(57)【要約】【課題】  確からしい注目度を容易に算出することができる特徴量算出システムを提供する。【解決手段】  画像のキーワードを読み出し、概念キーワードツリー４２０に含まれるキーワードのうち画像のキーワードと同一のノードを基点ノードとして、基点ノードよりも上位階層のノードに関連付けられているキーワードでかつ注目度情報登録テーブル４４０の注目度情報に対応するキーワードを概念キーワードツリー４２０のなかから検索し、索出したキーワードに対応する注目度情報に基づいて注目度を算出する。【選択図】  図１
2006085217.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
特徴量を算出する特徴量算出システムであって、
複数のキーワードを概念的な上下関係に従ってツリー状に関連付けた概念キーワードツリーを記憶する概念キーワードツリー記憶手段と、
前記特徴量を示す特徴量情報を前記キーワードと対応付けて記憶する特徴量情報記憶手段と、
前記キーワードを取得するキーワード取得手段と、
前記概念キーワードツリー記憶手段の概念キーワードツリーおよび前記特徴量情報記憶手段の特徴量情報に基づいて、前記キーワード取得手段で取得したキーワードに対応する前記特徴量を算出する特徴量算出手段とを備えることを特徴とする特徴量算出システム。
【請求項２】
画像の注目度を算出する注目度算出システムであって、
複数のキーワードを概念的な上下関係に従ってツリー状に関連付けた概念キーワードツリーを記憶する概念キーワードツリー記憶手段と、
前記注目度を示す注目度情報を前記キーワードと対応付けて記憶する注目度情報記憶手段と、
前記キーワードを取得するキーワード取得手段と、
前記概念キーワードツリー記憶手段の概念キーワードツリーおよび前記注目度情報記憶手段の注目度情報に基づいて、前記キーワード取得手段で取得したキーワードに対応する前記注目度を算出する注目度算出手段とを備えることを特徴とする注目度算出システム。
【請求項３】
請求項２において、
前記注目度算出手段は、前記概念キーワードツリーに含まれるキーワードのうち前記キーワード取得手段で取得したものと同一または概念的に同種のノードを基点ノードとして、前記基点ノードよりも上位階層のノードに関連付けられているキーワードでかつ前記注目度情報記憶手段の注目度情報に対応するキーワードを前記概念キーワードツリーのなかから検索し、索出したキーワードに対応する注目度情報に基づいて前記注目度を算出するようになっていることを特徴とする注目度算出システム。
【請求項４】
請求項２および３のいずれか１項において、
さらに、画像データを複数の前記キーワードと対応付けて記憶する画像データ記憶手段を備え、
前記キーワード取得手段は、前記画像データ記憶手段を参照して、同一の前記画像データに対応する複数の前記キーワードを取得するようになっており、
前記注目度算出手段は、前記キーワード取得手段で取得した各キーワードごとに前記注目度を算出し、算出した注目度のうち最大のものを、前記画像データに対応する前記注目度として決定するようになっていることを特徴とする注目度算出システム。
【請求項５】
特徴量を算出する特徴量算出プログラムであって、
前記キーワードを取得するキーワード取得ステップと、
複数の前記キーワードを概念的な上下関係に従ってツリー状に関連付けた概念キーワードツリーを記憶した概念キーワードツリー記憶手段の概念キーワードツリー、および前記特徴量を示す特徴量情報を前記キーワードと対応付けて記憶した特徴量情報記憶手段の特徴量情報に基づいて、前記キーワード取得ステップで取得したキーワードに対応する前記特徴量を算出する特徴量算出ステップとからなる処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを含むことを特徴とする特徴量算出プログラム。
【請求項６】
画像の注目度を算出する注目度算出プログラムであって、
キーワードを取得するキーワード取得ステップと、
複数の前記キーワードを概念的な上下関係に従ってツリー状に関連付けた概念キーワードツリーを記憶した概念キーワードツリー記憶手段の概念キーワードツリー、および前記注目度を示す注目度情報を前記キーワードと対応付けて記憶した注目度情報記憶手段の注目度情報に基づいて、前記キーワード取得ステップで取得したキーワードに対応する前記注目度を算出する注目度算出ステップとからなる処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを含むことを特徴とする注目度算出プログラム。
【請求項７】
特徴量を算出する特徴量算出方法であって、
前記キーワードを取得するキーワード取得ステップと、
複数の前記キーワードを概念的な上下関係に従ってツリー状に関連付けた概念キーワードツリーを記憶した概念キーワードツリー記憶手段の概念キーワードツリー、および前記特徴量を示す特徴量情報を前記キーワードと対応付けて記憶した特徴量情報記憶手段の特徴量情報に基づいて、前記キーワード取得ステップで取得したキーワードに対応する前記特徴量を算出する特徴量算出ステップとを含むことを特徴とする特徴量算出方法。
【請求項８】
画像の注目度を算出する注目度算出方法であって、
キーワードを取得するキーワード取得ステップと、
複数の前記キーワードを概念的な上下関係に従ってツリー状に関連付けた概念キーワードツリーを記憶した概念キーワードツリー記憶手段の概念キーワードツリー、および前記注目度を示す注目度情報を前記キーワードと対応付けて記憶した注目度情報記憶手段の注目度情報に基づいて、前記キーワード取得ステップで取得したキーワードに対応する前記注目度を算出する注目度算出ステップとを含むことを特徴とする注目度算出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像の注目度を算出するシステムおよびプログラム、並びに方法に係り、特に、確からしい注目度を容易に算出することができる特徴量算出システム、注目度算出システム、特徴量算出プログラムおよび注目度算出プログラム、並びに特徴量算出方法および注目度算出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ポスターやカタログなどのレイアウト作業においては、イラスト、カット、写真または画像など人の注目を引くレイアウト要素を効果的に配置し、レイアウト結果に注意を促す仕掛けをすることが多い。したがって、レイアウト要素の注目度を定量的な値で把握できれば、注目度を考慮した自動レイアウト処理を実現することができる。
従来、レイアウト作業を支援する技術としては、例えば、特許文献１に開示されている画像デザイン支援装置があった。
【０００３】
特許文献１記載の発明は、画像解析部およびコラージュ画像作成部を有して構成されている。デザイナは、画像登録データベース（以下、データベースのことを単にＤＢと略記する。）のなかから、類似印象画像群（自分がデザインしようとする画像と類似した印象を有する画像）および対比印象画像群（自分がデザインしようとする画像と反対の印象を有する画像）を選択する。各画像が選択されると、画像解析部により、選択された各画像の明度平均、明暗のバランス、色度平均、寒色暖色のバランス、彩度平均などの視覚特徴量が算出される。そして、コラージュ画像作成部により、類似印象画像群と対比印象画像群の視覚特徴量の平均値の差が大きい視覚的特徴が２つ選択され、類似印象画像群および対比印象画像群のそれぞれの画像が２次元のグラフとして表示部に表示される。
【特許文献１】特開平１０−１８８０２３号公報
【特許文献２】特開２００１−１２６０７０号公報
【特許文献３】特開２００３−１５３００７号公報
【特許文献４】特開２００４−７０７１０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
