(57)【要約】【課題】コンテンツに付与される索引データに対する重み付け作業を軽減する。【解決手段】画像ＤＢ１１には、画像とその索引ワードが対応付けて格納されている。画像登録部２２は、画像ＤＢ１１に画像を登録する際に、画像に付与される索引ワードに対して重み付けをして登録する。この際に、画像登録部２２は、まず、登録する画像を解析してその代表色を求める。関連データテーブル２９には、色とその色から連想される確率の高い関連ワードが格納されている。画像登録部２２は、関連データテーブル２９を参照して、代表色に対応する色の関連ワードを読み出して、索引ワードの中に関連ワードと一致するものが含まれるかを調べる。関連ワードと一致した索引ワードに対しては相対的に高い重みが設定される。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のコンテンツを蓄積したコンテンツＤＢから、受け付けた検索条件に適合するコンテンツを検索するコンテンツ検索装置において、
前記コンテンツＤＢへ登録するコンテンツと、それを検索するために用いられる複数の索引データとを受け付けるコンテンツ受付部と、
前記コンテンツをデータ解析してその特徴を表す特徴データを求めるコンテンツ解析部と、
前記特徴データと前記各索引データのそれぞれとの関連性を調べて、その関連性に応じて前記各索引データの重み付けを行う重み付け処理部と、
前記コンテンツと前記重み付け処理がなされた複数の索引データとを対応付けて前記コンテンツＤＢへ登録するコンテンツ登録部とを備えたことを特徴とするコンテンツ検索装置。
【請求項２】
前記特徴データとの関連性が高いと推定される関連データを、前記索引データと比較可能な形態で、前記特徴データに対応付けて予め格納した関連データ記憶部を備えており、
前記重み付け処理部は、前記関連データ記憶部を参照して、前記索引データ毎にそれらと前記関連データを照合して、前記関連データと一致する前記索引データに対しては、前記関連性が有ると判定することを特徴とする請求項１記載のコンテンツ検索装置。
【請求項３】
前記索引データ及び前記関連データは、テキストデータであることを特徴とする請求項２記載のコンテンツ検索装置。
【請求項４】
前記関連データは、前記特徴データから連想される確率が高いワードであることを特徴とする請求項３記載のコンテンツ検索装置。
【請求項５】
前記コンテンツは画像であり、前記特徴データには、前記画像の色データが含まれることを特徴とする請求項１〜４いずれか記載のコンテンツ検索装置。
【請求項６】
前記検索条件と前記索引データを照合して、前記コンテンツＤＢから、前記検索条件に適合するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出部と、
抽出したコンテンツが複数有る場合には、前記検索条件に適合した索引データの重みを、抽出した前記コンテンツ間で比較することにより、それらの重みに応じて検索結果を出力する検索結果出力部とを備えたことを特徴とする請求項１〜５いずれか記載のコンテンツ検索装置。
【請求項７】
前記検索結果出力部は、前記索引データの重みに応じて、前記各コンテンツの配列順、前記検索結果に含めるコンテンツの数、及び前記各コンテンツの表示サイズのうち少なくとも１つを決定することを特徴とする請求項６記載のコンテンツ検索装置。
【請求項８】
前記検索結果出力部は、前記索引データの重みが高い順に前記コンテンツを優先的に出力することを特徴とする請求項７記載のコンテンツ検索装置。
【請求項９】
複数のコンテンツを蓄積するコンテンツＤＢへ前記コンテンツを登録するコンテンツ登録装置において、
前記コンテンツとそれを検索するために用いられる複数の索引データとを受け付けるコンテンツ受付部と、
前記コンテンツをデータ解析してその特徴を表す特徴データを求めるコンテンツ解析部と、
前記特徴データと前記各索引データのそれぞれとの関連性を調べて、その関連性に応じて前記各索引データの重み付けを行う重み付け処理部と、
