(57)【要約】【課題】ユーザの趣向を分析するユーザプロファイル抽出装置を提供する。【解決手段】画像と当該画像に付与される画像付帯メッセージから構成される合成画像でユーザに表示された当該合成画像から特徴抽出を行う特徴抽出部１０３と、抽出した特徴に基づいて複数の合成画像中に含まれる画像付帯メッセージを推定し、画像付帯メッセージの出現頻度に基づいて、ユーザの趣向を推定するプロファイル分析部１０４と、を備えたことを特徴とするユーザプロファイル抽出装置。【選択図】図１
2011090388.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像と当該画像に付与される画像付帯メッセージから構成される合成画像でユーザに表示された当該合成画像から特徴抽出を行う特徴抽出部と、
抽出した前記特徴に基づいて複数の前記合成画像中に含まれる前記画像付帯メッセージを推定し、前記画像付帯メッセージの出現頻度に基づいて、ユーザの趣向を推定するプロファイル分析部と、
を備えたことを特徴とするユーザプロファイル抽出装置。
【請求項２】
前記特徴抽出部は、前記合成画像の前記特徴を特徴ベクトルで表し、前記プロファイル分析部は、当該合成画像中に含まれている前記画像付帯メッセージに対応する特徴ベクトルを基底ベクトルとして、前記合成画像の前記特徴ベクトルを基底ベクトルの重み付き線形和で表し、前記基底ベクトルに掛かる重みの大きさに基づいて、前記合成画像に含まれる前記画像付帯メッセージを推定することを特徴とする請求項１記載のユーザプロファイル抽出装置。
【請求項３】
前記プロファイル分析部は、前記画像付帯メッセージ以外に合成画像中の画像に対応する特徴ベクトルを前記合成画像の特徴ベクトルを構成する基底ベクトルとすることを特徴とする請求項２記載のユーザプロファイル抽出装置。
【請求項４】
前記プロファイル分析部は、新しい画像付帯メッセージが追加された場合において、前記新しい画像付帯メッセージに対応する前記基底ベクトルのみ更新することを特徴とする請求項２記載のユーザプロファイル抽出装置。
【請求項５】
前記プロファイル分析部は、ユーザ毎に、ユーザの趣向を推定することを特徴とする請求項１記載のユーザプロファイル抽出装置。
【請求項６】
画像と当該画像に付与される画像付帯メッセージから構成される合成画像でユーザに表示された当該合成画像から特徴抽出を行うステップと、
抽出した前記特徴に基づいて複数の前記合成画像中に含まれる前記画像付帯メッセージを推定し、前記画像付帯メッセージの出現頻度に基づいて、ユーザの趣向を推定するステップと、
を有することを特徴とするユーザプロファイル抽出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、商品に対するユーザの趣向を分析する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ある特定の時間帯毎に、またはある特定の場所毎に、その場所にいる人が興味を持ちそうな商品やサービスに関連するメッセージをその商品またはサービスを示す画像に隣接して表示する技術が実用化されている。例えば街頭や駅に設置された大型ディスプレイに広告等の様々な情報が表示されている。また、携帯端末のカメラで撮影された商品の映像に、その商品の広告やその商品に関するユーザの評価などのコメントを付与する技術が開発されている（非特許文献１）。
【０００３】
これらの画像に付与されたメッセージの訴求力を高め、そのメッセージを見たユーザの製品購入やサービス利用を促進するために、画像に隣接して表示されたメッセージ（以下、画像付帯メッセージと称す。）がユーザの行動に与える効果を測定することが行われている。例えば、製品の購入者やサービスの利用者に対して、ある商品の画像に付与された画像付帯メッセージをいつどこで見たか等のアンケート調査が行われている（特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第４１２５６３４号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】AppBank, Sekai Camera - セカイカメラ  世界初お披露目（2009）, http://www.appbank.net/2009/02/17/iphone-applivation/9870.php
