(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザ端末とネットワークを介して接続された不正画像検出装置であって、
前記ユーザ端末からの画像データを受信する受信手段と、
前記受信手段が受信した前記画像データをハッシュ化するハッシュ手段と、
前記ハッシュ手段がハッシュ化した前記画像データのハッシュ値と、一以上の不正画像データのハッシュ値を記憶するハッシュ値記憶手段と、
前記画像データのハッシュ値と同一のハッシュ値を、前記一以上の不正画像データのハッシュ値から検出するハッシュ値検出手段と、
前記ハッシュ値検出手段により、同一のハッシュ値が検出されなかったことに応じて、前記画像データの画素を一または複数の経路に沿って抽出するマップ手段と、
前記抽出した画素を示す第１マップ値と、一以上の不正画像データの画素を前記一または複数の経路に沿って抽出した第２マップ値を記憶するマップ値記憶手段と、
前記第２マップ値のうち、前記第１マップ値と、所定の割合で同一と判断されるマップ値を検出するマップ値検出手段と、
を備えた、不正画像検出装置。
【請求項２】
請求項１に記載の不正画像検出装置を含む不正画像掲載防止装置であって、
前記画像データの前記第１マップ値と所定の割合で同一と判断された前記第２マップ値を検出しなかった場合に、前記画像データを記憶する記憶手段と、
他の前記ユーザ端末からアクセスを受付け、前記記憶手段に記憶した画像データを、他の前記ユーザ端末に送信する画像データ送信手段と、
を備えた、不正画像掲載防止装置。
【請求項３】
請求項１に記載の不正画像検出装置であって、
前記一または複数の経路を定義するパス関数の中から前記ユーザ端末からの画像データの種類に応じて、一または複数の前記パス関数を操作員に選択させる手段を備えた、不正画像検出装置。
【請求項４】
請求項２に記載の不正画像掲載防止装置であって、
前記ユーザ端末からの画像データの前記第１マップ値と前記マップ値記憶手段に記憶された前記第２マップ値との類似度に応じて、前記画像データを記憶手段に記憶させるかどうかを監視員に判定させる手段を備えた、不正画像掲載防止装置。
【請求項５】
ユーザ端末からネットワークを介してアップロードされた画像の不正画像検出方法であって、
前記ユーザ端末からの画像データを受信するステップと、
前記受信するステップにおいて受信した前記画像データをハッシュ化するステップと、
前記ハッシュ化するステップにおいてハッシュ化した前記画像データのハッシュ値と、一以上の不正画像データのハッシュ値を記憶するハッシュ値記憶ステップと、
前記画像データのハッシュ値と同一のハッシュ値を、前記一以上の不正画像データのハッシュ値から検出するハッシュ値検出ステップと、
前記ハッシュ値検出ステップにより、同一のハッシュ値が検出されなかったことに応じて、前記画像データの画素を一または複数の経路に沿って抽出するマップ化ステップと、
前記抽出した画素を示す第１マップ値と、一以上の不正画像データの画素を前記一または複数の経路に沿って抽出した第２マップ値を記憶するマップ値記憶ステップと、
前記第２マップ値のうち、前記第１マップ値と、所定の割合で同一と判断されるマップ値を検出するマップ値検出ステップと、
を含む、不正画像検出方法。
【請求項６】
ユーザ端末からネットワークを介してアップロードされた画像の不正画像検出をコンピュータに実行させるコンピュータ・プログラムであって、
前記ユーザ端末からの画像データを受信するステップと、
前記受信するステップにおいて受信した前記画像データをハッシュ化するステップと、
前記ハッシュ化するステップにおいてハッシュ化した前記画像データのハッシュ値と、一以上の不正画像データのハッシュ値を記憶するハッシュ値記憶ステップと、
前記画像データのハッシュ値と同一のハッシュ値を、前記一以上の不正画像データのハッシュ値から検出するハッシュ値検出ステップと、
前記ハッシュ値検出ステップにより、同一のハッシュ値が検出されなかったことに応じて、前記画像データの画素を一または複数の経路に沿って抽出するマップ化ステップと、
前記抽出した画素を示す第１マップ値と、一以上の不正画像データの画素を前記一または複数の経路に沿って抽出した第２マップ値を記憶するマップ値記憶ステップと、
