(57)【要約】【課題】  複数の画像から得られる個々の画像所有者の嗜好を捉えた効果の高い広告表示を実現する。【解決手段】  複数画像の共通要素を抽出し、その共通要素に対応した広告を広告データベース内から選択し、表示することで実現する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像所持者が所持する記録媒体内に記録されている画像群と、
類似画像検索による画像の比較、一致性判断を行う画像検索手段と、
類似画像検索に用いる代表画像群と、
複数画像の共通要素に対応した広告からなる広告データベースと、
を使用する広告表示方法。
【請求項２】
前記広告の表示を行うか否かを選択可能であることを特徴とする請求項１記載の広告表示方法。
【請求項３】
前記広告の表示数を選択可能であることを特徴とする請求項１記載の広告表示方法。
【請求項４】
複数の画像所持者がネットワーク内のサーバ上等で共有している記録媒体内に記録されている画像群を前記類似画像検索の対象とすることを特徴とする請求項１記載の広告表示方法。
【請求項５】
前記広告表示に対応した共通要素の抽出方法を随時追加可能とすることを特徴とする請求項１記載の広告表示方法。
【請求項６】
前記広告表示を画像所持者が許可することで広告主の管理するネットワーク上の記録領域を該画像所持者が使用可能となることを特徴とする請求項１記載の広告表示方法。
【請求項７】
画像所持者が許可した前記広告表示の数量が多いほど前記ネットワーク上の記録領域を該画像所持者が多く使用可能となることを特徴とする請求項１記載の広告表示方法。
【請求項８】
前記類似画像検索結果の共通要素を定量的に評価し、広告データベース内の対応した広告との対応度合いが高いほど広告を大きく表示することを特徴とする請求項１記載の広告表示方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、広告表示方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタルカメラやカメラ付き携帯電話、大容量で安価な記録媒体の普及により、多数の画像閲覧や検索が一般的になりつつある。また、広告の効果を高めるために、画像と広告を関連付ける手法が提案されつつある。画像に広告用のテキストを付加する方法や、画像処理を行って広告用の特徴量を抽出する方法が提案されている。例えば、特許文献１においては人物画像から性別、年齢、衣服等の人物を特定する情報を抽出し、広告表示に利用している。このような手段により、より個々の人物に応じた効果的な広告が可能となる。
【特許文献１】特開２００２−７３３２１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上記特許文献１に見られるような方法では、単体の画像から得られる情報のみに着目しているため、複数の画像から捉えられる情報には対応できない。近年一人のユーザが多数の画像を所持し、閲覧する状況は一般的である。そこで、ユーザが所持する複数の画像における共通の特徴に着目すると、単体の画像からでは得られない個々のユーザの嗜好が得られる。その情報を利用することでより効果的な広告の表示が可能となる。
【０００４】
そこで、本提案では複数の画像における共通の特徴を利用して、より効果的な広告の表示を実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の公告表示方法は、以下の構成要素を使用することを特徴とする。
【０００６】
画像所持者が所持する記録媒体内に記録されている画像群、類似画像検索による画像の比較、一致性判断を行う画像検索手段、類似画像検索に用いる代表画像群、複数画像の共通要素に対応した広告からなる広告データベース。
【０００７】
前記広告の表示を行うか否かを選択可能であることを特徴とする。
【０００８】
前記広告の表示数を選択可能であることを特徴とする。
【０００９】
複数の画像所持者がネットワーク内のサーバ上等で共有している記録媒体内に記録されている画像群を前記類似画像検索の対象とすることを特徴とする。
【００１０】
前記広告表示に対応した共通要素の抽出方法を随時追加可能とすることを特徴とする。
【００１１】
前記広告表示を画像所持者が許可することで広告主の管理するネットワーク上の記録領域を該画像所持者が使用可能となることを特徴とする。
【００１２】
画像所持者が許可した前記広告表示の数量が多いほど前記ネットワーク上の記録領域を該画像所持者が多く使用可能となることを特徴とする。
【００１３】
前記類似画像検索結果の共通要素を定量的に評価し、広告データベース内の対応した広告との対応度合いが高いほど広告を大きく表示することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
