(57)【要約】【課題】局所特徴量を用いた画像検索で、投票方式では、比較元画像中に局所特徴量の類似するＮ個の特徴点が存在すれば、比較先画像にその局所特徴量と類似する特徴点が１つしか存在しなくても、比較先画像はＮ個の投票数を稼ぐ。本来比較元画像と類似していない比較先画像を、高い類似度を持つと判断してしまう。【解決手段】比較元画像の複数の特徴点の特徴量の量子化値を、特徴量空間を分割した領域に対応させ、比較元画像の特定の特徴量の量子化値を対応させた第１の領域に比較元画像の特徴量の量子化値が対応付いている個数と、比較先画像において特徴量の量子化値が第１の領域に対応付いている個数と第１の領域の近傍の第２の領域に特徴量の量子化値が対応付いている個数とを合算した個数とを取得し、特定の特徴量について取得した個数のうち大きいほうの値より小さい値を、比較元画像と比較先画像との類似度の評価値に用いて、比較元画像と比較先画像とを比較する。【選択図】  図７
2015103087.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
比較元画像の複数の特徴点の特徴量の量子化値を、特徴量空間を分割した領域に対応させる量子化手段と、
前記比較元画像の特定の特徴量の量子化値を対応させた第１の領域に前記比較元画像の特徴量の量子化値が対応付いている個数と、前記比較先画像において特徴量の量子化値が前記第１の領域に対応付いている個数と前記第１の領域の近傍の第２の領域に特徴量の量子化値が対応付いている個数とを合算した個数とを取得する取得手段と、
前記特定の特徴量について前記取得した個数のうち大きいほうの値より小さい値を、前記比較元画像と前記比較先画像との類似度の評価値に用いて、前記比較元画像と前記比較先画像とを比較する比較手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記比較手段では、前記取得した個数のうち小さいほうの値または前記取得した個数の平均値または所定の値の少なくとも何れかを前記比較元画像と前記比較先画像との類似度の評価値に用いることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記比較手段では、前記取得手段で取得された個数の差が所定の閾値を超える場合、前記取得した個数から得られる値を類似度の評価値に用いた比較処理を省略することを特徴とする請求項１または２何れかに記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記比較手段では、前記類似度の評価値を前記比較先画像に投票し、投票数に基づいて前記比較元画像と前記比較先画像とを比較することを特徴とする請求項１乃至３何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記量子化手段では、特定の特徴量の量子化値の種類ごとに、特徴量空間を分割した領域に前記量子化値を対応付け、
前記取得手段では、前記領域ごとに、前記比較元画像の特徴量の量子化値が対応付いている個数と、前記比較先画像の特徴量の量子化値が対応付いている個数とをそれぞれ求め、
前記比較手段では、前記領域ごとに、前記取得した個数のうち大きいほうの値より小さい値を、前記比較元画像と前記比較先画像との類似度の評価値として累積して、前記比較元画像と前記比較先画像とを比較することを特徴とする請求項１乃至４何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記取得手段では、前記第１の領域と前記第２の領域に特徴量の量子化値が対応付いている個数に、どの領域に属する量子化値かによって重みを付けて前記合算した個数を取得することを特徴とする請求項１乃至５何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記取得手段では、前記比較元画像の特徴量の量子化値が対応付いている個数が０でない領域である第３の領域に前記比較元画像の特徴量の量子化値が対応付いている個数と、前記比較先画像において特徴量の量子化値が前記第３の領域に対応付いている個数と第３の領域の近傍の領域に特徴量の量子化値が対応付いている個数とを合算した個数とを取得することを特徴とする請求項１乃至６何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記比較手段では、複数の比較先画像と前記比較元画像とを比較することを特徴とし、
前記類似度の評価値に基づいて前記複数の比較先画像の順序を決定する決定手段を更に備えることを特徴とする請求項１乃至７何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記決定手段で決定された順序に従って前記複数の比較先画像を表示させるよう制御する表示制御手段を更に備えることを特徴とする請求項９記載の画像処理装置。
【請求項１０】
比較元画像の複数の特徴点の特徴量の量子化値を、特徴量空間を分割した領域に対応させる量子化工程と、
前記比較元画像の特定の特徴量の量子化値を対応させた第１の領域に前記比較元画像の特徴量の量子化値が対応付いている個数と、前記比較先画像において特徴量の量子化値が前記第１の領域に対応付いている個数と前記第１の領域の近傍の第２の領域に特徴量の量子化値が対応付いている個数とを合算した個数とを取得する取得工程と、
前記特定の特徴量について前記取得した個数のうち大きいほうの値より小さい値を、前記比較元画像と前記比較先画像との類似度の評価値に用いて、前記比較元画像と前記比較先画像とを比較する比較工程と、
を備えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項１１】
コンピュータを、
比較元画像の複数の特徴点の特徴量の量子化値を、特徴量空間を分割した領域に対応させる量子化手段と、
前記比較元画像の特定の特徴量の量子化値を対応させた第１の領域に前記比較元画像の特徴量の量子化値が対応付いている個数と、前記比較先画像において特徴量の量子化値が前記第１の領域に対応付いている個数と前記第１の領域の近傍の第２の領域に特徴量の量子化値が対応付いている個数とを合算した個数とを取得する取得手段と、
前記特定の特徴量について前記取得した個数のうち大きいほうの値より小さい値を、前記比較元画像と前記比較先画像との類似度の評価値に用いて、前記比較元画像と前記比較先画像とを比較する比較手段と、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は画像の局所特徴量を用いた画像の比較・検索に係る技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