前記コンテンツと前記重み付け処理がなされた複数の索引データとを対応付けて前記コンテンツＤＢへ登録するコンテンツ登録部とを備えたことを特徴とするコンテンツ登録装置。
【請求項１０】
複数のコンテンツを蓄積するコンテンツＤＢへ前記コンテンツを登録するコンテンツ登録方法において、
前記コンテンツとそれを検索するために用いられる複数の索引データとを受け付けるコンテンツ受付ステップと、
前記コンテンツをデータ解析してその特徴を表す特徴データを求めるコンテンツ解析ステップと、
前記特徴データと前記各索引データのそれぞれとの関連性を調べて、その関連性に応じて前記各索引データの重み付けを行う重み付け処理ステップと、
前記コンテンツと前記重み付け処理がなされた複数の索引データとを対応付けて前記コンテンツＤＢへ登録するコンテンツ登録ステップとを備えたことを特徴とするコンテンツ登録方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検索条件に適合するコンテンツをコンテンツＤＢから検索するコンテンツ検索装置と、そのコンテンツＤＢへコンテンツを登録するコンテンツ登録装置及び方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
画像、音楽及び文書などの各種のコンテンツを蓄積したコンテンツデータベース（以下、コンテンツＤＢという）から、キーワードなどの検索条件に基づいて、コンテンツを検索するコンテンツ検索装置が知られている。コンテンツＤＢには、画像や音楽などコンテンツそのもののデータと、それを検索するための索引として使用される索引データとが関連付けて記憶されている。
【０００３】
索引データは、例えば、コンテンツが写真（撮影画像）であれば、被写体の内容（風景、人物、動物、自動車など）、その写真が撮影された季節などである。こうした索引データは、例えば、コンテンツＤＢへ画像を登録する際にマニュアルで入力して付与される。コンテンツ検索装置は、キーワード（例えば「山」）が入力されると、そのキーワードと索引データを照合して、索引データに「山」が含まれる画像をコンテンツＤＢから検索して、その検索結果を依頼元に応答する。
【０００４】
キーワードに合致するコンテンツのヒット率を上げるためには、１つの画像に対して複数の索引データを付与しておくことが好ましいが、その反面、逆にヒット率が上がりすぎて、検索結果に検索依頼者が期待しない不要な画像が含まれてしまうことが多くなる。例えば、１枚の写真の中に写し込まれている複数の被写体名が、それぞれ索引データとして付与されていると、入力したキーワードが主要被写体名と一致した画像と、背景名と一致した画像の両方が区別なく抽出されて、検索結果には両者が混在した形で出力されてしまう。検索結果に含まれる不要画像が多いと、それらを選別する手間が多く、検索依頼者にとっては煩雑である。
【０００５】
そこで、こうしたコンテンツ検索装置では、検索依頼者にとって望ましい検索結果を出力できるように、索引データに優先順位を付与するという提案がなされている（特許文献１〜３）。特許文献１の画像検索装置は、索引データとして画像の特徴量（色や被写体の形状）を使用しており、入力したキーワードを画像の特徴量に変換して、その特徴量と索引データの特徴量とを照合して画像を抽出することを特徴としている。例えば、「山」というキーワードを、その形状に着目して「三角形」という特徴量に変換し、その特徴量と索引データ（特徴量）を照合して、両者が一致した画像を抽出する。そして、画像に付与される索引データ（特徴量）が複数ある場合には、それらに優先順位を付けることが好ましいという提案がなされている。
【０００６】
また、特許文献２のコンテンツ検索装置は、コンテンツとして音楽データを使用しており、１つの曲に含まれる複数の要素（「classic」,「rock」など）を索引データとして付与し、それらの索引データにスコアを付与して重み付けを行っている。例えば、ある曲の要素が、「classic」よりも「rock」の方が強い場合には、「rock」の要素に高いスコアが与えられ、「classic」のスコアは相対的に低くなる。
