(57)【要約】【課題】  データ群の類否判断処理において処理速度の高速化を容易に図ることができ、さらに３つ以上のデータ群における類否判断をも同時に行うこと。【解決手段】  本発明に係る類否判断装置１は、データ群記録手段２ｂに記録された複数のデータ群５ａより比較対象となるデータ群５ａとを抽出して比較平面を構成し、構成された比較平面を所定の大きさで規定される領域に区画し、区画された区画平面におけるデータ群５ａの要素データを、基本要素データ５ｂに基づいて分類し、分類されたデータ群５ａの要素データにおける基本要素データ５ｂの数に基づいて、区画平面における非類似値を算出する。そして類否判断装置１は、算出された非類似値と閾値とを比較することによって、類否判断を行う。【選択図】  図５
2008065400.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
整列された複数の要素データによって構成されるデータ群が複数記録されたデータ群記録手段と、
前記データ群記録手段に記録された複数のデータ群より比較対象となる第１データ群と第２データ群とを抽出し、該第１データ群における要素データの整列方向と該第２データ群における要素データの整列方向とに基づいて比較平面を構成する比較平面構成手段と、
該比較平面構成手段により構成された比較平面を、所定の大きさで規定される領域に区画する比較平面区画手段と、
該比較平面区画手段により区画された区画平面における前記第１データ群の要素データと前記第２データ群の要素データとを、予め規定された複数の基本要素データに基づいて分類する基本要素データ分類手段と、
該基本要素データ分類手段によって分類された前記第１データ群の要素データにおける前記基本要素データの数と前記第２データ群の要素データにおける前記基本要素データの数に基づいて、前記区画平面における非類似値を算出する非類似値算出手段と、
該非類似値算出手段により算出された前記区画平面における非類似値と、予め設定される閾値とを比較することによって、前記区画平面を構成する前記第１データ群の要素データと前記第２データ群の要素データとが類似するか否かを判断する類否判断手段と
を有することを特徴とする類否判断装置。
【請求項２】
前記非類似値と前記閾値との比較によりその領域に属するすべての要素データの類否を判断することができない区画平面において、
前記比較平面区画手段は、前記区画平面をさらに小さく分割して複数の区画平面を構築し、
前記基本要素データ分類手段は、分割された前記区画平面における前記第１データ群の要素データと前記第２データ群の要素データとを、前記基本要素データに基づいて分類し、
前記非類似値算出手段は、前記基本要素データ分類手段により分類された前記第１データ群の要素データにおける基本要素データの数と前記第２データ群の要素データにおける基本要素データの数とに基づいて、分割された前記区画平面における非類似値を算出し、
前記類否判断手段は、分割された前記区画平面において前記非類似値算出手段により算出された非類似値と、前記閾値とを比較することによって、分割された前記区画平面を構成する前記第１データ群の要素データと前記第２データ群の要素データとが類似するか否かを判断する
ことを特徴とする請求項１に記載の類否判断装置。
【請求項３】
前記非類似値算出手段は、前記基本要素データ分類手段により分類された前記第１データ群の要素データにおける基本要素データの数と前記第２データ群の要素データにおける基本要素データの数との差の絶対値をＰ乗（Ｐは１以上の実数）し、当該Ｐ乗された値を基本要素データ毎に加算してから全体のＰ乗根を求めることによって前記非類似値を算出すること
を特徴とする請求項１又は請求項２に記載の類否判断装置。
【請求項４】
前記非類似値算出手段は、前記基本要素データ分類手段により分類された前記第１データ群の要素データにおける基本要素データの数と前記第２データ群の要素データにおける基本要素データの数との差の絶対値を前記基本要素データ毎に求め、求められた基本要素データ毎の差の絶対値を加算することによって前記非類似値を算出すること
を特徴とする請求項１又は請求項２に記載の類否判断装置。
【請求項５】
比較平面区画手段は、前記比較平面を菱形形状に区画すること
を特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の類否判断装置。
【請求項６】
前記基本要素データ分類手段は、前記区画平面の中心座標を基準として、前記第１データ群より所定数の要素データを抽出すると共に前記第２データ群より所定数の要素データを抽出し、抽出された前記第１データ群の要素データと前記第２データ群の要素データとを前記基本要素データに基づいて分類すること
を特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の類否判断装置。
【請求項７】
前記比較平面手段は、前記データ群記録手段に記録された複数の前記データ群より比較対象となるデータ群を複数抽出し、複数の非類似値により比較を行うことが可能な多次元の比較空間を、抽出された複数のデータ群における要素データの整列方向に基づいて構築し、
前記類否判断手段は、各比較平面の区画平面毎に求められた各データ群の類否判断結果に基づいて、複数の前記データ群における類否判断を行うこと
を特徴とする請求項１乃至請求項６のいずれか１項に記載の類否判断装置。
【請求項８】
前記データ群は、デジタルコンテンツであることを特徴とする請求項１乃至請求項７のいずれか１項に記載の類否判断装置。
【請求項９】
整列された複数の要素データによって構成される複数のデータ群より、比較対象となる第１データ群と第２データ群とを抽出するデータ群抽出ステップと、
該データ群抽出ステップにより抽出された該第１データ群における要素データの整列方向と該第２データ群における要素データの整列方向とに基づいて比較平面を構成する比較平面構成ステップと、
該比較平面構成ステップにより構成された比較平面を、所定の大きさで規定される領域に区画する比較平面区画ステップと、
該比較平面区画ステップにより区画された区画平面における前記第１データ群の要素データと前記第２データ群の要素データとを、予め規定された複数の基本要素データに基づいて分類する基本要素データ分類ステップと、
該基本要素データ分類ステップによって分類された前記第１データ群の要素データにおける前記基本要素データの数と前記第２データ群の要素データにおける前記基本要素データの数とに基づいて、前記区画平面における非類似値を算出する非類似値算出ステップと、
該非類似値算出ステップにより算出された前記区画平面における非類似値と、予め設定される閾値とを比較することによって、前記区画平面を構成する前記第１データ群の要素データと前記第２データ群の要素データとが類似するか否かを判断する類否判断ステップと
を有することを特徴とする類否判断方法。
【請求項１０】
類否判断ステップにおいて、前記区画平面における前記非類似値と前記閾値との比較によりその領域に属するすべての要素データの類否を判断することができない場合に、
前記比較平面区画ステップでは、前記区画平面をさらに小さく分割して複数の区画平面を構築し、
前記基本要素データ分類ステップでは、分割された前記区画平面における前記第１データ群の要素データと前記第２データ群の要素データとを、前記基本要素データに基づいて分類し、
前記非類似値算出ステップでは、前記基本要素データ分類ステップにより分類された前記第１データ群の要素データにおける基本要素データの数と前記第２データ群の要素データにおける基本要素データの数とに基づいて、分割された前記区画平面における非類似値を算出し、
前記類否判断ステップでは、前記非類似値算出ステップにより算出された非類似値と、前記閾値とを比較することによって、分割された前記区画平面を構成する前記第１データ群の要素データと前記第２データ群の要素データとが類似するか否かを判断する
ことを特徴とする請求項９に記載の類否判断方法。
【請求項１１】
前記非類似値算出ステップでは、前記基本要素データ分類手段により分類された前記第１データ群の要素データにおける基本要素データの数と前記第２データ群の要素データにおける基本要素データの数との差の絶対値をＰ乗（Ｐは１以上の実数）し、当該Ｐ乗された値を基本要素データ毎に加算してから全体のＰ乗根を求めることによって前記非類似値を算出すること
を特徴とする請求項９又は請求項１０に記載の類否判断方法。
【請求項１２】
前記非類似値算出ステップでは、前記基本要素データ分類ステップにより分類された前記第１データ群の要素データにおける基本要素データの数と前記第２データ群の要素データにおける基本要素データの数との差の絶対値を前記基本要素データ毎に求め、求められた基本要素データ毎の差の絶対値を加算することによって前記非類似値を算出すること
を特徴とする請求項９又は請求項１０に記載の類否判断方法。
【請求項１３】
比較平面区画ステップでは、前記比較平面を菱形形状に区画すること
を特徴とする請求項９乃至請求項１２のいずれか１項に記載の類否判断方法。
【請求項１４】
