(57)【要約】【課題】複数の信号特徴量を用いる類似検索信号システムにおいて、個々の信号特徴量間の距離から総合的な類似度（距離）を求めるにあたって信号特徴量間に潜在的に存在する相関性を除去することにより検索精度の向上を実現する。【解決手段】個別特徴量ごとに算出された距離を距離間特性計算部１２により統計処理した上で補正のためのパラメータである距離間特性指標１０５を算出し、個々の特徴量間の統計特性に応じた補正処理を個別特徴量間距離補正部１３で実行する。【選択図】　　　図１
2004013307.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
問い合わせ信号となる映像または音声信号と、データベースにあらかじめ登録された複数の映像または音声信号間の距離を算出する類似度計算装置において、
前記問い合わせ信号から複数の信号特徴量を算出する問い合わせ信号特徴量抽出部と、
前記抽出した信号特徴量とデータベースに登録された個々の映像または音声信号の複数の映像特徴量からそれぞれの信号特徴量間の距離を計算する個別信号特徴量間距離算出部と、
前記個別信号特徴量間距離算出部が出力する問い合わせ信号と個々のデータベース登録信号間の個別特徴量間距離群を統計処理し、個別特徴量間距離間の統計的性質を出力する特徴量間距離特性計算部と、
前記個別信号特徴量間距離算出部が算出した個別信号特徴量間距離と前記個別特徴量間距離間の統計的性質を用いて補正個別特徴量間距離を算出する個別信号特徴量間距離補正部と、
補正された個別信号特徴量間距離から総合的な信号間類似度を求める信号間類似度算出部からなることを特徴とする類似度計算装置。
【請求項２】
類似度計算装置において、
前記信号特徴毎の距離分布状況を示す統計量が個別信号特徴量間距離間の共分散であることを特徴とする請求項１記載の類似度計算装置。
【請求項３】
類似度計算装置において、
前記個別信号特徴量間距離補正部が、個別信号特徴量間距離を要素とするベクトルと、前記共分散それぞれを正規化するための指数から前記共分散を減算したものを要素とする行列の積をとって補正された個別特徴量距離を表すベクトル量を求める処理を前記補正処理として実施することを特徴とする請求項２記載の類似度計算装置。
【請求項４】
類似度計算装置において、
前記信号特徴毎の距離分布状況を示す統計量が個別信号特徴量間距離間の相関係数であることを特徴とする請求項１記載の類似度計算装置。
【請求項５】
類似度計算装置において、
前記個別信号特徴量間距離補正部が、個別信号特徴量間距離を要素とするベクトルと、１から前記相関係数の絶対値を減算したものを要素とする行列の積をとって補正された個別特徴量距離を表すベクトル量を求める処理を前記補正処理として実施することを特徴とする請求項４記載の類似度計算装置。
【請求項６】
２つの映像または音声信号間の類似度を複数の信号特徴量と、複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標を用いて計算する類似度計算装置において、
第一の映像または音声信号の個々の信号特徴量を前記信号特徴量間の統計的性質を表す指標を用いて補正する第一の信号特徴量補正部と、
第二の映像または音声信号の個々の信号特徴量を前記信号特徴量間の統計的性質を表す指標を用いて補正する第二の信号特徴量補正部と、
第一の映像または音声信号の個々の補正化された信号特徴量と、第二の映像または音声信号の対応する補正された信号特徴量との間でそれぞれ距離計算を行う個別信号特徴量間距離算出部と、
前記個別信号特徴量間距離から総合的な信号間類似度を求める信号間類似度算出部からなることを特徴とする類似度計算装置。
【請求項７】
類似度計算装置において、
入力である複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標が信号特徴量間の共分散であることを特徴とする請求項６記載の類似度計算装置。
【請求項８】
類似度計算装置において、
個別信号特徴量補正部は、個別信号特徴量を要素とするベクトルと、前記共分散それぞれを正規化するための指数から前記共分散を減算したものを要素とする行列の積をとって補正された個別特徴量を表すベクトル量を求める処理を前記補正処理として実施することを特徴とする請求項７記載の類似度計算装置。
【請求項９】
類似度計算装置において、
入力である複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標が信号特徴量間の共分散絶対値と前記共分散を正規化する指標の差分値であることを特徴とする請求項６記載の類似度計算装置。
【請求項１０】
類似度計算装置において、
入力である複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標が信号特徴量間の相関係数であることを特徴とする請求項６記載の類似度計算装置。
【請求項１１】
類似度計算装置において、
個別信号特徴量補正部が、個別信号特徴量を要素とするベクトルと、１から前記相関係数の絶対値を減算したものを要素とする行列の積をとって補正された個別特徴量を表すベクトル量を求める処理を前記補正処理として実施することを特徴とする請求項１０記載の類似度計算装置。
【請求項１２】
類似度計算装置において、
入力である複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標が信号特徴量間の相関係数絶対値であることを特徴とする請求項６記載の類似度計算装置。
【請求項１３】
類似度計算装置において、
個別信号特徴量補正部が、個別信号特徴量を要素とするベクトルと、１から前記相関係数絶対値を減算したものを要素とする行列の積をとって補正された個別特徴量を表すベクトル量を求める処理を前記補正処理として実施することを特徴とする請求項１２記載の類似度計算装置。
【請求項１４】
類似度計算装置において、
入力である複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標が１から信号特徴量間の相関係数の絶対値を減算した値であることを特徴とする請求項６記載の類似度計算装置。
【請求項１５】
類似度計算装置において、
個別信号特徴量補正部が、個別信号特徴量を要素とするベクトルと、前記複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標を要素とする行列の積をとって補正された個別特徴量を表すベクトル量を求める処理を前記補正処理として実施することを特徴とする請求項９または請求項１４記載の類似度計算装置。
【請求項１６】
２つの映像または音声信号間の類似度を複数の信号特徴量と、複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標を用いて計算する類似度計算装置において、
第一の映像または音声信号の個々の信号特徴量と、第二の映像または音声信号の対応する信号特徴量との間でそれぞれ距離計算を行う個別信号特徴量間距離算出部と、
算出された前記信号特徴量間距離それぞれを前記複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標を用いて補正し補正された個別信号特徴量間距離を計算する個別信号特徴量間距離補正部と、
前記補正された個別信号特徴量間距離から総合的な信号間類似度を求める信号間類似度算出部からなることを特徴とする類似度計算装置。
【請求項１７】
類似度計算装置において、
入力である複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標が信号特徴量間の共分散であることを特徴とする請求項１６記載の類似度計算装置。
【請求項１８】
類似度計算装置において、
個別信号特徴量間距離補正部は、個別信号特徴量間距離を要素とするベクトルと、前記共分散それぞれを正規化するための指数から前記共分散を減算したものの絶対値を要素とする行列の積をとって補正された個別特徴量距離を表すベクトル量を求める処理を前記補正処理として実施することを特徴とする請求項１７記載の類似度計算装置。
