(57)【要約】  情報処理装置（１００）は、検索対象から抽出される抽出対象のオブジェクトが有する特徴量（Ｆｉ）と、その出現箇所を特定できる特定情報（Ｖｉ）とを取得する特徴量取得部（１０２）と、特徴量テーブル１１０に特徴量（Ｆｉ）を格納する際、当該特徴量（Ｆｉ）との類似度が閾値以上の類似特徴量が特徴量テーブル（１１０）にない場合、特徴量（Ｆｉ）に新たな識別情報を付して特徴量テーブル（１１０）に保持し、類似特徴量が特徴量テーブル（１１０）にある場合、当該特徴量（Ｆｉ）の識別情報として、類似特徴量の識別情報を出力する特徴量保持部（１０４）と、特定情報（Ｖｉ）を、付された識別情報、または出力された識別情報に関連付けて検索用テーブル（１１２）として保持する検索用テーブル保持部（１０６）と、を備える。
2014132537.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検索対象から抽出される抽出対象のオブジェクトが有する特徴量と、前記検索対象における、当該特徴量の出現箇所を特定できる特定情報とを取得する特徴量取得手段と、
前記特徴量取得手段により得られる前記特徴量に識別情報を付して保持する特徴量テーブルに前記特徴量を格納する際、前記特徴量テーブルを参照し、当該特徴量との類似度が第１類似度以上の類似する特徴量が前記特徴量テーブルに保持されていない場合、前記特徴量に新たな識別情報を付して前記特徴量テーブルに保持し、前記類似する特徴量が前記特徴量テーブルに保持されている場合、当該特徴量の識別情報として、前記類似する特徴量と同じ識別情報を出力する特徴量保持手段と、
前記特徴量取得手段により得られる前記特定情報を、当該特徴量について前記特徴量保持手段により付された識別情報、または出力された識別情報に関連付けて検索用テーブルとして保持する検索用テーブル保持手段と、を備える情報処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の情報処理装置において、
特定対象のオブジェクトが有するターゲット特徴量を受け付け、前記特徴量テーブルを参照し、前記ターゲット特徴量と前記第１類似度以上の特徴量を前記特徴量テーブル内で検索し、見つかった特徴量に対応する識別情報を前記特徴量テーブルから取得する第１検索手段と、
前記検索用テーブルを参照し、前記第１検索手段により得られた前記識別情報を前記検索用テーブル内で検索し、見つかった識別情報に対応する特定情報を前記検索用テーブルから取得する第２検索手段と、を備える情報処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の情報処理装置において、
前記検索用テーブル保持手段は、前記特定情報に加え、前記特徴量取得手段により得られる前記特徴量をさらに、前記識別情報に関連付けて前記検索用テーブルに保持し、
前記特定対象のオブジェクトの前記ターゲット特徴量を前記第１検索手段が受け付けたとき、
前記第１検索手段が、前記特徴量テーブルを参照し、受け付けた前記ターゲット特徴量と前記第１類似度より低い第２類似度以上の特徴量を前記特徴量テーブル内で検索し、見つかった特徴量に対応する識別情報を前記特徴量テーブルから取得し、
前記第２検索手段が、前記検索用テーブルを参照し、前記第１検索手段により得られた前記識別情報を前記検索用テーブル内で検索し、見つかった識別情報に対応する特徴量を前記検索用テーブルから取得し、
前記第２検索手段により前記特徴量が複数見つかったとき、前記第２検索手段が、見つかった複数の前記特徴量について、前記ターゲット特徴量との類似度をそれぞれ算出し、算出される前記類似度が前記第１類似度以上の前記特徴量に紐付けられた前記特定情報を前記検索用テーブルから取得する情報処理装置。
【請求項４】
請求項２に記載の情報処理装置において、
前記特定対象のオブジェクトの前記ターゲット特徴量を前記第１検索手段が受け付けたとき、
前記第１検索手段が、前記特徴量テーブルを参照し、受け付けた前記ターゲット特徴量と前記第１類似度より低い第２類似度以上の特徴量を前記特徴量テーブル内で検索し、見つかった特徴量に対応する識別情報を前記特徴量テーブルから取得し、
前記第２検索手段が、前記検索用テーブルを参照し、前記第１検索手段により得られた前記識別情報を前記検索用テーブル内で検索し、見つかった識別情報に対応する特定情報を前記検索用テーブルから取得し、
前記第２検索手段により前記特定情報が複数見つかったとき、
前記特徴量取得手段が、前記検索対象から、前記第２検索手段により得られた複数の前記特定情報で特定される前記出現箇所の特徴量を複数取得し、当該複数の特徴量を対応する前記識別情報に関連付け、
前記第２検索手段が、前記特徴量取得手段により取得される複数の前記特徴量について、前記ターゲット特徴量との類似度をそれぞれ算出し、算出される前記類似度が前記第１類似度以上の前記特徴量を求め、求めた前記特徴量に対応する前記識別情報から、対応する前記特定情報を取得する情報処理装置。
【請求項５】
請求項１乃至４いずれかに記載の情報処理装置において、
前記特徴量テーブルの容量が閾値以上になった場合、前記特徴量テーブルを分割または新たに作成し、保存用の特徴量テーブルと、更新用の特徴量テーブルを生成するテーブル生成手段をさらに備え、
前記特徴量保持手段は、前記更新用の特徴量テーブルを使用する情報処理装置。
【請求項６】
請求項５に記載の情報処理装置において、
前記特徴量テーブルまたは前記検索用テーブルの参照時の、識別情報の使用状況を保持し、ＬＲＵ（Least Recently Used）手法を用いて、前記使用状況に基づいて、最も使用されていない識別情報のデータについて、前記更新用の特徴量テーブルから前記保存用の特徴量テーブルに移動するテーブル更新手段をさらに備える情報処理装置。
【請求項７】
情報処理装置が、
検索対象から抽出される抽出対象のオブジェクトが有する特徴量と、前記検索対象における、当該特徴量の出現箇所を特定できる特定情報とを取得し、
得られる前記特徴量に識別情報を付して保持する特徴量テーブルに前記特徴量を格納する際、前記特徴量テーブルを参照し、当該特徴量との類似度が閾値以上の類似する特徴量が前記特徴量テーブルに保持されていない場合、前記特徴量に新たな識別情報を付して前記特徴量テーブルに保持し、前記類似する特徴量が前記特徴量テーブルに保持されている場合、当該特徴量の識別情報として、前記類似する特徴量と同じ識別情報を出力し、
得られた前記特定情報を、当該特徴量について付された識別情報、または出力された識別情報に関連付けて検索用テーブルとして保持する情報処理装置のデータ処理方法。
【請求項８】
請求項７に記載の情報処理装置のデータ処理方法において、
前記情報処理装置が、
特定対象のオブジェクトが有するターゲット特徴量を受け付け、前記特徴量テーブルを参照し、前記ターゲット特徴量と前記閾値以上の特徴量を前記特徴量テーブル内で検索し、見つかった特徴量に対応する識別情報を前記特徴量テーブルから取得し、
前記検索用テーブルを参照し、得られた前記識別情報を前記検索用テーブル内で検索し、見つかった識別情報に対応する特定情報を前記検索用テーブルから取得する情報処理装置のデータ処理方法。
【請求項９】
コンピュータに、
検索対象から抽出される抽出対象のオブジェクトが有する特徴量と、前記検索対象における、当該特徴量の出現箇所を特定できる特定情報とを取得する手順、
得られる前記特徴量に識別情報を付して保持する特徴量テーブルに前記特徴量を格納する際、前記特徴量テーブルを参照し、当該特徴量との類似度が閾値以上の類似する特徴量が前記特徴量テーブルに保持されていない場合、前記特徴量に新たな識別情報を付して前記特徴量テーブルに保持し、前記類似する特徴量が前記特徴量テーブルに保持されている場合、当該特徴量の識別情報として、前記類似する特徴量と同じ識別情報を出力する手順、
得られた前記特定情報を、当該特徴量について付された識別情報、または出力された識別情報に関連付けて検索用テーブルとして保持する手順、
を実行させるためのプログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載のプログラムにおいて、
コンピュータに、さらに、
特定対象のオブジェクトが有するターゲット特徴量を受け付け、前記特徴量テーブルを参照し、前記ターゲット特徴量と前記閾値以上の特徴量を前記特徴量テーブル内で検索し、見つかった特徴量に対応する識別情報を前記特徴量テーブルから取得する手順、
前記検索用テーブルを参照し、得られた前記識別情報を前記検索用テーブル内で検索し、見つかった識別情報に対応する特定情報を前記検索用テーブルから取得する手順、
を実行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、情報処理装置、そのデータ処理方法、およびプログラムに関し、特に、類似するオブジェクトを検索する情報処理装置、そのデータ処理方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、犯罪の防止や犯罪発生時の犯人の特定を目的として、映像監視システムの普及が進んでいる。映像監視システムにおいて、大量の録画した動画から目的の人物等を目視で検索することは困難であることから、機械的な検索機構の実現が求められている。【０００３】
そのようなシステムの一例が特許文献１に記載されている。この特許文献１に記載のシステムでは、画像内の顔や色等から抽出した「特徴量」を用いる。特徴量は多次元のベクトルであり、特徴量の間の類似度を特許文献２に記載されている方法などで計算することができる。【０００４】
