(57)【要約】【課題】情報分類において汎用性や処理速度の面で実用性を得る。【解決手段】データ取得部１５Ａにより、時間情報を含む複数の履歴データのうちから処理対象時区間に含まれる対象データを取得し、データ分類部１５Ｄにより、これら対象データの時間情報に基づいて、これら対象データのうち時間的に隣接する対象データとの時間差がしきい値以内の対象データを、同一グループとして分類する。【選択図】  図１
2010277204.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
時間情報を含む複数のデータのうちから、当該時間情報が指定の処理対象時区間に含まれる対象データを取得するデータ取得部と、
前記対象データの時間情報に基づいて、これら対象データのうち時間的に隣接する対象データとの時間差がしきい値以内の対象データを、同一グループとして分類するデータ分類部と
を備えることを特徴とする情報分類処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の情報分類処理装置において、
操作入力された新たなしきい値を取得するしきい値取得部をさらに備え、
前記データ分類部は、前記対象データのうち時間的に隣接する対象データとの時間差が前記新たなしきい値以内の対象データを同一グループとして分類する
ことを特徴とする情報分類処理装置。
【請求項３】
時間情報を含む複数のデータのうちから、当該時間情報が指定の表示対象時区間に含まれる対象データを取得して、これら対象データをグループに分類する情報分類処理装置で用いられる情報分類処理方法であって、
データ取得部が、時間情報を含む複数のデータのうちから、当該時間情報が指定の処理対象時区間に含まれる対象データを取得するデータ取得ステップと、
データ分類部が、前記対象データの時間情報に基づいて、これら対象データのうち時間的に隣接する対象データとの時間差がしきい値以内の対象データを、同一グループとして分類するデータ分類ステップと
を備えることを特徴とする情報分類処理方法。
【請求項４】
時間情報を含む複数のデータのうちから、当該時間情報が指定の表示対象時区間に含まれる対象データを取得して、これら対象データをグループに分類する情報分類処理装置のコンピュータに、
データ取得部が、時間情報を含む複数のデータのうちから、当該時間情報が指定の処理対象時区間に含まれる対象データを取得するデータ取得ステップと、
データ分類部が、前記対象データの時間情報に基づいて、これら対象データのうち時間的に隣接する対象データとの時間差がしきい値以内の対象データを、同一グループとして分類するデータ分類ステップと
を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理技術に関し、特に時間情報を含むデータをグループ化する情報分類技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ハードディスクの大容量化などに伴って、多くの情報が履歴として持続的かつ大量に保存されるようになってきている。例えば、様々な場所に設置された監視カメラは、設置された場所の映像を長期間ハードディスクに貯蔵する。Ｗｅｂブラウザは、ブラウザが表示したＷｅｂページのＵＲＬやタイトルの履歴を一定期間保持し続ける。携帯電話は、着信や発信の履歴を一定回数分保持している。また、ＰＣ内に編集中の文書を定期的にバックアップしている人も多い。このようなバックアップファイルも、いわば、その文書の更新履歴であるといえる。
【０００３】
このようにして蓄積された履歴データは、後で確認して思い出したり、昔の状態を復元したり、また、もう一度見ることで新たな発見をしたりというように様々な利用が可能である。しかしながら、自動的に蓄積されるこれらの履歴データは容易に膨大に膨れ上がる。すなわち、役立つ情報がその中に埋もれてしまい、うまく探せないという情報洪水の問題を常に抱えている。そこで、持続的に蓄積された大量の履歴データから、必要な情報を必要な時に取得する手法の研究が盛んに行われている。
【０００４】
例えば、Google社のGoogle Desktop Search（登録商標） は、デスクトップＰＣ内のファイルやＷｅｂ閲覧履歴から必要な情報を、キーワードを入力することで検索できる。HCB tool は、Ｗｅｂ閲覧履歴データベースに保存されている、現在閲覧中のＷｅｂページに似たページやＵＲＬが同じページを参照したり、Ｗｅｂ閲覧履歴データベースに保存されているＷｅｂページを時系列に辿ったり、過去に入力した検索キーワードを参考に探索したりすることができる（例えば、非特許文献１など参照）。
