(57)【要約】【課題】画像検索の高速化を図る。【解決手段】入力された画像データの所定範囲毎にパターンマッチング処理を行うマッチング処理部（例えば、ＣＰＵ１）を備え、その処理結果に基づいて、画像データにおける顔画像に係る特定画像データを抽出する画像検索装置１００である。マッチング処理部は、顔画像に対する基準パターンＰに係る教師データｄと画像データの所定範囲とをパターンマッチング処理により比較して、それらの類似度を判定する類似度判定手段（例えば、ＣＰＵ１）と、類似度の判定結果に基づいて、基準パターンＰの寸法を変更するパターン寸法変更手段（例えば、ＣＰＵ１）とを備える。パターン寸法変更手段は、判定された類似度が所定値（例えば、０．８）未満である場合に、類似度の判定結果に応じて寸法変更後の基準パターンＰに係る類似度を予測して当該基準パターンＰの寸法の変更倍率を規定する。【選択図】図１
2005196542.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像情報を入力する画像情報入力手段と、前記画像情報入力手段により入力された前記画像情報の所定範囲毎にパターンマッチング処理を行うマッチング処理部と、前記マッチング処理部による処理結果に基づいて、前記画像情報における特定部分に係る特定画像情報を抽出する情報抽出手段と、を備える画像検索装置であって、
前記パターンマッチング処理における前記特定部分に対しての基準パターンに係る基準パターン情報を記憶する基準パターン記憶手段を備え、
前記マッチング処理部は、
前記基準パターン記憶手段に記憶された前記基準パターン情報と前記画像情報の所定範囲とを前記パターンマッチング処理により比較して、それらの類似度を判定する類似度判定手段と、
前記類似度判定手段により判定された前記類似度が極大値であるか否かを判断する判断手段と、
前記類似度判定手段による前記類似度の判定結果に基づいて、前記基準パターンの寸法を変更するパターン寸法変更手段と、を備え、
前記パターン寸法変更手段は、前記類似度判定手段により判定された前記類似度が所定値未満である場合に、前記類似度の判定結果に応じて寸法変更後の基準パターンに係る類似度を予測して当該基準パターンの寸法の変更倍率を規定するとともに、前記判断手段により前記類似度が極大値であると判断されるまで、前記基準パターンの寸法の変更を行い、
前記情報抽出手段は、
前記判断手段により前記類似度が極大値であると判断された前記画像情報の各所定範囲の極大値に基づいて、前記特定画像情報を抽出することを特徴とする画像検索装置。
【請求項２】
前記マッチング処理部は、さらに、
前記類似度判定手段による前記類似度の判定結果に基づいて、前記基準パターンを所定方向に回転させるパターン回転手段を備え、
前記パターン回転手段は、前記類似度判定手段により判定された前記類似度が所定値未満である場合に、前記類似度の判定結果に応じて回転後の基準パターンに係る類似度を予測して当該基準パターンの回転角度を規定するとともに、前記判断手段により前記類似度が極大値であると判断されるまで、前記基準パターンの回転を行うことを特徴とする請求項１に記載の画像検索装置。
【請求項３】
前記画像情報に係る画像は、立体画像であり、
前記基準パターン記憶手段は、前記パターンマッチング処理における前記特定部分に対しての立体基準パターンに係る立体基準パターン情報を記憶し、
前記マッチング処理部は、さらに、
前記類似度判定手段による前記類似度の判定結果に基づいて、前記立体基準パターンを縦、横、高さの３軸のうちの少なくとも一つの軸を中心にして回転させるパターン３軸回転手段を備え、
前記パターン３軸回転手段は、前記類似度判定手段により判定された前記類似度が所定値未満である場合に、前記類似度の判定結果に応じて回転後の立体基準パターンに係る類似度を予測して当該立体基準パターンの回転角度を規定するとともに、前記判断手段により前記類似度が極大値であると判断されるまで、前記立体基準パターンの回転を行うことを特徴とする請求項１に記載の画像検索装置。
【請求項４】
画像情報を入力する画像情報入力工程と、前記画像情報入力工程にて入力された前記画像情報の所定範囲毎にパターンマッチング処理を行うマッチング処理工程と、前記マッチング処理工程による処理結果に基づいて、前記画像情報における特定部分に係る特定画像情報を抽出する情報抽出工程と、を行う画像検索方法であって、
前記パターンマッチング処理における前記特定部分に対しての基準パターンに係る基準パターン情報を記憶する基準パターン記憶手段を有し、
前記マッチング処理工程は、
前記基準パターン記憶手段に記憶された前記基準パターン情報と前記画像情報の所定範囲とを前記パターンマッチング処理により比較して、それらの類似度を判定する類似度判定工程と、
前記類似度判定工程にて判定された前記類似度が極大値であるか否かを判断する判断工程と、
前記類似度判定工程における前記類似度の判定結果に基づいて、前記基準パターンの寸法を変更するパターン寸法変更工程と、を備え、
前記パターン寸法変更工程は、前記類似度判定工程にて判定された前記類似度が所定値未満である場合に、前記類似度の判定結果に応じて寸法変更後の基準パターンに係る類似度を予測して当該基準パターンの寸法の変更倍率を規定するとともに、前記判断工程にて前記類似度が極大値であると判断されるまで、前記基準パターンの寸法の変更を行い、
前記情報抽出工程は、
前記判断工程にて前記類似度が極大値であると判断された前記画像情報の各所定範囲の極大値に基づいて、前記特定画像情報を抽出することを特徴とする画像検索方法。
【請求項５】
画像情報を入力する画像情報入力手段と、前記画像情報入力手段により入力された前記画像情報の所定範囲毎のパターンマッチング処理における前記画像情報の特定部分に対しての基準パターンに係る基準パターン情報を記憶する基準パターン記憶手段と、を備える画像検索装置に、
前記基準パターン記憶手段に記憶された前記基準パターン情報と前記画像情報の所定範囲とを前記パターンマッチング処理により比較して、それらの類似度を判定する機能と、
