(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
初期検索パラメータに基づいて生成された検索文を用いて、検索対象のオブジェクトを蓄積しているデータベースのオブジェクトを１次検索する第１のステップと、
前記１次検索の検索結果を前記初期検索パラメータに応じた表示形式で表示する第２のステップと、
利用者が第２のステップで表示された１次検索結果を見て要求オブジェクトの特徴量に類似したオブジェクトが検索されるように変更した取捨選択条件から第２の検索パラメータを計算し、または表示形式が変更された１次検索結果を見て要求オブジェクトの特徴量に類似したオブジェクトが検索されるように変更した取捨選択条件から第２の検索パラメータを修正する第３のステップと、
１次検索結果の表示形式を前記第２の検索パラメータに応じて変更して表示する第４のステップと、
利用者が表示を見て、前記第２の検索パラメータが所望のオブジェクトを得るために適正でないと判断した場合、第３のステップに戻り、適正であると判断した場合、適正であると判断した前記第２の検索パラメータを用いて検索文を新規に作成する第５のステップと、
新規に作成された検索文を用いて２次検索を実行する第６のステップと、
を有し、
前記第４のステップでは、検索結果の表示面の１つの座標軸を各オブジェクトの１つの特徴量に対応させ、前記１つの特徴量の値を前記１つの座標軸上の座標に対応付け、前記オブジェクトを特徴付ける異なる特徴量を前記表示面の異なる座標軸に対応させて、オブジェクトのｐ個の特徴量を、表示面のｐ個の座標軸によって定義されるベクトル空間の座標に対応させて前記ｐ個の特徴量に関する当該オブジェクトの特徴を表面上に表現し、さらに、前記１つの特徴量の値と前記１つの座標軸上の座標との対応を、設定された当該特徴量に対する、前記１つの特徴量の類似度が、前記１つの座標軸上の座標に対応するように定義し、表示表面上に定義された前記ベクトル空間を特徴量空間と呼称するとき、１次検索によって検索されたオブジェクトがｎ個の特徴量によって特徴付けられる場合において、当該オブジェクトをｐ次元（ｐ<ｎ）特徴量空間に表示するときには、前記ｎ個の特徴量のうち利用者が取捨選択条件として指定した複数の要求オブジェクトを特徴づける各特徴量の値のばらつきが小さい順のｐ個の特徴量である、最も重要なｐ個の特徴量によって構成されるｐ次元特徴空間を前記表示面に表示し、１次検索によって検索されたオブジェクトの、前記最も重要なｐ個の特徴量を、前記ｐ次元特徴量空間における当該オブジェクトの座標として表示し、
前記第３のステップでは、利用者が表示面に表示されているオブジェクトの配置を見て現在の検索パラメータに基づいて設定される検索キーの当該特徴量空間における位置が、利用者が要求オブジェクトとして指定するオブジェクトの位置に対して表示面上の所望の距離範囲内になく当該検索パラメータが所望のオブジェクトを得るために適正でないと判断した場合、論理演算を含む新たな取捨選択条件に、取捨選択条件を変更する
データベース検索方法。
【請求項２】
前記各特徴量の値のばらつきは、前記複数の要求オブジェクトについて各特徴量の値の標準偏差と、データベースに格納されたオブジェクト全体についての各特徴量の値の標準偏差の比をもって評価する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
オブジェクトを特徴付ける特徴量数をｎとし、特徴量ごとの類似度評価関数Ｆを[ｆ1，ｆ2，・・・ｆn]とし、特徴量ごとの重みＷ＝[ｗ1，ｗ2・・・ｗn]を前記標準偏差に比例して定めたとき、検索パラメータに基づいて設定された検索キーＫと各オブジェクトＯとの類似度をｄとし、検索キーＫとオブジェクトＯとのｉ番目の特徴量をそれぞれｋi、ｏi（１≦ｉ≦ｎ）とし、特徴量ｋiと特徴量ｏiとの間の類似度評価関数をｆ1（ｋi、ｏi）とするとき、類似度をｄを次式
【数１】
0003686802.tif 000010
で評価する、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
検索対象のオブジェクトを蓄積しているデータベースのオブジェクトを検索するデータベース検索装置であって、
利用者が初期検索条件を設定して入力するための初期検索条件入力手段と、
検索されたオブジェクトに関して利用者がオブジェクトの取捨選択条件を入力するための取捨選択条件入力手段と、
１次検索時には、前記初期検索条件を入力して初期検索パラメータに基づく検索文を生成し、１次検索されたオブジェクトの特徴量を入力して特徴量毎の標準偏差を求め、それぞれの特徴量に前記標準偏差の小さい順に大きな重みを与え、２次検索時には、利用者が表示された１次検索結果を見て要求オブジェクトの特徴量に類似したオブジェクトが検索されるように変更した取捨選択条件を前記取捨選択条件入力手段より入力し、変更された取捨選択条件から仮説検索パラメータを計算し、利用者が、前記仮説検索パラメータが、要求オブジェクトの特徴を有するオブジェクトを検索するのに適正であると判定したときには前記仮説検索パラメータを正式な検索パラメータとして該検索パラメータに基づく検索文を生成する検索文生成手段と、
前記生成された検索文を用いて前記データベースのオブジェクトを検索し、検索されたオブジェクトのオブジェクト情報を出力するデータベース検索手段と、
１次検索の結果を前記初期パラメータに応じた表示形式で利用者に対して表示し、前記仮説検索パラメータに応じて１次検索結果を変更して利用者に対して表示し、１次検索結果によって検索されたオブジェクトと、前記検索文作成手段から入力された仮説検索パラメータに基づいて設定された検索キーとの間の特徴量毎の類似度を評価するために、当該オブジェクトのベクトル形式で記述されている特徴量と検索キーのベクトル形式で記述されている特徴量との予め定義されている演算によってスカラー量の類似度評価関数を計算し、その計算結果と前記それぞれの特徴量の重みから当該オブジェクトと検索キーとの間の特徴量の類似度を計算して、その類似度を当該オブジェクトの当該特徴量の１次元表示とし、重みが大きい所定数の特徴量の各々を表示面上の座標軸に対応させて、前記特徴量毎の類似度を、表示面上の当該特徴量に対応する座標軸上の座標として表示する検索結果表示手段と
を有するデータベース検索装置。
【請求項５】
検索結果表示手段は、データベース検索手段で検索されたオブジェクト情報を蓄積するキャッシュメモリを有する、請求項４に記載の装置。
【請求項６】