画像の注目度は、画像の大きさや色といった物理的な特徴にのみ依存するわけではない。例えば、同じような配色の画像でも、人物の画像の方が、風景の画像よりも注目されやすい。このことから、画像の注目度は、画像の被写体が人物か風景かといった意味的な特徴にも依存することが分かる。画像の物理的特徴量から注目度を算出する技術は、特許文献２に開示されている。しかしながら、特許文献２記載の発明にあっては、注目度を算出するにあたって画像の意味的特徴が考慮されないため、確からしい注目度を得るには不十分である。
【０００５】
意味的特徴も考慮して注目度を求める場合、現在のところ主観調査を行わなければならない。しかしながら、主観調査は、多数の被験者を集めて行わなければならず手間を要するため、多数の画像について注目度を求めるのは難しい。
このことは、特許文献１記載の発明についても同様である。すなわち、特許文献１記載の発明を注目度の算出に応用しても、画像の意味的特徴が考慮されないため、確からしい注目度を得ることはできない。
【０００６】
なお、特許文献３には、画像の注目度に応じて画像処理を行う技術が開示されており、特許文献４には、シソーラス等の意味概念体系を用いてユーザの関心情報を抽出する技術がそれぞれ開示されている。しかしながら、これらは、いずれも対象とする技術分野がまったく異なる。
そこで、本発明は、このような従来の技術の有する未解決の課題に着目してなされたものであって、確からしい注目度を容易に算出することができる特徴量算出システム、注目度算出システム、特徴量算出プログラムおよび注目度算出プログラム、並びに特徴量算出方法および注目度算出方法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】
【０００７】
本発明者等は、鋭意検討を重ねた結果、ある程度の数の画像について注目度を求めておき、その結果および画像の概念的な関連性を利用すれば、新たな画像についてある程度確からしい注目度を算出できることを見出した。
具体的な手順としては、まず、複数のキーワードを概念的な上下関係に従ってツリー状に関連付けた概念キーワードツリーを作成する。また、いくつかのサンプル画像について注目度を求め、各サンプル画像には、その内容から想起される概念に適合するキーワードを対応付ける。そうすると、サンプル画像、注目度およびキーワードの対応関係が形成されるので、その対応関係を利用して、概念キーワードツリーのいずれかのノードに対して注目度を設定することができる。そして、新たな画像の注目度を算出する場合は、その対象画像の内容から想起される概念に適合するキーワードを与える。概念キーワードツリーにおいて、与えられたキーワードと同一のノードを見つけ出し、それを基点ノードとする。同一のキーワードが存在しない場合は、概念的に同種のノードでもよい。基点ノードに対応する注目度が設定されている場合は、それを対象画像の注目度として決定する。これに対し、基点ノードに対応する注目度が設定されていない場合は、概念キーワードツリーを基点ノードから上位階層方向に辿る。１つ上位階層のノードに注目度が設定されている場合は、それを対象画像の注目度として決定する。上位階層のノードにも注目度が設定されていない場合は、注目度が設定されているノードが見つかるまで、または概念キーワードの最上位階層に到達するまで、同様の処理を繰り返す。
【０００８】
これは、主観調査において画像の注目度が意味的特徴にどのように左右されるかを詳細に分析して得られた知見に基づいている。すなわち、概念キーワードツリーを上位階層方向に辿ると、概念がより抽象化されていくので、ノードの注目度も小さくなる傾向がある。例えば、女性の上位概念は人間であるが、女性の画像の注目度よりも、より抽象化された人物画像の注目度の方が小さくなるはずである。したがって、基点ノードから上位階層方向に辿って得られた注目度は、基点ノードの注目度よりも小さいという確からしさを有しているので採用することができる。これに対し、下位階層または同一階層のノードの注目度は、突発的に大きく変化することがあるので採用することができない。例えば、動物の画像の注目度が「０．２」でも、キリンやライオンなど目をひく動物の画像については突然注目度が上がる。したがって、「動物」というキーワードから、キリンの画像の注目度を採用すると不適切となる場合がある。同位階層についても同じである。「犬」というキーワードから、キリンの画像の注目度を採用すると不適切となる。
【０００９】
本発明は、以上のような知見に基づいてなされたものである。
〔発明１〕  上記目的を達成するために、発明１の特徴量算出システムは、
特徴量を算出する特徴量算出システムであって、
複数のキーワードを概念的な上下関係に従ってツリー状に関連付けた概念キーワードツリーを記憶する概念キーワードツリー記憶手段と、
前記特徴量を示す特徴量情報を前記キーワードと対応付けて記憶する特徴量情報記憶手段と、
前記キーワードを取得するキーワード取得手段と、
前記概念キーワードツリー記憶手段の概念キーワードツリーおよび前記特徴量情報記憶手段の特徴量情報に基づいて、前記キーワード取得手段で取得したキーワードに対応する前記特徴量を算出する特徴量算出手段とを備えることを特徴とする。
【００１０】
このような構成であれば、キーワード取得手段によりキーワードが取得されると、特徴量算出手段により、概念キーワードツリー記憶手段の概念キーワードツリーおよび特徴量情報記憶手段の特徴量情報に基づいて、取得されたキーワードに対応する特徴量が算出される。
これにより、あらかじめいくつかの特徴量を求めておけば、キーワードが与えられたときに、概念キーワードツリーおよび特徴量情報からある程度確からしい特徴量を算出することができるという効果が得られる。
【００１１】
ここで、特徴量としては、例えば、画像、音楽、文書その他の対象に対する注目度、関心度、求心度が考えられる。以下、発明５の特徴量算出プログラム、および発明９の特徴量算出方法において同じである。
また、キーワード取得手段は、キーワードを取得するようになっていればどのような構成であってもよく、例えば、入力装置等からキーワードを入力するようになっていてもよいし、外部の端末等からキーワードを獲得または受信するようになっていてもよいし、記憶装置や記憶媒体等からキーワードを読み取るようになっていてもよい。したがって、取得には、少なくとも入力、獲得、受信および読出が含まれる。以下、発明２の注目度算出システムにおいて同じである。
【００１２】
また、概念キーワードツリー記憶手段は、概念キーワードツリーをあらゆる手段でかつあらゆる時期に記憶するものであり、概念キーワードツリーをあらかじめ記憶してあるものであってもよいし、概念キーワードツリーをあらかじめ記憶することなく、本システムの動作時に外部からの入力等によって概念キーワードツリーを記憶するようになっていてもよい。このことは、特徴量情報記憶手段に特徴量情報を記憶する場合についても同様である。
【００１３】
また、本システムは、単一の装置、端末その他の機器として実現するようにしてもよいし、複数の装置、端末その他の機器を通信可能に接続したネットワークシステムとして実現するようにしてもよい。後者の場合、各構成要素は、それぞれ通信可能に接続されていれば、複数の機器等のうちいずれに属していてもよい。以下、発明２の注目度算出システムにおいて同じである。
【００１４】
〔発明２〕  一方、上記目的を達成するために、発明２の注目度算出システムは、
画像の注目度を算出する注目度算出システムであって、
複数のキーワードを概念的な上下関係に従ってツリー状に関連付けた概念キーワードツリーを記憶する概念キーワードツリー記憶手段と、
前記注目度を示す注目度情報を前記キーワードと対応付けて記憶する注目度情報記憶手段と、
前記キーワードを取得するキーワード取得手段と、
前記概念キーワードツリー記憶手段の概念キーワードツリーおよび前記注目度情報記憶手段の注目度情報に基づいて、前記キーワード取得手段で取得したキーワードに対応する前記注目度を算出する注目度算出手段とを備えることを特徴とする。
