(57)【要約】【課題】デジタルコンテンツの形式変換に依存せず、かつ、高速で少ないデータ量でコンテンツの同一性や類似性の検索を実現するためのデジタルコンテンツ特徴量抽出装置を提供する。【解決手段】デジタルコンテンツを複数の領域に分割する手段（１２０）、前記分割された各領域ごとに特徴量を計算する手段（１３０）、各領域の特徴量を、その特徴量値をもとに順序付けする手段（１４０）を有し、各領域の特徴量の順序情報をデジタルコンテンツの特徴量とすることを特徴とする。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
デジタルコンテンツを複数の領域に分割する手段と、前記分割された各領域ごとに特徴量を計算する手段と、各領域の特徴量を、その特徴量値をもとに順序付けする手段とを有し、各領域の特徴量の順序情報をデジタルコンテンツの特徴量とすることを特徴とするデジタルコンテンツ特徴量抽出装置。
【請求項２】
デジタルコンテンツを複数の領域に分割する手段と、前記分割された各領域ごとに特徴量を計算する手段と、各領域の特徴量を、その特徴量値をもとに順序付けする手段と、各領域の特徴量の順序情報から一部領域の部分順序情報を選択する手段とを有し、前記部分順序情報をデジタルコンテンツの特徴量とすることを特徴とするデジタルコンテンツ特徴量抽出装置。
【請求項３】
デジタルコンテンツの特徴量を抽出する処理をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
デジタルコンテンツを複数の領域に分割する処理と、前記分割された各領域ごとに特徴量を計算する処理と、各領域の特徴量を、その特徴量値をもとに順序付けする処理と、各領域の特徴量の順序情報をデジタルコンテンツの特徴量として出力する処理をコンピュータに実行させることを特徴とするデジタルコンテンツ特徴量抽出プログラム。
【請求項４】
デジタルコンテンツの特徴量を抽出する処理をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
デジタルコンテンツを複数の領域に分割する処理と、前記分割された各領域ごとに特徴量を計算する処理と、各領域の特徴量を、その特徴量値をもとに順序付けする処理と、各領域の特徴量の順序情報から一部領域の部分順序情報を選択する処理と、前記部分順序情報をデジタルコンテンツの特徴量として出力する処理をコンピュータに実行させることを特徴とするデジタルコンテンツ特徴量抽出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、インターネット等のネットワーク上で流通するデジタルコンテンツに対し、コンテンツの不正使用探索などのために同一または類似のコンテンツを検索するための技術分野に属し、特にコンテンツ検索のためのコンテンツ特徴量抽出技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来のコンテンツ検索技術においては、例えば、あらかじめ電子透かし技術を用いてコンテンツに識別子の埋め込みを行い、この識別子を検出することによりコンテンツの同一性を確認していた。一方、コンテンツの特徴量に着目する場合には、デジタルコンテンツのハッシュ関数を用いてハッシュ値を求め、このハッシュ値を用いてコンテンツの同一性を確認していた。あるいは、デジタルコンテンツ全体の特徴量を抽出し、この特徴量を用いてコンテンツの同一性または類似性を確認していた（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
【特許文献１】特開平５−２４２１６１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記従来手法において、電子透かし技術はコンテンツ自体に情報を埋め込むために事前処理が必要となるという問題があった。また、コンテンツの品質が劣化し高品質画像などへの適用が困難であるという問題があった。また、ハッシュ値を用いた場合では、コンテンツの本質を変えないような変更（画像形式の変更・画像サイズ変更・文字コードの変更など）が行われた場合にも特徴量が変化し同一と判定されないという問題があった。また、デジタルコンテンツ全体の特徴量を用いる場合では、デジタルコンテンツのサイズが巨大になると、特徴量情報も巨大となり、特にクライアントサーバ構成の場合において、特徴量の抽出をクライアントで行い、それをサーバに送信して、コンテンツの検索に用いる場合には、クライアントからサーバヘのデータ送信・解析時間が膨大になるという問題があった。