【０００７】
このように、複数の索引データに重み付けをすることで、入力したキーワードと一致する索引データが付与されたコンテンツが複数抽出された場合に、両者の索引データのスコアを比較して、より高いスコアを持つコンテンツを優先的に出力することが可能となる。
【０００８】
上記画像検索の例にこうした技術を応用して、画像の特徴を表す索引データに対して高いスコアを与えておけば、そうした画像を優先的に出力することが可能となり、選別の煩雑さも解消される。
【特許文献１】特開平１１−３９３１７号
【特許文献２】特開２００３−２８８３６２号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
上述のとおり、複数の索引データに重み付けを行うことは非常に有用ではあるが、従来は、そうした重み付けを手動で行うしかなかった。コンテンツの量が多いと、そうした作業をすべて手動で行うことは非常に煩雑であるため、その改善策が望まれていた。
【００１０】
本発明は、コンテンツの索引データに対する重み付け作業を軽減することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明のコンテンツ検索装置は、複数のコンテンツを蓄積したコンテンツＤＢから、受け付けた検索条件に適合するコンテンツを検索するコンテンツ検索装置において、前記コンテンツＤＢへ登録するコンテンツと、それを検索するために用いられる複数の索引データとを受け付けるコンテンツ受付部と、前記コンテンツをデータ解析してその特徴を表す特徴データを求めるコンテンツ解析部と、前記特徴データと前記各索引データのそれぞれとの関連性を調べて、その関連性に応じて前記各索引データの重み付けを行う重み付け処理部と、前記コンテンツと前記重み付け処理がなされた複数の索引データとを対応付けて前記コンテンツＤＢへ登録するコンテンツ登録部とを備えたことを特徴とする。
【００１２】
前記特徴データとの関連性が高いと推定される関連データを、前記索引データと比較可能な形態で、前記特徴データに対応付けて予め格納した関連データ記憶部を備えており、
前記重み付け処理部は、前記関連データ記憶部を参照して、前記索引データ毎にそれらと前記関連データを照合して、前記関連データと一致する前記索引データに対しては、前記関連性が有ると判定することが好ましい。
【００１３】
前記索引データ及び前記関連データは、例えば、テキストデータである。前記関連データは、前記特徴データから連想される確率が高いワードであることが好ましい。前記コンテンツは画像であり、前記特徴データには、前記画像の色データが含まれることが好ましい。
【００１４】
前記検索条件と前記索引データを照合して、前記コンテンツＤＢから、前記検索条件に適合するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出部と、抽出したコンテンツが複数有る場合には、前記検索条件に適合した索引データの重みを、抽出した前記コンテンツ間で比較することにより、それらの重みに応じて検索結果を出力する検索結果出力部とを備えることが好ましい。
【００１５】
前記検索結果出力部は、前記索引データの重みに応じて、前記各コンテンツの配列順、前記検索結果に含めるコンテンツの数、及び前記各コンテンツの表示サイズのうち少なくとも１つを決定することが好ましい。
【００１６】
前記検索結果出力部は、前記索引データの重みが高い順に前記コンテンツを優先的に出力することが好ましい。
【００１７】
本発明のコンテンツ登録装置は、複数のコンテンツを蓄積するコンテンツＤＢへ前記コンテンツを登録するコンテンツ登録装置において、前記コンテンツとそれを検索するために用いられる複数の索引データとを受け付けるコンテンツ受付部と、前記コンテンツをデータ解析してその特徴を表す特徴データを求めるコンテンツ解析部と、前記特徴データと前記各索引データのそれぞれとの関連性を調べて、その関連性に応じて前記各索引データの重み付けを行う重み付け処理部と、前記コンテンツと前記重み付け処理がなされた複数の索引データとを対応付けて前記コンテンツＤＢへ登録するコンテンツ登録部とを備えたことを特徴とする。