第一に、請求項１による本実現手段により単体の画像からでは得られないユーザの嗜好を把握し、ユーザの興味を喚起する広告を表示することが可能となる効果を有する。また、所持する画像の内容が変化した場合には、その変化を個々のユーザにおける嗜好の変化として捉え、表示される広告の変化として反映することが可能となる可能を有する。また、広告主にとってはより広告内容に興味のあるユーザに広告を表示することが可能となるため、広告の効率が上昇する効果を有する。また、ユーザが検索した結果の画像群は検索時のユーザの興味を強く反映していると考えられるため、より効果的な広告表示が可能となる効果を有する。
【００１５】
第二に、請求項２による本実現手段により、ユーザが広告の表示を望まない場合に表示を抑制する効果を有する。
【００１６】
第三に、請求項３による本実現手段により、第四に、請求項４による本実現手段により、広く公開されているネットワーク上の記録媒体内の画像における共通要素から広告を表示することで、画像所持者と共通の嗜好を持つ該画像所持者以外の画像閲覧者に対して有効な広告を表示可能となる効果を有する。
【００１７】
第五に、請求項５による本実現手段により、広告主は随時、有効な広告のために類似画像検索結果の共通要素の扱いを追加、変更することが可能となる。
【００１８】
第六に、請求項６による本実現手段により、広告主は広告の表示が可能となり、ユーザは安価にネットワーク上の記録領域を使用可能となる効果を有する。
【００１９】
第七に、請求項７による本実現手段により、広告主はより多くの広告表示の可能性が増加し、ユーザは広告表示の量を選択することでネットワーク上の記録領域の量を選択可能となる効果を有する。
【００２０】
第八に、請求項８による本実現手段により、広告主は広告の効果が高いと思われるユーザに対してより広告を強調することが可能となる効果を有する。また、同時に表示される他の広告に対してもより広告を強調することが可能となる効果を有する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
本発明における最良の形態は以下に示す形態である。
【００２２】
（第一の実施形態）
本実施形態では画像ファイル群は一般的なＰＣ内部のＨＤＤ内に存在することとする。昨今のＨＤＤは数十ギガバイトの大容量が通常であり、デジタルカメラやカメラ付き携帯電話の普及により、格納されている画像ファイルの数も膨大になっている。
【００２３】
まず、図１を用いて本実施形態における類似画像検索から広告表示までの流れを示す。１０はＨＤＤ内部に多数格納されている画像ファイルからなる画像ファイル群であり、１１は類似画像検索を行った結果得られた画像群である。類似画像検索を行う検索手法は限定しないが、一般的な類似画像検索手法においては、画像全体の明暗を表現したヒストグラムや画像の周波数成分に着目した輪郭抽出が用いられる。その他、色情報の利用や被写体の形状、傾き等の情報も類似検索に利用される。なお、検索効果の向上のためには人物の識別認識や表情の認識など、より高度な特徴量を利用した検索手法を用いる必要がある。
【００２４】
次に、広告主が表示させたい広告に関連する共通要素を検出する検出手法によって検出された共通要素を１２として抽出することとする。
【００２５】
１２は類似画像検索結果画像群から得られた共通要素であり、本実施形態では「動物」と「ペット」という内容の共通要素が得られたものとする。より具体的には広告主は「動物」や「ペット」といった要素を画像から抽出可能なアルゴリズムを用意し、この例では類似画像検索結果１１がそれらの要素を多く含む画像群である。
【００２６】
類似画像検索を行う行為はユーザが注目する画像群を選択する行為であるため、類似画像検索結果の画像群１１から共通要素１２を抽出し、広告を選択することは効果的であると考えられる。
【００２７】
図１内の共通要素１２内の数値は共通要素の数量を示しており、ここでは、類似画像として得られた画像群１１に含まれる「動物」要素の総量を「５０」、「ペット」要素の総量を「２０」として表している。
【００２８】
広告主は広告内容に対応した特徴抽出手法をそれぞれ考案し、画像群から抽出するが、特徴の抽出は画像の検索に用いられるわけではないので、リアルタイムに行う必要はなく、随時バックグラウンドで実行すればよい。また、広告主がより限定した広告を出したい場合を考える。例えば本実施形態では共通要素「ペット」は「動物」よりも一般的には範囲が狭く、さらに「ペット」の中でも特定の種類の動物のみを対象とした広告に対応した共通要素を考案する場合は、さらに詳細な特徴抽出が必要となると考えられる。詳細な特徴抽出ほど画像の処理に時間がかかるが、リアルタイムに行う必要がないため、広告主は特徴抽出の負荷を比較的考慮する必要がなくなる。
【００２９】