上記文献に記載されたシステムでは、この特徴量を監視カメラ動画の各フレーム画像から抽出した上で、データベース内に保存する。監視カメラ動画から検索を行う際には、検索したい内容を含む画像から、特徴量を抽出する。この特徴量と、データベース内の特徴量との類似度の計算を行い、最も類似度の高い特徴量に対応する画像を出力することで、動画の検索が可能となる。
ここで、データベース内の大量の特徴量から、検索したい特徴量ともっとも類似度の高いものを探すのはコストの高い処理である。特許文献１では、特徴量のベクトルの次元を縮退し、低い次元で近似して処理を行うことで、検索のコストを削減している。【０００５】
また、特許文献３に記載の画像検索装置は、類似画像を検索する装置であり、映像から顔が検出された場合、検出された顔画像の特徴量を算出し、算出した特徴量を登録ＩＤ、カメラＩＤ、時刻、縮小画像データ、画像記憶場所とともに画像特徴量記憶部に記憶する。特許文献３には、この画像特徴量記憶部に記憶された画像特徴量を使用して、類似画像を検索し、類似度が所定の閾値以上の場合、類似性が高いと判断することが記載されている。そして、この類似性が高いと判断された画像の登録ＩＤまたは画像ＩＤを類似度とともに一時的に記憶する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００７−１７２３８４号公報
【特許文献２】特開２００２−１８３２０５号公報
【特許文献３】特開２０１１−１８６７３３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上述したシステムにおいては、特徴量のベクトルの次元を縮退するため、検索漏れが起こるなど、精度に問題があるということであった。一方、近似を用いない場合は、データベース内の大量の特徴量と検索用画像の特徴量の間の類似度計算をすべて行う必要があり、コストがかかるという問題点があった。【０００８】
本発明の目的は、上述した課題である高コストと精度低下を解決する情報処理装置、そのデータ処理方法、およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の情報処理装置は、
検索対象から抽出される抽出対象のオブジェクトが有する特徴量と、前記検索対象における、当該特徴量の出現箇所を特定できる特定情報とを取得する特徴量取得手段と、
前記特徴量取得手段により得られる前記特徴量に識別情報を付して保持する特徴量テーブルに前記特徴量を格納する際、前記特徴量テーブルを参照し、当該特徴量との類似度が第１類似度以上の類似する特徴量が前記特徴量テーブルに保持されていない場合、前記特徴量に新たな識別情報を付して前記特徴量テーブルに保持し、前記類似する特徴量が前記特徴量テーブルに保持されている場合、当該特徴量の識別情報として、前記類似する特徴量と同じ識別情報を出力する特徴量保持手段と、
前記特徴量取得手段により得られる前記特定情報を、当該特徴量について前記特徴量保持手段により付された識別情報、または出力された識別情報に関連付けて検索用テーブルとして保持する検索用テーブル保持手段と、を備える。【００１０】
本発明の情報処理装置のデータ処理方法は、
情報処理装置が、
検索対象から抽出される抽出対象のオブジェクトが有する特徴量と、前記検索対象における、当該特徴量の出現箇所を特定できる特定情報とを取得し、
得られる前記特徴量に識別情報を付して保持する特徴量テーブルに前記特徴量を格納する際、前記特徴量テーブルを参照し、当該特徴量との類似度が閾値以上の類似する特徴量が前記特徴量テーブルに保持されていない場合、前記特徴量に新たな識別情報を付して前記特徴量テーブルに保持し、前記類似する特徴量が前記特徴量テーブルに保持されている場合、当該特徴量の識別情報として、前記類似する特徴量と同じ識別情報を出力し、
得られた前記特定情報を、当該特徴量について付された識別情報、または出力された識別情報に関連付けて検索用テーブルとして保持する方法である。【００１１】
本発明のコンピュータプログラムは、
コンピュータに、
検索対象から抽出される抽出対象のオブジェクトが有する特徴量と、前記検索対象における、当該特徴量の出現箇所を特定できる特定情報とを取得する手順、
得られる前記特徴量に識別情報を付して保持する特徴量テーブルに前記特徴量を格納する際、前記特徴量テーブルを参照し、当該特徴量との類似度が閾値以上の類似する特徴量が前記特徴量テーブルに保持されていない場合、前記特徴量に新たな識別情報を付して前記特徴量テーブルに保持し、前記類似する特徴量が前記特徴量テーブルに保持されている場合、当該特徴量の識別情報として、前記類似する特徴量と同じ識別情報を出力する手順、
得られた前記特定情報を、当該特徴量について付された識別情報、または出力された識別情報に関連付けて検索用テーブルとして保持する手順、
を実行させるためのプログラムである。【００１２】
なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。【００１３】
また、本発明の各種の構成要素は、必ずしも個々に独立した存在である必要はなく、複数の構成要素が一個の部材として形成されていること、一つの構成要素が複数の部材で形成されていること、ある構成要素が他の構成要素の一部であること、ある構成要素の一部と他の構成要素の一部とが重複していること、等でもよい。【００１４】
また、本発明のデータ処理方法およびコンピュータプログラムには複数の手順を順番に記載してあるが、その記載の順番は複数の手順を実行する順番を限定するものではない。このため、本発明のデータ処理方法およびコンピュータプログラムを実施するときには、その複数の手順の順番は内容的に支障のない範囲で変更することができる。【００１５】
さらに、本発明のデータ処理方法およびコンピュータプログラムの複数の手順は個々に相違するタイミングで実行されることに限定されない。このため、ある手順の実行中に他の手順が発生すること、ある手順の実行タイミングと他の手順の実行タイミングとの一部ないし全部が重複していること、等でもよい。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、コストを削減し、精度を低下させず、類似した特徴量を効率よく検索できる情報処理装置、そのデータ処理方法、およびプログラムが提供される。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
上述した目的、およびその他の目的、特徴および利点は、以下に述べる好適な実施の形態、およびそれに付随する以下の図面によってさらに明らかになる。【００１８】
【図１】本発明の実施の形態に係る情報処理装置の論理的な構成を示す機能ブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る情報処理装置を構成するコンピュータのハードウェア構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態に係る情報処理装置が、取得するデータと、アクセスする特徴量テーブルと検索用テーブルの構造の一例を示す図である。
【図４】本発明の実施の形態に係る情報処理装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施の形態に係る情報処理装置の論理的な構成を示す機能ブロック図である。
【図６】本発明の実施の形態に係る情報処理装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図７】本発明の実施の形態に係る情報処理装置を用いた映像類似判定処理を例とした、一連の動作の示す図である。
【図８】本発明の実施の形態に係る情報処理装置の論理的な構成を示す機能ブロック図である。
【図９】本発明の実施の形態に係る情報処理装置における類似判定用の閾値の設定方法を説明するための図である。
【図１０】本発明の実施の形態に係る検索用テーブルの構造の一例を示す図である。
【図１１】本発明の実施の形態に係る情報処理装置の検索時の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１２】本発明の実施の形態に係る情報処理装置の検索時の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１３】本発明の実施の形態に係る情報処理装置の論理的な構成を示す機能ブロック図である。
【図１４】本発明の実施の形態に係る情報処理装置の特徴量テーブルを説明するための図である。
【図１５】本発明の実施の形態に係る情報処理装置の検索時の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１６】本発明の実施の形態に係る情報処理装置の特徴量テーブルとＬＲＵリストを説明するための図である。
【図１７】本発明の実施の形態に係る情報処理装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。尚、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。
【００２０】
（第１の実施の形態）
図１は、本発明の実施の形態に係る情報処理装置１００の論理的な構成を示す機能ブロック図である。