画像の局所的な特徴量（局所特徴量）を用いて、類似画像を検索する方法が提案されている。この方法では、まず、画像から特徴的な点（局所特徴点）を抽出する（例えば、非特許文献１参照）。次に、当該局所特徴点とその周辺の画像情報とに基づいて、当該局所特徴点に対応する特徴量（局所特徴量）を計算する（例えば、非特許文献２参照）。
【０００３】
上述の方式により、１枚の画像から複数の局所特徴点が抽出される。局所特徴量を用いた画像検索では、それぞれの局所特徴点から算出した局所特徴量同士の比較を行うことによりマッチングを行う。多く利用されている投票方式（例えば、特許文献１参照）は、比較元画像から抽出された、各特徴点の局所特徴量に類似する特徴量を持つ特徴点が登録画像（以下、比較先画像とも言う）に存在すれば、その比較先の登録画像に対して１票を投票する。その投票数の多い登録画像ほど比較元画像と類似するとするものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００９−２８４０８４号
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Ｃ．Ｈａｒｒｉｓ  ａｎｄ  Ｍ．Ｊ．  Ｓｔｅｐｈｅｎｓ，“Ａ  ｃｏｍｂｉｎｅｄ  ｃｏｒｎｅｒ  ａｎｄ  ｅｄｇｅ  ｄｅｔｅｃｔｏｒ，”  Ｉｎ  Ａｌｖｅｙ  Ｖｉｓｉｏｎ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ，ｐａｇｅｓ  １４７−１５２，  １９８８．
【非特許文献２】Ｄａｖｉｄ  Ｇ．  Ｌｏｗｅ，  “Ｄｉｓｔｉｎｃｔｉｖｅ  Ｉｍａｇｅ  Ｆｅａｔｕｒｅｓ  ｆｒｏｍ  Ｓｃａｌｅ−Ｉｎｖａｒｉａｎｔ  Ｋｅｙｐｏｉｎｔｓ，”  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ，  ６０，  ２  （２００４），  ｐｐ．９１−１１０．
【非特許文献３】Ｊ．Ｊ．Ｋｏｅｎｄｅｒｉｎｋ  ａｎｄ  Ａ．Ｊ．ｖａｎ  Ｄｏｏｒｎ，  “Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｌｏｃａｌ  ｇｅｏｍｅｔｒｙ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｖｉｓｕａｌ  ｓｙｓｔｅｍ，”  Ｒｉｏｌｏｇｉｃａｌ  Ｃｙｂｅｒｎｅｔｉｃｓ，  ｖｏｌ．５５，  ｐｐ．３６７−３７５，  １９８７．
【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、投票方式では、比較元画像中に局所特徴量の類似するＮ個の特徴点が存在しているとき、比較先画像にその局所特徴量と類似する特徴点が１つしか存在しない場合でも、その比較先画像は、Ｎ票の投票数を稼いでしまう。すなわち、比較元画像のＮ個の特徴点と、比較先画像の１個の特徴点を、多対一で対応付けて、本来比較元画像と類似していない比較先画像を、多くの投票数に基づいて高い類似度を持つ画像だと判断してしまう。従来の投票方式は、そのような局所特徴量の「多対一対応」を許容してしまうという原理的な危うさを持つ。この課題は、「多対一対応」に限らず生じる。比較元画像に局所特徴量の類似するＮ個の特徴点が存在し、比較先画像にその局所特徴量と類似する特徴点が、Ｎ個より著しく差のあるＭ個（Ｎ個より多い場合も少ない場合もある）存在する場合に、同様の課題が生じる。
【０００７】
本発明は上記の課題に鑑みてなされたものであり、比較先画像を過剰に類似していると判断することを抑制するために、局所特徴量の類似する特徴点の個数を適正に評価する画像処理装置を提供することを目的とする。また、その方法、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】
【０００８】
本発明に係る画像処理装置は以下の構成を備える。
【０００９】
すなわち、比較元画像の複数の特徴点の特徴量の量子化値を、特徴量空間を分割した領域に対応させる量子化手段と、前記比較元画像の特定の特徴量の量子化値を対応させた第１の領域に前記比較元画像の特徴量の量子化値が対応付いている個数と、前記比較先画像において特徴量の量子化値が前記第１の領域に対応付いている個数と前記第１の領域の近傍の第２の領域に特徴量の量子化値が対応付いている個数とを合算した個数とを取得する取得手段と、前記特定の特徴量について前記取得した個数のうち大きいほうの値より小さい値を、前記比較元画像と前記比較先画像との類似度の評価値に用いて、前記比較元画像と前記比較先画像とを比較する比較手段。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、局所特徴量の類似する特徴点の個数を適正に評価するので、比較先画像を過剰に類似していると判断することを抑制することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】局所特徴量の「多対一対応」が発生しているときの投票状態の一例を示す図。
【図２】第１の実施形態における画像比較装置の機能構成例を示すブロック図。
【図３】第１の実施形態において、画像比較処理手順の一例を示すフローチャート。
【図４】第１の実施形態において、画像特徴量群抽出処理手順の一例を示すフローチャート。
【図５】第１の実施形態において、縮小画像生成処理の一例を示す図。
【図６】第１の実施形態において、２次元の特徴量空間を格子形状に分割する一例を示す図。
【図７】第１の実施形態において、量子化値ごとの画像特徴量の出現頻度の比較処理手順の一例を示すフローチャート。
【図８】第２の実施形態において、量子化値ごとの画像特徴量の出現頻度の比較処理手順の一例を示すフローチャート。
【図９】第２の実施形態において、２次元の特徴量空間における重みの一例を示す図。
【図１０】第３の実施形態における画像比較装置の機能構成例を示すブロック図。
【図１１】第３の実施形態において、画像比較処理手順の一例を示すフローチャート。
【図１２】第３の実施形態において、量子化値ごとの画像特徴量の出現頻度の再計算処理手順の一例を示すフローチャート。
【図１３】第４の実施形態において、画像比較処理手順の一例を示すフローチャート。
【図１４】第５の実施形態における画像比較装置の機能構成例を示すブロック図。
【図１５】第５の実施形態において、画像登録処理手順の一例を示すフローチャート。