【０００５】
本発明は、このような実情に鑑みてなされたものであり、その目的は、デジタルコンテンツの形式変換に依存せず、かつ、高速にコンテンツの同一性または類似性を確認する場合に有効であるデジタルコンテンツ特徴量抽出装置及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明によるデジタルコンテンツ特徴量抽出装置は、デジタルコンテンツを複数の領域に分割する手段と、前記分割された各領域ごとに特徴量を計算する手段と、各領域の特徴量を、その特徴量値をもとに順序付けする手段とを有し、各領域の特徴量の順序情報をデジタルコンテンツ全体の特徴量とすることを特徴とする。
【０００７】
また、本発明によるデジタルコンテンツ特徴量抽出装置は、デジタルコンテンツを複数の領域に分割する手段と、前記分割された各領域ごとに特徴量を計算する手段と、各領域の特徴量を、その特徴量値をもとに順序付けする手段と、各領域の特徴量の順序情報から一部領域の部分順序情報を選択する手段とを有し、前記部分順序情報をデジタルコンテンツ全体の特徴量とすることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、デジタルコンテンツを複数の領域に分割して各領域の特徴量をコンテンツの特徴量と見做すことにより、デジタルコンテンツの形式やサイズ変更などに依存せずに特徴量を抽出できるという効果がある。さらに、デジタルコンテンツの各領域における特徴量の順序情報をコンテンツの特徴量とすることで、同一性または類似性の確認に必要となるデータ量を削減することができるという効果がある。さらに、デジタルコンテンツの領域ごとの特徴量の順序関係のうち一部を選択することで、コンテンツの形式やサイズ変更への非依存度を低下させることなく、識別に必要となるデータ量をさらに削減するとともに高速な計算を実現できるという効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。
＜基本構成＞
図１は本発明に係るデジタルコンテンツ特徴量抽出装置の基本構成を示す。本デジタルコンテンツ特徴量抽出装置１００は、処理対象のデジタルコンテンツを入力する入力部１１０、該デジタルコンテンツを複数領域に分割処理する領域計算部１２０、各領域の特徴量を計算する特徴量計算部１３０、デジタルコンテンツ全体の特徴量情報として各領域の特徴量情報を出力する出力部１４０から構成される。図２に本デジタルコンテンツ特徴量抽出量の動作フローを示す。
【００１０】
デジタルコンテンツ特徴量抽出装置１００は、処理対象のデジタルコンテンツ（以下、単にコンテンツ）が入力部１１０より入力されると（Ｓ１１）、該コンテンツを領域計算部１２０へ渡す。コンテンツの入力形態は任意であり、例えば、直接入力してもあるいはネットワークを介して入力してもよい。
【００１１】
領域計算部１２０では領域分割処理により、あらかじめ設定された個数またはコンテンツの大きさなどの特性に応じた個数の複数領域にコンテンツを分割する（Ｓ１２）。例えば、静止画コンテンツを扱う場合には、図３に示すように画像をある領域ごとに分割する、または音声・動画コンテンツを扱う場合には特定の時間ごとにコンテンツを分割する、などの分割方法が適用可能である。
【００１２】
次に、特徴量計算部１３０では、分割された各領域についての特徴量を計算する（Ｓ１３）。ここで、特徴量は各コンテンツの特性を表す値であり、対象とするコンテンツの種別や形式、利用するサービスなどによって異なる可能性がある。例えば、静止画においては、領域内の色情報（平均値・分散値・輝度値・色差）、形状情報・周波数変換値などを特徴量として用いることができ、音声においては周波数、振幅、また、文字列情報では各文字の出現頻度などが考えられる。