【００１５】
このような構成であれば、キーワード取得手段によりキーワードが取得されると、注目度算出手段により、概念キーワードツリー記憶手段の概念キーワードツリーおよび注目度情報記憶手段の注目度情報に基づいて、取得されたキーワードに対応する注目度が算出される。
これにより、あらかじめいくつかの注目度を求めておけば、キーワードが与えられたときに、概念キーワードツリーおよび注目度情報からある程度確からしい注目度を算出することができるという効果が得られる。
【００１６】
ここで、概念キーワードツリー記憶手段は、概念キーワードツリーをあらゆる手段でかつあらゆる時期に記憶するものであり、概念キーワードツリーをあらかじめ記憶してあるものであってもよいし、概念キーワードツリーをあらかじめ記憶することなく、本システムの動作時に外部からの入力等によって概念キーワードツリーを記憶するようになっていてもよい。このことは、注目度情報記憶手段に注目度情報を記憶する場合についても同様である。
【００１７】
〔発明３〕  さらに、発明３の注目度算出システムは、発明２の注目度算出システムにおいて、
前記注目度算出手段は、前記概念キーワードツリーに含まれるキーワードのうち前記キーワード取得手段で取得したものと同一または概念的に同種のノードを基点ノードとして、前記基点ノードよりも上位階層のノードに関連付けられているキーワードでかつ前記注目度情報記憶手段の注目度情報に対応するキーワードを前記概念キーワードツリーのなかから検索し、索出したキーワードに対応する注目度情報に基づいて前記注目度を算出するようになっていることを特徴とする。
【００１８】
このような構成であれば、注目度算出手段により、概念キーワードツリーに含まれるキーワードのうち取得されたものと同一または概念的に同種のノードが基点ノードとなり、基点ノードよりも上位階層のノードに関連付けられているキーワードでかつ注目度情報記憶手段の注目度情報に対応するキーワードが概念キーワードツリーのなかから検索される。その結果、該当のキーワードが索出されると、索出したキーワードに対応する注目度情報に基づいて注目度が算出される。
これにより、与えられたキーワードの注目度として、それよりも上位階層のノードに関連付けられているキーワードの注目度が採用されるので、より確からしい注目度を算出することができるという効果が得られる。
【００１９】
〔発明４〕  さらに、発明４の注目度算出システムは、発明２および３のいずれか１の注目度算出システムにおいて、
さらに、画像データを複数の前記キーワードと対応付けて記憶する画像データ記憶手段を備え、
前記キーワード取得手段は、前記画像データ記憶手段を参照して、同一の前記画像データに対応する複数の前記キーワードを取得するようになっており、
前記注目度算出手段は、前記キーワード取得手段で取得した各キーワードごとに前記注目度を算出し、算出した注目度のうち最大のものを、前記画像データに対応する前記注目度として決定するようになっていることを特徴とする。
【００２０】
このような構成であれば、キーワード取得手段により、画像データ記憶手段が参照されて、同一の画像データに対応する複数のキーワードが取得される。そして、注目度算出手段により、取得された各キーワードごとに注目度が算出され、算出された注目度のうち最大のものが、画像データに対応する注目度として決定される。
同一の画像に対して複数のキーワードが対応付けられている場合、各キーワードごとに注目度を算出することができる。このとき、最終的にその画像の注目度を決定する必要があるが、それらの注目度のうち任意のものを選択してよいわけではない。例えば、キリンの画像に対して「動物」と「キリン」の２つのキーワードが対応付けられている場合、「キリン」というキーワードから算出される注目度は、より抽象化された「動物」というキーワードから算出される注目度よりも小さくなる可能性がある。したがって、この場合、注目度が高い方をその画像の注目度として決定した方が適切であることが分かる。
【００２１】
これにより、複数のキーワードが対応付けられた画像データの注目度として、それらキーワードからそれぞれ算出される注目度のうち最大のものが決定されるので、より確からしい注目度を算出することができるという効果が得られる。
【００２２】
〔発明５〕  一方、上記目的を達成するために、発明５の特徴量算出プログラムは、
特徴量を算出する特徴量算出プログラムであって、
前記キーワードを取得するキーワード取得ステップと、
複数の前記キーワードを概念的な上下関係に従ってツリー状に関連付けた概念キーワードツリーを記憶した概念キーワードツリー記憶手段の概念キーワードツリー、および前記特徴量を示す特徴量情報を前記キーワードと対応付けて記憶した特徴量情報記憶手段の特徴量情報に基づいて、前記キーワード取得ステップで取得したキーワードに対応する前記特徴量を算出する特徴量算出ステップとからなる処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを含むことを特徴とする。
【００２３】
このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明１の特徴量算出システムと同等の作用および効果が得られる。
ここで、キーワード取得ステップは、キーワードを取得すればどのような形態であってもよく、例えば、入力装置等からキーワードを入力してもよいし、外部の端末等からキーワードを獲得または受信してもよいし、記憶装置や記憶媒体等からキーワードを読み取ってもよい。したがって、取得には、少なくとも入力、獲得、受信および読出が含まれる。以下、発明９の特徴量算出方法において同じである。
【００２４】
〔発明６〕  一方、上記目的を達成するために、発明６の注目度算出プログラムは、
画像の注目度を算出する注目度算出プログラムであって、
キーワードを取得するキーワード取得ステップと、
複数の前記キーワードを概念的な上下関係に従ってツリー状に関連付けた概念キーワードツリーを記憶した概念キーワードツリー記憶手段の概念キーワードツリー、および前記注目度を示す注目度情報を前記キーワードと対応付けて記憶した注目度情報記憶手段の注目度情報に基づいて、前記キーワード取得ステップで取得したキーワードに対応する前記注目度を算出する注目度算出ステップとからなる処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを含むことを特徴とする。
【００２５】
このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明２の注目度算出システムと同等の作用および効果が得られる。
【００２６】
〔発明７〕  さらに、発明７の注目度算出プログラムは、発明６の注目度算出プログラムにおいて、
前記注目度算出ステップは、前記概念キーワードツリーに含まれるキーワードのうち前記キーワード取得ステップで取得したものと同一または概念的に同種のノードを基点ノードとして、前記基点ノードよりも上位階層のノードに関連付けられているキーワードでかつ前記注目度情報記憶手段の注目度情報に対応するキーワードを前記概念キーワードツリーのなかから検索し、索出したキーワードに対応する注目度情報に基づいて前記注目度を算出することを特徴とする。
【００２７】
このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明３の注目度算出システムと同等の作用および効果が得られる。
【００２８】
〔発明８〕  さらに、発明８の注目度算出プログラムは、発明６および７のいずれか１の注目度算出プログラムにおいて、
前記キーワード取得ステップは、画像データを複数の前記キーワードと対応付けて記憶した画像データ記憶手段を参照して、同一の前記画像データに対応する複数の前記キーワードを取得し、