【００１８】
本発明のコンテンツ登録方法は、複数のコンテンツを蓄積するコンテンツＤＢへ前記コンテンツを登録するコンテンツ登録方法において、前記コンテンツとそれを検索するために用いられる複数の索引データとを受け付けるコンテンツ受付ステップと、前記コンテンツをデータ解析してその特徴を表す特徴データを求めるコンテンツ解析ステップと、前記特徴データと前記各索引データのそれぞれとの関連性を調べて、その関連性に応じて前記各索引データの重み付けを行う重み付け処理ステップと、前記コンテンツと前記重み付け処理がなされた複数の索引データとを対応付けて前記コンテンツＤＢへ登録するコンテンツ登録ステップとを備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１９】
本発明は、コンテンツをデータ解析してその特徴を表す特徴データを求め、コンテンツに付与される複数の索引データに対して、前記特徴データとの関連性に応じて重み付けを行うようにしたから、索引データの重み付け作業を軽減できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
図１に示す画像検索装置１０は、検索要求を受け付けて、入力されたキーワードなどの検索条件に適合する画像を画像データベース（ＤＢ）１１から検索して、検索結果を出力する。画像検索装置１０は、例えば、インターネットなどの通信ネットワークに接続されており、その通信ネットワークを通じて、検索依頼者が操作するクライアント端末からの検索要求を受け付けて、その要求元へ検索結果を応答するサーバとして機能する。
【００２１】
画像検索装置１０の本体は、ＣＰＵ１２，メモリ１３，ＨＤＤ１４，コンソール１６，Ｉ／Ｆ１７を備えており、これらは、データバス１８を介して接続されている。画像検索装置１０は、例えば、パーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータをベースに、画像検索プログラム１９をインストールしたものである。
【００２２】
ＣＰＵ１２は、画像形成装置１０の各部を統括的に制御するとともに、画像検索プログラム１９が起動されると、画像検索部２１，画像登録部２２として機能する。メモリ１３は、ＣＰＵ１２がプログラムを実行する際に使用するワークメモリである。ＨＤＤ１４は、データストレージデバイスであり、画像検索プログラム１９の他に、各種のデータが格納されている。画像検索プログラム１９は、このＨＤＤ１４からメモリ１３にロードされて、ＣＰＵ１２によって実行される。画像検索部２１は、受け付けたキーワードに基づいて、そのキーワードに適合する画像を画像ＤＢ１１から検索する検索処理を実行する。画像登録部２２は、画像ＤＢ１１に画像を登録する処理を実行する。
【００２３】
コンソール１６は、操作コマンドやデータを入力する、マウス２３やキーボード２４などの入力装置と、操作画面等を表示するモニタ２６からなる。Ｉ／Ｆ１７は、ローカルエリアネットワークや上記通信ネットワークに接続するための通信インタフェースや、リムーバブルストレージメディア（例えば、ＵＳＢメモリなど）や記録メディアドライブ（例えば、ＤＶＤドライブ）などの周辺機器を接続するための接続インタフェースからなる。
【００２４】
画像ＤＢ１１は、画像格納部２７，索引データテーブル２８，関連データテーブル２９を備えている。画像格納部２７は、画像データを格納する領域であり、図２（Ａ）〜（Ｄ）に示す画像Ｐ１〜Ｐ４のような各種の画像が蓄積されている。画像データは、例えば、本画像とその参照用の縮小画像を１組として格納されている。画像Ｐ１は、主要被写体であるみかんがコタツの上に置かれている画像であり、画像Ｐ２は、二段重ねの餅の上にみかんを載せた鏡餅を写した画像であり、画像Ｐ３は、晴天の夏の海辺を写した画像であり、画像Ｐ４は、車体色がオレンジ色のトラックを写した画像である。