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、前記従来技術には以下に示すような問題がある。画像付帯メッセージには販売促進のような短期的な成果を目的とするものだけでなく、ブランディングのような長期的な成果を目的とするものがある。後者の場合、幾つかの画像付帯メッセージを通じて醸成されるブランド等に対するイメージが製品購入等の顧客行動を起こさせるため、特定の画像付帯メッセージが購買等の顧客行動に直接関係しているかどうか判定する従来のアンケート調査では十分に効果を把握できない。
【０００７】
さらに、アンケート調査では製品購入者やサービス利用者を対象としており、将来、顧客となる可能性のある潜在顧客については把握することができない。一方、画像付帯メッセージを見た人が必ずしも製品やサービスに興味を持つとは限らないため、ユーザの数や属性からブランディングに対する効果や潜在顧客について分析することは困難である。
【０００８】
そこで本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、ユーザの趣向を分析するユーザプロファイル抽出装置、ユーザプロファイル抽出方法を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、上記の課題を解決するために、人間は頻繁に見かける商品に好感を持ち（「宮本聡介、太田信夫  編著、単純接触効研究の最前線、北大路書房（2008）」）、その商品を記憶する人間の特性に着目することとする。具体的には、ユーザが頻繁に見かける画像付帯メッセージを優先的に記憶する過程を模擬し、記憶された画像付帯メッセージはユーザが好感を持っている可能性の高い画像付帯メッセージととらえ、ユーザの趣向を表すプロファイルとして抽出するものであり、以下［１］−［６］の態様を提供するものである。
【００１０】
［１］画像と当該画像に付与される画像付帯メッセージから構成される合成画像でユーザに表示された当該合成画像から特徴抽出を行う特徴抽出部と、抽出した前記特徴に基づいて複数の前記合成画像中に含まれる前記画像付帯メッセージを推定し、前記画像付帯メッセージの出現頻度に基づいて、ユーザの趣向を推定するプロファイル分析部と、を備えたことを特徴とするユーザプロファイル抽出装置。
本発明の第１の態様によれば、合成画像から特徴を抽出し、複数の合成画像中で出現頻度の高い画像付帯メッセージを抽出し、その画像付帯メッセージからユーザの趣向を推定する装置を提供できる。
【００１１】
［２］前記特徴抽出部は、前記合成画像の前記特徴を特徴ベクトルで表し、前記プロファイル分析部は、当該合成画像中に含まれている前記画像付帯メッセージに対応する特徴ベクトルを基底ベクトルとして、前記合成画像の前記特徴ベクトルを基底ベクトルの重み付き線形和で表し、前記基底ベクトルに掛かる重みの大きさに基づいて、前記合成画像に含まれる前記画像付帯メッセージを推定することを特徴とする上記［１］記載のユーザプロファイル抽出装置。
本発明の第２の態様によれば、合成画像の特徴ベクトルを画像付帯メッセージの特徴ベクトルに対して重みを掛けたものの和（以下、重み付き線形和と称す）で表し、合成画像に含まれる特徴ベクトルから、画像付帯メッセージの特徴ベクトルの重みを計算する。その計算結果より、他の重みよりも顕著に大きい重みが掛かっている特徴ベクトルに対応する画像付帯メッセージを抽出することにより、その合成画像に含まれる画像付帯メッセージを推定することができる。また、画像付帯メッセージの様々な提示方法に対して、その画像付帯メッセージの特徴ベクトルの重みの大きさを推定することにより、画像付帯メッセージの提示方法の有効性を検討することができる。また、複数の画像付帯メッセージが同時に提示される場合の各画像付帯メッセージがユーザの記憶に与える効果を把握することができる。
【００１２】
［３］前記プロファイル分析部は、前記画像付帯メッセージ以外に合成画像中の画像に対応する特徴ベクトルを前記合成画像の特徴ベクトルを構成する基底ベクトルとすることを特徴とする上記［２］記載のユーザプロファイル抽出装置。
本発明の第３の態様によれば、画像付帯メッセージ以外に頻繁に表示される画像がある場合において、その画像についても画像付帯メッセージとともに推定することができる。
【００１３】
［４］前記プロファイル分析部は、新しい画像付帯メッセージが追加された場合において、前記新しい画像付帯メッセージに対応する前記基底ベクトルのみ更新することを特徴とする上記［２］記載のユーザプロファイル抽出装置。