請求項１から請求項３のいずれかに記載のデータベース検索方法をコンピュータに実行させるためのデータベース検索プログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、データベース検索方法および装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来のデータベース検索方法には、利用者が自分で検索キーや検索パラメータを調整して検索文を作成し、データベースにアクセスする方法がある。図１は、従来のデータベース検索方法の流れを説明するためのフロー図である。以下の記述において、データベースに格納されているデータ（文書・画像・音楽等）を「オブジェクト」と称する。
【０００３】
従来のデータベースでは、オブジェクトＯがｎ個の特徴量Ｏ＝｛o1,o2,…on｝を持つとき、利用者は、検索キーとしてｎ種類の特徴量の組を指定するベクトルＫ＝｛ｋ1,ｋ2,…ｋn｝を指定し、検索パラメータとして以下のものを指定する。
１）利用者が必要とする要求解答数ｑ
要求解答数の指定によって、類似度の高いものが上位何件まで必要かが指定される。
２）特徴量ごとの重みＷ＝｛ｗ1,ｗ2,…ｗn｝
特徴量ごとの重みの指定によって、どの特徴量をどれだけ重視するかが指定される。
３）特徴量ごとの類似度評価関数Ｆ＝｛ｆ1,ｆ2,…ｆn｝
類似度評価関数Ｆとしては、例えば、マンハッタン距離関数やユークリッド距離関数が用いられる。
【０００４】
図１において、利用者は検索パラメータを指定して検索文を作成する（ステップＳ１）。データベース検索部は、データベース中の各オブジェクトに対する検索キーＫの類似度を求め、類似度の高い順に上位ｑ件を求める（ステップＳ２）。類似度の高いｑ個のオブジェクトを類似オブジェクトとして利用者に提示する（ステップＳ３）。利用者は欲しいオブジェクトがあるか、どうかを判断し（ステップＳ４）、無ければ、利用者が検索キーや検索パラメータを調整して検索文を作成するステップＳ１の処理に戻る。ステップＳ１からステップＳ４までの処理は、利用者が欲しいオブジェクトが表示されるまで、繰り返される。
【０００５】
ステップＳ２において、データベースに格納されているオブジェクトＯと検索キーＫとの類似度ｄは下記の式（１）から計算される。
【０００６】
【数２】
0003686802.tif 000002
【０００７】
ここで、ｆi（ｋi、ｏi）は、特徴量ｋiと特徴量ｏiとの間の類似度評価関数である。
以下の記述において上記の従来のデータベース検索方法を第１の従来技術と記す。
【０００８】
第１の従来技術に対し、利用者が行う検索キーや検索パラメータの調整を簡易にする画像検索方式が、特開平６−９６１３４号公報に記載されている。以下、この公報に記載されている画像検索方式を第２の従来技術と記す。
【０００９】
第２の従来技術においても、検索キーは対象（画像を特徴付ける幾つかの部分画像）の属性値を表すように定義されている。すなわち、複数の属性値で特徴づけられる対象は、それぞれの属性の有無を意味する１または０のベクトル形式で表現され、検索キーも同様に１または０の属性値のベクトル形式で表現される。
【００１０】
第２の従来技術においては、初期検索パラメータで検索した１次検索結果と、利用者が「類似である」「非類似である」という取捨選択条件を入力することによって、適切な検索キーや検索パラメータの調節をする。図２は、このようなデータベース検索方法の流れを説明するためのフロー図である。
【００１１】
図２のフロー図によると、利用者は、先ず目的画像の属性値ベクトルを構成する属性のうち、所望の属性と同一の属性をもつ検索キー（実施例では１つの特徴量が１で、他の特徴量が０である検索キー）を検索条件としてデータベースに蓄積されている総ての画像について、各画像の属性値ベクトルと検索条件との相違度を計算し、相違度の小さい画像から順にデータベースを１次検索する（ステップＳ１）。検索システムは、１次検索結果を表示する（ステップＳ２）。利用者は、検索システムに取捨選択条件を入力して、表示画像から類似画像と非類似画像とを選択する（ステップＳ３）。検索システムは、次に、選択された類似画像と非類似画像から属性値ベクトルを抽出し、類似画像の相違度と非類似画像の類似度を計算し、それらの和として定義される表示距離を計算し、表示距離が小さい順にデータベースを２次検索するための新規検索文を生成する（ステップＳ４）。検索システムは、２次検索を実行し（ステップＳ５）、その検索結果を表示する（ステップＳ６）。利用者は、２次検索結果から目的画像があるか、否かを判断する（ステップＳ７）。目的画像がない場合には、検索システムは、現在の表示オブジェクトを表示対象画像からはずし、目的画像が検索されるまで、または、表示対象画像がなくなるまで、ステップＳ３からステップＳ７までの処理を繰り返す。
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】
上述した従来のデータベース検索方法において検索キーや検索パラメータをシステムが自動で生成するという利点は、例えば、２つの画像の共通の特徴（２つの画像のＡＮＤ）を検索キーとして検索する場合においては、以下のような弊害をもたらす場合が考えられる。
【００１３】
図３は、従来のデータベース検索方法の問題点を説明するためのブロック図で、図４は、図３の検索部の内容の一例を示す図である。
図３の例示オブジェクト格納部３１は、初期検索のために検索システムが用意した例示オブジェクトＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅが格納されているメモリである。検索部３２は検索プログラムを実行する情報処理部である。表示部３３は、検索結果を表示する表示制御装置および表示装置である。検索部３２の構成およびその動作の内容を利用者は見ることができないので、この部分は利用者にとってブラックボックスである。
【００１４】
図３の検索システムにおいて、利用者はＡとＢを要求オブジェクトとして（Ａの特徴とＢの特徴とのＡＮＤを特徴とするオブジェクトを要求オブジェクトとして）指定し、検索キー等を自動生成させ検索を行い、その結果として、システムは上位５件として、Ｃ，Ｅ，Ｄ，Ａ，Ｂの順でオブジェクトを出力した場合を想定する。しかし、利用者にとっては、最高順位のＣよりも、要求オブジェクトＡ，Ｂや、要求オブジェクトに近いＥまたはＤのほうが必要なオブジェクトである場合がある。
【００１５】
このような矛盾が生じる理由を明らかにするために、図４に、システムが自動で処理をしている検索部３２（ブラックボックス部分）の内容の一例を示す。図４の検索部３２Ａは、検索されたオブジェクトＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅの２つの特徴量を２次元的に表現したものである。
【００１６】