【図１６】第５の実施形態において、量子化値ごとの画像特徴量の出現頻度と比較先画像が関連付けられて登録されたデータベースの一例を示す図。
【図１７】第５の実施形態において、画像検索処理手順の一例を示すフローチャート。
【図１８】第５の実施形態において、量子化値ごとの画像特徴量の出現頻度の比較処理手順の一例を示すフローチャート。
【図１９】第１〜第５の実施形態における装置のハードウェア構成例を示すブロック図。
【図２０】局所特徴量の量子化値毎に特徴量の個数を比較している一例を示す図。
【図２１】２次元の特徴量空間における量子化値の特徴量の個数を比較している一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
（第１の実施形態）
以下、本発明の第１の実施形態について、図面を参照しながら説明する。第１の実施形態は、比較元画像および比較先画像から画像特徴量群を抽出し、その画像特徴量群を比較し、比較結果を得る画像処理装置の例である。以下、画像処理装置を画像比較装置と記載している。
【００１３】
図１は、局所特徴量の「多対一対応」が発生しているときの投票状態の一例を示す図である。図１において、１０１は比較元画像、１０２は比較先画像である。比較元画像１０１の建物には窓が６枚存在し、その右上から６点の特徴点１０３から１０８が抽出されている。比較先画像１０２の建物には窓が１枚存在し、その右上から１点の特徴点１０９が抽出されている。これらの特徴点から算出される局所特徴量は、すべて類似していると仮定する。
【００１４】
従来の投票方式は、比較元画像中の局所特徴量と類似する局所特徴量が比較先画像中に存在すれば比較先画像に１票投票する方式である。従来の投票方式では、まず、特徴点１０３の局所特徴量と特徴点１０９の局所特徴量は類似しているため、比較先画像に１票投票される。次に、特徴点１０４の局所特徴量と特徴点１０９の局所特徴量は類似しているため、さらに１票投票される。特徴点１０５から特徴点１０８に対しても、局所特徴量が類似する特徴点１０９が存在するため、１票ずつ投票される。比較先画像１０２の比較元画像と類似する特徴点は１点のみであるため、投票数は１票であることが望ましいが、この例では、総合すると、比較先画像に６票、投票されてしまう。これにより、本来比較元画像との類似度が低くなるべき比較先画像が、高い類似度で検索されてしまうことがあった。
【００１５】
このような課題は、例えば、比較元画像または比較先画像に類似する部分画像が複数存在するので、類似する局所特徴量が複数存在する場合によく起こる。図１の例では、建物の窓という部分画像が複数存在するので、局所特徴量が類似する特徴点１０３〜１０８が存在している。
【００１６】
第１の実施形態のサーバ装置やクライアント装置を構成するコンピュータ装置の構成について、図１９のブロック図を参照して説明する。サーバ装置やクライアント装置はそれぞれ単一のコンピュータ装置で実現してもよいし、必要に応じた複数のコンピュータ装置に各機能を分散して実現するようにしてもよい。複数のコンピュータ装置で構成される場合は、互いに通信可能なようにＬｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ（ＬＡＮ）などで接続されている。コンピュータ装置は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）やワークステーション（ＷＳ）等の情報処理装置によって実現することができる。
【００１７】
図１９において、ＣＰＵ１９０１はコンピュータ装置１９００全体を制御するＣｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔである。ＲＯＭ１９０２は変更を必要としないプログラムやパラメータを格納するＲｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙである。ＲＡＭ１９０３は外部装置などから供給されるプログラムやデータを一時記憶するＲａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙである。外部記憶装置１９０４はコンピュータ装置１９００に固定して設置されたハードディスクやメモリカードなどの記憶装置である。なお、外部記憶装置１９０４は、コンピュータ装置１９００から着脱可能なフレキシブルディスク（ＦＤ）やＣｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ（ＣＤ）等の光ディスク、磁気や光カード、ＩＣカード、メモリカードなどを含んでもよい。入力デバイスインターフェイス１９０５はユーザの操作を受け、データを入力するポインティングデバイスやキーボードなどの入力デバイス１９０９とのインターフェイスである。出力デバイスインターフェイス１９０６はコンピュータ装置１９００の保持するデータや供給されたデータを表示するためのモニタ１９１０とのインターフェイスである。通信インターフェイス１９０７はインターネットなどのネットワーク回線１９１１や、デジタルカメラ１９１２，デジタルビデオカメラ１９１３，スマートフォン１９１４などに接続するための通信インターフェイスである。システムバス１９０８は１９０１〜１９０７の各ユニットを通信可能に接続する伝送路である。
【００１８】
後述する各動作は、ＲＯＭ１９０２等のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に格納されたプログラムをＣＰＵ１９０１が実行することにより実行される。
【００１９】
図２は、第１の実施形態における画像比較装置の機能構成例を示すブロック図である。図２に示す各構成における動作の詳細については、後述する。
【００２０】
図２において、画像入力部２０１は、比較元画像および比較先画像の入力を行う。画像特徴量群抽出部２０２は、画像入力部２０１から入力された比較元画像および比較先画像の画像特徴量群を抽出する。画像特徴量量子化部２０３は、画像特徴量群抽出部２０２で抽出されたそれぞれの画像特徴量を量子化し、量子化画像特徴量群を生成する。量子化画像特徴量頻度取得部２０４は、画像特徴量量子化部２０３で生成された量子化画像特徴量群について、量子化値ごとの画像特徴量の出現頻度を取得する。量子化画像特徴量頻度比較部２０５は、量子化画像特徴量頻度取得部２０４で生成された比較元画像と比較先画像の量子化値ごとの画像特徴量の出現頻度を比較する。この比較結果により、比較元画像と比較先画像との類似度を評価する。量子化画像特徴量頻度比較結果表示部２０６は、量子化画像特徴量頻度比較部２０５の比較結果を表示する。記憶部２０７は処理中のデータを記憶するメモリ・ＨＤＤ等である。