前記注目度算出ステップは、前記キーワード取得ステップで取得した各キーワードごとに前記注目度を算出し、算出した注目度のうち最大のものを、前記画像データに対応する前記注目度として決定することを特徴とする。
【００２９】
このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明４の注目度算出システムと同等の作用および効果が得られる。
【００３０】
〔発明９〕  一方、上記目的を達成するために、発明９の特徴量算出方法は、
特徴量を算出する特徴量算出方法であって、
前記キーワードを取得するキーワード取得ステップと、
複数の前記キーワードを概念的な上下関係に従ってツリー状に関連付けた概念キーワードツリーを記憶した概念キーワードツリー記憶手段の概念キーワードツリー、および前記特徴量を示す特徴量情報を前記キーワードと対応付けて記憶した特徴量情報記憶手段の特徴量情報に基づいて、前記キーワード取得ステップで取得したキーワードに対応する前記特徴量を算出する特徴量算出ステップとを含むことを特徴とする。
これにより、発明１の特徴量算出システムと同等の効果が得られる。
【００３１】
〔発明１０〕  一方、上記目的を達成するために、発明１０の注目度算出方法は、
画像の注目度を算出する注目度算出方法であって、
キーワードを取得するキーワード取得ステップと、
複数の前記キーワードを概念的な上下関係に従ってツリー状に関連付けた概念キーワードツリーを記憶した概念キーワードツリー記憶手段の概念キーワードツリー、および前記注目度を示す注目度情報を前記キーワードと対応付けて記憶した注目度情報記憶手段の注目度情報に基づいて、前記キーワード取得ステップで取得したキーワードに対応する前記注目度を算出する注目度算出ステップとを含むことを特徴とする。
これにより、発明２の注目度算出システムと同等の効果が得られる。
【００３２】
〔発明１１〕  さらに、発明１１の注目度算出方法は、発明１０の注目度算出方法において、
前記注目度算出ステップは、前記概念キーワードツリーに含まれるキーワードのうち前記キーワード取得ステップで取得したものと同一または概念的に同種のノードを基点ノードとして、前記基点ノードよりも上位階層のノードに関連付けられているキーワードでかつ前記注目度情報記憶手段の注目度情報に対応するキーワードを前記概念キーワードツリーのなかから検索し、索出したキーワードに対応する注目度情報に基づいて前記注目度を算出することを特徴とする。
これにより、発明３の注目度算出システムと同等の効果が得られる。
【００３３】
〔発明１２〕  さらに、発明１２の注目度算出方法は、発明１０および１１のいずれか１の注目度算出方法において、
前記キーワード取得ステップは、画像データを複数の前記キーワードと対応付けて記憶した画像データ記憶手段を参照して、同一の前記画像データに対応する複数の前記キーワードを取得し、
前記注目度算出ステップは、前記キーワード取得ステップで取得した各キーワードごとに前記注目度を算出し、算出した注目度のうち最大のものを、前記画像データに対応する前記注目度として決定することを特徴とする。
これにより、発明４の注目度算出システムと同等の効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３４】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照しながら説明する。図１ないし図１１は、本発明に係る特徴量算出システム、注目度算出システム、特徴量算出プログラムおよび注目度算出プログラム、並びに特徴量算出方法および注目度算出方法の実施の形態を示す図である。
本実施の形態は、本発明に係る特徴量算出システム、注目度算出システム、特徴量算出プログラムおよび注目度算出プログラム、並びに特徴量算出方法および注目度算出方法を、画像の注目度を算出し、算出した注目度に基づいてレイアウトを行う場合について適用したものである。
【００３５】
まず、本発明を適用するレイアウト装置１００の機能概要を図１を参照しながら説明する。
図１は、レイアウト装置１００の機能概要を示す機能ブロック図である。
レイアウト装置１００は、図１に示すように、画像データをキーワードと対応付けて記憶する画像データ記憶部１０と、複数のキーワードを概念的な上下関係に従ってツリー状に関連付けた概念キーワードツリーを記憶する概念キーワードツリー記憶部１２と、画像の注目度を示す注目度情報をキーワードと対応付けて記憶する注目度情報記憶部１４とを有して構成されている。
【００３６】
レイアウト装置１００は、さらに、画像データ記憶部１０のなかから画像データおよびそれに対応するキーワードを取得する画像データ取得部１６と、画像データ取得部１６で取得したキーワードに対応する画像の注目度を算出する注目度算出部１８と、注目度算出部１８で算出した注目度および画像データ取得部１６で取得した画像データに基づいて画像をレイアウトするレイアウト部２０とを有して構成されている。
【００３７】
注目度算出部１８は、概念キーワードツリーに含まれるキーワードのうち画像データ取得部１６で取得したものと同一のノードを基点ノードとして、基点ノードよりも上位階層のノードに関連付けられているキーワードでかつ注目度情報記憶部１４の注目度情報に対応するキーワードを概念キーワードツリーのなかから検索し、索出したキーワードに対応する注目度情報を注目度情報記憶部１４から読み出し、読み出した注目度情報に基づいて注目度を算出する。また、画像データ取得部１６で同一の画像データにつき複数のキーワードを取得したときは、各キーワードごとに注目度を算出し、算出した注目度のうち最大のものを、その画像データに対応する注目度として決定する。
【００３８】
次に、レイアウト装置１００の構成を説明する。
図２は、レイアウト装置１００のハードウェア構成を示すブロック図である。
レイアウト装置１００は、図２に示すように、制御プログラムに基づいて演算およびシステム全体を制御するＣＰＵ３０と、所定領域にあらかじめＣＰＵ３０の制御プログラム等を格納しているＲＯＭ３２と、ＲＯＭ３２等から読み出したデータやＣＰＵ３０の演算過程で必要な演算結果を格納するためのＲＡＭ３４と、外部装置に対してデータの入出力を媒介するＩ／Ｆ３８とで構成されており、これらは、データを転送するための信号線であるバス３９で相互にかつデータ授受可能に接続されている。
【００３９】
Ｉ／Ｆ５８には、外部装置として、ヒューマンインターフェースとしてデータの入力が可能なキーボードやマウス等からなる入力装置４０と、データやテーブル等をファイルとして格納する記憶装置４２と、画像信号に基づいて画面を表示する表示装置４４とが接続されている。
記憶装置４２は、画像データ記憶部１０を構成している。
【００４０】
記憶装置４２には、複数の画像データのほか、画像データを管理する画像データ管理テーブル４００が格納されている。
図３は、画像データ管理テーブル４００のデータ構造を示す図である。
画像データ管理テーブル４００には、図３に示すように、各画像データごとに１つのレコードが登録されている。各レコードは、画像のシリアル番号を登録したフィールド４０２と、画像データへのリンク情報を登録したフィールド４０４と、キーワードを登録したフィールド４０６とを含んで構成されている。
【００４１】
図３の例では、第１段目のレコードには、シリアル番号として「１」が、キーワードとして「アジア、場所、富士山、山、日本、松、植物、極東、樹木、盆栽、自然、風景」がそれぞれ登録されている。これは、画像１（シリアル番号「１」の画像をいう。以下、同様に略記する。）に対して上記１２個のキーワードが対応付けられていることを示している。
【００４２】
また、記憶装置４２は、概念キーワードツリー記憶部１２を構成している。
記憶装置４２には、概念キーワードツリー４２０が格納されている。
図４は、概念キーワードツリー４２０のツリー構造を示す図である。
