(57)【要約】【課題】複数の画像が登録されているデータベースに新たにユニーク性が求められる画像を登録するときに、類似画像との衝突を防ぐ。【解決手段】登録予定画像（Ａ１）とデータベース５０内の画像（Ｃ１）、（Ｃ２）、・・・を比較して（ステップＳ１０６）、最近傍画像を検出し、酷似画像（Ｂ）が存在する場合（ステップＳ１０８）、登録予定画像（Ａ１）に、まずユーザに分からない程度の大きさや形のマーカー（Ｍ）を付加して（ステップＳ１１６）画像（Ａ１Ｍ）を作成し、再度距離判定を行う（ステップＳ１０８）。距離が確保できるまで、より目立つマーカー（Ｍ＋）に変更し続ける（ステップＳ１１６）。【選択図】図３
2015219757.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の画像を登録するデータベースへの画像登録方法であって、コンピュータが、
新たに登録する画像（Ａ１）を入力する入力工程と、
前記画像（Ａ１）と前記データベースに登録されている画像を比較して類似度を表す画像間距離を測定する比較工程と、
前記比較工程により前記画像（Ａ１）と画像間距離が所定の閾値以内の類似画像（Ｂ）が検出された場合に、前記画像（Ａ１）にマーカー（Ｍ）を付加して画像（Ａ１Ｍ）を作成するマーカー付加工程と、
前記比較工程により、前記画像（Ａ１）と画像間距離が所定の閾値以内の類似画像（Ｂ）が検出された場合は前記マーカー（Ｍ）が付加された前記画像（Ａ１Ｍ）を、
検出されない場合は前記画像（Ａ１）そのままを、前記データベースに登録する登録工程と、
を実行する方法。
【請求項２】
前記比較工程は、前記データベースに前記画像（Ａ１）又は前記画像（Ａ１Ｍ）が登録されている時、前記入力工程により新たに登録する画像（Ａ２）が入力されると、該画像（Ａ２）と、前記画像（Ａ１）又は画像（Ａ１Ｍ）とを比較して画像間距離を測定することを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記比較工程により前記画像（Ａ１）と画像間距離が所定の閾値以内の類似画像（Ｂ）が検出された場合、
前記マーカー（Ｍ）の付加された画像（Ａ１Ｍ）と前記類似画像（Ｂ）について再度画像間距離を測定する再比較工程と、
前記マーカー（Ｍ）をより強調されたマーカー（Ｍ＋）に変更し、画像（Ａ１Ｍ＋）を作成するマーカー変更工程と、
を更に備え、
前記再比較工程と前記マーカー変更工程を繰り返すことにより、
前記登録工程は、前記画像（Ａ１Ｍ＋）と前記類似画像（Ｂ）の画像間距離が所定の閾値以上となったら、前記画像（Ａ１Ｍ＋）を前記データベースに登録することを特徴とする請求項１又は２記載の方法。
【請求項４】
前記登録工程は、前記画像（Ａ１）本体と、前記比較工程でこの画像（Ａ１）から抽出された特徴量とを前記データベースに登録することを特徴とする請求項１又は２記載の方法。
【請求項５】
前記マーカー付加工程は、前記入力工程により入力された前記画像（Ａ１）の少なくとも一部を当該画像内で変形してマーカー（Ｍ）とし、画像（Ａ１Ｍ）を作成することを特徴とする請求項１又は２記載の方法。
【請求項６】
前記マーカー付加工程は、前記入力工程により入力された前記画像（Ａ１）にノイズをマーカー（Ｍ）として付加して画像（Ａ１Ｍ）を作成することを特徴とする請求項１又は２記載の方法。
【請求項７】
画像登録装置のコンピュータに、
請求項１乃至６いずれか記載の工程を実行させるプログラム。
【請求項８】
請求項７記載のプログラムを実行可能に記憶する装置。
【請求項９】
複数の画像を登録するデータベースへの画像登録装置であって、
新たに登録する画像（Ａ１）を入力する入力手段と、
前記画像（Ａ１）と前記データベースに登録されている画像を比較して類似度を表す画像間距離を測定する比較手段と、
前記比較手段により前記画像（Ａ１）と画像間距離が所定の閾値以内の類似画像（Ｂ）が検出された場合に、前記画像（Ａ１）にマーカー（Ｍ）を付加して画像（Ａ１Ｍ）を作成するマーカー付加手段と、