【００２１】
なお、これら各構成は、ＣＰＵ１９０１により統括的に制御されている。なお、ＣＰＵと協調して動作するＡＳＩＣなどの制御回路がこれらの手段として機能してもよい。また、ＣＰＵと画像処理装置の動作を制御する制御回路との協調によってこれらの手段が実現されてもよい。また、ＣＰＵは単一のものである必要はなく、複数であってもよい。この場合、複数のＣＰＵは分散して処理を実行することが可能である。また、複数のＣＰＵは単一のコンピュータに配置されていてもよいし、物理的に異なる複数のコンピュータに配置されていてもよい。なお、ＣＰＵがプログラムを実行することで実現する手段が専用の回路によって実現されてもよい。
【００２２】
［画像比較処理］
図３は、第１の実施形態の画像比較装置における画像比較処理手順の一例を示すフローチャートである。フローチャートは、ＣＰＵが制御プログラムを実行することにより実現されるものとする。
【００２３】
まず、ステップＳ３０１において、画像入力部２０１を介して比較元画像が入力される。入力された画像は、記憶部２０７に保存される。ステップＳ３０２では、画像特徴量群抽出部２０２において、比較元画像の画像特徴量群を抽出する。
【００２４】
ここで、図４は、ステップＳ３０２における画像特徴量群抽出処理手順の一例を示すフローチャートである。フローチャートは、ＣＰＵが制御プログラムを実行することにより実現されるものとする。第１の実施形態では、画像特徴量として画像の局所的な特徴量（局所特徴量）を用いる。
【００２５】
まず、ステップＳ４０１で、入力された画像から輝度成分を抽出し、抽出した輝度成分に基づいて輝度成分画像を生成する。
【００２６】
次にステップＳ４０２で、輝度成分画像を倍率（縮小率）ｐに従って順次縮小することを繰り返し、オリジナルのサイズの画像から段階的に縮小した、オリジナルの画像を含めてｎ枚の縮小画像を生成する。ここで、倍率ｐ及び縮小画像の枚数ｎは予め決められているものとする。
【００２７】
図５は、縮小画像生成処理の一例を示す図である。図５に示す例は、倍率ｐが「２の−（１／４）乗」、縮小画像の枚数ｎが「９」の場合である。もちろん、倍率ｐは必ずしも「２の−（１／４）乗」で無くとも良い。図５において、５０１はステップＳ４０１で生成された輝度成分画像である。５０２は当該輝度成分画像５０１から倍率ｐに従って再帰的に４回の縮小処理を行って得られた縮小画像である。そして、５０３は当該輝度成分画像５０１から倍率ｐに従って８回縮小された縮小画像である。
【００２８】
この例では、縮小画像５０２は輝度成分画像５０１が１／２に縮小された画像となり、縮小画像５０３は輝度成分画像５０１が１／４に縮小された画像となる。尚、画像を縮小する方法は、第１の実施形態では、線形補間による縮小方法により縮小画像を生成するものとする。画像の縮小をその他の方法で行っても良い。
【００２９】
次に、ステップＳ４０３では、ｎ枚の縮小画像の各々に画像の回転があってもロバスト（ｒｏｂｕｓｔ）に抽出されるような局所的な特徴点（局所特徴点）を抽出する。この局所特徴点の抽出方法として、第１の実施形態ではＨａｒｒｉｓ作用素を用いる（非特許文献１参照）。
【００３０】
具体的には、Ｈａｒｒｉｓ作用素を作用させて得られた出力画像Ｈ上の画素について、当該画素及び当該画素の８近傍にある画素（合計９画素）の画素値を調べる。そして、当該画素が局所極大になる（当該９画素の中で当該画素の画素値が最大になる）点を局所特徴点として抽出する。ここで、当該画素が局所極大になったときでも、当該画素の値がしきい値以下の場合には局所特徴点として抽出しないようにする。
【００３１】
尚、局所特徴点を抽出可能な方法であれば、上述のＨａｒｒｉｓ作用素による特徴点抽出方法に限らず、どのような特徴点抽出方法でも適用可能である。
【００３２】
次に、ステップＳ４０４で、ステップＳ４０３で抽出された局所特徴点の各々について、画像の回転があっても不変となるように定義された特徴量（局所特徴量）を算出する。この局所特徴量の算出方法として、第１の実施形態ではＬｏｃａｌ  Ｊｅｔ及びそれらの導関数の組み合わせを用いる（非特許文献３参照）。
【００３３】
具体的には、以下の式（１）により局所特徴量Ｖを算出する。
【００３４】
【数１】
2015103087.tif 000003
【００３５】
ただし、式（１）の右辺で用いている記号は、以下に示す式（２）から式（７）で定義される。ここで、式（２）右辺のＧ（ｘ，ｙ）はガウス関数、Ｉ（ｘ，ｙ）は画像の座標（ｘ，ｙ）における画素値であり、“＊”は畳み込み演算を表す記号である。また、式（３）は式（２）で定義された変数Ｌのｘに関する偏導関数、式（４）は当該変数Ｌのｙに関する偏導関数である。式（５）は式（３）で定義された変数Ｌｘのｙに関する偏導関数、式（６）は式（３）で定義された変数Ｌｘのｘに関する偏導関数、式（７）は式（４）で定義されたＬｙのｙに関する偏導関数である。
【００３６】
【数２】
2015103087.tif 000004
【００３７】
尚、局所特徴量を算出可能な方法であれば、上述したような特徴量算出方法に限らず、どのような特徴量算出方法でも適用可能である。例えば、ＳＩＦＴ特徴量、ＳＵＲＦ特徴量などである。ＳＩＦＴ特徴量は、局所特徴点周辺の所定範囲を４×４の１６ブロックに分割し、それぞれのブロックについて、それぞれ４５度ずつ異なる８方向の勾配方向ヒストグラムを作成する。その１２８次元の特徴ベクトルを局所特徴量としている。
【００３８】
対象画像のすべての局所特徴点に対する局所特徴量をひとまとめにすることで画像特徴量群を得ることができる。
【００３９】
次に、ステップＳ３０３で画像特徴量量子化部２０３において、ステップＳ３０２で抽出した画像特徴量群の各画像特徴量を量子化し、比較元画像の量子化画像特徴量群を生成する。
【００４０】
第１の実施形態で使用している画像特徴量、すなわち、Ｌｏｃａｌ  Ｊｅｔおよびそれらの導関数の組み合わせにより各局所特徴点から算出される局所特徴量は、Ｎ次元のベクトルである。ここでは、Ｎ次元のうちのｎ番目の次元の特徴量について、Ｋｎ階調に量子化を行う。ここで、ＮおよびＫｎはあらかじめ決められているものとする。
【００４１】
具体的には以下の式（８）により、量子化を行う。
Ｑｎ＝（Ｖｎ＊Ｋｎ）／（Ｖｎ＿ｍａｘ−Ｖｎ＿ｍｉｎ＋１）      ・・・（８）
ここで、Ｑｎは、Ｎ次元のうちのｎ番目の次元の特徴量Ｖｎを量子化した値である。Ｖｎ＿ｍａｘとＶｎ＿ｍｉｎはそれぞれｎ番目の次元の特徴量の取りうる値の最大値、および、最小値である。