概念キーワードツリー４２０は、図４に示すように、複数のキーワードを概念的な上下関係に従ってツリー状に関連付けている。
【００４３】
図４の例では、まず、「具体」という概念は、「主体」、「具体物」および「場所」という３つの下位概念に分類することができるので、「具体」というノードの直下の階層には、「主体」、「具体物」および「場所」の３つのノードが属している。
「主体」という概念は、さらに、「人」、「人間」、「人間（生物学的特徴）」および「人間（男女）」という下位概念に段階的に分類することができるので、「主体」というノードの下位階層には、「人」、「人間」、「人間（生物学的特徴）」および「人間（男女）」というノードがその順で属している。「人間（男女）」という概念は、さらに、「男」および「女」という２つの下位概念に分類することができるので、「人間（男女）」というノードの直下の階層には、「男」および「女」という２つのノードが属している。
【００４４】
「具体物」という概念についても同様である。「具体物」というノードの下位階層には、「無生物」、「乗り物」および「乗り物（本体）」というノードがその順で属し、「乗り物（本体）」というノードの直下の階層には、「乗り物（本体（移動（陸圏）））」、および「乗り物（本体（移動（水圏）））」という２つのノードが属している。また、「乗り物（本体（移動（陸圏）））」というノードの直下の階層には「トラクター」というノードが、「乗り物（本体（移動（水圏）））」というノードの直下の階層には「船」というノードがそれぞれ属している。
【００４５】
「場所」という概念についても同様である。「場所」というノードの直下の階層には、「施設」および「自然」という２つのノードが属している。また、「施設」というノードの直下の階層には、「建物」というノードが属している。一方、「自然」というノードの下位階層には、「地勢」、「景観」、「景」および「風景」というノードがその順で属している。
【００４６】
なお、概念キーワードツリー４２０において、１つのノードには、１または複数のキーワードが関連付けられる。
また、概念キーワードツリー４２０としては、例えば、「http://www.kecl.ntt.co.jp/icl/mtg/resources/GoiTaikei/」のＵＲＬ（Uniform Resource Locator）のホームページで紹介されている電子辞書（日本語語彙大系ＣＤ−ＲＯＭ版）、「http://www.iijnet.or.jp/edr/」のＵＲＬのホームページで紹介されている電子辞書（ＥＤＲ電子化辞書）、および「http://www.cogsci.princeton.edu/~wn/」のＵＲＬのホームページで紹介されている電子辞書（WordNet）を利用することができる。
【００４７】
図５は、概念キーワードツリー４２０のデータ構造を示す図である。
概念キーワードツリー４２０には、図５に示すように、各キーワードごとに１つのレコードが登録されている。各レコードは、キーワードを登録したフィールド４２２と、キーワードが属する階層を登録したフィールド４２４とを含んで構成されている。
図５の例では、第１段目のレコードには、キーワードとして「人間」が、階層として「／名詞／具体／主体／人／人間」がそれぞれ登録されている。これは、「人間」というキーワードが「名詞」、「具体」、「主体」および「人」というキーワードの下位階層に属していることを示している。
【００４８】
また、記憶装置４２は、注目度情報記憶部１４を構成している。
記憶装置４２には、注目度情報を登録した注目度情報登録テーブル４４０が格納されている。
図６は、注目度情報登録テーブル４４０のデータ構造を示す図である。
注目度情報登録テーブル４４０は、図６に示すように、いくつかのサンプル画像について、そのサンプル画像の内容から想起される概念に適合するキーワードと、そのサンプル画像に対して主観調査等により求めた注目度とを対応付けて１つのレコードに登録している。各レコードは、キーワードを登録したフィールド４４２と、キーワードに対応する画像の注目度を登録したフィールド４４４とを含んで構成されている。ここで、注目度は、画像の物理的特徴および意味的特徴を考慮して０〜１の範囲の数値として求められる。
【００４９】
図６の例では、第１段目のレコードには、キーワードとして「人」が、注目度として「0.8」がそれぞれ登録されている。これは、あるサンプル画像の内容から想起されるキーワードが「人」であり、そのサンプル画像の注目度が「0.8」であることを示している。
図２に戻り、ＣＰＵ３０は、マイクロプロセッシングユニット等からなり、ＲＯＭ３２の所定領域に格納されている所定のプログラムを起動させ、そのプログラムに従って、図７のフローチャートに示す注目度算出処理を実行するようになっている。
【００５０】
図７は、注目度算出処理を示すフローチャートである。
注目度算出処理は、ＣＰＵ３０において実行されると、図７に示すように、まず、ステップＳ１００に移行するようになっている。
ステップＳ１００では、画像データ管理テーブル４００を参照して画像データを記憶装置４２から読み出し、ステップＳ１０２に移行して、記憶装置４２の注目度候補リストを初期化し、ステップＳ１０４に移行して、読み出した画像データに対応するキーワードを画像データ管理テーブル４００から読み出し、ステップＳ１０６に移行する。
【００５１】
ステップＳ１０６では、読み出したキーワードと同一のノードが概念キーワードツリー４２０に存在するか否かを判定し、同一のノードが存在すると判定したとき(Yes)は、そのノードを現在注目しているノード（以下、現ノードという。）とし、ステップＳ１０８に移行する。
ステップＳ１０８では、現ノードに関連付けられているキーワードが注目度情報登録テーブル４４０に登録されているか否かを判定し、現ノードに関連付けられているキーワードが登録されていると判定したとき(Yes)は、ステップＳ１１０に移行して、現ノードに関連付けられているキーワードに対応する注目度を注目度情報登録テーブル４４０から読み出し、ステップＳ１１２に移行して、読み出したキーワードおよび注目度を対応付けて注目度候補リストに登録し、ステップＳ１１４に移行する。
【００５２】
ステップＳ１１４では、読み出した画像データに対応する他のキーワードが画像データ管理テーブル４００に登録されているか否かを判定し、他のキーワードが登録されていないと判定したとき(No)は、ステップＳ１１６に移行して、注目度候補リストに基づいて画像データの注目度を決定する注目度決定処理を行い、ステップＳ１１８に移行する。
ステップＳ１１８では、他の画像データが記憶装置４２に格納されているか否かを判定し、他の画像データが格納されていないと判定したとき(No)は、ステップＳ１２０に移行して、読み出した画像データおよび決定した注目度に基づいて自動レイアウト処理を行い、一連の処理を終了して元の処理に復帰させる。
【００５３】
自動レイアウト処理としては、例えば、注目度の高い順にレイアウトに必要な数の画像を選択し、選択した画像のうち注目度の高いものを大きく配置し、注目度の低いものを小さく配置する処理などが考えられる。
一方、ステップＳ１１８で、他の画像データが記憶装置４２に格納されていると判定したとき(Yes)は、ステップＳ１００に移行する。
【００５４】
一方、ステップＳ１１４で、読み出した画像データに対応する他のキーワードが画像データ管理テーブル４００に登録されていると判定したとき(Yes)は、ステップＳ１０４に移行する。
一方、ステップＳ１０８で、現ノードに関連付けられているキーワードが注目度情報登録テーブル４４０に登録されていないと判定したとき(No)は、ステップＳ１２２に移行して、概念キーワードツリー４２０を参照して現ノードの１つ上位階層のノードに移動し、ステップＳ１２４に移行して、移動先のノードが概念キーワードツリー４２０に存在するか否かを判定し、移動先のノードが存在すると判定したとき(Yes)は、移動先のノードを現ノードとし、ステップＳ１０８に移行する。