【請求項１９】
類似度計算装置において、
入力である複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標が信号特徴量間の共分散の絶対値を前記共分散を正規化する指標から減算した値であることを特徴とする請求項１６記載の類似度計算装置。
【請求項２０】
類似度計算装置において、
入力である複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標が信号特徴量間の相関係数であることを特徴とする請求項１６記載の類似度計算装置。
【請求項２１】
類似度計算装置において、
個別信号特徴量間距離補正部が、個別信号特徴量間距離を要素とするベクトルと、１から前記相関係数の絶対値を減算したものを要素とする行列の積をとって補正された個別特徴量間距離を表すベクトル量を求める処理を前記補正処理として実施することを特徴とする請求項２０記載の類似度計算装置。
【請求項２２】
類似度計算装置において、
入力である複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標が１から信号特徴量間の相関係数を減算したものであることを特徴とする請求項１６記載の類似度計算装置。
【請求項２３】
類似度計算装置において、
個別信号特徴量間距離補正部は、個別信号特徴量間距離を要素とするベクトルと、前記複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標を要素とする行列の積をとって補正された個別特徴量距離を表すベクトル量を求める処理を前記補正処理として実施することを特徴とする請求項１９または請求項２２記載の類似度計算装置。
【請求項２４】
映像または音声信号の複数の信号特徴量を格納する映像または音声データベースのインデックスデータ生成装置において、
入力される映像または音声信号から複数の信号特徴量を抽出する信号特徴量抽出部に加えて、
抽出された特徴量と登録済みの特徴量から、個々の特徴量それぞれ間の関係を表す統計量を算出する特徴量間統計量算出部と、
前記統計量を映像データベースに出力する特徴量間統計量記録部からなることを特徴とするインデックスデータ生成装置。
【請求項２５】
インデックスデータ生成装置において、
統計量としてそれぞれの特徴量間の共分散を用いることを特徴とする請求項２４記載のインデックスデータ生成装置。
【請求項２６】
インデックスデータ生成装置において、
統計量としてそれぞれの特徴量間の共分散と前記共分散を正規化するための指標の差分絶対値を用いることを特徴とする請求項２４記載のインデックスデータ生成装置。
【請求項２７】
インデックスデータ生成装置において、
統計量として１とそれぞれの特徴量間の相関係数の差分絶対値を用いることを特徴とする請求項２４記載のインデックスデータ生成装置。
【請求項２８】
映像または音声信号の複数の信号特徴量を格納する映像または音声データベース装置において、
登録されているここの映像信号から抽出した複数の信号特徴量統計量に加えて、それぞれの特徴量間の統計的性質をあらわす指標をも格納することを特徴とする映像または音声データベース装置。
【請求項２９】
映像または音声データベース装置において、
特徴量間の統計的性質をあらわす指標として共分散を用いることを特徴とする請求項２８記載の映像または音声データベース装置。
【請求項３０】
映像または音声データベース装置において、
特徴量間の統計的性質をあらわす指標として共分散と前記共分散を正規化する指標の差分絶対値を用いることを特徴とする請求項２８記載の映像または音声データベース装置。
【請求項３１】
映像または音声データベース装置において、
特徴量の統計的性質をあらわす指標として相関係数を用いることを特徴とする請求項２８記載の映像または音声データベース装置。
【請求項３２】
映像または音声データベース装置において、
特徴量の統計的性質をあらわす指標として１と相関係数の差分絶対値を用いることを特徴とする請求項３１記載の映像または音声データベース装置。
【請求項３３】
問い合わせ信号となる映像または音声信号と、データベースにあらかじめ登録された複数の映像または音声信号間の距離を算出する類似度計方法において、
前記問い合わせ信号から複数の信号特徴量を算出する問い合わせ信号特徴量抽出過程と、
前記抽出した信号特徴量とデータベースに登録された個々の映像または音声信号の複数の映像特徴量からそれぞれの信号特徴量間の距離を計算する個別信号特徴量間距離算出過程と、
前記個別信号特徴量間距離算出過程が出力する問い合わせ信号と個々のデータベース登録信号間の個別特徴量間距離群を統計処理し、個別特徴量間距離間の統計的性質を出力する特徴量間距離特性計算過程と、
前記個別信号特徴量間距離算出過程が算出した個別信号特徴量間距離と前記個別特徴量間距離間の統計的性質を用いて補正個別特徴量間距離を算出する個別信号特徴量間距離補正過程と、
補正された個別信号特徴量間距離から総合的な信号間類似度を求める信号間類似度算出過程からなることを特徴とする類似度計算方法。
【請求項３４】
類似度計算方法において、
前記信号特徴毎の距離分布状況を示す統計量が個別信号特徴量間距離間の共分散であることを特徴とする請求項３３記載の類似度計算方法。
【請求項３５】
類似度計算方法において、
前記個別信号特徴量間距離補正過程が、個別信号特徴量間距離を要素とするベクトルと、前記共分散それぞれを正規化するための指数から前記共分散を減算したものを要素とする行列の積をとって補正された個別特徴量距離を表すベクトル量を求める処理を前記補正処理として実施することを特徴とする請求項３４記載の類似度計算方法。
【請求項３６】
類似度計算方法において、
前記信号特徴毎の距離分布状況を示す統計量が個別信号特徴量間距離間の相関係数であることを特徴とする請求項３３記載の類似度計算方法。
【請求項３７】
類似度計算方法において、
前記個別信号特徴量間距離補正過程が、個別信号特徴量間距離を要素とするベクトルと、１から前記相関係数の絶対値を減算したものを要素とする行列の積をとって補正された個別特徴量距離を表すベクトル量を求める処理を前記補正処理として実施することを特徴とする請求項３６記載の類似度計算方法。
【請求項３８】
２つの映像または音声信号間の類似度を複数の信号特徴量と、複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標を用いて計算する類似度計算方法において、
第一の映像または音声信号の個々の信号特徴量を前記信号特徴量間の統計的性質を表す指標を用いて補正する第一の信号特徴量補正過程と、
第二の映像または音声信号の個々の信号特徴量を前記信号特徴量間の統計的性質を表す指標を用いて補正する第二の信号特徴量補正過程と、
第一の映像または音声信号の個々の補正化された信号特徴量と、第二の映像または音声信号の対応する補正された信号特徴量との間でそれぞれ距離計算を行う個別信号特徴量間距離算出過程と、
前記個別信号特徴量間距離から総合的な信号間類似度を求める信号間類似度算出部からなることを特徴とする類似度計算方法。
【請求項３９】
類似度計算方法において、
入力である複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標が信号特徴量間の共分散であることを特徴とする請求項３８記載の類似度計算方法。
【請求項４０】
類似度計算方法において、
個別信号特徴量補正過程は、個別信号特徴量を要素とするベクトルと、前記共分散それぞれを正規化するための指数から前記共分散を減算したものを要素とする行列の積をとって補正された個別特徴量を表すベクトル量を求める処理を前記補正処理として実施することを特徴とする請求項３９記載の類似度計算方法。
【請求項４１】
類似度計算方法において、
入力である複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標が信号特徴量間の共分散絶対値と前記共分散を正規化する指標の差分値であることを特徴とする請求項３８記載の類似度計算方法。
【請求項４２】
類似度計算方法において、
