(57)【要約】【課題】検索した多数の画像の一覧を表示する場合に，短時間で効率的よく所望の画像を見つけ出すことができるようにする。【解決手段】画像データベースを検索した検索結果の画像集合を取得し（Ｓ１），各検索結果画像からｎ次元の特徴量を抽出する（Ｓ２）。そのｎ次元の特徴量を多変量統計分析処理により解析して２次元の新たな特徴量を算出する（Ｓ３）。各検索結果画像を前記２次元の特徴量を２軸とした距離空間上の点とみなしてｍ個のクラスタ群にクラスタリングし（Ｓ４），そのクラスタリング情報に基づいて各検索結果画像の表示位置と表示サイズとを決定する（Ｓ５）。決定された表示位置と表示サイズとに従って，各検索結果画像を縮小して表示装置の画面に一覧表示する（Ｓ６）。【選択図】図１
2005235041.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
数値で表されるｎ次元（ｎ≧３）の属性情報を持つ画像を蓄積する画像データベースの中から，任意に与えられた条件を満足する画像を検索し，検索した複数の画像を縮小して表示装置に表示する検索画像表示方法であって，
検索した複数の画像の各々からｎ次元の属性情報を抽出する過程と，
抽出したｎ次元の属性情報から，多変量統計分析によって２次元の新たな属性を算出する過程と，
前記２次元の新たな属性をそれぞれｘ軸，ｙ軸とする２次元距離空間を生成する過程と，
各検索した画像を，その画像が持つ前記新たな属性の属性値に対応した前記２次元距離空間上の位置に縮小して配置したものを表示装置に表示する過程とを有する
ことを特徴とする検索画像表示方法。
【請求項２】
数値で表されるｎ次元（ｎ≧３）の属性情報を持つ画像を蓄積する画像データベースの中から，任意に与えられた条件を満足する画像を検索し，検索した複数の画像を縮小して表示装置に表示する検索画像表示方法であって，
検索した複数の画像の各々からｎ次元の属性情報を抽出する過程と，
抽出した複数の画像のｎ次元の属性情報から，多変量統計分析によって２次元の新たな属性を算出する過程と，
前記２次元の新たな属性をそれぞれｘ軸，ｙ軸とする２次元距離空間を生成する過程と，
前記各画像の持つ前記新たな属性の属性値をもとに，前記各画像を前記２次元距離空間上の点とみなし，多変量統計分析を用いてクラスタリングを行うことにより，検索した複数の画像の画像集合をｍ個（ｍ≧２）の部分集合に分割する過程と，
前記２次元距離空間をｍ個の部分領域に分割する過程と，
各前記部分集合の重心座標および重心間の相対位置関係をもとに，各前記部分領域と各前記部分集合とを１対１に対応付ける過程と，
各前記部分領域に対して，対応する前記部分集合に含まれる画像のうち特定個数の画像を縮小して配置したものを表示装置に表示する過程とを有する
ことを特徴とする検索画像表示方法。
【請求項３】
数値で表されるｎ次元（ｎ≧３）の属性情報を持つ画像を蓄積する画像データベースの中から，任意に与えられた条件を満足する画像を検索し，検索した複数の画像を縮小して表示装置に表示する検索画像表示方法を，コンピュータに実行させるための検索画像表示プログラムであって，
検索した複数の画像の各々からｎ次元の属性情報を抽出する処理と，
抽出したｎ次元の属性情報から，多変量統計分析によって２次元の新たな属性を算出する処理と，
前記２次元の新たな属性をそれぞれｘ軸，ｙ軸とする２次元距離空間を生成する処理と，
各検索した画像を，その画像が持つ前記新たな属性の属性値に対応した前記２次元距離空間上の位置に縮小して配置したものを表示装置に表示する処理とを，
コンピュータに実行させるための検索画像表示プログラム。
【請求項４】
数値で表されるｎ次元（ｎ≧３）の属性情報を持つ画像を蓄積する画像データベースの中から，任意に与えられた条件を満足する画像を検索し，検索した複数の画像を縮小して表示装置に表示する検索画像表示方法を，コンピュータに実行させるための検索画像表示プログラムであって，
検索した複数の画像の各々からｎ次元の属性情報を抽出する処理と，
抽出した複数の画像のｎ次元の属性情報から，多変量統計分析によって２次元の新たな属性を算出する処理と，