図において、利用者がＡとＢを要求オブジェクトとして指定したとすると、生成される検索キーは×印で示されるものになる。類似度は検索キーとの距離が短いほど高いので、この場合の類似度計算結果は、上記のように、Ｃ，Ｅ，Ｄ，Ａ，Ｂの順で類似度が高いということになる。
【００１７】
これは、利用者が当初システムに与えた要求オブジェクトまたは検索パラメータが適切なものでなかったことに起因する。すなわち、図４のｘｙ空間における、要求オブジェクトＡと要求オブジェクトＢの位置は、ｘ方向にもｙ方向にも隔たっている。このことは、要求オブジェクトＡと要求オブジェクトＢとは、特徴量ｘ、ｙに関する限り共通の特徴を持っていないことを意味する。このように、共通の特徴を持っていない要求オブジェクトＡの特徴と要求オブジェクトＢの特徴とのＡＮＤを特徴とするオブジェクトを検索するために、要求オブジェクトＡの特徴量ベクトルと要求オブジェクトＢの特徴量ベクトルとの平均κを検索キーとしても、その検索キーκは要求オブジェクトＡにも要求オブジェクトＢにも類似しない特徴を持つことになる。したがって、検索キーκとの距離が近いオブジェクトを検索しても、その検索によって得られるオブジェクトは、要求オブジェクトＡの特徴をも要求オブジェクトＢの特徴をも具備しないオブジェクトになる。図３，図４に示されている検索において、要求オブジェクトＡ、Ｂの何れにも類似していないオブジェクトＣが、オブジェクトＥ、Ｄより高い順位で検索されたのはこの理由による。
【００１８】
従来のデータベース検索方法は前掲の問題をもっているが、検索部３２はブラックボックスで、ブラックボックス内での自動生成プロセスを利用者が知ることができない以上、利用者が上記の問題を回避するデータベース検索方法を実施することは困難である。
【００１９】
本発明の目的は、上記の問題を解決して、利用者が要求するオブジェクトを簡易にかつ迅速に得ることができるように、適切な検索パラメータを検索システムに生成させることができるデータベース検索方法およびその装置を提供することにある。
【００２０】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するために、データベース検索方法は、
初期検索パラメータに基づいて生成された検索文を用いて、検索対象のオブジェクトを蓄積しているデータベースのオブジェクトを１次検索する第１のステップと、
前記１次検索の検索結果を初期検索パラメータに応じた表示形式で表示する第２のステップと、
利用者が第２のステップで表示された１次検索結果を見て要求オブジェクトの特徴量に類似したオブジェクトが検索されるように変更した取捨選択条件から第２のパラメータを計算し、または利用者が表示形式が変更された１次検索結果を見て要求オブジェクトの特徴量に類似したオブジェクトが検索されるように第２のパラメータを修正する第３のステップと、
１次検索結果の表示形式を前記第２の検索パラメータに応じて変更して表示する第４のステップと、
利用者が表示を見て、前記第２の検索パラメータが所望のオブジェクトを得るために適正でないと判断した場合、第３のステップに戻り、適正であると判断した場合、適正であると判断した前記第２の検索パラメータを用いて検索文を新規に作成する第５のステップと、
新規に作成された検索文を用いて２次検索を実行する第６のステップと、
を有し、
第４のステップでは、検索結果の表示面の１つの座標軸を各オブジェクトの１つの特徴量に対応させ、前記１つの特徴量の値を前記１つの座標軸上の座標に対応付け、前記オブジェクトを特徴付ける異なる特徴量を、前記表示面の異なる座標軸に対応させて、オブジェクトのｐ個の特徴量を、表示面のｐ個の座標軸によって定義されるベクトル空間の座標に対応させて前記ｐ個の特徴量に関する当該オブジェクトの特徴を表示上に表現し、さらに、前記１つの特徴量の値と、前記１つの座標軸上の座標との対応を、設定された当該特徴量に対する、前記１つの特徴量の類似度が、前記１つの座標軸上の座標に対応するように定義し、表示表面上に定義された前記ベクトル空間を特徴量空間と呼称するとき、１次検索によって検索されたオブジェクトがｎ個の特徴量によって特徴付けられる場合において、当該オブジェクトをｐ次元（ｐ<ｎ）特徴量空間に表示するときには、前記ｎ個の特徴量のうち利用者が取捨選択条件として指定した複数の要求オブジェクトを特徴づける各特徴量の値のばらつきが小さい順のｐ個の特徴量である、最も重要なｐ個の特徴量によって構成されるｐ次元特徴空間を前記表示面に表示し、１次検索によって検索されたオブジェクトの、前記最も重要なｐ個の特徴量を、前記ｐ次元特徴量空間における当該オブジェクトの座標として表示し、
第３のステップでは、利用者が表示面に表示されているオブジェクトの配置を見て現在の検索パラメータに基づいて設定される検索キーの当該特徴量空間における位置が、利用者が要求オブジェクトとして指定するオブジェクトの位置に対して表示面上の所望の距離範囲内になく当該検索パラメータが所望のオブジェクトを得るために適正でないと判断した場合、論理演算を含む新たな取捨選択条件に、取捨選択条件を変更する。
【００２１】
このデータベース検索方法においては、表示面の１つの座標軸を各オブジェクトの１つの特徴量に対応させ、前記１つの特徴量の値を、前記１つの座標軸軸上の座標に対応付け、オブジェクトを特徴付ける異なる特徴量を、表示面の異なる座標軸に対応させて、オブジェクトのｐ個の特徴量を、表示面のｐ個の座標軸によって定義されるベクトル空間の座標に対応させて当該ｐ個の特徴量に関する当該オブジェクトの特徴を表示面上に表現し、さらに、前記１つの特徴量の値と、前記１つの座標軸上の座標との対応を、設定された当該特徴量に対する、前記１つの特徴量の類似度が、前記１つの座標軸上の座標に対応するように定義する。
【００２３】
前掲の各特徴量の値のばらつきは、複数の要求オブジェクトについて各特徴量の値の標準偏差によって評価することができる。
【００２４】
検索パラメータが適切であるか、否かは、検索パラメータに基づいて生成された検索キーが要求オブジェクトと類似しているか、否かによって判定することができる。そのために、オブジェクトを特徴付ける特徴量数をｎとし、特徴量ごとの類似度評価関数Ｆを｛ｆ1,ｆ2,…ｆn｝とし、特徴量ごとの重みＷ＝｛ｗ1,ｗ2,…ｗn｝を標準偏差に比例して定めたとき、利用者が設定した検索キーＫと各オブジェクトＯとの類似度ｄは次式によって評価される。
【００２５】
【数３】
0003686802.tif 000003
【００２６】
ここで、ｋi、ｏi（１≦ｉ≦ｎ）は、検索キーＫとオブジェクトＯとのｉ番目の特徴量である。また、ｆi（ｋi、ｏi）は、特徴量ｋiと特徴量ｏiとの間の類似度評価関数である。
【００２７】
本発明のデータベース検索装置は、初期検索条件入力手段と取捨選択条件入力手段と検索文作成手段とデータベース検索手段と検索結果表示手段とを有する。