本発明の実施の形態に係る情報処理装置１００は、検索対象から抽出される抽出対象のオブジェクトが有する特徴量Ｆｉと、検索対象における、当該特徴量Ｆｉの出現箇所を特定できる特定情報Ｖｉとを取得する特徴量取得部１０２と、特徴量取得部１０２により得られる特徴量Ｆｉに識別情報ＩＤｍを付して保持する特徴量テーブル１１０に特徴量Ｆｉを格納する際、特徴量テーブル１１０を参照し、当該特徴量Ｆｉとの類似度が閾値以上の類似する特徴量ＳＦｎが特徴量テーブル１１０に保持されていない場合、特徴量Ｆｉに新たな識別情報ＩＤｍを付して特徴量テーブル１１０に保持し、類似する特徴量ＳＦｎが特徴量テーブル１１０に保持されている場合、当該特徴量Ｆｉの識別情報として、類似する特徴量ＳＦｎと同じ識別情報ＩＤｎを出力する特徴量保持部１０４と、特徴量取得部１０２により得られる特定情報Ｖｉを、当該特徴量Ｆｉについて特徴量保持部１０４により付された識別情報ＩＤｍ、または出力された識別情報ＩＤｎに関連付けて検索用テーブル１１２として保持する検索用テーブル保持部１０６と、を備える。
上記において、ｉ、ｎ、ｍは自然数とする。
【００２１】
本実施形態の情報処理装置１００において、検索対象とは、たとえば、監視カメラ映像であり、抽出対象のオブジェクトとは、たとえば、その映像の動画像データ内に記録される人物の画像、特に、顔画像である。本実施形態の情報処理装置１００は、たとえば、監視カメラ映像などから作成した特徴量を対象とした類似検索を行う。
【００２２】
ここで、本発明において、入力データの性質に着目する。たとえば、監視カメラ映像の場合、同一人物が同じカメラの別のフレームに映っていたり、別のカメラに映っていたりすることが多い。この場合、それぞれの同一人物に対応する、別のカメラ映像から抽出された特徴量の間の類似度は高い。実際、監視カメラ映像を検索する場合には、検索したい人物を含む画像から特徴量を抽出し、この特徴量と類似度の高い特徴量をデータベースから検索する。
本実施形態の情報処理装置１００は、このような検索に使用されるデータベースに、監視カメラ映像の情報を登録する処理を担う。
【００２３】
図２は、本発明の実施の形態に係る情報処理装置１００を構成するコンピュータ６０のハードウェア構成を示すブロック図である。
本実施形態のコンピュータ６０は、サーバコンピュータやパーソナルコンピュータ、またはそれらに相当する装置により実現することができる。また、仮想サーバなどにより構成されてもよい。なお、各図において、本発明の本質に関わらない部分の構成については省略してあり、図示されていない。
【００２４】
本実施形態の情報処理装置１００の各構成要素は、ＣＰＵ６２、メモリ６４にロードされた本図の構成要素を実現するプログラム、そのプログラムを格納する記憶ユニット（不図示）、ネットワーク３の接続用インタフェースを含むＩ／Ｏ（Input/Output）６６を有する任意のコンピュータ６０のハードウェアとソフトウェアの任意の組合せによって実現される。ＣＰＵ６２は、コンピュータ６０の各要素とバス６８を介して接続され、各要素とともにコンピュータ６０全体を制御する。そして、その実現方法、装置にはいろいろな変形例があることは、当業者には理解されるところである。以下に説明する各機能ブロック図は、ハードウェア単位の構成ではなく、論理的な機能単位のブロックを示している。
なお、コンピュータ６０は、Ｉ／Ｏ６６を介して図示されない入出力装置と接続することもでき、ユーザインタフェース機能等も有してもよい。
【００２５】
本実施の形態の情報処理装置１００では、コンピュータプログラムに対応する各種の処理動作をコンピュータ６０のＣＰＵ６２が実行することにより、前述のような各種ユニットが各種機能として実現される。
本実施形態のコンピュータプログラムは、情報処理装置１００を実現させるためのコンピュータ６０に、検索対象から抽出される抽出対象のオブジェクトが有する特徴量Ｆｉと、検索対象における、当該特徴量Ｆｉの出現箇所を特定できる特定情報Ｖｉとを取得する手順、得られる特徴量Ｆｉに識別情報ＩＤｍを付して保持する特徴量テーブル１１０に特徴量を格納する際、特徴量テーブル１１０を参照し、当該特徴量Ｆｉとの類似度が閾値以上の類似する特徴量ＳＦｎが特徴量テーブル１１０に保持されていない場合、特徴量Ｆｉに新たな識別情報ＩＤｍを付して特徴量テーブルに１１０保持し、類似する特徴量ＳＦｎが特徴量テーブル１１０に保持されている場合、当該特徴量Ｆｉの識別情報として、類似する特徴量ＳＦｎと同じ識別情報ＩＤｎを出力する手順、得られた特定情報Ｖｉを、当該特徴量Ｆｉについて付された識別情報ＩＤｍ、または出力された識別情報ＩＤｎに関連付けて検索用テーブル１１２として保持する手順、を実行させるように記述されている。
【００２６】
本実施形態のコンピュータプログラム７０は、コンピュータ６０で読み取り可能な記録媒体（不図示）に記録されてもよい。記録媒体は特に限定されず、様々な形態のものが考えられる。また、プログラム７０は、記録媒体からコンピュータ６０のメモリ６４にロードされてもよいし、ネットワーク３を通じてコンピュータ６０にダウンロードされ、メモリ６４にロードされてもよい。
【００２７】
図１に示すように、本実施形態の情報処理装置１００において、特徴量取得部１０２は、検索対象から抽出される抽出対象のオブジェクトが有する特徴量Ｆｉと、検索対象における、当該特徴量Ｆｉの出現箇所を特定できる特定情報Ｖｉとを取得する。
【００２８】
たとえば、特徴量取得部１０２は、監視カメラ映像内から画像解析処理等により検出される人間の顔画像の特徴量Ｆｉを取得する。また、特定情報Ｖｉは、映像の動画像データ内で検出される画像の出現箇所を特定できる情報であれば特に限定されない。たとえば、特定情報Ｖｉは、動画像データのフレーム番号、カメラＩＤ、撮影場所、撮影日時、および録画媒体ＩＤ等のいずれか、またはこれらの組み合わせとすることができる。
【００２９】
本実施形態では、映像の動画像データ内のワンシーン（１フレーム）に複数の人間が含まれていた場合、特定情報Ｖｉと対応付けられる複数の人物の顔画像の特徴量Ｆｉをそれぞれ取得することができる。
【００３０】
また、検出対象が、たとえば、監視カメラ映像の場合、上記特定情報Ｖｉから映像を確認できる形態で、検索対象は記憶装置または記録媒体等に記録されているものとする。映像の動画像データを画像解析処理する装置は、特に限定されない。また、画像解析処理のタイミングは、特に限定されず、たとえば、監視カメラにより撮影されている時に録画しながら逐次でもよいし、記録済みの映像について任意のタイミングでもよい。
【００３１】
なお、本発明において、検索対象は、監視カメラ映像の動画像データとしているが、これに限定されるものではなく、類似度の判定が可能なデータであれば、任意のデータを用いることができる。動画像データではなく、静止画像データ、たとえば、医療診断用画像等でもよいし、または、録音された音声データ等でもよい。
【００３２】
特徴量保持部１０４は、特徴量テーブル１１０に特徴量Ｆｉを格納する前に、特徴量テーブル１１０を参照し、当該特徴量Ｆｉと特徴量テーブル１１０に保持されている特徴量ＳＦｎとの類似度を算出する。特徴量保持部１０４は、当該特徴量Ｆｉとの類似度が閾値以上の特徴量ＳＦｎを類似していると判定する。
【００３３】
そして、類似する特徴量ＳＦｎが特徴量テーブル１１０に保持されていない場合、特徴量保持部１０４は、特徴量Ｆｉに新たな識別情報ＩＤｍを付して特徴量テーブル１１０に保持する。
一方、当該特徴量Ｆｉとの類似度が閾値以上の類似する特徴量ＳＦｎが特徴量テーブル１１０に保持されている場合、特徴量保持部１０４は、当該特徴量Ｆｉに付与する識別情報として、類似する特徴量ＳＦｎと同じ識別情報ＩＤｎを検索用テーブル保持部１０６に出力する。このとき、本実施形態では、特徴量取得部１０２が取得した特徴量Ｆｉは、特徴量テーブル１１０に保持せず、破棄することができる。
【００３４】
なお、本実施形態で特徴量を特徴量テーブル１１０に登録する際に、類似度を判定しているが、さらに、この特徴量テーブル１１０を利用して、ターゲットとなる特徴量を検索する際にも、類似度を用いる。登録時に使用する類似度の閾値と、検索時に使用する類似度の閾値は、同じでもよいが、異なってもよい。本発明では、登録時の類似度判定に用いる閾値を第１閾値（または第１類似度）、検索時の類似度判定に用いる閾値を第２閾値（または第２類似度）と呼ぶものとする。特に、区別する必要がない場合は、単に閾値（または類似度）と呼ぶものとする。
【００３５】
検索用テーブル保持部１０６は、特徴量取得部１０２により得られた特定情報Ｖｉを、当該特徴量Ｆｉについて特徴量保持部１０４により付された識別情報ＩＤｍ、または出力された識別情報ＩＤｎに紐付けて検索用テーブル１１２に保持する。
【００３６】
ここで、本実施形態の特徴量テーブル１１０と検索用テーブル１１２について、図３を用いて説明する。
まず、図３（ａ）に示すように、本実施形態の特徴量取得部１０２が特徴量Ｆｉと特定情報Ｖｉを取得する。図３（ａ）では、（Ｆ１，Ｖ１）、（Ｆ２，Ｖ２）、（Ｆ３，Ｖ３）、・・・等のデータセットが順次特徴量取得部１０２により取得された様子を示している。
特徴量テーブル１１０は、図３（ｂ）に示すように、特徴量取得部１０２により得られる特徴量Ｆｉに識別情報ＩＤを付して保持する。図３（ｂ）では、特徴量テーブル１１０に保存された特徴量は「ＳＦｎ」と示す。
識別情報ＩＤは、たとえば、任意の数字、記号、および文字等を組み合わせて生成される情報とすることができる。本実施形態では、識別情報ＩＤは、３桁の数字からなるものとする。図３（ｂ）では、（ＳＦ１，ＩＤ：００１）、（ＳＦ２，ＩＤ：００２）、・・・等が特徴量テーブル１１０に保存された様子を示している。
【００３７】
検索用テーブル１１２は、図３（ｃ）に示すように、特徴量取得部１０２により取得される各特徴量Ｆｉについて、特徴量保持部１０４により、付された識別情報ＩＤｍ、または出力された識別情報ＩＤｎに、特徴量取得部１０２により取得される特徴量Ｆｉの特定情報Ｖｉを関連付けて保持する。図３（ｃ）では、検索用テーブル１１２に保存された特定情報は「ＳＶｉ」と示す。図３（ｃ）では、（ＩＤ：００１，ＳＶ１）、（ＩＤ：００２，ＳＶ２）、（ＩＤ：００１，ＳＶ３）、・・・等が検索用テーブル１１２に保存された様子を示している。