【０００５】
人は、情報の探索過程において、情報を見ることにより、曖昧であった自分の興味を具体化したり、別のものに興味を見出したりする。すなわち、情報のニーズは見た情報によって徐々に変化していくものである。そのため、情報を探索するシステムは、情報源の概観表示と詳細表示を実現し、かつその表示間をスムーズに行き来できると良いと言われている。
【０００６】
システムが情報の概観表示と詳細表示を実現することで、そのシステムを使うユーザは、まず情報源を概観し、その中から欲しい情報がありそうな部分を詳細に見ていきながら必要な情報を探しだし、その過程で気づいた、新たに必要な情報を探すために、また概観表示に戻り探索を続ける、というように、移り変わる興味に応じて対話的に情報を取得していくことができる。時系列に記録された履歴データを探索するシステムにおいても、同様にこのような概観表示と詳細表示を実現することで、履歴データの効率的な探索を支援できよう。
【０００７】
履歴データの概観表示と詳細表示を実現するための方法として、蓄積されている履歴データのグルーピングに基づく履歴データの概観・詳細表示がある。本発明では、履歴データとは、任意の対象の振る舞いを記録する履歴の最小単位を指すこととする。例えば、Ｗｅｂ閲覧履歴においては、ある特定のＷｅｂページを開いた際に記録される、ＵＲＬやタイトルなどとタイムスタンプの組が、履歴データに当たる。同様に、特定のサンプリング周期で画像を記録する監視カメラの履歴であれば、一枚の画像とタイムスタンプの組を履歴データとする。なお、以下では、これら複数の履歴データの集合を履歴データと表現することもある。
【０００８】
概観表示においては、グルーピングされた複数の履歴データごとに当該グループに関する情報を提示し、詳細表示においては、個々の履歴データごとに当該データの内容を表示することで、概観表示と詳細表示を実現できる。
このグルーピングの粒度をユーザが対話的に変更することができれば、ユーザは、概観表示と詳細表示を行き来しながら履歴データを探索することができるようになる。グルーピングの粒度を変更できれば、たくさんの履歴データを少数のグループに大分類して概観してみたり、履歴データのグルーピングを細かくしていき、得られた小分類のグループを詳細に閲覧したりできるようになるためである。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】Yoshinari Shirai, Yasuhiro Yamamoto, Kumiyo Nakakoji: A history-centric approach for enhancing web browsing experiences, CHI '06: CHI '06 extended abstracts on Human factors in computing systems, pp. 1319-1324, 2006.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、このような従来の情報分類技術では、汎用性や処理速度の面で実用性が乏しいという問題点があった。
履歴データのグルーピングを行う際には、グルーピング方法を決める必要がある。グルーピング方法として、例えば、長時間に渡る映像から必要な映像を探しやすくするために、映像をシーンごとに分類するという、ビデオインデキシングの技術を用いることができる。基本的なアルゴリズムは、映像の中で、映像の前後の画像間に一定以上の画素値の変動が認められれば、そこでシーンが切り替わったと解釈し、映像を切り分けていく（セグメンテーションする）というものである。このような手法は、監視カメラの映像のように、特定の場所を長期間記録した映像の履歴等のグルーピングに利用可能である。
【００１１】
また、例えば、文書中に含まれる単語間の近さを利用してクラスタリングを行うことで、グルーピングを行う方法なども考えられる。例えば、Google社のGoogle Desktop Search（登録商標）による検索結果は、検索キーワードが含まれている文書グループと含まれていない文書グループに分類したと捉えることもできる。HCB-tempo では、時系列に記録されたＷｅｂ閲覧履歴を、その人が Google（登録商標）などの検索システムに検索キーワードを入力したタイミングでセグメンテーションする、という方法によってグルーピングを行っている（例えば、非特許文献１など参照）。