判定された前記類似度が極大値であるか否かを判断する機能と、
判定された前記類似度が所定値未満である場合に、前記類似度の判定結果に応じて寸法変更後の基準パターンに係る類似度を予測して当該基準パターンの寸法の変更倍率を規定するとともに、前記類似度が極大値であると判断されるまで、前記基準パターンの寸法の変更を行う機能と、
前記類似度が極大値であると判断された前記画像情報の各所定範囲の極大値に基づいて、前記画像情報における前記特定部分に係る特定画像情報を抽出する機能と、
を実現させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像の検索をパターンマッチング処理により行う画像検索装置、画像検索方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、入力された画像情報の中から所望の画像情報の検索（抽出）を行う画像検索方法において、パターンマッチング処理を適用したものが知られている。
また、パターンマッチング処理を利用して、音響信号等の所定の信号系列の中から、予め登録した信号と類似した信号の位置を検出する信号検出方法も提案されている（例えば、特許文献１参照。）。
【特許文献１】特開２００２−２３６４９６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、上記特許文献1の信号検出方法を画像の検索に適用しても、その画像検索を適正に行うことが困難となっている。
即ち、上記の信号検出方法におけるパターンマッチング処理にあっては、信号のヒストグラムを作成して、ヒストグラムどうしを比較することにより、信号の類似度を検出するようになっている。しかしながら、例えば、スナップ写真から被写体の顔画像を抽出する場合等にあっては、スナップ写真中における被写体は、顔の数、向き、大きさ等が様々であり、顔画像の判断を適正に行うことができず、パターンマッチング処理を適正に、且つ、高速に行うことが困難となっている。また、上記の信号検出方法は、例えば医用画像等のような立体画像のパターンマッチング処理を考慮しておらず、立体画像の検索を適正に行うことができないといった問題もある。
【０００４】
本発明の課題は、画像検索の高速化を図ることができる画像検索装置、画像検索方法及びプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するため、請求項１に記載の発明は、画像情報を入力する画像情報入力手段と、前記画像情報入力手段により入力された前記画像情報の所定範囲毎にパターンマッチング処理を行うマッチング処理部と、前記マッチング処理部による処理結果に基づいて、前記画像情報における特定部分に係る特定画像情報を抽出する情報抽出手段と、を備える画像検索装置であって、
前記パターンマッチング処理における前記特定部分に対しての基準パターンに係る基準パターン情報を記憶する基準パターン記憶手段を備え、
前記マッチング処理部は、
前記基準パターン記憶手段に記憶された前記基準パターン情報と前記画像情報の所定範囲とを前記パターンマッチング処理により比較して、それらの類似度を判定する類似度判定手段と、
前記類似度判定手段により判定された前記類似度が極大値であるか否かを判断する判断手段と、
前記類似度判定手段による前記類似度の判定結果に基づいて、前記基準パターンの寸法を変更するパターン寸法変更手段と、を備え、
前記パターン寸法変更手段は、前記類似度判定手段により判定された前記類似度が所定値未満である場合に、前記類似度の判定結果に応じて寸法変更後の基準パターンに係る類似度を予測して当該基準パターンの寸法の変更倍率を規定するとともに、前記判断手段により前記類似度が極大値であると判断されるまで、前記基準パターンの寸法の変更を行い、
前記情報抽出手段は、
前記判断手段により前記類似度が極大値であると判断された前記画像情報の各所定範囲の極大値に基づいて、前記特定画像情報を抽出することを特徴としている。
【０００６】
請求項１に記載の発明によれば、判定された基準パターン情報と画像情報の所定範囲との類似度が所定値未満である場合に、類似度の判定結果に応じて寸法変更後の基準パターンに係る類似度を予測して当該基準パターンの寸法の変更倍率を規定し、基準パターンの寸法を変更するので、検索の対象となる特定部分に対応する画像部分の寸法が不明であっても、パターンマッチング処理における基準パターンの寸法の変更に際して、寸法変更後の基準パターンとの類似度が所定値未満となるであろうと予測される基準パターンの寸法変更を行わないこととなって、無駄なパターンマッチング処理を省略することができる。これにより、パターンマッチング処理の高速化を図ることができる。
従って、基準パターン情報と画像情報の所定範囲との類似度が極大値であると判断されるまでの時間を短縮することができ、画像情報における特定部分に係る特定画像情報の抽出を、適正に、且つ、高速に行うことができる。
【０００７】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の画像検索装置において、
前記マッチング処理部は、さらに、
前記類似度判定手段による前記類似度の判定結果に基づいて、前記基準パターンを所定方向に回転させるパターン回転手段を備え、
前記パターン回転手段は、前記類似度判定手段により判定された前記類似度が所定値未満である場合に、前記類似度の判定結果に応じて回転後の基準パターンに係る類似度を予測して当該基準パターンの回転角度を規定するとともに、前記判断手段により前記類似度が極大値であると判断されるまで、前記基準パターンの回転を行うことを特徴としている。
【０００８】
請求項２に記載の発明によれば、請求項１に記載の発明と同様の効果が得られるのは無論のこと、特に、判定された基準パターン情報と画像情報の所定範囲との類似度が所定値未満である場合に、類似度の判定結果に応じて回転後の基準パターンに係る類似度を予測して当該基準パターンの回転角度を規定するので、検索の対象となる特定部分に対応する画像部分の基準位置に対する回転角度が不明であっても、パターンマッチング処理における基準パターンの回転に際して、回転後の基準パターンとの類似度が所定値未満となるであろうと予測される基準パターンの回転を行わないこととなって、無駄なパターンマッチング処理を省略することができる。