前記第２マップ値のうち、前記第１マップ値と、所定の割合で同一と判断されるマップ値を検出するマップ値検出ステップと、
をコンピュータに実行させる、コンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、不正画像検出装置、方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、Ｗｅｂページにて、インターネット・ショッピングを実現する方法が知られている（例えば、特許文献１）。この技術では、Ｗｅｂページにアクセスするユーザが関心を持つように、Ｗｅｂページの商品情報を陳列制御する方法が開示されている。
【特許文献１】特開２００２−１５２３１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、この方法では、以下に説明するような課題が残る。
インターネット・ショッピングでは、Ｗｅｂページにアクセスするユーザが、ユーザ自らの画像や文章等の情報をアップロードする場合がある。例えば、オークション・サイトでは、不特定多数の人々が出品する商品情報として文章や画像をアップロードすることで、オークション・サイトのＷｅｂページが構成される。
【０００４】
上述のようなオークション・サイトでは、多数の画像が日々アップロードされているため、場合によっては不正画像がアップロードされ、多くの人々がアクセスするＷｅｂページに不正画像が掲載され閲覧されてしまう場合がある。
現状では、Ｗｅｂページ上に掲載される画像は、その画像が、例えば、公序良俗に反する画像や著作権のある画像の違法コピーなどのような不正画像であったとしても、アップロードすることが可能であり、このような画像の掲載を機械的に防止することはできない。
【０００５】
このユーザからアップロードされる膨大な画像は、サービス提供者の監視員により不正画像かどうかをチェックしているのが現状であるが、このような方法では多くの手間がかかり、またすべての画像をチェックするのは難しい。
【０００６】
したがって、本発明は、このようなインターネット・ショッピングやオークションなどにおいて、商品情報としてユーザによってアップロードされる画像の人間による監視負担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】
【０００７】
本発明では、上記課題を解決するための手段として以下の装置、制御する方法、および、プログラムを提供する。
【０００８】
（１）ユーザ端末とネットワークを介して接続された不正画像検出装置であって、
ユーザ端末からの画像データを受信する受信手段と、受信手段が受信した画像データをハッシュ化するハッシュ手段と、ハッシュ手段がハッシュ化した画像データのハッシュ値と、一以上の不正画像データのハッシュ値を記憶するハッシュ値記憶手段（例えば、ブラックリスト画像のハッシュ値データベース）と、画像データのハッシュ値と同一のハッシュ値を、一以上の不正画像データのハッシュ値から検出するハッシュ値検出手段と、ハッシュ値検出手段により、同一のハッシュ値が検出されなかったことに応じて、画像データの画素を一または複数の経路に沿って抽出するマップ手段と、この抽出した画素を示す第１マップ値と、一以上の不正画像データの画素を前記の一または複数の経路に沿って抽出した第２マップ値を記憶するマップ値記憶手段（例えば、ブラックリスト画像のマップ値データベース）と、第２マップ値のうち、第１マップ値とを所定の割合で同一と判断されるマップ値を検出するマップ値検出手段と、を備えた不正画像検出装置。
【０００９】
上記の構成によれば、ユーザ端末から受信した画像データが不正画像であった場合には、これを検出することが可能である。ここで、「不正画像」とは、上記の不正画像検出装置の使用者がなんらかの理由で検出したいと考える画像を意味し、必ずしも公序良俗に反する画像や、違法コピー画像などに限定されるものではない。この検出においては、画像データのハッシュ値を比較することに加えて、画像平面上で定義された経路で画素を抽出したマップ値を比較する。したがって、ハッシュ値が異なるために、不正画像ではないと判断された画像であっても、マップ値の比較により、マップ値が所定の割合で同一であれば、不正画像であると判断することが可能である。結果として、従来よりも正確に不正画像の検出を行うことが可能となる。