【００５５】
一方、ステップＳ１２４で、移動先のノードが概念キーワードツリー４２０に存在しないと判定したとき(No)、およびステップＳ１０６で、読み出したキーワードと同一のノードが概念キーワードツリー４２０に存在しないと判定したとき(No)はいずれも、ステップＳ１１４に移行する。
次に、ステップＳ１１６の注目度決定処理を図８を参照しながら詳細に説明する。
【００５６】
図８は、注目度決定処理を示すフローチャートである。
注目度決定処理は、ステップＳ１１６において実行されると、図８に示すように、まず、ステップＳ２００に移行するようになっている。
ステップＳ２００では、記憶装置４２の一時記憶リストを初期化し、ステップＳ２０２に移行して、キーワードおよびそれに対応する注目度を注目度候補リストから読み出し、ステップＳ２０４に移行して、読み出したキーワードおよび注目度を一時記憶リストに登録し、ステップＳ２０６に移行する。
【００５７】
ステップＳ２０６では、他のキーワードおよびそれに対応する注目度が注目度候補リストに登録されているか否かを判定し、他のキーワードおよび注目度が登録されていると判定したとき(Yes)は、ステップＳ２０８に移行して、キーワードおよびそれに対応する注目度を注目度候補リストから読み出し、ステップＳ２１０に移行する。
ステップＳ２１０では、概念キーワードツリー４２０を参照して、読み出したキーワードが、一時記憶リストのいずれかのキーワードに対して概念的な包含関係を有するか否かを判定し、概念的な包含関係を有すると判定したとき(Yes)は、ステップＳ２１２に移行する。
【００５８】
ステップＳ２１２では、概念キーワードツリー４２０を参照して、読み出したキーワードが、一時記憶リストの包含関係を有する該当のキーワードの下位概念であるか否かを判定し、読み出したキーワードが下位概念であると判定したとき(Yes)は、ステップＳ２１４に移行して、一時記憶リストの包含関係を有する該当のキーワードおよびそれに対応する注目度を削除し、ステップＳ２１６に移行して、読み出したキーワードおよび注目度を一時記憶リストに登録し、ステップＳ２０６に移行する。
【００５９】
一方、ステップＳ２１２で、読み出したキーワードが、一時記憶リストの包含関係を有する該当のキーワードの下位概念でないと判定したとき(No)は、ステップＳ２０６に移行する。
一方、ステップＳ２１０で、読み出したキーワードが、一時記憶リストのいずれかのキーワードに対して概念的な包含関係を有しないと判定したとき(No)は、ステップＳ２１８に移行して、読み出したキーワードおよび注目度を一時記憶リストに登録し、ステップＳ２０６に移行する。
【００６０】
一方、ステップＳ２０６で、他のキーワードおよびそれに対応する注目度が注目度候補リストに登録されていないと判定したとき(No)は、ステップＳ２２０に移行して、一時記憶リストから最大の注目度を読み出し、読み出した注目度を画像データの注目度として決定し、一連の処理を終了して元の処理に復帰させる。
次に、本実施の形態の動作を説明する。
【００６１】
以下の説明では、画像データ管理テーブル４００、概念キーワードツリー４２０および注目度情報登録テーブル４４０のデータ構造は、それぞれ図３、図４および図６の通りであるとする。
図９は、概念キーワードツリー４２０に既知の注目度を割り当てた場合を示す図である。
【００６２】
注目度情報登録テーブル４４０には、「人」、「女」、「乗り物」、「船」、「建物」および「風景」という６つのキーワードに対してそれぞれ注目度が設定されている。概念キーワードツリー４２０においては、それら６つのキーワードと同一のノードが存在するので、図９に示すように、それらノードに対して注目度情報登録テーブル４４０の注目度を割り当てることができる。本実施の形態では、このように、概念キーワードツリー４２０に既知の注目度を割り当てた状態から画像の注目度を算出する。
【００６３】
まず、画像１の注目度を算出する場合を説明する。
レイアウト装置１００では、ステップＳ１００，Ｓ１０４を経て、画像１の画像データおよびそれに対応するキーワードが読み出される。画像１には、図３に示すように、１２個のキーワードが対応付けられているので、初めに先頭の「アジア」というキーワードが読み出される。しかし、概念キーワードツリー４２０には「アジア」というノードが存在しないので、キーワード「アジア」については、注目度を算出することができず処理が終了する。
【００６４】
次いで、ステップＳ１０４を再び経て、画像１に対応する次のキーワードとして「場所」が読み出される。概念キーワードツリー４２０には「場所」というノードが存在するので、ステップＳ１０８を経て、注目度情報登録テーブル４４０に現ノード「場所」が登録されているか否かが判定される。注目度情報登録テーブル４４０には現ノード「場所」が登録されていないので、ステップＳ１２２を経て、現ノードの１つ上位階層のノード「具体」に移動し、注目度情報登録テーブル４４０に現ノード「具体」が登録されているか否かが判定される。しかし、注目度情報登録テーブル４４０には現ノード「具体」が登録されていないので、ステップＳ１２２を再び経て、現ノードの１つ上位階層のノード「名詞」に移動し、注目度情報登録テーブル４４０に現ノード「名詞」が登録されているか否かが判定される。しかし、注目度情報登録テーブル４４０には現ノード「名詞」も登録されていないので、ステップＳ１２２を再び経て、現ノードの１つ上位階層のノードに移動しようとするが、概念キーワードツリー４２０にはこれ以上上位階層のノードが存在しないので、キーワード「場所」については、注目度を算出することができず処理が終了する。
【００６５】
次いで、ステップＳ１０４を再び経て、画像１に対応するキーワードとして「富士山」、「山」、「日本」、「松」、「植物」、「極東」、「樹木」および「盆栽」がその順で読み出されるが、いずれも概念キーワードツリー４２０に同一のノードが存在しないので、それらのキーワードについては、注目度を算出することができず処理が終了する。
次いで、ステップＳ１０４を再び経て、画像１に対応する次のキーワードとして「自然」が読み出される。しかし、ノード「自然」、その１つ上位階層のノード「場所」、そのさらに１つ上位階層のノード「具体」、およびそのさらに１つ上位階層のノード「名詞」も注目度情報登録テーブル４４０に登録されていないので、キーワード「自然」については、注目度を算出することができず処理が終了する。
【００６６】
次いで、ステップＳ１０４を再び経て、画像１に対応する次のキーワードとして「風景」が読み出される。注目度情報登録テーブル４４０にはノード「風景」が登録されているので、ステップＳ１１０，Ｓ１１２を経て、ノード「風景」に対応する注目度「0.2」が注目度情報登録テーブル４４０から読み出され、読み出されたキーワード「風景」および注目度「0.2」が対応付けられて注目度候補リストに登録される。
【００６７】
図１０は、注目度の算出結果を示す表である。
したがって、画像１については、図１０に示すように、「場所」、「自然」および「風景」というキーワードが概念キーワードツリー４２０に存在し、そのうち「風景」というキーワードについて注目度を算出することができた。
図１１は、注目度の決定結果を示す表である。
【００６８】
画像１に対応するすべてのキーワードについて注目度が算出されると、ステップＳ１１６を経て、注目度決定処理が行われる。この場合、画像１について注目度が１つしか得られなかったので、図１１に示すように、画像１の注目度として「0.2」が決定される。
次に、画像２の注目度を算出する場合を説明する。