【０００９】
請求項３に記載の発明は、請求項１に記載の画像検索装置において、
前記画像情報に係る画像は、立体画像であり、
前記基準パターン記憶手段は、前記パターンマッチング処理における前記特定部分に対しての立体基準パターンに係る立体基準パターン情報を記憶し、
前記マッチング処理部は、さらに、
前記類似度判定手段による前記類似度の判定結果に基づいて、前記立体基準パターンを縦、横、高さの３軸のうちの少なくとも一つの軸を中心にして回転させるパターン３軸回転手段を備え、
前記パターン３軸回転手段は、前記類似度判定手段により判定された前記類似度が所定値未満である場合に、前記類似度の判定結果に応じて回転後の立体基準パターンに係る類似度を予測して当該立体基準パターンの回転角度を規定するとともに、前記判断手段により前記類似度が極大値であると判断されるまで、前記立体基準パターンの回転を行うことを特徴としている。
【００１０】
請求項３に記載の発明によれば、請求項１に記載の発明と同様の効果が得られるのは無論のこと、特に、判定された基準パターン情報と画像情報の所定範囲との類似度が所定値未満である場合に、類似度の判定結果に応じて回転後の立体基準パターンに係る類似度を予測して当該立体基準パターンの回転角度を規定するので、検索の対象となる特定部分に対応する立体画像部分の基準位置に対する回転角度が不明であっても、パターンマッチング処理における立体基準パターンの回転に際して、回転後の立体基準パターンとの類似度が所定値未満となるであろうと予測される立体基準パターンの回転を行わないこととなって、無駄なパターンマッチング処理を省略することができる。
従って、画像が立体画像であっても、画像の検索を適正に、且つ、高速に行うことができる。
【００１１】
請求項４に記載の発明は、画像情報を入力する画像情報入力工程と、前記画像情報入力工程にて入力された前記画像情報の所定範囲毎にパターンマッチング処理を行うマッチング処理工程と、前記マッチング処理工程による処理結果に基づいて、前記画像情報における特定部分に係る特定画像情報を抽出する情報抽出工程と、を行う画像検索方法であって、
前記パターンマッチング処理における前記特定部分に対しての基準パターンに係る基準パターン情報を記憶する基準パターン記憶手段を有し、
前記マッチング処理工程は、
前記基準パターン記憶手段に記憶された前記基準パターン情報と前記画像情報の所定範囲とを前記パターンマッチング処理により比較して、それらの類似度を判定する類似度判定工程と、
前記類似度判定工程にて判定された前記類似度が極大値であるか否かを判断する判断工程と、
前記類似度判定工程における前記類似度の判定結果に基づいて、前記基準パターンの寸法を変更するパターン寸法変更工程と、を備え、
前記パターン寸法変更工程は、前記類似度判定工程にて判定された前記類似度が所定値未満である場合に、前記類似度の判定結果に応じて寸法変更後の基準パターンに係る類似度を予測して当該基準パターンの寸法の変更倍率を規定するとともに、前記判断工程にて前記類似度が極大値であると判断されるまで、前記基準パターンの寸法の変更を行い、
前記情報抽出工程は、
前記判断工程にて前記類似度が極大値であると判断された前記画像情報の各所定範囲の極大値に基づいて、前記特定画像情報を抽出することを特徴としている。
【００１２】
請求項４に記載の発明によれば、判定された基準パターン情報と画像情報の所定範囲との類似度が所定値未満である場合に、類似度の判定結果に応じて寸法変更後の基準パターンに係る類似度を予測して当該基準パターンの寸法の変更倍率を規定し、基準パターンの寸法を変更するので、検索の対象となる特定部分に対応する画像部分の寸法が不明であっても、パターンマッチング処理における基準パターンの寸法の変更に際して、寸法変更後の基準パターンとの類似度が所定値未満となるであろうと予測される基準パターンの寸法変更を行わないこととなって、無駄なパターンマッチング処理を省略することができる。これにより、パターンマッチング処理の高速化を図ることができる。
従って、基準パターン情報と画像情報の所定範囲との類似度が極大値であると判断されるまでの時間を短縮することができ、画像情報における特定部分に係る特定画像情報の抽出を、適正に、且つ、高速に行うことができる。
【００１３】
請求項５に記載の発明のプログラムは、画像情報を入力する画像情報入力手段と、前記画像情報入力手段により入力された前記画像情報の所定範囲毎のパターンマッチング処理における前記画像情報の特定部分に対しての基準パターンに係る基準パターン情報を記憶する基準パターン記憶手段と、を備える画像検索装置に、
前記基準パターン記憶手段に記憶された前記基準パターン情報と前記画像情報の所定範囲とを前記パターンマッチング処理により比較して、それらの類似度を判定する機能と、
判定された前記類似度が極大値であるか否かを判断する機能と、
判定された前記類似度が所定値未満である場合に、前記類似度の判定結果に応じて寸法変更後の基準パターンに係る類似度を予測して当該基準パターンの寸法の変更倍率を規定するとともに、前記類似度が極大値であると判断されるまで、前記基準パターンの寸法の変更を行う機能と、
前記類似度が極大値であると判断された前記画像情報の各所定範囲の極大値に基づいて、前記画像情報における前記特定部分に係る特定画像情報を抽出する機能と、
を実現させることを特徴としている。
【００１４】
請求項５に記載の発明によれば、判定された基準パターン情報と画像情報の所定範囲との類似度が所定値未満である場合に、類似度の判定結果に応じて寸法変更後の基準パターンに係る類似度を予測して当該基準パターンの寸法の変更倍率を規定し、基準パターンの寸法を変更するので、検索の対象となる特定部分に対応する画像部分の寸法が不明であっても、パターンマッチング処理における基準パターンの寸法の変更に際して、寸法変更後の基準パターンとの類似度が所定値未満となるであろうと予測される基準パターンの寸法変更を行わないこととなって、無駄なパターンマッチング処理を省略することができる。これにより、パターンマッチング処理の高速化を図ることができる。