【００１０】
（２）上記（１）に記載の不正画像検出装置を含む不正画像掲載防止装置であって、
画像データと所定の割合で同一と判断されたマップ値を検出しなかった場合に、画像データを記憶する記憶手段（例えば、ユーザのアップロードした画像データベース）と、他のユーザ端末からアクセスを受付け、前記記憶手段に記憶した画像データを、他のユーザ端末に送信する画像データ送信手段と、を備えた不正画像掲載防止装置。
【００１１】
上記の構成によれば、ユーザ端末から受信した画像データを、前記の不正画像検出装置が所定の割合で同一と判断されたマップ値を検出しなかった場合にのみ画像データを不正画像掲載防止装置（例えば、サーバ）の記憶手段に記憶する。すなわち、この不正画像掲載防止装置は、ユーザ端末から送信された画像データが不正画像であると判断した場合には、画像データを記憶しないため、このユーザ端末からのアップロードを不可能にする。したがって、例えば、Ｗｅｂページ上に掲載される画像が、公序良俗に反する不正画像であるならば、不正画像掲載防止装置は自動でこの画像のアップロードを禁止することが可能である。
【００１２】
（３）上記（１）に記載の不正画像検出装置であって、
一または複数の経路を定義するパス関数の中からユーザ端末からの画像データの種類に応じて、一または複数のパス関数を操作員に選択させる手段を備えた不正画像検出装置。
【００１３】
上記の構成によれば、あらかじめ定義された複数のパス関数の中から、画像の種類や特徴によって最適なパス関数を不正画像検出装置の操作員が選択することが可能である。ここで、パス関数とは、画像をＸＹ平面としたときの任意の関数である。
【００１４】
（４）上記（２）に記載の不正画像掲載防止装置であって、
ユーザ端末からの画像データのマップ値とマップ値記憶手段に記憶されたマップ値との類似度に応じて、前記画像データを記憶手段に記憶させるかどうかを監視員に判定させる手段を備えた不正画像掲載防止装置。
【００１５】
上記の構成によれば、不正画像検出装置が所定の割合で同一と判断しなかった場合でも、比較した画像のマップ値が所定の類似度以上である場合、すなわち不正画像検出装置による判断がグレーな場合には、アップロードされた画像と、所定の範囲の類似度のマップ値に対応する元の画像とを、不正画像掲載防止装置の監視員に比較させ最終判断をすることが可能である。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、ネットワークを経由してユーザが商品情報としてアップロードしようとする膨大な画像に対して、監視員による監視、チェックを軽減させることが可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、発明の実施形態を用いて本発明を説明する。ただし、実施形態の中の構成要素やその組み合わせは、他のバリエーションが可能であり、クレームに係る発明を限定するものでない。
【００１８】
図１は、本発明に係る不正画像検出装置およびこれを含んだ不正画像掲載防止装置によって、不正画像のアップロードを防止する一つのシステムの概略構成図を示した図である。
【００１９】
インターネット・ショッピングやオークションの商品出品者は、ユーザ端末１から出品したい商品の情報の一部として、インターネット３を介して画像データをアップロードしようとする。アップロードしようとする画像は、まずサービス提供者側の不正画像掲載防止装置４に含まれる不正画像検出装置１０で受信し、不正画像であるかどうかの検査を受ける。不正画像でないと判断された画像は、記憶手段１９（例えば、ユーザのアップロードされた画像を蓄積するデータベース）に登録され、他の利用者であるユーザ端末２からの要求に応じて、画像データ送信手段２１によって送信される。図では簡単のため不正画像掲載防止装置４は一つの装置として示されているが、複数のサーバなどで構成してもよい。
【００２０】
不正画像掲載防止装置４には、本発明に係る不正画像検出装置１０が含まれ、不正画像検出装置１０は、主として、受信手段１１、ハッシュ手段１２、ハッシュ値記憶手段１３、ハッシュ値検出手段１４、マップ手段１５、マップ値記憶手段１６、マップ値検出手段１７、および出力手段１８から構成される。ここで、受信手段１１は、不正画像掲載防止装置４内に存在する構成をとってもよい。また、ハッシュ値記憶手段１３、マップ値記憶手段１６は、不正画像掲載防止装置４とは別体の装置に含まれて不正画像検出装置１０と通信を介してデータを送受信してもよい。