図３（ｃ）では、特定情報ＳＶｉとして、映像の動画像データのフレーム番号の値が識別情報ＩＤに関連付けられている。
【００３８】
図３（ｃ）の検索用テーブル１１２には、識別情報ＩＤ：００１に、特定情報ＳＶ１とＳＶ３がそれぞれ紐付けられて２レコード登録されている。この例では、特徴量Ｆ１とＦ３が類似しているため、Ｆ１とペアのＶ１：１２３と、Ｆ３とペアのＶ３：７８９の２つの異なる特定情報ＳＶｉに同じ識別情報ＩＤ：００１が付されて、検索用テーブル１１２に保存されたことが分かる。
【００３９】
本実施形態の情報処理装置１００は、特徴量テーブル１１０および検索用テーブル１１２を格納する記憶装置にアクセス可能に接続される。または、情報処理装置１００が特徴量テーブル１１０および検索用テーブル１１２を、情報処理装置１００を構成するコンピュータ６０のメモリ６４に格納してもよい。
【００４０】
このように、本実施形態では、特徴量取得部１０２が取得した特徴量Ｆｉと特定情報Ｖｉをそのまま関連付けてすべて保持するのではなく、特徴量Ｆｉに識別情報ＩＤを付して特徴量テーブル１１０に登録するともに、特定情報Ｖｉに識別情報ＩＤを関連付けて検索用テーブル１１２に登録する。このとき、特徴量保持部１０４は、特徴量テーブル１１０に閾値以上の類似度を持つ特徴量ＳＦｎが保存されているか確認する。保存されていなかった場合、特徴量保持部１０４は、当該特徴量Ｆｉに新しい識別情報ＩＤｍを振った上で特徴量テーブル１１０に保存する。保存されていた場合、特徴量保持部１０４は、当該特徴量ＳＦｎに紐付けられていた識別情報ＩＤｎを取得する。そして、新しく振ったＩＤｍ、あるいは取得したＩＤｎと与えられた特定情報Ｖｉを紐付け、検索用テーブル保持部１０６が検索用テーブル１１２に保存する。
【００４１】
上述のような構成において、本実施の形態の情報処理装置１００によるデータ処理方法を以下に説明する。
図４は、本発明の実施の形態に係る情報処理装置１００の動作の一例を示すフローチャートである。
【００４２】
本実施形態のデータ処理方法は、情報処理装置１００が、検索対象から抽出される抽出対象のオブジェクトが有する特徴量Ｆｉと、検索対象における、当該特徴量Ｆｉの出現箇所を特定できる特定情報Ｖｉとを取得し（ステップＳ１０１）、得られる特徴量Ｆｉに識別情報ＩＤｍを付して保持する特徴量テーブル１１０に特徴量Ｆｉを格納する際、特徴量テーブル１１０を参照し、当該特徴量Ｆｉとの類似度が閾値以上の類似する特徴量ＳＦｎが特徴量テーブル１１０に保持されていない場合（ステップＳ１０３のＮＯ）、特徴量Ｆｉに新たな識別情報ＩＤｍを付して特徴量テーブル１１０に保持し（ステップＳ１０５）、類似する特徴量ＳＦｎが特徴量テーブル１１０に保持されている場合（ステップＳ１０３のＹＥＳ）、当該特徴量Ｆｉの識別情報として、類似する特徴量ＳＦｎと同じ識別情報ＩＤｎを出力し（ステップＳ１０７）、得られた特定情報Ｖｉを、当該特徴量Ｆｉについて付された識別情報ＩＤｍ、または出力された識別情報ＩＤｎに関連付けて検索用テーブル１１２として保持する（ステップＳ１０９）。
【００４３】
具体的には、まず、特徴量取得部１０２が、特徴量Ｆｉと特定情報Ｖｉを取得する（ステップＳ１０１）。そして、特徴量取得部１０２は、特徴量Ｆｉを特徴量保持部１０４に、特定情報Ｖｉを検索用テーブル保持部１０６に渡す。特徴量保持部１０４が、特徴量テーブル１１０を参照し、特徴量取得部１０２から受け取った特徴量Ｆｉと特徴量テーブル１１０内の特徴量ＳＦｎを比較する。このとき、特徴量保持部１０４が、特徴量Ｆｉと特徴量テーブル１１０内の各特徴量ＳＦｎとの類似度をそれぞれ算出する。そして、特徴量保持部１０４が、類似度が閾値以上の特徴量ＳＦｎが特徴量テーブル１１０内にあるかどうかを調べる（ステップＳ１０３）。
【００４４】
比較の結果、類似度が閾値以上の特徴量ＳＦｎがないとき（ステップＳ１０３のＮＯ）、特徴量保持部１０４が、特徴量Ｆｉに新たな識別情報ＩＤｍを付して特徴量テーブル１１０に特徴量Ｆｉを紐付けて追加する（ステップＳ１０５）。
一方、類似度が閾値以上の特徴量ＳＦｎがあるとき（ステップＳ１０３のＹＥＳ）、特徴量保持部１０４が、特徴量Ｆｉの識別情報として、類似する特徴量ＳＦｎと同じ識別情報ＩＤｎを出力する（ステップＳ１０７）。このとき、特徴量保持部１０４は、特徴量取得部１０２から受け取った特徴量Ｆｉを特徴量テーブル１１０に保存しない。
【００４５】
そして、検索用テーブル保持部１０６が、ステップＳ１０５で特徴量Ｆｉに新たに付された識別情報ＩＤｍ、または、ステップＳ１０７で出力された識別情報ＩＤｎを、特徴量取得部１０２から受け取った特徴量Ｆｉの特定情報Ｖｉに紐付けて検索用テーブル１１２に保持する（ステップＳ１０９）。
【００４６】
図４の処理は、ステップＳ１０１で特徴量Ｆｉと特定情報Ｖｉを特徴量取得部１０２が取得する度に繰り返し実行される。そして、特徴量テーブル１１０と検索用テーブル１１２に情報が追加登録され、情報が蓄積される。このようにして生成された特徴量テーブル１１０と検索用テーブル１１２は、後述する検索時のデータベースとして使用することができる。
【００４７】
このとき、フレーム毎に特徴量Ｆｉと特定情報Ｖｉ（フレーム番号）のペアを特徴量テーブル１１０に保存していたのでは、特徴量テーブル１１０のサイズが膨大になる。また、後述する検索時にもすべての特徴量との類似度を計算する必要があるため、負荷が高くなり、コストがかかる。
【００４８】
しかし、本実施形態の情報処理装置１００によれば、上記のように動作することで、特徴量テーブル１１０に保存される特徴量の数を減らすことができる。後述する検索時には特徴量テーブル１１０に保存された特徴量についてだけ類似度を計算して比較すればよいので、負荷を抑え、効率よく検索できる。
【００４９】
以上説明したように、本発明の実施の形態の情報処理装置１００によれば、コストを削減し、精度を低下させず、類似した特徴量を効率よく検索できる。その理由は、特徴量のベクトルの次元を縮退し、低い次元での近似処理等を行わないので、検索漏れが起こる可能性が低いからである。また、特徴量保存時に、類似した特徴量について同一の識別情報を割り当てることで、類似度を計算すべき特徴量の数を減らせるためである。
【００５０】
また、上記特許文献に記載のシステムでは、データベースに保存する特徴量が大量になるという問題点があった。なぜならば、上記特許文献に記載のシステムでは近似によって類似度が高いと判定したものに対し、正しい類似度を実際の特徴量を用いて再度計算するため、元々の特徴量を保存しておく必要があるからである。
本発明の実施の形態の情報処理装置１００によれば、大量の特徴量を保存せずに、類似した特徴量を検索できるという効果を奏する。こうすることにより、特徴量を保持するための容量を削減できる。その理由は、類似した特徴量については保存せず、元となる一つの特徴量だけ保存するためである。
【００５１】
（第２の実施の形態）
図５は、本発明の実施の形態に係る情報処理装置１２０の論理的な構成を示す機能ブロック図である。
本実施形態の情報処理装置１２０は、上記実施の形態とは、上記実施形態の情報処理装置１００で準備された特徴量テーブル１１０と検索用テーブル１１２を用いて、特定対象のオブジェクトを検索する構成を有する点で相違する。本実施形態の情報処理装置１２０は、図１の上記実施形態の情報処理装置１００の構成も含むこともでき、情報処理装置１００と一体としてもよい。
【００５２】
本実施形態の情報処理装置１２０は、特定対象のオブジェクトが有するターゲット特徴量ＴＦを受け付け、特徴量テーブル１１０を参照し、ターゲット特徴量ＴＦとの類似度が閾値以上の特徴量を特徴量テーブル１１０内で検索し、見つかった特徴量に対応する識別情報を特徴量テーブル１１０から取得する第１検索部１２２と、検索用テーブル１１２を参照し、第１検索部１２２により得られた識別情報ＩＤを検索用テーブル１１２で検索し、見つかった識別情報に対応する特定情報ＴＳＶを検索用テーブル１１２から取得する第２検索部１２４と、を備える。
【００５３】
情報処理装置１２０は、情報処理装置１００と同様に、その各構成要素は、コンピュータ６０（図２）のハードウェアとソフトウェアの任意の組合せによって実現される。
本実施の形態の情報処理装置１２０では、コンピュータプログラムに対応する各種の処理動作をコンピュータ６０のＣＰＵ６２が実行することにより、前述のような各種ユニットが各種機能として実現される。
本実施形態のコンピュータプログラムは、情報処理装置１２０を実現させるためのコンピュータ６０に、特定対象のオブジェクトが有するターゲット特徴量ＴＦを受け付け、特徴量テーブル１１０を参照し、ターゲット特徴量ＴＦと閾値以上の特徴量を特徴量テーブル１１０内で検索し、見つかった特徴量に対応する識別情報を特徴量テーブル１１０から取得する手順、検索用テーブル１１２を参照し、得られた識別情報を検索用テーブル１１２内で検索し、見つかった識別情報に対応する特定情報を検索用テーブル１１２から取得する手順、を実行させるように記述されている。
【００５４】
本実施形態のターゲット特徴量ＴＦとは、たとえば、映像から探し出したいターゲットとなる人物の顔画像等の特徴量である。たとえば、ターゲット特徴量ＴＦは、人物の顔画像を画像解析処理して得られる特徴量である。
ターゲット特徴量の受付手段は、特に限定されない。たとえば、他の装置から通信手段を介して受信してもよいし、記録媒体または記憶装置から読み出してもよい。
【００５５】