前記基本要素データ分類ステップでは、前記区画平面の中心座標を基準として、前記第１データ群より所定数の要素データを抽出すると共に前記第２データ群より所定数の要素データを抽出し、抽出された前記第１データ群の要素データと前記第２データ群の要素データとを前記基本要素データに基づいて分類すること
を特徴とする請求項９乃至請求項１３のいずれか１項に記載の類否判断方法。
【請求項１５】
前記データ群抽出ステップでは、複数の前記データ群より、比較対象となるデータ群を複数抽出し、
前記比較平面区画ステップでは、複数の非類似値により比較を行うことが可能な多次元の比較空間を、前記データ群抽出ステップにより抽出されたデータ群における要素データの整列方向に基づいて構築し、
類否判断ステップでは、各比較平面の区画平面毎に求められた各データ群の類否判断結果に基づいて、複数の前記データ群における類否判断を行うこと
を特徴とする請求項９乃至請求項１４のいずれか１項に記載の類否判断方法。
【請求項１６】
前記データ群は、デジタルコンテンツであることを特徴とする請求項９乃至請求項１５のいずれか１項に記載の類否判断方法。
【請求項１７】
整列された複数の要素データによって構成される複数のデータ群における類否判断を行う類否判断装置の類否判断用プログラムであって、前記類否判断装置に、
前記複数のデータ群より、比較対象となる第１データ群と第２データ群とを抽出するデータ群抽出機能と、
該データ群抽出機能により抽出された前記第１データ群における要素データの整列方向と該第２データ群における要素データの整列方向とに基づいて比較平面を構成する比較平面構成機能と、
該比較平面構成機能により構成された比較平面を、所定の大きさで規定される領域に区画する比較平面区画機能と、
該比較平面区画機能により区画された区画平面の前記第１データ群の要素データと前記第２データ群の要素データとを、予め規定された複数の基本要素データに基づいて分類する基本要素データ分類機能と、
該基本要素データ分類機能によって分類された前記第１データ群の要素データにおける前記基本要素データの数と前記第２データ群の要素データにおける前記基本要素データの数とに基づいて、前記区画平面における非類似値を算出する非類似値算出機能と、
該非類似値算出機能により算出された前記区画平面における非類似値と、予め設定される閾値とを比較することによって、前記区画平面を構成する前記第１データ群の要素データと前記第２データ群の要素データとが類似するか否かを判断する類否判断機能と
を実現させることを特徴とする類否判断用プログラム。
【請求項１８】
類否判断機能において、前記区画平面における前記非類似値と前記閾値との比較によりその領域に属するすべての要素データの類否を判断することができない場合に、
前記比較平面区画機能では、前記区画平面をさらに小さく分割して複数の区画平面を構築し、
前記基本要素データ分類機能では、分割された前記区画平面における前記第１データ群の要素データと前記第２データ群の要素データとを、前記基本要素データに基づいて分類し、
前記非類似値算出機能では、前記基本要素データ分類機能により分類された前記第１データ群の要素データにおける基本要素データの数と前記第２データ群の要素データにおける基本要素データの数とに基づいて、分割された前記区画平面における非類似値を算出し、
前記類否判断機能では、前記非類似値算出機能により算出される非類似値と、前記閾値とを比較することによって、分割された前記区画平面を構成する前記第１データ群の要素データと前記第２データ群の要素データとが類似するか否かを判断する
ことを特徴とする請求項１７に記載の類否判断用プログラム。
【請求項１９】
前記非類似値算出機能では、前記基本要素データ分類手段により分類された前記第１データ群の要素データにおける基本要素データの数と前記第２データ群の要素データにおける基本要素データの数との差の絶対値をＰ乗（Ｐは１以上の実数）し、当該Ｐ乗された値を基本要素データ毎に加算してから全体のＰ乗根を求めることによって前記非類似値を算出すること
を特徴とする請求項１７又は請求項１８に記載の類否判断用プログラム。
【請求項２０】
前記非類似値算出機能では、前記基本要素データ分類機能により分類された前記第１データ群の要素データにおける基本要素データの数と前記第２データ群の要素データにおける基本要素データの数との差の絶対値を前記基本要素データ毎に求め、求められた基本要素データ毎の差の絶対値を加算することによって前記非類似値を算出すること
を特徴とする請求項１７又は請求項１８に記載の類否判断用プログラム。
【請求項２１】
比較平面区画機能では、前記比較平面を菱形形状に区画すること
を特徴とする請求項１７乃至請求項２０のいずれか１項に記載の類否判断用プログラム。
【請求項２２】
前記基本要素データ分類機能は、前記区画平面の中心座標を基準として、前記第１データ群より所定数の要素データを抽出すると共に前記第２データ群より所定数の要素データを抽出し、抽出された前記第１データ群の要素データと前記第２データ群の要素データとを前記基本要素データに基づいて分類すること
を特徴とする請求項１７乃至請求項２１のいずれか１項に記載の類否判断用プログラム。
【請求項２３】
前記データ群抽出機能では、複数の前記データ群より、比較対象となるデータ群を複数抽出し、
前記比較平面区画機能では、複数の非類似値により比較を行うことが可能な多次元の比較空間を、前記データ群抽出機能により抽出された複数のデータ群における要素データの整列方向に基づいて構築し、
類否判断機能では、各比較平面の区画平面毎に求められた各データ群の類否判断結果に基づいて、複数の前記データ群における類否判断を行うこと
を特徴とする請求項１７請求項２２のずれか１項に記載の類否判断用プログラム。
【請求項２４】
前記データ群は、デジタルコンテンツであることを特徴とする請求項１７乃至請求項２３のいずれか１項に記載の類否判断用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、整列された複数の要素データによって構成される複数のデータ群に対して類否判断を行う類否判断装置、類否判断方法および類否判断用プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
音楽、映像、画像等のコンテンツは、今日のデジタル機器の普及に伴ってデジタルデータとして記録され、また利用されることが多くなっている。このようなデジタルコンテンツは、データの検索や頭出し等を従来のアナログコンテンツよりも簡易に行うことができるという特徴を有しており、利用者の利便性を向上させるに至っている。
【０００３】
ところで、このようなデジタルコンテンツをより有効に活用するために、デジタルコンテンツの共通部分や類似部分等を探索する技術が数多く利用されている。例えば、デジタルデータ化された気象データを、過去に蓄積された気象データと対比して類似した気象変動（気象動向）を推測したり、現在の経済指標等を従来の指標と比較して類似性を調べ、今後の経済動向を予測したりする場合などが該当する。
【０００４】
また、今日では家庭にハードディスクレコーダー等が普及してきたこともあり、記録されたテレビ映像より共通又は類似したＣＭ部分やオープニング映像部分を抽出してデジタルコンテンツの検索・頭出処理を行うニーズが高まっている。例えば、図７に示すように、２つの映像データがある場合に、共通するオープニング映像部分４０を求めることによって、簡単に映像データの頭出しを行うことが可能となる。
【０００５】
さらに、今日では、無断で複製等されたデジタルデータを発見するために、共通または類似したコンテンツを有するデジタルデータ同士の比較・探索技術に対する要求が高まっている。
【０００６】
このようなデジタルデータの共通・類似部分検索を実現する方法として、従来より様々な方法が提案されている。例えば、類否判断を行う２つのデジタルコンテンツの構成要素（要素データ）をそれぞれ対比させることによって、１つずつ要素データの類否性を判断する方法が知られている。しかしながら、このような方法では処理に膨大な時間を要するため、現実に適用することが容易ではなかった。
【０００７】
このため、類否判断の処理速度を向上させる方法としてＲＩＦＡＳ（Reference Interval-Free (Time-Series) Active Search）法が提案されている（例えば、非特許文献１参照）。
【０００８】
図８は、ＲＩＦＡＳ法を説明するために用いた図面である。ＲＩＦＡＳ法では、まず、比較対象となる２つのデジタルコンテンツの各要素データを、共通する複数の基本要素データ（特徴ベクトル）によって分類（変換）することによって、デジタルコンテンツの構成を解析する。
【０００９】
その後、デジタルコンテンツの一方のデジタルデータをＸ軸方向に整列させ、他方のデジタルデータをＹ軸方向に整列させて比較平面を構成する。例えば、音楽データや動画データは、要素データを時系列的に整列させることによって比較平面を作成することができる。また、画像データ等であれば画像データを水平走行に対して始点から終点まで走査させた後に垂直方向に１つずらして水平方向の走査を行うことによって、要素データを整列させて比較平面を作成することができる。
