(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
時間的区間に分割された映像を構造化する映像構造化方法であって、
前記区間における映像の特徴量ベクトルを抽出する特徴量抽出段階と、
前記特徴量ベクトルを番号に変換し、映像を番号列によって表す量子化段階と、
前記番号列において部分番号列の出現回数を計数する計数段階と
を有し、
前記計数段階が、
前記番号列の参照列を作成する参照列作成段階と、
前記参照列を一定の順序で並べ替えるソート段階と、
並べ替えられた前記参照列において隣接する部分番号列間で一致する番号列の長さである一致長を求めるとともにその出現回数を計数する一致部分番号列計数段階と、
前記部分番号列を、一致長と、出現回数に基づいて、並べ替えるソート段階と
を有する映像構造化方法。
【請求項２】
時間的区間に分割された映像を構造化する映像構造化方法であって、
前記区間における映像の特徴量ベクトルを抽出する特徴量抽出段階と、
前記特徴量ベクトルを番号に変換し、映像を番号列によって表す量子化段階と、
前記番号列において部分番号列の出現回数を計数する計数段階と
を有し、
前記計数段階が、
前記番号列の参照列を作成する参照列作成段階と、
前記参照列を一定の順序で並べ替えるソート段階と、
並べ替えられた前記参照列において隣接する部分番号列間で一致する番号列の長さである一致長を求めるとともにその出現回数を計数する一致部分番号列計数段階と、
前記量子化段階が、特徴量ベクトルを番号に変換するときに出力する尤度と、一致長と、出現回数に基づいて、前記部分番号列を並べ替えるソート段階と
を有する映像構造化方法。
【請求項３】
前記計数段階は、部分番号列に包含され、出現回数が該部分番号列と同じ部分番号列を除外する、請求項１または請求項２に記載の映像構造化方法。
【請求項４】
時間的区間に分割された映像を構造化する映像構造化装置であって、
前記区間における映像の特徴量ベクトルを抽出する特徴量抽出手段と、
前記特徴量ベクトル番号に変換し、映像を番号列によって表す量子化手段と、
前記番号列において部分番号列の出現回数を計数する計数手段と
を有し、
前記計数手段が、
前記番号列の参照列を作成する参照列作成手段と、
前記参照列を一定の順序で並べ替えるソート手段と、
並べ替えられた前記参照列において隣接する部分番号列間で一致する番号列の長さである一致長を求めるとともにその出現回数を計数する一致部分番号列計数手段と、
部分番号列を、一致長と、出現回数に基づいて、並べ替えるソート手段と
を有する映像構造化装置。
【請求項５】
時間的区間に分割された映像を構造化する映像構造化装置であって、
前記区間における映像の特徴量ベクトルを抽出する特徴量抽出手段と、
前記特徴量ベクトル番号に変換し、映像を番号列によって表す量子化手段と、
前記番号列において部分番号列の出現回数を計数する計数手段と
を有し、
前記計数手段が、
前記番号列の参照列を作成する参照列作成手段と、
前記参照列を一定の順序で並べ替えるソート手段と、
並べ替えられた前記参照列において隣接する部分番号列間で一致する番号列の長さである一致長を求めるとともにその出現回数を計数する一致部分番号列計数手段と、
前記量子化手段が、特徴量ベクトルを番号に変換するときに出力する尤度と、一致長と、出現回数の比較結果に基づいて、前記部分番号列を並べ替えるソート手段と
を有する映像構造化装置。
【請求項６】
前記計数手段は、部分番号列に包含され、出現回数が該部分番号列と同じ部分番号列を除外する、請求項４または請求項５に記載の映像構造化装置。
【請求項７】
請求項１から３に記載の映像構造化方法をコンピュータで実行させるための映像構造化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、映像を構造化する方法および装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
映像データベースの検索や表示のためには、映像を適当な時間的区間に分割し、分割された映像を構造化することによって、映像を管理することが望ましい。
【０００３】
従来は、まず、フレーム画像の比較により、画面が大きく変化する時点で映像を分割する。ここで分割された映像の時間的区間は「ショット」と呼ばれる。次にショットをひとつ以上集めて、「シーン」と呼ばれる階層を作る。シーンは、意味的な区切りによって映像を分割した単位であり、例えば、同じ撮影場所や同じテーマが連続するショットを集めてシーンとする。