入力である複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標が信号特徴量間の相関係数であることを特徴とする請求項３８記載の類似度計算方法。
【請求項４３】
類似度計算方法において、
個別信号特徴量補正過程が、個別信号特徴量を要素とするベクトルと、１から前記相関係数の絶対値を減算したものを要素とする行列の積をとって補正された個別特徴量を表すベクトル量を求める処理を前記補正処理として実施することを特徴とする請求項４２記載の類似度計算方法。
【請求項４４】
類似度計算方法において、
入力である複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標が信号特徴量間の相関係数絶対値であることを特徴とする請求項３８記載の類似度計算方法。
【請求項４５】
類似度計算方法において、
個別信号特徴量補正過程が、個別信号特徴量を要素とするベクトルと、１から前記相関係数絶対値を減算したものを要素とする行列の積をとって補正された個別特徴量を表すベクトル量を求める処理を前記補正処理として実施することを特徴とする請求項４４記載の類似度計算方法。
【請求項４６】
類似度計算方法において、
入力である複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標が１から信号特徴量間の相関係数の絶対値を減算した値であることを特徴とする請求項３８記載の類似度計算方法。
【請求項４７】
類似度計算方法において、
個別信号特徴量補正過程が、個別信号特徴量を要素とするベクトルと、前記複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標を要素とする行列の積をとって補正された個別特徴量を表すベクトル量を求める処理を前記補正処理として実施することを特徴とする請求項４１または請求項４６記載の類似度計算方法。
【請求項４８】
２つの映像または音声信号間の類似度を複数の信号特徴量と、複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標を用いて計算する類似度計算方法において、
第一の映像または音声信号の個々の信号特徴量と、第二の映像または音声信号の対応する信号特徴量との間でそれぞれ距離計算を行う個別信号特徴量間距離算出過程と、
算出された前記信号特徴量間距離それぞれを前記複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標を用いて補正し補正された個別信号特徴量間距離を計算する個別信号特徴量間距離補正過程と、
前記補正された個別信号特徴量間距離から総合的な信号間類似度を求める信号間類似度算出過程からなることを特徴とする類似度計算方法。
【請求項４９】
類似度計算方法において、
入力である複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標が信号特徴量間の共分散であることを特徴とする請求項４８記載の類似度計算方法。
【請求項５０】
類似度計算方法において、
個別信号特徴量間距離補正過程は、個別信号特徴量間距離を要素とするベクトルと、前記共分散それぞれを正規化するための指数から前記共分散を減算したものの絶対値を要素とする行列の積をとって補正された個別特徴量距離を表すベクトル量を求める処理を前記補正処理として実施することを特徴とする請求項４７記載の類似度計算方法。
【請求項５１】
類似度計算方法において、
入力である複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標が信号特徴量間の共分散の絶対値を前記共分散を正規化する指標から減算した値であることを特徴とする請求項４８記載の類似度計算方法。
【請求項５２】
類似度計算方法において、
入力である複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標が信号特徴量間の相関係数であることを特徴とする請求項４８記載の類似度計算方法。
【請求項５３】
類似度計算方法において、
個別信号特徴量間距離補正過程が、個別信号特徴量間距離を要素とするベクトルと、１から前記相関係数の絶対値を減算したものを要素とする行列の積をとって補正された個別特徴量間距離を表すベクトル量を求める処理を前記補正処理として実施することを特徴とする請求項５２記載の類似度計算方法。
【請求項５４】
類似度計算方法において、
入力である複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標が１から信号特徴量間の相関係数を減算したものであることを特徴とする請求項４８記載の類似度計算方法。
【請求項５５】
類似度計算方法において、
個別信号特徴量間距離補正過程は、個別信号特徴量間距離を要素とするベクトルと、前記複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標を要素とする行列の積をとって補正された個別特徴量距離を表すベクトル量を求める処理を前記補正処理として実施することを特徴とする請求項５１または請求項５４記載の類似度計算方法。
【請求項５６】
映像または音声信号の複数の信号特徴量を格納する映像または音声データベースのインデックスデータ生成方法において、
入力される映像または音声信号から複数の信号特徴量を抽出する信号特徴量抽出過程に加えて、
抽出された特徴量と登録済みの特徴量から、個々の特徴量それぞれ間の関係を表す統計量を算出する特徴量間統計量算出過程と、
前記統計量を映像データベースに出力する特徴量間統計量記録過程からなることを特徴とするインデックスデータ生成方法。
【請求項５７】
インデックスデータ生成方法において、
統計量としてそれぞれの特徴量間の共分散を用いることを特徴とする請求項５６記載のインデックスデータ生成方法。
【請求項５８】
インデックスデータ生成方法において、
統計量としてそれぞれの特徴量間の共分散と前記共分散を正規化するための指標の差分絶対値を用いることを特徴とする請求項５６記載のインデックスデータ生成方法。
【請求項５９】
インデックスデータ生成方法において、
統計量として１とそれぞれの特徴量間の相関係数の差分絶対値を用いることを特徴とする請求項５６記載のインデックスデータ生成方法。
【請求項６０】
映像または音声信号の複数の信号特徴量を格納する映像または音声信号の内容表現データ記憶装置において、
登録されているここの映像信号から抽出した複数の信号特徴量統計量に加えて、それぞれの特徴量間の統計的性質をあらわす指標をも格納することを特徴とする映像または音声信号の内容表現データ記憶装置。
【請求項６１】
映像または音声信号の内容表現データ記憶装置において、特徴量間の統計的性質をあらわす指標として共分散を用いることを特徴とする請求項６０記載の映像または音声内容表現データ記憶装置。
【請求項６２】
映像または音声信号の内容表現データ記憶装置において、特徴量間の統計的性質をあらわす指標として共分散と前記共分散を正規化する指標の差分絶対値を用いることを特徴とする請求項６０記載の映像または音声内容表現データ記憶装置。
【請求項６３】
映像または音声内容表現データ記憶装置において、
特徴量の統計的性質をあらわす指標として相関係数を用いることを特徴とする請求項６０記載の映像または音声内容表現データ記憶装置。
【請求項６４】
映像または音声内容表現データ記憶装置において、
特徴量の統計的性質をあらわす指標として１から相関係数を減算したものを用いることを特徴とする請求項６０記載の映像または音声内容表現データ記憶装置。
【請求項６５】
請求項３３から請求項５９記載の類似度計算方法または信号特徴量インデックス作成方法を格納したことを特徴とする記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、類似度計算装置、インデックスデータ生成装置、映像または音声データベース装置、類似度計算方法、インデックスデータ生成方法、内容表現データ記憶装置、および、記録媒体に関し、特に、複数の信号特徴量を用いる類似度計算装置、インデックスデータ生成装置、映像または音声データベース装置、類似度計算方法、インデックスデータ生成方法、内容表現データ記憶装置、および、記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