【００２５】
索引データテーブル２８は、検索に使用される索引データを格納する格納部（記憶部）である。索引データテーブル２８は、図３に示すように、画像のＩＤと、そのＩＤ毎にそれぞれの索引データが対応付けて格納される。索引データは、画像毎に複数個格納可能になっている。例えば、画像Ｐ１については、「みかん」、「コタツ」、「冬」、「風物」というように、被写体名、その被写体が表す季節名、その被写体の分類などが、それぞれ索引ワードとして、そのＩＤ（＝１）と対応付けて登録されており、画像Ｐ２については、「鏡餅」、「みかん」、「正月」などの索引ワードがそのＩＤ（＝２）と対応付けて登録されている。同様に、画像Ｐ３については、「海」、「青空」、「夏」、「自然」が索引ワードとして登録されており、画像Ｐ４については、被写体名の「トラック」と、その車体色の「オレンジ色」が索引ワードとして登録されている。
【００２６】
画像検索部２１は、検索条件として入力された、「みかん」という検索キーワードを受け付けると、索引データテーブル２８を参照して、「みかん」が含まれる画像を画像格納部２７から抽出する。具体的には、画像検索部２１は、「みかん」と該テーブル２８内の各索引ワードとをそれぞれ照合して、「みかん」という文字列を含む索引ワードをサーチする。「みかん」という索引ワードを持つ画像は、画像Ｐ１や画像Ｐ２があり、これらのＩＤを読み出して、それぞれの縮小画像を画像格納部２７から読み出す。そして、抽出した縮小画像を配列した画面を生成する。この画面には、検索条件に適合する複数の縮小画像が配列される。画像検索部２１は、この画面を検索結果として出力して、通信Ｉ／Ｆ１７を通じて要求元へ応答する。
【００２７】
要求元の依頼者は、検索結果を見て、その中に所望の画像が見つかった場合には、その画像の本画像データを画像検索装置１０に対して要求する。画像検索装置１０は、その要求を受け付けると、画像格納部２７から本画像データを読み出して要求元へ配信する。
【００２８】
索引データは、例えば、画像を画像ＤＢ１１に登録する際に、マニュアルで入力されて登録される。また、デジタルカメラなどで撮影した撮影画像には、その付帯情報として、撮影場所や撮影者のメモなどをタグデータとして撮影画像のデータファイル内に記録することができる。こうした撮影画像を登録する場合には、ファイル内からそうした付帯情報を索引データとして読み出して、索引データテーブル２８に自動的に取り込むようにしてもよい。
【００２９】
また、各索引ワードには重み付けがなされており、索引データテーブル２８は、それぞれの索引ワードに割り当てられた重みのデータを記憶している。重みは、１つの画像に付与される複数の索引ワードについて、それぞれの索引ワードと画像との関連度を評価して数値化したものである。関連度が高いと評価された索引ワードに対しては、他の索引ワードと比較して相対的に高いスコアが与えられる。
【００３０】
例えば、画像Ｐ１であれば、「みかん」、「コタツ」、「冬」、「風物」の各索引ワードのうち、「みかん」の索引ワードの重みには「２」が、その他の索引ワードの重みには「１」がそれぞれ与えられている。画像Ｐ１は、みかんが画面の中心に位置する主要被写体であるので、「みかん」という索引ワードは、他の索引ワードと比較して、最も画像内容に即した代表的な索引ワードであると推定される。こうした索引ワードを、画像Ｐ１との関連度が相対的に高いと評価して、高いスコアが与えられる。画像Ｐ２では、「鏡餅」、「みかん」、「正月」、「風物」の各索引ワードのうち、「鏡餅」という索引ワードの重みに「２」が与えられ、他の索引ワードと比較して相対的に高いスコアが与えられている。また、画像Ｐ３、Ｐ４のように、複数の索引ワード間に優劣が無い場合には、それぞれに同じスコアが与えられる。
【００３１】