【０００４】
従来は、シーンを自動的に構成するためには、モデルを用いた。例えば、ニュース映像を対象にする場合、あるニュースキャスター出現ショットから次のニュースキャスター出現ショットまでをひとつのシーンとするというモデルを作る。そして、ニュースキャスターの存在するショットを、フレーム画像の分析によって抽出し、自動的にシーンを切り出すことによって、ニュース映像を構造化する。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
従来技術では、シーンの意味的な分類に基づいて映像を分割しているため、モデルの定義に任意性があり、一般的な構造化が難しく、実際のデータの性質を反映しない場合があるという問題があった。
【０００６】
具体的には、従来技術には次のような問題がある。まず、映像の意味の解釈は現状の技術では難しいため、自動化が難しい。さらに、大量の映像データを対象にして構造化を行おうとした場合には、均質な構造化ができない。また、モデルに基づく映像解釈は、対象が限定され一般性に乏しく、実際の映像データに含まれている未知の構造を反映するのは難しい。
【０００７】
そこで、本発明の目的は、頻度の高い映像表現を抽出をすることができ、映像の一般的で均質な構造化処理の自動化を容易にし、実際のデータの性質を反映した構造化が可能な映像構造化方法および装置を提供することである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
前記課題を解決するために、本発明の映像構造化方法は、
時間的区間に分割された映像の前記区間における特徴量ベクトルを抽出する特徴量抽出段階と、特徴量ベクトルを番号に変換し、映像を番号列によって表す量子化段階と、番号列において部分番号列の出現回数を計数する計数段階を有し、
前記計数段階が、前記番号列の参照列を作成する参照列作成段階と、前記参照列を一定の順序で並べ替えるソート段階と、並べ替えられた前記参照列において隣接する部分番号列間で一致する番号列の長さである一致長を求めるとともにその出現回数を計数する一致番号計数段階と、部分番号列を、一致長と、出現回数に基づいて、並べ替えるソート段階とを有する。
また、本発明の他の映像構造化方法は、
時間的に区分された映像の特徴量ベクトルを抽出する特徴量抽出段階と、前記特徴量ベクトルを番号に変換し、映像を番号列によって表す量子化段階と、前記番号列において部分番号列の出現回数を計数する計数段階とを有し、
前記計数段階が、前記番号列の参照列を作成する参照列作成段階と、前記参照列を一定の順序で並べ替えるソート段階と、並べ替えられた前記参照列において隣接する部分番号列間で一致する番号列の長さである一致長を求めるとともにその出現回数を計数する一致部分番号列計数段階と、量子化段階が、特徴量ベクトルを番号に変換するときに出力する尤度と、一致長と、出現回数に基づいて、前記部分番号列を並べ替えるソート段階を有する。
【０００９】
本発明は、映像データに繰り返し現れる特徴量の列を抽出することにより映像を構造化する。本発明が扱う映像は、ショットなどの時間的区間に分割されて入力されるとする。また、ショット分割の方法として、例えば、フレーム画像を比較して、画面が大きく変化する時点で映像をショットに分割する方法を用いることができる。
【００１０】
映像データの特徴量を量子化し、番号列化し、その番号列の部分番号列の出現回数を計数するので、頻度の高い映像表現を抽出することができ、映像の構造化処理の自動化が容易になり、一般的で均質な構造化が可能で、実際のデータの性質を反映した構造化ができる。結果を並べ替えて出力するので、結果の観察が容易になる。あるいは、量子化の品質を利用して結果を並べ替えて出力するので、意味のある結果を観察しやすい。
【００１５】
本発明の実施態様によれば、計数段階が、部分番号列に包含され、出現回数が該部分番号列と同じ部分番号列を除外する。断片的な映像表現を除外するので、結果の観察が容易になる。
【００１９】