映像または音声信号の特徴をインデックス信号としてデータベースに格納し、インデックス信号間の距離を測ることによって映像または音声信号間の類似度をもとめ、これにより類似映像・音声検索を実装する方式が広く使われている。インデックス信号として利用可能な信号特徴量には様々なものがあり、それらを複数利用することによって類似判定精度を高めることができる。複数の信号特徴量を用いる手法として例えば、特開２０００−２８５１４１、特開２０００−１６３５７６、特開２０００−０４８１８１、特開平１１−０３９３２５、特開平０９−２０４４４０、特開平０９−１０１９７０があげられる。なお以下では類似度の代わりに一般に広く使われる距離測定（どのくらい似ていないかを示す）によって代用する。例えば距離の逆数をとることによって類似度を求めることが可能である。
特開２０００−２８５１４１では、複数の利用可能な信号特徴の種別を利用者に提示して、それらの中から利用者が選択したものを用いる。距離判定においては、選択した信号特徴量それぞれの信号特徴量間距離を合計することによって総合的な類似度を算出する。算出に際しては、それぞれの個別信号特徴量の重要性が異なることから、ユーザによって重みづけという概念を導入することを許容している。
特開２０００−１６３５７６は、これとは少し異なる概念の元に設計されており、映像信号を領域分割した上で、個々の領域ごとに特徴量を計算し、それらを領域面積により重み付け加算することによって全体的な距離を計算している。この例では、特開２０００−２８５１４１でユーザに一任した重要度判定を領域の面積により自動計算することが特徴となっている。特開平１１−０３９３２５は、重み付けに学習効果を導入するもので学習過程を通してユーザが好ましいと望むように重み付けを設定している。特開平０９−２０４４４０も同様の考え方に基づくもので事前学習を行う代わりに検索結果を表示したもののうちどれをユーザが選択したかを追跡し、ユーザが重要視していると考えられる特徴量に対して重みをつける。とく開閉０９−１０１９７０もまったく同様の構図の上で設計されており、重みを次第に重くすることによって、過度の重み付けを防いでおり、学習をリアルタイムに実施することと等価である。
特開２０００−０４８１８１も自動的な重み付けを工夫する手法で、問い合わせ画像の彩度及びテクスチャ強度に比例して重み付け値を設定している。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
これらの手法は複数の特徴量を併用する場合の相互関係を重み付けという概念で規定する手法であり、類似度判定に用いる複数の特徴量が完全に独立である場合には問題なく動作する。しかしながら、例えば多数の信号特徴量を国際標準規格として規定しているアイ・エス・オー、アイ・イー・シー１５９３８マルチメディア・コンテンツ・ディスクリプション・インタフェイス（ＩＳＯ／ＩＥＣ　１５９３８　Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ　Ｃｏｎｔｅｎｔ　ＤｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎＩｎｔｅｒｆａｃｅ）では、『色』という特徴を様々な側面から評価する複数の信号特徴量を規定しており、これらは異なった特徴ではあるものの完全に独立ではない。これら完全には独立でない特徴量間に重み付けを適切にする手法についてはいまだ提供されていない。
【０００４】
複数の特徴量を用いる類似検索システムにおいて、完全に独立ではない（特徴量空間が直交していない）特徴量間の適切な重みつけ手法を提供することにある。
【０００５】
一般に特徴量空間を理論解析により完全に直交化させることはきわめて困難である。そこで本発明は特徴量間の統計的性質に着目し個々の特徴量空間内でのポジショニングがどのくらい似ているかという情報を持って自動的に適切な重み付け（補正処理）を実現する。また、本発明は、　補正処理を実施する手法として特徴量空間で行う手法と距離空間で行う手法の２種類を提供し、アプリケーションが要求する装置規模、計算リソース、精度に応じてこれらの使い分けを可能にすることを特徴とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明の第１の類似度計算装置は、問い合わせ信号となる映像または音声信号と、データベースにあらかじめ登録された複数の映像または音声信号間の距離を算出する類似度計算装置において、前記問い合わせ信号から複数の信号特徴量を算出する問い合わせ信号特徴量抽出部と、前記抽出した信号特徴量とデータベースに登録された個々の映像または音声信号の複数の映像特徴量からそれぞれの信号特徴量間の距離を計算する個別信号特徴量間距離算出部と、前記個別信号特徴量間距離算出部が出力する問い合わせ信号と個々のデータベース登録信号間の個別特徴量間距離群を統計処理し、個別特徴量間距離間の統計的性質を出力する特徴量間距離特性計算部と、前記個別信号特徴量間距離算出部が算出した個別信号特徴量間距離と前記個別特徴量間距離間の統計的性質を用いて補正個別特徴量間距離を算出する個別信号特徴量間距離補正部と、補正された個別信号特徴量間距離から総合的な信号間類似度を求める信号間類似度算出部からなることを特徴とする。
【０００７】
本発明の第２の類似度計算装置は、前記第１の類似度計算装置であって、類似度計算装置において、前記信号特徴毎の距離分布状況を示す統計量が個別信号特徴量間距離間の共分散であることを特徴とする。
【０００８】
本発明の第３の類似度計算装置は、前記第２の類似度計算装置であって、類似度計算装置において、前記個別信号特徴量間距離補正部が、個別信号特徴量間距離を要素とするベクトルと、前記共分散それぞれを正規化するための指数から前記共分散を減算したものを要素とする行列の積をとって補正された個別特徴量距離を表すベクトル量を求める処理を前記補正処理として実施することを特徴とする。
【０００９】
本発明の第４の類似度計算装置は、前記第１の類似度計算装置であって、類似度計算装置において、前記信号特徴毎の距離分布状況を示す統計量が個別信号特徴量間距離間の相関係数であることを特徴とする。
【００１０】
本発明の第５の類似度計算装置は、前記第４の類似度計算装置であって、類似度計算装置において、前記個別信号特徴量間距離補正部が、個別信号特徴量間距離を要素とするベクトルと、１から前記相関係数の絶対値を減算したものを要素とする行列の積をとって補正された個別特徴量距離を表すベクトル量を求める処理を前記補正処理として実施することを特徴とする。
【００１１】
本発明の第６の類似度計算装置は、２つの映像または音声信号間の類似度を複数の信号特徴量と、複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標を用いて計算する類似度計算装置において、第一の映像または音声信号の個々の信号特徴量を前記信号特徴量間の統計的性質を表す指標を用いて補正する第一の信号特徴量補正部と、第二の映像または音声信号の個々の信号特徴量を前記信号特徴量間の統計的性質を表す指標を用いて補正する第二の信号特徴量補正部と、第一の映像または音声信号の個々の補正化された信号特徴量と、第二の映像または音声信号の対応する補正された信号特徴量との間でそれぞれ距離計算を行う個別信号特徴量間距離算出部と、前記個別信号特徴量間距離から総合的な信号間類似度を求める信号間類似度算出部からなることを特徴とする。
【００１２】
本発明の第７の類似度計算装置は、前記第６の類似度計算装置であって、類似度計算装置において、入力である複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標が信号特徴量間の共分散であることを特徴とする。
【００１３】