【００１２】
しかし、これら従来のグルーピング方法は、履歴データの記録フォーマットに依存しているため、汎用性が低い。例えば、文書中に含まれる単語間の近さを利用したクラスタリングによるグルーピングは、履歴データがテキストで記録されている必要があるし、画像内に含まれるパターンや輝度値を用いたグルーピングは、履歴データに画像を含んでいる必要がある。HCB-tempo で用いられているグルーピング方法も、Ｗｅｂ閲覧履歴に特化したものである。現状では、履歴データの探索システムを構築する際には、その都度その履歴データのフォーマットにあったグルーピング方法を考えて実装する必要がある。
【００１３】
また、概観と詳細を行き来するためには、ユーザの対話的な操作に基づいて、グルーピングの粒度を変更する必要があるが、グルーピングの粒度を変更できなかったり、できたとしても粒度の変更をリアルタイムに行うことが困難なグルーピング手法が多いことである。
【００１４】
例えば、HCB-tempo では、グルーピングを、検索キーワードで入力したタイミングを切れ目にすることで行っているが、この方法では、グルーピングの粒度を変更することができない。文書中に含まれる単語間の類似度や、映像中の輝度値の変化を用いたグルーピングの場合、類似度や輝度値のしきい値を変更することでグルーピングの粒度を変更できるが、テキストや画像の中身（内容）に基づいて類似度等を計算する際には、一般に前処理が必要であり、リアルタイムに記録されてくる履歴データのグルーピングには適していない。
【００１５】
本発明はこのような課題を解決するためのものであり、汎用性や処理速度の面で実用性の得られる情報分類技術を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
このような目的を達成するために、本発明にかかる情報分類処理装置は、時間情報を含む複数のデータのうちから、当該時間情報が指定の処理対象時区間に含まれる対象データを取得するデータ取得部と、対象データの時間情報に基づいて、これら対象データのうち時間的に隣接する対象データとの時間差がしきい値以内の対象データを、同一グループとして分類するデータ分類部とを備えている。
【００１７】
この際、操作入力された新たなしきい値を取得するしきい値取得部をさらに備え、データ分類部は、対象データのうち時間的に隣接する対象データとの時間差が新たなしきい値以内の対象データを同一グループとして分類するようにしてもよい。
【００１８】
また、本発明にかかる情報分類処理方法は、時間情報を含む複数のデータのうちから、当該時間情報が指定の表示対象時区間に含まれる対象データを取得して、これら対象データをグループに分類する情報分類処理装置で用いられる情報分類処理方法であって、データ取得部が、時間情報を含む複数のデータのうちから、当該時間情報が指定の処理対象時区間に含まれる対象データを取得するデータ取得ステップと、データ分類部が、対象データの時間情報に基づいて、これら対象データのうち時間的に隣接する対象データとの時間差がしきい値以内の対象データを、同一グループとして分類するデータ分類ステップとを備えている。
【００１９】
また、本発明にかかるプログラムは、時間情報を含む複数のデータのうちから、当該時間情報が指定の表示対象時区間に含まれる対象データを取得して、これら対象データをグループに分類する情報分類処理装置のコンピュータに、データ取得部が、時間情報を含む複数のデータのうちから、当該時間情報が指定の処理対象時区間に含まれる対象データを取得するデータ取得ステップと、データ分類部が、対象データの時間情報に基づいて、これら対象データのうち時間的に隣接する対象データとの時間差がしきい値以内の対象データを、同一グループとして分類するデータ分類ステップとを実行させる。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、分類処理対象データに特有の情報ではなく、いずれの分類処理対象データにも共通して含まれる一般的な時刻情報で分類することができ、極めて高い汎用性が得られる。また、各対象データの時間差に基づき分類しているため、複雑な情報処理を必要とすることなく、対象データを分類することができ、分類処理に要する時間を大幅に短縮することが可能となる。これにより、汎用性や処理速度の面で実用性の得られる情報分類技術を実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】第１の実施の形態にかかる情報分類システムの構成を示すブロック図である。