本発明の映像構造化装置は、時間的区間に分割された映像の前記区間における特徴量ベクトルを抽出する特徴量抽出手段と、特徴量ベクトル番号に変換し、映像を番号列によって表す量子化手段と、前記番号列において部分番号列の出現回数を計数する計数手段を有し、計数手段が、前記番号列の参照列を作成する参照列作成手段と、前記参照列を一定の順序で並べ替えるソート手段と、並べ替えられた前記参照列において隣接する部分番号列間で一致する番号列の長さである一致長を求めるとともにその出現回数を計数する一致部分番号列計数手段と、部分番号列を、一致長と、出現回数に基づいて、並べ替えるソート手段とを有する。
本発明の他の映像構造化装置は、時間的区間における映像の特徴量ベクトルを抽出する特徴量抽出手段と、前記特徴量ベクトル番号に変換し、映像を番号列によって表す量子化手段と、  前記番号列において部分番号列の出現回数を計数する計数手段を有し、計数手段が、前記番号列の参照列を作成する参照列作成手段と、前記参照列を一定の順序で並べ替えるソート手段と、並べ替えられた参照列において隣接する部分番号列間で一致する番号列の長さである一致長を求めるとともにその出現回数を計数する一致部分番号列計数手段と、量子化手段が、特徴量ベクトルを番号に変換するときに出力する尤度と、一致長と、出現回数に基づいて、部分番号列を並べ替えるソート手段を有する。
【００２０】
本発明の実施態様によれば、計数手段が、部分番号列に包含される部分番号列を除外して出現回数を計数する。
【００２３】
【発明の実施の形態】
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。
【００２４】
図１を参照すると、本発明の第１の実施形態の映像構造化装置は、時間的区間に分割された映像の前記区間における映像の特徴量ベクトルを抽出する特徴量抽出部１１と、特徴量ベクトルを番号に変換し、映像を番号列によって表す量子化部１２と、番号列において部分番号列の出現回数を計数する計数部１３から構成される。
【００２５】
次に、本実施形態の動作を図２により説明する。
【００２６】
まず、特徴量抽出段階２１において、時間的区間ごとに、映像の特徴量ベクトルを抽出する。次に、量子化段階２２において、特徴量ベクトルを１次元の番号に変換する。これにより、映像は番号列によって表される。最後の計数段階２３において、部分番号列の出現回数を計数する。
【００２７】
図３を用いて、特徴量抽出段階２１の例を説明する。図３（１）〜（３）はそれぞれ、映像の特徴量の例として、フレーム画像と、音声信号と、映像に付加された付加情報の、３つを示している。フレーム画像は、画素値のＲＧＢ値を用いて、ベクトルとして表すことができる。また、音声信号は、サンプリングにより、波形の数値の列としてベクトル化できる。また、付加情報は、個々の属性値を数値として表しベクトル化する。名義尺度については適当に数字を割り当てる。例えば、テロップの有無をそれぞれ１，０として表す。
【００２８】
以上のように、フレーム画像、音声信号、付加情報を特徴量ベクトルとして表す。実際に用いる特徴量ベクトルとして、これらの特徴量ベクトルをすべて、あるいは、任意の組み合わせで連結したもの、あるいは、どれかひとつの特徴量ベクトルを単独で用いることができる。
【００２９】
なお、以上挙げた特徴量はこれに限定されるものではなく、例えば、フレーム画像の画素値として、色相、明度、彩度を用いてもよいし、音声信号の特徴量として、周波数スペクトルを用いてもよい。また。動き情報などの特徴量を用いてもよい。
【００３０】
次に、図４と表１を用いて、量子化段階２２の第１の例を説明する。量子化段階２２では、特徴量ベクトルの次元数を１次元にまで小さくする。次元数を小さくするためには、例えば、フレーム画像の特徴量ベクトルは、空間的に画素値を間引くことによって、次元数を減らすことができる。
【００３１】
【表１】
0003601959.tif 000002
また、表１のような量子化テーブルを用いて、０〜２５５までの値域を０〜３までに縮退させ、より少ないビット数によって数値を表すことができる。例えば、図４に示すような、［３０，１５０，５０，２００］という４次元のベクトルｘは、表１の量子化テーブルによって、［０，２，１，３］というベクトルｙに変換される。さらに、ｙの要素を４進数の桁の数値とすると、３９という１次元の数値ｃに変換することができる。
【００３２】
次に、図５を用いて、量子化段階２２の第２の例を説明する。この例では、いわゆるベクトル量子化の方法を用いて、特徴量ベクトルを１次元の数値に変換する。まず、分割段階３１において、特徴量ベクトルの集合を部分集合に分割する。このとき、距離の近い特徴量ベクトルは同じ部分集合に属するようにする。部分集合に通し番号をつけ、量子化段階３２において、各特徴量ベクトルを部分集合の番号によって表す。このようにすれば、距離の近い特徴量ベクトルを同じ番号によって表すことができる。