【００１０】
そして、作成された比較平面状の座標点におけるデジタルデータの非類似値を算出する。
【００１１】
図８においては、まず、座標（ｔ、ｓ）において、Ｘ軸方向に整列されたデジタルデータから複数個（例えば１０個）の要素データのデータ集合Ｄ５を抽出し、抽出された要素データがどの基本要素データによって分類されたかを判断する。また、同様に、Ｙ軸方向に整列されたデジタルデータから複数個（例えば１０個）の要素データのデータ集合Ｄ６を抽出し、抽出された要素データがどの基本要素データによって分類されたかを判断する。
【００１２】
そして、Ｘ軸方向に整列された要素データにおける基本要素データの個数と、Ｙ軸方向に整列された要素データにおいて基本要素データの個数との差を求めて、当該座標（ｔ、ｓ）における非類似値を求める。
【００１３】
そして、求められた非類似値に基づいて、非類似であると判断できる領域（スキップ領域）５０を算出する。
【００１４】
そして次に、非類似であると判断できる領域（スキップ領域）５０の境界部分となるＸ方向側の座標（図８では、座標（ｔ’、ｓ））を求め、その座標（ｔ’、ｓ）位置における非類似値および非類似であると判断できる領域（スキップ領域）５１を求めて、その境界部分よりＸ軸方向における次の座標（ｔ’’、ｓ）を算出する。
【００１５】
以下、同様にしてＸ軸方向に対して非類似値、非類似であると判断できる領域（スキップ領域）の境界部分を繰り返し算出して、Ｘ軸方向における類否判断を行う。
【００１６】
Ｘ軸方向の検索が終了した場合には、非類似であると判断できる領域毎の境界部分同士の交点に従って、Ｙ軸座標の値ｓに最も近い値ｓ’を求め、求められたＹ軸座標の値ｓ’におけるＸ軸方向の類否判断を、上述した手順に従って繰り返し行う。
【００１７】
このようにＸ軸方向およびＹ軸方向へと座標を移動させつつ非類似であると判断できる領域（スキップ領域）を算出し続けることによって、明らかに非類似である要素データの座標位置においては非類似値の検出間隔を広げて計算回数を減少させ、類似度が高い要素データの座標位置においては、非類似であると判断できる領域を狭めることによって、より詳細に非類似値の検出を行い、類否の判断を行うことが可能となる。
【００１８】
このため、従来のように、類否判断を行う２つのデジタルコンテンツの要素データをそれぞれ対比させて各要素データの類否性を判断する場合よりも、演算処理の回数を低減させることが可能であり、処理速度の高速化を図ることが容易となる。
【非特許文献１】西村拓一、水野道尚、小木しのぶ、関本信博、岡隆一著、「アクティブ探索法による時系列データ中の一致区間検出  −参照区間自由時系列アクティブ探索法−」、電子情報通信学会論文誌Ｄ  Ｖｏｌ．Ｊ８４−Ｄ２  Ｎｏ．８  ＰＰ．１８２６−１８３７  ２００１年８月１日発行
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１９】
しかしながら、上述したＲＩＦＡＳ法を用いてデジタルコンテンツの類否判断を行う場合には、非類似値の算出を行う座標が、非類似であると判断できる領域（スキップ領域）の境界部分によって算出されるため、逐次処理でしか類否判断処理を行うことができず、更なる処理速度の向上を図ることが困難であった。
【００２０】
また、ＲＩＦＡＳ法では、上述した逐次処理に従って類否判断を行うため、３つ以上のデジタルコンテンツの類否判断を同時に行うことが容易ではなく、多次元空間への処理の応用（拡張）が困難であるという問題があった。
【００２１】
本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、データ群の類否判断処理において処理速度の高速化を容易に図ることができ、さらに３つ以上のデータ群における類否判断をも同時に行うことが可能な類否判断装置、類否判断方法および類否判断用プログラム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】
【００２２】
上記課題を解決するために、本発明に係る類否判断装置は、整列された複数の要素データによって構成されるデータ群が複数記録されたデータ群記録手段と、前記データ群記録手段に記録された複数のデータ群より比較対象となる第１データ群と第２データ群とを抽出し、該第１データ群における要素データの整列方向と該第２データ群における要素データの整列方向とに基づいて比較平面を構成する比較平面構成手段と、該比較平面構成手段により構成された比較平面を、所定の大きさで規定される領域に区画する比較平面区画手段と、該比較平面区画手段により区画された区画平面における前記第１データ群の要素データと前記第２データ群の要素データとを、予め規定された複数の基本要素データに基づいて分類する基本要素データ分類手段と、該基本要素データ分類手段によって分類された前記第１データ群の要素データにおける前記基本要素データの数と前記第２データ群の要素データにおける前記基本要素データの数に基づいて、前記区画平面における非類似値を算出する非類似値算出手段と、該非類似値算出手段により算出された前記区画平面における非類似値と、予め設定される閾値とを比較することによって、前記区画平面を構成する前記第１データ群の要素データと前記第２データ群の要素データとが類似するか否かを判断する類否判断手段とを有することを特徴とする。
【００２３】
なお、上述した基本要素データ分類手段による前記第１データ群の要素データと前記第２データ群の要素データとの基本要素データに基づく分類は、比較平面が区画平面に区画される度に行うものであってもよく、また、区画平面の区画処理によりも前に予めすべての分類処理を行っておくものであってもよい。
【００２４】
また、上記類否判断装置は、前記非類似値と前記閾値との比較によりその領域に属するすべての要素データの類否を判断することができない区画平面において、前記比較平面区画手段は、前記区画平面をさらに小さく分割して複数の区画平面を構築し、前記基本要素データ分類手段は、分割された前記区画平面における前記第１データ群の要素データと前記第２データ群の要素データとを、前記基本要素データに基づいて分類し、前記非類似値算出手段は、前記基本要素データ分類手段により分類された前記第１データ群の要素データにおける基本要素データの数と前記第２データ群の要素データにおける基本要素データの数とに基づいて、分割された前記区画平面における非類似値を算出し、前記類否判断手段は、分割された前記区画平面において前記非類似値算出手段により算出された非類似値と、前記閾値とを比較することによって、分割された前記区画平面を構成する前記第１データ群の要素データと前記第２データ群の要素データとが類似するか否かを判断するものであってもよい。
【００２５】
さらに、前記非類似値算出手段は、前記基本要素データ分類手段により分類された前記第１データ群の要素データにおける基本要素データの数と前記第２データ群の要素データにおける基本要素データの数との差の絶対値をＰ乗（Ｐは１以上の実数）し、当該Ｐ乗された値を基本要素データ毎に加算してから全体のＰ乗根を求めることによって前記非類似値を算出するものであってもよい。
【００２６】
また、前記非類似値算出手段は、前記基本要素データ分類手段により分類された前記第１データ群の要素データにおける基本要素データの数と前記第２データ群の要素データにおける基本要素データの数との差の絶対値を前記基本要素データ毎に求め、求められた基本要素データ毎の差の絶対値を加算することによって前記非類似値を算出するものであってもよい。
【００２７】
さらに、比較平面区画手段は、前記比較平面を菱形形状に区画するものであってもよい。
【００２８】
また、前記基本要素データ分類手段は、前記区画平面の中心座標を基準として、前記第１データ群より所定数の要素データを抽出すると共に前記第２データ群より所定数の要素データを抽出し、抽出された前記第１データ群の要素データと前記第２データ群の要素データとを前記基本要素データに基づいて分類するものであってもよい。
【００２９】
さらに、前記比較平面手段は、前記データ群記録手段に記録された複数の前記データ群より比較対象となるデータ群を複数抽出し、複数の非類似値により比較を行うことが可能な多次元の比較空間を、抽出された複数のデータ群における要素データの整列方向に基づいて構築し、前記類否判断手段は、各比較平面の区画平面毎に求められた各データ群の類否判断結果に基づいて、複数の前記データ群における類否判断を行うものであってもよい。
【００３０】
また、前記データ群は、デジタルコンテンツであることが好ましい。
【００３１】
