(57)【要約】      （修正有）【課題】様々な視点から意味コンセプトを表現したコンテンツデータを収集する。【解決手段】コンテンツ収集装置１は、クエリ意味コンセプトに関連したシーズコンテンツデータを記憶するシーズデータ記憶部１２と、シーズコンテンツデータの特徴に関する共通情報データを算出する共通情報算出手段２２と、クエリ意味コンセプトに対応づけられたコンテンツデータであって、共通情報データに基づいて類似する特徴を有するコンテンツデータを収集するコンテンツ収集手段２３と、収集されたコンテンツデータを、共通情報データと異なる特徴で複数のクラスタに分類し、前記複数のクラスタのそれぞれからコンテンツデータを抽出する分類手段２４と、抽出されたコンテンツデータを、クエリ意味コンセプトと対応づけてコンテンツデータ記憶部１１に記憶する登録手段２５と、を備える。【選択図】図２
2012226510.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
意味コンセプトを表現したコンテンツデータを収集するコンテンツ収集方法であって、
クエリ意味コンセプトに関連したシーズコンテンツデータを、シーズコンテンツデータ記憶部に記憶するステップと、
前記シーズコンテンツデータの特徴に関する共通情報データを算出するステップと、
前記クエリ意味コンセプトに対応づけられたコンテンツデータであって、前記共通情報データに基づいて類似する特徴を有するコンテンツデータを収集するステップと、
収集されたコンテンツデータを、前記共通情報データと異なる特徴で複数のクラスタに分類し、前記複数のクラスタのそれぞれからコンテンツデータを抽出するステップと、
抽出されたコンテンツデータを、前記クエリ意味コンセプトと対応づけてコンテンツデータ記憶部に記憶するステップと、
を備えることを特徴とするコンテンツ収集方法。
【請求項２】
前記共通情報データは、複数の前記シーズコンテンツデータに共通する特徴量またはパターンであることを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ収集方法。
【請求項３】
入力装置から前記クエリ意味コンセプトが入力されると、前記コンテンツデータ記憶部から、前記クエリ意味コンセプトに関連づけられたコンテンツデータを表示装置に出力し、出力されたコンテンツデータのうち、前記入力装置から選択されたコンテンツデータを、前記シーズコンテンツデータとして、前記シーズコンテンツデータ記憶部に記憶するステップ
をさらに備えることを特徴とする請求項１または２に記載のコンテンツ収集方法。
【請求項４】
意味コンセプトを表現したコンテンツデータを収集するコンテンツ収集装置であって、
コンテンツデータを、当該コンテンツデータの意味コンセプトと対応づけて記憶したコンテンツデータ記憶部と、
クエリ意味コンセプトに関連したシーズコンテンツデータを記憶するシーズデータ記憶部と、
前記シーズコンテンツデータの特徴に関する共通情報データを算出する共通情報算出手段と、
前記クエリ意味コンセプトに対応づけられたコンテンツデータであって、前記共通情報データに基づいて類似する特徴を有するコンテンツデータを収集するコンテンツ収集手段と、
収集されたコンテンツデータを、前記共通情報データと異なる特徴で複数のクラスタに分類し、前記複数のクラスタのそれぞれからコンテンツデータを抽出する分類手段と、
抽出されたコンテンツデータを、前記クエリ意味コンセプトと対応づけてコンテンツデータ記憶部に記憶する登録手段と、
を備えることを特徴とするコンテンツ収集装置。
【請求項５】
前記共通情報データは、複数の前記シーズコンテンツデータに共通する特徴量またはパターンであることを特徴とする請求項４に記載のコンテンツ収集装置。
【請求項６】
入力装置から前記クエリ意味コンセプトが入力されると、前記コンテンツデータ記憶部から、前記クエリ意味コンセプトに関連づけられたコンテンツデータを表示装置に出力し、出力されたコンテンツデータのうち、前記入力装置から選択されたコンテンツデータを、前記シーズコンテンツデータとして、前記シーズコンテンツデータ記憶部に記憶するシーズコンテンツ特定手段
をさらに備えることを特徴とする請求項４または５に記載のコンテンツ収集装置。
【請求項７】