本実施形態の情報処理装置１２０は、特徴量テーブル１１０および検索用テーブル１１２を格納する記憶装置にアクセス可能に接続される。または、情報処理装置１２０が特徴量テーブル１１０および検索用テーブル１１２を、情報処理装置１２０を構成するコンピュータ６０のメモリ６４に格納してもよい。
【００５６】
第１検索部１２２は、検索対象となるターゲット特徴量ＴＦと、特徴量テーブル１１０内に保持されている各特徴量との類似度をそれぞれ算出し、算出された類似度が閾値以上の特徴量を特徴量テーブル１１０から検索する。そして、第１検索部１２２は、見つかった特徴量に紐付けられている識別情報を特徴量テーブル１１０から取得し、第２検索部１２４に渡す。
【００５７】
ここで、類似度判定に用いる閾値は、上記実施形態の特徴量保持部１０４が特徴量を特徴量テーブル１１０に登録する際に使用する閾値と異なる値とすることができる。上述したように、上記実施形態の情報処理装置１００が特徴量を特徴量テーブル１１０に登録する際に使用する閾値を第１閾値（または第１類似度）と呼び、本実施形態の情報処理装置１２０が特徴量テーブル１１０から特徴量を検索する際に使用する閾値を第２閾値（または第２類似度）と呼ぶ。特に、区別する必要がない場合は、単に閾値（または類似度）と呼ぶ。
【００５８】
第２検索部１２４は、検索用テーブル１１２を参照し、第１検索部１２２から受け取った識別情報に紐付けられている特定情報ＴＳＶを検索用テーブル１１２から取得し、検索結果として出力する。
なお、特定情報ＴＳＶは、ターゲット特徴量ＴＦに対し、複数個、出力されることもある。
特定情報の出力手段は、特に限定されない。たとえば、他の装置に通信手段を介して送信してもよいし、記録媒体または記憶装置に格納してもよいし、紙媒体に印字出力してもよいし、モニタに表示してもよい。
このようにして得られた検索結果に基づいて、たとえば、特定情報ＴＳＶであるフレーム番号から映像を検索し、ターゲットの画像を確認することができる。
【００５９】
上述のような構成において、本実施の形態の情報処理装置１２０によるデータ処理方法を以下に説明する。
図６は、本発明の実施の形態に係る情報処理装置１２０の動作の一例を示すフローチャートである。
【００６０】
本実施形態のデータ処理方法は、情報処理装置１２０が、特定対象のオブジェクトが有するターゲット特徴量ＴＦを受け付け（ステップＳ１２１）、特徴量テーブル１１０を参照し、ターゲット特徴量ＴＦとの類似度が閾値以上の特徴量を特徴量テーブル１１０内で検索し、見つかった特徴量に対応する識別情報を特徴量テーブル１１０から取得し（ステップＳ１２３）、検索用テーブル１１２を参照し、得られた識別情報ＩＤを検索用テーブル１１２で検索し、見つかった識別情報に対応する特定情報を検索用テーブル１１２から取得する（ステップＳ１２５）。
【００６１】
より詳細には、まず、本実施形態において、第１検索部１２２が、特定対象のオブジェクト、たとえば、検索対象人物の画像から画像解析により得られる特徴量を、特定すべきターゲット特徴量ＴＦとして受け付ける（ステップＳ１２１）。そして、第１検索部１２２が、ターゲット特徴量ＴＦと、特徴量テーブル１１０内の各特徴量との類似度を算出する。そして、算出された類似度が第２閾値以上の特徴量を特徴量テーブル１１０から検索し、見つかった特徴量に紐付けられた識別情報ＩＤを取得する（ステップＳ１２３）。このとき、第１検索部１２２は、複数の識別情報ＩＤを取得することもある。第１検索部１２２が、取得した識別情報ＩＤを第２検索部１２４に渡す。
【００６２】
そして、第２検索部１２４が、検索用テーブル１１２の中から、第１検索部１２２から受け取った識別情報を検索し、見つかった識別情報ＩＤに紐付けられた特定情報ＳＶを取得する（ステップＳ１２５）。そして、第２検索部１２４が、特定情報ＳＶを検索結果（ＴＳＶ）として出力する。このとき、識別情報ＩＤに紐付けられた複数の特定情報ＳＶが検索結果（ＴＳＶ）として出力されてもよい。
【００６３】
ここで、図７を用いて、監視カメラ１３０の映像の類似判定処理を例に、本発明の図１の情報処理装置１００と図５の情報処理装置１２０の一連の動作について説明する。
【００６４】
まず、情報処理装置１００において、特徴量ＳＦとその識別情報ＩＤのペアを管理するための特徴量テーブル１１０を用意する。また、監視カメラ１３０が撮影した映像が動画像データとして動画像記憶部１３２に記録されている。
この例では、監視カメラ映像を動画像データとして動画像記憶部１３２に保存しながら、映っている人物の特徴量Ｆｉを抽出し、動画像データのフレーム番号やカメラ番号等の特定情報Ｖｉを情報処理装置１００に渡す。
そして、検索時には、情報処理装置１２０が、ターゲットとなる検索用画像ＴＰから人物の顔画像等の特徴量ＴＦを抽出し、類似する特徴量のフレーム番号を検索結果として出力する。そして、フレーム番号を用いて動画像データを検索することができる。
【００６５】
はじめに、動画像記憶部１３２に記録された動画像データの各フレームから、検索対象のオブジェクト、すなわち、人物の顔画像の特徴量Ｆｉが抽出される。このとき、顔画像の特徴量Ｆｉが抽出されたフレームの番号を、特徴量の特定情報Ｖｉとする。そして、特徴量Ｆｉと特定情報Ｖｉのペアが情報処理装置１００の特徴量取得部１０２に入力されることで、これらの情報の登録が情報処理装置１００に要求される（ステップＳ１０１）。
【００６６】
そして、特徴量保持部１０４が、特徴量テーブル１１０に入力された特徴量Ｆｉに類似する特徴量がすでに保存されていないか確認する。たとえば、フレーム１の画像の特徴量Ｆ１を、特定情報Ｖ１であるフレーム番号１２３とともに保存しようとした時、特徴量テーブル１１０は、最初、空なので、特徴量Ｆ１は保存されていないことが分かる。この場合、該当する特徴量Ｆ１を特徴量テーブル１１０に保存するために、特徴量保持部１０４は、当該特徴量Ｆ１に新たな識別情報ＩＤを割り当て、割り当てた識別情報ＩＤと特徴量Ｆ１とを紐付けてそのペアを特徴量テーブル１１０に保存する（ステップＳ１０５）。この例では識別情報ＩＤとして「００１」が割り当てられている。
【００６７】
次に、検索用テーブル保持部１０６において、特定情報Ｖｉとしてフレーム番号を保存するために、検索用テーブル１１２を用意する。検索用テーブル保持部１０６が、この特徴量Ｆ１の識別情報ＩＤである「００１」とフレーム番号Ｖ１である１２３を紐付けてそのペアを検索用テーブル１１２に保存する（ステップＳ１０９）。
【００６８】
次に、フレーム２の画像の特徴量Ｆ２をフレーム番号Ｖ２：４５６とともに保存する前に、特徴量保持部１０４が、先に保存されたフレーム１の画像の特徴量ＳＦ１との類似度を比較する。この場合、類似度がある閾値より低いため、特徴量保持部１０４が、特徴量Ｆ２に、新たに識別情報ＩＤとして「００２」を割り当て、特徴量テーブル１１０に保存する（ステップＳ１０５）。そして、検索用テーブル１１２にも同様に、検索用テーブル保持部１０６が識別情報ＩＤの「００２」とフレーム番号Ｖ２：４５６を紐付けてそのペアを保存する（ステップＳ１０９）。
【００６９】
次に、フレーム３の画像の特徴量Ｆ３をフレーム番号Ｖ３：７８９とともに保存する場合について考える。この場合は、先に保存したフレーム１の画像の特徴量ＳＦ１との類似度が閾値以上であったため、特徴量保持部１０４が、新たに特徴量Ｆ３は保存せず、フレーム１の画像の特徴量ＳＦ１の識別情報ＩＤである「００１」を出力する（ステップＳ１０７）。そして、検索用テーブル保持部１０６が識別情報ＩＤ：００１とフレーム番号Ｖ３：７８９を紐付け、そのペアを検索用テーブル１１２に保存する（ステップＳ１０９）。
【００７０】
次に、このようにして作成された特徴量テーブル１１０と検索用テーブル１１２を用いて、情報処理装置１２０が、特定対象のオブジェクト、たとえば、ターゲットとなる人物の顔画像ＴＰを、監視カメラ１３０が撮影した映像から検索する場合の動作を説明する。
まず、情報処理装置１２０において、検索用画像ＴＰから抽出された人物の特徴量ＴＦを、第１検索部１２２の入力とする（ステップＳ１２１）。そして、第１検索部１２２が、その特徴量ＴＦと特徴量テーブル１１０内の特徴量ＳＦを比較し、閾値以上の類似度のものを検索する。この例では、第１検索部１２２によって、識別情報ＩＤが「００１」の特徴量が閾値以上の類似度を持つとして検索される（ステップＳ１２３）。
【００７１】
次に、第２検索部１２４が、検索用テーブル１１２の中を検索し、ＩＤが「００１」のものを探す。この例では、特定情報ＳＶとして、「１２３」と「７８９」が検索される（ステップＳ１２５）。このようにして得られた検索結果のフレーム番号に基づいて、動画像記憶部１３２内の動画像データを検索すれば、ターゲットとなる人物の映像を確認することができる。
【００７２】
このように動作することで、以前保存した特徴量と高い類似度を持つ特徴量の登録が要求された場合にも、その特徴量は実際には特徴量テーブル１１０に保存されないため、保存される特徴量のデータ容量を抑えることができる。また、検索時に類似度を計算する特徴量の数も特徴量テーブル１１０に登録された数だけでよいため、検索時のコストを抑えることができる。さらに、上述した特許文献記載のシステムとは異なり、近似を用いていないため、より精度の高い検索が実現できる。
【００７３】
以上説明したように、本発明の実施の形態の情報処理装置１２０によれば、上記実施形態と同様な効果を奏するとともに、さらに、大量の特徴量を保存する必要がなくなり、上述した効果を奏する。さらに、第２検索部１２４で識別情報ＩＤから特定情報ＳＶを検索するには、一般的なインデックス等を用いた検索手法を用いることで、効率よく検索できる。
【００７４】
（第３の実施の形態）