従って、基準パターン情報と画像情報の所定範囲との類似度が極大値であると判断されるまでの時間を短縮することができ、画像情報における特定部分に係る特定画像情報の抽出を、適正に、且つ、高速に行うことができる。
【発明の効果】
【００１５】
請求項１に記載の発明によれば、検索の対象となる特定部分に対応する画像部分の寸法が不明である場合に、パターンマッチング処理における基準パターンの寸法の変更に際して、寸法変更後の基準パターンとの類似度が所定値未満となるであろうと予測される基準パターンの寸法変更を行わないこととなって、無駄なパターンマッチング処理を省略することができる。これにより、パターンマッチング処理の高速化を図ることができる。
従って、基準パターン情報と画像情報の所定範囲との類似度が極大値であると判断されるまでの時間を短縮することができ、画像情報における特定部分に係る特定画像情報の抽出を、適正に、且つ、高速に行うことができる。
【００１６】
請求項２に記載の発明によれば、検索の対象となる特定部分に対応する画像部分の基準位置に対する回転角度が不明であっても、パターンマッチング処理における基準パターンの回転に際して、回転後の基準パターンとの類似度が所定値未満となるであろうと予測される基準パターンの回転を行わないこととなって、無駄なパターンマッチング処理を省略することができる。
【００１７】
請求項３に記載の発明によれば、検索の対象となる特定部分に対応する立体画像部分の基準位置に対する回転角度が不明であっても、パターンマッチング処理における立体基準パターンの回転に際して、回転後の立体基準パターンとの類似度が所定値未満となるであろうと予測される立体基準パターンの回転を行わないこととなって、無駄なパターンマッチング処理を省略することができる。
従って、画像が立体画像であっても、画像の検索を適正に、且つ、高速に行うことができる。
【００１８】
請求項４に記載の発明によれば、検索の対象となる特定部分に対応する画像部分の寸法が不明であっても、パターンマッチング処理における基準パターンの寸法の変更に際して、寸法変更後の基準パターンとの類似度が所定値未満となるであろうと予測される基準パターンの寸法変更を行わないこととなって、無駄なパターンマッチング処理を省略することができる。これにより、パターンマッチング処理の高速化を図ることができる。
従って、基準パターン情報と画像情報の所定範囲との類似度が極大値であると判断されるまでの時間を短縮することができ、画像情報における特定部分に係る特定画像情報の抽出を、適正に、且つ、高速に行うことができる。
【００１９】
請求項５に記載の発明によれば、検索の対象となる特定部分に対応する画像部分の寸法が不明であっても、パターンマッチング処理における基準パターンの寸法の変更に際して、寸法変更後の基準パターンとの類似度が所定値未満となるであろうと予測される基準パターンの寸法変更を行わないこととなって、無駄なパターンマッチング処理を省略することができる。これにより、パターンマッチング処理の高速化を図ることができる。
従って、基準パターン情報と画像情報の所定範囲との類似度が極大値であると判断されるまでの時間を短縮することができ、画像情報における特定部分に係る特定画像情報の抽出を、適正に、且つ、高速に行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下に、本発明について、図面を用いて具体的な態様を説明する。ただし、発明の範囲は、図示例に限定されない。
ここで、図１は、本発明を適用した好適な一実施の形態として例示する画像検索装置の要部構成を示したブロック図である。
【００２１】
本発明に係る画像検索装置１００は、デジタルカメラ２００から出力され入力された画像データに対してパターンマッチング処理を行って、画像データから特定部分としての顔画像に係る特定画像データを抽出するものである。
具体的には、画像検索装置１００は、例えば、パーソナルコンピュータや、スナップ写真をプリントアウトするプリントラボ装置等が適用可能とされ、図１に示すように、ＣＰＵ１、ＲＡＭ２、ＲＯＭ３、ハードディスクドライブ４、通信部５、表示部６、操作入力部７等を備え、これら各部はバスＢにより接続されている。また、画像検索装置１００は、通信部５を介してデジタルカメラ２００の通信部２０５と画像データ等を送受信可能に接続されている。
【００２２】
ＣＰＵ（Central Processing Unit）１は、ＲＯＭ３に記憶されている画像検索装置１００としての各種機能に関る各種アプリケーションプログラムを読み出してＲＡＭ２内の作業領域に展開し、当該プログラムに従って各種処理を実行する。
具体的には、ＣＰＵ１は、マッチング処理部として、デジタルカメラ２００から出力され通信部５を介して入力された画像データの所定範囲毎にパターンマッチング処理を行う。ここで、パターンマッチング処理とは、マッチングの基準となる画像中における顔画像（特定部分）に係る基準パターンＰ（図３参照）と画像データの所定範囲とをヒストグラムにより比較していくことである。具体的には、パターンマッチング処理は、例えば、画像の左上部から右上部にかけてマッチングの検索範囲をシフトしながらマッチングしていき、右端まで行うと一段下にずらして、前回と同様に、左から右にマッチングを繰り返し行うようになっている。なお、シフト量は、検索範囲が重なり合うように所定数の画素ずつずらす程度であっても良いし、所定数に分割された所定範囲毎であっても良い。
【００２３】
また、パターンマッチング処理において、ＣＰＵ１は、類似度判定手段として、類似度判定プログラム３ａに従って、ＲＯＭ３に記憶された教師データ（基準パターン情報）ｄを読み出し、この教師データｄと画像データの所定範囲とをヒストグラムにより比較して、それら画像データの所定範囲と教師データｄとの類似度αを判定する。