前記２次元の新たな属性をそれぞれｘ軸，ｙ軸とする２次元距離空間を生成する処理と，
前記各画像の持つ前記新たな属性の属性値をもとに，前記各画像を前記２次元距離空間上の点とみなし，多変量統計分析を用いてクラスタリングを行うことにより，検索した複数の画像の画像集合をｍ個（ｍ≧２）の部分集合に分割する処理と，
前記２次元距離空間をｍ個の部分領域に分割する処理と，
各前記部分集合の重心座標および重心間の相対位置関係をもとに，各前記部分領域と各前記部分集合とを１対１に対応付ける処理と，
各前記部分領域に対して，対応する前記部分集合に含まれる画像のうち特定個数の画像を縮小して配置したものを表示装置に表示する処理とを，
コンピュータに実行させるための検索画像表示プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は，多数の候補画像の中から特定の特徴を持つ画像を検索し，それを表示する検索画像表示方法および検索画像表示プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来，画像データにキーワードを付加してデータベースに格納しておき，検索時にキーワードを指定することによりそのキーワードが付加された画像を検索し，検索した複数の画像を縮小して検索順に表示装置に一覧表示する画像検索方法が存在する。このような従来技術においては，キーワードに合致する検索結果の画像が大量に存在する場合に，画像が無秩序に並べられて表示されるため，目的の画像を探し出すのに時間がかかるという問題があった。また，検索対象の数を絞り込むためには，新たなキーワードを加えて改めて検索しなければならないという問題があった。
【０００３】
これらの問題を解決するために，画像データをデータベースに格納する際に，キーワードの他に，検索結果を一覧表示するときに眺望しやすくするための分類用の属性値をあらかじめ登録しておくシステムが存在する。しかし，今後も爆発的に増え続けると予測される画像データのすべてに対して手動で属性値を付加することは現実的ではない。
【０００４】
したがって，すべての画像データが有し，かつ，電子計算機により自動的に数値が算出できる彩度や輝度といった基本的な特徴量をもとに，自動的に画像データを分類する技術が必要となる。このような技術としては，ｎ次元の属性情報を有する画像集合について，ｎ次元のうちの特定の２次元の属性情報に着目し，それらの属性情報の特徴量に応じて，２次元の距離空間を生成し，その部分空間を検索条件として指定することで効率的な検索を可能にする画像検索の技術がある（例えば，特許文献１参照）。
【特許文献１】特開平５−２８２３７５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら，特許文献１に示されている技術には，検索結果の画像の一覧表示が，採用する２つの特徴量の次元軸の選択に大きく依存するという問題がある。
【０００６】
視覚および感覚に影響を与える画像の特徴量には，彩度，色相，輝度，およびそれらの空間的微分値（ラプラシアン）等，多数のものがあり，さらに，例えば彩度１つをとってみても，各画素の彩度の平均値，最大値などの選択肢がある。また，平均値や最大値を計算する際の画素の範囲が画面全体を対象とするのか，中央部分の９分の１の領域だけを対象とするのかなどの選択もある。そのうちのどの２つの次元軸を採用するかは，一般に検索目的に依存するが，すべての検索者が「適切な軸」を選択しなければならないというのは，実際に使用する上で不便なことがあり，必ずしも実用的とは言えない。
【０００７】
また，特許文献１に示されている技術には，２次元の距離空間から検索者が部分空間を指定する際に部分空間のサイズを適切に指定しなければ効率的なブラウジングができず，一般に「適切なサイズ」は検索対象ごとに大きく異なるため，「適切なサイズ」を見出すことに検索者にとって煩わしい労力が必要になるという問題がある。
【０００８】