また、画像検索部２１は、画像Ｐ１と画像Ｐ２のように、「みかん」という同じ索引ワードが含まれる画像が複数個抽出された場合には、各索引ワードの重みに応じて検索結果を出力する。例えば、「みかん」という索引ワードの重みは、画像Ｐ１では「２」であるのに対して、画像Ｐ２では「１」であり、画像Ｐ１の方が高いから、画像Ｐ１が画像Ｐ２よりも優先的に出力される。優先出力の方法としては、例えば、検索結果を表示する画面において、重みが高い画像がより上位に表示されるように、縮小画像の配列順を決定したり、画面内の表示サイズをより大きくするなどがある。また、抽出する画像の数や、画面内の表示数など検索結果に含める画像の数に制限がある場合には、その制限枠に高い重みが付与された画像を優先的に含めるようにしてもよい。
【００３２】
画像登録部２２は、画像ＤＢ１１への画像登録処理、その登録の際に、索引データテーブル２８に、受け付けた索引ワードを画像に対応付けて格納する索引データ格納処理、各画像に付与された索引ワードに対して上記重みを割り当てて重み付けを行う重み付け処理の各処理を実行する。
【００３３】
登録対象となる画像は、画像検索装置１０にローカルに接続された各種の記録メディア（ＤＶＤメディア、ＵＳＢメモリ、外付けＨＤＤなど）から取り込んでもよいし、通信ネットワークを経由して画像検索装置１０にアップロードされた画像を取り込んでもよい。
【００３４】
この画像登録時に、オペレータによってコンソール１６を通じて索引ワードが入力される。また、画像ファイルの付帯情報を索引ワードとして利用する場合には、取り込んだ画像ファイルからその索引ワードが読み取られる。画像登録部２３は、入力された索引ワードを受け付けると、それらに対して重み付け処理を実行する。
【００３５】
重み付け処理では、まず、画像をデータ解析して、その特徴を算出する。そして、算出した特徴と関連度が高いと推定される索引ワードに対して高い重みが設定される。この重み付け処理は、例えば、図４に示すような、関連データテーブル２９を使用して行われる。関連データテーブル２９は、画像の特徴データの１つである色と、その色から連想される確率の高い関連ワードを予め対応付けて格納したテーブルである。関連データテーブル２９には、例えば、色毎に、色ＩＤ、色名、色コード、関連ワードの４つのデータフィールドが設けられている。関連ワードは、例えば、オレンジ色であれば、「みかん」、「オレンジ」、「柿」、青色ならば、「海」、「空」という単語である。こうした関連ワードは、例えば、統計的なデータに基づいて選定されて収録される。
【００３６】
画像登録部２２は、登録対象となる画像を取り込むと、その画像をデータ解析して、特徴データとしてその代表色を求める。例えば、画像Ｐ１であれば、画面の中心に配置されたみかんの色（オレンジ色）が画面内で占める割合が高いので、オレンジ色が代表色として算出される。画像Ｐ２であれば、餅の色（白色）が画面内で占める割合が高いので、白が代表色として算出される。
【００３７】
代表色の算出方法としては、例えば、画像内の各画素のＲ，Ｇ，Ｂの各値についてヒストグラムを作成して、その中で最上位レベルの色を代表色として求める方法や、主要被写体を求めてその色を代表色とする方法、それらを組み合わせる方法など各種の方法があり、いずれの方法を用いてもよい。
【００３８】
画像登録部２２は、代表色を算出した後、関連データテーブル２９を参照して、関連データテーブル２９に収録されている色の中から、代表色に対応する色をサーチする。色のサーチは、代表色の色コードと関連データテーブル２９の色コードを照合して行われる。関連データテーブル２９に収録される色数には制限があるので、色コードが完全に一致した色が存在すれば、その色をサーチし、色コードが完全に一致しない場合には、類似した色をサーチする。色が類似しているか否かの判定は、例えば、ＲＧＢなどの３次元の色空間内の値を用いて、類似と判定する誤差の範囲を予め定め、これを基準として行われる。
【００３９】