ここで、類似度αは、例えば、「０」〜「１」の範囲内で規定される所定値であり、「０」を「類似度なし」とし、「１」を「完全一致」とする。
さらに、ＣＰＵ１は、判断手段として、判断プログラム３ｂに従って、類似度判定手段としてのＣＰＵ１により判定された教師データｄと画像データの所定範囲との類似度αが極大値であるか否かを判断する。
【００２４】
また、ＣＰＵ１は、パターン寸法変更手段として、パターン寸法変更プログラム３ｃに従って、画像データの所定範囲と教師データｄとの類似度αの判定結果に基づいて、教師データｄに係る基準パターンＰの寸法を変更する。ここで、ＣＰＵ１は、類似度判定手段としてのＣＰＵ１により判定された画像データの所定範囲と教師データｄとの類似度αが所定値（例えば、０．８）未満である場合に、類似度の判定結果に応じて寸法変更後の基準パターンＰに係る類似度αを予測して当該基準パターンＰの寸法の変更倍率を規定する。
即ち、例えば、画像データの所定範囲と教師データｄとの類似度の目標値としての所定値をＸ、類似度αの最大値（本実施の形態にあっては、完全一致の場合を１とする。）をＭ、画像データの所定範囲と教師データｄとの類似度をα、基準パターンＰの面積をＳ１、寸法変更後の基準パターンＰの面積をＳ２としたときに、
ＣＰＵ１は、下記の式（１）を満たすように基準パターンＰの寸法の変更倍率を規定するようになっている。
（Ｘ−α）／Ｍ＝｜Ｓ２−Ｓ１｜／Ｓ２      式（１）
【００２５】
さらに、ＣＰＵ１は、上記のようにして寸法変更された基準パターンＰに係る類似度αが極大値であると判断するまで、基準パターンＰの寸法の変更を上記式（１）に従って行うようになっている。
【００２６】
また、ＣＰＵ１は、パターン回転手段として、パターン回転プログラム３ｄに従って、画像データの所定範囲と教師データｄとの類似度αの判定結果に基づいて、教師データｄに係る基準パターンＰを所定方向に所定の角度回転させる。ここで、ＣＰＵ１は、類似度判定手段としてのＣＰＵ１により判定された画像データの所定範囲と教師データｄとの類似度αが所定値（例えば、０．８）未満であると判断された場合に、判定された類似度αに応じて回転後の基準パターンＰに係る類似度を予測して当該基準パターンＰの回転角度を規定する。
即ち、例えば、基準パターンＰの回転前後において重ならない部分の面積をＳ３としたときに、
ＣＰＵ１は、下記の式（２）を満たすように基準パターンＰの回転角度を規定するようになっている。
（Ｘ−α）／Ｍ＝Ｓ３／Ｓ１      式（２）
【００２７】
さらに、ＣＰＵ１は、上記のようにして回転された基準パターンＰに係る類似度αが極大値であると判断するまで、基準パターンＰの回転を上記式（２）に従って行うようになっている。
【００２８】
また、ＣＰＵ１は、情報抽出手段として、情報抽出プログラム３ｅに従って、パターンマッチングの処理結果に基づいて、即ち、判断手段としてのＣＰＵ１により類似度αが極大値であると判断された画像データの各所定範囲の極大値に基づいて、画像データにおける顔画像に係る特定画像データを抽出する。
【００２９】
ＲＡＭ（Random Access Memory）２は、例えば、揮発性の半導体メモリから構成されており、ＣＰＵ１による作業領域と、ＲＯＭ３から読み出された画像検索装置１００で実行可能な各種のプログラムやデータ等を一時的に格納する記憶領域とを備えている。
【００３０】
ＲＯＭ（Read Only Memory）３は、読み出し専用のメモリであり、ＣＰＵ１により実行される画像検索装置１００としての各種の機能に係るプログラムや、制御データ等を記憶している。具体的には、ＲＯＭ３は、類似度判定プログラム３ａ、判断プログラム３ｂ、パターン寸法変更プログラム３ｃ、パターン回転プログラム３ｄ、情報抽出プログラム３ｅ等を記憶している。
【００３１】
また、ＲＯＭ３は、基準パターン記憶手段を構成しており、ＣＰＵ１の制御下によるパターンマッチング処理における画像のうちの顔画像（特定部分）に対しての基準パターンＰに係る教師データ（基準パターン情報）ｄを記憶している。
【００３２】
通信部５は、例えば、ＣＰＵ１の制御下にてデジタルカメラ２００との間で画像データの送受信を行うための例えばＵＳＢ（Universal Serial Bus）や無線ＬＡＮ等のインターフェースを備えて構成されている。即ち、通信部５は、デジタルカメラ２００から出力された画像データを入力するための画像情報入力手段を構成している。
【００３３】
ハードディスクドライブ４は、例えば、通信部５を介してデジタルカメラ２００から入力された画像データ等を記憶するものである。
【００３４】
表示部６は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等により構成され、ＣＰＵ１から出力され入力される制御信号に従って、当該画像検索装置１００の機能に係る各種画面表示、各種メッセージ表示等を行うようになっている。また、表示部６は、デジタルカメラ２００から通信部５を介して入力された画像の表示を行う。
【００３５】
操作入力部７は、例えば、数値、文字等を入力するためのデータ入力キー、データの選択、送り操作等を行うための上下左右移動キー、および各種機能キー等によって構成されるキーボードを備え、ユーザにより押下されたキーの押下信号をＣＰＵ１に出力する。
【００３６】
デジタルカメラ２００は、被写体を撮像してその光学像を画像信号（画像データ）に変換する一般的なものであり、画像検索装置１００との間で画像データの送受信を行うための通信部２０５を備えて構成されている。
【００３７】
次に、ＣＰＵ１の制御下にて、デジタルカメラ２００より入力された画像データから顔画像を抽出する画像抽出処理について、図面を参照して説明する。
図２は、画像検索装置１００による画像抽出処理に係る動作の一例を示すフローチャートである。
【００３８】