本発明は，上記の問題点に鑑み，検索者が２次元距離空間の「適切な軸」を選択しなくても，また，検索者が部分空間の「適切なサイズ」を見出さなくても，検索結果の画像の中から所望の画像を短時間で効率的に見つけ出すことができるような画像の一覧表示を実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は，上記の課題を解決するため，３次元以上の数値化された属性情報が得られる場合に，それらのうちから２つの属性情報を選択するのではなく，すべての属性情報を反映させる新たな２つの属性軸を動的に生成し，その２つの属性軸による２次元距離空間に検索画像を配置して表示することを特徴とする。
【００１０】
また，本発明は，画像データ群から生成される２次元の距離空間を公知のクラスタリング手法によって複数のクラスタに分割し，クラスタごとに画面の部分領域を割り当て，その部分領域にクラスタに属する画像データを可能な限り多く充填して縮小表示させることを特徴とする。
【００１１】
図１は，本発明の原理を説明するためのフローチャートである。図１のフローチャートは，画像データベースの中からキーワードなどの任意に与えられた条件を満足する画像を検索し，検索により取得した複数の画像を縮小して表示装置に表示する場合の処理の流れを示している。
【００１２】
まず，検索結果画像集合取得処理ステップＳ１では，画像データベースを検索することにより複数の画像（検索結果画像集合）を取得する。次に，画像特徴量抽出処理ステップＳ２では，ステップＳ１で取得した各検索結果画像から彩度，色相，輝度などの数値で表されるｎ次元の特徴量を抽出し，画像特徴量解析処理ステップＳ３では，そのｎ次元の特徴量を主成分分析等の多変量統計分析処理により解析して２次元の新たな特徴量を算出する。画像空間クラスタリング処理ステップＳ４では，各検索結果画像を２次元の特徴量を２軸とした距離空間上の点とみなしてｍ個（ｍ≧２）のクラスタ群にクラスタリングし，画像配置決定処理ステップＳ５では，そのクラスタリング情報に基づいて検索結果画像の表示位置と表示サイズとを決定する。
【００１３】
画像表示処理ステップＳ６では，ステップＳ２〜ステップＳ５の検索結果情報生成処理により決定された各検索結果画像の表示位置と表示サイズとに従って，各検索結果画像を表示装置の画面に一覧表示する。
【００１４】
図２は，本発明の原理構成例を示す図である。図２の例は，画像データベースの中からキーワードなどの任意に与えられた条件を満足する画像を検索し，検索した複数の画像を縮小して表示装置に表示する画像検索システムの例である。
【００１５】
画像検索システムは，画像データベースを検索することにより複数の画像（検索結果画像集合）を取得する検索結果画像集合取得部１０と，取得した検索結果画像集合から表示に用いる検索結果情報（検索結果画像，表示位置，表示サイズ等の情報）を生成する検索結果情報生成部２０と，生成された検索結果情報をもとに各検索結果画像を表示する表示装置３０からなる。
【００１６】
検索結果情報生成部２０は，検索結果画像集合に属する各画像データから彩度，色相，輝度などの数値で表されるｎ次元の特徴量を抽出する画像特徴量抽出部２１と，ｎ次元の特徴量を主成分分析等の多変量統計分析処理により解析して２次元の新たな特徴量を算出する画像特徴量解析部２２と，各検索結果画像を２次元の特徴量を２軸とした距離空間上の点とみなしｍ個のクラスタ群にクラスタリングする画像空間クラスタリング部２３と，クラスタの情報に基づいて各検索結果画像の表示位置と表示サイズとを決定する画像配置決定部２４とからなる。
【００１７】