本発明の第８の類似度計算装置は、前記第７の類似度計算装置であって、類似度計算装置において、個別信号特徴量補正部は、個別信号特徴量を要素とするベクトルと、前記共分散それぞれを正規化するための指数から前記共分散を減算したものを要素とする行列の積をとって補正された個別特徴量を表すベクトル量を求める処理を前記補正処理として実施することを特徴とする。
【００１４】
本発明の第９の類似度計算装置は、前記第６の類似度計算装置であって、類似度計算装置において、入力である複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標が信号特徴量間の共分散絶対値と前記共分散を正規化する指標の差分値であることを特徴とする。
【００１５】
本発明の第１０の類似度計算装置は、前記第６の類似度計算装置であって、類似度計算装置において、入力である複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標が信号特徴量間の相関係数であることを特徴とする。
【００１６】
本発明の第１１の類似度計算装置は、前記第１０の類似度計算装置であって、類似度計算装置において、個別信号特徴量補正部が、個別信号特徴量を要素とするベクトルと、１から前記相関係数の絶対値を減算したものを要素とする行列の積をとって補正された個別特徴量を表すベクトル量を求める処理を前記補正処理として実施することを特徴とする。
【００１７】
本発明の第１２の類似度計算装置は、前記第６の類似度計算装置であって、類似度計算装置において、入力である複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標が信号特徴量間の相関係数絶対値であることを特徴とする。
【００１８】
本発明の第１３の類似度計算装置は、前記第１２の類似度計算装置であって、類似度計算装置において、個別信号特徴量補正部が、個別信号特徴量を要素とするベクトルと、１から前記相関係数絶対値を減算したものを要素とする行列の積をとって補正された個別特徴量を表すベクトル量を求める処理を前記補正処理として実施することを特徴とする。
【００１９】
本発明の第１４の類似度計算装置は、前記第６の類似度計算装置であって、類似度計算装置において、入力である複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標が１から信号特徴量間の相関係数の絶対値を減算した値であることを特徴とする。
【００２０】
本発明の第１５の類似度計算装置は、前記第９または請求項第１４の類似度計算装置であって、類似度計算装置において、個別信号特徴量補正部が、個別信号特徴量を要素とするベクトルと、前記複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標を要素とする行列の積をとって補正された個別特徴量を表すベクトル量を求める処理を前記補正処理として実施することを特徴とする。
【００２１】
本発明の第１６の類似度計算装置は、２つの映像または音声信号間の類似度を複数の信号特徴量と、複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標を用いて計算する類似度計算装置において、第一の映像または音声信号の個々の信号特徴量と、第二の映像または音声信号の対応する信号特徴量との間でそれぞれ距離計算を行う個別信号特徴量間距離算出部と、算出された前記信号特徴量間距離それぞれを前記複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標を用いて補正し補正された個別信号特徴量間距離を計算する個別信号特徴量間距離補正部と、前記補正された個別信号特徴量間距離から総合的な信号間類似度を求める信号間類似度算出部からなることを特徴とする。
【００２２】
本発明の第１７の類似度計算装置は、前記第１６の類似度計算装置であって、類似度計算装置において、入力である複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標が信号特徴量間の共分散であることを特徴とする。
【００２３】
本発明の第１８の類似度計算装置は、前記第１７の類似度計算装置であって、類似度計算装置において、個別信号特徴量間距離補正部は、個別信号特徴量間距離を要素とするベクトルと、前記共分散それぞれを正規化するための指数から前記共分散を減算したものの絶対値を要素とする行列の積をとって補正された個別特徴量距離を表すベクトル量を求める処理を前記補正処理として実施することを特徴とする。
【００２４】
本発明の第１９の類似度計算装置は、前記第１６の類似度計算装置であって、類似度計算装置において、入力である複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標が信号特徴量間の共分散の絶対値を前記共分散を正規化する指標から減算した値であることを特徴とする。
【００２５】
本発明の第２０の類似度計算装置は、前記第１６の類似度計算装置であって、類似度計算装置において、入力である複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標が信号特徴量間の相関係数であることを特徴とする。
【００２６】
本発明の第２１の類似度計算装置は、前記第２０の類似度計算装置であって、類似度計算装置において、個別信号特徴量間距離補正部が、個別信号特徴量間距離を要素とするベクトルと、１から前記相関係数の絶対値を減算したものを要素とする行列の積をとって補正された個別特徴量間距離を表すベクトル量を求める処理を前記補正処理として実施することを特徴とする。
【００２７】
本発明の第２２の類似度計算装置は、前記第１６の類似度計算装置であって、類似度計算装置において、入力である複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標が１から信号特徴量間の相関係数を減算したものであることを特徴とする。
【００２８】
本発明の第２３の類似度計算装置は、前記第１９または請求項第２２の類似度計算装置であって、類似度計算装置において、個別信号特徴量間距離補正部は、個別信号特徴量間距離を要素とするベクトルと、前記複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標を要素とする行列の積をとって補正された個別特徴量距離を表すベクトル量を求める処理を前記補正処理として実施することを特徴とする。
【００２９】
本発明の第１のインデックスデータ生成装置は、映像または音声信号の複数の信号特徴量を格納する映像または音声データベースのインデックスデータ生成装置において、入力される映像または音声信号から複数の信号特徴量を抽出する信号特徴量抽出部に加えて、抽出された特徴量と登録済みの特徴量から、個々の特徴量それぞれ間の関係を表す統計量を算出する特徴量間統計量算出部と、前記統計量を映像データベースに出力する特徴量間統計量記録部からなることを特徴とする。
【００３０】
本発明の第２のインデックスデータ生成装置は、前記第１のインデックスデータ生成装置であって、インデックスデータ生成装置において、統計量としてそれぞれの特徴量間の共分散を用いることを特徴とする。
【００３１】
本発明の第３のインデックスデータ生成装置は、前記第１のインデックスデータ生成装置であって、インデックスデータ生成装置において、統計量としてそれぞれの特徴量間の共分散と前記共分散を正規化するための指標の差分絶対値を用いることを特徴とする。
【００３２】
本発明の第４のインデックスデータ生成装置は、前記第１のインデックスデータ生成装置であって、インデックスデータ生成装置において、統計量として１とそれぞれの特徴量間の相関係数の差分絶対値を用いることを特徴とする。
【００３３】
本発明の第１の映像または音声データベース装置は、映像または音声信号の複数の信号特徴量を格納する映像または音声データベース装置において、登録されているここの映像信号から抽出した複数の信号特徴量統計量に加えて、それぞれの特徴量間の統計的性質をあらわす指標をも格納することを特徴とする。
【００３４】