初期検索条件入力手段は、利用者が初期検索条件を設定して入力するためのものである。
取捨選択条件入力手段は、検索されたオブジェクトに関して利用者がオブジェクトの取捨選択条件を入力するためのものである。
検索文作成手段は、１次検索時には、前記初期検索条件を入力して初期検索パラメータに基づく検索文を生成し、１次検索されたオブジェクトの特徴量を入力して特徴量毎の標準偏差を求め、それぞれの特徴量に該標準偏差の小さい順に大きな重みを与え、２次検索時には、利用者が表示された１次検索結果を見て要求オブジェクトの特徴量に類似したオブジェクトが検索されるように変更した取捨選択条件を前記取捨選択条件入力手段より入力し、変更された取捨選択条件から仮説検索パラメータを計算し、利用者が、該仮説検索パラメータが、要求オブジェクトの特徴を有するオブジェクトを検索するのに適正であると判定したときには該仮説検索パラメータを正式な検索パラメータとして該検索パラメータに基づく検索文を生成する。
データベース検索手段は、生成されに検索文を用いてデータベースのオブジェクトを検索し、検索されたオブジェクトのオブジェクト情報を出力する。
検索結果表示手段は、１次検索の結果を初期パラメータに応じた表示形式で利用者に対して表示し、仮説検索パラメータに応じて１次検索結果を変更して利用者に対して表示し、１次検索結果によって検索されたオブジェクトと、前記検索文作成手段から入力した仮説検索パラメータに基づいて設定された検索キーとの間の特徴量毎の類似度を評価するために、当該オブジェクトのベクトル形式で記述されている特徴量と検索キーのベクトル形式で記述されている特徴量との予め定義されている演算によってスカラー量の類似度評価関数を計算し、その計算結果と前記それぞれの特徴量の重みから当該オブジェクトと検索キーとの間の特徴量の類似度を計算して、その類似度を当該オブジェクトの当該特徴量の１次元表示とし、重みが大きい所定数の特徴量の各々を表示面上の座標軸に対応させて、前記特徴量毎の類似度を、表示面上の当該特徴量に対応する座標軸上の座標として表示する。
【００３０】
検索結果表示手段は、データベース手段で検索されたオブジェクト情報を蓄積するキャッシュメモリを有する。このキャッシュメモリによって、利用者が試行錯誤しながら検索条件を指定していくのに必要なリアルタイム性を確保することができる。
【００３１】
【作用】
本発明は、初期検索によって検索されたオブジェクトを用いて、利用者自身が難解な検索パラメータを設定する必要がなく、人間にとって直感的に理解しやすい「オブジェクトの取捨選択」によって、適正な２次検索用の検索パラメータを生成することを意図している。ここで、「人間にとって直感的に理解しやすい」というのは、「表示面に表示された」という意味である。
【００３２】
そのために、先ず、初期検索によって検索されたオブジェクトの特徴を表示面上に表示する。しかし、表示面は２次元空間であるので、その表示面に容易に表示できる特徴量数は２である。または、立体的に表現しても、表現できる特徴量数は高々３である。（以下、表示面に表示される特徴量数をｐ個と記す。）したがって、ｐより多くの数の特徴量で特徴付けられるオブジェクトの特徴を表示面上に表示するときには、当該オブジェクトを特徴付ける特徴量のうち、重要な特徴量を選択してその選択された特徴量について各オブジェクトの特徴を表示面に表示する。
【００３３】
この場合、どの特徴量が重要であるかは、次のようにして判定する。
初期検索（１次検索）によって検索されたオブジェクトのうち、利用者が要求するオブジェクトに類似しているオブジェクトを、要求オブジェクトとして複数選択する。そうして、その複数の要求オブジェクトについて、特徴量毎に、特徴量値のばらつき、（または標準偏差）を計算する。そうして、そのばらつきの小さい順に大きな重要度（重み）を与える。
【００３４】
このようにして、重みが最も大きいｐ個の特徴量を、表示面上のｐ個の座標軸に対応させてｐ次元特徴量空間を構成し、初期検索で検索されたオブジェクトのｐ個の特徴量を表示面上に表示することができる。
【００３５】
通常、特徴量の内容（特徴量値）は、ベクトルで記述され、このベクトルは特徴量ベクトルと呼ばれている。しかし、本発明においては、１つの特徴量を、表示面上の１つの座標軸に対応させるので（すなわち、それぞれの特徴量値を１つの座標軸上の座標として表示するので）、それぞれの特徴量を多次元ベクトルの形式ではなく、１次元ベクトル、すなわち、スカラーの形式で表現する必要がある。本発明においては、特徴量ベクトルを、座標原点に対応する特徴量基準（第１の実施形態）、または、検索パラメータに基づいて設定された検索キー（第２の実施形態）に対する類似度に対応させている。したがって、特徴量空間における２点間の距離が小さい程、その２点によって表示されているオブジェクトの重要な特徴は類似している。このようにして、初期検索によって検索されたオブジェクトの重要な特徴を、直観的に表示面上に表示することができる。
【００３６】
利用者は、表示面を見ながら種々の取捨選択条件を入力して検索パラメータを変更し、それぞれの検索パラメータに基づいて表示面に自動生成される検索キーと、利用者が表示面上で指定した要求オブジェクトとの距離（類似度）が所定範囲内にあるか、否かによって、現在の検索パラメータの適、不適を判断する。そうして、検索キーと、利用者が表示面上で指定した要求オブジェクトとの距離が所定範囲内になったとき、そのときの検索パラメータは適切な検索パラメータとして、２次検索文の作成に使用される。
【００３７】
【発明の実施の形態】
本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。
【００３８】
図５は、本発明のデータベース検索装置の一実施例のブロック図である。図６は、本発明の動作を説明するフローチャートである。図７は、初期検索パラメータに基づく表示例を示す図である。図８は仮説検索パラメータに基づく表示例を示す図である。図９は、２次検索結果の一例を示す図である。
【００３９】
本発明のデータベース検索装置は、オブジェクト検索装置１、初期検索条件設定装置２、表示装置３、取捨選択条件設定装置４を備えている。オブジェクト検索装置１は、利用者が指定した検索キー、またはシステムがその立ち上げ時に参考として提示した初期検索キーに対してデータベースに蓄積されているオブジェクトを検索する。オブジェクト検索装置１はまた、利用者が入力した取捨選択条件に従って２次検索のために適切な検索パラメータを模索し、利用者が適切であると判断した検索パラメータに基づいて２次検索をする。初期検索条件設定装置２は、利用者が指定した検索キーまたは検索システムが参考として提示した初期検索キーを設定する。表示装置３は、オブジェクト検索装置１が検索した検索結果を表示する。