前記比較手段により、前記画像（Ａ１）と画像間距離が所定の閾値以内の類似画像（Ｂ）が検出された場合は、前記マーカー（Ｍ）が付加された前記画像（Ａ１Ｍ）を、
検出されない場合は前記画像（Ａ１）そのままを、前記データベースに登録する登録手段と、
を備えた画像登録装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の画像を登録するデータベースに、新たな画像を登録する技術に関する。より詳しくは、新たに登録しようとする画像と類似する画像がデータベースに登録されている場合の画像登録方法、装置並びにプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
データベースに多数の画像を登録しておき、登録されている画像を印刷等に使用するものがある。そしてデータベースへは新たな画像を追加登録していくことができる。その際、データベースへ新たな画像を登録しようとするとき、既に、データベースに酷似している画像が登録されている場合は、画像の衝突と呼ばれる状況となり、酷似した画像との識別が困難になるという課題があった。
【０００３】
画像の衝突の発生とは、同一の画像が２つ存在するという意味ではなく、２つの画像を両方とも登録しては困る状況の発生という意味であって、例えば、既に登録されている他人の著作物と類似している画像や、既に登録されている画像と酷似していて判別が困難な画像が存在する場合のことを言い、データベースに夫々がユニーク性を持っている画像を登録する必要がある場合に使用する用語である。
【０００４】
類似画像を識別する方法は色々提案されている（例えば、特許文献１、特許文献２、特許文献３参照）。
【０００５】
特許文献１記載の技術は、「撮影された画像に対応する画像を検索する際に、撮影画像と特定画像とのマッチングの精度を向上させ、認識率の向上させることを目的とするもので、入力部は、撮影画像の画像データを入力する。画像特徴量算出部は、画像データに基づき、当該撮影画像の特徴を示す撮影画像特徴量を算出する。画像特徴量比較部は、検索対象である特定画像の特徴を示す特定画像特徴量と撮影画像特徴量に基づいて、撮影画像において特定画像と特徴の一致又は類似する類似画像を検出する。登録部は、類似画像に関連する再登録情報を取得し、取得した再登録情報を記憶部に登録する。画像特徴量比較部は、記憶部に登録した再登録情報に基づいて、類似画像を検出する。」ものである。
特許文献１において、再登録情報とは、その画像の変化状態を示す情報である。
【０００６】
特許文献２記載の技術は、「画像分類装置及び画像分類方法を提供するもので、画像分類装置は、画像登録装置を備え、画像登録装置は、画像の局所領域において入力画像に対する画像の類似度を算出する第１の類似度算出手段と、ユーザにとって具体的なキーワードがタグとして付される画像のデータを記憶する第１の画像ＤＢと、第１の類似判定を行う第１の類似判定手段と、入力画像に対して画像全体の類似度を算出する第２の類似度算出手段と、曖昧なキーワードのタグが付される画像のデータを記憶する第２の画像ＤＢと、第２の類似判定を行う第２の類似判定手段を備える。」ものである。
特許文献２においては、画像に画像とは別のキーワードのタグを付加するものである。
【０００７】
特許文献３記載の技術は、「流通するコンテンツに含まれる画像と原著作物画像との間の類似度判定を正確に行う類似画像判定装置を提供するもので、類似画像判定装置は、コンテンツを保有する複数の情報提供サーバから公衆網を通じてコンテンツを取得する。そして、画像解析部で原著作物画像及びコンテンツの特徴量を抽出し、コンテンツ中から原著作物画像と比較される対象画像を特定する。その後、対象画像と原著作物画像の特徴量の類似度を類似度処理部で判定する。類似度が低い場合は、画像変換部で原著作物画像に所定の画像変換処理を施して特徴量を近似させ、再度類似度判定を行う。画像間が類似する場合は、その対象画像をその取得先情報と共に保存する。」ものである。