本発明の第２の映像または音声データベース装置は、前記第１の映像または音声データベース装置であって、映像または音声データベース装置において、特徴量間の統計的性質をあらわす指標として共分散を用いることを特徴とする。
【００３５】
本発明の第３の映像または音声データベース装置は、前記第１の映像または音声データベース装置であって、映像または音声データベース装置において、特徴量間の統計的性質をあらわす指標として共分散と前記共分散を正規化する指標の差分絶対値を用いることを特徴とする。
【００３６】
本発明の第４の映像または音声データベース装置は、前記第１の映像または音声データベース装置であって、映像または音声データベース装置において、特徴量の統計的性質をあらわす指標として相関係数を用いることを特徴とする。
【００３７】
本発明の第５の映像または音声データベース装置は、前記第４の映像または音声データベース装置であって、映像または音声データベース装置において、特徴量の統計的性質をあらわす指標として１と相関係数の差分絶対値を用いることを特徴とする。
【００３８】
本発明の第１の類似度計算方法は、問い合わせ信号となる映像または音声信号と、データベースにあらかじめ登録された複数の映像または音声信号間の距離を算出する類似度計方法において、前記問い合わせ信号から複数の信号特徴量を算出する問い合わせ信号特徴量抽出過程と、前記抽出した信号特徴量とデータベースに登録された個々の映像または音声信号の複数の映像特徴量からそれぞれの信号特徴量間の距離を計算する個別信号特徴量間距離算出過程と、前記個別信号特徴量間距離算出過程が出力する問い合わせ信号と個々のデータベース登録信号間の個別特徴量間距離群を統計処理し、個別特徴量間距離間の統計的性質を出力する特徴量間距離特性計算過程と、前記個別信号特徴量間距離算出過程が算出した個別信号特徴量間距離と前記個別特徴量間距離間の統計的性質を用いて補正個別特徴量間距離を算出する個別信号特徴量間距離補正過程と、補正された個別信号特徴量間距離から総合的な信号間類似度を求める信号間類似度算出過程からなることを特徴とする。
【００３９】
本発明の第２の類似度計算方法は、前記第１の類似度計算方法であって、類似度計算方法において、前記信号特徴毎の距離分布状況を示す統計量が個別信号特徴量間距離間の共分散であることを特徴とする。
【００４０】
本発明の第３の類似度計算方法は、前記第２の類似度計算方法であって、類似度計算方法において、前記個別信号特徴量間距離補正過程が、個別信号特徴量間距離を要素とするベクトルと、前記共分散それぞれを正規化するための指数から前記共分散を減算したものを要素とする行列の積をとって補正された個別特徴量距離を表すベクトル量を求める処理を前記補正処理として実施することを特徴とする。
【００４１】
本発明の第４の類似度計算方法は、前記第１の類似度計算方法であって、類似度計算方法において、前記信号特徴毎の距離分布状況を示す統計量が個別信号特徴量間距離間の相関係数であることを特徴とする。
【００４２】
本発明の第５の類似度計算方法は、前記第４の類似度計算方法であって、類似度計算方法において、前記個別信号特徴量間距離補正過程が、個別信号特徴量間距離を要素とするベクトルと、１から前記相関係数の絶対値を減算したものを要素とする行列の積をとって補正された個別特徴量距離を表すベクトル量を求める処理を前記補正処理として実施することを特徴とする。
【００４３】
本発明の第６の類似度計算方法は、２つの映像または音声信号間の類似度を複数の信号特徴量と、複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標を用いて計算する類似度計算方法において、第一の映像または音声信号の個々の信号特徴量を前記信号特徴量間の統計的性質を表す指標を用いて補正する第一の信号特徴量補正過程と、第二の映像または音声信号の個々の信号特徴量を前記信号特徴量間の統計的性質を表す指標を用いて補正する第二の信号特徴量補正過程と、第一の映像または音声信号の個々の補正化された信号特徴量と、第二の映像または音声信号の対応する補正された信号特徴量との間でそれぞれ距離計算を行う個別信号特徴量間距離算出過程と、前記個別信号特徴量間距離から総合的な信号間類似度を求める信号間類似度算出部からなることを特徴とする。
【００４４】
本発明の第７の類似度計算方法は、前記第６の類似度計算方法であって、類似度計算方法において、入力である複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標が信号特徴量間の共分散であることを特徴とする。
【００４５】
本発明の第８の類似度計算方法は、前記第７の類似度計算方法であって、類似度計算方法において、個別信号特徴量補正過程は、個別信号特徴量を要素とするベクトルと、前記共分散それぞれを正規化するための指数から前記共分散を減算したものを要素とする行列の積をとって補正された個別特徴量を表すベクトル量を求める処理を前記補正処理として実施することを特徴とする。
【００４６】
本発明の第９の類似度計算方法は、前記第６の類似度計算方法であって、類似度計算方法において、入力である複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標が信号特徴量間の共分散絶対値と前記共分散を正規化する指標の差分値であることを特徴とする。
【００４７】
本発明の第１０の類似度計算方法は、前記第６の類似度計算方法であって、類似度計算方法において、入力である複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標が信号特徴量間の相関係数であることを特徴とする。
【００４８】
本発明の第１１の類似度計算方法は、前記第１０の類似度計算方法であって、類似度計算方法において、個別信号特徴量補正過程が、個別信号特徴量を要素とするベクトルと、１から前記相関係数の絶対値を減算したものを要素とする行列の積をとって補正された個別特徴量を表すベクトル量を求める処理を前記補正処理として実施することを特徴とする。
【００４９】
本発明の第１２の類似度計算方法は、前記第６の類似度計算方法であって、類似度計算方法において、入力である複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標が信号特徴量間の相関係数絶対値であることを特徴とする。
【００５０】
本発明の第１３の類似度計算方法は、前記第１２の類似度計算方法であって、類似度計算方法において、個別信号特徴量補正過程が、個別信号特徴量を要素とするベクトルと、１から前記相関係数絶対値を減算したものを要素とする行列の積をとって補正された個別特徴量を表すベクトル量を求める処理を前記補正処理として実施することを特徴とする。
【００５１】
本発明の第１４の類似度計算方法は、前記第６の類似度計算方法であって、類似度計算方法において、入力である複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標が１から信号特徴量間の相関係数の絶対値を減算した値であることを特徴とする。
【００５２】
本発明の第１５の類似度計算方法は、前記第９または請求項第１４の類似度計算方法であって、類似度計算方法において、個別信号特徴量補正過程が、個別信号特徴量を要素とするベクトルと、前記複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標を要素とする行列の積をとって補正された個別特徴量を表すベクトル量を求める処理を前記補正処理として実施することを特徴とする。
【００５３】
本発明の第１６の類似度計算方法は、２つの映像または音声信号間の類似度を複数の信号特徴量と、複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標を用いて計算する類似度計算方法において、第一の映像または音声信号の個々の信号特徴量と、第二の映像または音声信号の対応する信号特徴量との間でそれぞれ距離計算を行う個別信号特徴量間距離算出過程と、算出された前記信号特徴量間距離それぞれを前記複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標を用いて補正し補正された個別信号特徴量間距離を計算する個別信号特徴量間距離補正過程と、前記補正された個別信号特徴量間距離から総合的な信号間類似度を求める信号間類似度算出過程からなることを特徴とする。
