力画像２０１中からキー画像を選択処理させてもよい。
【００３０】
Ｓ１０２：前記制御部２１３は、Ｓ１０１でキー画像が表示されると、前記領域選択部２０４に部分領域の選択処理の開始を指示する。このとき前記領域選択部２０４は、ユーザに表示画像中から注目すべき部分領域の選択を促す。
【００３１】
ここで部分領域の選択方法は、図３に示すように、前記表示部２１２に表示されているキー画像に対して、注目すべき部分領域をポインティングデバイスにて始点・終点を指定して行われる。図３（ａ）は矩形指定例を示し、図３（ｂ）は楕円指定例を示し、図４はキー画像中の外接矩形の指定例を示している。
【００３２】
このとき部分領域は、複数個選択することを可能とする。実現システム上は有限個の部分領域を選択することとなるが、理論上は選択個数に制限はない。複数領域の選択例を図５（ａ）に示す。ここでは部分領域Ａは、黄色と青色の隣接領域の選択を示し、部分領域Ｂは黄色領域の選択を示し、部分領域Ｃは青色領域の選択を示しているものとする。
【００３３】
この部分領域の選択の際に注目度を併せて指定することもできる。ここでは注目度は、重み係数として数値（例えば１〜９など）がキーボード入力で指定されるものとする。例えば図５（ａ）では、前記部分領域Ａは「重み＝１」と指定され、前記部分領域Ｂは「重み＝２」と指定され、前記部分領域Ｃは「重み＝１」と指定されている。
【００３４】
この注目度は、正値あるいは負値のどちらも指定することができる。正値・負値の指定方法は、プラス・マイナスの数字を入力する方法や、互いに異なるカラーの数字を入力する方法を用いることができる。図６（ａ）は、数字のカラーの相違によって正負を区別した一例を示している。ここではキー画像Ｘの部分領域Ａは黄色の数字「２」が入力され、部分領域Ｂは赤色の数字「１」が入力され、赤色は正値（プラス）を示し、黄色は負値（マイナス）を示しているものとする。
【００３５】
部分領域に指定された正値は、該部分領域に類似した領域を含む画像を前記データ蓄積部２０５中から探索することを示している。一方、負値は、該部分領域に類似した領域を含む画像を前記データ蓄積部２０５中から探索しないこと、即ち負値の部分領域を含まない領域を探索することを示している。
【００３６】
すなわち、通常の部分領域の指定に際しては、検索のために指定する部分領域は欲しい領域を含んでいる画像を指定することが一般的であるが、ここでは負値の指定されたネガティブな重み付けを導入することで、正値の指定されたポジティブな重み付けを重要視させている。
【００３７】
Ｓ１０３：前記制御部２１３は、注目したい部分領域を全て選択したか否かをユーザに質問する。「Ｙｅｓ」の回答を確認した場合にはＳ１０４に進む。一方、「Ｎｏ」の回答を確認した場合にはＳ１０２に戻って、ユーザに再度部分領域を選択させる。
【００３８】
Ｓ１０４：前記制御部２１３の指示に基づき前記特徴抽出部２０６は、キー画像中の各部分領域データから色，テクチャ，モーメントなどの画像特徴を抽出する。
【００３９】
ここで抽出された画像特徴の特徴量は、前記特徴量計算部２０８にて算出される。例えば各部分領域をＨＳＢ（色相：Ｈｕｅ，彩度：Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ，明度：Ｂｒｉｇｈｔｎｅｓｓ，ｏｒ，Ｖａｌｕｅ）カラーモデルで表し、色相，彩度，明度に関する特徴量を算出することもできる。また、各部分領域をＨＳＩカラーモデルで表してもよい。
【００４０】
Ｓ１０５：前記制御部２１３の指示に基づき、前記特徴抽出部２０６がデータ蓄積部２０５を参照して、各蓄積画像中においてＳ１２で選択した部分領域と同等の大きさの領域にＳ１０４の処理を実行して画像特徴を抽出する。
【００４１】
Ｓ１０６：前記制御部２１３は、前記特徴抽出部２０６に各蓄積画像の全範囲の画像特徴の抽出を指示する。このとき前記領域移動部２０７にて各蓄積画像上で部分領域の範囲を事前に定めた距離ｎずつ順次ずらしながら領域毎にＳ１０５の処理が実施される。この距離ｎはプログラムなどに定義された任意値でよい。
【００４２】
