(57)【要約】【課題】画像データの再現性を向上しつつ、画像データのファイルサイズを小さくするデータ処理装置を提供すること。【解決手段】複数のベクトルから代表ベクトルを算出し、複数のベクトルを代表ベクトルに置き換えるデータ処理装置１００あって、画像データを構成する各要素の色をベクトルにそれぞれ変換するベクトル変換部１０３と、ベクトル空間上での任意のベクトルから複数のベクトルまでのそれぞれの距離について、距離が短い順に重み付けを行い、代表ベクトルを算出する代表ベクトル算出部１０７と、を備えることを要旨とする。【選択図】図２
2011193305.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のベクトルから代表ベクトルを算出し、前記複数のベクトルを前記代表ベクトルに置き換えるデータ処理装置であって、
画像データを構成する各要素の色をベクトルにそれぞれ変換するベクトル変換手段と、
ベクトル空間上での任意のベクトルから前記複数のベクトルまでのそれぞれの距離について、前記距離が短い順に重み付けを行い、代表ベクトルを算出する代表ベクトル算出手段と、
を備えることを特徴とするデータ処理装置。
【請求項２】
前記ベクトル変換手段は、
前記各要素の色を多次元色空間におけるベクトルにそれぞれ変換し、
前記多次元色空間は、少なくともＬａｂ色空間を含むことを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項３】
前記画像データを構成する各要素は、前記画像データのピクセル上における位置情報を含み、
前記ベクトル変換手段は、前記各要素の色及び前記各要素の位置情報に基づいて、ベクトルに変換することを特徴とする請求項１又は２に記載のデータ処理装置。
【請求項４】
コンピュータが、複数のベクトルから代表ベクトルを算出し、前記複数のベクトルを前記代表ベクトルに置き換えるデータ処理方法であって、
画像データを構成する各要素の色をベクトルにそれぞれ変換するステップと、
ベクトル空間上での任意のベクトルから前記複数のベクトルまでのそれぞれの距離について、前記距離が短い順に重み付けを行い、代表ベクトルを算出するステップと、
を備えることを特徴とするデータ処理方法。
【請求項５】
複数のベクトルから代表ベクトルを算出し、前記複数のベクトルを前記代表ベクトルに置き換えるデータ処理装置を制御するプログラムであって、
画像データを構成する各要素の色をベクトルにそれぞれ変換するベクトル変換手段と、
ベクトル空間上での任意のベクトルから前記複数のベクトルまでのそれぞれの距離について、前記距離が短い順に重み付けを行い、代表ベクトルを算出する代表ベクトル算出手段と、して機能させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数のベクトルから代表ベクトルを算出し、複数のベクトルを代表ベクトルに置き換えるデータ処理装置、データ処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ネットワークを介して、各クライアント装置にサービスを提供するデータ処理装置において、各クライアント装置から取得され、保存されるデータのファイルサイズは、光ファイバー等の広帯域なネットワークインフラの普及に伴い、急激に大きくなってきている。
【０００３】
そこで、テキストデータ等に比べてファイルサイズが大きい画像データ及び動画データについて、ファイルサイズを小さくし、保存するデータ処理装置が知られている。
【０００４】
例えば、画像データに対して、ベクトル量子化処理を行い、画像データの再現性を確保しつつ、画像データのファイルサイズを小さくする装置が知られている（例えば、特許文献１）。
【０００５】
このような装置では、画像データの各画素データをベクトルとみなし、各画素データを複数のクラスタに割り振り、各クラスタの代表ベクトルを算出する。次に、当該クラスタの各画素データを代表ベクトルに置き換えて、符号化する。これにより、冗長性のある画像データを任意のビット長の画像データに近似して、画像データのファイルサイズを小さくすることができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００７−１９６７５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、上記した従来の装置には、次のような問題があった。すなわち、各クラスタにおいて、代表ベクトルを算出する際に、各画素データの平均値を算出することで代表ベクトルを決定する。従って、各クラスタにおいて、各画素データから、極端に距離が遠い画素データ、いわゆる余計なデータ（以下、ノイズという）が含まれる場合、ノイズの影響を受けた平均値が、算出されてしまう。このため、各クラスタを代表する値から、平均値により算出された値が離れてしまい、画像データの再現性が、損なわれてしまうという問題がある。