図８は、本発明の実施の形態に係る情報処理装置２００の論理的な構成を示す機能ブロック図である。
本実施形態の情報処理装置２００は、上記実施の形態とは、検索対象のオブジェクトの検出精度を向上するために、検索用テーブルにも特徴量を保持し、検索時にその特徴量を利用する点で相違する。
本実施形態の情報処理装置２００は、上記実施形態と同様な特徴量取得部１０２と、特徴量保持部１０４と、第１検索部１２２と、特徴量テーブル１１０と、を備えるとともに、さらに、検索用テーブル２１２と、検索用テーブル保持部２０６と、第２検索部２２４と、を備える。
なお、本実施形態の情報処理装置２００は、図５の上記実施形態の情報処理装置１２０の構成も含み、情報処理装置１２０と一体としているが、これに限定されない。上記実施形態のように、登録処理と検索処理の構成をそれぞれ異なる装置で実現するようにしてもよい。
【００７５】
ここで、特徴量テーブル１１０に特徴量を登録する際、類似度判定に使用する第１閾値と、検索を行う際に、特徴量テーブル１１０を検索して類似度判定する際の第２閾値は、上述したように、異なる値を設定することができる。そのため、その設定の仕方によっては、図９に示す例のような関係が成り立つ場合がある。
【００７６】
たとえば、フレームＡから抽出された特徴量Ｆａが、すでに特徴量テーブル１１０に登録された特徴量Ｆｘに近いため、識別情報ＩＤ：Ｘとして検索用テーブル２１２に登録されたとする。このとき、特徴量Ｆａは特徴量テーブル１１０に登録されない。
次に、検索時に、ターゲットとなる検索対象人物ＴＰの画像から抽出された特徴量Ｆｔは、フレームＡの特徴量Ｆａとは類似している（近い）が、識別情報ＩＤ：Ｘとして、特徴量テーブル１１０に登録された特徴量Ｆｘとは類似していない（遠い）とする。この場合、識別情報ＩＤ：Ｘとして検索用テーブル２１２に登録されたフレームＡの特徴量Ｆａは、特徴量テーブル１１０に登録されていないため、本当は検索対象人物ＴＰと類似しているフレームＡは見つけることができない。
【００７７】
したがって、検索時に用いる第２閾値Ｄ２は、より類似度が遠い特徴量（たとえば、Ｆｘ）も検索でヒットするように、実際に検索条件として指定したい閾値Ｄ０よりも低くする必要がある。たとえば、類似度が距離として表せるとすると、第２閾値Ｄ２は、実際に検索時に指定したい閾値Ｄ０（距離）に、登録時に用いた第１閾値Ｄ１（距離）を加えたものとする。こうすることで、図９における識別情報ＩＤ：Ｘの特徴量Ｆｘを見つけることができる。本実施形態では、検索時に使用する第２閾値は、登録時に使用する第１閾値より低い値とする。このようにすることで、検索漏れを低減できる。
【００７８】
このように、検索時の第２閾値が登録時の第１閾値よりも低い場合、検索時に複数の特徴量が第２閾値以上であるとして見つかる場合がありうる。この場合は見つかった特徴量に対応するすべての識別情報ＩＤに対して、検索用テーブル２１２を検索する。
【００７９】
このようにすると、実際に検索時には排除したかった特徴量も検索結果として得られてしまうケースが起こりうる。これを排除するために、本実施形態では、検索用テーブル２１２に特徴量も同時に保存し、検索結果を出力する前に、類似度を再度計算し、実際に指定したい閾値よりも高いものだけを出力することができる。ただし、この場合はすべてのフレームの特徴量を保存する必要がある。
【００８０】
図１０は、本実施形態の検索用テーブル２１２の構造の一例を示す図である。
本実施形態において、検索用テーブル２１２は、特定情報ＳＶに加え、さらに、特徴量ＳＦも識別情報ＩＤに紐付けて保持する。
【００８１】
本実施形態において、検索用テーブル保持部２０６は、特定情報ＳＶに加え、特徴量取得部１０２により得られる特徴量ＳＦをさらに、識別情報ＩＤに関連付けて検索用テーブル２１２に保持する。特定対象のオブジェクトのターゲット特徴量ＴＦを第１検索部１２２が受け付けたとき、第１検索部１２２が、上記実施形態と同様に、特徴量テーブル１１０を参照し、受け付けたターゲット特徴量ＴＦとの類似度が第２閾値（第２類似度）以上の特徴量を特徴量テーブル１１０内で検索し、見つかった特徴量に対応する識別情報を特徴量テーブル１１０から取得する。
第２検索部２２４は、検索用テーブル２１２を参照し、第１検索部１２２により得られた識別情報を検索用テーブル２１２内で検索し、見つかった識別情報に対応する特徴量を検索用テーブル２１２から取得する。
さらに、第２検索部２２４により特徴量が複数見つかったとき、第２検索部２２４は、見つかった複数の特徴量について、ターゲット特徴量との類似度をそれぞれ算出し、算出される類似度が第１閾値（第１類似度）以上の特徴量に紐付けられた特定情報を検索用テーブル２１２から取得する。
【００８２】
このように構成される本実施形態の情報処理装置２００の動作について、以下説明する。
情報処理装置２００において、特徴量の登録時の処理は、上記実施形態の情報処理装置１００とは、検索用テーブル保持部２０６が検索用テーブル２１２に特徴量も特定情報とともに識別情報ＩＤに紐付けて保持する点以外はすべて同様である。図１０に示すように、検索用テーブル保持部２０６により検索用テーブル２１２に識別情報ＩＤと、特徴量ＳＦと、特定情報ＳＶとを紐付けて保持した後、以下の検索処理を行うものとする。
【００８３】
図１１は、本発明の実施の形態に係る情報処理装置２００の検索時の動作の一例を示すフローチャートである。
まず、本実施形態の情報処理装置２００において、特定対象のオブジェクトのターゲット特徴量ＴＦを第１検索部１２２が受け付けたとき（ステップＳ２０１のＹＥＳ）、本処理が開始する。
【００８４】
そして、第１検索部１２２が、特徴量テーブル１１０を参照し、受け付けたターゲット特徴量ＴＦとの類似度が第２閾値以上の特徴量を特徴量テーブル１１０内で検索し、見つかった特徴量に対応する識別情報を特徴量テーブル１１０から取得する（ステップＳ２０３）。
そして、第２検索部２２４が、検索用テーブル２１２を参照し、第１検索部１２２により得られた識別情報を検索用テーブル２１２内で検索し、見つかった識別情報に対応する特徴量を検索用テーブル２１２から取得する（ステップＳ２０５）。
【００８５】
第２検索部２２４により特徴量が複数見つかったとき（ステップＳ２０７のＹＥＳ）、第２検索部２２４が、見つかった複数の特徴量について、ターゲット特徴量ＴＦとの類似度をそれぞれ算出し、算出される類似度が第１閾値以上の特徴量に紐付けられた特定情報を検索用テーブル２１２から取得する（ステップＳ２０９）。
【００８６】
第２検索部２２４により見つかった特徴量が複数でないとき（ステップＳ２０７のＮＯ）、第２検索部２２４が、見つかった特徴量に紐付けられた特定情報を検索用テーブル２１２から取得する（ステップＳ２１１）。
第２検索部２２４が、ステップＳ２０９またはステップＳ２１１で取得した特定情報を検索結果として出力する（ステップＳ２１３）。たとえば、図１０の検索用テーブル２１２の例では、特徴量Ｆｘ、Ｆａ、Ｆｂが３つ取得されるとする。ターゲット特徴量ＴＦとの類似度をそれぞれ再計算することで、本当に似ていた特徴量ＦｘとＦａのフレーム１２と３４だけが検索結果として出力される。
【００８７】
以上説明したように、本発明の実施の形態の情報処理装置２００によれば、上記実施形態と同様な効果を奏するとともに、さらに、検索時に精度のよい類似判定を行うことができる。
【００８８】
また、他の例として、監視カメラの例について説明すると、別途保存した映像の動画像データから特定情報として得られるフレーム番号を用いて当該フレームを抽出し、再度特徴量の抽出を行ってもよい。この場合は、検索用テーブル２１２に特徴量を保存する必要はない。
図１２は、本発明の実施の形態に係る情報処理装置２００の検索時の動作の一例を示すフローチャートである。
【００８９】
本実施形態の情報処理装置２００において、特定対象のオブジェクトのターゲット特徴量ＴＦを第１検索部１２２が受け付けたとき（ステップＳ２０１のＹＥＳ）、本処理が開始する。
第１検索部１２２が、特徴量テーブル１１０を参照し、受け付けたターゲット特徴量ＴＦと第１類似度より低い第２類似度以上の特徴量を特徴量テーブル１１０内で検索し、見つかった特徴量に対応する識別情報を特徴量テーブル１１０から取得する（ステップＳ２０３）。
第２検索部２２４が、検索用テーブル２１２を参照し、第１検索部１２２により得られた識別情報を検索用テーブル２１２内で検索し、見つかった識別情報に対応する特定情報を検索用テーブル２１２から取得する（ステップＳ２２１）。
第２検索部２２４により特定情報が複数見つかったとき（ステップＳ２２３のＹＥＳ）、特徴量取得部１０２が、検索対象から、第２検索部２２４により得られた複数の特定情報で特定される出現箇所の特徴量を複数取得する（ステップＳ２２５）。第２検索部２２４が、取得した複数の特徴量について、ターゲット特徴量ＴＦとの類似度をそれぞれ算出し、算出された類似度が第１類似度以上の特徴量を求め、検索用テーブル２１２を参照し、求めた特徴量に紐付けられた識別情報から、対応する特定情報を取得する（ステップＳ２２７）。
そして、第２検索部２２４が、ステップＳ２２１またはステップＳ２２７で取得した特定情報を検出結果として出力する（ステップＳ２１３）。
【００９０】
以上説明したように、本発明の実施の形態の情報処理装置２００によれば、上記実施形態と同様な効果を奏するとともに、さらに、特徴量を検索用テーブル２１２に保持する必要がなく、検索時に精度のよい類似判定を行うことができる。
【００９１】
（第４の実施の形態）
図１３は、本発明の実施の形態に係る情報処理装置３００の論理的な構成を示す機能ブロック図である。