Ｓ１０７：前記制御部２１３は、キー画像の全部分領域および各蓄積画像の全領域にＳ１０４〜Ｓ１０６の処理を施したか否か確認し、すべて処理した場合（Ｙｅｓ）にはＳ１０８に進む。一方、未処理の場合（Ｎｏ）にはＳ１０４に戻って再度処理を実行する。なお、算出したすべての特徴量をメモリ（ＲＡＭ）に一時記憶してＳ１０８以降の処理が開始される。
【００４３】
Ｓ１０８：前記制御部２１３の指示に基づき類似度計算部２０９は、キー画像中の各部分領域の特徴量と各蓄積画像中の各領域の画像特徴量とを比較して類似度を計算する。
【００４４】
ここで類似度は正値をとり、数値が大きいほど類似しているとする。また、非類似度は正値をとり、数値が小さいほど類似しているものとする。なお、同一の画像は、１００％、完全に類似していると扱い、類似度を百分率（％）で表すこともできる。
【００４５】
類似度計算の処理例を図６に基づき説明する。ここではキー画像Ｘ中から選択された部分領域Ａと部分領域Ｂに重み係数をＷA，ＷBが指定されている。この重み係数はポジティブ指定を正値、ネガティブ指定を負値とする。
【００４６】
また、図６（ｂ）に示すように、部分領域Ａと比較する蓄積画像Ｙの領域数を、説明を簡単にするために５個として、領域ＲＡ1〜ＲＡ5とする。同様に部分領域Ｂの比較対象となる蓄積画像Ｙの領域をＲＢ1〜ＲＢ5とする。
【００４７】
そして、まず部分領域Ａと比較する領域ＲＡ1〜ＲＡ5の（非）類似度ＶＡ1〜ＶＡ5と、部分領域Ｂと比較する領域ＲＢ1〜ＲＢ5の（非）類似度ＶＢ1〜ＶＢ5を、それぞれ計算する。
【００４８】
これらの中で最も類似しているもの（類似度が最大か、非類似度が最小のもの）を部分領域Ａに関するキー画像Ｘと蓄積画像Ｙの（非）類似度をＶＡとする。同様に部分領域Ｂに関する（非）類似度ＶＢを求める。この類似度ＶＡ．ＶＢを総合した類似度ＳYを画像Ｘ．Ｙ間の類似度とする。この総合類似度ＳYは、以下の式（１）で求められる。
【００４９】
【数１】
2010122931.tif 000003
【００５０】
ここでＷＡは部分領域Ａの注目度を示し、ＷＢは部分領域Ｂの注目度を示している。もし、類似度を百分率で表している場合で、ＷＢがネガティブ指定の場合は、式（２）となる。この式（１）（２）はプログラムなどに事前に定義しておけばよい。
【００５１】
【数２】
2010122931.tif 000004
【００５２】
なお、部分領域Ａ．Ｂの類似度ＶＡ．ＶＢ、総合類似度ＳYなどをメモリ（ＲＡＭ）に一時記憶してＳ１０９の処理を実行する。
【００５３】
Ｓ１０９：前記制御部２１３に基づき前記類似度比較部２１０は、前記類似度を比較する。この比較結果に基づき前記画像ソート部２１１は、蓄積画像を類似度順（類似度の大きい順あるいは非類似度の小さい順）に並べ、表示部２１２を通じてユーザに提示する。
【００５４】
すなわち、類似度比較部２０９は、キー画像・各蓄積画像間の類似度を比較し、画像ソート部２１０にてキー画像と最も近い部分領域の特徴を有する蓄積画像（複数の部分領域の重みも加味）から類似度順に並べ、その結果が最後に表示部２１２に表示される。このとき表示する枚数を事前に設定しておいてもよい。
【００５５】
このように前記類似領域検索装置２００によれば、キー画像中からユーザの関心ある領域を重視した検索が実行されることから、ユーザの検索意図を的確に反映させた検索結果が得られ、検索の精度が向上する。
【００５６】
特に、部分領域の注目度を考慮し、部分領域から得られた特徴量の注目度を加味することでユーザの検索意図を検索結果により詳細に反映させることができる。また、ユーザサイドとしても、注目度を指定することで検索結果への反映度を自在に制御可能なメリットが得られる。すなわち、キー画像の部分領域Ｂよりも部分領域Ａの重みが高い場合には、ユーザは部分領域Ａの要素を必ず含み、部分領域Ｂの要素を多少含む検索結果を期待しているので、かかるユーザの意図を反映した検索結果が提示できる。
【００５７】
例えば図５（ａ）の選択指定によれば、部分領域Ａ〜Ｃを含む蓄積画像がデータ蓄積部２０５中から検索されるものの、重みは部分領域Ｂの黄色領域が重要視されるので、図６（ｂ）の検索結果には前記重み付けが反映され、黄色領域を多く含む画像の順に表示される。