特許文献３において画像間が類似する場合は、画像に取引先情報を付加して保存する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２０１３−２１０９７４号公報
【特許文献２】特開２０１０−６７０１４号公報
【特許文献３】特開平１１−５３５４１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
いずれの特許文献記載の技術も、画像の類似度を計算する計算量が多く、計算時間が増大したり、画像とは別に識別用のデータを管理したりする必要があり、大がかりになるという課題があった。
本発明は、複数の画像が登録されているデータベースへ新たな画像を登録しようとするとき、簡易な方法で画像の衝突を防ぎながらユニーク性を有する画像を登録することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
請求項１記載の発明は、複数の画像を登録するデータベースへの画像登録方法であって、コンピュータが、新たに登録する画像（Ａ１）を入力する入力工程と、前記画像（Ａ１）と前記データベースに登録されている画像を比較して類似度を表す画像間距離を測定する比較工程と、前記比較工程により前記画像（Ａ１）と画像間距離が所定の閾値以内の類似画像（Ｂ）が検出された場合に、前記画像（Ａ１）にマーカー（Ｍ）を付加して画像（Ａ１Ｍ）を作成するマーカー付加工程と、前記比較工程により、前記画像（Ａ１）と画像間距離が所定の閾値以内の類似画像（Ｂ）が検出された場合は前記マーカー（Ｍ）が付加された前記画像（Ａ１Ｍ）を、検出されない場合は前記画像（Ａ１）そのままを、前記データベースに登録する登録工程と、を実行する方法を提供するものである。
【００１１】
請求項７記載の発明は、画像登録装置のコンピュータに、請求項１乃至６いずれか記載の工程を実行させるプログラムを提供するものである。
【００１２】
請求項９記載の発明は、複数の画像を登録するデータベースへの画像登録装置であって、新たに登録する画像（Ａ１）を入力する入力手段と、前記画像（Ａ１）と前記データベースに登録されている画像を比較して類似度を表す画像間距離を測定する比較手段と、前記比較手段により前記画像（Ａ１）と画像間距離が所定の閾値以内の類似画像（Ｂ）が検出された場合に、前記画像（Ａ１）にマーカー（Ｍ）を付加して画像（Ａ１Ｍ）を作成するマーカー付加手段と、前記比較手段により、前記画像（Ａ１）と画像間距離が所定の閾値以内の類似画像（Ｂ）が検出された場合は、前記マーカー（Ｍ）が付加された前記画像（Ａ１Ｍ）を、検出されない場合は前記画像（Ａ１）そのままを、前記データベースに登録する登録手段と、を備えたことを特徴とする画像登録装置を提供するものである。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、既に類似画像が登録されていても、新たな画像を登録できる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の一実施の形態である画像登録装置１００のハードウエア構成を示すブロック図である。
【図２】同実施の形態の画像登録装置１００の主要部の機能ブロック図である。
【図３】同実施の形態のデータベース５０に新たな画像（Ａ１）を登録する際の動作を説明するフローチャートである。
【図４】前記図３のフローチャートの動作を図解したものである。
【図５】本発明の変形例を示す図である。
【図６】本発明の他の変形例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態について説明する。
＜構成＞
図１は本発明の一実施の形態である画像登録装置１００のハードウエア構成を示すブロック図である。５０はデータベースであり、複数の画像を登録することができる。１０はＣＰＵであり、装置全体を制御する。１２はＯＳを含む各種プログラムを記憶するプログラムメモリである。１４はＣＰＵ１０の作業用として用いられるワークメモリである。