【０００８】
そこで、本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、画像データの再現性を向上しつつ、画像データのファイルサイズを小さくするデータ処理装置、データ処理方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上述した問題を解決するため、本発明は、次のような特徴を有している。まず、本発明の第１の特徴は、複数のベクトルから代表ベクトルを算出し、前記複数のベクトルを前記代表ベクトルに置き換えるデータ処理装置（データ処理装置１００）であって、画像データを構成する各要素の色をベクトルにそれぞれ変換するベクトル変換手段（ベクトル変換部１０３）と、ベクトル空間上での任意のベクトルから前記複数のベクトルまでのそれぞれの距離について、前記距離が短い順に重み付けを行い、代表ベクトルを算出する代表ベクトル算出手段（代表ベクトル算出部１０７）と、を備えることを要旨とする。
【００１０】
このようなデータ処理装置によれば、データ処理装置は、ベクトル変換手段と、代表ベクトル算出手段とを備え、複数のベクトルから代表ベクトルを算出し、複数のベクトルを代表ベクトルに置き換えることで、画像データのファイルサイズを小さくできる。
【００１１】
ここで、ベクトル変換手段は、画像データを構成する各要素の色をベクトルにそれぞれ変換する。また、代表ベクトル算出手段は、ベクトル空間上での任意のベクトルから複数のベクトルまでのそれぞれの距離について、距離を短い順に重み付けし、代表ベクトルを算出する。このため、画像データに、複数のベクトルから極端に距離が遠いベクトル、いわゆるノイズが含まれている場合でも、代表ベクトル算出手段は、距離を短い順に重み付けすることにより、ノイズの影響を抑制した代表ベクトルを算出できる。
【００１２】
従って、データ処理装置は、画像データの再現性を向上しつつ、画像データのファイルサイズを小さくできる。
【００１３】
本発明の第２の特徴は、本発明の第１の特徴に係り、前記ベクトル変換手段は、前記各要素の色を多次元色空間におけるベクトルにそれぞれ変換し、前記多次元色空間は、少なくともＬａｂ色空間を含むことを要旨とする。
【００１４】
本発明の第３の特徴は、本発明の第１又は第２の特徴に係り、前記画像データを構成する各要素は、前記画像データのピクセル上における位置情報を含み、前記ベクトル変換手段は、前記各要素の色及び前記各要素の位置情報に基づいて、ベクトルに変換することを要旨とする。
【００１５】
本発明の第４の特徴は、複数のベクトルから代表ベクトルを算出し、前記複数のベクトルを前記代表ベクトルに置き換えるデータ処理方法であって、画像データを構成する各要素の色をベクトルにそれぞれ変換するステップ（ステップＳ２０３）と、ベクトル空間上での任意のベクトルから前記複数のベクトルまでのそれぞれの距離について、前記距離が短い順に重み付けを行い、代表ベクトルを算出するステップ（ステップＳ２１１）と、を備えることを要旨とする。
【００１６】
本発明の第５の特徴は、複数のベクトルから代表ベクトルを算出し、前記複数のベクトルを前記代表ベクトルに置き換えるデータ処理装置を制御するプログラムであって、画像データを構成する各要素の色をベクトルにそれぞれ変換するベクトル変換手段と、ベクトル空間上での任意のベクトルから前記複数のベクトルまでのそれぞれの距離について、前記距離が短い順に重み付けを行い、代表ベクトルを算出する代表ベクトル算出手段と、して機能させることを要旨とする。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、画像データの再現性を向上しつつ、画像データのファイルサイズを小さくするデータ処理装置、データ処理方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の実施形態に係るデータ処理システム１の全体概略構成図である。