【００１３】
最後に、出力部１４０にて、計算した各領域の特徴量情報をコンテンツ全体の特徴量として出力する（Ｓ１４）。特徴量情報の出力形態も任意である。
【００１４】
複数のコンテンツの同一性または類似性を確認する際には、この一連の処理Ｓ１１〜Ｓ１４をそれぞれのコンテンツに対し実施し、出力された特微量情報を比較することで確認することができる。また、１つのコンテンツの特徴量情報を同様に出力し、これをあらかじめ計算しておいた１ないしは複数のコンテンツの特微量情報と比較することで、同一または類似コンテンツの検索が可能となる。
【００１５】
＜実施例１＞
図４に本実施例の構成を示す。本実施例は、図１の構成に領域特徴量順序計算部１５０を追加したものである。図５に本実施例の動作フローを示す。
【００１６】
デジタルコンテンツ特徴量抽出装置１００は、コンテンツの特徴量を抽出するにあたり、入力部１１０より処理対象のコンテンツが入力されると（Ｓ２１）、該コンテンツを領域計算部１２０へ渡す。領域計算部１２０では領域分割処理により、あらかじめ設定された個数またはコンテンツの大きさなどの特性に応じた個数の複数領域にコンテンツを分割する（Ｓ２２）。次に、特徴量計算部１３０では、分割された各領域について特徴量を計算する（Ｓ２３）。ここまでは、図１、図２と同じである。
【００１７】
次に、領域特徴量順序計算部１５０において、上記特徴量計算部１３０で計算された各領域ごとの特徴量値をキーとして、各領域の昇順または降順あるいは独自の順序関数に従い順序付け（ソート）を行う（Ｓ２４）。その後、この領域特徴量順序計算部１５０にて求めた各領域の特徴量の順序情報を当該コンテンツ全体の特徴量として、出力部１４０にて出力する。なお、領域特徴量順序計算処理は、特徴量計算部１３０で領域特徴量計算処理を行う際に同時に行うことも可能である（Ｓ２５）。
【００１８】
本実施例では、特徴量値を用いず、領域の並び順のみに注目してコンテンツの同一性または類似性を確認することが可能となる。この領域の並び順に注目した場合は、一般にコンテンツをｎ個の領域に分割した場合、ｎ！種類のコンテンツを識別可能であり、例えば、ｎ＝１００とした場合には１０＾１５７（“＾”はべき乗）以上のコンテンツが識別できる。また、特徴量値の情報を用いずに領域の順序情報のみを用いるため、特徴量の情報量が少なくすることができる。これは、例えば、特徴量の抽出をクライアントで行い、出力された特徴量をサーバに送信し、サーバ側に蓄積されたコンテンツを検索するような際に有効である。
【００１９】
＜実施例２＞
図６に本実施例の構成を示す。本実施例は、図４の構成に更に領域選択部１６０を追加したものである。図７に本実施例の動作フローを示す。
【００２０】
デジタルコンテンツ特徴量抽出装置１００は、コンテンツの特徴量を抽出するにあたり、入力部１１０より処理対象のコンテンツが入力されると（Ｓ３１）、該コンテンツを領域計算部１２０へ渡す。領域計算部１２０では領域分割処理により、あらかじめ設定された個数またはコンテンツの大きさなどの特性に応じた個数の複数領域にコンテンツを分割する（Ｓ３２）。次に、特徴量計算部１３０では、分割された各領域についての特微量を計算する（Ｓ３３）。次に、領域特徴量順序計算部１５０において、特徴量計算部１３０で計算された各領域ごとの特徴量値をキーとして、各領域のソートを行う（Ｓ３４）。ここまでは実施例１と同様である。
【００２１】
本実施例では、次に、領域選択部１６０において、上記領域特徴量順序計算部１５０でソートされた領域の順序情報から一部領域の順序情報（以下、部分順序情報）を選択する（Ｓ３５）。そして、この部分順序情報を当該コンテンツ全体の特徴量として、出力部１４０にて出力する（Ｓ３６）。
【００２２】
部分順序情報の選択方法については、コンテンツの種別や対象とするサービスについて選択可能である。
【００２３】
図８乃至図１０に、部分順序情報の選択方法の一例を示す。なお、選択方法は、これに限られるものでないことは云うまでもない。