次に図２を用いて広告を選択する流れを示す。共通要素１２である「動物」「ペット」に関連する広告が広告データベース１３から選択される。共通要素１２と広告データベース１３内の広告の対応は一対一になっている。例えば、本実施形態では広告Ａ（動物園）の広告主は「動物」要素を抽出するアルゴリズムを用意し、そのアルゴリズムによって「動物」要素を抽出しているため、「動物」要素と広告Ａ（動物園）の対応はなされている。また、「ペット」要素に関しては広告Ｄ（ペットショップ）が対応していることとする。本実施形態では共通要素１２として高い値を持つ「動物」「ペット」に対応する広告Ａと広告Ｄが広告として選択され表示されることとなる。
【００３０】
広告データベース内部の広告は広告主が随時変更可能であり、広告の内容を変更したり、広告の内容に期限があるものであれば削除したりすることが自由に実行される。
【００３１】
次に図３に実際の広告表示の例を示す。３０は表示媒体であり、本実施形態ではＰＣのディスプレイであるとする。３１はユーザが所持している画像群から類似画像検索を行った結果の画像群であり、図１の画像群１０が表示媒体３０に表示されたものである。また、３２は画像群３１の共通要素である「動物」「ペット」に対応した広告であり、広告の形態としてはここではバナー広告であるとする。
【００３２】
このように複数の画像に共通して見られる要素はユーザの嗜好を反映していると考えられるため、共通の要素に対応した広告を選択し、表示することでより効果的な広告となると考えられる。
【００３３】
本実施形態においては類似画像検索結果の画像から共通要素を抽出したが、類似画像検索の結果ではなく、ユーザが所持する全ての画像から共通要素を抽出し、広告を表示しても良い。
【００３４】
また、本実施形態においては画像ファイル群がＨＤＤ内にあることとしたが、近年デジタルカメラやカメラ付き携帯電話に用いられるフラッシュメモリや、ＰＣやＤＶＤレコーダーで書き込むことが一般的になっているＤＶＤメディアも大容量の記録媒体であり、画像を多く格納する記録媒体として考えられる。なお、ネットワーク上の記録媒体上に複数のユーザが画像を共有しているような場合は、共通の嗜好を持つ複数のユーザに対し、有効な広告を表示することが可能となる。
【００３５】
さらに、本実施形態にはないが、例えば、飲料であれば「缶の色」と「商品名のロゴ」、服飾品であれば「形」、「色」、「ブランドのロゴ」等が共通要素として挙げられる。「商品名のロゴ」や「ブランドのロゴ」は文字認識によって抽出可能であるが、こういった文字認識も特徴抽出手法として考えられる。
【００３６】
加えて、それぞれの画像にメタデータとして付加されている情報を画像処理されて抽出される共通要素とあわせて広告表示の判断基準とすることも考えられる。画像に付加されるメタデータとしては撮影日時や撮影場所、閲覧回数、画像サイズ、撮影条件等さまざまな情報が考えられるが、広告主はこれらの情報を自由に組み合わせて有効な広告表示の判断基準として考えることが可能である。
【００３７】
画像の表示領域に余裕がある場合は、共通要素の値が多いほど表示する広告も大きくすることでより広告効果を高めることが可能である。例としては上記の実施形態中の「動物」「ペット」といった共通要素の場合は、「動物」の方が共通要素の量を比較した場合に多いため、表示する広告を大きくする。
【００３８】
（第二の実施形態）
本実施形態はＰＣに限定するものではなく、デジタルカメラや携帯電話、ＤＶＤレコーダーとその接続先のテレビ等で実施可能である。図４の４０はデジタルカメラであり、画像表示媒体はデジタルカメラ裏面の液晶ディスプレイとなる。デジタルカメラや携帯電話は表示媒体として液晶ディスプレイが一般的であるが、ＰＣやテレビの表示領域と比較して表示可能な画像情報が少ない。そのため、広告の表示に用いる領域は広く確保できないことが一般的であるため、図４の本実施形態では共通要素を多く含む画像の下に小型のバナーとして表示している。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】第一の実施形態における類似画像検索から広告表示までの概要図である。
【図２】第一の実施形態における共通要素から広告を選択するまでの概要図である。
【図３】第一の実施形態における表示媒体における表示例である。
【図４】第二の実施形態における表示媒体における表示例である。
【符号の説明】
【００４０】
１０  ユーザ所持の画像群
１１  類似画像検索結果の画像群 
１２  共通要素 
１３  広告データベース 
３０  画像表示媒体 
３１  表示画像群
３２  バナー広告 
４０  デジタルカメラ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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