【００３３】
次に、図６と表２〜表５を用いて、計数段階２３の第１の例を説明する。本例では、まず、参照列作成段階４１において、番号列を参照する参照列を作成する。例えば、“１２３４２１２３２”という番号列が入力されたとすると、参照列は表２のように作成される。
【００３４】
【表２】
0003601959.tif 000003
つまり、参照列の要素ａ〜ｉは、それぞれ入力番号列の１〜９番目の要素から始まる部分番号列を参照する。例えば、ｃは、３番目の要素から始まる“３４２１２３２”という部分番号列を参照する。なお、ここではアルファベットを用いて参照列の要素を表したが、数字を用いて表してもよい。図６に戻って、次に、ソート段階４２において、参照列の個々の要素が参照する部分番号列を比較して、参照列を一定の順序で並べ替える。例えば、部分番号列を辞書順に並べ替えると、表３のようになる。
【００３５】
なお、ここでいう「辞書順」とは、部分番号列のより先頭の数字が小さい順と定義する。つまり、部分番号列ｓのｉ番目の番号をｓ（ｉ）と表すと、２つの部分番号列ａとｂの大小を次のように判定する。まず、先頭のａ（１）とｂ（１）を比較し、ａ（１）＜ｂ（１）ならばａ＜ｂと判定し、ａ（１）＞ｂ（１）ならばａ＞ｂと判定する。もしａ（１）＝ｂ（１）ならば、比較する位置をひとつ進め、ａ（２）とｂ（２）を同様に比較する。以下同様にａとｂの大小関係が判定されるまで、順番に比較する位置を進めながら比較していく。ただし、ａ、ｂのどちらかが終端に達した場合は、終端に達した部分番号列の方が大きいと判定する。例を示すと、
「１２３」＜「１２４」＜「１２」＜「２３４」
という大小関係になる。「１２４」と「１２」の比較では「１２」の方が先に終端に達するため、「１２４」＜「１２」という大小関係になっていることに注意する。
【００３６】
【表３】
0003601959.tif 000004
次に、一致部分番号列計数段階４３では、並べ替えられた前記参照列において隣接する部分番号列間で一致する部分番号列とその出現回数を計数する。本例では、表３の行の上から２行づつ比較していき、一致する番号の長さを求める。例えば、ｆとａを比較すれば、先頭の“１２３”が一致するので、一致長は３となる。以下、ａとｅ，ｅとｇというように順番に一致長を求め、表４のように一致長の表を作成する。
【００３７】
【表４】
0003601959.tif 000005
最後に、個々の一致長について、部分番号列と出現回数列を求める。例えば、一致長３については、表４を順番に見ると、ｆが３以上の一致長になっている。したがって、ｆが参照する部分番号列の先頭から３個目までの“１２３”を部分番号列とし、ｆとａの２回を出現回数とする。一致長２については、ｆとｇが条件を満たす。ｆについては、部分番号列が“１２”で、出現回数はｆ，ａの２回、ｇについては、部分番号列が“２３”で、出現回数はｇ，ｂの２回である。一致長１については、ｆと、ｅ，ｇ，ｂと、ｈが条件を満たす。それぞれ、ｆについては、部分番号列が“１”で、出現回数はｆ，ａの２回、ｅ，ｇ，ｂについては、部分番号列が“２”で、出現回数はｅ，ｇ，ｂ，ｉの４回、ｈについては、部分番号列が“３”で、出現回数はｈ，ｃ，の２回となる。このようにして表４を分析することによって、一致長ごとに、部分番号列と、出現回数を求めることができ、その結果、表５のような出現回数表を得ることができる。
【００３８】
【表５】
0003601959.tif 000006
本例では、ある部分番号列に包含される部分番号列があっても出現回数が数えられてしまう。このため、ある部分番号列がＮ回出現すると、その部分番号列に包含される部分番号列は、少なくともＮ回の計数をもつことになる。例えば、表５では“１２３”という部分番号列に包含される“１２”という部分番号列が、“１２３”と同じ出現回数になっている。このように断片的な結果が数多く生成され、結果を観察するのが困難になる。そこで、ある部分番号列に包含される部分番号列を除外して計数する例を図７を用いて説明する。
【００３９】