図８は、領域の順序情報から等間隔（矢印）でブロックを選択し、例えば、そのブロック番号列を特徴量情報（部分順序情報）とするものである。ｎ個の領域からｍ個を選択する場合、特徴量値がint（ｋ*(ｎ/ｍ)）｛ｋ＝１，・・・，ｍ｝番目に小さい（大きい）領域を選択する。
【００２４】
図９は、特徴量の微分値（隣りに並んだ特徴量値の差分）の大きいものを特徴量情報とするものである。ｎ個の領域からｍ個を選択する場合に、特徴量値でソートしたブロックの並びの隣り合うものの差分を計算し、この値が大きいものからｍ個を選択し、特徴量情報（部分順序情報）とする。
【００２５】
図１０は、ある範囲内（図１０では下部矢印の範囲）の特徴量値の平均に最も近いブロックの特徴量を用い、その順序関係を基にコンテンツを検索するものである。ｎ個の領域からｍ個を選択する場合に、｛ｋ＝１，・・・，ｍ｝として（int（（ｋ−１）*（ｎ/ｍ））＋１）番目のブロックから（int（ｋ*(ｎ/ｍ)））番目のブロックまでの特徴量値の平均値を求め、その平均値に最も近い特徴量値を持つブロック番号を特徴量情報（部分順序情報）とする。
【００２６】
図８、図９、図１０の全ての選択方法において、抽出する順序情報の量をｍ／ｎに削減できる。また、図８の選択方法では、ｍ個の領域を抽出する処理は非常に簡便であるため高速な処理が可能である。
【００２７】
図９の選択方法では、順序関係のうち差分の大きいものに注目している。特徴量値の差分が大きいものについては、一般にそれだけ特徴的な領域であることが多く、コンテンツの形式変換やリサイズに伴うノイズの影響を受けにくいと考えられる。このように、コンテンツの形式やサイズの変更への非依存度を損うことなく、少ない情報でコンテンツの識別が可能である。
【００２８】
図１０の選択方法では、特徴量値の平均値を基に領域選択を行うため、ノイズ等で突出した値からの影響を削減できると考えられる。
【００２９】
なお、図８、図９、図１０に示した方法の他にも、中央値を用いる方法、ランダムな選択を行う方法、前方／後方からの選択などといった様々な選択方法を適用可能である。
【００３０】
図１、図４、図６で示したデジタルコンテンツ特徴量抽出装置の一部もしくは全部の処理機能をコンピュータのプログラムで構成し、そのプログラムをコンピュータを用いて実行して本発明装置を実現することができること、あるいは、図２、図５、図７で示した処理手順をコンピュータのプログラムで構成し、そのプログラムをコンピュータに実行させることができることは言うまでもない。また、コンピュータでその処理機能を実現するためのプログラム、あるいは、コンピュータにその処理手順を実行させるためのプログラムを、そのコンピュータが読み取り可能な記録媒体、例えば、ＦＤ、ＭＯ、ＲＯＭ、メモリカード、ＣＤ、ＤＶＤ、リムーバブルディスクなどに記録して、保存したり、提供したりすることができるとともに、インターネット等のネットワークを通してそのプログラムを配布したりすることが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】本発明のデジタルコンテンツ特徴量抽出装置の基本構成図。
【図２】図１の動作フロー図。
【図３】領域分割の一例を示す図。
【図４】本発明の実施例１の構成図。
【図５】図４の動作フロー図。
【図６】本発明の実施例２の構成図。
【図７】図６の動作フロー図。
【図８】領域選択方法の一例（その一）を示す図。
【図９】領域選択方法の一例（その二）を示す図。
【図１０】領域選択方法の一例（その三）を示す図。
【符号の説明】
【００３２】
１００  デジタルコンテンツ特徴量抽出装置
１１０  入力部
１２０  領域計算部
１３０  特徴量計算部
１４０  出力部
１５０  領域特徴量順序計算部
１６０  領域選択部
【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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【図１０】
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