【図２】本発明の実施形態に係るデータ処理装置１００の機能ブロック図である。
【図３】本発明の実施形態に係るデータ処理装置１００のベクトル変換部１０３の変換動作を説明するための画像データ２００の概念図である。
【図４】本発明の実施形態に係るデータ処理装置１００の代表ベクトル算出部１０７の算出動作を説明するためのベクトル空間５１の概念図である。
【図５】本発明の実施形態に係るデータ処理システム１の全体概略動作を示すフローチャートである。
【図６】本発明の実施形態に係るデータ処理装置１００が画像データ２００について、減色処理の詳細を示すフローチャートであるである。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
次に、図面を参照して、本発明の第１実施形態、第２実施形態、第３実施形態及びその他の実施形態を説明する。について説明する。
【００２０】
なお、以下の図面の記載において、同一または類似の部分には、同一または類似の符号を付している。また、図面は模式的なものであり、各寸法の比率などは現実のものとは異なる。
【００２１】
したがって、具体的な寸法などは以下の説明を参酌して判断すればよく、図面相互間においても互いの寸法の関係や比率が異なる部分が含まれている。
【００２２】
以下の実施形態においては、（１）データ処理システム１の全体構成、（２）データ処理装置１００の詳細構成、（３）データ処理システム１の動作、（４）作用・効果、（５）その他の実施形態について説明する。
【００２３】
（１）データ処理システム１の全体構成
図１は、本実施形態に係るデータ処理システム１の全体概略構成図である。
【００２４】
図１に示すデータ処理システム１は、ユーザ端末１０、ユーザ端末２０、データ処理装置１００を含む。データ処理システム１は、ユーザ端末１０、ユーザ端末２０と、データ処理装置１００との間で画像データ２００の転送を行う。
【００２５】
本実施形態では、ユーザ端末１０、ユーザ端末２０、データ処理装置１００が、通信ネットワーク３０（インターネットなど）を介して接続され、互いにデータ通信可能となっている。データ処理装置１００は、通信ネットワーク３０を介して接続されたユーザ端末１０、ユーザ端末２０から送信される画像データ２００を受信する。そして、データ処理装置１００は、画像データ２００のファイルサイズを小さくして、保存する。
【００２６】
ユーザ端末１０及びユーザ端末２０は、ユーザが使用するＰＣ（Personal  Computer）や携帯通信端末装置（携帯電話機やスマートフォン）、カーナビゲーションシステム等であり、無線ＬＡＮや、近傍無線通信（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）や赤外線通信等）或いは有線通信（ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）ケーブル接続等）によって、通信ネットワーク３０を介してデータ処理装置１００に接続されている。ユーザ端末１０及びユーザ端末２０は、データ処理装置１００が有するハードウェア資源に加えて、キーボタンやタッチパネル等の入力装置、液晶ディスプレイ等の出力装置、一般的なブラウザを備える。ブラウザは、インターネットの標準プロトコルであるＨＴＴＰ（Hyper  Text  Transfer  Protocol）等に従い、ＨＴＭＬ（Hyper  Text  Markup  Language）等の言語で記述されたページデータの要求、取得及び表示、フォームデータの送信等を行う機能を有している。
【００２７】
なお、ユーザ端末１０が、携帯通信端末装置であり、ユーザ端末２０が、ＰＣである点を除き、ユーザ端末１０及びユーザ端末２０は、同様の機能を有しており、以下の記載においては、主にユーザ端末１０について、記載する。従って、ユーザ端末２０についてもユーザ端末１０と同様の機能を有しているが、詳細の記載は、適宜省略する。また、（２）データ処理装置１００の詳細構成で示す各動作の詳細については、（３）データ処理システム１の動作にて、後述する。
【００２８】
（２）データ処理装置１００の詳細構成