【００４２】
各次元の量子化値をひとまとめにすることで量子化画像特徴量を得ることができ、対象画像のすべての量子化画像特徴量をひとまとめにすることで量子化画像特徴量群を得ることができる。
【００４３】
尚、上記の量子化では、次元ごとに量子化階調数を定めているが、全次元、もしくは、いくつかの次元で共通の階調数にしてもよい。この量子化方法は、図６の（ａ）に示すように、特徴量空間を格子状に分割する方法であるが、図６の（ｂ）のような格子形状に分割してもよい。この図で、６０１の格子は特徴量空間における量子化領域、６０２の点は各特徴を表している。量子化領域に特徴が対応付けられている。図６の（ａ）、（ｂ）ともに、便宜的に二次元の特徴量空間を量子化分割している例である。局所特徴量は例えば１２８次元のような多次元のため、実際は多次元の特徴量空間で分割を行う。
【００４４】
また、特徴量空間を分割可能な方法であれば、上述したような規則に基づいて量子化する方法に限らずに、どのような分割方法でも適用可能である。例えば、複数の画像を機械学習させることによりクラスタリングのルールを作成し、そのルールに則って特徴量空間を分割し、量子化するようにしてもよい。
【００４５】
また、各次元についての量子化を行った後、以下の式（９）により、量子化値群のラベル化を行うことで、実質的に一次元の特徴量と同等に扱うことも可能である。
ＩＤＸ＝Ｑ１＋Ｑ２＊Ｋ１＋Ｑ３＊Ｋ１＊Ｋ２＋…＋Ｑｎ＊Ｋ１＊Ｋ２＊…＊Ｋｎ−１  ・・・（９）
また、全次元の階調数が共通の場合は、以下の式（１０）により、量子化値群のラベル化が可能である。ここで、Ｋは階調数である。
【００４６】
【数３】
2015103087.tif 000005
【００４７】
尚、ラベル化可能な算出方法であれば、上述したような算出方法に限らずに、どのようなラベル化方法でも適用可能である。
【００４８】
次に、ステップＳ３０４で量子化画像特徴量頻度取得部２０４において、ステップＳ３０３で生成された比較元画像の量子化画像特徴量群について、量子化値ごとの画像特徴量の出現頻度を取得する。図６の各格子の領域６０１に点６０２が何個存在するかを取得することを意味している。
【００４９】
ステップＳ３０５では、画像入力部２０１を介して比較先画像が入力される。入力された画像は、記憶部２０７に保存される。ステップＳ３０６では、画像特徴量群抽出部２０２において、比較先画像の画像特徴量群を抽出する。本処理は、ステップＳ３０２の比較元画像の画像特徴量群抽出処理と同等であるため、詳細の説明は省略する。
【００５０】
次に、ステップＳ３０７で画像特徴量量子化部２０３において、ステップＳ３０６で抽出した比較先画像の画像特徴量群の各画像特徴量を量子化し、比較先画像の量子化画像特徴量群を生成する。
【００５１】
更に、ステップＳ３０８で量子化画像特徴量頻度取得部２０４において、ステップＳ３０７で生成された比較先画像の量子化画像特徴量群について、量子化値ごとの画像特徴量の出現頻度を取得する。図６の各格子の領域６０１に点６０２が何個存在するかを取得することを意味している。
【００５２】
ステップＳ３０９では量子化画像特徴量頻度比較部２０５において、ステップＳ３０４で生成された比較元画像の量子化値ごとの画像特徴量の出現頻度と、ステップＳ３０８で生成された比較先画像の量子化値ごとの画像特徴量の出現頻度を比較する。この比較結果により、比較元画像と比較先画像との類似度を評価できる。
【００５３】
ここで、図７は、ステップＳ３０９における量子化値ごとの画像特徴量の出現頻度の比較処理手順の一例を示すフローチャートである。フローチャートは、ＣＰＵが制御プログラムを実行することにより実現されるものとする。
【００５４】
まず、ステップＳ７０１で、Ｎ次元の量子化値の総数を下記の式（１１）により算出し、ＮＱにセットする。
ＮＱ＝Ｋ１＊Ｋ２＊Ｋ３＊…＊Ｋｎ    ・・・（１１）
また、全次元の階調数が共通の場合は、以下の式（１２）により、量子化値の総数ＮＱを算出する。
ＮＱ＝ＫＮ    ・・・（１２）
次に、ステップＳ７０２で、量子化値要素カウンタｋを１にセットし、投票数ＶＯＴを０にセットする。
【００５５】
ステップＳ７０３で、量子化値要素カウンタｋと量子化値の総数ＮＱを比較し、ｋがＮＱ以下の場合はステップＳ７０４に進み、それ以外の場合は処理を終了する。
【００５６】
ステップＳ７０４では、比較元画像のｋ個目の量子化値Ｑ［ｋ］の特徴量の個数Ｎ１［ｋ］を取得する。ステップＳ７０５で、Ｎ１［ｋ］が０の場合はステップＳ７１０に進み、０以外の場合はステップＳ７０６に進む。
【００５７】
ステップＳ７０６では、比較先画像のｋ個目の量子化値Ｑ［ｋ］の特徴量の個数Ｎ２［ｋ］を取得する。ステップＳ７０７で、Ｎ２［ｋ］が０の場合はステップＳ７１０に進み、０以外の場合はステップＳ７０８に進む。
【００５８】
本実施形態では、ステップＳ７０７において、比較先画像の量子化値の特徴量の個数が０か否かを判断し、０以外の場合のみ、次の処理を行っている。しかしながら、ステップＳ７０７の判断処理を省略し、常に、次の処理を行うようにしてもよい。どちらの場合も、同じ結果になることが見込まれる。ただし、実装方法によっては、どちらかの方法の方が高速になる可能性がある。例えば、Ｎ２［ｋ］＝０のときは、ステップＳ７０８，Ｓ７０９をスキップするので、ステップＳ７０７を実行した方が速い。
【００５９】
ステップＳ７０８では、Ｎ１［ｋ］とＮ２［ｋ］を比較し、その差Ｎ１［ｋ］−Ｎ２［ｋ］の絶対値が、閾値ＴＨ２以下であればステップＳ７０９に進み、それ以外の場合はステップＳ７１０に進む。ここで、閾値ＴＨ２は、固定値で与えてもよいし、Ｎ１［ｋ］やＮ２［ｋ］の値を元に可変的に決めてもよい。
【００６０】
本実施形態では、ステップＳ７０８において、比較元画像の量子化値の特徴量の個数と比較先画像の量子化値の特徴量の個数が近い場合に、次の処理を行っている。しかしながら、ステップＳ７０８の処理を省略し、常に、次の処理を行うようにしてもよい。比較先画像の一部を比較元画像にしている場合、量子化値ごとの特徴量の個数が大きく異なる場合がある。そのような画像を検索対象にしたい場合は、本処理は省略することが望ましい。逆に、厳密に一致している画像を検索対象にしたい場合は、本処理が有効になる。
【００６１】
ステップＳ７０９でＮ１［ｋ］とＮ２［ｋ］を比較し、小さい方の値を比較先画像のＶＯＴに加算する。すなわち、図２０で示すように、特定の量子化値ごとに特徴量の個数を比較し、小さい方の値をＶＯＴに加算する。この投票数ＶＯＴを比較元画像と比較先画像との類似度の評価値に用いる。