【００１６】
１６は新たな画像を前記データベース５０へ登録するために入力する入力装置である。画像の入力形態は、表示画面上での作成、メモリカードや通信回線を経由しての入力、撮影、装置内の他の領域からの転送等で良い。また、入力画像はオリジナル画像そのものではなく、イラスト風や絵画風に加工した画像でも良い。
【００１７】
１８は出力装置であり、データベース５０に登録されている画像を選択的に出力するものである。画像の出力形態は、表示や印刷、メモリカードへの出力、通信回線を介して他の装置への出力等で良い。印刷の場合は、登録されている画像をスタンプとして印刷するもの（電子スタンプ、スタンプ作成機）でも良い。
【００１８】
２０は表示装置であり、前記データベース５０に記憶されている画像や前記入力装置１８から入力される画像を表示することができる。また、新たな画像を前記データベース５０に登録しようとしたとき、登録可能（ＯＫ）か登録不可（ＮＧ）であるかを表示する。２２は通信制御装置で、無線や有線でインターネットに接続し、スマートフォンとの協働、外部サーバの利用、外部メモリの利用等ができる。
【００１９】
図２は本発明の一実施の形態である画像登録装置１００の主要部の機能ブロック図である。図１のハードウエアによって実現される機能ブロックを示すものであるが、分かりやすくするため、ハードウエアと機能がほぼ一致する場合は同じ符号を付している。
【００２０】
５０は多数の画像（Ｃ１）、（Ｃ２）、・・・が登録されるデータベースである。このデータベース５０に新たに登録しようとする画像（Ａ１）が入力装置１６から入力される。３０は入力装置１６から入力された画像（Ａ１）を記憶する入力画像メモリである。この入力画像メモリ３０には、上述するマーカー（Ｍ）が付加された画像も記憶され、更に次に登録しようとする画像（Ａ２）も記憶される。画像（Ａ１）は、データベース５０に類似画像が既に登録されていないかどうか、画像間距離を比較するために比較部３２へ送られる。なお、画像（Ａ１）の特徴ベクトルもこの入力画像メモリ３０に記憶する。画像間距離とは後述するように比較対象画像の特徴量である特徴ベクトルを比較して求める類似度を表すものであって、画像間距離が近いほど画像は類似している。
【００２１】
３４はデータベース５０に記憶されている画像（Ｃ１）、（Ｃ２）、・・・のうち、入力された画像（Ａ１）と比較する画像（Ｃ）を記憶する比較画像メモリであり、比較する画像（Ｃ）は比較部３２へ送られて画像（Ａ１）と比較される。すなわち、比較画像メモリ３４には、データベース５０に記憶されている画像（Ｃ１）、（Ｃ２）、・・・が順次比較のために記憶されていくものであり、代表して画像（Ｃ）と呼んでいる。後述する最近傍画像、酷似画像も一時的にこの比較画像メモリ３４に記憶される。換言すると、結果的に比較画像メモリ３４に記憶されている画像が最近傍画像若しくは酷似画像になるものである。なお画像（Ｃ）の特徴ベクトルもこの比較画像メモリ３４に記憶する。
【００２２】
３６は比較部３２が比較動作を実行するときの第１の閾値を記憶する閾値メモリ、３８は同じく第２の閾値を記憶する閾値メモリである。第１の閾値は画像間距離の閾値であり、第２の閾値は実行フローのループ回数の閾値である。
【００２３】
比較部３２は、入力画像メモリ３０に記憶された画像と、比較画像メモリ３４に記憶された画像を、閾値メモリ３６及び閾値メモリ３８に記憶された閾値（Ｄｔｈ）及び（Ｎｔｈ）を使用して比較動作を実行するものである。
【００２４】
４０は、詳細を後述するが比較部３２の比較結果に応じて画像（Ａ１）に付加するための付加情報（マーカー（Ｍ））を作成する付加情報作成部である。
【００２５】
前記入力画像メモリ３０、比較画像メモリ３２、閾値メモリ３６、３８、並びに付加情報作成部４０で作成された付加情報はワークメモリ１４内に置かれる。また比較部３２と付加情報作成部４０の機能はＣＰＵ１０がプログラムメモリ１２に記憶されたプログラムを実行することによって実現するものである。