以上の各手段による処理機能は，コンピュータとソフトウェアプログラムとによって実現することができ，そのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録することも，ネットワークを通して提供することも可能である。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によって，画像データから３次元以上の数値化された属性情報が得られる場合にすべての属性情報を反映させる新たな２つの属性軸を動的に生成するため，検索者が２次元距離空間の「適切な軸」を選択する必要がなくなる。また，画像データ群から生成される２次元の距離空間を公知のクラスタリング手法によって複数のクラスタに分割し，クラスタごとに画面の部分領域を割り当て，その部分領域にクラスタに属する画像データを可能な限り多く充填して縮小表示させるため，検索者が部分空間の「適切なサイズ」を見出す必要がなくなる。したがって，検索者は，検索結果の画像の中から所望の画像を短時間で見つけ出すことができるようになり，効率的に必要な画像を検索することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下，本発明の実施の形態について，図を用いて説明する。図３は，本発明の実施の形態における画像検索システムの構成例を示す図である。画像検索システムは，検索条件入力装置４０，検索条件照合部１１，検索結果情報生成部２０，表示装置３０，画像データベース５０から構成される。
【００２０】
検索条件入力装置４０は，画像システムの利用者からの画像を検索するための条件，例えば，照合のためのキーワード等を入力するための手段であり，利用者から入力された検索条件を検索条件照合部１１へ受け渡す。検索条件照合部１１は，入力された検索条件に合致する画像集合を画像データベース５０の部分集合として抽出し，検索結果情報生成部２０へ受け渡す。検索結果情報生成部２０は，表示装置３０に表示するときの各画像データの表示位置と表示サイズを算出し，それらを画像データとともに表示装置３０へ受け渡す。表示装置３０は，算出された表示位置と表示サイズに応じて各画像データを表示する。
【００２１】
検索結果情報生成部２０は，画像特徴量抽出部２１，画像特徴量解析部２２，画像空間クラスタリング部２３，画像配置決定部２４から構成される。画像特徴量抽出部２１は，検索条件照合部１１から受け渡された各画像データから，該画像データの属性群の数値を抽出し，画像特徴量解析部２２へ受け渡す。
【００２２】
画像特徴量解析部２２は，各画像データの属性群の数値群に対して主成分分析を行い，新たに２つの属性（それぞれ，属性Ｘ，属性Ｙとする）を算出し，各画像データの属性Ｘの数値および属性Ｙの数値を算出し，画像空間クラスタリング部２３へ受け渡す。
【００２３】
画像空間クラスタリング部２３は，属性Ｘ，属性Ｙによる２次元距離空間を生成し，各画像データの属性Ｘおよび属性Ｙの数値を距離空間のＸ座標値およびＹ座標値とみなすことによって各画像データを距離空間上の点とみなし，これらの点の集合が各クラスタに均等に割り振られるように，例えばＫ−平均クラスタリング法によってｕ×ｖ個のクラスタにクラスタリングし，各クラスタの重心の座標値と各クラスタに属する点（画像）の情報とを画像配置決定部２４へ受け渡す。
【００２４】
画像配置決定部２４は，画面の横をｕ分割，縦をｖ分割することにより，画面全体をｕ×ｖ個の画面領域に分割し，そのｕ×ｖ個の画面領域にクラスタの重心の座標値を利用して各クラスタを割り当てることにより，各画像データの表示装置３０上の表示位置と表示サイズとを算出し，算出した表示位置と表示サイズとを画像データとともに表示装置３０へ受け渡す。
【００２５】
以下，本実施の形態について，より具体的に説明する。以下では，画像データから抽出し解析する特徴量は，属性１，属性２，属性３，属性４の４つであるとし，画像空間クラスタリング部２３によって分けられるクラスタの数は２×２個であるとし，画像配置決定部２４によって分けられる画面領域の数は２×２個であるとする。
【００２６】
検索者は，検索条件入力装置４０に用意された入力方法（例えば，キーワード入力など）により，検索条件を入力する。検索条件照合部１１は，入力された検索条件に合致する画像集合を画像データベース５０の部分集合として抽出し，その抽出した画像集合を検索結果情報生成部２０へ受け渡す。
【００２７】
図４は，本実施の形態における画像特徴量解析部２２の処理を説明するための図である。ここでは，検索条件照合部１１により抽出された画像データの個数が１５個であるとし，それらの画像データ名を画像１，画像２，…，画像１５とする。
【００２８】