本発明に係る類否判断方法は、整列された複数の要素データによって構成される複数のデータ群より、比較対象となる第１データ群と第２データ群とを抽出するデータ群抽出ステップと、該データ群抽出ステップにより抽出された該第１データ群における要素データの整列方向と該第２データ群における要素データの整列方向とに基づいて比較平面を構成する比較平面構成ステップと、該比較平面構成ステップにより構成された比較平面を、所定の大きさで規定される領域に区画する比較平面区画ステップと、該比較平面区画ステップにより区画された区画平面における前記第１データ群の要素データと前記第２データ群の要素データとを、予め規定された複数の基本要素データに基づいて分類する基本要素データ分類ステップと、該基本要素データ分類ステップによって分類された前記第１データ群の要素データにおける前記基本要素データの数と前記第２データ群の要素データにおける前記基本要素データの数とに基づいて、前記区画平面における非類似値を算出する非類似値算出ステップと、該非類似値算出ステップにより算出された前記区画平面における非類似値と、予め設定される閾値とを比較することによって、前記区画平面を構成する前記第１データ群の要素データと前記第２データ群の要素データとが類似するか否かを判断する類否判断ステップとを有することを特徴とする。
【００３２】
なお、上述した基本要素データ分類ステップにおける前記第１データ群の要素データと前記第２データ群の要素データとの基本要素データに基づく分類処理は、比較平面が区画平面に区画される度に行うものであってもよく、また、区画平面の区画処理によりも前に予めすべての分類処理を行っておくものであってもよい。
【００３３】
また、類否判断ステップにおいて、前記区画平面における前記非類似値と前記閾値との比較によりその領域に属するすべての要素データの類否を判断することができない場合に、前記比較平面区画ステップでは、前記区画平面をさらに小さく分割して複数の区画平面を構築し、前記基本要素データ分類ステップでは、分割された前記区画平面における前記第１データ群の要素データと前記第２データ群の要素データとを、前記基本要素データに基づいて分類し、前記非類似値算出ステップでは、前記基本要素データ分類ステップにより分類された前記第１データ群の要素データにおける基本要素データの数と前記第２データ群の要素データにおける基本要素データの数とに基づいて、分割された前記区画平面における非類似値を算出し、前記類否判断ステップでは、前記非類似値算出ステップにより算出された非類似値と、前記閾値とを比較することによって、分割された前記区画平面を構成する前記第１データ群の要素データと前記第２データ群の要素データとが類似するか否かを判断してもよい。
【００３４】
さらに、前記非類似値算出ステップでは、前記基本要素データ分類手段により分類された前記第１データ群の要素データにおける基本要素データの数と前記第２データ群の要素データにおける基本要素データの数との差の絶対値をＰ乗（Ｐは１以上の実数）し、当該Ｐ乗された値を基本要素データ毎に加算してから全体のＰ乗根を求めることによって前記非類似値を算出してもよい。
【００３５】
また、前記非類似値算出ステップでは、前記基本要素データ分類ステップにより分類された前記第１データ群の要素データにおける基本要素データの数と前記第２データ群の要素データにおける基本要素データの数との差の絶対値を前記基本要素データ毎に求め、求められた基本要素データ毎の差の絶対値を加算することによって前記非類似値を算出してもよい。
【００３６】
さらに、比較平面区画ステップでは、前記比較平面を菱形形状に区画することが好ましい。
【００３７】
また、前記基本要素データ分類ステップでは、前記区画平面の中心座標を基準として、前記第１データ群より所定数の要素データを抽出すると共に前記第２データ群より所定数の要素データを抽出し、抽出された前記第１データ群の要素データと前記第２データ群の要素データとを前記基本要素データに基づいて分類してもよい。
【００３８】
さらに、前記データ群抽出ステップでは、複数の前記データ群より、比較対象となるデータ群を複数抽出し、前記比較平面区画ステップでは、複数の非類似値により比較を行うことが可能な多次元の比較空間を、前記データ群抽出ステップにより抽出されたデータ群における要素データの整列方向に基づいて構築し、類否判断ステップでは、各比較平面の区画平面毎に求められた各データ群の類否判断結果に基づいて、複数の前記データ群における類否判断を行ってもよい。
【００３９】
また、前記データ群は、デジタルコンテンツであることが好ましい。
【００４０】
一方で、本発明に係る類否判断用プログラムは、整列された複数の要素データによって構成される複数のデータ群における類否判断を行う類否判断装置の類否判断用プログラムであって、前記類否判断装置に、前記複数のデータ群より、比較対象となる第１データ群と第２データ群とを抽出するデータ群抽出機能と、該データ群抽出機能により抽出された前記第１データ群における要素データの整列方向と該第２データ群における要素データの整列方向とに基づいて比較平面を構成する比較平面構成機能と、該比較平面構成機能により構成された比較平面を、所定の大きさで規定される領域に区画する比較平面区画機能と、該比較平面区画機能により区画された区画平面の前記第１データ群の要素データと前記第２データ群の要素データとを、予め規定された複数の基本要素データに基づいて分類する基本要素データ分類機能と、該基本要素データ分類機能によって分類された前記第１データ群の要素データにおける前記基本要素データの数と前記第２データ群の要素データにおける前記基本要素データの数とに基づいて、前記区画平面における非類似値を算出する非類似値算出機能と、該非類似値算出機能により算出された前記区画平面における非類似値と、予め設定される閾値とを比較することによって、前記区画平面を構成する前記第１データ群の要素データと前記第２データ群の要素データとが類似するか否かを判断する類否判断機能とを実現させることを特徴とする。
【００４１】
なお、上述した基本要素データ分類機能における前記第１データ群の要素データと前記第２データ群の要素データとの基本要素データに基づく分類処理は、比較平面が区画平面に区画される度に行うものであってもよく、また、区画平面の区画処理によりも前に予めすべての分類処理を行っておくものであってもよい。
【００４２】
上記類否判断用プログラムは、類否判断機能において、前記区画平面における前記非類似値と前記閾値との比較によりその領域に属するすべての要素データの類否を判断することができない場合に、前記比較平面区画機能では、前記区画平面をさらに小さく分割して複数の区画平面を構築し、前記基本要素データ分類機能では、分割された前記区画平面における前記第１データ群の要素データと前記第２データ群の要素データとを、前記基本要素データに基づいて分類し、前記非類似値算出機能では、前記基本要素データ分類機能により分類された前記第１データ群の要素データにおける基本要素データの数と前記第２データ群の要素データにおける基本要素データの数とに基づいて、分割された前記区画平面における非類似値を算出し、前記類否判断機能では、前記非類似値算出機能により算出される非類似値と、前記閾値とを比較することによって、分割された前記区画平面を構成する前記第１データ群の要素データと前記第２データ群の要素データとが類似するか否かを判断することを特徴とするものであってもよい。
【００４３】
さらに、前記非類似値算出機能では、前記基本要素データ分類手段により分類された前記第１データ群の要素データにおける基本要素データの数と前記第２データ群の要素データにおける基本要素データの数との差の絶対値をＰ乗（Ｐは１以上の実数）し、当該Ｐ乗された値を基本要素データ毎に加算してから全体のＰ乗根を求めることによって前記非類似値を算出するものであってもよい。
【００４４】
また、前記非類似値算出機能では、前記基本要素データ分類機能により分類された前記第１データ群の要素データにおける基本要素データの数と前記第２データ群の要素データにおける基本要素データの数との差の絶対値を前記基本要素データ毎に求め、求められた基本要素データ毎の差の絶対値を加算することによって前記非類似値を算出するものであってもよい。
【００４５】
さらに、比較平面区画機能では、前記比較平面を菱形形状に区画することが好ましい。
【００４６】
また、前記基本要素データ分類機能は、前記区画平面の中心座標を基準として、前記第１データ群より所定数の要素データを抽出すると共に前記第２データ群より所定数の要素データを抽出し、抽出された前記第１データ群の要素データと前記第２データ群の要素データとを前記基本要素データに基づいて分類するものであってもよい。
【００４７】
さらに、前記データ群抽出機能では、複数の前記データ群より、比較対象となるデータ群を複数抽出し、前記比較平面区画機能では、複数の非類似値により比較を行うことが可能な多次元の比較空間を、前記データ群抽出機能により抽出された複数のデータ群における要素データの整列方向に基づいて構築し、類否判断機能では、各比較平面の区画平面毎に求められた各データ群の類否判断結果に基づいて、複数の前記データ群における類否判断を行うものであってもよい。
【００４８】
また、前記データ群は、デジタルコンテンツであることが好ましい。
【発明の効果】
【００４９】
本発明に係る類否判断装置、類否判断方法および類否判断用プログラムによれば、比較対象となるデータ群に基づいて比較平面を構築し、構築された比較平面を所定の大きさに区画した後に、区画された区画平面毎にデータ群を構成する要素データの類否判断を行うので、従来に比べて、類否判断を行う回数を少なくすることができ、処理速度の向上を容易に図ることが可能となる。