画像２には、図３に示すように、７個のキーワードが対応付けられている。それらキーワードのうち「建物」および「風景」については、概念キーワードツリー４２０に存在しかつ注目度情報登録テーブル４４０に登録されているので、ノード「建物」に対応する注目度「0.4」が読み出され、読み出されたキーワード「建物」および注目度「0.4」が対応付けられて注目度候補リストに登録される。また、ノード「風景」に対応する注目度「0.2」が読み出され、読み出されたキーワード「風景」および注目度「0.2」が対応付けられて注目度候補リストに登録される。それ以外のキーワードについては、概念キーワードツリー４２０に存在しないか、注目度情報登録テーブル４４０に登録されていないので、注目度を算出することができず処理が終了する。
【００６９】
したがって、画像２については、図１０に示すように、「建物」および「風景」というキーワードが概念キーワードツリー４２０に存在し、それらキーワードについて注目度を算出することができた。
画像２に対応するすべてのキーワードについて注目度が算出されると、ステップＳ１１６を経て、注目度決定処理が行われる。この場合、画像２について注目度が２つ得られているので、図１１に示すように、それらのうち最大の注目度「0.4」が画像２の注目度として決定される。
【００７０】
次に、画像３の注目度を算出する場合を説明する。
画像３には、図３に示すように、１９個のキーワードが対応付けられている。それらキーワードのうち「男」については概念キーワードツリー４２０に存在するので、ステップＳ１０８を経て、注目度情報登録テーブル４４０に現ノード「男」が登録されているか否かが判定される。注目度情報登録テーブル４４０には現ノード「男」が登録されていないので、ステップＳ１２２を繰り返し経て、現ノードの１つ上位階層のノード「人間（男女）」、そのさらに１つの上位階層のノード「人間（生物学的特徴）」、そのさらに１つ上位階層のノード「人間」、そのさらに１つ上位階層のノード「人」の順でノードを移動していく。注目度情報登録テーブル４４０にはそれらノードのうち「人」が登録されているので、ステップＳ１１０，Ｓ１１２を経て、ノード「人」に対応する注目度「0.8」が注目度情報登録テーブル４４０から読み出され、読み出されたキーワード「男」および注目度「0.8」が対応付けられて注目度候補リストに登録される。また、画像３に対応するキーワードのうち「風景」については、概念キーワードツリー４２０に存在しかつ注目度情報登録テーブル４４０に登録されているので、ノード「風景」に対応する注目度「0.2」が読み出され、読み出されたキーワード「風景」および注目度「0.2」が対応付けられて注目度候補リストに登録される。それ以外のキーワードについては、概念キーワードツリー４２０に存在しないか、注目度情報登録テーブル４４０に登録されていないので、注目度を算出することができず処理が終了する。
【００７１】
したがって、画像３については、図１０に示すように、「男」および「風景」というキーワードが概念キーワードツリー４２０に存在し、それらキーワードについて注目度を算出することができた。
画像３に対応するすべてのキーワードについて注目度が算出されると、ステップＳ１１６を経て、注目度決定処理が行われる。この場合、画像３について注目度が２つ得られているので、図１１に示すように、それらのうち最大の注目度「0.8」が画像３の注目度として決定される。
【００７２】
次に、画像４の注目度を算出する場合を説明する。
画像４には、図３に示すように、１６個のキーワードが対応付けられている。それらキーワードのうち「乗り物」、「建物」、「船」および「風景」については、概念キーワードツリー４２０に存在しかつ注目度情報登録テーブル４４０に登録されているので、ノード「乗り物」、「建物」、「船」および「風景」に対応する注目度「0.5」、「0.4」、「0.7」および「0.2」がそれぞれ読み出され、読み出されたキーワードおよび注目度がそれぞれ対応付けられて注目度候補リストに登録される。それ以外のキーワードについては、概念キーワードツリー４２０に存在しないか、注目度情報登録テーブル４４０に登録されていないので、注目度を算出することができず処理が終了する。
【００７３】
したがって、画像４については、図１０に示すように、「乗り物」、「場所」、「建物」、「船」および「風景」というキーワードが概念キーワードツリー４２０に存在し、そのうち「乗り物」、「建物」、「船」および「風景」というキーワードについて注目度を算出することができた。
画像４に対応するすべてのキーワードについて注目度が算出されると、ステップＳ１１６を経て、注目度決定処理が行われる。注目度決定処理では、ステップＳ２０２を経て、キーワードおよびそれに対応する注目度が注目度候補リストから読み出される。注目度候補リストには、「乗り物」、「建物」、「船」および「風景」というキーワードおよびそれらに対応する注目度が登録されているので、初めに先頭の「乗り物」というキーワードおよびそれに対応する注目度「0.5」が読み出される。そして、ステップＳ２０４を経て、読み出されたキーワード「乗り物」および注目度「0.5」が一時記憶リストに登録される。
【００７４】
次いで、次のキーワードおよび注目度として「建物」および「0.4」が読み出される。キーワード「建物」は、一時記憶リストの「乗り物」に対して包含関係を有しないので、ステップＳ２１８を経て、読み出されたキーワード「建物」および注目度「0.4」が一時記憶リストに登録される。
次いで、次のキーワードおよび注目度として「船」および「0.7」が読み出される。キーワード「船」は、一時記憶リストの「乗り物」に対して下位概念であるので、ステップＳ２１４，Ｓ２１６を経て、キーワード「乗り物」および注目度「0.5」が一時記憶リストから削除され、代わりに、読み出されたキーワード「船」および注目度「0.7」が一時記憶リストに登録される。
【００７５】
次いで、次のキーワードおよび注目度として「風景」および「0.2」が読み出される。キーワード「風景」は、一時記憶リストの「建物」および「船」に対して包含関係を有しないので、ステップＳ２１８を経て、読み出されたキーワード「風景」および注目度「0.2」が一時記憶リストに登録される。
以上により、一時記憶リストには、「建物」および「0.4」、「船」および「0.7」、並びに「風景」および「0.2」がそれぞれ登録されることになる。注目度候補リストのすべてのキーワードについて処理が終了すると、ステップＳ２２０を経て、図１１に示すように、一時記憶リストから最大の注目度「0.7」が読み出され、読み出された注目度が画像４の注目度として決定される。
【００７６】
次に、画像５の注目度を算出する場合を説明する。
画像５には、図３に示すように、７個のキーワードが対応付けられている。それらキーワードのうち「トラクタ」については概念キーワードツリー４２０に存在するので、ステップＳ１０８を経て、注目度情報登録テーブル４４０に現ノード「トラクタ」が登録されているか否かが判定される。注目度情報登録テーブル４４０には現ノード「トラクタ」が登録されていないので、ステップＳ１２２を繰り返し経て、現ノードの１つ上位階層のノード「乗り物（本体（移動（陸圏）））」、そのさらに１つの上位階層のノード「乗り物（本体）」、そのさらに１つ上位階層のノード「乗り物」の順でノードを移動していく。注目度情報登録テーブル４４０にはそれらノードのうち「乗り物」が登録されているので、ステップＳ１１０，Ｓ１１２を経て、ノード「乗り物」に対応する注目度「0.5」が注目度情報登録テーブル４４０から読み出され、読み出されたキーワード「トラクタ」および注目度「0.5」が対応付けられて注目度候補リストに登録される。また、画像５に対応するキーワードのうち「乗り物」については、概念キーワードツリー４２０に存在しかつ注目度情報登録テーブル４４０に登録されているので、ノード「乗り物」に対応する注目度「0.5」が読み出され、読み出されたキーワード「乗り物」および注目度「0.5」が対応付けられて注目度候補リストに登録される。それ以外のキーワードについては、概念キーワードツリー４２０に存在しないか、注目度情報登録テーブル４４０に登録されていないので、注目度を算出することができず処理が終了する。