本発明の第４の態様によれば、これまでに得られた基底ベクトルを変えてしまうことなく、新たな画像付帯メッセージに対する基底ベクトルのみを推定していくことができるので、計算時間を抑えることができる。また、画像付帯メッセージ数が多くなるほど、それに対応する基底ベクトル数が多くなるので、その全ての基底ベクトルを一度に更新しようとすると、それに応じて計算時に扱うデータ量が大きくなって、ユーザプロファイル抽出装置のメモリサイズを超える危険性がある。それに対し、本発明の第４の態様によれば、新たな画像付帯メッセージに対する基底ベクトルのみを推定するので、計算時のメモリ使用量は限定的であり、大量の画像付帯メッセージを扱うことができる。
【００１４】
［５］前記プロファイル分析部は、ユーザ毎に、ユーザの趣向を推定することを特徴とする上記［１］記載のユーザプロファイル抽出装置。
本発明の第５の態様によれば、ユーザに頻繁に表示される画像および画像付帯メッセージをそのユーザのユーザプロファイルとして抽出できる。
【００１５】
［６］ユーザに表示された画像と当該画像に付与される画像付帯メッセージから構成される合成画像から特徴抽出を行うステップと、抽出した前記特徴に基づいて複数の前記合成画像中に含まれる前記画像付帯メッセージを推定し、前記画像付帯メッセージの出現頻度に基づいて、ユーザの趣向を推定するステップと、を有することを特徴とするユーザプロファイル抽出方法。
本発明の第６の態様によれば、合成画像の特徴を抽出し、複数の合成画像中で出現頻度の高い画像付帯メッセージを抽出し、その画像付帯メッセージからユーザの趣向を推定する方法を提供できる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、ある時点までにユーザに頻繁に表示された合成画像中の画像付帯メッセージを推定し、その画像付帯メッセージをユーザの趣向を表すプロファイルとして利用することで、ユーザの趣向を分析できる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施形態であるユーザプロファイル抽出装置の概略構成を示したブロック図である。
【図２】ユーザプロファイル抽出装置の全体の動作概要を説明するためのフローチャートである。
【図３】プロファイル分析器１０４において、カメラの表示部でユーザに頻繁に表示された画像付帯メッセージを推定する処理を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明を実施するための形態について、図面を参照しつつ詳細に説明する。図１は本発明の実施形態であるユーザプロファイル抽出装置の概略構成を示したブロック図である。図１において、ユーザプロファイル抽出装置は、入出力器１０１と、制御器１０２と、特徴抽出器１０３と、プロファイル分析器１０４と、データベース１０５とを備える。
【００１９】
入出力器１０１は、例えば、ユーザがカメラで撮影した画像とその画像に付与された画像付帯メッセージから構成される合成画像を受信する。また、入出力器１０１は、カメラの表示部でユーザに頻繁に表示された画像付帯メッセージを出力する。制御器１０２は、他の機器間におけるデータの受け渡しを制御する。特徴抽出器１０３は、合成画像の特徴抽出を行い、抽出された特徴を特徴ベクトルで表す処理をする。
【００２０】
プロファイル分析器１０４は、画像付帯メッセージの特徴ベクトルを推定し、合成画像における各画像付帯メッセージの特徴ベクトルに掛かる各重み係数（後述）を推定する。ここで、合成画像の特徴ベクトルを、その合成画像に含まれる各画像付帯メッセージの特徴ベクトルに、各画像付帯メッセージの特徴ベクトルに対応する重み係数を掛けたものの和で表現することとする。その後、複数の合成画像から重み係数の値が大きい画像付帯メッセージを算出し、出現頻度が高い画像付帯メッセージを算出する。データベース１０５は、入出力器１０１で受信した合成画像、特徴抽出器１０３で算出した合成画像の特徴ベクトルおよびプロファイル分析器１０４で算出した画像付帯メッセージの特徴ベクトルとその重み係数、合成画像に含まれる画像付帯メッセージおよびユーザに頻繁に表示された画像付帯メッセージを保存する。
【００２１】