【図２】第１の実施の形態にかかる情報分類処理装置のデータ分類処理を示すフローチャートである。
【図３】テキスト編集履歴データの構成例である。
【図４】データ分類処理前（未分類）のテキスト編集履歴データ例である。
【図５】データ分類処理後（しきい値：１秒の場合）のテキスト編集履歴データ例である。
【図６】データ分類処理後（しきい値：５秒の場合）のテキスト編集履歴データ例である。
【図７】スケッチ入力履歴データの構成例である。
【図８】データ分類処理後（しきい値：１秒の場合）のスケッチ入力履歴データ例である。
【図９】サムネイル画像出力例である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
［第１の実施の形態］
まず、図１を参照して、本発明の第１の実施の形態にかかる情報分類システムについて説明する。図１は、本発明の第１の実施の形態にかかる情報分類システムの構成を示すブロック図である。
この情報分類システム１は、情報分類処理装置１０とデータベース（ＤＢ）２０とを含んでいる。
【００２３】
データベース２０は、全体としてハードディスクなどの記憶装置からなり、各種処理の履歴を示す履歴データなど、時間情報を含む複数のデータを蓄積する機能を有している。履歴データとしては、Ｗｅｂブラウザで閲覧したＷｅｂページ、メールソフトで送受信したメール、ワープロソフトで編集した文書ファイル、監視カメラで撮像した映像ファイル、携帯電話での発着信など、各種の履歴データがある。これら履歴データには、当該処理を実行した日時を示す時刻情報が添付されている。
以下では、データベース２０に蓄積されているデータが履歴データである場合を例として説明する。
【００２４】
情報分類処理装置１０は、全体としてパーソナルコンピュータやサーバなどの情報処理装置からなり、データベース２０に蓄積されている履歴データを取得してグループごとに分類する機能を有している。
【００２５】
本実施の形態は、データ取得部１５Ａにより、時間情報を含む複数の履歴データのうちから処理対象時区間に含まれる対象データを取得し、データ分類部１５Ｄにより、これら対象データの時間情報に基づいて、これら対象データのうち時間的に隣接する対象データとの時間差がしきい値以内の対象データを、同一グループとして分類するようにしたものである。
【００２６】
［情報分類処理装置］
次に、図１を参照して、本発明の第１の実施の形態にかかる情報分類処理装置の構成について詳細に説明する。
情報分類処理装置１０には、主な機能部として、入出力Ｉ／Ｆ部１１、操作入力部１２、画面表示部１３、記憶部１４、および演算処理部１５が設けられている。
【００２７】
入出力Ｉ／Ｆ部１１は、専用のデータ入出力回路からなり、演算処理部１５の制御に応じてデータベース２０とデータ通信を行うことにより、データベース２０から任意の履歴データを受信する機能を有している。
操作入力部１２は、キーボードやマウスなどの操作入力装置からなり、ユーザの操作を検出して演算処理部１５へ出力する機能を有している。
【００２８】
画面表示部１３は、ＬＣＤやＰＤＰなどの画面表示装置からなり、演算処理部１５からの制御により、操作メニューやデータベース２０から取得した履歴データの画面表示を行う機能を有している。
記憶部１４は、ハードディスクや半導体メモリなどの記憶装置からなり、演算処理部１５での各種表示処理で用いる処理情報やプログラムを記憶する機能を有している。
【００２９】
演算処理部１５は、ＣＰＵなどのマイクロプロセッサとその周辺回路を有し、記憶部１４のプログラムを読み込んで実行して、上記ハードウェアとプログラムとを協働させることにより、各種処理部を実現する機能を有している。
演算処理部１５で実現される主な処理部として、データ取得部１５Ａ、時間順ソート部１５Ｂ、しきい値取得部１５Ｃ、およびデータ分類部１５Ｄがある。
【００３０】
データ取得部１５Ａは、操作入力部１２で検出されたユーザ操作に応じて、指定された表示対象時区間の時間情報を取得する機能と、データベース２０に蓄積されている履歴データのうち、当該履歴データの時間情報が表示対象時区間に含まれる履歴データを検索し、これらを対象データとして取得する機能とを有している。