【００５０】
また、区画平面毎に類否判断が行われるので、類否判断処理を並列処理によって行うことが可能となり、従来に比べて処理の高速化を図ることが容易となる。
【００５１】
さらに、ユーザの設定に応じて閾値を変更することによって類否判断基準を変えることができ、類否処理の処理回数、処理速度、処理の詳細さ（綿密さ）等を容易に変更することが可能となる。
【００５２】
また、同様に、比較平面を所定の大きさで規定される区画することができるので、類否処理の処理回数等を設定される値に応じて容易かつ迅速に変更することが可能となる。
【００５３】
特に、非類似値と閾値との比較によりその領域に属するすべての要素データの類否を判断することができない区画平面においては、区画平面をさらに小さく分割して複数の区画平面を構築することができるので、類否判断処理を効率的に行うことが可能となる。
【００５４】
また、比較対象となるデータ群を予め規定される基本要素データによって分類することによって、データ群の構成を、共通する基準データ（基本要素データ）により解析することができるので、類否の判断を容易に行うことが可能となる。
【００５５】
さらに、分類された基本要素データの構成数の差の絶対値をＰ乗（Ｐは１以上の実数）し、当該Ｐ乗された値を基本要素データ毎に加算してから全体のＰ乗根を求めることによって前記非類似値を算出するため、対比される要素データが基本要素データを基準としてどの程度相違しているかを、非類似値によって容易に算出し、判断することが可能となる。
【００５６】
また、同様に、分類された基本要素データの構成数の差の絶対値を基本要素データ毎に求め、求められた差の絶対値を加算することによって非類似値を算出するため、対比される要素データが基本要素データを基準としてどの程度相違しているかを、非類似値によって容易に算出し、判断することが可能となる。
【００５７】
さらに、前記比較平面を菱形形状に区画することによって、区画平面を斜めに隣接した状態で区画することができ、比較平面をバランスよく区画することが可能となる。さらに、区画平面の中心座標を基準として抽出される要素データに基づいて、非類似値が算出される場合には、区画平面を菱形形状に区画することによって、原点を中心座標とした区画平面が含まれるように、比較平面を区画することが可能となる。
【００５８】
また、区画平面の中心座標を基準として第１データ群より所定数の要素データを抽出すると共に第２データ群より所定数の要素データを抽出し、抽出された第１データ群の要素データと第２データ群の要素データとを基本要素データに基づいて分類することによって、複数の要素データより求められた平均的な非類似値を判断基準として用いることができるため、個々の要素データのみの対比による局所的な類否状態だけで区画平面における類否判断がなされてしまうことを防止することができる。
【００５９】
さらに、データ群が、音楽データ、映像データ、画像データ等のデジタルコンテンツである場合には、本発明に係る類否判断装置、類否判断方法および類否判断用プログラムを用いることによって、デジタルコンテンツの検索処理、頭出処理等において類否判断処理を応用することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００６０】
以下、本発明に係る類否判断装置について、図面を用いて詳細に説明する。
【００６１】
まず、類否判断装置において類否の判断を行うデジタルデータについて説明する。
【００６２】
類否判断装置において類否の判断を行うデジタルデータは、デジタル情報が記録されたデータの集合体である。デジタル情報が記録されたデータの集合体であれば、動画データであっても、音声データであっても、画像データであってもよい。
【００６３】
通常、動画データや音声データ等のデジタルコンテンツは、そのデータ構成において時系列的な要素を含んでおり、デジタルコンテンツを構成する詳細なデータ（以下、このデータを「要素データ」という）が時系列的に整列されることによって１つのデジタルコンテンツを構成する。
【００６４】
一方で、画像データ等のデジタルコンテンツは、必ずしも時系列的な要素を含んでいないが、画像データの各画素を構成する詳細なデータ（要素データ）を水平方向に対して始点から終点まで走査させた後に垂直方向に１つずらした後に、水平方向への走査を繰り返し行うことによって、整列されたデジタルデータとして判断することができる。
【００６５】
類否判断装置は、このようにして複数の要素データが整列されることによって構成されたデジタルデータ（データ群）の類否判断を行う。類否判断装置がデジタルデータの類否判断を行う場合、まず、そのデジタルコンテンツに応じて予め決められる基本要素データに基づいて各要素データの分類を行う。
【００６６】
ここで、基本要素データとは、例えば、画像データにおけるＲ、Ｇ、Ｂの３原色要素データのような、デジタルコンテンツの基本となるデータを意味しており、音声データであれば、例えば音声情報の基本となる数十種類（例えば３２種類）の音源データが該当することとなる。
【００６７】
そして、デジタルデータの要素データのうち連続する複数個、例えば１０個の要素データを抽出し、抽出された各要素データがどの基本要素データに対応するかを求めて、抽出された要素データにおける基本要素データの構成個数を算出する。なお、要素データが時系列的に整列されるデジタルデータ、例えば音楽データや映像データ等においては、抽出される要素データをデータの個数ではなく、所定の時間の長さ等に応じて抽出する構成としてもよい。
【００６８】
抽出された要素データの基本要素データ数が、対比するデジタルデータにおいて、同一、またはほぼ一致する場合には、両デジタルデータの要素データは、同一または類似した基本要素データによって構成されるものと判断でき、互いのデジタルコンテンツが類似度は高いと評価することができる。
【００６９】
一方で、対比されるデジタルコンテンツにおいて抽出された要素データの基本要素データ数が全く異なる場合には、互いの要素データは全く異なる基本要素データによって構成されるものと判断できるので、類似度は低いと評価することができる。
【００７０】
２つのデジタルコンテンツにおける要素データの類否判断を行う場合には、図１に示すような比較平面１５を用いる。比較平面１５は、一方のデジタルデータ（以下、このデジタルデータを「第１デジタルデータ」という）をＸ軸方向に整列させ、他方のデジタルデータ（以下、このデジタルデータを「第２デジタルデータ」という）をＹ軸方向に整列させた平面である。
【００７１】
この比較平面１５では、Ｘ軸における各座標の値がそれぞれ第１デジタルデータの個別の要素データに対応し（要素データを示しており）、Ｙ軸上における各座標の値がそれぞれ第２デジタルデータの個別の要素データに対応している。
【００７２】
２つのデジタルコンテンツの類否判断を行う場合には、比較平面１５における所定座標、例えば、座標（ｘ１、ｙ１）を要素データの先頭とした第１デジタルデータにおける複数個、例えば１０個の要素データ（先頭からｘ１番目の要素データより連続する１０個分の要素データ、この複数個の要素データの集合をデータ集合Ｄ１とする。）と、第２デジタルデータにおける複数個、例えば１０個の要素データ（先頭からｙ１番目の要素データより連続する１０個分の要素データ、この複数個の要素データの集合をデータ集合Ｄ２とする）とを対比させて、各要素データにおいて分類された基本要素データの個数差の絶対値を求める。そして、この個数差の絶対値を基本要素データ毎に足し合わせることによって算出された値を非類似値として算出する。
【００７３】
図２（ａ）は、要素データが複数整列された第１デジタルデータを示しており、図２（ｂ）は、要素データが複数整列された第２デジタルデータを示している。各要素データは四角いブロックで示されており、このブロックの中に示されているアルファベットが、各要素データにおいて分類がなされる基本要素データを示している。図２（ａ）（ｂ）では、４つの基本要素データＡ〜Ｄに基づいて分類を行った例を示している。
【００７４】
例えば、座標（０，２）における非類似値を算出する場合、Ｘ軸における座標の値が０である要素データを先頭とした第１デジタルデータの１０個の要素データのデータ集合Ｄ１は、基本要素データＡ＝５個、基本要素データＢ＝２個、基本要素データＣ＝２個、基本要素データＤ＝１個に分類される。
【００７５】
一方で、Ｙ軸における座標の値が２である要素データを先頭とした第２デジタルデータの１０個の要素データのデータ集合Ｄ２は、基本要素データＡ＝４個、基本要素データＢ＝０個、基本要素データＣ＝２個、基本要素データＤ＝４個に分類される。
【００７６】
これらの基本要素データＡ〜Ｄを用いてデータ集合Ｄ１とデータ集合Ｄ２との非類似値を求める場合には、基本要素データ毎の個数差の絶対値を求めた後に、各個数差の絶対値を足し合わせることによって算出する。
【００７７】
上述した基本要素データＡに関しては、データ集合Ｄ１を構成する基本要素データＡの個数５個から、データ集合Ｄ２を構成する基本要素データＡの個数４個を差し引いた値の絶対値である１が求められる。基本要素データＢに関しては、データ集合Ｄ１を構成する基本要素データＢの個数２個から、データ集合Ｄ２を構成する基本要素データＢの個数０個を差し引いた値の絶対値である２が求められる。