【００７７】
したがって、画像５については、図１０に示すように、「トラクタ」および「乗り物」というキーワードが概念キーワードツリー４２０に存在し、それらキーワードについて注目度を算出することができた。
画像５に対応するすべてのキーワードについて注目度が算出されると、ステップＳ１１６を経て、注目度決定処理が行われる。この場合、画像５について注目度が２つ得られているので、図１１に示すように、それらのうち最大の注目度「0.5」が画像５の注目度として決定される。
【００７８】
すべての画像１〜５について注目度が決定されると、ステップＳ１２０を経て、読み出された画像データおよび決定された注目度に基づいて自動レイアウト処理が行われる。
このようにして、本実施の形態では、画像のキーワードを読み出し、概念キーワードツリー４２０および注目度情報登録テーブル４４０に基づいて、読み出したキーワードに対応する注目度を算出するようになっている。
【００７９】
これにより、あらかじめいくつかの注目度を求めておけば、概念キーワードツリー４２０および注目度情報登録テーブル４４０からある程度確からしい注目度を算出することができる。
さらに、本実施の形態では、概念キーワードツリー４２０に含まれるキーワードのうち画像のキーワードと同一のノードを基点ノードとして、基点ノードよりも上位階層のノードに関連付けられているキーワードでかつ注目度情報登録テーブル４４０の注目度情報に対応するキーワードを概念キーワードツリー４２０のなかから検索し、索出したキーワードに対応する注目度情報に基づいて注目度を算出するようになっている。
【００８０】
これにより、画像の注目度として、それよりも上位階層のキーワードの注目度が採用されるので、より確からしい注目度を算出することができる。
さらに、本実施の形態では、同一の画像データにつき複数のキーワードが対応付けられているときは、各キーワードごとに注目度を算出し、算出した注目度のうち最大のものを画像の注目度として決定するようになっている。
【００８１】
これにより、複数のキーワードが対応付けられた画像の注目度として、それらキーワードからそれぞれ算出される注目度のうち最大のものが決定されるので、より確からしい注目度を算出することができる。
上記実施の形態において、画像データ記憶部１０および記憶装置４２は、発明４、８または１２の画像データ記憶手段に対応し、概念キーワードツリー記憶部１２および記憶装置４２は、発明１、２、５、６、９または１０の概念キーワードツリー記憶手段に対応している。また、注目度情報記憶部１４および記憶装置４２は、発明１、５若しくは９の特徴量情報記憶手段、または発明２、３、６、７、１０若しくは１１の注目度情報記憶手段に対応し、画像データ取得部１６およびステップＳ１０４は、発明１ないし４のキーワード取得手段に対応している。
【００８２】
また、上記実施の形態において、ステップＳ１０４は、発明５ないし１２のキーワード取得ステップに対応し、注目度算出部１８およびステップＳ１０６〜Ｓ１１６，Ｓ１２２，Ｓ１２４は、発明１の特徴量算出手段、または発明２ないし４の注目度算出手段に対応している。また、ステップＳ１０６〜Ｓ１１６，Ｓ１２２，Ｓ１２４は、発明５若しくは９の特徴量算出ステップ、または発明６ないし８、１０ないし１２の注目度算出ステップに対応し、注目度情報は、発明１、５または９の特徴量情報に対応している。
【００８３】
なお、上記実施の形態においては、画像のキーワードと同一のノードが概念キーワードツリー４２０に存在するか否かを判定し、同一のノードが存在しないと判定したときは、そのキーワードについては注目度を算出しないように構成したが、これに限らず、同一のノードが存在しないと判定したときは、さらに、画像のキーワードと概念的に同種のキーワードが概念キーワードツリー４２０に存在するか否かを判定し、概念的に同種のキーワードが存在すると判定したときは、そのノードを基点ノードとして上記同様の処理を実行するように構成することもできる。
【００８４】
また、上記実施の形態においては、画像データ記憶部１０、概念キーワードツリー記憶部１２および注目度情報記憶部１４をレイアウト装置１００の外部装置として設けたが、これに限らず、画像データ記憶部１０、概念キーワードツリー記憶部１２または注目度情報記憶部１４をネットワーク上の任意の端末に設け、レイアウト装置１００とそれら端末とをネットワークで接続し、レイアウト装置１００がそれら端末のＤＢ１０〜１４を利用するように構成することもできる。
【００８５】
また、上記実施の形態において、図７および図８のフローチャートに示す処理を実行するにあたってはいずれも、ＲＯＭ３２にあらかじめ格納されている制御プログラムを実行する場合について説明したが、これに限らず、これらの手順を示したプログラムが記憶された記憶媒体から、そのプログラムをＲＡＭ３４に読み込んで実行するようにしてもよい。
【００８６】
ここで、記憶媒体とは、ＲＡＭ、ＲＯＭ等の半導体記憶媒体、ＦＤ、ＨＤ等の磁気記憶型記憶媒体、ＣＤ、ＣＤＶ、ＬＤ、ＤＶＤ等の光学的読取方式記憶媒体、ＭＯ等の磁気記憶型／光学的読取方式記憶媒体であって、電子的、磁気的、光学的等の読み取り方法のいかんにかかわらず、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体であれば、あらゆる記憶媒体を含むものである。
【００８７】
また、上記実施の形態においては、本発明に係る特徴量算出システム、注目度算出システム、特徴量算出プログラムおよび注目度算出プログラム、並びに特徴量算出方法および注目度算出方法を、画像の注目度を算出し、算出した注目度に基づいてレイアウトを行う場合について適用したが、これに限らず、本発明の主旨を逸脱しない範囲で他の場合にも適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００８８】
【図１】レイアウト装置１００の機能概要を示す機能ブロック図である。
【図２】レイアウト装置１００のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図３】画像データ管理テーブル４００のデータ構造を示す図である。
【図４】概念キーワードツリー４２０のツリー構造を示す図である。
【図５】概念キーワードツリー４２０のデータ構造を示す図である。
【図６】注目度情報登録テーブル４４０のデータ構造を示す図である。
【図７】注目度算出処理を示すフローチャートである。
【図８】注目度決定処理を示すフローチャートである。
【図９】概念キーワードツリー４２０に既知の注目度を割り当てた場合を示す図である。
【図１０】注目度の算出結果を示す表である。
【図１１】注目度の決定結果を示す表である。
【符号の説明】
【００８９】
１００…レイアウト装置，  １０…画像データ記憶部，  １２…概念キーワードツリー記憶部，  １４…注目度情報記憶部，  １６…画像データ取得部，  １８…注目度算出部，  ２０…レイアウト部，  ３０…ＣＰＵ，  ３２…ＲＯＭ，  ３４…ＲＡＭ，  ３８…Ｉ／Ｆ，  ３９…バス，  ４０…入力装置，  ４２…記憶装置，  ４４…表示装置，  ４００…画像データ管理テーブル，  ４２０…概念キーワードツリー，  ４４０…注目度情報登録テーブル
【図１】
2006085217.tif 000003
【図２】
2006085217.tif 000004
【図３】
2006085217.tif 000005
【図４】
2006085217.tif 000006
【図５】
2006085217.tif 000007
【図６】
2006085217.tif 000008
【図７】
2006085217.tif 000009
【図８】
2006085217.tif 000010
【図９】
2006085217.tif 000011
【図１０】
2006085217.tif 000012
【図１１】
2006085217.tif 000013