図２は、本実施形態に係るデータ処理装置１００の機能ブロック図である。データ処理装置１００は、ＣＰＵ等の制御装置、メモリやＨＤＤ等の記憶装置、通信ネットワーク３０と通信する通信Ｉ／Ｆ等の通信装置といったハードウェア資源を有するコンピュータ（単一或いは複数）により構成される。データ処理装置１００が備える下記の各ブロックは、前述したコンピュータの制御装置等のハードウェア資源を用いてコンピュータプログラムを実行することによって実現されるものである。なお、これらの各ブロック、手段は、単一のコンピュータ上に配置される必要はなく、必要に応じて分散される構成を採用しても良い。
【００２９】
データ処理装置１００は、画像受信部１０１と、ベクトル変換部１０３と、クラスタリング部１０５と、代表ベクトル算出部１０７と、減色変換部１０９と、画像ＤＢ１１１とを備える。これらの機能部は、いわゆるコンピュータにより構成され、演算／制御装置としてのＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、記憶媒体としてのＲＡＭ（Random  Access  Memory）及びＲＯＭ（Read  Only  Memory）、通信インターフェイス等が連関することで実現される。
【００３０】
画像受信部１０１は、ユーザ端末１０から送信される画像データ２００を受信して受け付ける。この画像データ２００は、ユーザ端末１０の記憶部に格納されている画像や、ユーザ端末１０が、記録しようとしている画像等である。
【００３１】
図３は、ベクトル変換部１０３の変換動作を説明するための画像データ２００の概念図である。図４は、代表ベクトル算出部１０７の算出動作を説明するためのベクトル空間５１の概念図である。
【００３２】
図３、４に示すように、ベクトル変換部１０３は、入力された画像データ２００を構成する各要素２０１の色をベクトル２０３としてそれぞれ変換する。なお、各要素２０１とは、画像データ２００を構成する各画素、又は各画素が縦横に複数連なることにより形成される要素などを示す。また、各要素２０１の色とは、画像データ２００を構成する各画素の色、又は各画素が縦横に複数連なることにより形成される要素の色などを示す。
【００３３】
クラスタリング部１０５は、画像データ２００を構成する各要素２０１のベクトル２０３を複数のクラスタに割り振る。
【００３４】
代表ベクトル算出部１０７は、ベクトル空間５１上で任意のベクトル２０５から複数のベクトル２０３までのそれぞれの距離２１１について、距離２１１を短い順に重み付けし、各クラスタにおいて、代表ベクトルを算出する。具体的には、代表ベクトル算出部１０７は、ニューラルガス（Ｎｅｕｒａｌ  Ｇａｓ）の学習アルゴリズムを用いて、距離２１１を短い順に、順位付けを行い、後述の数式１より、中央値を算出し、代表ベクトルを決定する。
【００３５】
すなわち、代表ベクトル算出部１０７は、近傍関数により算出される重みベクトルの数値が最も小さくなった場合に、重みベクトルが、中央値に至ったと判断し、代表ベクトルを決定する。
【００３６】
なお、「距離２１１」として、本実施形態では、ユークリッド距離を用いているが、マンハッタン距離、マハラノビス距離、チェビシェフ距離、ミンコフスキー距離等を用いることが出来る。また、これらの距離を、色を定義するベクトルに応じて、使い分けてもよい。
【００３７】
減色変換部１０９は、画像データ２００の各クラスタにおいて、ベクトル２０３を代表ベクトルに置き換えて、符号化することにより減色処理を実行する。
【００３８】
画像ＤＢ１１１は、減色変換部１０９によって減色処理を行った画像データを記憶するデータベースである。また、例えば、画像ＤＢ１１１は、減色処理を施された画像データの所有者であるユーザを識別するための識別情報と、減色処理を施された画像データとを対応付けて記憶してもよい。
【００３９】
（３）データ処理システム１の動作
データ処理システム１の動作について、（３．１）全体概略動作、（３．２）減色処理動作の順に説明する。
【００４０】
（３．１）全体概略動作
図５は、データ処理システム１の全体概略動作を示すフローチャートである。
【００４１】
ステップＳ１００において、データ処理装置１００は、ネットワークを介して、画像データ２００をユーザ端末１０から受信する。
【００４２】
ステップＳ２００において、データ処理装置１００は、画像データ２００について、減色処理を行う。
【００４３】
ステップＳ３００において、データ処理装置１００は、減色処理を行った画像データを保存する。具体的には、データ処理装置１００の画像ＤＢ１１１は、減色処理を行った画像データを記憶する。
【００４４】
（３．２）減色処理動作