時間順ソート部１５Ｂは、データ取得部１５Ａで取得した対象データの時間情報に基づいて、当該対象データを時間順にソートする機能を有している。
【００３１】
しきい値取得部１５Ｃは、記憶部１４に予め設定されている初期しきい値を取得する機能と、操作入力部１２で検出されたユーザ操作に応じて、操作入力された新たなしきい値を取得する機能を有している。
データ分類部１５Ｄは、時間順ソート部１５Ｂでソートされた対象データのうち、隣接する対象データとの時間差が、しきい値取得部１５Ｃで取得したしきい値以内の対象データを同一グループへ分類する機能と、得られた分類結果を画面表示部１３で画面表示する機能とを有している。
【００３２】
［第１の実施の形態の動作］
次に、図２を参照して、第１の実施の形態にかかる情報分類処理装置の動作について説明する。図２は、第１の実施の形態にかかる情報分類処理装置のデータ分類処理を示すフローチャートである。
情報分類処理装置１０の演算処理部１５は、操作入力部１２で検出されたユーザ操作による処理開始指示に応じて、図２のデータ分類処理を実行する。
【００３３】
人は、テキストエディタで文書を作成するときに、通常、単語や一文節を連続的に打ち込み、その後、一端停止して、次の単語や一文節を打鍵する場合が多い。また、その停止の間隔も、単語や短い文を打つときは短く、長い文章や段落を作文するときは、長くなる傾向がある。文章の長さに応じて、文を考える時間が必要となるためである。
このような仮説に基づいて、実際に、テキストの編集操作ごとの間隔を使ってグループ化すると、履歴データは、グループ化のしきい値が小さければ単語や文節にグルーピングされ、しきい値が大きければ文や段落にある程度グルーピングされることがわかった。以下では、実際に記録するテキストの編集履歴を例にとって説明する。
【００３４】
図３は、テキスト編集履歴データの構成例である。ここでは、キー操作ごとに、履歴データを記録していくテキストエディタを想定する。このテキストエディタで記録された履歴データは、例えば図３のようなものとなる。入力した文字（テキスト）が、入力した時刻と、入力した位置情報として開始位置および終了位置とともに記録される。この開始位置および終了位置は、文章の先頭から何文字目から何文字目を、入力した文字によって置き換えたかを示している。
【００３５】
図３の履歴データは、「あしたは出張だ。場所は東京。」と入力した場合のものであるが、「東京」を入力する際に「京」と誤入力してしまい、この誤入力「京」を削除した後に「東京」と再入力している。
図４は、データ分類処理前（未分類）のテキスト編集履歴データ例である。ここでは、グループのＩＤ、当該グループに含まれる履歴データの時区間、および当該グループの内容として提示する提示テキストが組として、グループごとに登録されている。この場合、各履歴データがそれぞれ個別のグループを形成していると見なすことができる。
【００３６】
図２のデータ分類処理において、演算処理部１５は、まず、データ取得部１５Ａにより、操作入力部１２から指定された処理対象時区間の時間情報を取得し、データベース２０に蓄積されている履歴データのうち、当該履歴データの時間情報が表示対象時区間に含まれる履歴データを検索し、これらを対象データとして取得する（ステップ１００）。
【００３７】
次に、演算処理部１５は、時間順ソート部１５Ｂにより、データ取得部１５Ａで取得した各対象データの時間情報に基づいて、これら対象データを時間順にソートする（ステップ１０１）。
また、演算処理部１５は、記憶部１４に予め設定されている初期しきい値、あるいは操作入力部１２で検出されたユーザ操作に応じて、操作入力された新たなしきい値を取得する（ステップ１０２）。
【００３８】
この後、演算処理部１５は、時間順ソート部１５Ｂでソートされた対象データのうち、隣接する対象データとの時間差がしきい値以内の対象データを同一グループへ分類し（ステップ１０３）、得られた分類結果を画面表示部１３で画面表示して（ステップ１０４）、一連のデータ分類処理を終了する。
【００３９】
図５は、データ分類処理後（しきい値：１秒の場合）のテキスト編集履歴データ例である。ステップ１０２において、しきい値取得部１５Ｃにより、しきい値として「１秒」が取得された場合、データ分類部１５Ｄは、前後の履歴データ間の時間差が１秒以内のもの同士を、同一グループとして分類する。
この際、ユーザに提示する分類結果、ここではグループに属する各履歴データのテキスト列は、そのグループ内における編集結果を提示することになる。
【００４０】