図２にユーザプロファイル抽出装置の全体の動作概要を説明するためのフローチャートを示す。一実施例として、ユーザによりカメラで撮影された商品の画像に対して、その商品に対する説明や他のユーザのコメントなどの画像付帯メッセージが付与された合成画像がユーザに表示されたことを想定することとする。カメラの表示部でユーザに表示された合成画像は、ユーザの携帯電話から無線送信され、データ受信用のサーバーで受信する。次に、そのサーバーは、合成画像を本発明のユーザプロファイル抽出装置の入出力器１０１に出力する。なお、ユーザプロファイル抽出装置は、データ受信用のサーバーの中に組み込まれていてもよい。入出力器１０１は合成画像の入力を受けて、その合成画像を制御器１０２に出力する。制御器１０２はその合成画像をデータベース１０５に格納するとともに、特徴抽出器１０３に出力する（Ｓ２０１）。
【００２２】
次に、特徴抽出器１０３は合成画像の特徴抽出を行い、その特徴ベクトルを求め、制御器１０２に出力する。次に、制御器１０２は特徴ベクトルをデータベース１０５に格納するとともに、プロファイル分析器１０４に出力する（Ｓ２０２）。ここで、特徴抽出器１０３の特徴抽出方法については後で説明する。
【００２３】
次に、プロファイル分析器１０４は、画像付帯メッセージの特徴ベクトルと合成画像に含まれる各画像付帯メッセージに対応する特徴ベクトルに掛かる各重み係数を推定し、制御器１０２を通して、データベース１０５に格納する（Ｓ２０３）。次に、プロファイル分析器１０４は、ユーザに頻繁に表示された画像付帯メッセージをデータベース１０５から抽出し、入出力器１０１に出力する（Ｓ２０４）。
【００２４】
次に、特徴抽出器１０３の処理の詳細について説明する。特徴抽出器１０３は、各合成画像に対してSIFT（Scale-Invariant Feature Transform）アルゴリズム（「David G. Lowe, US Patent 6, 711, 293」）により特徴抽出を行う。ここで、SIFTアルゴリズムは特徴点の検出と回転・スケール・輝度変化に不変な特徴抽出を行うアルゴリズムである。各特徴点は１２８次元のベクトルによって表現され、画像によって抽出される特徴点の数は異なる。合成画像には画像付帯メッセージ以外にも頻繁に出現するオブジェクト（例えば、ユーザの所有物）が含まれている可能性があり、これらはユーザが画像付帯メッセージを記憶する際に影響を及ぼす可能性がある。そこで、これら画像付帯メッセージ以外のオブジェクトも画像付帯メッセージとして扱うことにより、画像付帯メッセージ以外のオブジェクトの影響を考慮することとする。従って、画像付帯メッセージもオブジェクトも、複数の特徴点（１２８次元のベクトル）が抽出されるので、その結果として、特徴抽出器１０３は、合成画像中から複数の特徴点を算出する。
【００２５】
次に、特徴抽出器１０３は、ある合成画像に含まれる特徴点のペアが、他の合成画像において含まれているか否かを判定する。ある特徴点のペアが入出力器１０１で予め設定した閾値の数以上の枚数の合成画像に含まれていれば、その特徴点のペアにユーザの趣向があるとみなして、その特徴点のペアとその特徴点があらわす画像付帯メッセージをデータベース１０５に保存する。ここで、特徴点は１２８次元のベクトルで表されるので、特徴点が完全に一致するケースは少ない。そこで、特徴点間のユークリッド距離がある設定した距離よりも近い場合、それらの特徴点同士は等しいと判定することとする。ユーザプロファイル抽出装置の使用者は、データベース１０５からユーザが好む画像付帯メッセージの組み合わせを取り出すことにより、ユーザの趣向を推定することができる。
【００２６】
次に、特徴抽出器１０３は、全合成画像の特徴点（１２８次元のベクトル）を、K-means 法等のクラスター分析手法によって、入出力器１０１で予め設定したグループ数に分類する。次に、特徴抽出器１０３は、各合成画像において、各グループに属する特徴点の数を求め、これらの数をグループの順に並べたものをその合成画像の特徴ベクトルとする。例えば、全合成画像の特徴点が４つのグループに分類されていたとして、ある合成画像において、グループ１に属する特徴点が３個、グループ２に属する特徴点が２個、グループ３に属する特徴点が１個、グループ４に属する特徴点が０個あったとすると、その合成画像の特徴ベクトルは (3, 2, 1, 0)tとなる。本実施例では特徴抽出にSIFTアルゴリズムを用いたが、この特徴ベクトルの性質を満たす他の特徴抽出アルゴリズムを用いることも可能である。
【００２７】