【００２１】
まず、ユーザが画像をアップロードしようとした場合、受信手段１１は、ユーザからアップロードされた画像を受信する。受信した画像データは、いったんバッファとしてＲＡＭやハードティスクなどに一時的に格納されてもよいが、ここでは図示を省略している。
【００２２】
つぎに、ハッシュ手段１２によって、受信したユーザ画像のハッシュ値を求める。ここで「ハッシュ値」とは検索対象のデータを一定の規則にしたがって整数に変換したものであり、データ全体を比較する場合に比べハッシュ値を比較することによって高速に検索できる利点がある。全体のデータからハッシュ値に変換するためのハッシュ関数は、ＭＤ５（Ｍｅｓｓａｇｅ  Ｄｉｇｅｓｔ  ５）、ＣＲＣ３２（Ｃｙｃｌｉｃ  Ｒｅｄｕｎｄａｎｃｙ  Ｃｈｅｃｋｓｕｍ  ３２ｂｉｔ）、ＳＨＡ１（Ｓｅｃｕｒｅ  Ｈａｓｈ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  １）など、広く知られている関数を用いてよい。不正画像検出装置１０は、このパス関数の選択を操作員により行わせる選択手段を備えてもよい。
【００２３】
ハッシュ手段１２によって得られたハッシュ値は、ハッシュ値記憶手段１３にあらかじめ不正画像として登録された画像のハッシュ値と、ハッシュ値検出手段１４によって比較される。ハッシュ値記憶手段１３は、過去に不正画像として認定され登録された画像のハッシュ値を記憶するいわばブラックリスト画像のハッシュ値のデータベースである。ハッシュ値検出手段１４は、ユーザ画像のハッシュ値と、このブラックリスト画像のハッシュ値と同一のものを検出すると、当該ユーザ画像は、すでに登録された不正画像と同一であるとみなし、その旨を出力手段１８を介して出力して処理を終了する。一般的に、異なる画像ファイルのハッシュ値が同一となることはないからである。
【００２４】
しかし、上記ハッシュ値の比較だけでは、不正画像にごく一部にでも変更を加えた画像を検出することはできない。実際、ユーザが商品画像をアップロードする際には、システム提供者によって画像サイズに制限が定められているため、図２（ａ）で示すように元の画像（オリジナル画像）にクリッピングを行って不要な背景部分を除去することが通常行われている。
また、たとえコピーライトなどが埋め込まれている画像であっても、適切な改ざん防止技術が埋め込まれていない限り画像の編集が可能であり、図２（ｂ）のようにコピーライトの部分は簡単に除去できてしまう。さらに、図２（ｃ）や図２（ｄ）のような反転や変形することもハッシュ値による検出を避けるためによく用いられる手法である。
【００２５】
この例のように、たとえ一部でも画像データの編集を行えば画像ファイルのハッシュ値は異なるため、単にハッシュ値の比較だけで同一画像か否かを判断することは不適当である。このため、不正画像検出装置１０はさらに以下の手段を備えている。
【００２６】
図１において、ハッシュ値記憶手段１３の中にユーザ画像のハッシュ値と同一のハッシュ値が検出されなかった場合は、マップ手段１５によって、ユーザがアップロードした画像のマップ値を生成する。ここで、「マップ値」とは、色空間のカラー値（カラー濃度）を所定の一つまたは複数の経路（パス）に沿って画素（ピクセル）毎に求めることによって得られる。パスの定義、マップ値の生成方法については後述する。
【００２７】
マップ手段１５によって得られたマッブ値は、つぎにマップ値記憶手段１６にあらかじめ不正画像として登録された画像のマップ値とマップ値検出手段１７によって比較される。マップ値記憶手段１６は、ハッシュ値記憶手段１３と同様に、過去に不正画像として認定され登録された画像のマップ値を記憶する、いわばブラックリスト画像のマップ値デーダベースである。
【００２８】
マップ値検出手段１７は、比較したブラックリストのマップ値とユーザ画像のマップ値の「類似度」を、出力手段１８を介して出力する。ここで、「類似度」とは、カラー値（例えばＲＧＢ各成分の濃度）が同一、またはある範囲内で同一とみなされる画素数のパス全体の画素数に対しての割合で定義される。つまり、あるパスｎのライン上に含まれる画素数をＰｎ、そのうち同一または同一とみなされた画素数をＱｎとすれば、類似度＝Ｑｎ／Ｐｎとなる。