【００４０】
取捨選択条件設定装置４は、検索の結果得られたオブジェクトに対する利用者の取捨選択条件を入力する。この取捨選択条件として、複数の取捨選択条件相互間のＡＮＤ・ＯＲ等の論理演算条件をも使用することができる。また、ディスプレイ上に表示された検索結果オブジェクトに対して、ポインティングデバイス（カーソルキー、マウス等）を用いて指示し、または入力することができる。例えば、ディスプレイ上に表示されたオブジェクトに対して、利用者の要求しているオブジェクトに「類似である」「非類似である」という、人間にとって直感的に理解しやすい取捨選択条件をオブジェクト検索装置１に入力することができる。また、各々の取捨選択条件の間にＡＮＤまたはＯＲ条件を指定することができる。その結果、より柔軟な検索条件指定が可能である。
【００４１】
オブジェクト検索装置１は、初期検索条件入力部５、取捨選択条件入力部６、検索文作成部７、データベース検索部８、データベース９、検索結果表示部１０、キャッシュメモリ１１を備えている。
【００４２】
初期検索条件入力部５は、初期検索条件設定装置２から出力される初期検索条件を入力して、該条件を検索文作成部４へ入力するためのインタフェースとして機能する。
【００４３】
取捨選択条件入力部６は、取捨選択条件設定装置４から出力される取捨選択条件を入力して、該条件を検索文作成部４へ入力するためのインタフェースとして機能する。
【００４４】
検索文作成部７は、初期検索時には、利用者が指定した検索キーやシステムが参考として提示した初期検索キーに対し、平均的な初期検索パラメータを適用して（初期時には、特徴量ごとの重みを平均的な値に設定する）１次検索文を生成し、初期検索後には、入力された取捨選択条件から、検索パラメータおよび検索文を自動生成する。後述の本実施例の動作に関連して詳述するように、本発明の検索文作成部７は、人間にとってわかりやすい取捨選択条件から、要求オブジェクトに類似したオブジェクトを検索するための仮説検索パラメータおよび２次検索のための正式の検索パラメータや検索文を自動で生成する。検索文作成部７は、また、初期検索時にデータベースに格納されている全てのオブジェクトの特徴量の標準偏差の平均を求める（第２の実施形態参照）。
【００４５】
データベース検索部８は、検索文作成部７で生成された検索文に基づき、データベースにアクセスしてオブジェクトを検索する。データベース９は検索対象のオブジェクトを蓄積している。
【００４６】
検索結果表示部１０は、データベース検索部８で検索されたオブジェクト情報をキャッシュメモリ１１に蓄え、検索文作成部７で生成された仮説検索パラメータに基づいてそのオブジェクト情報を表示装置３上で利用者に表示する。このとき、検索パラメータを表示装置上で最適に表現できる特徴量を、例えば２〜３種選び、２〜３次元表示で表示装置３に表示する。
【００４７】
１次検索の結果、選択されたオブジェクトの特徴量を平面的な表示面上でオブジェクトの配置（オブジェクトの位置またはオブジェクト相互の相対位置）として表示するとき、その表示面が表示している特徴量空間は、検索パラメータが指定している検索条件を最適に表示するように選択されていなければ、利用者は、表示面上のオブジェクトの配置を見てそれぞれのオブジェクトがどの程度検索条件を満たしているかを直観することができない。
【００４８】
例えば、オブジェクトが色、形、大きさ、価格という特徴量で特徴付けられていて、利用者は、形と大きさとを重視して検索をすることを意図している場合を考える。この場合において、１次検索の結果を表示装置に表示するとき、もし、色と価格を表示面のｘｙ座標軸にとって各オブジェクトの特徴量を表示面上に表示するならば、表示面上のオブジェクトの配置は、色と価格という属性から評価したオブジェクトの類似性を表しているのみで、利用者が検索パラメータによって要求している形と大きさについての類似性を表示していないことになる。
【００４９】
それとは対照的に、もし、形と大きさとを表示面の座標軸にとって各オブジェクトの特徴量を表示面上に表示するならば、表示面上のオブジェクトの配置は、形と大きさという属性から評価したオブジェクトの類似性を表しているので、利用者が検索パラメータによって要求している形と大きさについての類似性を表示している。
このように、表示面は２次元空間であるから、表示面上で表示できる独立な特徴量の数は２つ、せいぜい３つである。したがって、オブジェクトが４以上の特徴量によって特徴付けられているときには、利用者が検索パラメータによって要求している検索条件のうち、最も重要な検索条件を表す特徴量空間を表示面上に表示することが、最適な２次検索用検索パラメータを求めるために必要である。
【００５０】
このように、特徴量が複数ある場合には、各特徴量を１次元の数値（１つの座標軸上の座標で表される量）に変換し、検索パラメータを最適に表現するように、表示する特徴量を選択することが必要である。（第１、第２の実施例の動作参照）。また、Ｋｏｈｏｎｅｎ  Ｔ．，  ”Ｔｈｅ  Ｓｅｌｆ−Ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ  Ｍａｐ”，Ｐｒｏｃ．ＩＥＥＥ，１９９０，Ｖｏｌ．７８，Ｎｏ．９，ｐｐ．１４６４−１４８０に示されている自己組織化マップを用いて次元縮退したものを表示することができる。
【００５１】
検索結果表示部１０は、次のように動作する。まず、データベース検索部５で検索されたオブジェクト情報をキャッシュメモリ９（後述）に蓄えると共に、検索文作成部４が作成した仮説検索パラメータをリアルタイムに受け取る。この仮説検索パラメータは、取捨選択条件入力部９を介して入力された取捨選択条件に基づいて作成されたものである。検索結果表示部１０は、次に、その仮説検索パラメータによって２次検索をした場合には２次検索の傾向がどうなるのか、ＡＮＤ条件とＯＲ条件のどちらを指定するのが適当なのか等を利用者が判定することができるように、２次検索用の新規検索文作成のために必要な情報を、表示装置３上で、適切に利用者に提示することができる。
【００５２】
キャッシュメモリ１１は、１次検索のオブジェクト情報を保持する。検索結果表示部１は、上記の検索パラメータ情報を提示するとき、キャッシュメモリ９に蓄えられている１次検索のオブジェクト情報を用いる。それによって、利用者が試行錯誤しながら検索条件を指定していくために必要なリアルタイム性を確保することができる。
【００５３】
本発明の第１の実施例として、３つの特徴量ｘ，ｙ，ｚによって特徴付けられるオブジェクトを格納したデータベースにアクセスする場合について本発明を説明する。