【００２６】
＜動作＞
次に、上記のように構成される画像登録装置１００の動作を、フローチャートを参照して説明する。
図３はデータベース５０に新たな画像（Ａ１）を登録する際の動作を説明するフローチャートである。
【００２７】
まずステップＳ１０２で、入力装置１６から新たに登録しようとする画像（Ａ１）を入力画像メモリ３０に入力する。
続いてステップＳ１０４で、画像（Ａ１）の特徴ベクトル（Ａ１Ｖ）を算出する。パターン認識や多変量解析では、パターンやデータを多次元ベクトルとして扱う。このように表現したパターンやデータを特徴ベクトルと呼ぶ。特徴ベクトルの算出方法は公知であるので詳述しないが、例えばＢＯＦ（Bag Of Features）等の方法を使用する。
一般的にｎ次元の特徴ベクトルＶは以下の式（１）で示される。
【００２８】
【数１】
2015219757.tif 000003
【００２９】
続くステップＳ１０６で、データベース５０に既に登録されている各画像（Ｃ１）、（Ｃ２）、・・・を順次比較画像メモリ３２に画像（Ｃ）として読み出して特徴ベクトル（ＣＶ）を算出する。そして前記画像（Ａ１）の特徴ベクトル（Ａ１Ｖ）と比較し、ベクトル間距離（例えばユークリッド距離）を求めて、ベクトル間距離が最少となる最近傍距離の画像を検出する。すなわち、データベース５０に既に登録されている各画像（Ｃ１）、（Ｃ２）、・・・の中から、入力された画像（Ａ１）に最も類似する最近傍距離の画像（Ｃ）を検出する。
【００３０】
一般的にベクトルＡ、Ｃ間のユークリッド距離は、以下の式（２）で示される。
また、データベース５０内の画像のベクトル群を式（３）で示すと、特徴ベクトルＶに対するデータベース５０内の最近傍ベクトルＣｋは以下の式（４）で示される。
【００３１】
【数２】
2015219757.tif 000004
【００３２】
続くステップＳ１０８では、この最近傍距離の画像（Ｃ）と前記画像（Ａ１）のベクトル間距離が、閾値メモリ３６に記憶された予め定められた所定の閾値（Ｄｔｈ）以下かどうかを判定する。
一般的に、特徴ベクトルＶと、データベース５０内の画像の最近傍ベクトルＣｋとの距離Ｄｎｎは、以下の式（５）で示される。
【００３３】
【数３】
2015219757.tif 000005
【００３４】
ステップＳ１０８でＮＯすなわち閾値Ｄｔｈ以下ではない場合は、画像（Ａ１）と最近傍距離の画像（Ｃ）がそれほど類似していないことになり、ステップＳ１１０へ進んで、そのまま画像（Ａ１）をデータベース５０に登録する。その際、画像（Ａ１）の特徴ベクトル（Ａ１Ｖ）も同時に登録しても良い。
続くステップＳ１１２は、新たに入力した画像（Ａ１）が登録ＯＫであることを表示装置２０で表示してＥＮＤとなる。
【００３５】
前記ステップＳ１０８において、ＹＥＳと判定された場合は、最近傍画像距離が閾値以下の画像、つまり酷似画像（Ｂ）が存在することが分かったので、ステップＳ１１４へ進む。ここでは、ステップＳ１０８→ステップＳ１１４→ステップＳ１１６→ステップＳ１０６とループした回数ｎをカウントし、ｎが所定の閾値（Ｎｔｈ）以下か否かを判断する。回数の閾値Ｎｔｈは閾値メモリ３８に記憶されており、例えば３とする。
【００３６】
ここでＹＥＳ、すなわちループ回数ｎがまだ３回目に達していなければ、ステップＳ１１６へ進んで付加情報であるマーカー（Ｍ）の付加処理を行う。ＮＯであれば、前記ループを３回繰り返しても画像間距離がそれほど離れなかったということになり、ステップＳ１１８へ進んで、登録ＮＧであることを表示装置２０で表示してＥＮＤとなる。
閾値（Ｎｔｈ）を大きくすればそれだけ登録されやすくなるが、元画像との差が大きくなってしまうので、その点を勘案して閾値（Ｎｔｈ）を定める。
【００３７】