【００２９】
出力手段１８は、比較された二つの画像の類似度と画像のＩＤ、画像サイズ、などを出力データとして含み、この出力は、通常のＣＲＴや液晶画面に直接操作員に表示する他、ファイルとして他のシステムの出力としてもよい。
【００３０】
不正画像検出装置１０が出力した結果、不正画像掲載防止装置４内の判定手段２０によって、アップロードしたユーザ画像を記憶手段１９に保持するかどうかを決定する。記憶手段１９とは、ユーザのアップロード画像を最終的に格納するデータベースであり、このデータベースに保持された画像が、他の利用者の求めに応じて画像データ送信手段２１によって検査済みの正規の画像として商品情報の一部としてＷｅｂページに表示される。
【００３１】
なお、判定手段２０については、後述の実施例で説明する。
【００３２】
図３は、前述のマップ値を求めるための経路（パス）を定義する「パス関数」を示したものである。一般に画像中の画素の座標は左上を原点（０，０）としてＸＹ平面上の座標で表されるので、パス関数も左上を原点とするｘ、ｙを整数とする任意の関数ｆ（ｘ，ｙ）を用いる。ただし、パスには方向性があり、パス関数には方向を示す情報が付加される。パス関数は、ＸＹ平面上の任意の関数を用いることが可能であるが、実際には計算量の簡単さから、一つまたは複数の直線（ライン）の組み合わせで構成された単純な関数を用いるのが扱いやすい。
【００３３】
図４にパス関数の具体例を示す。図４（ａ），図４（ｂ）は一本のラインのみでパス関数を定義した最も単純な例である。また、図４（ｃ）〜図４（ｆ）には他のパス関数の例を示した。前述したとおり、各パス関数にはパスの方向を示す情報が付加される。例えば、図４（ｅ）の関数では、始点（ａ１，ｂ１），中間点（ａ２，ｂ１），（ａ１，ｂ２），（ａ２，ｂ２），終点（ａ１，ｂ１）が付随情報として付加される。
【００３４】
実際に、どのパス関数を用いるかは、画像データの特性ごとに複数のパス関数の検出率の評価値をデータとして蓄積するデータベースを参照してヒューリスティックに決定することができる。
画像データの特性の分類は、システム管理者の判断によって直感的に決定してもよいが、既存の画像類似度や画像特徴抽出技術（例えば特開２００３−３０３１８８、特開２０００−２８５１４１）などを用いて分類することも可能である。
【００３５】
図５は、二つの画像のマップ値を比較する概念図を示したものである。既に述べたようにマップ値とは、パス関数で定義されたパス上に存在するすべての画素のカラー値（カラー濃度）の集合である。図５の例ではパス関数は左から右方向への一本の単純なラインで定義されている。マップ値の比較とは、この方向性を考慮したパス関数上の画素のすべてについてカラー値を順に比較することである。以下、マップ値、カラー値についてさらに詳しく説明する。
【００３６】
インターネットを介してアップロードされる画像の多くは圧縮画像形式であり、一般的には、ＪＰＥＧ（Ｊｏｉｎｔ  Ｐｈｏｔｏｇｒａｈ  Ｅｘｐｅｒｔｓ  Ｇｒｏｕｐ  ｏｆ  ＣＣＵＩＴ  ＩＳＯ／ＩＥＣ）形式が広く用いられている。ＪＰＥＧ形式のカラー画像は、ＲＧＢ（赤、緑、青）表色系に変換されＣＲＴや液晶などの画面に表示される。
【００３７】
ＪＰＥＧでは表色系としてＹＣｂＣｒ（Ｙは明るさを表す輝度、Ｃｂは輝度と青レベルの差、ＣＲは輝度と赤レベルの差を表す）が用いられるが、ＹＣｂＣｒとＲＧＢとは相互に変換が可能である。ここでは、ＪＰＥＧを例に揚げたが、インターネットで広く用いられる他の圧縮画像形式であるＧＩＦ（Ｇｒａｐｈｉｃ  Ｉｎｔｅｒｃｈａｎｇｅ  Ｆｏｒｍａｔ）形式やＰＮＧ（Ｐｏｒｔａｂｌｅ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｇｒａｐｈｉｃ）形式であったとしても、ＲＧＢに変換した後の表色系について考えればよい。ただし、ＧＩＦ形式では、２５６色までしか表現できない。
【００３８】
以下、変換後のＲＧＢ表色系が２４ビットカラー（いわゆる１６７０万色フルカラー）として説明する。
【００３９】
まずマップ値は、既に述べたようにパス上の画素のカラー値の集合であり、｛Ｃ１，Ｃ２，・・・・，Ｃｎ｝のように表すものとする。