【００６２】
本実施形態では、ステップＳ７０９において、Ｎ１［ｋ］とＮ２［ｋ］を比較し、小さい方の値をＶＯＴに加算しているが、加算値に関してはこれに限らない。例えば、Ｎ１［ｋ］とＮ２［ｋ］の平均値をＶＯＴに加算するようにしてもよい。また、その他の数式やルックアップテーブルなどから得られる値で加算値を決めるようにしてもよい。数式としては、Ｎ１［ｋ］とＮ２［ｋ］のみでなく、ＴＨ２をも用いた数式を使用してもよい。それ以外にも、加算値は常に１にすることで、Ｎ１［ｋ］、Ｎ２［ｋ］の個数が近い特徴量の種類数で判断するような比較処理も可能である。
【００６３】
次にステップＳ７１０で、ｋに１を加え（インクリメント）、ステップＳ７０３に戻る。
【００６４】
最後に、ステップＳ３１０において、量子化画像特徴量頻度比較結果表示部２０６は、ステップＳ３０９の量子化値ごとの画像特徴量の出現頻度の比較結果を表示する。
【００６５】
以上のように第１の実施形態では、比較元画像と比較先画像の局所特徴量を比較する際、量子化した局所特徴量ごとに、類似する局所特徴量の出現頻度を比較するようにした。比較先画像への投票は、比較元画像と比較先画像とで同じ量子化値の特徴量の個数のうち、例えば、小さいほうの個数から得られる値または所定の値を用いた。これにより、比較元画像と比較先画像とで、類似する局所特徴量の個数（出現頻度）が異なっている場合でも、過剰な投票を抑制して適正な評価をすることができる。
【００６６】
（第２の実施形態）
以下、本発明の第２の実施形態について、図面を参照しながら説明する。
【００６７】
同じ被写体を撮影したり、同じ文書をスキャンしたりした場合、バイナリデータの値は異なることがほとんどである。それらのデータから特徴量を抽出し、量子化を行うと、類似する特徴量であっても、異なる量子化値になることがある。第２の実施形態では、量子化値ごとに比較元画像と比較先画像の特徴量の出現頻度を比較する際、比較先画像において、対応する量子化値のみでなく、特徴量空間において、その近傍の量子化値の画像特徴量の出現頻度も考慮に入れて比較を行う。
【００６８】
その他の処理については、第１の実施形態と同様であるので説明を省略する。第１の実施形態と同様のハードウェア構成で実現され、第１の実施形態と同様の機能部を有する。
【００６９】
［画像比較処理］
処理全体のフローは、図３の第１の実施形態と同様である。図３のステップＳ３０９の量子化値ごとの画像特徴量の出現頻度の比較処理が第１の実施形態とは異なっており、このフローを図８を用いて説明する。
【００７０】
図８は第２の実施形態における、量子化値ごとの画像特徴量の出現頻度の比較処理手順の一例を示すフローチャートである。フローチャートは、ＣＰＵが制御プログラムを実行することにより実現されるものとする。
【００７１】
ステップＳ８０１からステップＳ８０６は、第１の実施形態におけるステップＳ７０１からステップＳ７０６の処理と同様である。
【００７２】
ステップＳ８０７では、比較先画像のｋ個目の量子化値Ｑ［ｋ］と特徴量空間におけるその近傍の量子化値の特徴量の個数に重みを付けてＮ２［ｋ］に合算する。重みは、Ｑ［ｋ］からの距離に応じて正規分布等を用いて算出する。図９は、２次元の特徴量空間における重みの一例を示す図である。中央部の重みが最も大きく、中央から離れるに従って、重みは小さくなる。この例は、標準偏差が１のときの正規分布を用いているが、標準偏差の値を変えてもよいし、独自の分布を用いてもよい。特徴量空間における近傍の量子化値の特徴量の個数も考慮に入れることで、比較元画像において類似する特徴量が異なる量子化値になった場合、比較先画像の同じ特徴量に対し、多重に加算されてしまう。重みを付けて加算することで、多重加算の影響を軽減させることができる。
【００７３】
図２１の（Ａ）は、類似する特徴量が同じ量子化値になった場合の例である。この例で、比較元画像の特徴量２１０１の個数は２つであり、そのときの比較先画像における探索範囲２１０２の個数は１つである。重みを考慮しない場合は「１」、重みを考慮する場合は、「０．４」票の投票がされる。
【００７４】
図２１の（Ｂ）は、類似する特徴量が異なる量子化値になった場合の例である。この例で、比較元画像の特徴量は２１０３と２１０５の異なる量子化値に量子化されている。比較元画像の特徴量２１０３の個数は１つであり、そのときの比較先画像における探索範囲２１０４の個数は１つである。重みを考慮しない場合は「１」、重みを考慮する場合は、「０．４」票の投票がされる。また、比較元画像の特徴量２１０５の個数は１つであり、そのときの比較先画像における探索範囲２１０６の個数は１つである。重みを考慮しない場合は「１」、重みを考慮する場合は、「０．２４」票の投票がされる。総合すると、重みを考慮しない場合は「２」、重みを考慮する場合は、「０．６４」票の投票がされる。
【００７５】
図２１の（Ａ）と（Ｂ）は、ほぼ同じ得票になることが望ましいが、重みを考慮する場合の方が、多重加算の影響が軽減されていることが分かる。
【００７６】
ただし、ステップＳ８０７の代わりに、重みを付けずに特徴量空間近傍の量子化値の特徴量の個数をＮ２［ｋ］に加算することも可能である。
【００７７】
以降、ステップＳ８０８からステップＳ８０９は、第１の実施形態におけるステップＳ７０９からステップＳ７１０の処理と同様である。
【００７８】
以上のように第２の実施形態では、比較先画像において、対応する量子化値のみでなく、特徴量空間におけるその近傍の量子化値の画像特徴量の出現頻度も考慮に入れて比較を行うようにした。これにより、比較元画像と比較先画像とで、類似する局所特徴量の個数が大きく異なっている場合でも、過剰な投票を抑制し、類似する局所特徴量が量子化時に異なる値になった場合でも、適正な評価をすることができる。
【００７９】
（第３の実施形態）
以下、本発明の第３の実施形態について、図面を参照しながら説明する。
【００８０】
第２の実施形態では、比較時に、比較先画像において特徴量空間で近傍の量子化値の画像特徴量の出現頻度も考慮に入れて比較を行った。比較時ではなく、特徴量空間で近傍の量子化値も考慮に入れた局所特徴量の出現頻度を一旦取得した後に、それを用いて比較することも可能である。
【００８１】
第３の実施形態では、比較元画像と比較先画像の局所特徴量を比較する際、比較先画像において特徴量空間で近傍の量子化値も考慮に入れた局所特徴量の出現頻度を取得し、それを用いて比較を行う。第１の実施形態と同様のハードウェア構成で実現される。
【００８２】
図１０は、第３の実施形態における画像比較装置の機能構成例を示すブロック図である。図１０に示す各構成における動作の詳細については、後述する。