例えば、ＩＤ４１，ＩＤ４２の履歴データは、時間差が「０秒」で、しきい値以下であることから同じグループとして分類される。同様に、ＩＤ４２，ＩＤ４３の履歴データと，ＩＤ４３，ＩＤ４４の履歴データも、それぞれＫ時間差がしきい値以下なので、同じグループに分類される。これにより、ＩＤ４１〜ＩＤ４４の履歴データが同一グループとなる。
一方、ＩＤ４４，ＩＤ４５の履歴データの時間差は「２秒」あり、しきい値より大きいため、ＩＤ４５の履歴データは、ＩＤ４１〜ＩＤ４４の履歴データとは異なるグループに属するものとし、新たなグループを作成し、そのグループに所属させる。
【００４１】
このように、グループを作成していくと、グループは、図５のようになる。そのグループ内で行われたテキストの編集結果をグループ単位でユーザに提示することとすれば、ＩＤ５２〜ＩＤ５６の履歴データで構成されるグループにおける提示テキストは、「東京だ。」となり、そのグループ内で行った誤り入力は提示テキストからは消える。
【００４２】
図６は、データ分類処理後（しきい値：５秒の場合）のテキスト編集履歴データ例であり、しきい値として「５秒」が設定されている場合の分類結果を示している。このように、比較的長めのしきい値でグループ化された提示テキストを提示すれば、ユーザは、テキストの編集履歴を概観することができる。
一方、前述した図４のように、グループ化していない提示テキストを提示すれば、ユーザは、テキストの編集履歴を、結果として生成されたテキストには陽に現れない編集プロセスも含めて詳細に閲覧することができる。
【００４３】
このようにして、分類の粒度は、しきい値を変更すれば簡単に変更できる。そのため、例えば、しきい値取得部１５Ｃにより、ユーザがスライダーなどによって、グループ化のためのしきい値を変更できるようにしておけば、ユーザは、テキストの編集履歴を概観し、自身の興味に応じて、詳細に見ていくといった、概観表示と詳細表示を行き来しながら、閲覧できるようになる。
【００４４】
［第１の実施の形態の効果］
このように、本実施の形態では、データ取得部１５Ａにより、時間情報を含む複数の履歴データのうちから処理対象時区間に含まれる対象データを取得し、データ分類部１５Ｄにより、これら対象データの時間情報に基づいて、これら対象データのうち時間的に隣接する対象データとの時間差がしきい値以内の対象データを、同一グループとして分類している。
【００４５】
したがって、分類処理対象データに特有の情報ではなく、いずれの分類処理対象データにも共通して含まれる一般的な時刻情報で分類することができ、極めて高い汎用性が得られる。また、各対象データの時間差に基づき分類しているため、複雑な情報処理を必要とすることなく、対象データを分類することができ、分類処理に要する時間を大幅に短縮することが可能となる。これにより、汎用性や処理速度の面で実用性の得られる情報分類技術を実現できる。
【００４６】
また、本実施の形態では、しきい値取得部１５Ｃで、操作入力された新たなしきい値を取得し、データ分類部１５Ｄで、対象データのうち時間的に隣接する対象データとの時間差が新たなしきい値以内の対象データを同一グループとして分類するようにしたので、ユーザがしきい値を変更することにより任意の粒度で対象データを分類できる。これにより、ユーザは、分類処理対象データの表示として、概観表示と詳細表示を容易に行き来することができ、極めて効率よく所望のデータを検索することが可能となる。
【００４７】
また、本実施の形態では、データ分類部１５Ｄで、対象データを分類する前に、時間順ソート部１５Ｂで、対象データの時間情報に基づき、各対象データを時間順にソートするようにしたので、時間的に隣接する２つの対象データを容易に抽出して、これら対象データの時間情報の差から時間差を算出できる。これにより、分類処理に要する時間を大幅に短縮することが可能となる。
【００４８】
［第２の実施の形態］
次に、本発明の第２の実施の形態にかかる情報分類処理システムについて説明する。
第１の実施の形態では、テキストの編集履歴を検索するシステムとして本発明を適用した場合を例として説明した。本実施の形態では、スケッチの入力履歴を検索するシステムとして本発明を適用した場合について説明する。
なお、本実施の形態にかかる情報分類処理システムは、分類処理対象データとして、第１の実施の形態で用いたテキストの編集履歴を、スケッチの入力履歴に置換しただけであり、他の構成については第１の実施の形態と同様である。したがって、ここでの詳細な説明は省略する。
【００４９】