検索結果情報生成部２０において，画像特徴量抽出部２１は，各画像データの属性１，属性２，属性３，属性４の値を抽出する。この処理により，図４（Ａ）に示すような特徴量の数値群が得られる。図４（Ａ）において，画像ａの属性ｂの数値はＣabと表されている。
【００２９】
画像特徴量解析部２２は，図４（Ａ）の数値群に対して主成分分析を行い，新たな属性Ｘ，属性Ｙを生成する。さらに，各画像データの属性Ｘ，属性Ｙの値を算出し，図４（Ｂ）に示すような数値群を得る。図４（Ｂ）において，画像ａの属性Ｘの数値はＣaXと表されており，画像ａの属性Ｙの数値はＣaYと表されている。
【００３０】
属性Ｘ，属性Ｙを２次元距離空間の直行する２軸と見立て，各画像データ（画像１〜画像１５）の属性Ｘ，属性Ｙの値をそれぞれＸ座標，Ｙ座標として，各画像データを点とみなすと，図４（Ｂ）に示す画像データと属性値との組は，例えば図４（Ｃ）に示すようなＸ−Ｙグラフと同一視できるものになる。図４（Ｃ）において，プロットされた点は，各画像データ（画像１〜画像１５）の座標位置を表している。
【００３１】
図５は，本実施の形態における画像空間クラスタリング部２３の処理を説明するための図である。また，図６は，本実施の形態における画像空間クラスタリング処理フローチャートである。なお，図５（Ａ）に示すグラフは，図４（Ｃ）に示す図と同じＸ−Ｙグラフである。
【００３２】
画像空間クラスタリング部２３は，まず，図５（Ａ）に示すような２次元距離空間に対してＫ−平均クラスタリング法を用い，それぞれの領域に属する点が最大限均等になるように，２次元距離空間を４つの領域（クラスタＫ1 ，Ｋ2 ，Ｋ3 ，Ｋ4 ）に分割する（ステップＳ４０）。
【００３３】
この例では，１５個の点を４分割する。図５（Ｂ）は，図５（Ａ）をＫ−平均クラスタリング法によりクラスタリングした結果の例である。ここでは，Ｋ1 ｛画像１，画像２，画像３，画像７｝，Ｋ2 ｛画像４，画像５，画像６，画像８｝，Ｋ3 ｛画像９，画像１１，画像１３，画像１５｝，Ｋ4 ｛画像１０，画像１２，画像１４｝の４つのクラスタに分割されている。
【００３４】
次に，画像空間クラスタリング部２３は，各クラスタＫi （ｉ＝１〜４）それぞれの重心座標ｐi （ｉ＝１〜４）を算出する（ステップＳ４１〜Ｓ４４）。図５（Ｃ）は，図５（Ｂ）の各クラスタＫi ごとに算出された重心座標ｐi を示している。それぞれのクラスタＫ1 〜Ｋ4 に所属する点（画像）の情報と，重心座標（ｐ1 〜ｐ4 ）とを，画像配置決定部２４へ受け渡す（ステップＳ４５）。
【００３５】
図７は，本実施の形態における画像配置決定部２４の処理を説明するための図である。また，図８は，本実施の形態における画像配置決定処理フローチャートである。
【００３６】
画像配置決定部２４は，まず，２次元距離空間を各画像データに対応するすべての点とすべての重心とが収まる範囲で，図７（Ａ）に示すような矩形の有限領域に制限する（ステップＳ５０）。図７（Ａ）に示すような有限矩形領域は，自明な座標変換により，表示装置３０の表示領域と対応を付けることができる。
【００３７】
次に，図７（Ａ）に示すような有限矩形領域を，図７（Ｂ）に示すような２×２個（一般には，ｕ×ｖ個）の等積矩形領域に分割する（ステップＳ５１）。図７（Ｂ）において，左上端の矩形領域をＬ1 とし，そこから時計回りに中心へ向かって順にＬ2 ，Ｌ3 ，Ｌ4 とする。ここで，各Ｌj （ｊ＝１〜４）の番号付け方法として時計回りを選んだことに特別の意味はなく，１つの矩形領域に対し１つの番号が過不足なく付加されていれば，別の番号付けでも構わない。
【００３８】
各領域Ｌj に対し，番号ｊの小さい方から順に，クラスタＫi （ｉ＝１〜４）を１つずつ割り当て，表示装置３０の表示領域にＫi に属する画像をすべて表示できるように各画像の表示位置と表示サイズを算出し，算出された表示位置と表示サイズとを画像データとともに表示装置３０に受け渡す（ステップＳ５２〜Ｓ５１０）。各領域Ｌj に対してクラスタＫi を割り当てる際には，各矩形領域間の相対位置関係と各クラスタ重心間の相対位置関係とができる限り対応しているように割り当てる。