こうして、代表色と類似する色を見つけた後、その色の関連ワードを読み出す。例えば、オレンジ色が代表色である場合には、オレンジ色の関連ワードである、みかん、オレンジ、柿が読み出される。この後、読み出した関連ワードと、登録対象の画像に付与された索引ワードとが照合されて、索引ワードの中に、関連ワードと一致するものが含まれるか否かを調べる。例えば、画像Ｐ１であれば、その索引ワードには「みかん」があり、他方、画像Ｐ１の代表色（オレンジ色）の関連ワードにも、「みかん」が含まれており、両者は一致する。
【００４０】
こうした照合は、登録対象の画像に付与された各索引ワードについてすべて行われる。すべての索引ワードについて関連ワードとの照合が終了した後、関連ワードと一致する索引ワードがある場合には、その索引ワードに対して高いスコアが与えられる。重みの設定は、例えば、複数の索引ワードに対して、初期値（「１」）を均等に割り当てて、関連ワードと一致する索引ワードに対しては、その倍の「２」を割り当てる。画像Ｐ１の場合には、「みかん」、「コタツ」などの索引ワードがあり、その中で関連ワードと一致するのは、「みかん」であるので、その索引ワードには「２」の重みが与えられ、他の索引ワードには「１」が与えられる。
【００４１】
画像Ｐ１と同様に、画像内の被写体にみかんが含まれる画像Ｐ２の場合には、代表色が白色と算出されるので、その色の関連ワードには、「みかん」が含まれていないので、「みかん」には高いスコアは与えられない。その代わり、画像Ｐ２の索引ワードには「餅」が含まれており、これは、代表色の白色の関連ワードと一致するので、その索引ワード（「餅」）に高いスコアが与えられる。また、画像Ｐ４は、車体色がオレンジ色のトラックが主要被写体であるので、画像Ｐ４の代表色はオレンジ色となる。しかし、画像Ｐ４の索引ワードと、オレンジ色の関連ワードには、一致するものがないので、画像Ｐ４の各索引ワードには、均等にスコアが与えられる。
【００４２】
以下、上記構成による作用について、図５〜７のフローチャートを参照しながら説明する。図５に示すように、画像ＤＢへ画像を登録する際には、登録対象となる画像ファイルが記録メディアなどから取り込まれて、画像登録部２２がこれを受け付ける。索引ワードが入力された場合には、入力された索引ワードを受け付ける。この後、索引データの重み付け処理が行われる。
【００４３】
図６に示すように、重み付け処理では、画像登録部２２は、まず、登録対象の画像を解析してその画像の代表色を特徴データとして算出する。そして、関連データテーブル２９を参照して、代表色に対応する関連ワードを読み取る。さらに、読み取った関連ワードと、画像に付与された複数の索引ワードとを照合して、関連ワードと一致する索引ワードの有無を調べる。関連ワードと一致する索引ワードがある場合には、一致する索引ワードの重みが他の索引ワードの重みよりも相対的に高くなるように、重みを設定する。関連ワードと一致する索引ワードが無い場合には、各索引ワードに均等に重みを割り当てる。
【００４４】
こうした重み付け処理がなされた後、画像登録部２２は、画像と、重み付けがなれた索引ワードとを対応付けて画像ＤＢ１１へ登録する。このように、画像の特徴と各索引ワードのそれぞれとの関連性を調べて、その関連性に応じて各索引ワードの重み付けを行うようにしたから、索引データの重み付けを自動的に行うことができる。
【００４５】
図７に示すように、画像検索の際には、画像検索部２１は、検索キーワードを受け付けると、検索キーワードと、画像ＤＢ内の各画像の索引ワードと照合して、検索キーワードと一致する索引ワードを持つ画像を画像ＤＢ１１から抽出する。そして、抽出された画像が複数ある場合には、各画像に付与されているそれぞれの索引ワードの重みを比較して、重みの高い順に表示順位を決定し、決定した表示順位で縮小画像を配列して、検索結果を出力する。例えば、「みかん」という検索キーワードで検索した場合には、画像Ｐ１の方が、画像Ｐ２よりも、「みかん」の索引データの重みが高いので、画像Ｐ１が上位に表示される。
【００４６】