図６は、データ処理装置１００が画像データ２００について、減色処理を行う動作、具体的には、図５のステップＳ２００の減色処理動作の詳細を示すフローチャートである。
【００４５】
ステップＳ２０１において、データ処理装置１００の画像受信部１０１は、ユーザ端末１０から送信される画像データ２００を受信して受け付ける。
【００４６】
ステップＳ２０３において、データ処理装置１００のベクトル変換部１０３は、入力された画像データ２００を構成する各要素２０１の色をベクトル２０３としてそれぞれ変換する。
【００４７】
ステップＳ２０５において、データ処理装置１００のクラスタリング部１０５は、画像データ２００を構成する各要素２０１のベクトル２０３を複数のクラスタに割り振る。
【００４８】
ステップＳ２０７において、データ処理装置１００の代表ベクトル算出部１０７は、多次元色空間上で任意のベクトル２０５を仮の代表ベクトルとする。
【００４９】
ステップＳ２０９において、代表ベクトル算出部１０７は、任意のベクトル２０５から複数のベクトル２０３までのそれぞれの距離２１１を算出する。なお、複数のベクトルのそれぞれは、ｄ次元のベクトルを示し、数式１において、ｗi=(ｗi1,ｗi2,・・・・ｗid)で示される。また、本実施形態においては、距離２１１として、ユークリッド距離を用いる。
【００５０】
ステップＳ２１１において、代表ベクトル算出部１０７は、距離２１１を短い順に順位付けを行う。なお、距離２１１の短い順を示す順位は、数式１において、ｋ＝０,・・・,(Ｍ―１)で示される。すなわち、順位０は、最も近く、順位（Ｍ−１）は、最も遠いことを示す。
【００５１】
ステップＳ２１３において、代表ベクトル算出部１０７は、数式１より、重みベクトル、（すなわち、代表ベクトル）を更新する。
【数１】
2011193305.tif 000003
【００５２】
数式１において、i＝１,２,・・・,Ｍ、  ｊ＝１,２,・・・,Ｎ、を示す。
また、ｔは、学習回数、Ｅ（ｔ）は、学習率、（ｘj−ｗｉ（ｔ））は、距離２１１を示す。ｈλTK（ｔ）は、近傍順位関数であり、数式２で示される。
【数２】
2011193305.tif 000004
数式２において、λ（ｔ）は、近傍順位関数の収束速度を制御する関数である。数式１の学習率Ｅ（ｔ）及び数式２の関数λ（ｔ）は、時間と共に減少する。
【００５３】
ステップＳ２１５において、代表ベクトル算出部１０７は、全てのベクトルに対して、数式１、２で規定する学習回数ｔが、最大学習回数Ｔを満たしているかを確認する。ここで、ｔ＜Ｔの場合、代表ベクトル算出部１０７は、処理をステップＳ２０７へ戻す。また、ｔ≧Ｔの場合、代表ベクトル算出部１０７は、その時点での重みベクトルを代表ベクトルとして、決定し、ステップＳ２１７へ進める。
【００５４】
ステップＳ２１７において、減色変換部１０９は、画像データ２００の各クラスタにおいて、ベクトル２０３を代表ベクトルに置き換えて、符号化することにより減色処理を実行する。
【００５５】
（４）作用・効果
以上説明したように、本実施形態によれば、データ処理装置１００は、ベクトル変換部１０３と、代表ベクトル算出部１０７とを備え、複数のベクトルから代表ベクトルを算出し、複数のベクトルを代表ベクトルに置き換えることで、画像データ２００のファイルサイズを小さくできる。
【００５６】
ここで、ベクトル変換部１０３は、画像データを構成する各要素の色をベクトルにそれぞれ変換する。また、代表ベクトル算出部１０７は、ベクトル空間５１上での任意のベクトル２０５から複数のベクトルまでのそれぞれの距離２１１について、距離２１１を短い順に重み付けし、代表ベクトルを算出する。このため、画像データ２００に、複数のベクトルから極端に距離が遠いベクトル、いわゆるノイズが含まれている場合でも、代表ベクトル算出部１０７は、距離２１１を短い順に重み付けすることにより、ノイズの影響を抑制した代表ベクトルを算出できる。
【００５７】
従って、データ処理装置１００は、画像データ２００の再現性を向上しつつ、画像データのファイルサイズを小さくできる。
【００５８】
実施形態では、代表ベクトル算出部１０７は、ニューラルガスの学習アルゴリズムを用いて、中央値を算出することにより、代表ベクトルを算出する。このため、代表ベクトル算出部１０７は、画像データ２００にノイズが含まれている場合でも、確実にノイズの影響を抑制した代表ベクトルを算出できる。
【００５９】
（５）その他の実施形態