次に、プロファイル分析器１０４の処理の概略について説明する。広告主等の画像付帯メッセージの提供者からすれば、個々の画像付帯メッセージは他の画像付帯メッセージとは区別して、それを見た人の中に記憶されることが望ましい。そこで、プロファイル分析器１０４は、個々の画像付帯メッセージは互いに独立に提示されるものとして、独立成分分析を用いて画像付帯メッセージの特徴ベクトルとその重みの推定を行う。独立成分分析とは、観測対象を幾つかの特徴量のベクトルで表現し、そのベクトルを幾つかの統計的に独立な要素のベクトルの重み付き線形和で表されるものとして、各要素のベクトルとそれらの線形和における重みを求める方法である。独立成分分析は、例えば、「Aapo Hyvarinen, Juha Karhunen, Erkki Oja, 根本幾, 川勝真喜訳, [詳解]独立成分分析  信号解析の新しい世界、東京電機大学出版局（2005）」に詳しく記載されている。
【００２８】
次に、プロファイル分析器１０４の処理の詳細について図３を参照しつつ説明する。図３は、プロファイル分析器１０４において、カメラの表示部でユーザに頻繁に表示された画像付帯メッセージを推定する処理を説明するためのフローチャートである。入出力器１０１によって予め設定した数の基底ベクトルを作成する（Ｓ３０１）。但し、ベクトルの次元数は合成画像の特徴ベクトルの次元数つまりは特徴点グループの数である。具体的には、プロファイル分析器１０４は、そのベクトルの各要素をランダムな正の値に設定した後、基底ベクトルの大きさを１に正規化する。
【００２９】
次に、プロファイル分析器１０４は各合成画像の特徴ベクトルが、これらの基底ベクトルの重み付き線形和で近似されるものとして基底ベクトルの重みを計算する（Ｓ３０２）。具体的には、j番目の合成画像の特徴ベクトルxjは、
【００３０】
【数１】
2011090388.tif 000003
【００３１】
と表される。但し、xj = (x1 j,…, xi j,…, xN j)t、xi j はi番目の特徴点グループに属するj 番目の合成画像の特徴点の数、Nは特徴抽出器１０３で求めた特徴点グループの数、n はノイズであり、その各要素は独立に分散σ2の正規分布に従うものとする。
【００３２】
aj = (a1 j,…, ak j, …, aMj)t は、 j番目の合成画像におけるk 番目の基底ベクトルの重みak j(≧0) を要素とする重みベクトルであり、Mは基底ベクトルの数である。また、基底行列Φは
【００３３】
【数２】
2011090388.tif 000004
【００３４】
であり、φk = (φ1k,…, φik,…, φNk)t はk 番目の基底ベクトルである。j番目の合成画像の特徴ベクトルxjと設定した基底行列Φを既知数として、次式により、未知数である重みaj を更新する。
【００３５】
【数３】
2011090388.tif 000005
【００３６】
但し、
【００３７】
【数４】
2011090388.tif 000006
【００３８】
であり、L は合成画像の数、λは入出力器１０１で予め設定したスパース性に関するパラ
メータである。 [数３]のargminAは、引数の値を最小にする行列A を求める演算子を意味し、この時のA を最適値[数３]と表している。λが大きいほど[数３]の括弧内の第２項にある基底ベクトルの重みの和とλの積が大きくなる。そこで、基底ベクトルの重みの和を小さくするような重みajが算出されることになり、その結果、値が0になる重みの要素ak jが増え、結果として、より少数の基底ベクトルの重み付き線形和で合成画像の特徴ベクトルが表される。従って、λの大きさを変更することにより、合成画像に含まれる画像付帯メッセージの数を制限することができる。[数３]は合成画像毎に計算でき、例えば、「S.-J. Kim, K. Koh, M. Lustig, S. Boyd, and D. Gorinevsky, An Interior-Point Method for Large-Scale l1-Regularized Least Squares, IEEE Journal on Selected Topics in Signal Processing, 1(4), pp606-617, 2007」に記載された方法を用いることができる。
【００３９】
次に、プロファイル分析器１０４は、基底行列Φを更新する（Ｓ３０３）。具体的には、ステップS３０２で得られた行列A に対して、j番目の合成画像の特徴ベクトルであるxjとj番目の重みのベクトルajを既知数として、次式により、未知数である基底行列Φを更新する。
【００４０】
【数５】