【００７８】
次いで、基本要素データＣに関しては、データ集合Ｄ１を構成する基本要素データＣの個数２個から、データ集合Ｄ２を構成する基本要素データＣの個数２個を差し引いた値の絶対値である０が求められる。そして、基本要素データＤに関しては、データ集合Ｄ１を構成する基本要素データＤの個数１個からデータ集合Ｄ２を構成する基本要素データＤの個数４個を差し引いた値の絶対値である３が求められる。
【００７９】
最後に、それぞれの基本要素データＡ〜Ｄにおいて求められた絶対値を加算して
非類似値：１＋２＋０＋３＝６  を算出する。
【００８０】
このようにして算出された非類似値の値が大きい場合には、データ集合Ｄ１を構成する基本要素データの個数と、データ集合Ｄ２を構成する基本要素データの個数とが異なる割合が高いので、互いに対応する１０個の要素データは非類似である可能性が高いものと判断される。
【００８１】
一方で、算出された非類似値の値が小さい場合には、データ集合Ｄ１を構成する基本要素データの個数とデータ集合Ｄ２を構成する基本要素データの個数とが一致する割合が高いので、互いに対応する１０個の要素データは類似する可能性が高いと判断できる。
【００８２】
ところで、図２（ａ）に示すように、Ｘ軸における座標の値が０である要素データを先頭とした第１デジタルデータのデータ集合Ｄ１と、Ｘ軸における座標の値が１である要素データを先頭とした第１デジタルデータのデータ集合Ｄ３とを比較すると、２つのデータ集合の違いは１つの要素データのみが異なるだけ（座標の値が０の要素データ１０と座標の値が１１である要素データ１１とが異なるのみ）であり、９個の要素データは共通したデータとなる。このため、データ集合Ｄ１とデータ集合Ｄ３との非類似値を求めると、非類似値は低い値を示すこととなり、２つのデータ集合の非類似値の相違はあまり生じない結果となる。
【００８３】
このように、同一デジタルデータであって隣接した座標におけるデータ集合の非類似値は差異がわずかな値となるため、近接した座標のデータ集合より求められる非類似値はあまり大きな変化を伴うことなく連続的に変化することとなる。
【００８４】
従って、比較平面１５において隣接する座標毎に非類似値を求めても、隣接した座標での非類似値は似たような値を持つことになる。このため、予め所定の閾値を設定することによって、非類似値が閾値よりも大きい場合には隣接する座標での非類似値も閾値より大きくなり、非類似値が閾値よりも小さな場合には隣接する座標での非類似値も閾値より小さくなる傾向を示すこととなる。この性質を用いて非類似値の計算を省略し効率良く判断を行うことが可能となる。この性質を持つ隣接の限界値Ｒは非類似値と閾値とを用いて以下のように計算される。
【００８５】
Ｒ＜Ｌ｜ｄ（ｔ）−θ｜／２（Ｉ−１）    ・・・・（式１）
ここでｄ（ｔ）は非類似値、θは閾値であり、Ｌは連続する要素データ数（データの大きさ）に対応し、Ｉはデータ集合の個数である。従って、比較平面１５において中心座標から角端部への距離がＷである小さな平面（以下、この平面を区画平面とする。）を考えた場合、距離Ｗが限界Ｒの値よりも小さい場合には、その領域に属する全ての座標が閾値θよりも大であるか小であるかを判断することができる。
【００８６】
一方で、一定の間隔を空けた座標位置毎に、対比される２つのデジタルデータにおける非類似値を算出し、算出された非類似値に基づいて（式１）により算出された値Ｒと区画平面の距離Ｗとが上述した条件を満たさない場合（距離Ｗが（式１）の条件を満たさない場合）には、互いの要素データが類似するものである否かを判断することができない。このため、さらに区画平面を分割して小さな区画平面を形成し、分割された区画平面における非類似値を算出することで詳細に類否判断を行う。
【００８７】
このとき、座標位置の間隔、延いては区画平面における距離Ｗを大きく設定すると、区画平面の個数は減少するが非類似値が条件を満たす可能性は低くなるため、区画平面の分割回数が増加してしまって非類似値計算の回数が増加する。一方で、座標位置の間隔（距離Ｗ）を小さく設定すると、非類似値が条件を満たす可能性が高くなるため、分割の回数が減少するが区画平面の個数が増加してしまうので非類似値計算の回数は増加する。なお、この距離Ｗを決定する方法として、本実施形態においては、類否判断の基準である非類似値の分布に基づく方法が考えられる。
例えば、図３に示すように、中心座標Ｏ１から区画平面の角端部Ｅへの距離がＷである菱形の区画平面２０を考えた場合、この区画平面における限界値Ｒは、非類似値ｄ（ｔ）、閾値をθ、比較対象となるデジタルコンテンツ数をＩ（図３においてはＩ＝２）、データ集合の要素データ数をＬ（本実施形態においては１０）の場合には、
Ｒ＜Ｌ｜ｄ（ｔ）−θ｜／２（Ｉ−１）
【００８８】
＜１０｜ｄ（ｔ）−θ｜／２
＜５｜ｄ（ｔ）−θ｜    ・・・・（式２）      となる。
【００８９】
距離Ｗが、（式２）により求められる限界値Ｒよりも小さい場合には、図３に示す区画平面２０に属する全ての座標の非類似値ｄ（ｔ）が閾値θよりも大であるか小であるかを判断することができる。従って、区画平面２０の中心座標Ｏ１において求められたデータ集合の非類似値に基づいて（式２）より算出された限界値Ｒよりも区画平面２０における距離Ｗの方が小さく、さらに、非類似値ｄ（ｔ）が閾値θよりも大きい場合には、この区画平面２０において対比される２つのデータ集合は非類似（似ていない）と判断することが可能となる。
【００９０】
また、区画平面２０の中心座標Ｏ１において求められたデータ集合の非類似値に基づいて（式２）より算出された限界値Ｒよりも区画平面２０における距離Ｗの方が小さく、さらに、非類似値ｄ（ｔ）が閾値θよりも小さい場合には、この区画平面２０において対比される２つのデータ集合は類似（似ている）と判断することが可能となる。
【００９１】
一方で、区画平面２１の中心座標Ｏ２において求められた非類似値に基づいて（式２）より算出された限界値Ｒよりも区画平面２０における距離Ｗの方が大きい場合には、対比される２つのデータ集合が類似であるか非類似であるかを判断することができない。
【００９２】
このため、非類似値に基づいて算出された限界値Ｒよりも区画平面２０における距離Ｗの方が大きい場合には、さらに小さな距離Ｗ’を設定して区画平面２１をさらに小さく分割して複数の区画平面２１ａを構築し、分割された区画平面２１ａの中心座標Ｏ３においてさらに非類似値を求める。そして、求められた非類似値に基づいて算出される限界値Ｒが区画平面２１ａにおける距離Ｗ’よりも小さいか否かの条件（つまり（式１）の条件）を満たすか否かを判断することによって、分割された区画平面２１ａにおいて類否判断を行うことが可能となる。
【００９３】
図３は、Ｗ’＝Ｗ／２に設定することによって、分割された区画平面２１ａの距離がＷ／２となる場合を示している。このように大きい区画平面２１における非類似値に基づいてその区画平面２１の距離Ｗが（式１）の条件を満たさない場合には、さらに区画平面２１を分割し、その区画平面２１ａの中心座標Ｏ３における非類似値に基づいてその区画平面２１ａの距離Ｗ’ が（式１）の条件を満たすか否かを繰り返し判断することによって、要素データの類否判断を行うことが可能となる。
【００９４】
図４は、上述したようにして、距離Ｗが（式１）の条件を満たさない区画平面をさらに分割する処理手順を用いて第１デジタルデータと第２デジタルデータとの類否状態を示した図である。図４に示される“＋”は、区画平面の対角線を模式的に示しており、“＋”が大きい区画平面は、更なる分割を行うことなく第１デジタルデータと第２デジタルデータとが非類似であると判断されたことを示している。また、“＋”が小さい区画平面は、大きな区画平面において求められた非類似値により、第１デジタルデータのデータ集合Ｄ１と第２デジタルデータのデータ集合Ｄ２との類似／非類似の判定ができないため更なる分割を行ってより詳細に類否判断を行ったことを示している。
【００９５】
なお、図４においては、一定以上に細かく分割した区画平面３０によって囲まれた部分３１は、２つのデータ集合が類似しているものと判断された領域を示している。
【００９６】
このように、区画平面を分割することによって区画平面が暫時小さくなるので、一定の大きさ以下の区画平面における類否判断を停止することによって、判断処理の効率化を図り、処理速度の向上を実現することが可能となる。
【００９７】
次に、本発明に係る類否判断装置について説明する。
【００９８】
図５は、類否判断装置１の概略構成を示したブロック図である。類否判断装置１は、処理装置本体部２と、入力装置３と、出力装置４とを有している。
【００９９】
入力装置３は、キーボード３ａやマウス３ｂ等のユーザインターフェイス装置であり、ユーザが処理装置本体部２を操作するために利用するものである。
【０１００】
出力装置４、例えば、液晶表示装置４ａやＣＲＴのように処理装置本体部２で求められた類否判断結果を画面上に表示するものであってもよいし、また、プリンタ４ｂ等のように紙等の媒体４ｃに印刷することによって類否判断結果を表示するものであってもよい。