コンピュータに、請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載のステップを実行させるためのコンテンツ収集プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、意味コンセプトを表現したコンテンツデータを収集するコンテンツ収集方法、コンテンツ収集装置およびコンテンツ収集プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年の情報通信の発達に伴い、画像や動画などの大量のデジタルコンテンツが氾濫している。これらの大量のコンテンツを格納するため、これらのコンテンツを格納したコンテンツデータベースの構築や、類似するコンテンツを検索するためのコンテンツ辞書の構築の技術などが期待されている。そのためには、コンテンツの概念を表すキーワードとなる意味コンセプトと対応づけて、コンテンツを収集することが必要となる。
【０００３】
コンテンツに意味コンセプトを付与するための一つの方法は、手動処理である。例えば、所定の意味コンセプトに関連するコンテンツを、作業者が目視で選別し収集することができる。またランダムに収集したコンテンツに対して、作業者が目視で意味コンセプトを付与することができる。しかしこの方法では、大量のデジタルコンテンツが氾濫している今日において、処理にコストと時間がかかりすぎてしまう問題がある。
【０００４】
これに対し、例えば、通信ネットワークを介して取得可能な画像から、自動的に画像を収集する技術が注目されている（例えば、非特許文献１参照。）。この非特許文献１に記載の技術は、２つのステップにより実現される。最初のステップで、画像を格納するウェブサイトから、意味コンセプトを表したクエリワードで検索する。このとき、クエリワードは、ウェブサイトにおいて格納されたテキストと照合され、一致したテキストの周辺の画像が検索される。次のステップで、収集した画像について分類し、意味コンセプトに関連する画像群を取得する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Yongqing Sun, Satoshi Shimada, Yukinobu Taniguchi, Akira Kojima: "A novel region- based approach to visual concept modeling using web images", ACM Multimedia 2008: 635-638
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら非特許文献１に記載の方法では、意味コンセプトに関連する画像群を取得することができるものの、同一の内容を有する画像ばかりを取得してしまう可能性がある。これにより、画像データベースに格納するべき画像群について、様々な視点からこの意味コンセプトを表現した画像を格納することができない。
【０００７】
また、上記の非特許文献１に記載の方法では、クエリワードに基づいて画像を検索するので、実際には関係のないノイズ画像も大量に収集される可能性がある。従って、このように収集した画像について、画像内容を表現する物理的な画像特徴量を用いて画像を分類しても、意味コンセプトに関する画像群の精度が低下する問題がある。特に、クエリワードが多義性を有する場合、その精度はさらに低下する問題がある。
【０００８】
例えば、「light」は、光を表す「light」と、重い軽いを表す「light」の意味を有する。従って、クエリワードとして「light」を入力して画像を検索すると、光を表す「light」の意味コンセプトと、重い軽いを表す「light」の意味コンセプトの両方に関連する画像が混在して検索される。この場合、検索された画像から色や形状などの画像特徴量を用いて分類しても、分類しきれない場合もある。
【０００９】
そこで本発明の目的は、様々な視点から意味コンセプトを表現したコンテンツデータを収集するコンテンツ収集方法、コンテンツ収集装置およびコンテンツ収集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】
【００１０】
上記課題を解決するために、本発明の第１の特徴は、意味コンセプトを表現したコンテンツデータを収集するコンテンツ収集方法に関する。すなわち本発明の第１の特徴に係るコンテンツ収集方法は、クエリ意味コンセプトに関連したシーズコンテンツデータを、シーズコンテンツデータ記憶部に記憶するステップと、シーズコンテンツデータの特徴に関する共通情報データを算出するステップと、クエリ意味コンセプトに対応づけられたコンテンツデータであって、共通情報データに基づいて類似する特徴を有するコンテンツデータを収集するステップと、収集されたコンテンツデータを、共通情報データと異なる特徴で複数のクラスタに分類し、複数のクラスタのそれぞれからコンテンツデータを抽出するステップと、抽出されたコンテンツデータを、クエリ意味コンセプトと対応づけてコンテンツデータ記憶部に記憶するステップと、を備える。
【００１１】
ここで共通情報データは、複数のシーズコンテンツデータに共通する特徴量またはパターンである。
【００１２】