上記実施形態では、重みの設定方法として、画像の特徴と関連性の有無に応じて、関連性が有る索引ワードに対しては初期値の２倍の重みを与えるようにしているが、単に２倍するのではなく、例えば、複数の関連ワードと一致する索引ワードに対しては、その一致する数に応じて、重みの値を決定するというように、関連性の程度に応じて値を決定してもよい。
【００４７】
上記実施形態では、画像の特徴データとして、代表色を１色求めて、その代表色と索引ワードとの関連性を調べるようにしているが、代表色を複数求めて、各々の代表色と索引ワードとの関連性を調べるようにしてもよい。また、特徴データとしては、代表色に限らず、写し込まれている被写体の形状や色を解析して特定した被写体データや、画像の明るさ、合焦状態等などでもよい。また、それらを複数組み合わせて、各々の特徴データと索引ワードとの関連性を調べるようにしてもよい。
【００４８】
また、索引データや関連データを、ワードを含むテキストデータとしているが、テキストデータに限らず、数値データでもよい。輝度などを特徴量として表す場合には、数値データが有効である。
【００４９】
また、上記実施形態では、コンテンツとして画像を例に説明したが、この画像は、静止画に限らず、動画でもよい。また、画像に限らず、音声データや文書データであってもよい。音声データの場合には、曲調や歌詞などを解析して、その特徴データを抽出する。曲調解析によって得られた特徴データに基づいて、例えば、アップテンポ、バラードなどの関連ワードが得られ、また、歌詞解析によって得られた特徴データに基づいて、クリスマスソング、ラブソングなどの関連ワードが得られる。こうして得た関連ワードと索引ワードとを照合して、索引ワードの重み付けを行う。これにより、コンテンツの索引データに対して、コンテンツの特徴に即した重み付けを行うことができる。
【００５０】
文書データの場合には、文書内の頻出ワードなどを解析することにより、その文書のジャンルや文体などを特徴データとして抽出する。こうして得た特徴データに基づいて、例えば、小説、ビジネス、社会科学、理工系などのジャンルを表す関連ワードが得られる。こうして得た関連ワードに基づいて索引ワードの重み付けを行う。
【００５１】
上記実施形態では、索引データの重み付け処理を自動的に行う例で説明しているが、こうした自動的な重み付けと、マニュアルによる重み付けとを併用してもよい。
【００５２】
上記実施形態では、コンテンツ検索装置にコンテンツＤＢへの登録機能を設けた例で説明したが、コンテンツ検索装置からコンテンツ登録装置を分離して独立した形態で設けてもよい。また、上記実施形態では、本発明を装置の形態で説明しているが、本発明の範囲には、プログラムも含まれる。
【図面の簡単な説明】
【００５３】
【図１】画像検索装置の説明図である。
【図２】登録する画像の例を示す説明図である。
【図３】索引データテーブルの説明図である。
【図４】関連データテーブルの説明図である。
【図５】画像ＤＢへの画像登録手順を示すフローチャートである。
【図６】重み付け処理手順を示すフローチャートである。
【図７】画像検索手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００５４】
１０  画像検索装置
１１  画像ＤＢ
１２  ＣＰＵ
１９  画像検索プログラム
２１  画像検索部（コンテンツ抽出部，検索結果出力部）
２２  画像登録部（コンテンツ受付部，コンテンツ解析部，重み付け処理部，コンテンツ登録部）
２７  画像格納部
２８  索引データテーブル
２９  関連データテーブル（関連データ記憶部）
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
2008171299.tif 000006
【図５】
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【図６】
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【図７】
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