【０１０１】
処理装置本体部２は、主として類否判断処理を行う制御部（比較平面構成手段、比較平面区画手段、基本要素データ分類手段、非類似値算出手段、類否判断手段）２ａと、デジタルコンテンツ等が記録される記録部（データ群記録手段）２ｂとを有している。
【０１０２】
制御部２ａは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、メモリ等の一般的な演算処理において用いられる電子機器により構成されている。この制御部２ａによって、上述したデジタルコンテンツの類否判断処理が行われる。
【０１０３】
記録部２ｂは、主としてハードディスクやフレキシブルディスクなどの読み書き可能な外部記憶装置(補助記憶装置)によって構成される。ただし、記録部２ｂは、このような記憶装置のみに限定されるものではなく、半導体メモリを利用した記憶装置や、読み出しのみを目的としたＤＶＤ−ＲＯＭ（Digital Versatile Disk Read Only Memory）やＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）、読み書きをも可能としたＤＶＤ−ＲＡＭ（Digital Versatile Disk Random Access Memory）やＣＤ−ＲＷ（Compact Disk ReWritable）等であってもよい。
【０１０４】
記録部２ｂには、制御部２ａにより類否判断の比較対象となる複数のデジタルデータ５ａが記録される。また、記録部２ｂには、要素データを分類するための複数の基本要素データ５ｂが記録されており、制御部２ａの命令に応じて必要な基本要素データ５ｂが制御部２ａに参照される。さらに、記録部２ｂには制御部２ａにおける処理を示した類否判断用プログラム５ｃが記録されており、制御部２ａにおいて類否判断処理が行われる際に、制御部２ａより参照される。
【０１０５】
なお、記録部２ｂは必ずしも処理装置本体部２内に設けられている必要はなく、制御部２ａよりデジタルデータ５ａや基本要素データ５ｂ等を読み出すことが可能な構成であれば、ネットワークを介してＬＡＮケーブル等により接続されるものであってもよい。
【０１０６】
次に、制御部２ａにおける類否判断処理を、図６に示すフローチャートに従って説明する。
【０１０７】
まず、制御部２ａは、類否判断用プログラム５ｃに従って、入力装置３を介してユーザにより選択された情報、又は予め設定される情報等に基づき、類否判断の対象となる第１デジタルデータと第２デジタルデータとを記録部より抽出する（ステップＳ．１）。
【０１０８】
そして、制御部２ａは、抽出された第１デジタルデータと第２デジタルデータとに基づいて、図１、図３、図４に示したように、比較平面１５を構成する（ステップＳ．２）。比較平面１５は、上述したように、各デジタルデータの要素データを整列させることによって平面の１辺が構成されたものである。
【０１０９】
制御部２ａは、入力部を介してユーザによって入力された値、又は予め設定される値に基づいて、比較平面１５を一定の広さに区画する（ステップＳ．３）。区画された平面（区画平面）の大きさは、既に説明したように、中心座標Ｏから区画平面２０の角端部への距離をＷとした区画平面によって構成される。
【０１１０】
また、制御部２ａは、図３に示すように、１辺の傾斜角度がＸ軸又はＹ軸に対して４５度の角度を備えた菱形形状によって、比較平面１５を区画する。このように比較平面１５を区画することによって、原点Ｏを中心座標とした区画平面２０を含むようにして比較平面１５の区画を行うことができる。
【０１１１】
次に、制御部２ａは、区画された区画平面２０の中心座標Ｏ１をデータ集合の始点とする１０個の要素データをデータ集合として抽出し、抽出された要素データを基本要素データ５ｂに基づいて分類する（ステップＳ．４）。
【０１１２】
そして、制御部２ａは、ステップＳ．４における分類処理によって求められた各基本要素データ５ｂの個数差の絶対値を、基本要素データ５ｂ毎に求める（ステップＳ．５）。そして、制御部２ａは、求められた各個数差の絶対値を足し合わせることによって、その区画平面２０における非類似値を算出する（ステップＳ．６）。
【０１１３】
制御部２ａは、ステップＳ．６において算出された非類似値と、閾値θとを比較することによって、区画平面２０を構成する第１デジタルデータのデータ集合Ｄ１における要素データと第２デジタルデータのデータ集合Ｄ２における要素データとが類似するか否かを判断する。なお、この閾値θは、入力部を介してユーザによって設定される値であってもよく、また予め設定される値であってもよい。さらに閾値θは、必要に応じてその値を変更することができることが望ましい。
【０１１４】
具体的には、制御部２ａは、算出された非類似値に基づいて、区画平面における距離（大きさ）Ｗが前述した（式１）の条件を満たすか否かを判断する（ステップＳ．７）。算出された非類似値に基づいて区画平面における距離（大きさ）Ｗが、前述した（式１）の条件を満たす場合、区画平面２０を構成する第１デジタルデータの要素データと第２デジタルデータの要素データとの類否判断を行うことが可能となる。
【０１１５】
このため、区画平面における距離（大きさ）Ｗが前述した（式１）の条件を満たす場合（ステップＳ．７において、Ｙｅｓの場合）であって、算出された非類似値が閾値θよりも高い値を示す場合には、制御部２ａは、この区画平面２０における第１デジタルデータの要素データと第２デジタルデータの要素データとが非類似であるものと判断する。
【０１１６】
一方で、区画平面における距離（大きさ）Ｗが前述した（式１）の条件を満たす場合（ステップＳ．７において、Ｙｅｓの場合）であって、算出された非類似値が閾値θよりも低い値を示す場合には、制御部２ａは、この区画平面２０における第１デジタルデータの要素データと第２デジタルデータの要素データとが類似であるものと判断する。
【０１１７】
そして制御部２ａは、非類似値を算出する中心座標を、隣接する他の区画平面２２における中心座標Ｏ４へと移行し（ステップＳ．８）、移動した区画平面２２にいて非類似値を算出し、算出された非類似値に基づいて区画平面２２の距離Ｗが（式１）の条件を満たすか否かの判断を行うことによって、この区画平面２２を構成する第１デジタルデータの要素データと第２デジタルデータの要素データとの類否判断処理を行う（ステップＳ．４〜ステップＳ．７）。
【０１１８】
一方で、区画平面における距離（大きさ）Ｗが前述した（式１）の条件を満たさない場合、（ステップＳ．７において、Ｎｏの場合）、この区画平面２１における第１デジタルデータの要素データと第２デジタルデータの要素データとが類似するか否かを判断することができないため、制御部２ａは、距離Ｗ’（＝Ｗ／２）に基づいて、区画平面２１をさらに分割して小さな複数の区画平面２１ａを構築する（ステップＳ．９）。
【０１１９】
なお、分割された区画平面２１ａの距離がＷ／２となるので、区画平面２１は、４つの区画平面２１ａに分割されることとなる。
【０１２０】
そして、制御部２ａは、さらに分割された区画平面２１ａの中心座標Ｏ３をデータ集合の始点とする複数個の要素データを抽出し、抽出された要素データを基本要素データ５ｂに基づいて分類する（ステップＳ．４）。
【０１２１】
そして、制御部２ａは、既に説明したように、分類処理によって求められた各基本要素データ５ｂの個数差の絶対値を基本要素データ５ｂ毎に求め（ステップＳ．５）。求められた各個数差の絶対値を足し合わせることによって、分割された区画平面２１ａにおける非類似値を算出する（ステップＳ．６）。
【０１２２】
制御部２ａは、ステップＳ．６において算出された非類似値に基づいて、分割された区画平面２１ａの広さ（距離）Ｗ’が前述した（式１）の条件を満たすか否かを判断する（ステップＳ．７）。
【０１２３】
分割された区画平面２１ａの広さ（距離）Ｗ’が前述した（式１）の条件を満たす場合（ステップＳ．７において、Ｙｅｓの場合）、制御部２ａは、非類似値が閾値θよりも高い値を示す場合には、第１デジタルデータのデータ集合における要素データと第２デジタルデータのデータ集合における要素データとが非類似であると判断し、非類似値が閾値θよりも低い値を示す場合には、２つのデータ集合における要素データが類似であると判断する。
【０１２４】
制御部２ａは、非類似値を算出する中心座標を、隣接する他の区画平面における中心座標へと移行する（ステップＳ．８）。そして、移動した区画平面にいて非類似値を算出し、算出された非類似値に基づいて、その区画平面における距離Ｗが（式１）を満たすか否かの判断を行うことによって、この区画平面を構成する第１デジタルデータの要素データと第２デジタルデータの要素データとの類否判断処理を行う（ステップＳ．４〜ステップＳ．７）。
【０１２５】
一方で、ステップＳ．６において算出された非類似値と、分割された区画平面２１ａの広さ（距離）Ｗ’とが前述した（式１）の条件を満たさない場合（ステップＳ．７において、Ｎｏの場合）、制御部２ａは、区画平面２１ａをさらに分割して小さな複数の区画平面を構築して（ステップＳ．９）、区画された区画平面において類否判断処理を同様に実行する（ステップＳ．４〜ステップＳ．７）。