また、入力装置からクエリ意味コンセプトが入力されると、コンテンツデータ記憶部から、クエリ意味コンセプトに関連づけられたコンテンツデータを表示装置に出力し、出力されたコンテンツデータのうち、入力装置から選択されたコンテンツデータを、シーズコンテンツデータとして、シーズコンテンツデータ記憶部に記憶するステップをさらに備えても良い。
【００１３】
本発明の第２の特徴は、意味コンセプトを表現したコンテンツデータを収集するコンテンツ収集装置に関する。本発明の第２の特徴に係るコンテンツ収集装置は、コンテンツデータを、当該コンテンツデータの意味コンセプトと対応づけて記憶したコンテンツデータ記憶部と、クエリ意味コンセプトに関連したシーズコンテンツデータを記憶するシーズデータ記憶部と、シーズコンテンツデータの特徴に関する共通情報データを算出する共通情報算出手段と、クエリ意味コンセプトに対応づけられたコンテンツデータであって、共通情報データに基づいて類似する特徴を有するコンテンツデータを収集するコンテンツ収集手段と、収集されたコンテンツデータを、共通情報データと異なる特徴で複数のクラスタに分類し、複数のクラスタのそれぞれからコンテンツデータを抽出する分類手段と、抽出されたコンテンツデータを、クエリ意味コンセプトと対応づけてコンテンツデータ記憶部に記憶する登録手段と、を備える。
【００１４】
ここで共通情報データは、複数のシーズコンテンツデータに共通する特徴量またはパターンである。
【００１５】
また、入力装置からクエリ意味コンセプトが入力されると、コンテンツデータ記憶部から、クエリ意味コンセプトに関連づけられたコンテンツデータを表示装置に出力し、出力されたコンテンツデータのうち、入力装置から選択されたコンテンツデータを、シーズコンテンツデータとして、シーズコンテンツデータ記憶部に記憶するシーズコンテンツ特定手段をさらに備えても良い。
【００１６】
本発明の第３の特徴は、コンピュータに本発明の第１の特徴に記載のステップを実行させるためのコンテンツ収集プログラムに関する。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、様々な視点から意味コンセプトを表現したコンテンツデータを収集するコンテンツ収集方法、コンテンツ収集装置およびコンテンツ収集プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の実施の形態に係るコンテンツ収集方法の処理を説明するフローチャートである。
【図２】本発明の実施の形態に係るコンテンツ収集装置の機能ブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態に係るコンテンツデータ記憶部のコンテンツ管理データのデータ構造とデータの一例を説明する図である。
【図４】本発明の実施の形態に係る共通情報算出手段が共通特徴量を算出する処理を説明するフローチャートである。
【図５】本発明の実施の形態に係る共通情報算出手段が共通パターンを算出する処理を説明するフローチャートである。
【図６】本発明の実施の形態に係る分類手段が共通特徴量と異なる特徴量で分類する処理を説明するフローチャートである。
【図７】本発明の実施の形態に係る分類手段がクラスタリングで用いた特徴量と異なるパターンで分類する処理を説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
次に、図面を参照して、本発明の実施の形態を説明する。以下の図面の記載において、同一または類似の部分には同一または類似の符号を付している。
【００２０】
（実施の形態）
本発明の実施の形態に係るコンテンツ収集方法は、様々な視点から意味コンセプトを表現したコンテンツデータを収集する。
【００２１】
例えば、意味コンセプトを表現するクエリワードとして「赤いリンゴ」が指定された場合、赤いリンゴに関する画像データが収集される。この収集された画像データには、赤いリンゴの明るい画像、赤いリンゴの暗い画像、赤いリンゴを中心に正面から撮影した画像、赤いリンゴを上面から撮影した画像、赤いリンゴを右端に撮影した画像など、赤いリンゴを様々な赤いリンゴに関連する画像が含まれる。本発明の実施の形態に係るコンテンツ収集方法は、これらの赤いリンゴに関連する画像のうち、視点の異なる複数の画像を収集することができる。
【００２２】
一般的にコンテンツとして、画像および動画などの種々のコンテンツが考えられるが、本発明の実施の形態においては、画像コンテンツについて説明する。動画コンテンツについては、変形例において後述する。
【００２３】
図１を参照して、本発明の実施の形態に係るコンテンツ収集方法の概要を説明する。図１に示すコンテンツ収集方法は、図２に示すコンテンツ収集装置１によって実現される。