図２に示すように、先ず、画像検索装置１００とデジタルカメラ２００とが互いの通信部５、２０５を介して画像データを送受信可能に接続された状態で、デジタルカメラ２００の通信部２０５を介して画像検索装置１００に出力された、例えばメモリカード等の所定の記憶手段（図示省略）に記憶されている画像データが、通信部５を介して画像検索装置１００に入力される（ステップＳ１；画像情報入力工程）。なお、入力された画像データは、ＲＡＭ２内の記憶領域に一旦格納される。
次に、ＣＰＵ１は、入力された画像データの所定範囲毎にパターンマッチング処理を行う（マッチング処理工程）。具体的には、ＣＰＵ１は、ＲＯＭ３から類似度判定プログラム３ａを読み出してＲＡＭ２の作業領域に展開し、この類似度判定プログラム３ａに従って、ＲＯＭ３に記憶された教師データｄを読み出し、この教師データｄと画像データの所定範囲とをヒストグラムにより比較して、それら画像データの所定範囲と教師データｄとの類似度αを判定（算出）する（ステップＳ２及びＳ３；類似度判定工程）。
【００３９】
次に、ＣＰＵ１は、画像データの所定範囲と教師データｄとの類似度αの判定結果に基づいて、教師データｄに係る基準パターンＰの寸法を変更する寸法変更処理を実行する（ステップＳ４）。
以下に、ＣＰＵ１の制御下にて実行される寸法変更処理について、図３及び図４を参照して詳細に説明する。
ここで、図３は、寸法変更処理に係る動作の一例を示すフローチャートであり、図４は、寸法変更処理を説明するための模式図である。
【００４０】
図３に示すように、先ず、ＣＰＵ１は、ＲＯＭ３から読み出された所定のプログラムの実行に基づいて、画像データの所定範囲と教師データｄとの類似度αが０．８以上であるか否かを判断する（ステップＳ４１）。
ここで、類似度αが０．８以上であると判断されると（ステップＳ４１；ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は、ＲＯＭ３からパターン寸法変更プログラム３ｃを読み出してＲＡＭ２の作業領域に展開し、このパターン寸法変更プログラム３ｃに従って、教師データｄに係る基準パターンＰの寸法を所定の変更倍率で変更する（ステップＳ４２；パターン寸法変更工程）。
一方、ステップＳ４１にて、類似度αが０．８未満であると判断されると（ステップＳ４１；ＮＯ）、ＣＰＵ１は、類似度の判定結果に応じて寸法変更後の基準パターンＰに係る類似度αを予測して当該基準パターンＰの寸法の変更倍率を規定する（ステップＳ４３）。即ち、ＣＰＵ１は、下記の式（１）に示すように、画像データの所定範囲と教師データｄとの類似度の目標値としての所定値Ｘを０．８、類似度の最大値Ｍを１、画像データの所定範囲と教師データｄとの判定された類似度、基準パターンＰの面積をＳ１として、寸法変更後の基準パターンＰの面積Ｓ２を算出する。
（Ｘ−α）／Ｍ＝｜Ｓ２−Ｓ１｜／Ｓ２      式（１）
ここで、上記の基準パターンＰの寸法変更にあっては、ＣＰＵ１は、例えば、先ず、寸法を拡大するように基準パターンＰの寸法を変更する（図４（ａ）及び（ｂ）参照）。
【００４１】
そして、ＣＰＵ１は、類似度判定プログラム３ａに従って、上記のようにして寸法変更した基準パターンＰと、画像データの所定範囲との類似度を判定する（ステップＳ４４）。
続けて、ＣＰＵ１は、ＲＯＭ３から判断プログラム３ｂを読み出してＲＡＭ２の作業領域に展開し、この判断プログラム３ｂに従って、判定された教師データｄと画像データの所定範囲との類似度αが極大値であるか否かを判断する（ステップＳ４５；判断工程）。ここで、類似度αが極大値ではないと判断されると（ステップＳ４５；ＮＯ）、ステップＳ４１に移行する。
【００４２】
上記の基準パターンＰの寸法変更は、ステップＳ４５にて、ＣＰＵ１により寸法変更後の類似度αが極大値であると判断されるまで行われる。即ち、ＣＰＵ１は、寸法変更後の基準パターンＰに係る類似度αが小さくなったと判断するまで、寸法を拡大するように基準パターンＰの寸法を変更する。そして、寸法変更後の類似度αが極大値であると判断されると、ＣＰＵ１は、寸法を縮小するように基準パターンＰの寸法を変更する（図４（ｃ）及び（ｄ）参照）。
なお、寸法の縮小方向に対する変更は、上記の拡大方向に対する変更と同様に、ＣＰＵ１により寸法変更後の類似度αが極大値であると判断されるまで行われるようになっている。
【００４３】
上記の寸法変更処理において、画像データの所定範囲と教師データｄとの類似度αが極大値であると判断されると（ステップＳ４５；ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は、類似度αが極大値となった状態で基準パターンＰを所定方向に回転させる回転処理を実行する（ステップＳ５；図２参照）。
以下に、ＣＰＵ１の制御下にて実行される回転処理について、図５及び図６を参照して詳細に説明する。
ここで、図５は、回転処理に係る動作の一例を示すフローチャートであり、図６は、回転処理を説明するための模式図である。
【００４４】
図５に示すように、先ず、ＣＰＵ１は、ＲＯＭ３から読み出された所定のプログラムの実行に基づいて、画像データの所定範囲と教師データｄとの類似度αが０．８以上であるか否かを判断する（ステップＳ５１）。
ここで、類似度αが０．８以上であると判断されると（ステップＳ５１；ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は、ＲＯＭ３からパターン回転プログラム３ｄを読み出してＲＡＭ２の作業領域に展開し、このパターン回転プログラム３ｄに従って、教師データｄに係る基準パターンＰを所定方向に所定角度回転させる（ステップＳ５２）。
一方、ステップＳ５１にて、類似度αが０．８未満であると判断されると（ステップＳ５１；ＮＯ）、ＣＰＵ１は、類似度の判定結果に応じて回転後の基準パターンＰに係る類似度αを予測して当該基準パターンＰの回転角度を規定する（ステップＳ５３）。即ち、ＣＰＵ１は、下記の式（２）に示すように、基準パターンＰの回転前後において重ならない部分の面積Ｓ３を算出する。
（Ｘ−α）／Ｍ＝Ｓ３／Ｓ１      式（２）