ここで、３つの特徴量ｘ，ｙ，ｚとは、例えば、あるオブジェクトを特徴付ける色、形状、寸法等の３つの属性である。通常、それぞれの特徴量は、その複数の独立な内容（特徴量値）をベクトル形式で表して、特徴量ベクトルとして表示される。例えば、特徴量色は、（赤の数値、緑の数値、青の数値）のように、そのオブジェクトの色が含んでいる赤、緑、青成分を評価し、数値化してベクトル形式で表される。形状は、例えば、（対称性、対称性によって特定されない辺の比、対称性によって特定されない角度）のようにベクトル形式で表される。寸法は、例えば、（特定の辺の長さ、方向、重さ）のようにベクトル形式で表される。
【００５４】
しかし、本発明において、１次検索されたオブジェクトの特徴量を表示面という２次元空間に表示するために、表示面の１つの座標軸を各オブジェクトの１つの特徴量に対応させる。そのために、各特徴量を１次元の数値で表現する。そうして、各特徴量の数値を、対応する座標軸軸上の座標に対応付ける。
【００５５】
この、各特徴量のベクトル表示をスカラー（１次元数値）表示に変換する方法は、第２の実施形態に詳細に記載されているので、本実施例においては、各特徴量を１次元数値で表している場合について説明する。
【００５６】
第１の実施形態は、図５のデータベース検索装置を用いて次のように実施される。
利用者が初期検索条件設定装置２を介して指定した検索キー、または、システムが参考として提示した初期検索キーに対し、検索文作成部７は平均的な初期検索パラメータを適用して１次検索文を生成し、データベース検索部８において１次検索を行う（図６のステップＳ１）。
【００５７】
検索結果表示部１０は、１次検索で得られたオブジェクトのうち、ある５つのオブジェクトＡ（９，９，４），Ｂ（１，３，８），Ｃ（８，６，５），Ｄ（２，８，４），Ｅ（３，４，７）について着目する。ここで、各オブジェクトの括弧の中の数値は、当該オブジェクトの各特徴量値をスカラー（または、１次元数値）で評価した数値である。
【００５８】
得られた１次検索結果は、検索結果表示部１０によって、表示装置３上に、初期検索パラメータに基づいた表示がなされる（ステップＳ２）。本実施形態の初期検索パラメータでは、特徴量ベクトルはｘとｙが重視されるようになっており、利用者に対する表示は図７のようになる。
【００５９】
次に、利用者は、表示された１次検索結果に対し、要求オブジェクトと「類似である」「非類似である」等の取捨選択条件をマウスを用いて取捨選択条件入力部６に入力する。また、利用者は、複数の取捨選択条件の間にＡＮＤやＯＲ条件を指定する（ステップＳ３）。本実施形態では、利用者は「類似である」オブジェクトとしてＡとＢを選択し、「どちらにも似ているオブジェクトが欲しい」という意味で両者のＡＮＤ条件を入力する。
【００６０】
この入力情報は取捨選択条件入力部６を経由して検索文作成部７に渡され、検索文作成部７は、利用者がオブジェクトのどの特徴量を一番重視しているかを判断するための計算をし、前記入力情報に応じた検索パラメータを生成して仮説検索パラメータとして検索結果表示部１０に渡す（ステップＳ４）。
【００６１】
図７の表示によってオブジェクトＡ，Ｂの各特徴量値を比較すると、オブジェクトＡ，Ｂの特徴量ｘの値のばらつきは９−１＝８である。オブジェクトＡ，Ｂの特徴量ｙの値ばらつきは９−３＝６であり、特徴量ｚの値ばらつきは｜４−８｜＝４である。すなわち、ばらつき（分散）の少ない順にｚ，ｙ，ｘであることがわかる。このことは、次のことを意味している。
【００６２】
利用者が、要求オブジェクトの特徴として、オブジェクトＡ，Ｂに共通の特徴を指定しているとき、通常は、すべての特徴量においてオブジェクトＡ，Ｂに類似しているオブジェクトを要求しているのではない。例えば、オブジェクトがｘ＝色、ｙ＝形、ｚ＝大きさで特徴付けられている場合において利用者がオブジェクトＡ，ＢのＡＮＤを要求しているとき、利用者は、例えば、形と大きさがオブジェクトＡ，Ｂに類似していることを要求しているけれど、色はどうでもよいという場合がある。このような場合において、利用者が１次検索の結果、表示装置上に表示されたオブジェクトのうち、オブジェクトＡ，Ｂを選択したということは、利用者の目から見て、オブジェクトＡおよびオブジェクトＢの形と大きさが要求オブジェクトに類似しているということである。したがって、オブジェクトＡの形の特徴量値とオブジェクトＢの形の特徴量値はほぼ同じ値をもち、その結果、形の特徴量値のばらつきが少ない筈である。また、オブジェクトＡの大きさの特徴量値とオブジェクトＢの大きさの特徴量値はほぼ同じ値をもち、その結果、大きさの特徴量値のばらつきが少ない筈である。
【００６３】
このことを逆に言えば、複数のオブジェクトの各特徴量のばらつきを計算したとき、特徴量値のばらつきの少ない特徴量について（例えば、形について）は、それら複数のオブジェクトは類似していることになる。このように、複数のオブジェクトの特徴量のばらつきは、当該特徴量に関する、当該複数オブジェクトの類似性を測る尺度になり得る。
【００６４】
このことを、利用者が要求オブジェクトとして選択したオブジェクトＡ、Ｂに適用すると、利用者は、特徴量ｙおよびｚに関してオブジェクトＡおよびＢに類似しているオブジェクトを要求しており、特徴量ｘは利用者にとって重要な特徴量ではないことになる。
【００６５】
このように、オブジェクトＡ，Ｂの特徴量の値のばらつきがｚ，ｙ，ｘの順に大きくなることは、利用者が指定したオブジェクトＡ、Ｂの類似性の評価には、特徴量ｘの類似性よりも特徴量ｙおよびｚ類似性のほうが重要であることを示しているといえる。そこで、仮説検索パラメータは初期検索パラメータよりもｙ，ｚ重視のものが生成される（ステップＳ４）。
【００６６】
仮説検索パラメータに基づき、検索結果表示部１０において１次検索結果の表示が変更される（ステップＳ５）。本実施形態の仮説検索パラメータでは、特徴量ベクトルはｙとｚが重視されるようになっており、利用者に対する表示は図８の上段のようになる。
【００６７】
この表示により、利用者は仮説検索パラメータの良し悪しを判断する（ステップＳ６）ことができ、取捨選択条件やＡＮＤ・ＯＲ条件を修正して再入力することができる（ステップＳ３）。
【００６８】
仮説検索パラメータの良し悪しの判断は、次のように行われる。現段階においては、ＡＮＤ検索を指示しているので、検索キーはＡとＢの平均を取ったものになり、Ｋで表示される。この状態で検索を行うと、検索文は図８の中段のようになり、類似度はＫに近い順になるので、検索結果は図８の下段のようになる。特徴量ベクトル値のばらつきが比較的少なかったｙ，ｚを用いても、表示面上においてＡとＢの隔たりが大きく、このまま検索してもＣの類似度が一番高いという結果になってしまうことがわかる。
【００６９】