ステップＳ１１６では、画像（Ａ１）の中の位置をランダムに選定し、マーカー（Ｍ）を付加する。位置やマーカーの形態は任意であるが、ここでは画像（Ａ１）内の左上あたりに小さな黒丸をマーカー（Ｍ）として付加する。その際、前記ステップＳ１０８→ステップＳ１１４→ステップＳ１１６→ステップＳ１０６のループを繰り返すたびにマーカー（Ｍ）をより強力なものとする。例えばマーカー（Ｍ）の強度Ｋを
Ｋ＝Ｐ＊ｎ
とする。Ｐは固定値であって、ループ回数ｎを繰り返すたびにマーカー（Ｍ）の強度が強くなり、例えば黒丸が大きくなっていく。
【００３８】
図４は、前記図３のフローチャートの動作を図解したものである。データベース５０内に、複数の画像（Ｃ１）、（Ｃ２）、・・・が登録されていることを示す。画像（Ｃ１）、（Ｃ２）、・・・の特徴ベクトル（Ｃ１Ｖ）、（Ｃ２Ｖ）、・・・は、図３のステップＳ１０８の比較処理の際に作成しても良いが、ここでは予め画像と共にデータベース５０に記憶している。
【００３９】
ここで、図３のフローチャートの流れに沿って図４の流れを説明していく。
（１）入力される画像（Ａ１）として黒い星形と白い星形及び黒丸と白丸の組み合わせの画像が示されている。この画像（Ａ１）の特徴ベクトル（Ａ１Ｖ）を求める（ステップＳ１０４）。
（２）画像（Ａ１）の特徴ベクトル（Ａ１Ｖ）とデータベース５０内の画像（Ｃ１）、（Ｃ２）、・・・の特徴ベクトル（Ｃ１Ｖ）、（Ｃ２Ｖ）、・・・とを比較して最近傍画像（Ｃ）を検出する（ステップＳ１０６）。
（３）画像（Ａ１）と最近傍画像（Ｃ）との距離の差が所定の閾値Ｄｔｈ以下であれば、酷似画像（Ｂ）が存在するとみなして画像（Ａ１）にマーカー（Ｍ）として黒丸を追加し、画像（Ａ１Ｍ）を作成する（ステップＳ１１６）。
（４）そして再度、画像（Ａ１Ｍ）の特徴ベクトル（Ａ１ＭＶ）を作成する。
（５）画像（Ａ１Ｍ）の特徴ベクトル（Ａ１ＭＶ）と酷似画像（Ｂ）の特徴ベクトル（ＢＶ）とを比較する。もし仮に、データベース５０に記憶されていた画像（Ｃ１）が酷似画像（Ｂ）として検出された場合は、特徴ベクトル（Ｃ１Ｖ）と特徴ベクトル（ＢＶ）は同じものである。
（６）比較した画像間距離に閾値Ｄｔｈ以上の差が出ていれば、類似していないとしてデータベース５０に登録する（ステップＳ１１０）。
（７）比較した画像間距離に閾値Ｄｔｈ以上の差が出ていなければ、更に強化したマーカー（Ｍ＋）を追加した画像（Ａ１Ｍ＋）を作成する。
これをｎ回繰り返すものである。
【００４０】
以上説明したように、本実施の形態にあっては、データベース５０に新たにユニーク性が求められる画像（Ａ１）を登録するときに、既に酷似画像（Ｂ）がデータベース５０に存在する場合、登録予定の画像（Ａ１）に、マーカー（Ｍ）を付与して画像（ＡM）を作成し、画像の衝突を防ぐ方法を提供するものである。
画像が衝突した場合に、まずユーザに分からない程度の大きさや形のマーカー（Ｍ）を付加し再度距離判定を行う。距離が確保できるまで、より目立つマーカー（Ｍ＋）に変更して画像（Ａ１Ｍ＋）を作成する。これをｎ回続ける。これにより、以下２点をバランスさせた画像を生成する。
（１）必要最小限の目立ちにくい修正
（２）他のマーカーと十分距離があり弁別可能
【００４１】
用途の一例としては、自分の描いたオリジナルのイラスト画像をデータベース５０に登録しようとするとき、既に類似画像が登録されている場合、そのまま登録すると真似したと疑われる可能性もあるので、必要最小限の目立ちにくい修正により、類似画像と弁別可能な程度の差を出して登録する。それでも画像間距離が縮まらない場合は、登録を断念する。もちろん、イラスト画像でなく自分で撮影した画像であっても良い。
【００４２】
＜変形例＞
本実施の形態において、入力する画像（Ａ１）が比較する画像（Ｃ）と類似している時に画像（Ａ１）のランダムな位置に黒丸を付加するとしたが、これに限定されるものではなく、位置は固定でも良いし所定の法則に則っても良い。マーカーの形態は＋印等他の形状でも良いし、画像（Ａ１）内に存在している小さな図形部分を検出して移動しても良い。
【００４３】
図５は変形例の一例をしめすもので、同図（ａ）の元画像（Ａ１）の中の図形部分Ｐ１を抽出して位置を移動してＰ２としたものである。この位置を移動された図形部分Ｐ２がマーカー（Ｍ）に相当する。