ここで、上記の基準パターンＰの回転にあっては、ＣＰＵ１は、例えば、先ず、右回りに基準パターンＰを回転させる（図６（ａ）及び（ｂ）参照）。
【００４５】
そして、ＣＰＵ１は、類似度判定プログラム３ａに従って、上記のようにして回転させた基準パターンＰと、画像データの所定範囲との類似度を判定する（ステップＳ５４）。
続けて、ＣＰＵ１は、ＲＯＭ３から判断プログラム３ｂを読み出してＲＡＭ２の作業領域に展開し、この判断プログラム３ｂに従って、判定された教師データｄと画像データの所定範囲との類似度αが極大値であるか否かを判断する（ステップＳ５５）。ここで、類似度αが極大値ではないと判断されると（ステップＳ５５；ＮＯ）、ステップＳ５１に移行する。
【００４６】
上記の基準パターンＰの右回りの回転は、前述した基準パターンＰの寸法変更と同様に、ステップＳ５５にて、ＣＰＵ１により回転後の類似度αが極大値であると判断されるまで行われる。即ち、ＣＰＵ１は、回転後の基準パターンＰに係る類似度αが小さくなったと判断するまで、右回りに基準パターンＰを回転させる。そして、回転後の類似度αが極大値であると判断されると、ＣＰＵ１は、基準パターンＰを基準位置から左回りに回転させる。
なお、基準パターンＰの左回りの回転は、上記の右回りの回転と同様に、ＣＰＵ１により回転後の類似度αが極大値であると判断されるまで行われるようになっている。
【００４７】
そして、ＣＰＵ１は、上記のようにして寸法変更及び回転後の基準パターンＰに係る類似度αが極大値となった画像データの所定範囲を顔画像の候補とする（ステップＳ６）。
【００４８】
次に、ＣＰＵ１は、パターンマッチング処理を画像データの最後まで行ったか否かを判断する（ステップＳ７）。ここで、最後までパターンマッチング処理を行なっていないと判断されると（ステップＳ７；ＮＯ）、ステップＳ８に移行し、また、最後まで行なったと判断されると（ステップＳ７；ＹＥＳ）、ステップＳ９に移行する。
【００４９】
ステップＳ８において、ＣＰＵ１は、パターンマッチング処理におけるマッチングの検索範囲を所定量シフトするシフト処理を実行する。
このシフト処理にあっては、上記寸法変更処理及び回転処理と同様に、ＣＰＵ１は、画像データの所定範囲と教師データｄとの類似度の判定結果に基づいて、教師データｄに係る基準パターンＰの所定方向に対するシフト量を変更する。即ち、ＣＰＵ１は、類似度αが０．８未満であると判断されると、類似度の判定結果に応じてシフト後の基準パターンＰに係る類似度αを予測して当該基準パターンＰのシフト量を規定するようになっている（図７（ａ）及び（ｂ）参照）。
具体的には、ＣＰＵ１は、下記の式（３）に示すように、基準パターンＰのシフト前後において重ならない部分の面積Ｓ４を算出する。
（Ｘ−α）／Ｍ＝Ｓ４／Ｓ１      式（３）
【００５０】
その後、ＣＰＵ１は、類似度判定プログラム３ａに従って、上記のようにしてシフトさせた基準パターンＰに係る教師データｄと、画像データの所定範囲との類似度を判定する。
続けて、ＣＰＵ１は、ＲＯＭ３から判断プログラム３ｂを読み出してＲＡＭ２の作業領域に展開し、この判断プログラム３ｂに従って、判定された教師データｄと画像データの所定範囲との類似度αが極大値であるか否かを判断する。この判断処理において、類似度αが極大値であると判断されるまで、ＣＰＵ１は、基準パターンＰのシフトを実行するようになっている。
【００５１】
そして、類似度αが極大値であると判断されると、ＣＰＵ１は、ステップＳ４に移行して、所定量シフトされた基準パターンＰと画像データの所定範囲とのパターンマッチング処理行う。
【００５２】
一方、ステップＳ９において、ＣＰＵ１は、ＲＯＭ３から情報抽出プログラム３ｅを読み出してＲＡＭ２に展開し、この情報抽出プログラム３ｅに従って、類似度αが極大値であると判断された画像データの各所定範囲の極大値に基づいて、顔画像の候補とされた画像データの所定範囲の中から、類似度αが最大値を示す所定範囲を顔画像に係る特定画像データとして抽出する（情報抽出工程）。
【００５３】
以上のように、本実施の形態の画像検索装置１００によれば、判定された教師データｄと画像データの所定範囲との類似度αが０．８未満である場合に、類似度αの判定結果に応じて寸法変更後の基準パターンＰに係る類似度αを予測して当該基準パターンＰの寸法の変更倍率を規定して、基準パターンＰの寸法を変更するので、検索の対象となる顔画像に対応する部分の寸法が不明であっても、パターンマッチング処理における基準パターンＰの寸法の変更に際して、寸法変更後の基準パターンＰとの類似度αが０．８未満となるであろうと予測される基準パターンＰの寸法変更を行わないこととなって、無駄なパターンマッチング処理を省略することができる。
また、判定された教師データｄと画像データの所定範囲との類似度αが０．８未満である場合に、類似度αの判定結果に応じて回転後の基準パターンＰに係る類似度αを予測して当該基準パターンＰの回転角度を規定するので、検索の対象となる顔画像に対応する部分の基準位置に対する回転角度が不明であっても、パターンマッチング処理における基準パターンＰの回転に際して、回転後の基準パターンＰとの類似度αが０．８未満となるであろうと予測される基準パターンＰの回転を行わないこととなって、無駄なパターンマッチング処理を省略することができる。
このようにして、パターンマッチング処理の高速化を図ることができる。従って、教師データｄと画像データの所定範囲との類似度αが極大値であると判断されるまでの時間を短縮することができ、画像データにおける顔画像に係る特定画像データの抽出を、適正に、且つ、高速に行うことができる。
【００５４】
なお、上記実施の形態にあっては、デジタルカメラ２００から画像データが入力された画像検索装置１００にて、顔画像の抽出処理を行うような構成としたが、これに限られるものではなく、例えば、画像検索装置１００に対する画像データの送信を行わずにデジタルカメラ２００内にて顔画像の抽出を行うような構成であっても良い。
【００５５】