2011090388.tif 000007
【００４１】
ここで、N(U) は、行列Uの各列を大きさ１に正規化する関数である。[数５]において、第i行目のベクトルは、
【００４２】
【数６】
2011090388.tif 000008
【００４３】
となり、これは最小二乗法によって求めることができる。但し、基底行列Φの要素は全て非負であるため、基底行列Φの要素が全て非負となる制約条件を課す。例えば「Lawson, C.L. and R.J. Hanson, Solving Least Squares Problems, Prentice-Hall, 1974」に掲載されている方法によって基底行列Φを求めることができる。
【００４４】
プロファイル分析器１０４は、得られた基底行列Φについて、再度、[数３]より行列A を計算し、次式により基底行列の近似誤差を計算する。
【００４５】
【数７】
2011090388.tif 000009
【００４６】
この基底行列の近似誤差はステップＳ３０２からステップＳ３０３を繰り返すことにより減少していくため、プロファイル分析器１０４は基底行列の近似誤差の変化と入出力器１０１によって予め設定した閾値を比較し（Ｓ３０４）、近似誤差の変化が閾値以下になるまでステップＳ３０２からステップＳ３０３の処理を繰り返す。
【００４７】
一般に基底ベクトルの数を増やすと、[数７]の基底行列の近似誤差は小さくなるが、特徴ベクトルに含まれるノイズの影響を受けてしまうため、基底ベクトルの数を適切な数におさえる必要がある。そこで、ＭＤＬ（最小記述長、Minimum Description Length）と呼ばれる指標を用いて、その値が最も小さい時の基底ベクトルの数を最適な基底ベクトル数とする。ＭＤＬの詳細については、例えば「Mitchell, Tom M., Machine Learning, McGraw-Hill (1997)」に記載されている。プロファイル分析器１０４は、次式によりＭＤＬの値Hを計算する（Ｓ３０５）。
【００４８】
【数８】
2011090388.tif 000010
【００４９】
但し、[数１]のノイズの分散σ2 は近似誤差の不偏分散の平均値から、
【００５０】
【数９】
2011090388.tif 000011
【００５１】
【数１０】
2011090388.tif 000012
【００５２】
【数１１】
2011090388.tif 000013
【００５３】
として求めることができる。
ＭＤＬの最小値を効率的に求めるために、「N. カンタリス、P.f. ホーデン著、三井斌友訳、方程式の数値解法、啓学出版(1987)」に記載された方法に基づき、プロファイル分析器１０４は、新たに評価する基底ベクトルの数Mを次式により求める（Ｓ３０６）。
【００５４】
【数１２】
2011090388.tif 000014
【００５５】
但し、
【００５６】
【数１３】
2011090388.tif 000015
【００５７】
【数１４】
2011090388.tif 000016
【００５８】
である。[数１２]のROUND(y)は、実数yに最も近い整数を求める関数である。また、F、H、並びにMの添え字はステップＳ３０１からステップＳ３０５までの処理の試行回数であり、具体的には、s-1番目、s番目、s+1番目の処理を表している。プロファイル分析器１０４は、Qの計算において、pとrは入出力器１０１で予め初期設定した整数であり、Fs-1とFsの符合が同じ場合にはpを１増やし、符合が異なる場合にはrを１増やす。これにより、Hsが減少する際にはMの増加幅を大きくし、逆にHsが増加する場合にはMsの減少幅を少なくすることにより、ＭＤＬの値Hを最小にするMを効率的に求めることができる。
【００５９】
次に、プロファイル分析器１０４は、新たに評価する基底ベクトルの数と現在の基底ベクトルの数を比較し（Ｓ３０７）、同じであれば（Ｓ３０７  ＮＯ）それまでに求めたＭＤＬの値Hが最小となる時の基底ベクトルを最適な基底ベクトルとしてステップＳ３０９に進み、異なれば（Ｓ３０７  ＹＥＳ）新たに評価する基底数と以前評価した基底数を比較する（Ｓ３０８）。次に、プロファイル分析器１０４は、新たに評価する基底数と以前評価した基底数が同じであれば（Ｓ３０８  ＮＯ）、以前その基底数で計算したＭＤＬの値Hを用いてステップＳ３０６に戻る。一方、基底数がこれまでの処理で使用していない数であれば（Ｓ３０８  ＹＥＳ）、プロファイル分析器１０４は、ステップＳ３０１に戻り、その基底数の基底ベクトルを初期化する。