この図形部分Ｐ１の決め方は、予め決めた所定の領域をそのまま位置シフトしても良いし、所定の領域内に画像のかたまりが抽出された場合に移動するようにしても良い。また、全体画像に大きな影響を与えないように第１の所定値より小さく、且つ差別化がはかれるように第２の所定値よりは大きい図形を抽出するようにしても良い。更に全体画像に大きな影響を与えないように図形部分Ｐ１は画像の中央部分を避けて周辺部分から抽出するようにしても良い。図形部分Ｐ１を移動するのではなく拡大又は縮小する等の変形でも良い。図形部分Ｐ１の色や濃淡を変えても良い。
【００４４】
図６は他の変形例を示すもので、同図（ａ）の元画像（Ａ１）に、同図（ｂ）し示すようにランダムノイズを付加する。このランダムノイズがマーカー（Ｍ）に相当する。同図（ｃ）は更に強いノイズを付加した状態を示すもので、この強いノイズがマーカー（Ｍ＋）に相当する。ノイズは、画像全体領域に付加しても良いし、周辺等特定領域に負荷しても良いし、既存の図形と重ならないように付加しても良い。
【００４５】
また、画像にマーカーを付加する方法は色々あるが、特定の手法に限定されるものではない。マーカーが人間の目に見えるか見えないかはどちらでも良い。
データベースは装置本体内にあっても、ネットワークを介したサーバにあっても良い。
また、類似度の測定方法あるいは画像間距離の測定方法は、単純類似度、複合類似度、ユークリッド距離を求めるもの、ヒストグラムを用いるもの等色々あるが、特定の手法に限定されるものではない。なお「類似度」は、値が大きいほど類似している、と言う尺度で、「画像間距離」は、値が小さいほど類似している尺度であって、類似度が大きいことと画像間距離が小さいことは同義として扱っている。
なお、本実施の形態においてマーカーと付加情報は同義として扱っている。
【００４６】
＜実施の形態の効果＞
以上説明したように、本発明の実施の形態によれば、画像検索一般において、データベースに登録されている画像や、登録対象の増大による誤認識の増加への対策として有効である。
また、自分で作成したイラストや画像をスタンプ作成機等の画像データベースに登録しようとするとき、特にイラストは単純なので似てしまう可能性が高いため有効になる。スタンプ作成機にかかわらず、オリジナル画像をＩＤとする場合の衝突回避に有効である。
登録画像のユニーク性を保つことができる。
【００４７】
以上、この発明の実施形態について説明したが、この発明はこれらに限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲を含むものである。
以下に、本願出願時の特許請求の範囲を付記する。
＜付記＞
［請求項１］
複数の画像を登録するデータベースへの画像登録方法であって、コンピュータが、
新たに登録する画像（Ａ１）を入力する入力工程と、
前記画像（Ａ１）と前記データベースに登録されている画像を比較して類似度を表す画像間距離を測定する比較工程と、
前記比較工程により前記画像（Ａ１）と画像間距離が所定の閾値以内の類似画像（Ｂ）が検出された場合に、前記画像（Ａ１）にマーカー（Ｍ）を付加して画像（Ａ１Ｍ）を作成するマーカー付加工程と、
前記比較工程により、前記画像（Ａ１）と画像間距離が所定の閾値以内の類似画像（Ｂ）が検出された場合は、前記マーカー（Ｍ）が付加された前記画像（Ａ１Ｍ）を、
検出されない場合は前記画像（Ａ１）そのままを、前記データベースに登録する登録工程と
を実行することを特徴とする方法。
［請求項２］
前記比較工程は、前記データベースに前記画像（Ａ１）又は前記画像（Ａ１Ｍ）が登録されている時、前記入力工程により新たに登録する画像（Ａ２）が入力されると、該画像（Ａ２）と、前記画像（Ａ１）又は画像（Ａ１Ｍ）とを比較して画像間距離を測定することを特徴とする請求項１記載の方法。
［請求項３］
前記比較工程により前記画像（Ａ１）と画像間距離が所定の閾値以内の類似画像（Ｂ）が検出された場合、