【００５４】
本発明の第１７の類似度計算方法は、前記第１６の類似度計算方法であって、類似度計算方法において、入力である複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標が信号特徴量間の共分散であることを特徴とする。
【００５５】
本発明の第１８の類似度計算方法は、前記第１５の類似度計算方法であって、類似度計算方法において、個別信号特徴量間距離補正過程は、個別信号特徴量間距離を要素とするベクトルと、前記共分散それぞれを正規化するための指数から前記共分散を減算したものの絶対値を要素とする行列の積をとって補正された個別特徴量距離を表すベクトル量を求める処理を前記補正処理として実施することを特徴とする。
【００５６】
本発明の第１９の類似度計算方法は、前記第１６の類似度計算方法であって、類似度計算方法において、入力である複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標が信号特徴量間の共分散の絶対値を前記共分散を正規化する指標から減算した値であることを特徴とする。
【００５７】
本発明の第２０の類似度計算方法は、前記第１６の類似度計算方法であって、類似度計算方法において、入力である複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標が信号特徴量間の相関係数であることを特徴とする。
【００５８】
本発明の第２１の類似度計算方法は、前記第２０の類似度計算方法であって、類似度計算方法において、個別信号特徴量間距離補正過程が、個別信号特徴量間距離を要素とするベクトルと、１から前記相関係数の絶対値を減算したものを要素とする行列の積をとって補正された個別特徴量間距離を表すベクトル量を求める処理を前記補正処理として実施することを特徴とする。
【００５９】
本発明の第２２の類似度計算方法は、前記第１６の類似度計算方法であって、類似度計算方法において、入力である複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標が１から信号特徴量間の相関係数を減算したものであることを特徴とする。
【００６０】
本発明の第２３の類似度計算方法は、前記第１９または請求項第２２の類似度計算方法であって、類似度計算方法において、個別信号特徴量間距離補正過程は、個別信号特徴量間距離を要素とするベクトルと、前記複数の信号特徴量間の統計的性質をあらわす指標を要素とする行列の積をとって補正された個別特徴量距離を表すベクトル量を求める処理を前記補正処理として実施することを特徴とする。
【００６１】
本発明の第１のインデックスデータ生成方法は、映像または音声信号の複数の信号特徴量を格納する映像または音声データベースのインデックスデータ生成方法において、入力される映像または音声信号から複数の信号特徴量を抽出する信号特徴量抽出過程に加えて、抽出された特徴量と登録済みの特徴量から、個々の特徴量それぞれ間の関係を表す統計量を算出する特徴量間統計量算出過程と、前記統計量を映像データベースに出力する特徴量間統計量記録過程からなることを特徴とする。
【００６２】
本発明の第２のインデックスデータ生成方法は、前記第１のインデックスデータ生成方法であって、インデックスデータ生成方法において、統計量としてそれぞれの特徴量間の共分散を用いることを特徴とする。
【００６３】
本発明の第３のインデックスデータ生成方法は、前記第１のインデックスデータ生成方法であって、インデックスデータ生成方法において、統計量としてそれぞれの特徴量間の共分散と前記共分散を正規化するための指標の差分絶対値を用いることを特徴とする。
【００６４】
本発明の第４のインデックスデータ生成方法は、前記第１のインデックスデータ生成方法であって、インデックスデータ生成方法において、統計量として１とそれぞれの特徴量間の相関係数の差分絶対値を用いることを特徴とする。
【００６５】
本発明の映像または音声信号の内容表現データ記憶装置は、映像または音声信号の複数の信号特徴量を格納する映像または音声信号の内容表現データ記憶装置において、登録されているここの映像信号から抽出した複数の信号特徴量統計量に加えて、それぞれの特徴量間の統計的性質をあらわす指標をも格納することを特徴とする。
【００６６】
本発明の第１の映像または音声内容表現データ記憶装置は、前記第１の映像または音声内容表現データ記憶装置であって、映像または音声信号の内容表現データ記憶装置において、特徴量間の統計的性質をあらわす指標として共分散を用いることを特徴とする。
【００６７】
本発明の第２の映像または音声内容表現データ記憶装置は、前記第１の映像または音声内容表現データ記憶装置であって、映像または音声信号の内容表現データ記憶装置において、特徴量間の統計的性質をあらわす指標として共分散と前記共分散を正規化する指標の差分絶対値を用いることを特徴とする。
【００６８】
本発明の第３の映像または音声内容表現データ記憶装置は、前記第１の映像または音声内容表現データ記憶装置であって、映像または音声内容表現データ記憶装置において、特徴量の統計的性質をあらわす指標として相関係数を用いることを特徴とする。
【００６９】
本発明の第４の映像または音声内容表現データ記憶装置は、前記第１の映像または音声内容表現データ記憶装置であって、映像または音声内容表現データ記憶装置において、特徴量の統計的性質をあらわす指標として１から相関係数を減算したものを用いることを特徴とする。
【００７０】
本発明の記憶媒体は、前記類似度計算方法または信号特徴量インデックス作成方法を格納したことを特徴とする。
【００７１】
【発明の実施の形態】
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。図１は距離空間で特徴量の補正を行う手法の一実施例である。
【００７２】
この実施例は問い合わせ信号１０１とデータベース登録済みである登録信号特徴量１０３から登録されている信号と問い合わせ信号の間の信号類似度１０７（距離）を出力するもので、信号特徴量抽出部１０、個別特徴量間距離算出部１１、距離間特性計算部１２、個別特徴量間距離補正部１３、信号類似度算出部１４からなる。
【００７３】
信号特徴量抽出部１０は、問い合わせ信号から複数種類の問い合わせ信号特徴量１０２を抽出する。以下、抽出されたＮ種類の特徴量を｛Ｆｉ：　（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ）｝　とする。個々の特徴量としては、たとえばアイ・エス・オー、アイ・イー・シー１５９３８マルチメディア・コンテンツ・ディスクリプション・インタフェイス（ＩＳＯ／ＩＥＣ　１５９３８　Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ　Ｃｏｎｔｅｎｔ　Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）に記載の信号特徴量を利用することができる。個々の信号特徴量がベクトル量である場合には、スカラ量であるその構成要素それぞれを「個々の信号特徴量」として独立に扱ってもよい。データベースにはＭ個の登録信号それぞれに対する特徴量である登録信号特徴量１０３｛Ｇ（ｊ）ｉ：（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ）（ｊ＝１，２，・・・，Ｍ）｝が登録されており、個別特徴量間距離算出部１１は、抽出された問い合わせ信号特徴量１０２と、登録信号特徴量１０３の間で、それぞれの特徴量の種類ごとに距離計算を行う。この結果得られる個別特徴量間距離１０４を｛ｄ（問い合わせ信号、第ｊ登録信号）ｉ：（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ）（ｊ＝１，２，・・・，Ｍ）｝と表記する。個別特徴量間距離１０４は、距離間特性計算部１２と個別特徴量間距離補正部１３に送られる。距離間特性計算部１２は、個別特徴量間距離１０４から個別特徴量間距離１０４の要素間の統計的性質を示す距離間特性指標１０５｛Ｈｍｎ：（ｍ＝１，２，・・・，Ｎ）（ｎ＝１，２，・・・，Ｎ）｝を生成するもので、距離間特性指標１０５としては、例えば共分散、相関係数など任意の統計的性質を示す指標を利用可能である。個別特徴量間距離補正部１３は、個別特徴量間距離１０４と距離間特性指標１０５から　補正された個別特徴量間距離１０６を求める。補正された個別特徴量間距離１０６｛ｄ’（問い合わせ信号、第ｊ登録信号）ｉ：（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ）（ｊ＝１，２，・・・，Ｍ）｝は、次式のように実現できる。