ここで利用者は、ＡＮＤ検索ではなく、ＯＲ検索に切り替えることによって、ＣよりもＤ，Ｅの類似度を高くするような検索をした方がよいということを理解することができる。再入力を繰り返した結果、最終的に得られた仮説検索パラメータを正式検索パラメータとし、検索文作成部７において２次検索文を生成し（ステップＳ７）、データベース検索部８で２次検索を行う（ステップＳ８）。
【００７０】
得られた２次検索結果は、検索結果表示部において、正式検索パラメータに基づいた表示がされる（ステップＳ９）。ＯＲ検索に切り替えた結果、利用者に対する表示は図９の上段のようになる。（図中、斜め上方に延びる点線は、オブジェクトＡの位置とオブジェクトＢの位置の垂直２等分線で、ＯＲ検索の類似領域を表す。）検索文は図９の中段のようになり、類似度はＡまたはＢに近い順になるので、検索結果は図９の下段のようになる。
【００７１】
これにより、利用者は要求したものにより近いオブジェクトを容易に得ることができる。利用者は、表示面上に表示されたオブジェクトの中に欲しいオブジェクトがあるか、否かを判断する（ステップＳ１０）。表示面上に表示されたオブジェクトの中に欲しいオブジェクトがない場合には、ステップＳ３からステップＳ１０までの処理を繰り返す。欲しいオブジェクトがあった場合には、データベース検索処理を終了する。
【００７２】
次に本発明のデータベース検索方法の第２の実施形態について説明する。
上記の第１の実施形態は、各特徴量がスカラーで記述されている場合のデータベース検索方法であるが、本実施形態のデータベース検索方法は各特徴量がベクトルで記述されている場合のデータベース検索方法である。本実施形態の方法も図５のデータベース検索装置を用い、図６に示されている処理フローに従って実行される。
【００７３】
データベースには、３つの特徴量
【００７４】
【数４】
0003686802.tif 000004
【００７５】
をもつオブジェクトＯが格納されていて、データベース検索装置はこのデータベースにアクセスする。
【００７６】
今、１次検索結果として、表示装置３上に以下の７つのオブジェクト
【００７７】
【数５】
0003686802.tif 000005
【００７８】
が得られた。このうち、利用者は、目視によってＡ，Ｂ，Ｃを「類似である」と選択し、Ａ、Ｂ、ＣのすべてをＡＮＤ条件で指定した取捨選択条件を取捨選択条件設定装置４に入力する。
【００７９】
この入力情報から、検索文作成部７は、検索パラメータとして検索キー特徴量ベクトルの組Ｋ＝｛kx,ky,kz｝と特徴量ごとの重みＷ＝｛wx,wy,wz｝を作成する。
【００８０】
まず、検索キー特徴量ベクトルの組Ｋ＝｛kx,ky,kz｝は、本実施形態では、オブジェクトＡ，Ｂ，Ｃの各特徴量ベクトルを平均することで作成する。
【００８１】
【数６】
0003686802.tif 000006
【００８２】
が得られる。
【００８３】
次に、特徴量ごとの重みＷ＝｛wx,wy,wz｝は、オブジェクトＡ，Ｂ，Ｃの特徴量ベクトルのばらつき具合いと、データベースに格納されている全てのオブジェクトの特徴量ベクトルのばらつき具合いを比較し、ばらつきが少ない特徴量が重要視されていると判断することによって作成する。ばらつき具合いは、標準偏差を用いて比較することができる。
【００８４】
例えば、特徴量ｊ＝ｘ，ｙ，ｚにおけるｎ個のオブジェクトの特徴量毎の標準偏差の平均は、
【００８５】
【数７】
0003686802.tif 000007
【００８６】
で求めることができる。（式（５）の根号中のΣは、オブジェクトＯ（すなわち、オブジェクトＡ、Ｂ、Ｃ）についての和である。）この式（５）を用いて、オブジェクトＡ，Ｂ，Ｃの標準偏差の平均と、データベースに格納されている全てのオブジェクトの標準偏差の平均を求め、その比が一番小さいものが、特徴量ベクトルのばらつき度合いが小さいものとすることができる。これらの標準偏差の計算は、検索文作成部７において実行される。いま、特徴量ｘ，ｙ，ｚの順でばらつき度合いが小さかった場合には、ｗxに大きな値を与え、ｗzに小さい値を与える。
【００８７】
このように生成された検索パラメータが、仮説検索パラメータとして検索結果表示部１０に渡される。検索結果表示部１０が表示装置３にオブジェクトを表示するとき、２次元的な表示面上で特徴量毎の座標軸を用いてオブジェクトの特性を表示するため、各特徴量ベクトルを何らかの関数を用いて１次元の数値（１つの座標軸上の座標として表現することができる数値）に統合する（スカラーで表現する）必要がある。この数値を各特徴量の類似度と呼ぶ。
【００８８】
オブジェクトＯの各特徴量と検索キーＫの特徴量との類似度ｄx，ｄy，ｄzをマンハッタン距離関数
【００８９】
【数８】
0003686802.tif 000008
【００９０】
で求めると、上記の例では、
【００９１】
【数９】
0003686802.tif 000009
【００９２】
という結果が得られる。式（６）、式（７）の計算は、検索結果表示部１０が実行する。
式（７）のＡｄxという形式の記号は、オブジェクトＡの特徴量ｘと検索キーＫの特徴量ｘとの間の類似度を表す。なお、議論を簡単にするために、式（７）の類似度の計算には、式（５）によって各特徴量に与えられるべき重みは、すべて１として計算されている。
【００９３】
検索パラメータにおいて、特徴量ベクトルのばらつき度合いが小さかった、すなわち重みＷの値が大きかったのが特徴量ｘとｙだったとすると、利用者に対する表示は図１０のようになる。図１０は、検索キーＫと各オブジェクトとの間のマンハッタン距離を示す図である。
【００９４】
本実施形態においては、１次検索によって表示面に表示されたオブジェクトから、利用者が要求オブジェクトとして選択したオブジェクトの特徴を有する検索キーを検索パラメータに従って定義する。次に、当該選択したオブジェクトの特徴量毎の特徴量値のばらつきを標準偏差によって判定し、標準偏差値の小さな特徴量に大きな重みを与える。
【００９５】
次に、式（１）にしたがって各オブジェクトの特徴量と検索キーとの間の類似度ｄを特徴量毎に計算する。それによって、通常はベクトルの形式で記述される各特徴量が１次元数値で記述される。その結果、ｍ個の特徴量（例えば、画像の場合には色、形状、大きさ・・・等）によって特徴付けられているオブジェクトの特徴は、ｍ個の類似度ｄ1、ｄ2、ｄ3・・・ｄmによって記述される。
【００９６】
いま、１次検索によって検索されたオブジェクトの重要な特徴を表示するために表示面上に定義される特徴量空間の次元数をｐ（本実施形態ではｐ＝２）とするとき、標準偏差値の小さな順に上位ｐ個の特徴量によってその特徴量空間を構成する。そして、その表示面上に（その特徴量空間上に）、１次検索されたオブジェクトの特徴を表示する。その表示においては、利用者が選択した要求オブジェクトの最も重要なｐ個の特徴について、１次検索された全てのオブジェクトの当該ｐ個の特徴量の類似度が表示面上の座標として表示される。