ここで、ｎは一つのパス関数で定義されたパス上の画素数であり、パスの始点からパスの方向に沿って数えｉ番目の画素に対応するＲＧＢ成分をＣｉ（Ｒｉ，Ｇｉ，Ｂｉ）（ｉ＝１，…，ｎ）と表記する。Ｒｉ，Ｇｉ，Ｂｉは、２４ビットカラーの場合、それぞれ１バイト（０〜２５５）の値をとるため、各画素のカラー値は３バイトである。
【００４０】
図５で示すように、検査画像と比較画像が一致するかどうかは、この画素のカラー値を各ＲＧＢ成分毎に比較することによって判断する。ただし、ここでは画素ｉと画素ｊの比較において、ＲＧＢ各成分値が完全に一致していなくとも、一定の範囲で同一と判定することができる。
【００４１】
すなわち、ＲＧＢ成分の各許容度（マージン）をσＲ，σＧ，σＢとし、検査画像の画素をＣｉ（Ｒｉ，Ｇｉ，Ｂｉ）と、比較画像の画素をＣｊ（Ｒｊ，Ｇｊ，Ｂｊ）とすれば、｜Ｒｉ−Ｒｊ｜＜＝σＲ、｜Ｇｉ−Ｇｊ｜＜＝σＧ、｜Ｂｉ−Ｂｊ｜＜＝σＢの場合に、ＣｉとＣｊは同一のカラー値であるとみなされる。
【００４２】
ここで、許容度σＲ，σＧ，σＢは、経験的に求めてもよいし、既存のカラーマッチング技術などを用いて決定してもよい。
【００４３】
許容度を用いるのは、元の画像データを色調の調整処理などを施した後に圧縮・保存した場合には、上記のマップ値を比較するときのＲＧＢカラー値は、元の画像データから得られるＲＧＢカラー値と異なるからである。
【実施例】
【００４４】
以下、オークション・サイトにおける実施例を用いて本発明の実施形態についてさらに詳しく説明する。
【００４５】
図６は、本発明に係る不正画像検出装置によって検出されたデータに基づいて、サービス提供者の不正画像掲載防止装置の監視員が最終的に不正画像と判断するための画面構成例を示している。
【００４６】
図６では、本発明に係る不正画像検出装置１０（図１参照）による出力に基づき検出結果画面７０に複数のパス関数によって検出された画像の類似度が表示されている。使用するパス関数は一つでもよいが精度を向上させるため複数用いることが通常望ましい。ここで検出結果画面７０では、パス関数の評価値を蓄積するためにあらかじめ選択された二つのパス関数（パス関数１、パス関数２）による結果を同時に表示している。
【００４７】
本実施例ではパス関数１、パス関数２以外にもさらに複数のパス関数を用いることが可能なため、マップ値記憶手段１６すなわちブラックリスト画像のマップ値データベースには一つの画像に対して多くのパス関数のマップ値が記憶されている。
【００４８】
この実施例では、パス関数が検出した類似度がある一定の範囲にある場合に、機械的に不正画像として認識することができる。例えば、ユーザのアップロード画像とブラックリスト画像のマップ値の類似度が９０％以上の場合は不正画像とみなし、機械的にアップロードを拒否したり、類似度６０％未満の場合は、不正画像とみなさずアップロードを機械的に許可することも可能である。
【００４９】
さらに、図６においては、右側の画面７１に、不正画像掲載防止装置上で不正画像の監視を行う監視員に対する画像検査画面の例を示している。検査画像７２には選択されたパス関数１で定義されるパスが矢印７５として同時に表示されている。監視員が検出結果画面７０から検査する範囲（図６の７０ａ）をマウス操作で指定すると、検査画像７２と選択された類似度の範囲にあるブラックリストのマップ値に対応する画像が比較画像群７３に縮小表示される。実際には検査範囲７０ａは、あらかじめ決定された検査すべき類似度の範囲がデフォルトとして表示されるようにしてもよい。比較画像群７３の各画像はさらに細部の比較のため拡大表示することも可能である。このように、パス関数による判定が困難な場合、いわゆるグレーゾーンにある場合には、監視員はこの範囲に属する画像を比較画像群７３に表示し、比較画像群７３の中に検査画像７２と一致するものがあるかどうかを判断することができる。
【００５０】
監視員が、検査画像７２と一致する画像が、ブラックリスト中の上記の類似度の範囲にある比較画像群７３の中に存在すると判断した場合は（この例では比較画像のＮｏ．４）、画面７１の下の検出ボタン７４を押す。この処理をパス関数２についても同様に実行し、検査の精度を上げることができる。このようにグレーゾーンにある場合は、最終的に操作員がチェックし、不正画像であると判断した場合にはユーザ画像のアップロードが拒否される。この場合ユーザ端末の画面にはその旨が表示される。