また、上記実施の形態では、画像検索装置１００は、パターンマッチング処理において寸法変更処理、回転処理の順に行う構成としたが、これに限られるものではなく、順序が逆であっても良い。さらに、双方の処理を必ずしも行う必要はなく、適宜に適当な処理を行う構成としても良い。
【００５６】
また、上記実施の形態では、画像としてスナップ写真等の平面画像を例示したが、これに限られるものではなく、例えば、医用画像等の立体画像であっても良い。
以下に、画像検索装置３００の変形例について、図８及び図９を参照して説明する。
ここで、図８は、画像検索装置３００の変形例の要部構成を示したブロック図であり、図９は、画像検索装置３００による画像抽出処理における３軸回転処理を模式的に示した図である。
【００５７】
図８に示すように、この変形例の画像検索装置３００にあっては、基準パターン記憶手段としてのＲＯＭ３０３に、パターンマッチング処理における特定部分に対しての立体基準パターンＶに係る教師データ（立体基準パターン情報）３００ｄを記憶し、ＣＰＵ１は、パターン３軸回転手段として、ＲＯＭ３０３からパターン３軸回転プログラム３ｆを読み出してＲＡＭ２に展開し、このパターン３軸回転プログラム３ｆに従って、立体基準パターンＶと画像データの所定範囲との類似度αの判定結果に基づいて、立体基準パターンＶを縦軸Ｘ、横軸Ｙ、高さ軸Ｚの３軸のうちの少なくとも一つの軸を中心にして回転させるようになっている（図９参照）。
この立体基準パターンＶの３軸回転にあっては、ＣＰＵ１は、判定された立体基準パターンＶと画像データの所定範囲との類似度αが所定値（例えば、０．８）未満である場合に、類似度αの判定結果に応じて回転後の立体基準パターンＶに係る類似度を予測して当該立体基準パターンＶの回転角度を規定する。ここで、立体基準パターンＶの各軸を中心とする回転は、上記回転処理と略同様にして行われるようになっている。即ち、立体基準パターンＶを各軸を中心に回転させる際には、立体基準パターンＶの回転前後において重ならない部分の体積を算出することにより、立体基準パターンＶの回転角度を規定するようになっている。
また、上記の３軸回転処理に加えて、立体基準パターンＶの寸法（体積）を変更させる寸法変更処理を適宜行っても良い。
【００５８】
なお、画像データの入力は、例えば病院内の所定のネットワークを介してＣＲ（Computed Radiography）装置やＣＴ（Computed Tomography）装置、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置等の各種のモダリティ４００からその通信部４０５を介して行われるようになっている。
【００５９】
従って、上記構成の画像検索装置３００によれば、検索の対象となる特定部分に対応する立体画像部分の基準位置に対する回転角度が不明であっても、パターンマッチング処理における立体基準パターンＶの回転に際して、回転後の立体基準パターンＶとの類似度αが所定値未満となるであろうと予測される立体基準パターンＶの回転を行わないこととなって、無駄なパターンマッチング処理を省略することができる。これにより、画像が立体画像であっても、画像の検索を適正に、且つ、高速に行うことができる。
【００６０】
なお、本発明は、上記実施の形態に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において、種々の改良並びに設計の変更を行っても良い。
例えば、上記実施の形態では、類似度αの目標値としての所定値を例えば０．８に固定してパターンマッチング処理を行うような構成としたが、これに限られるものではなく、例えば、パターンマッチング処理の実行に伴って判定された類似度αの最大値を目標値とするような構成であっても良い。これにより、寸法変更後や回転後における類似度αが最大値以下とならないように基準パターンＰ（立体基準パターンＶ）の寸法変更や回転（３軸回転）が行われることとなって、パターンマッチング処理をより高速に行うことができる。
【００６１】
また、上記実施の形態では、画像データから抽出される特定部分として顔画像を例示したが、これに限られるものではなく、人物全体であっても良い。また、画像が風景画像等である場合には、例えば、所定の建物を抽出するような構成としても良い。
【図面の簡単な説明】
【００６２】
【図１】本発明を適用した好適な一実施の形態として例示する画像検索装置の要部構成を示したブロック図である。
【図２】図１の画像検索装置による画像抽出処理に係る動作の一例を示すフローチャートである。
【図３】図２の画像抽出処理のうち、寸法変更処理に係る動作の一例を示すフローチャートである。
【図４】図３の寸法変更処理を説明するための模式図である。
【図５】図２の画像抽出処理のうち、回転処理に係る動作の一例を示すフローチャートである。
【図６】図５の回転処理を説明するための模式図である。
【図７】図２の画像抽出処理におけるシフト処理を説明するための模式図である。
【図８】画像検索装置の変形例の要部構成を示したブロック図である。
【図９】図８の画像検索装置による画像抽出処理における３軸回転処理を説明するための模式図である。
【符号の説明】
【００６３】
１００、３００    画像検索装置
１    ＣＰＵ（マッチング処理部、類似度判定手段、判断手段、パターン寸法変更手段、情報抽出手段、パターン回転手段、パターン３軸回転手段）
３、３０３  ＲＯＭ（基準パターン記憶手段）
５    通信部（画像情報入力手段）
ｄ、３００ｄ    教師データ（基準パターン情報、立体基準パターン情報）
Ｐ    基準パターン
Ｖ    立体基準パターン
【図１】
2005196542.tif 000003
【図２】
2005196542.tif 000004
【図３】
2005196542.tif 000005
【図４】
2005196542.tif 000006
【図５】
2005196542.tif 000007
【図６】
2005196542.tif 000008
【図７】
2005196542.tif 000009
【図８】
2005196542.tif 000010
【図９】
2005196542.tif 000011