［第２の実施の形態の動作］
スケッチを描く際にも、人は、まず、どのようなスケッチを描くかを思い浮かべ、それを実際にストロークとしてスケッチ画面上に入力し、描いたスケッチを見て、新たに何を描くか、すなわち描き足すか、消すかなどを考える、というように、入力と思考を繰り返しながらスケッチを完成させる。
したがって、スケッチとスケッチの間に現れる思考という「間」を用いてグループ化することで、意味のあるスケッチの塊（ストロークの集合）ごとに、スケッチの状態を提示できる。
【００５０】
図７は、スケッチ入力履歴データの構成例である。ここでは、入力されたストロークごとに、ＩＤ、ストロークの開始時刻、終了時刻、および座標配列が組として登録されている。
また、図８は、データ分類処理後（しきい値：１秒）のスケッチ入力履歴データ例であり、しきい値として「５秒」が設定されている場合の分類結果を示している。ここでは、グループのＩＤ、グループに含まれる各ストロークの入力が終了した時刻、およびグループに含まれる各ストロークのＩＤとが組として登録されている。
【００５１】
スケッチの入力履歴は、スケッチを構成する各ストロークを入力した際に、ストロークの入力開始時刻、終了時刻、および入力したストロークを構成する座標群を記録する。スケッチ画面の状態遷移の履歴は、このようにして入力されたストロークのうち、現在どのＩＤのストロークが画面に表示されているかを、表示されているストロークの構成が変化するごとに記録していく。
これにより、例えば、ストロークの入力によりストロークが追加されたり、画面から一部のストロークが消されたりすると、そのタイミングで画面に表示しているストロークの状態が記録される。
【００５２】
データ分類部１５Ｄでは、このような状態遷移履歴に対して、履歴データ間の時間差、ここではストローク終了・開始時刻の時間差を、しきい値の比較することにより各履歴データをグループ化し、グループ単位でスケッチ画面のサムネイル画像を作成して提示する。この際、各グループのサムネイル画像は、そのグループに属する履歴データのうち、例えば、最もストローク数の多い状態を提示する。
図９は、サムネイル画像出力例である。この例では、画像列３０はグループ化をせず、履歴データ単位でサムネイル画像を作成しているため、ストロークの入力ごとにサムネイル画像が作成されている。
【００５３】
しきい値を変更してグループ化していくと、画像列３１や画像列３２の表示になる。複数の履歴データがグループ化され、そのグループで最もストローク数が多い履歴データを基にサムネイル画像が作成されている。画像列３２のように、しきい値を大きくしていくほど、作成したスケッチ群を概観できるのに対し、画像列３０のように、しきい値を小さくしていくほど、スケッチのプロセスを詳細に閲覧していくことができる。
【００５４】
スケッチの入力履歴では、各履歴データが瞬時を表す時間情報ではなく、ストロークの開始から終了までの時区間を保持している。したがって、本実施の形態では、前の履歴データの終了時刻から次の履歴データの開始時刻までの時間差を、しきい値を比較することで、グループ化するか否かを判定すればよい。
このような方法で、履歴データをグループ化し、各グループに対応するサムネイル画像として、例えば、グループに含まれるすべてのストロークを表示する。このような提示により、スケッチの履歴を概観したり詳細に辿りながら必要な過去の状態を探っていくことが可能となる。
【００５５】
［第３の実施の形態］
次に、本発明の第３の実施の形態にかかる情報分類処理システムについて説明する。
本実施の形態では、テキスト編集やスケッチ作成に限らず、個人の履歴データを分類する場合について説明する。なお、本実施の形態にかかる情報分類処理システムは、分類処理対象データとして人の行動の履歴を用いるが、他の構成については第１の実施の形態と同様であり、ここでの詳細な説明は省略する。
【００５６】
人は、何らかの行動を行う際に、考える→行動する→考える→行動する→・・・というステップを様々なレベルで行っている。そのため、個人の視点で記録された履歴データは、行動と行動の間に、考えるという、間が現れる。これを利用すれば、人が行う認知的行動の単位ごとに履歴データをグループ化して、閲覧することが可能となる。
【００５７】