【００３９】
以下，割り当ての手順の一例を述べる。以下で説明する手順は，すでに領域Ｌ1 ，Ｌ2 ，…，Ｌj-1 に対してそれぞれＫi1，Ｋi2，…，Ｋij-1が割り当てられているときに，Ｌj に対するＫi （Ｋij）を定める手順である。ここで，ＫijはＬj に割り当てられたＫi を意味する。
【００４０】
領域Ｌ1 ，Ｌ2 ，…，Ｌj-1 に割り当てられていないクラスタＫi の重心ｐi が領域Ｌj 上に存在するときには（ステップＳ５３），領域Ｌ1 ，Ｌ2 ，…，Ｌj-1 に割り当てられていないクラスタＫi の重心ｐi のうち，領域Ｌj 上のｉが最も小さい重心ｐi を探査する（ステップＳ５４）。
【００４１】
領域Ｌ1 ，Ｌ2 ，…，Ｌj-1 に割り当てられていないクラスタＫi の重心ｐi が領域Ｌj 上に存在しないときには（ステップＳ５３），Ｌ1 ，Ｌ2 ，…，Ｌj-1 に割り当てられていないクラスタＫi の重心ｐi のうち，Ｌj の中心との距離が最も小さい重心ｐi を探査する（ステップＳ５５）。
【００４２】
なお，最初のｊ＝１のときには，領域Ｌ1 上に重心ｐi が存在するかを調べ（ステップＳ５３），存在する場合にはｉが最も小さい領域Ｌ1 上の重心ｐi を探査し（ステップＳ５４），存在しない場合にはＬ1 の中心との距離が最も小さい重心ｐi を探査する（ステップＳ５５）ものとする。
【００４３】
探査により得られたｐi を重心とするクラスタＫi を領域Ｌj に割り当てる（ステップＳ５６）。
【００４４】
図７（Ｂ）の例では，まず，領域Ｌ1 には，重心ｐ1 が存在するので，クラスタＫ1 が割り当てられる。領域Ｌ2 には，重心が存在しないので，領域Ｌ2 の中心との距離が最も小さい重心ｐ2 を重心とするクラスタＫ2 が割り当てられる。領域Ｌ3 には，重心ｐ2 と重心ｐ4 とが存在するが，クラスタＫ2 がすでに領域Ｌ2 に割り当てられているので，クラスタＫ4 が割り当てられる。領域Ｌ4 には，重心ｐ3 が存在するので，クラスタＫ3 が割り当てられる。
【００４５】
以上，割り当ての手順の一例を述べたが，各矩形領域間の相対位置関係と各クラスタ重心間の相対位置関係とをできる限り対応させるように割り当てるのであれば，別の手順を用いてもよい。例えば，｛Ｌ1 ，Ｌ2 ，Ｌ3 ，Ｌ4 ｝から｛Ｋ1 ，Ｋ2 ，Ｋ3 ，Ｋ4 ｝への全単射関数（すなわち，割り当てのパターン）ｆすべてについて，
Ｄf ＝Σ(j=1,2,3,4) ｛Ｌj とｆ（Ｌj ）との距離｝
を算出し，Ｄf が最小となるｆを割り当てとして採用するという手順を用いてもよい。
【００４６】
各領域Ｌj に対する各Ｋi の割り当てが決定すると，自明な座標変換により，各Ｌj を表示装置３０の表示領域の部分領域に対応付ける。例えば，図７（Ｂ）のＬ1 は，図７（Ｃ）の左上領域と対応する。
【００４７】
今，クラスタＫi が割り当てられた領域Ｌj が表示装置３０の表示領域のうち，始点座標（ｘ0 ，ｙ0 ），縦長Ｈ，横長Ｗの領域に対応しているとし，また，Ｋi に属する画像データを表す点の個数がｃ個（それぞれの画像データを，Ｉｍｇ1 ，Ｉｍｇ2 ，…，Ｉｍｇc とする）であるとすると，Ｋi に属する点に対応する画像データＩｍｇk （ｋ＝１，２，…，ｃ）の表示位置（ｘ座標およびｙ座標）と表示サイズ（縦長および横長）を，例えば，以下の式で算出し（ステップＳ５７），算出した表示位置と表示サイズとを画像データとともに表示装置３０に受け渡す（ステップＳ５８）。
【００４８】
（Ｉｍｇk の表示位置のｘ座標）
＝ｘ0 ＋（（Ｗ／√ｓ）＊ｒｎｄ（ｋ−１，√ｓ））
（Ｉｍｇk の表示位置のｙ座標）
＝ｙ0 ＋（（Ｈ／√ｓ）＊ｑｔ（ｋ−１，√ｓ））
（Ｉｍｇk の表示縦長）＝Ｈ／√ｓ
（Ｉｍｇk の表示横長）＝Ｗ／√ｓ
ここで，ｓは「ある整数の平方数であり，かつ，ｃ以上であるような最小の整数」を表し，ｑｔ（ａ，ｂ）は「ａをｂで割ったときの商」を表し，ｒｎｄ（ａ，ｂ）は「ａをｂで割ったときの余り」を表す。また，計算結果が整数でない場合には，小数点以下を切り捨てる。
【００４９】