【００５１】
上記不正検出装置の出力結果および監視員による判断結果は、パス関数の評価値として図７で示すように、画像の種類、検査画像と比較画像のサイズ、およびパス関数が検出した判定類似度のデータがパス関数ごとに集積される。
【００５２】
蓄積されたパス関数の評価値の統計は、グラフ化されパス関数の以後の選択に参照することができる。例えば、蓄積されたパス関数評価値は、画像の種類またはカテゴリによってさらに分類され、パス関数の評価値が高い順にパス関数を複数並べて表示し、パス関数の選択手段に用いるなどの学習機能をもたせることもできる。
【００５３】
このように、不正画像検出装置と不正画像のアップロード防止手段を用いて、従来の人間にのみによるアップロードされる膨大な画像の監視の負担を軽減させることができる。また、不正画像装置が同一とみなす範囲をパラメータとして調整できるので、柔軟でかつ経験側により検出精度が向上する学習機能を備えたシステムを構築することも可能である。
【００５４】
以上、本発明を実施形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は、上記オークションの実施形態に限られるものではない。上記実施形態に多様なバリエーションまたは改良を加えることが可能である。
【００５５】
本発明の実施形態である不正画像検出装置１０およびこれを含む不正画像掲載防止装置４（図１参照）、の制御で用いられる方法は、コンピュータ上のプログラムによっても実現可能である。上記プログラムを格納する記憶媒体は、電子的、磁気的、光学的、電磁的、赤外線または半導体システム（または、装置または機器）あるいは伝搬媒体であることができる。この記憶媒体の例には、半導体またはソリッド・ステート記憶装置、磁気テープ、取り外し可能なコンピュータ可読の媒体の例には、半導体またはソリッド・ステート記憶装置、磁気テープ、取り外し可能なコンピュータ・ディスケット、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、リードオンリー・メモリ（ＲＯＭ）、リジッド磁気ディスクおよび光ディスクが含まれる。現時点における光ディスクの例には、コンパクト・ディスク−リードオンリー・メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、コンパクト・ディスク−リード／ライト（ＣＤ−Ｒ／Ｗ）およびＤＶＤが含まれる。
【図面の簡単な説明】
【００５６】
【図１】図１は、本発明に係る不正画像検出装置および不正画像の掲載を防止する不正画像掲載防止装置の構成を示す図面である。
【図２】図２は、画像データの編集の例を示す図面である。
【図３】図３は、パス関数の概念を示す図面である。
【図４】図４は、パス関数の具体例を示す図面である。
【図５】図５は、ユーザ画像と、比較画像のマップ値の比較を示す図面である。
【図６】図６は、不正画像検査装置の出力に基づき、操作員による判定画面の実施例を示す図面である。
【図７】図７は、パターン関数の評価値項目の例を示す図面である。
【符号の説明】
【００５７】
１  ユーザ端末１
２  ユーザ端末２
３  インターネット
４  不正画像掲載防止装置
１０  不正画像検出装置
１１  受信手段
１２  ハッシュ手段
１３  ハッシュ値記憶手段
１４  ハッシュ値検出手段
１５  マップ手段
１６  マップ値記憶手段
１７  マップ値検出手段
１８  出力手段
１９  記憶手段
２０  判定手段
２１  画像データ送信手段
５０  検査画像
５１  検査画像のマップ値
５２  比較画像
５３  比較画像のマップ値
７０  不正画像検出装置の結果出力表示画面
７０ａ  判定グレーゾーン
７１  不正画像判定画面
７２  検査画像
７３  比較画像群
７４  検出ボタン
７５  パス
【図１】
0004740706.tif 000002
【図２】
0004740706.tif 000003
【図３】
0004740706.tif 000004
【図４】
0004740706.tif 000005
【図５】
0004740706.tif 000006
【図６】
0004740706.tif 000007
【図７】
0004740706.tif 000008