本実施形態の情報処理装置３００は、上記実施の形態とは、特徴量テーブル１１０の容量が大きくなった時に、特徴量テーブル１１０を分割または新規に作成する構成を有する点で相違する。
図１３において、情報処理装置３００は、図１の上記実施形態の情報処理装置１００と同様な構成を有するとともに、さらに、テーブル生成部３０２を備える。
なお、本実施形態の情報処理装置３００は、図５の上記実施形態の情報処理装置１２０、または、図８の上記実施形態の情報処理装置２００と同様な構成を含むことができる。
【００９２】
本実施形態の情報処理装置３００は、特徴量テーブル１１０の容量が閾値以上になった場合、特徴量テーブル１１０を分割または新たに作成し、保存用（過去）の特徴量テーブル３１０と、更新用の特徴量テーブル３１２を生成するテーブル生成部３０２をさらに備える。
特徴量保持部１０４は、更新用の特徴量テーブル３１２を使用する。
【００９３】
上記実施形態で述べたとおり、データ保存時には、特徴量テーブル１１０に類似した特徴量が保存されているかを検索し、保存されていなければ新たに追加する。したがって、たとえ同一人物が数多く映っているとしても、数多くのフレームのデータを保存すると、特徴量テーブル１１０が大きくなる。特徴量テーブル１１０が大きくなれば、データ保存時の特徴量テーブル１１０の検索に時間がかかるようになり、フレームごとのデータ保存が間に合わなくなる可能性がある。
【００９４】
この問題を解決するためには、ある程度特徴量テーブルが大きくなった場合、これを別の場所に「過去の特徴量テーブル」として保存し、特徴量テーブルをクリアする。この様子を図１４に示す。更新用の特徴量テーブル３１２はデータ保存時にアクセスされるため、メモリ６４上に保存し、保存用の特徴量テーブル３１０は検索時のみアクセスされるため、ディスク上に保存するなどとしてもよい。再度、更新用の特徴量テーブル３１２がある程度以上大きくなった場合、保存用の特徴量テーブル３１０の末尾に追記してもよいし、別の保存用の特徴量テーブル（不図示）を作成してもよい。更新用の特徴量テーブル３１２のクリア後、特徴量テーブル３１２に特徴量を登録する際には、これまで用いた識別情報ＩＤとは別の識別情報ＩＤを用いるものとする。
【００９５】
本実施形態の情報処理装置３００では、データ保存（特徴量と特定情報の登録）時の動作は、保存用の特徴量テーブル３１０への保存と更新用の特徴量テーブル３１２のクリア以外は、上記実施形態と変わらない。
したがって、ここでは、登録時の動作についての説明は省略する。以下、図５の上記実施形態の情報処理装置１２０を用いた例で、検索時の動作について説明する。
図１５は、情報処理装置１２０の検索時の動作の一例を示すフローチャートである。
検索時は、まず、第１検索部１２２が、ターゲット特徴量ＴＦを受け付ける（ステップＳ１２１）。
そして、第１検索部１２２が、更新用の特徴量テーブル３１２に加え、保存用の特徴量テーブル３１０に保存された特徴量に対しても、ターゲット特徴量ＴＦとの類似度が高い特徴量を検索する（ステップＳ３０１）。更新用の特徴量テーブル３１２は一度クリアされて、新たに特徴量が追加されるため、保存用の特徴量テーブル３１０と更新用の特徴量テーブル３１２で、類似した特徴量が保存されている可能性がある。その場合、更新用の特徴量テーブル３１２と保存用の特徴量テーブル３１０の両者を検索することによって、複数の特徴量、および対応する識別情報ＩＤが得られる。
【００９６】
第１検索部１２２は、ターゲット特徴量と、更新用の特徴量テーブル３１２と保存用の特徴量テーブル３１０内の特徴量を比較して、閾値以上の類似度を持つ識別情報を検索し、取得する。
そして、これら複数の識別情報ＩＤを用いて、検索用テーブル１１２を検索し、対応する特定情報を検索用テーブル１１２から取得する（ステップＳ１２５）。
【００９７】
たとえば、図１４に示すように、保存用の特徴量テーブル３１０のＩＤ：２の特徴量と類似する特徴量が、更新用の特徴量テーブル３１２のＩＤ：ｎ＋１にも登録されている。ターゲット特徴量ＴＦが、これらの特徴量と類似していた場合、第１検索部１２２により、ＩＤ：２とＩＤ：ｎ＋１が取得される。そして、第２検索部１２４が、検索用テーブル１１２から、ＩＤ：２とＩＤ：ｎ＋１に対応する特定情報４５６と１０１１を取得する。
【００９８】
検索用テーブル２１２のように、特徴量を保存している場合は、当該特徴量を取り出す。あるいは検索用テーブル１１２に保存された値を用いて、特徴量を生成した元データを検索し、特徴量を再生成する。
【００９９】
そして、得られた特徴量と第１検索部１２２の入力として与えられた特徴量の類似度を計算し、閾値以上の類似度を持つ特徴量に対応する値のみを出力する。
ただし、これらのステップは省略してもよい。その場合はＩＤから検索用テーブル１１２を検索して得られた特定情報をそのまま出力する。
【０１００】
図１４では、ある程度特徴量テーブルが大きくなった際、特徴量テーブルのすべてのデータを保存用の特徴量テーブル３１０にコピーし、更新用の特徴量テーブル３１２をクリアする構成とした。しかし、更新用の特徴量テーブル３１２のすべてをクリアする必要はない。たとえば、一部だけを保存用の特徴量テーブルにコピーし、コピーしたエントリだけを更新用の特徴量テーブル３１２から削除するようにしてもよい。この様子を図１６に示す。
【０１０１】
このようにする場合、どのエントリを「更新用の特徴量テーブル３１２から保存用の特徴量テーブル３１０へのコピー」、「更新用の特徴量テーブル３１２からの削除」（以下追い出しと呼ぶ）の対象とするか、選択の余地がある。この選択法の一例として、ＬＲＵ（Least Recently Used）と呼ばれる手法を用いてもよい。ＬＲＵでは、最も最近使われていないものから選択して追い出す。ＬＲＵを実現するためには、たとえば、最近使った順でＩＤを保存するリスト（ＬＲＵリスト３２０）を持てばよい。保存時に類似度が高いとして判定されたＩＤ、あるいは検索時にヒットしたＩＤについて、ＬＲＵリスト３２０から検索し、リスト３２０の先頭に移動する。このようにすると、リスト３２０の末尾がもっとも最近使われていないものとなり、追い出しの対象となる。
【０１０２】
本実施形態の情報処理装置３００は、さらに、特徴量テーブルまたは検索用テーブルの参照時の、識別情報の使用状況を保持し、ＬＲＵ（Least Recently Used）手法を用いて、使用状況に基づいて、最も使用されていない識別情報のデータ（レコード）について、更新用の特徴量テーブル３１２から保存用の特徴量テーブル３１０に移動するテーブル更新部（不図示）をさらに備えてもよい。
【０１０３】
このように構成される本実施形態の情報処理装置の動作について、以下説明する。
図１７は、本発明の実施の形態に係る情報処理装置の動作の一例を示すフローチャートである。
本処理は、上記実施形態の図４のフローチャートのステップＳ１０３で、特徴量テーブルに特徴量が存在しなかった場合（ステップＳ１０３のＮＯ）に、開始する。
まず、テーブル更新部が、更新用の特徴量テーブル３１２のサイズが一定のサイズを越えているかどうか（閾値以上か否か）を調べる（ステップＳ４０１）。
【０１０４】
もし越えていれば（ステップＳ４０１のＹＥＳ）、テーブル更新部が、更新用の特徴量テーブル３１２の一部（あるいはすべて）を保存用の特徴量テーブル３１０にコピーし、コピーしたエントリを更新用の特徴量テーブル３１２から削除する（ステップＳ４０３）。どのエントリを選択するかは、前述の通り、ＬＲＵなどの手法を用いることができる。そして、次のステップＳ１０９（図４）に進む。
越えていなければ（ステップＳ４０１のＮＯ）、次のステップＳ１０９（図４）に進む。
【０１０５】
このようにした場合、たとえば、店舗の監視カメラのような例を考えると、店員のような常時映っている人物については追い出しの対象となりにくいため、保存用の特徴量テーブル３１０に類似度の高い特徴量がいくつも重複して保存されるという事態になりにくいため効率がよい。一方、客のような退店した後は映らないような人物については、最も古いデータから追い出しの対象となる。
【０１０６】
以上説明したように、本発明の実施の形態の情報処理装置によれば、上記実施形態と同様な効果を奏するとともに、さらに、特徴量テーブルの容量が大きくなってしまう場合にも、効率よく類似検索を実現することができる。
【０１０７】
以上、図面を参照して本発明の実施形態について述べたが、これらは本発明の例示であり、上記以外の様々な構成を採用することもできる。
たとえば、上記実施形態では、映像の動画像データを逐次検索して得られる、特定対象となるオブジェクトの特徴量と特定情報を取得する構成としているが、フレーム番号等を指定して、検索対象の一部について、部分的に取得し処理する構成としてもよい。
【０１０８】
以上、実施形態および実施例を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態および実施例に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
なお、本発明において利用者に関する情報を取得、利用する場合は、これを適法に行うものとする。
【０１０９】
以下、参考形態の例を付記する。
１．  情報処理装置が、
検索対象から抽出される抽出対象のオブジェクトが有する特徴量と、前記検索対象における、当該特徴量の出現箇所を特定できる特定情報とを取得し、
得られる前記特徴量に識別情報を付して保持する特徴量テーブルに前記特徴量を格納する際、前記特徴量テーブルを参照し、当該特徴量との類似度が第１類似度以上の類似する特徴量が前記特徴量テーブルに保持されていない場合、前記特徴量に新たな識別情報を付して前記特徴量テーブルに保持し、前記類似する特徴量が前記特徴量テーブルに保持されている場合、当該特徴量の識別情報として、前記類似する特徴量と同じ識別情報を出力し、