【００８３】
図１０において、２０１から２０７は第１の実施形態の図２と同様である。量子化画像特徴量頻度再計算部１００８は、比較先画像において特徴量空間近傍の量子化値も考慮に入れるため、比較先画像の量子化値ごとの画像特徴量の出現頻度を計算する。
【００８４】
［画像比較処理］
図１１は、第３の実施形態の画像比較装置における画像比較処理手順の一例を示すフローチャートである。フローチャートは、ＣＰＵが制御プログラムを実行することにより実現されるものとする。
【００８５】
ステップＳ１１０１からステップＳ１１０８は、第１の実施形態におけるステップＳ３０１からステップＳ３０８の処理と同様である。
【００８６】
ステップＳ１１０９では量子化画像特徴量頻度再計算部１００８において、比較先画像の量子化値ごとの画像特徴量の出現頻度を再計算する。
【００８７】
図１２は、第３の実施形態における量子化値ごとの画像特徴量の出現頻度の再計算処理手順の一例を示すフローチャートである。フローチャートは、ＣＰＵが制御プログラムを実行することにより実現されるものとする。
【００８８】
ステップＳ１２０１からステップＳ１２０３は、第１の実施形態におけるステップＳ７０１からステップＳ７０３の処理と同様である。
【００８９】
ステップＳ１２０４では、対象画像（比較対象画像の１つ）のｋ個目の量子化値Ｑ［ｋ］の特徴量の個数Ｎ１［ｋ］を取得する。ステップＳ１２０５では、対象画像のｋ個目の量子化値Ｑ［ｋ］と特徴量空間でその近傍の量子化値の特徴量の個数に重みを付けてＮ１［ｋ］に合算する。本処理は、第２の実施形態のステップＳ８０７と同様である。
【００９０】
ステップＳ１２０６で、ｋに１を加え（インクリメント）、ステップＳ１２０３に戻る。
【００９１】
以降、ステップＳ１１１０からステップＳ１１１１は、第１の実施形態におけるステップＳ３０９からステップＳ３１０の処理と同様である。
【００９２】
以上のように第３の実施形態では、比較元画像と比較先画像の局所特徴量を比較する際、比較元画像において特徴量空間近傍の量子化値も考慮に入れた局所特徴量の出現頻度を用いて比較を行うようにした。これにより、比較元画像と比較先画像とで、類似する局所特徴量の個数が異なっている場合でも、過剰な投票を抑制し、類似する局所特徴量が量子化時に異なる値になった場合でも、適正な評価をすることができる。
【００９３】
（第４の実施形態）
以下、本発明の第４の実施形態について、図面を参照しながら説明する。
【００９４】
第３の実施形態では、比較先画像において特徴量空間近傍の量子化値も考慮に入れた局所特徴量の出現頻度を取得したが、比較元画像において同様の考慮を行うことも可能である。
【００９５】
第４の実施形態では、比較元画像と比較先画像の局所特徴量を比較する際、比較元画像において特徴量空間近傍の量子化値も考慮に入れた局所特徴量の出現頻度を取得し、それを用いて比較を行う。第１の実施形態と同様のハードウェア構成で実現される。
【００９６】
第４の実施形態の機能構成は、第３の実施形態の機能構成と同様である。ただし、図１０において、量子化画像特徴量頻度再計算部１００８は、比較元画像において特徴量空間近傍の量子化値も考慮に入れるため、比較元画像の量子化値ごとの画像特徴量の出現頻度を再計算する。
【００９７】
［画像比較処理］
図１３は、第４の実施形態の画像比較装置における画像比較処理手順の一例を示すフローチャートである。フローチャートは、ＣＰＵが制御プログラムを実行することにより実現されるものとする。
【００９８】
ステップＳ１３０１からステップＳ１３０４は、第１の実施形態におけるステップＳ３０１からステップＳ３０４の処理と同様である。
【００９９】
ステップＳ１３０５では量子化画像特徴量頻度再計算部１００８において、比較元画像の量子化値ごとの画像特徴量の出現頻度を再計算する。本処理は、対象とする画像は異なるが、第３の実施形態におけるステップＳ１１０９の処理と同様の処理である。
【０１００】
以降、ステップＳ１３０６からステップＳ１３１１は、第１の実施形態におけるステップＳ３０５からステップＳ３１０の処理と同様である。
【０１０１】
以上のように第４の実施形態では、比較元画像と比較先画像の局所特徴量を比較する際、比較元画像において特徴量空間近傍の量子化値も考慮に入れた局所特徴量の出現頻度を取得し、それを用いて比較を行うようにした。これにより、比較元画像と比較先画像とで、類似する局所特徴量の個数（出現頻度）が異なっている場合に、過剰な投票を抑制し、類似する局所特徴量が量子化時に異なる値になった場合でも、適正な評価をすることができる。
【０１０２】
（第５の実施形態）
以下、本発明の第５の実施形態について、図面を参照しながら説明する。
【０１０３】
第５の実施形態は、比較元画像と複数の比較先画像とを比較し、その結果を類似している順に並べる例である。
【０１０４】
図１４は、第５の実施形態における画像検索装置の機能構成例を示すブロック図である。図１４に示す各構成における動作の詳細については、後述する。
【０１０５】
図１４において、２０１から２０５、および、２０７は第１の実施形態の図２と同様である。量子化画像特徴量頻度登録部１４０９は、複数の比較先画像から抽出した量子化値ごとの画像特徴量の出現頻度を記憶部２０７に登録する。量子化画像特徴量頻度比較結果並び替え部１４１０は、量子化画像特徴量頻度比較部２０５で比較元画像と複数の比較先画像とを比較した結果を用いて、複数の比較先画像を比較元画像に類似している順序を決定しその順に並び変える。量子化画像特徴量頻度比較結果表示制御部２０６は、量子化画像特徴量頻度比較結果並び替え部１４１０で並び替えた結果を表示させる。
【０１０６】
［画像登録処理］
図１５は、第５の実施形態の画像検索装置における画像登録処理手順の一例を示すフローチャートである。フローチャートは、ＣＰＵが制御プログラムを実行することにより実現されるものとする。
【０１０７】
ステップＳ１５０１からステップＳ１５０４は、第１の実施形態におけるステップＳ３０５からステップＳ３０８の処理と同様である。
【０１０８】
ステップＳ１５０５では、比較先画像の量子化値ごとの画像特徴量の出現頻度を比較先画像と関連付けて記憶部２０７に登録する。図１６は、量子化値ごとの画像特徴量の出現頻度と比較先画像とを関連付けて登録されたデータベースの一例である。量子化値をキーとしてデータベースに登録する。また、比較先画像には画像ＩＤを割り振り、そのＩＤをデータベースに登録する。さらに、量子化画像特徴量の出現頻度（個数）を登録する。同じ画像を複数回登録した場合、類似する画像を登録した場合など、１つの量子化値に複数の画像ＩＤが関連付けられることもある。また、使用されない量子化値が存在することもある。