【００７４】
【数１】
2004013307.tif 000003
【００７５】
距離ｄおよびｄ’につけられた添え字ｉはｉ番目の特徴量を意味する。またＦ１、Ｆ２は比較中の二つの特徴量（問い合わせ信号の特徴量と第ｊ登録信号の特徴量）である。Ｋｍｎは、Ｈｍｎを補正するための値であり、共分散の場合には共分散を算出した２つの特徴量それぞれの分散値の積、相関係数の場合には１となる。
【００７６】
補正処理によって特徴量間に含まれる相関性が補正されるため、これらを総合し信号類似度算出部１４問い合わせ信号と登録済み信号間の信号類似度１０７｛Ｄ（問い合わせ信号、第ｊ登録信号）ｉ：（ｊ＝１，２，・・・，Ｍ）｝を生成する。
【００７７】
補正された個別特徴量間距離１０６から総合的な信号間距離（類似度に反比例）を求めるには、個々の距離の絶対値和や二乗和等様々な手法を利用することができる。
【００７８】
この発明は従来手法と比較して恣意的に設定した重み付け値を実施する代わりに距離間特性計算部１２が生成する距離間特性指標１０５を用いて個別特徴量間距離補正部１３で補正を行うことが特徴であるが、信号類似度算出部１４の手前に従来手法で使われている重み付け回路を追加して挿入しても問題なく、既存の任意の手法と組み合わせ可能である。
【００７９】
図２は特徴量空間で特徴量の補正処理を行う手法の一実施例である。
【００８０】
この実施例は問い合わせ信号１０１とデータベースに登録済みである登録信号特徴量１０３、および個々の特徴量補正指標１０８から登録されている信号と問い合わせ信号の間の信号類似度１０７（距離）を出力するもので、信号特徴量抽出部１０、問い合わせ個別特徴量補正部１５、登録個別特徴量補正部１６、個別特徴量間距離算出部１１、信号類似度算出部１４からなる。
【００８１】
信号特徴量抽出部１０は、問い合わせ信号から複数種類の問い合わせ信号特徴量１０２を抽出する。データベースには第一の実施例で示した登録信号特徴量１０３の他に、個々の特徴量をどのように補正すべきかを示す特徴量補正指標１０８｛Ｈｍｎ：（ｍ＝１，２，・・・，Ｎ）（ｎ＝１，２，・・・，Ｎ）｝が登録されている。問い合わせ信号特徴量１０２は問い合わせ個別特徴量補正部１５で、登録信号特徴量１０３は登録個別特徴量補正部１６で、それぞれ正規化され、補正された問い合わせ信号特徴量１０９と補正された登録信号特徴量１１０が生成される。特徴量補正指標１０８は、登録済みの信号特徴量間の統計的特徴を示すもので、例えば共分散や相関係数など任意の統計的性質を示す指標を利用可能である。問い合わせ個別特徴量補正部１５または登録個別特徴量補正部１６における補正は、次式のように実現できる。
【００８２】
【数２】
2004013307.tif 000004
【００８３】
Ｋｍｎは、Ｈｍｎを補正するための値であり、共分散の場合には共分散を算出した２つの特徴量それぞれの分散値の積、相関係数の場合には１となる。
Ｈの代わりにＫ−Ｈの値、またはその絶対値を特徴量補正指標１０８としてデータベースに保持していてもよい。この場合、補正処理は、次式のように実現できる。
【００８４】
【数３】
2004013307.tif 000005
【００８５】
個々の特徴量種別ごとに単純距離計算を個別特徴量間距離算出部１１で計算し、その結果である個別特徴量間距離１１１を信号類似度算出部１４でスカラー量である信号類似度１０７とすることによって総合的な類似度を計算する。個別特徴量間距離から総合的な信号間距離（類似度に反比例）を求めるには、個々の距離の絶対値和や二乗和等様々な手法を利用することができる。
【００８６】
なお本実施例では個別特徴量間距離１０４を算出する前に補正を実施しているが、補正処理の線形性から自明なように、個別特徴量間距離１０４をもとめてから特徴量補正指標１０８で個々の要素を補正しても同様の効果が得られる。
図３は特徴量空間で補正を実施する場合に必要となる補正指標をも併せ持ったデータベースを構築するための、インデックスデータ生成システムの一実施例である。
【００８７】
この実施例は登録信号特徴量１０３をすでに保持するデータベースに新規登録信号１１２から取り出したインデックス信号を追加し、あわせてデータベースに記録される特徴量補正指標１０８を出力するシステムで、信号特徴量抽出部１０と特徴量間特性計算部１７から構成される。
新規登録信号１１２は信号特徴量抽出部１０に入力され新規登録信号特徴量１１３が生成される。生成された新規登録信号特徴量１１３はデータベースに登録するためにシステムから出力されると共に、特徴量間特性計算部１７にも同時に入力される。特徴量間特性計算部１７はデータベースに登録されている信号の特徴量である登録信号特徴量１０３をすべて読み込み、新規登録信号特徴量１１３とあわせて統計処理をして特徴量補正指標１０８を生成する。特徴量補正指標１０８は第二の実施例で示したものが利用可能である。データベースは登録信号特徴量１０３のほかに特徴量補正指標１０８をも保持しているが、新規に信号登録をする際には本実施例を用いて保持している特徴量補正指標１０８を毎回更新する。
【００８８】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明においては、次のような効果を奏する。
【００８９】
第一の効果は、複数の信号特徴量を併用する検索システムで信号特徴量間に潜在する相関性を除去し、適切な総合的類似度判定が可能になることにある。
【００９０】
補正は一般的な状況下ではなく、データベースに最適化された状態でなされるので、データベースに登録されている信号をより適切に整理することが可能になる。
【００９１】
第二の効果は、距離空間ではなく特徴量空間での補正を実行することで、距離計算毎に補正パラメータ計算処理を繰り返す処理を省略することができ、システムの規模が小規模にできることにある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態の距離空間で適応的補正処理を行う構成のブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態の特徴量空間で適応的補正処理を行う構成のブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態の特徴量空間で補正処理を実現するためのインデックス方式のブロック図である。
【符号の説明】
１０　　信号特徴量抽出部
１１　　個別特徴量間距離算出部
１２　　距離間特性計算部
１３　　個別特徴量間距離補正部
１４　　信号類似度算出部
１５　　問い合わせ個別特徴量補正部
１６　　登録個別特徴量補正部
１７　　特徴量間特性計算部
１０１　　問い合わせ信号
１０２　　問い合わせ信号特徴量
１０３　　登録信号特徴量
１０４　　個別特徴量間距離
１０５　　距離間特性指標
１０６　　補正された個別特徴量間距離
１０７　　信号類似度
１０８　　特徴量補正指標
１０９　　補正された問い合わせ信号特徴量
１１０　　補正された登録信号特徴量
１１１　　個別特徴量間距離
１１２　　新規登録信号
１１３　　新規登録信号特徴量
【図１】
2004013307.tif 000006
【図２】
2004013307.tif 000007
【図３】
2004013307.tif 000008