例えば、Ｗｅｂの閲覧履歴は、一般に、新たなＷｅｂページを開くタイミングで、履歴データ（タイムスタンプ、ＵＲＬ、タイトルほか）が記録されていく。日常におけるＷｅｂブラウジングを考えると、何らかの目的のためにブラウジングをしながら情報を探し（例えば論文の参考文献を探す）、情報が見つかるとそれを使って何らかの考察や作業を行い（例えば、論文を書く）、考察や作業を行ったことによって新たに必要になった情報を、再びＷＷＷから探索する、というように、やはり、ある情報の探索と別の情報の探索の間には、時間的な間が存在する場合が多い。
Ｗｅｂページの閲覧と次のＷｅｂページの閲覧との間の時間的な「間」によって、Ｗｅｂ閲覧履歴をグループ化すれば、そのグループに含まれる履歴データは、意味的にもある程度似たものとなる。
【００５８】
また、個人がデジタルカメラ等で撮影する写真も、いわばその人の撮影履歴とみなすことができよう。ある一時期に連続的に撮影した写真は、当然ながら、近い場所の物が移っている。例えば、同じ日付に撮影したものは、ある旅行やイベントに関するものと大雑把に云えるかもしれない。
人が一日５，６時間寝る（その間は撮影しない）ことを考慮すれば、しきい値を５，６時間に設定することで、その人の写真を旅行やイベント単位にグループ化できよう。また、時間的にミクロの視点で見ると、人は同じ被写体を何枚も連続的に撮影する場合が多い。本発明を用いれば、これらの連続的に同じ被写体を撮影した写真を１つのグループとして、閲覧することもできる。
【００５９】
［第４の実施の形態］
次に、本発明の第４の実施の形態にかかる情報分類処理システムについて説明する。
本実施の形態では、任意のイベントの発生履歴を示す履歴データを分類する場合について説明する。なお、本実施の形態にかかる情報分類処理システムは、分類処理対象データとしてイベント発生の履歴を用いるが、他の構成については第１の実施の形態と同様であり、ここでの詳細な説明は省略する。
【００６０】
この場合、発生したイベントを示す履歴データの時間情報は、第１の実施の形態と同様に、瞬時の時間情報を示すことから、データ分類処理としては、第１の実施の形態と同様の内容となる。これにより、個人の履歴だけではなく、発生した各種イベントの履歴を分類することが可能となる。
【００６１】
一方、監視カメラの映像やＧＰＳによる移動軌跡の履歴などのような、一定の間隔でサンプリングされていく履歴データに対しては、第１の実施の形態にかかる手法をそのまま適用できない。ただし、これらの履歴データに対しても、何らかの前処理を施すことで、イベント単位で記録された履歴として扱うことができれば、本手法を適用することができる。
【００６２】
例えば、監視カメラにより静止画像を一定のサンプリング周期で記録していくと、履歴データは一定の間隔で記録されるタイムスタンプ付の静止画像群となる。このようにして記録された各静止画像と、特定の背景画像との差分、例えば、画素ごとの色の値の差の絶対値を全画素数分足し合わせたものが一定のしきい値以下のものは、履歴データとして扱わないこととする。このような処理については、データベース２０へ履歴データを登録する登録元外部装置で実行してもよく、データ取得部１５Ａで実行してもよい。
【００６３】
これにより、履歴データ内には、背景画像を基準に一定以上の変動があったもののみが履歴データとして残り、いわば、背景画像に何らかの変化というイベントがおきた際に記録された履歴データとなる。このような前処理を施した履歴データに対しては、本手法が適用可能となる。
【００６４】
［実施の形態の拡張］
以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。
【００６５】
また、各実施の形態では、データベース２０が情報分類処理装置１０から独立した装置で実現されている場合を例として説明したが、これに限定されるものではなく、情報分類処理装置１０の記憶部１４でデータベース２０を実現してもよい。
【００６６】
また、ユーザによるしきい値の設定方法については、直接、数値を入力するようにしてもよく、スライダインタフェースやマウスジェスチャなどを用いて直感的に入力するようにしてもよい
【符号の説明】
【００６７】
１…情報分類システム、１０…情報分類処理装置、１１…入出力Ｉ／Ｆ部、１２…操作入力部、１３…画面表示部、１４…記憶部、１５…演算処理部、１５Ａ…データ取得部、１５Ｂ…時間順ソート部、１５Ｃ…しきい値取得部、１５Ｄ…データ分類部、２０…データベース。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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