得られた前記特定情報を、当該特徴量について付された識別情報、または出力された識別情報に関連付けて検索用テーブルとして保持する情報処理装置のデータ処理方法。
２．  １．に記載の情報処理装置のデータ処理方法において、
前記情報処理装置が、
特定対象のオブジェクトが有するターゲット特徴量を受け付け、前記特徴量テーブルを参照し、前記ターゲット特徴量と前記第１類似度以上の特徴量を前記特徴量テーブル内で検索し、見つかった特徴量に対応する識別情報を前記特徴量テーブルから取得し、
前記検索用テーブルを参照し、得られた前記識別情報を前記検索用テーブル内で検索し、見つかった識別情報に対応する特定情報を前記検索用テーブルから取得する情報処理装置のデータ処理方法。
３．  ２．に記載の情報処理装置のデータ処理方法において、
前記情報処理装置が、
前記特定情報に加え、得られた前記特徴量をさらに、前記識別情報に関連付けて前記検索用テーブルに保持し、
前記特定対象のオブジェクトの前記ターゲット特徴量を受け付けたとき、
前記特徴量テーブルを参照し、受け付けた前記ターゲット特徴量と前記第１類似度より低い第２類似度以上の特徴量を前記特徴量テーブル内で検索し、見つかった特徴量に対応する識別情報を前記特徴量テーブルから取得し、
前記検索用テーブルを参照し、得られた前記識別情報を前記検索用テーブル内で検索し、見つかった識別情報に対応する特徴量を前記検索用テーブルから取得し、
前記特徴量が複数見つかったとき、見つかった複数の前記特徴量について、前記ターゲット特徴量との類似度をそれぞれ算出し、算出される前記類似度が前記第１類似度以上の前記特徴量に紐付けられた前記特定情報を前記検索用テーブルから取得する情報処理装置のデータ処理方法。
４．  ２．に記載の情報処理装置のデータ処理方法において、
前記情報処理装置が、
前記特定対象のオブジェクトの前記ターゲット特徴量を受け付けたとき、
前記特徴量テーブルを参照し、受け付けた前記ターゲット特徴量と前記第１類似度より低い第２類似度以上の特徴量を前記特徴量テーブル内で検索し、見つかった特徴量に対応する識別情報を前記特徴量テーブルから取得し、
前記検索用テーブルを参照し、得られた前記識別情報を前記検索用テーブル内で検索し、見つかった識別情報に対応する特定情報を前記検索用テーブルから取得し、
前記特定情報が複数見つかったとき、
前記検索対象から、得られた複数の前記特定情報で特定される前記出現箇所の特徴量を複数取得し、当該複数の特徴量を対応する前記識別情報に関連付け、
取得された複数の前記特徴量について、前記ターゲット特徴量との類似度をそれぞれ算出し、算出される前記類似度が前記第１類似度以上の前記特徴量を求め、求めた前記特徴量に対応する前記識別情報から、対応する前記特定情報を取得する情報処理装置のデータ処理方法。
５．  １．乃至４．いずれかに記載の情報処理装置のデータ処理方法において、
前記情報処理装置が、さらに、
前記特徴量テーブルの容量が閾値以上になった場合、前記特徴量テーブルを分割または新たに作成し、保存用の特徴量テーブルと、更新用の特徴量テーブルを生成し、
取得した前記特徴量を前記更新用の特徴量テーブルに保持する情報処理装置のデータ処理方法。
６．  ５．に記載の情報処理装置のデータ処理方法において、
前記情報処理装置が、さらに、
前記特徴量テーブルまたは前記検索用テーブルの参照時の、識別情報の使用状況を保持し、ＬＲＵ（Least Recently Used）手法を用いて、前記使用状況に基づいて、最も使用されていない識別情報のデータ（レコード）について、前記更新用の特徴量テーブルから前記保存用の特徴量テーブルに移動する情報処理装置のデータ処理方法。
【０１１０】
７．  コンピュータに、
検索対象から抽出される抽出対象のオブジェクトが有する特徴量と、前記検索対象における、当該特徴量の出現箇所を特定できる特定情報とを取得する手順、
得られる前記特徴量に識別情報を付して保持する特徴量テーブルに前記特徴量を格納する際、前記特徴量テーブルを参照し、当該特徴量との類似度が第１類似度以上の類似する特徴量が前記特徴量テーブルに保持されていない場合、前記特徴量に新たな識別情報を付して前記特徴量テーブルに保持し、前記類似する特徴量が前記特徴量テーブルに保持されている場合、当該特徴量の識別情報として、前記類似する特徴量と同じ識別情報を出力する手順、
得られた前記特定情報を、当該特徴量について付された識別情報、または出力された識別情報に関連付けて検索用テーブルとして保持する手順、
を実行させるためのプログラム。
８．  ７．に記載のプログラムにおいて、
コンピュータに、さらに、
特定対象のオブジェクトが有するターゲット特徴量を受け付け、前記特徴量テーブルを参照し、前記ターゲット特徴量と前記第１類似度以上の特徴量を前記特徴量テーブル内で検索し、見つかった特徴量に対応する識別情報を前記特徴量テーブルから取得する手順、
前記検索用テーブルを参照し、得られた前記識別情報を前記検索用テーブル内で検索し、見つかった識別情報に対応する特定情報を前記検索用テーブルから取得する手順、
を実行させるためのプログラム。
９．  ８．に記載のプログラムにおいて、
コンピュータに、さらに、
前記特定情報に加え、得られた前記特徴量をさらに、前記識別情報に関連付けて前記検索用テーブルに保持する手順、
前記特定対象のオブジェクトの前記ターゲット特徴量を受け付けたとき、
前記特徴量テーブルを参照し、受け付けた前記ターゲット特徴量と前記第１類似度より低い第２類似度以上の特徴量を前記特徴量テーブル内で検索し、見つかった特徴量に対応する識別情報を前記特徴量テーブルから取得する手順、
前記検索用テーブルを参照し、得られた前記識別情報を前記検索用テーブル内で検索し、見つかった識別情報に対応する特徴量を前記検索用テーブルから取得する手順、
前記特徴量が複数見つかったとき、見つかった複数の前記特徴量について、前記ターゲット特徴量との類似度をそれぞれ算出し、算出される前記類似度が前記第１類似度以上の前記特徴量に紐付けられた前記特定情報を前記検索用テーブルから取得する手順、
を実行させるためのプログラム。
１０．  ８．に記載のプログラムにおいて、
コンピュータに、さらに、
前記特定対象のオブジェクトの前記ターゲット特徴量を受け付けたとき、
前記特徴量テーブルを参照し、受け付けた前記ターゲット特徴量と前記第１類似度より低い第２類似度以上の特徴量を前記特徴量テーブル内で検索し、見つかった特徴量に対応する識別情報を前記特徴量テーブルから取得する手順、
前記検索用テーブルを参照し、得られた前記識別情報を前記検索用テーブル内で検索し、見つかった識別情報に対応する特定情報を前記検索用テーブルから取得する手順、
前記特定情報が複数見つかったとき、
前記検索対象から、得られた複数の前記特定情報で特定される前記出現箇所の特徴量を複数取得し、当該複数の特徴量を対応する前記識別情報に関連付ける手順、
取得された複数の前記特徴量について、前記ターゲット特徴量との類似度をそれぞれ算出し、算出される前記類似度が前記第１類似度以上の前記特徴量を求め、求めた前記特徴量に対応する前記識別情報から、対応する前記特定情報を取得する手順、
を実行させるためのプログラム。
１１．  ７．乃至１０．いずれかに記載のプログラムにおいて、
コンピュータに、さらに、
前記特徴量テーブルの容量が閾値以上になった場合、前記特徴量テーブルを分割または新たに作成し、保存用の特徴量テーブルと、更新用の特徴量テーブルを生成する手順、
取得した前記特徴量を前記更新用の特徴量テーブルに保持する手順、
を実行させるためのプログラム。
１２．  １１．に記載のプログラムにおいて、
コンピュータに、さらに、
前記特徴量テーブルまたは前記検索用テーブルの参照時の、識別情報の使用状況を保持し、ＬＲＵ（Least Recently Used）手法を用いて、前記使用状況に基づいて、最も使用されていない識別情報のデータ（レコード）について、前記更新用の特徴量テーブルから前記保存用の特徴量テーブルに移動する手順、
を実行させるためのプログラム。
【０１１１】
この出願は、２０１３年３月１日に出願された日本出願特願２０１３−０４０６４５号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【図１】
2014132537.tif 000003
【図２】
2014132537.tif 000004
【図３】
2014132537.tif 000005
【図４】
2014132537.tif 000006
【図５】
2014132537.tif 000007
【図６】
2014132537.tif 000008
【図７】
2014132537.tif 000009
【図８】
2014132537.tif 000010
【図９】
2014132537.tif 000011
【図１０】
2014132537.tif 000012
【図１１】
2014132537.tif 000013
【図１２】
2014132537.tif 000014
【図１３】
2014132537.tif 000015
【図１４】
2014132537.tif 000016
【図１５】
2014132537.tif 000017
【図１６】
2014132537.tif 000018
【図１７】
2014132537.tif 000019
【国際調査報告】
2014132537.tif 000020
2014132537.tif 000021
2014132537.tif 000022
2014132537.tif 000023