このような一連の処理により，図７（Ｃ）のような配置情報が表示装置３０に受け渡されることとなる。ただし，図７（Ｃ）では，各画像の配置状態を強調するために，各画像間に存在しないはずの余白を設けている。
【００５０】
表示装置３０は，画像配置決定部２４から受け渡された画像データと，その表示位置，表示サイズの指定に従って，必要に応じて各画像の拡大縮小処理を行い，各画像を表示領域の該当位置に表示する。
【００５１】
以上，本発明の実施の形態を説明したが，図４（Ｃ）の２次元距離空間に対して画像空間クラスタリング処理を行わず，そのまま２次元距離空間を有限矩形領域に限定して表示装置３０の表示領域に対応付け，２次元距離空間上の各点（画像）の位置に合わせて画像の表示位置と表示サイズとを決定し，表示装置３０に画像を表示するようにしてもよい。これにより，表示装置３０の２次元距離空間上の点に対応する位置に画像を表示することができる。
【実施例】
【００５２】
以上のような画像検索システムを実際に構築し，評価実験を行った。実験用画像の選択における恣意性を廃するため，６種類のキーワードによる画像検索をｇｏｏ(http://www.goo.ne.jp/) の画像検索サービスを用いて行い，それぞれ検索ヒット率上位５００個の画像群を実験用画像として用いた。６種類のキーワードは，「金魚」，「ペンギン」，「キティ」，「ミッキーマウス」，「安部なつみ」，「タイ料理」であり，あらかじめ被験者に「検索してみたいもの」として挙げさせた。
【００５３】
各画像群において，クラスタの数は３×３個とし，各クラスタに属する点の個数を２５個として前述の画像検索処理を行い，本発明による一覧表示結果を用意した。また，比較対象として，検索ヒット率の高い画像から順に左上から右下にかけて２５×９＝２２５個を格子状に並べて表示したもの（単純配置）を用意した。無作為に選出した画像を被験者ごとに与え，それと同じ画像を各表示結果から検索させ，発見までの時間を計測して比較した。
【００５４】
図９は，本実施例における評価実験の結果を示す図である。図９において，各数値は１枚の画像を探し出すのに要した時間（単位：秒）の平均値である。５名（被験者Ａ〜Ｅ）中４名（被験者Ａ，Ｃ〜Ｅ）が本発明による一覧表示の方が速く検索できた。単純配置の方が速かった１名（被験者Ｂ）に関しても１秒以下の差であるので，本発明による一覧表示の有効性が現れたと見てよい。
【図面の簡単な説明】
【００５５】
【図１】本発明の原理を説明するためのフローチャートである。
【図２】本発明の原理構成例を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態における画像検索システムの構成例を示す図である。
【図４】本実施の形態における画像特徴量解析部の処理を説明するための図である。
【図５】本実施の形態における画像空間クラスタリング部の処理を説明するための図である。
【図６】本実施の形態における画像空間クラスタリング処理フローチャートである。
【図７】本実施の形態における画像配置決定部の処理を説明するための図である。
【図８】本実施の形態における画像配置決定処理フローチャートである。
【図９】本実施例における評価実験の結果を示す図である。
【符号の説明】
【００５６】
１０  検索結果画像集合取得部
１１  検索条件照合部
２０  検索結果情報生成部
２１  画像特徴量抽出部
２２  画像特徴量解析部
２３  画像空間クラスタリング部
２４  画像配置決定部
３０  表示装置
４０  検索条件入力装置
５０  画像データベース
【図１】
2005235041.tif 000003
【図２】
2005235041.tif 000004
【図３】
2005235041.tif 000005
【図４】
2005235041.tif 000006
【図５】
2005235041.tif 000007
【図６】
2005235041.tif 000008
【図７】
2005235041.tif 000009
【図８】
2005235041.tif 000010
【図９】
2005235041.tif 000011