【００５８】
また、図６（ａ）の選択指定は、部分領域Ａ（重み＝２）が青色領域を示し、部分領域Ｂ（重み＝−１）が緑色領域の領域を示している。この場合には青色の領域を含むことが重要視され、図６（ｂ）の検索結果には青色領域を含み緑色領域を含まない画像が表示される。
【００５９】
図７にネガティブ指定とポジティブ指定の比較例を示す。ここでは部分領域Ａをポジティブ指定（重み＝１）した場合とネガティブ指定（重み＝−１）した場合について比較している。図７（ａ）は、部分領域Ａをポジティブ指定した場合を示している。ここでは部分領域Ａは緑色の領域を示し、部分領域Ｂは青色の領域を示し、部分領域Ｃは白色の領域を示し、部分領域Ｂ．Ｃは「重み＝１」とする。この場合の検索結果は、図７（ｂ）に示すように、青色と白色と緑色を含む画像が検索結果に表示される。
【００６０】
一方、図７（ｃ）では、部分領域Ａは破線で表示されている。ここでは部分領域１はネガティブ指定に変更されているものとする。この場合の検索結果には、図７（ｄ）に示すように、緑色を含まず、青色と白色を含む画像が検索結果に表示される。このように部分領域の注目度にネガティブ指定を取り入れることにより、ネガティブ指定領域を含まない画像の検索が可能となる。したがって、ネガティブ指定とポジティブ指定とを適宜組み合わせて使用させることで、ユーザの意図を詳細に絞り込むことができる。
【００６１】
なお、本発明は、前記実施形態に限定されるものではなく、例えば装置構成などは各請求項に記載した範囲内で変更することができる。また、本発明は、前記類似領域検索装置２００としてコンピュータを機能させるプログラムとしても構築することができる。このプログラムは、Ｓ１０１〜Ｓ１０９のすべてのステップをコンピュータに実行させるものでもよく、またＳ１０８．Ｓ１０９などの一部のステップのみを実行させるものであってもよい。
【００６２】
このプログラムは、Ｗｅｂサイトなどからのダウンロードによってコンピュータに提供することができる。また、前記プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−ＲＯＭ，ＣＤ−Ｒ，ＣＤ−ＲＷ，ＤＶＤ−Ｒ，ＤＶＤ−ＲＷ，ＭＯ，ＨＤＤ，Ｂｌｕ−ｒａｙ  Ｄｉｓｋ（登録商標）などの記録媒体に格納してコンピュータに提供してもよい。この記録媒体から読み出されたプログラムコード自体が前記実施形態の処理を実現するので、該記録媒体も本発明を構成する。
【図面の簡単な説明】
【００６３】
【図１】本発明の実施形態に係る類似領域検索装置の構成図。
【図２】同  処理ステップのフローチャート。
【図３】（ａ）は部分領域の矩形指定例を示す概略図、（ｂ）は部分領域の楕円指定例を示す概略図。
【図４】キー画像中の外接矩形の指定例を示す概略図。
【図５】（ａ）は重み付き外接矩形領域の複数指定例を示す図、（ｂ）は（ａ）の検索結果を示す図。
【図６】（ａ）は画像Ｘ上のネガティブな重み付き外接矩形領域の指定例を示す図、（ｂ）は画像Ｙ上の比較対象部分領域を示す図。
【図７】（ａ）は複数のポジティブ指定例を示す比較図、（ｂ）は（ａ）の検索結果を示す比較図、（ｃ）は部分領域Ａをネガティブ指定に変更した比較図、（ｄ）は（ｃ）の検索結果を示す比較図。
【符号の説明】
【００６４】
２００…類似領域検索装置
２０１…入力画像
２０２…入力部
２０３…領域選択部
２０４…特徴抽出部
２０５…データ蓄積部
２０６…特徴抽出部
２０７…領域移動部
２０８…特徴量計算部
２０９…類似度計算部
２１０…類似度比較部
２１１…画像ソート部
２１２…表示部
２１３…制御部
【図１】
2010122931.tif 000005
【図２】
2010122931.tif 000006
【図３】
2010122931.tif 000007
【図４】
2010122931.tif 000008
【図５】
2010122931.tif 000009
【図６】
2010122931.tif 000010
【図７】
2010122931.tif 000011