【００２４】
まずステップＳ１においてコンテンツ収集装置１は、作業者が入力装置４０からクエリ意味コンセプトに関連するクエリワードなどが入力されるのを待機する。クエリ意味コンセプトが入力されると、ステップＳ２においてコンテンツ収集装置１は、コンテンツデータ記憶部１１から、クエリ意味コンセプトに関連するコンテンツを取得する。例えば、クエリ意味コンセプトとして「赤いリンゴ」が入力されると、コンテンツ収集装置１は、コンテンツデータ記憶部１１から、「赤いリンゴ」のワードに関連づけられたコンテンツデータを検索する。さらにコンテンツ収集装置１は、検索したコンテンツデータを、表示装置３０にプレビュー表示する。
【００２５】
さらにコンテンツ収集装置１は、表示されたコンテンツデータから、ユーザがシーズコンテンツとするコンテンツを選択するのを待機する。例えば作業者が、表示装置３０に表示されたコンテンツデータから、入力装置４０で複数のシーズコンテンツデータ１２ａ、１２ｂ、…を選択する。シーズコンテンツが選択されると、コンテンツ収集装置１は、選択されたシーズコンテンツの情報を取得する。
【００２６】
ステップＳ４においてコンテンツ収集装置１は、ステップＳ３で入力されたシーズコンテンツデータ１２ａ、１２ｂについて、様々な特徴量を算出し、共通情報データ１３ａを算出する。ここで算出される共通情報データ１３ａは、これらの複数のシーズコンテンツデータ１２ａ、１２ｂ、…に共通する共通特徴量または共通パターンである。
【００２７】
ステップＳ５においてコンテンツ収集装置１は、ステップＳ１で入力されたクエリ意味コンセプトと、ステップＳ４で算出された共通情報データ１３ａとに基づいて、コンテンツデータを収集する。ここで収集されたコンテンツデータを、収集コンテンツデータ１４ａ、１４ｂ、…と称す。
【００２８】
ステップＳ６においてコンテンツ収集装置１は、ステップＳ４で算出された共通情報とは異なる特徴を用いて、収集コンテンツデータ１４ａ、１４ｂ、…を分類する。例えば、共通情報データ１３ａが、色の特徴量である場合、ステップＳ６において、形状、模様、画像特徴点の数の特徴量などの色の特徴量とは異なる特徴に基づいて、収集コンテンツデータ１４ａ、１４ｂ、…を複数のクラスタに分類する。さらにコンテンツ収集装置１は、コンテンツデータ記憶部１１に登録するコンテンツとして、それぞれのクラスタからランダムに分類コンテンツデータ１５ａ、１５ｂ、…を抽出する。
【００２９】
ステップＳ７においてコンテンツ収集装置１は、ステップＳ６で抽出した分類コンテンツデータ１５ａ、１５ｂ、…を、ステップＳ１で入力されたクエリ意味コンセプトと、関連づけて、コンテンツデータ記憶部１１に記憶する。ここで登録される分類コンテンツデータ１５ａ、１５ｂ、…は、クエリ意味コンセプトに関連するコンテンツデータであって、様々な視点から意味コンセプトを表現したコンテンツデータである。
【００３０】
図２を参照して、本発明の実施の形態に係るコンテンツ収集装置１を説明する。コンテンツ収集装置１は、記憶装置１０、中央処理制御装置２０、表示装置３０および入力装置４０を備える一般的なコンピュータである。コンテンツ収集装置１は、所定の処理を実行するコンテンツ収集プログラムがインストールされ実行されることにより実現される。表示装置３０は、中央処理制御装置２０の指示に従って、データを画面に表示し、表示内容を操作者に確認させる。入力装置４０は、マウスやキーボードなどであって、操作者の指示を中央処理制御装置２０に入力する。
【００３１】
記憶装置１０は、コンテンツデータ記憶部１１、シーズコンテンツデータ記憶部１２、共通情報データ記憶部１３、収集コンテンツデータ記憶部１４および分類コンテンツデータ記憶部１５を備える。
【００３２】
コンテンツデータ記憶部１１は、記憶装置１０のうち、コンテンツデータ１１ａ、１１ｂ、１１ｃ…を、コンテンツデータ１１ａ、１１ｂ、１１ｃ…の意味コンセプトと対応づけて記憶した記憶領域である。コンテンツデータ記憶部１１に記憶されるコンテンツは、画像データおよび動画データの少なくともいずれかである。本発明の実施の形態においては、コンテンツが画像の場合について説明する。
【００３３】
コンテンツデータ記憶部１１には、図３に示すようなコンテンツ管理データ１１ｎも記憶される。コンテンツ管理データ１１ｎは、コンテンツの識別子と、そのコンテンツデータの意味コンセプトが対応づけられたデータである。一つのコンテンツデータに、一つの意味コンセプトが対応づけられても良いし、複数の意味コンセプトが対応づけられても良い。
【００３４】
図３に示す例では、コンテンツの識別子として、コンテンツのファイル名を用いている。コンテンツが画像データの場合、”ｊｐｅｇ”の拡張子が、動画データの場合、”ｍｐｅｇ”の拡張子が付与されている。コンテンツデータ記憶部１１に記憶されるコンテンツのファイル形式は、ｊｐｅｇ形式またはｍｐｅｇ形式に限られない。