図７の５１と５２は、それぞれ図６の４１と４２と同じである。一致長計数段階５３では、一致部分番号列計数段階４３と同様に、並べ替えられた参照列において隣接する部分番号列間で一致する部分番号列の長さを求め、参照列に記録する。表６〜表９の例を用いて説明する。表４の一致長を表６の一致長Ａ欄に記録し、一致長Ｂ欄には、Ａ欄の値か、上の行のＡ欄の値の大きい方を記録する。Ｂ欄は、Ａ欄によって示される部分番号列の長さを意味している。例えば、ｆ，ａのＢ欄は３になるが、これは、ｆのＡ欄の３によって、ｆとａが参照する部分番号列の先頭から３個が一致していることを、ｆとａそれぞれに記録することを意味する。
【００４０】
【表６】
0003601959.tif 000007
次に、ソート段階５４で、参照列を元の順序に戻すと、表７のようになる。
【００４１】
【表７】
0003601959.tif 000008
採否判定段階５５において、一致長を比較し、部分番号列の採否を判定する。表７では、Ｂ欄の値を上から２行づつ比較していく、下の行が上の行と等しいか上回る場合に、下の行を採用する。また、第１行目は無条件で採用する。それ以外の場合は採用しない。表７では、採用の場合を○で、不採用の場合を×で表し、Ｃ欄に記録している。次に、ソート段階５６において、ソート段階５２と同じ順序で参照列を並べ替えると、表８のようになる。
【００４２】
【表８】
0003601959.tif 000009
一致部分番号列計数段階５７では、Ｂ欄の一致長を見ながら、部分番号列とその出現回数を計数する。このとき、Ｃ欄の採否結果を参照し、○の場合のみ計数する。したがって、一致長３の場合は、部分番号列は“１２３”で、出現回数はｆとａの２回となる。一致長２については、ｇ，ｂが該当するが、いずれもＣ欄が×になっているので計数は０となる。同様に、一致長１については、部分番号列が“２”で、出現回数はｅ，ｉの２回となる。以上の結果、表９のような出現回数表を得ることができる。
【００４３】
【表９】
0003601959.tif 000010
さて、一般に、計数結果は膨大なものになるため、何らかの指針に沿って並べ替えて観察することが必要である。そこで、図８，９を用いて、本発明の第２の実施形態を説明する。この実施形態では、第１の実施形態に、ソート部１４（ソート段階２４）を付加して、計数結果を並べ替えることを特徴とする。
【００４４】
表１０を用いて、ソート段階２４の第１の例を説明する。ここでは、表５の計数結果の出力を出現回数の大きい順に並べ、出現回数が同じ場合は、一致長の大きい順に並べ、さらに一致長が同じ場合は、部分番号列の辞書順に並べる。なお、この例では、出現回数、一致長、部分番号列の優先順に比較したが、他の優先順に比較して並べ替えてもよい。
【００４５】
【表１０】
0003601959.tif 000011
次に、表１１を用いて、ソート段階２４の第２の例を説明する。この例では、出現回数と一致長の積の値の大きい順に並べ替えている。積の値が等しいときは、一致長、部分番号列を用いて並べ替えている。こうすることにより、出現回数と一致長との積は、部分番号列が占める番号長を表すので、全体のデータをより多く占める順に観察することができる。
【００４６】
【表１１】
0003601959.tif 000012
次に、図１０と表１２〜１４を参照して本発明の第３の実施形態を説明する。
【００４７】
本実施形態では、量子化部１２（量子段階）において特徴量ベクトルを１次元の番号に変換するときに尤度を出力するものとする。例えば、量子化段階の第１の例のように数値の間引きを行う場合は、間引きによって生じた誤差の逆数や、最大誤差との差の絶対値を尤度として用いることができる。また、量子化段階の第２の例のように、ベクトル量子化を用いる場合には、特徴ベクトルの部分集合の重心から各特徴量ベクトルまでの距離の逆数を尤度として用いることができる。
【００４８】
【表１２】
0003601959.tif 000013
表１２では、例として表２〜表５と同じ番号列が表１２のような尤度と一緒に入力されるとする。表１３は表５と同じ結果であるが、部分番号列に対応する尤度の和を求めている。例えば、一致長３は、参照列ｆとａで、部分番号列“１２３”が出現しているが、それぞれの尤度和は、（８０＋６０＋９０）と（１００＋９０）となり、これらを合計して５２０という尤度和をもつ。
【００４９】
【表１３】
0003601959.tif 000014
このようにそれぞれの部分番号列について尤度和を求め、尤度和の大きい順に並べ替えると表１４のようになる。
【００５０】
【表１４】
0003601959.tif 000015