前記マーカー（Ｍ）の付加された画像（Ａ１Ｍ）と前記類似画像（Ｂ）について再度画像間距離を測定する再比較工程と、
前記マーカー（Ｍ）をより強調されたマーカー（Ｍ＋）に変更し、画像（Ａ１Ｍ＋）を作成するマーカー変更工程と、
を更に備え、
前記再比較工程と前記マーカー変更工程を繰り返すことにより、
前記登録工程は、前記画像（Ａ１Ｍ＋）と前記類似画像（Ｂ）の画像間距離が所定の閾値以上となったら、前記画像（Ａ１Ｍ＋）を前記データベースに登録することを特徴とする請求項１又は２記載の方法。
［請求項４］
前記登録工程は、前記画像（Ａ１）本体と、前記比較工程でこの画像（Ａ１）から抽出された特徴量である特徴ベクトルとを前記データベースに登録することを特徴とする請求項１又は２記載の方法。
［請求項５］
前記マーカー付加工程は、前記入力工程により入力された前記画像（Ａ１）の少なくとも一部を当該画像内で変形してマーカー（Ｍ）とし、画像（Ａ１Ｍ）を作成することを特徴とする請求項１又は２記載の方法。
［請求項６］
前記マーカー付加工程は、前記入力工程により入力された前記画像（Ａ１）にノイズをマーカー（Ｍ）として付加して画像（Ａ１Ｍ）を作成することを特徴とする請求項１又は２記載の方法。
［請求項７］
画像登録装置のコンピュータに、
請求項１乃至６いずれか記載の工程を実行させるプログラム。
［請求項８］
請求項７記載のプログラムを実行可能に記憶する装置。
［請求項９］
複数の画像を登録するデータベースへの画像登録装置であって、
新たに登録する画像（Ａ１）を入力する入力手段と、
前記画像（Ａ１）と前記データベースに登録されている画像を比較して類似度を表す画像間距離を測定する比較手段と、
前記比較手段により前記画像（Ａ１）と画像間距離が所定の閾値以内の類似画像（Ｂ）が検出された場合に、前記画像（Ａ１）にマーカー（Ｍ）を付加して画像（Ａ１Ｍ）を作成するマーカー付加手段と、
前記比較手段により、前記画像（Ａ１）と画像間距離が所定の閾値以内の類似画像（Ｂ）が検出された場合は、前記マーカー（Ｍ）が付加された前記画像（Ａ１Ｍ）を、
検出されない場合は前記画像（Ａ１）そのままを、前記データベースに登録する登録手段と
を備えたことを特徴とする画像登録装置。
【符号の説明】
【００４８】
１０          ＣＰＵ
１２          プログラムメモリ
１４          ワークメモリ
１６          入力装置
１８          出力装置
２０          表示装置
２２          通信制御装置
３０          入力画像メモリ
３２          比較部
３４          比較画像メモリ
３６          閾値メモリ
３８          閾値メモリ
４０          付加情報作成部
５０          データベース
１００        画像登録装置
（Ａ１）      新たに登録しようとする画像
（Ａ１Ｍ）    画像（Ａ１）にマーカー（Ｍ）が付加された画像
（Ａ１Ｍ＋）  画像（Ａ１Ｍ）に強化されたマーカー（Ｍ＋）が付加された画像
（Ａ１Ｖ）    画像（Ａ１）の特徴ベクトル
（Ａ１ＭＶ）  画像（Ａ１Ｍ）の特徴ベクトル
（Ａ２）      新たに登録しようとする画像
（Ｂ）        （Ｃ１）、（Ｃ２）、・・・の中の画像（Ａ１）との酷似画像
（Ｃ１）、（Ｃ２）、・・・データベース５０に登録されている画像
（Ｃ）        画像（Ｃ１）、（Ｃ２）、・・・の中の画像であって画像（Ａ１）と比較する画像並びに最近傍画像
（Ｃ１Ｖ）、（Ｃ２Ｖ）、・・・画像（Ｃ１）、（Ｃ２）、・・・の特徴ベクトル
（Ｍ）        マーカー
（Ｍ＋）      強化されたマーカー
【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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