【００９７】
図１０の実施例では、利用者が重視している（標準偏差が小さい）特徴量はｘとｙであり、それぞれのオブジェクトの特徴量ｘと検索キーＫの特徴量ｘとの類似度ｄx、特徴量ｙと検索キーＫの特徴量ｙとの間の類似度類似度ｄyの組（ｄx，ｄy）を座標として、各オブジェクトの重要な特徴量が表示されている。図１０においては、オブジェクトＡ、Ｂ、Ｃが相互に近い位置にあって、検索キー（座標原点）に近くにある。したがって、このときの検索パラメータは、比較的適切であったと判断される。しかし、この検索パラメータを２次検索に使用できるか、否かは、オブジェクトＡ、Ｂ、Ｃと検索キーとの間の距離（類似度）が予め定められている範囲内にあるか、否かによって定められる。もし、オブジェクトＡ、Ｂ、Ｃと検索キーとの間の距離（類似度）が予め定められている範囲内にない場合には、利用者は更に取捨選択条件を更新して、新たな検索条件にしたがって、表示面上にオブジェクトと検索キーを表示する。このような処理を、オブジェクトＡ、Ｂ、Ｃと検索キーとの間の類似度が予め定められている範囲内になるまで繰り返す。
【００９８】
このようにして、利用者自身が難解な検索パラメータを設定する必要がなく、利用者にとって直感的に理解しやすい「オブジェクトの取捨選択」による検索指示でシステムに適切な検索パラメータを与えることができる。
【００９９】
また、利用者が取捨選択条件を入力する際に、どのオブジェクトが「類似」であり、どのオブジェクトが「非類似」であるかを明確化することによって、利用者の試行錯誤の回数を少なくするすることができる。
【０１００】
最後に、本発明のデータベース検索装置は、図示されていない情報処理装置の制御によって動作する。その情報処理装置は、図示されていない記録媒体に記録されている制御プログラムに従ってデータベース検索装置を制御する。
【０１０１】
その制御プログラムには、初期検索パラメータで生成された検索文を用いてデータベースを１次検索し、１次検索によって得られた１次検索結果を利用者に対して表示し、利用者が表示された１次検索結果に対して取捨選択条件を入力し、入力された取捨選択条件に基づいて第２の検索パラメータを計算し、当該第２の検索パラメータに基づいて作成された検索文を用いて２次検索を実行するデータベース検索処理を実行するための手順が記述されている。
このプログラムは、データベース検索装置に、
第２の検索パラメータに応じて１次検索結果の表示形式を変更して利用者に表示させ、利用者が、表示形式が変更された１次検索結果を見て第２の検索パラメータが所望のオブジェクトを得るために適正であるか、否かを判断して前記取捨選択条件を修正して再入力すると、入力された取捨選択条件に基づいて第３の検索パラメータを計算させ、前記第３の検索パラメータに応じて１次検索結果の表示形式を変更して利用者に表示させ、利用者が、表示形式が変更された１次検索結果を見て第３の検索パラメータが所望のオブジェクトを得るために適正であるか、否かを判断して前記取捨選択条件を修正して入力すると、入力された取捨選択条件に基づいて第４の検索パラメータを計算させ、これを繰り返して最終的に利用者が所望のオブジェクトを得るために適正であると判断した検索パラメータを用いて検索文を作成させ、その検索文によってデータベースを２次検索させる手順が記載されている。
【０１０２】
【発明の効果】
上述のように、本発明のデータベース検索方法およびその装置においては、１次検索によって検索されたオブジェクトの特徴を、利用者が重要と考える特徴量を座標軸として表示面に表示し、表示面上の距離によって利用者が視覚的に当該重要な特徴量に関するオブジェクト間の類似性、およびオブジェクトと検索キーとの間の類似性を目視して検索パラメータの適、不適を判断することにより、次の効果を有する。
１）利用者自身が難解な検索パラメータを設定する必要がなく、人間にとって直感的に理解しやすい「オブジェクトの取捨選択」による検索指示で適切な検索パラメータをシステムに与えることができる。
２）利用者が取捨選択条件を入力をする際、どのオブジェクトが「類似」オブジェクトであるか、どのオブジェクトが「非類似」オブジェクトであるかを明確化するすることができ、それによって利用者の試行錯誤の回数を少なくすることができる。
【０１０３】
本発明のデータベース検索装置には、オブジェクト表示にキャッシュメモリを用いることによって、利用者が取捨選択条件を入力する試行錯誤の段階で、計算コストのかかるデータベースへの問い合わせを少なくし、処理を高速化することができるという効果を有する。
【図面の簡単な説明】
【図１】従来の「利用者が自分で検索文を生成するデータベース検索方法」の流れを説明するための図である。
【図２】従来の「利用者が取捨選択条件を入力することによってシステムが検索文を生成するデータベース検索方法」の流れを説明するための図である。
【図３】従来の「利用者が取捨選択条件を入力することによってシステムが検索文を生成するデータベース検索方法」の問題点を指摘するための図である。
【図４】図３におけるブラックボックス部分でどのような処理が行われているかを示し、従来手法の問題点の原因を説明するための図である。
【図５】本発明の実施形態を説明するための図である。
【図６】本発明の動作を説明するフローチャートである。
【図７】本発明の初期検索パラメータによる１次検索結果の表示例を説明する図である。
【図８】本発明の仮説検索パラメータによる１次検索結果の表示例を説明する図である。
【図９】本発明の正式検索パラメータによる２次検索結果の表示例を説明する図である。
【図１０】検索キーＫと各オブジェクトとの間のマンハッタン距離を示す図である。
【符号の説明】
１  オブジェクト検索装置
２  初期検索条件設定装置
３  表示装置
４  取捨選択条件設定装置
５  初期検索条件入力部
６  取捨選択条件入力部
７  検索文作成部
８  データベース検索部
９  データベース
１０  検索結果表示部
１１  キャッシュメモリ
３１  例示オブジェクト格納部
３２、３２Ａ  検索部
３３  表示部
【図１】
0003686802.tif 000011
【図２】
0003686802.tif 000012
【図３】
0003686802.tif 000013
【図４】
0003686802.tif 000014
【図５】
0003686802.tif 000015
【図６】
0003686802.tif 000016
【図７】
0003686802.tif 000017
【図８】
0003686802.tif 000018
【図９】
0003686802.tif 000019
【図１０】
0003686802.tif 000020