【０１２６】
このような処理を繰り返すことによって、（式１）を満たさないために類否判断を行うことができない区画平面においては更なる分割が繰り返されるため、図４に示すように、第１デジタルデータの要素データと第２デジタルデータの要素データとの類否判断が難しい場合には、区画平面がより小さく分割されて厳密な類否判断処理が行われ、第１デジタルデータの要素データと第２デジタルデータの要素データとの類否判断が容易な場合には、区画平面の分割を行うことなく類否判断が行われることとなる。
【０１２７】
以上説明したように、本発明に係る類否判断装置１では、制御部２ａが、比較対象となるデジタルデータに基づいて比較平面１５を構築し、構築された比較平面１５を所定の大きさに区画した後に、区画された区画平面毎にデジタルデータの類否判断を行う。このため、本発明に係る類否判断装置１では、従来の類否判断装置に比べて類否判断を行う回数を少なくすることができ、処理速度の向上を容易に図ることが可能となる。
【０１２８】
また、区画平面毎に独立して類否判断が行われるので、類否判断処理を並列して処理することが可能となり、従来に比べて処理の高速化を図ることが容易となる。
【０１２９】
さらに、ユーザの設定に応じて閾値を変更することによって類否判断基準を変えることができ、類否処理の処理回数、処理速度、処理の詳細さ（綿密さ）等を容易に変更することが可能となる。
【０１３０】
また、同様に、比較平面を所定の大きさで規定される区画とすることができるので、類否処理の処理回数等を設定される値に応じて容易かつ迅速に変更することが可能となる。
【０１３１】
特に、非類似値と閾値との比較によりその領域に属するすべての要素データの類否を判断することができない区画平面においては、区画平面をさらに小さく分割して複数の区画平面を構築することができるので、類否判断処理を効率的に行うことが可能となる。
【０１３２】
以上、本発明に係る類否判断装置を、図面を用いて説明したが、本発明に係る類否判断装置は、上述した実施形態に記載したもの限定されるものではない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例または修正例に想到しうることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【０１３３】
例えば、本実施形態においては、比較対象として２つのデジタルデータ（第１デジタルデータと第２デジタルデータ）の類否判断を行う例を示して説明を行ったが、本発明に係る類否判断装置による類否判断は、比較対象となるデジタルデータが２つのみには限定されず、３つ以上のデジタルデータを比較対象として類否判断を行うことも可能である。
【０１３４】
３つ以上のデジタルデータを用いて類否判断を行う場合には、それぞれのデジタルデータにおける各要素データの整列方向に基づいて多次元空間を構成し、比較対象となるデジタルデータによって構成される比較平面を含む多次元空間に基づいて類否判断を行う。
【０１３５】
例えば、３つのデジタルデータに基づいて類否判断を行う場合には、一のデジタルデータの整列方向によりＸ軸、他のデジタルデータの整列方向によりＹ軸、残りのデジタルデータの整列方向によりＺ軸を構成する３次元空間を構築し、それぞれのデジタルデータによって構築される比較平面によって形作られた正８面体の各平面の中心座標を基準にして非類似値を算出する。そして、各比較平面の中心座標における非類似値を参照することによって、互いに対応するデジタルデータ毎の類否判断を、３次元空間を利用して行うことが可能となる。
【０１３６】
また、上記実施形態では、要素データを対比させて、各要素データにおいて分類された基本要素データの個数差の絶対値を求め、この個数差の絶対値を基本要素データ毎に足し合わせることによって非類似値を算出することとしたが、上述した非類似値の算出方法は単なる一例であって、この算出方法に限定されるものではない。
【０１３７】
例えば、対比される要素データに基づいてｌ＿ｐノルムを計算することによって非類似値を算出することも可能である。ｌ＿ｐノルムの算出とは、距離の公理を満たす距離を求めることであり、具体的には、各要素データにおいて分類された基本要素データの個数差の絶対値を求め、この個数差の絶対値をＰ乗（Ｐは１以上の全ての実数）した値を基本要素データ毎に算出し、Ｐ乗された値をそれぞれ足し合わせた後に、全体としてＰ乗根を求めることによって非類似値を算出する。このｌ＿ｐノルムの算出において、Ｐ＝１の場合が、上述した実施例における非類似値の算出方法に該当することとなる。
【０１３８】
このように、分類された基本要素データの構成数の差の絶対値をＰ乗（Ｐは１以上の実数）し、当該Ｐ乗された値を基本要素データ毎に加算してから全体のＰ乗根を求めることによって前記非類似値を算出する場合には、対比される要素データが基本要素データを基準としてどの程度相違しているかを、非類似値によって容易に算出し、判断することが可能となる。
【０１３９】
また、複数の要素データが複数整列されてなる１つのデジタルデータにおいて、特定のデータ集合（要素データの集合）に類似するデータ集合が存在するか否かを判断する場合には、１つのデジタルデータにより構成される軸方向のデータを、特定のデータ集合によって所定区間毎に分割し、分割された区分毎に非類似値を算出・比較することにより、類否判断を行うことが可能となる。
【０１４０】
さらに、本実施形態においては、比較対象となるデジタルデータが類似する部分を判断する処理について説明を行ったが、本発明に係る類否判断装置、類否判断方法および類否判断用プログラムは、類似部分を判断する処理のみに限定利用されるものではなく、比較対象となるデジタルデータにおいて非類似、又は全く異なる部分を判断する処理においても利用することが可能である。このように、本発明に係る類否判断装置等をデジタルデータの同一（非類似）判断に用いる場合であっても、対比されるデジタルデータにより比較平面を構成し、比較平面において分割された区画平面毎に同一性を判断すると共に、必要に応じて区画平面をさらに分割して同一性の判断処理を行うことによって、本発明に係る類否判断装置、類否判断方法および類否判断用プログラムに該当する技術、又は利用した技術となる。
【０１４１】
また、本実施形態においては、類否判断装置を用いて本発明に係る発明を説明したが、本発明は、類否判断装置のみに限定されるものではなく、上述した類否判断装置の制御部において実行される類否判断方法および類否判断用プログラムも本発明に含まれるものである。
【図面の簡単な説明】
【０１４２】
【図１】本実施形態における類否判断処理を行うために構築される比較平面を示した概略図である。
【図２】実施形態に係る第１デジタルデータおよび第２デジタルデータとその要素データに基づいて分類された基本要素データとを示している。
【図３】図１に示す比較平面を、菱形形状を有する区画平面によって分割した様子を示した図である。
【図４】第１デジタルデータと第２デジタルデータとの類否状態に応じて区画平面をさらに分割した様子を示した図である。
【図５】本実施形態に係る類否判断処理装置の概略構成を示したブロック図である。
【図６】本実施形態における制御部によって実行される類否判断処理の処理手順を示したフローチャートである。
【図７】共通するオープニング映像部分を含む２つの映像データを模式的に示した図である。
【図８】従来の類否判断方法であるＲＩＦＡＳ法を説明するために用いた比較平面である。
【符号の説明】
【０１４３】
１     …類否判断装置
２     …処理装置本体部
２ａ   …制御部（比較平面構成手段、比較平面区画手段、基本要素データ分類手段、非類似値算出手段、類否判断手段）
２ｂ   …記録部（データ群記録手段）
３     …入力装置
３ａ   …キーボード
３ｂ   …マウス
４     …出力装置
４ａ   …液晶表示装置
４ｂ   …プリンタ
４ｃ   …（紙等の）媒体
５ａ   …デジタルデータ（データ群）
５ｂ   …基本要素データ
５ｃ   …類否判断用プログラム
１０、１１   …要素データ
１５   …比較平面
２０、２１、２１ａ、２２、３０   …区画平面
３１   …一定以上に細かく分割した区画平面３０に囲まれた部分
４０    …オープニング映像部分
５０、５１   …非類似であると判断できる領域（スキップ領域）
Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３、Ｄ５、Ｄ６   …データ集合
Ｅ     …角端部
Ｏ     …原点
Ｏ１、Ｏ２、Ｏ３     …中心座標
【図１】
2008065400.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
2008065400.tif 000006
【図５】
2008065400.tif 000007
【図６】
2008065400.tif 000008
【図７】
2008065400.tif 000009
【図８】
2008065400.tif 000010