【０１０９】
［画像検索処理］
図１７は、第５の実施形態の画像検索装置における画像検索処理手順の一例を示すフローチャートである。フローチャートは、ＣＰＵが制御プログラムを実行することにより実現されるものとする。
【０１１０】
ステップＳ１７０１からステップＳ１７０４は、第１の実施形態におけるステップＳ３０１からステップＳ３０４の処理と同様である。
【０１１１】
ステップＳ１７０５では量子化画像特徴量頻度比較部２０５において、ステップＳ１７０４で生成された比較元画像の量子化値ごとの画像特徴量の出現頻度と、ステップＳ１５０５で登録されたデータベース中の同じ量子化値の画像特徴量の出現頻度を比較先画像ごとに比較している。比較先画像ごとの類似指標を取得する。
【０１１２】
ここで、図１８は、ステップＳ１７０５における量子化値ごとの画像特徴量の出現頻度の比較処理手順の一例を示すフローチャートである。フローチャートは、ＣＰＵが制御プログラムを実行することにより実現されるものとする。
【０１１３】
ステップＳ１８０１は、第１の実施形態におけるステップＳ７０１と同様である。ステップＳ１８０２では、量子化値要素カウンタｋを１にセットする。
【０１１４】
ステップＳ１８０３で、ステップＳ１５０５で登録された登録画像数ＮＤＢ分の投票箱ＶＯＴ［ｉｄ］（ただし、１≦ｉｄ≦ＮＤＢ）を用意し、すべて０でリセットする。
【０１１５】
ステップＳ１８０４で、量子化値要素カウンタｋと量子化値の総数ＮＱを比較し、ｋがＮＱ以下の場合はステップＳ１８０５に進み、それ以外の場合は処理を終了する。
【０１１６】
ステップＳ１８０５では、比較元画像のｋ個目の量子化値Ｑ［ｋ］の特徴量の個数Ｎ１［ｋ］を取得する。ステップＳ１８０６で、Ｎ１［ｋ］が０の場合はステップＳ１８１３に進み、０以外の場合はステップＳ１８０７に進む。
【０１１７】
ステップＳ１８０７では、ｋ個目の量子化値Ｑ［ｋ］に登録されている画像数ＮＤＢ［ｋ］を取得し、登録数カウンタｎを１にセットする。
【０１１８】
ステップＳ１８０８で、登録数カウンタｎとｋ個目の量子化値Ｑ［ｋ］に登録されている画像数ＮＤＢ［ｋ］を比較し、ｎがＮＤＢ［ｋ］以下の場合はステップＳ１８０９に進み、それ以外の場合はステップＳ１８１３に進む。
【０１１９】
ステップＳ１８０９では、ｋ個目の量子化値Ｑ［ｋ］に登録されているｎ番目の比較先画像の特徴量の個数Ｎ２［ｋ，ｎ］を取得する。ステップＳ１８１０で、ｋ個目の量子化値Ｑ［ｋ］に登録されているｎ番目の比較先画像のＩＤ、ＩＤ［ｋ，ｎ］を取得する。
【０１２０】
ステップＳ１８１１でＮ１［ｋ］とＮ２［ｋ，ｎ］を比較し、小さい方をＶＯＴ［ＩＤ（ｋ，ｎ）に加算する。ステップＳ１８１２で、ｎに１を加え（インクリメント）、ステップＳ１８０８に戻る。
【０１２１】
また、ステップＳ１８１３では、ｋに１を加え（インクリメント）、ステップＳ１８０４に戻る。
【０１２２】
ステップＳ１７０６では、登録されている複数の比較先画像を、ＶＯＴ［ｉｄ］の値を用いて並べ替える。第５の実施形態における比較方法では、類似している画像ほど累積値、すなわち、投票数が大きくなる。したがって、投票数が大きいものから順番に並べ替えを行う。
【０１２３】
ステップＳ１７０７では、ステップＳ１７０６で並べ替えた結果を表示する。比較結果の表示にあたっては、画像ＩＤと対応する画像を合わせて表示する。
【０１２４】
第５の実施形態の画像検索装置では、第１の実施形態の画像比較装置を利用しているが、第２乃至第４のいずれの実施形態の画像比較装置を利用して構成してもよい。第２乃至第４のいずれかの実施形態の画像比較装置を利用することで、類似する局所特徴量が量子化時に異なる値になった場合でも、投票数（類似度）が高くなるような評価をすることができる。第２もしくは第４の実施形態の画像比較装置を利用した時は、登録時のデータ量を増やすことなく、特徴量空間近傍の量子化値も考慮に入れた検索が可能である。また、第３の実施形態の画像比較装置を利用したときは、特徴量空間近傍の量子化値も考慮に入れた局所特徴量の出現頻度を登録しておくことにより、登録時のデータ量は増えるものの、高速な検索が可能である。
【０１２５】
以上のように第５の実施形態では、複数の比較先画像の中から比較元画像に類似する画像を検索する際、量子化した局所特徴量ごとに、類似する局所特徴量の出現頻度を比較し、その結果を比較先画像ごとに投票するようにした。これにより、比較元画像と比較先画像とで、類似する局所特徴量の出現頻度が異なっている場合には、過剰な投票を抑制して類似する画像を適正に評価して検索することができる。
【０１２６】
（その他の実施形態）
本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。
【符号の説明】
【０１２７】
２０１  画像入力部
２０２  画像特徴量群抽出部
２０３  画像特徴量量子化部
２０４  量子化画像特徴量頻度取得部
２０５  量子化画像特徴量頻度比較部
２０６  量子化画像特徴量比較結果表示部
２０７  記憶部
１００８  量子化画像特徴量頻度計算部
１４１０  量子化画像特徴量頻度比較結果並び替え部
【図１】
2015103087.tif 000006
【図２】
2015103087.tif 000007
【図３】
2015103087.tif 000008
【図４】
2015103087.tif 000009
【図５】
2015103087.tif 000010
【図６】
2015103087.tif 000011
【図７】
2015103087.tif 000012
【図８】
2015103087.tif 000013
【図９】
2015103087.tif 000014
【図１０】
2015103087.tif 000015
【図１１】
2015103087.tif 000016
【図１２】
2015103087.tif 000017
【図１３】
2015103087.tif 000018
【図１４】
2015103087.tif 000019
【図１５】
2015103087.tif 000020
【図１６】
2015103087.tif 000021
【図１７】
2015103087.tif 000022
【図１８】
2015103087.tif 000023
【図１９】
2015103087.tif 000024
【図２０】
2015103087.tif 000025
【図２１】
2015103087.tif 000026