実施形態では、ベクトル変換部１０３は、入力された画像データ２００を構成する各要素２０１の色をベクトル２０３としてそれぞれ変換するとしたが、本発明は、これに限られず、例えば、ベクトル変換部１０３は、画像データ２００を構成する各要素２０１の色を多次元色空間におけるベクトル２０３としてそれぞれ変換してもよい。この場合、多次元色空間は、少なくともＬａｂ色空間を含むことが好ましい。例えば、多次元色空間とは、ＲＧＢ空間、ＨＳＶ色空間、ＣＩＥ−Ｌａｂ色空間、ＣＩＥ−Ｌｕｖ空間、ＣＩＥ−ＸＹＺ空間、マンセル色空間等の少なくとも一部を含むようにしてもよい。また、多次元色空間は、これらの色空間を適宜組み合わせて、最適な色空間を選択してもよい。
【００６０】
例えば、ユーザ端末１０から送信される画像データ２００が、ＲＧＢ空間に基づく色の情報を含む場合、ベクトル変換部１０３は、画像データ２００を構成する各要素の色を変換することで、ベクトル２０３を（Ｒ，Ｇ，Ｂ，Ｌ，ａ，ｂ，・・・・）のように多次元のベクトルとして、表示することができる。
【００６１】
このように、ベクトル変換部１０３は、各要素の色を多次元色空間におけるベクトル２０３としてそれぞれ変換する。従って、データ処理装置１００は、画像データ２００の再現性を更に向上できる。
【００６２】
また、多次元色空間は、少なくともＬａｂ色空間を含むことにより、人間の視覚に近い色を表示できる。従って、データ処理装置１００は、画像データ２００の再現性を更に向上できる。
【００６３】
また、図３に示す画像データ２００が、ピクセル上における位置情報を含む場合、ベクトル変換部１０３は、各要素２０１の色及び各要素２０１の位置情報に基づいて、ベクトルに変換してもよい。例えば、図３の画像データ２００の各要素２０１は、位置情報として、（Ｘ,Ｙ）＝（２,４）を含んでいてもよい。
【００６４】
実施形態では、「距離２１１」として、ユークリッド距離を用いているが、マンハッタン距離、マハラノビス距離、チェビシェフ距離、ミンコフスキー距離等を最適な色空間の選択に応じて、適宜選択してもよい。
【００６５】
実施形態では、データ処理装置１００は、画像データ２００のファイルサイズを小さくして、保存するが、これに限られず、例えば、データ処理装置１００は、ユーザ端末１０から送信された、画像データ２００のファイルサイズを小さくしてユーザ端末１０に返信してもよい。このようなデータ処理装置１００によれば、いわゆる画像データのファイルサイズを小さくするＷＥＢツールとして機能する。また、データ処理装置１００は、画像データについて、上記の処理に加えて、周知の技術により、ピクセル数を減らすことにより、携帯電話、スマートフォンのディスプレイ表示のためのファイル変換ツール又は装置としてもよい。また、画像データ２００のファイルサイズを小さくして、保存するのは、データ処理装置１００に限られず、ユーザ端末１０、ユーザ端末２０などのクライアント端末、携帯端末等が、上記の機能を有してもよい。
【００６６】
このように、本発明は、ここでは記載していない様々な実施の形態などを含むことは勿論である。したがって、本発明の技術的範囲は、上述の説明から妥当な特許請求の範囲に係る発明特定事項によってのみ定められるものである。
【００６７】
例えば、各構成図、フローチャート、概念図の図などは例示に過ぎず、各要素の有無、その順序や具体的内容などは適宜変更可能である。一例として、手動によるブロックの指定は必須ではなく、また、本発明において、各手段などの要素は、コンピュータの演算制御部に限らず、ワイヤードロジック等に基づく電子回路で実現してもよい。
【符号の説明】
【００６８】
１  データ処理システム
１０  ユーザ端末
２０  ユーザ端末
３０  通信ネットワーク
５１  ベクトル空間
１００  データ処理装置
１０１  画像受信部
１０３  ベクトル変換部
１０５  クラスタリング部
１０７  代表ベクトル算出部
１０９  減色変換部
１１１  画像ＤＢ
２００  画像データ
２０１  各要素
２０３  ベクトル
２０５  任意のベクトル
２１１  距離
【図１】
2011193305.tif 000005
【図２】
2011193305.tif 000006
【図３】
2011193305.tif 000007
【図４】
2011193305.tif 000008
【図５】
2011193305.tif 000009
【図６】
2011193305.tif 000010