【００６０】
次に、ステップＳ３０９では基底ベクトルと画像付帯メッセージとの対応付けを行う。具体的には、画像付帯メッセージ自身を合成画像と仮定し、プロファイル分析器１０４は、基底ベクトルの重みを次式により計算する。
【００６１】
【数１５】
2011090388.tif 000017
【００６２】
但し、gj はj 番目の画像付帯メッセージの特徴ベクトル、bjはgjにおけるk 番目の基底ベクトルの重みbk jを要素とするベクトルである。各画像付帯メッセージについて求めた基底ベクトルの重みは、対応する基底ベクトルにおいて極端に大きくなることから、bjの要素のうち、最も大きい要素に対する２番目に大きい要素の比が、入出力器１０１によって予め設定した値よりも小さい場合、プロファイル分析器１０４は、最も大きい要素に対応する基底ベクトルをその画像付帯メッセージに対応する基底ベクトルとする。上記要素の比が閾値よりも大きい場合は、プロファイル分析器１０４は、その画像付帯メッセージに対する基底ベクトルは得られなかったものと判断する。プロファイル分析器１０４は、基底ベクトルを画像付帯メッセージに関連付けて、データベース１０５に保存する。
【００６３】
次に、プロファイル分析器１０４は、各合成画像において画像付帯メッセージに対応する基底ベクトルの重みを比較し、それぞれの合成画像中にユーザに頻繁に表示された画像付帯メッセージがあれば、それを抽出する。具体的には、ある基底ベクトルの重みが他の基底ベクトルの重みに比べ著しく大きい場合、プロファイル分析器１０４は、その重みが掛かっている基底ベクトルから、その基底ベクトルに対応する画像付帯メッセージをデータベース１０５から取り出し、ユーザに頻繁に表示された画像付帯メッセージとして、データベース１０５に保存する。一方、合成画像において、ある基底ベクトルの重みが他の基底ベクトルの重みに比べ著しく大きい重みがない場合、プロファイル分析器１０４は、その合成画像中にユーザに頻繁に表示された画像付帯メッセージに対応する基底ベクトルは存在しないものとし、データベース１０５に何も保存しない。プロファイル分析器１０４は、上記の処理を、全ての合成画像について行う。
【００６４】
次に、プロファイル分析器１０４は、全合成画像中で、カメラの表示部で頻繁にユーザに表示された画像付帯メッセージを抽出する。具体的には、プロファイル分析器１０４は、基底ベクトルと対応がとれ、かつユーザに頻繁に表示された画像付帯メッセージをデータベース１０５から取り出し、その画像付帯メッセージをユーザの趣向を表すものとして入出力器１０１に出力する。
【００６５】
以上により、ユーザに表示された複数の合成画像の中から、ユーザに頻繁に表示された画像付帯メッセージを抽出することができる。また、上記の抽出処理をユーザ毎に行うことにより、ユーザ毎の趣向を推定することができる。
【００６６】
次に、新しい画像付帯メッセージが追加された場合の実施例について説明する。プロファイル分析器１０４は、ステップＳ３０３における基底ベクトルの更新を、既に得られている基底ベクトルに対しては行わないことで、これまでに得られた基底ベクトルを変えてしまうことなく、新たな画像付帯メッセージに対する基底ベクトルのみを推定する。この場合、φ0ikを既に求められているk 番目の基底ベクトルのi番目の要素とすると、
【００６７】
【数１６】
2011090388.tif 000018
【００６８】
として、プロファイル分析器１０４は、新たな基底ベクトルについてのみ更新を行う。以上により、既に算出した基底ベクトルを更新せずに、新たな基底ベクトルのみを更新することができる。
【００６９】
以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述したが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【符号の説明】
【００７０】
１０１ 入出力器
１０２ 制御器
１０３ 特徴抽出器
１０４ プロファイル分析器
１０５ データベース
【図１】
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【図２】
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【図３】
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