この例でも、第２の例と同様に、全体のデータをより多く占める順に観察することができる。さらに、量子化段階で尤度が高い場合ほど重み付けされてより上位に観察することができる。逆に、量子化誤差が大きい場合は、尤度が小さくなり下位に位置することになる。つまり、量子化の品質を結果の順位付けに利用することが可能になる。
【００５１】
図１１を参照すると、本発明の第４の実施形態の映像構造化装置は、時間的区間に分割された映像を入力する入力装置６１と、部分番号列の出現回数を出力する、ディスプレイ、プリンタなどの出力装置６２と、以上の各実施形態で説明した特徴量抽出、量子化、計数、さらにはソートの各処理をコンピュータに実行させるための映像構造化プログラムを記録した、ＦＤ，ＣＤ−ＲＯＭ、半導体メモリなどの記録媒体６３と、記録媒体６３から映像構造化プログラムを読み込んで実行するデータ処理装置６４で構成されている。
【００５２】
本発明は、その主旨を逸脱しない範囲で種々の変形が可能である。例えば、並べ変えの順序を逆にしたり、番号の代わりにアルファベットなどの記号を用いてもよい。
【００５３】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明は、下記のような効果がある。
【００５４】
請求項１と４と７の発明は、映像データの特徴量を量子化し、番号列化し、その番号列の部分番号列の出現回数を計数するので、頻度の高い映像表現を抽出することができ、映像の構造化処理の自動化が容易になり、一般的で均質な構造化が可能で、実際のデータの性質を反映した構造化ができ、また結果を並べ替えて出力するので、結果の観察が容易である。
請求項２と５と７の発明は、映像データの特徴量を量子化し、番号列化し、その番号列の部分番号列の出現回数を計数するので、頻度の高い映像表現を抽出することができ、映像の構造化処理の自動化が容易になり、一般的で均質な構造化が可能で、実際のデータの性質を反映した構造化ができ、また量子化の品質を利用して結果を並べ替えて出力するので、意味のある結果を観察しやすい。
【００５９】
請求項３，６，７の発明は、ある部分番号列に包含され、出現回数が該部分番号列と同じ部分番号列を除外して出現回数を計数するので、断片的な映像表現を除外して結果の観察が容易になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施形態の映像構造化装置の構成図である。
【図２】第１の実施形態の処理の流れ図である。
【図３】特徴量抽出の例を示す図である。
【図４】量子化段階２２の第１の例を示す図である。
【図５】量子化段階２２の第２の例を示す図である。
【図６】計数段階２３の第１の例を示す流れ図である。
【図７】計数段階２３の第２の例を示す流れ図である。
【図８】本発明の第２の実施形態の映像構造化装置の構成図である。
【図９】第２の実施形態の処理を示す流れ図である。
【図１０】本発明の第３の実施形態の映像構造化装置の構成図である。
【図１１】本発明の第４の実施形態の映像構造化装置の構成図である。
【符号の説明】
１１    特徴量抽出部
１２    量子化部
１３    計数部
１４    ソート部
２１    特徴量抽出段階
２２    量子化段階
２３    計数段階
２４    ソート段階
３１    分割段階
３２    量子化段階
４１    参照列作成段階
４２    ソート段階
４３    一致部分番号列計数段階
５１    参照列作成段階
５２，５４，５６    ソート段階
５３    一致長計数段階
５５    採否判定段階
５７    一致部分番号列計数段階
６１    入力装置
６２    出力装置
６３    記録媒体
６４    データ処理装置
【図１】
0003601959.tif 000016
【図２】
0003601959.tif 000017
【図３】
0003601959.tif 000018
【図４】
0003601959.tif 000019
【図５】
0003601959.tif 000020
【図６】
0003601959.tif 000021
【図７】
0003601959.tif 000022
【図８】
0003601959.tif 000023
【図９】
0003601959.tif 000024
【図１０】
0003601959.tif 000025
【図１１】
0003601959.tif 000026