【００３５】
シーズコンテンツデータ記憶部１１は、記憶装置１０のうちシーズコンテンツデータ１２ａ、１２ｂ、…が記憶された記憶領域である。共通情報データ記憶部１３は、記憶装置１０のうち共通情報データ１３ａが記憶された記憶領域である。収集コンテンツデータ記憶部１４は、収集コンテンツデータ１４ａ、１４ｂ、…が記憶された記憶領域である。分散コンテンツデータ記憶部１５は、記憶装置１０のうち分散コンテンツデータ１５ａ、１５ｂ、…が記憶された記憶領域である。これらのデータは、後述する中央処理制御装置２０の各手段によって出力されるデータである。
【００３６】
中央処理制御装置２０は、シーズコンテンツ特定手段２１、共通情報算出手段２２、コンテンツ収集手段２３、分類手段２４および登録手段２４を備える。
【００３７】
シーズコンテンツ特定手段２１は、操作者によって入力装置４０からクエリ意味コンセプトが入力されると、コンテンツデータ記憶部１１から、クエリ意味コンセプトに関連づけられたコンテンツデータを表示装置３０に出力する。操作者は、表示されたコンテンツデータから、所望のコンテンツデータを入力装置４０で指定する。シーズコンテンツ特定手段２１は、出力されたコンテンツデータのうち、入力装置４０から選択されたコンテンツデータを、シーズコンテンツデータ１２ａ、１２ｂ、…として、シーズコンテンツデータ記憶部１１に記憶する。シーズコンテンツデータ１２ａ、１２ｂ、…は、クエリ意味コンセプトに関連したシーズコンテンツデータである。ここで操作者が選択するシーズコンテンツデータ１２ａ、１２ｂ、…は、複数である。
【００３８】
操作者は、入力装置４０でクエリ意味コンセプトをシーズコンテンツ特定手段２１に入力する。クエリ意味コンセプトとして、例えば、「赤いリンゴ」と入力すると、シーズコンテンツ特定手段２１は、コンテンツデータ記憶部１１から、意味コンセプトが「赤いリンゴ」に関連するコンテンツを検索し、出力する。ここで、「赤いリンゴ」の類義語として、「red apple」、「赤林檎」などの意味コンセプトについても、併せて検索されても良い。
【００３９】
クエリ意味コンセプトに関連するコンテンツが検索されると、シーズコンテンツ特定手段２１は、検索されたコンテンツを、表示装置３０にプレビュー表示する。操作者は、プレビュー表示されたコンテンツを参照して、所望のコンテンツを選択する。ここで、クエリ意味コンセプトとして、「light」が入力された場合、光を表すコンテンツや、軽さを表すのコンテンツなども検索される。そこで操作者が、シーズコンテンツデータ１２ａとして、光を表すコンテンツを選択することで、クエリ意味コンセプトが多義性を持つ言葉であっても、所望のコンテンツを選択することができる。
【００４０】
共通情報算出手段２２は、シーズコンテンツデータ１２ａ、１２ｂ、…の特徴に関する共通情報データ１３ａを算出する。共通情報データ１３ａは、複数のシーズコンテンツデータ１２ａ、１２ｂ、…に共通する特徴量またはパターンである。
【００４１】
共通情報算出手段２２は、特徴量およびパターンの両方に基づいて共通情報データ１３ａを算出しても良いし、特徴量およびパターンのうち、予め定めたいずれかに基づいて共通情報データ１３ａを算出してもよい。また、特徴量およびパターンの両方から共通情報データ１３ａを算出するのか、あるいはそのいずれかから算出するのかは、操作者の指示により決定されても良い。操作者が指示する場合、共通情報算出手段２２は、表示装置３０にこれらの選択肢を表示して、操作者に選択させる方法が考えられる。また、共通情報算出手段２２は、これらの選択肢が予め設定された設定情報を参照して、処理を進めても良い。
【００４２】
共通情報算出手段２２が、共通情報データ１３ａとして、複数のシーズコンテンツデータ１２ａ、１２ｂ、…に共通する特徴量（共通特徴量）を出力する場合を説明する。共通特徴量の算出は、非特許文献１や特開２００７−３１７１３３号公報に記載の方法が考えられる。
【００４３】
共通情報算出手段２２は、シーズコンテンツデータ１２ａ、１２ｂ、…に対し、いくつかの種類の画像特徴量を算出する。画像特徴量の一例としては、色ヒストグラム、形状、模様、画像特徴点の数などの特徴を数値化したものが考えられる。共通情報算出手段２２は、これらの個々の特徴空間において、特徴量の標準偏差を求める。共通情報算出手段２２は、標準偏差の小さい所定数の特徴量の平均値を、共通特徴量として、共通情報データ１３ａに出力する。この所定数は、１でも良いし、２以上でも良い。
【００４４】
図４を参照して、共通情報算出手段２２が、共通特徴量を算出する処理を説明する。
【００４５】
まずステップＳ１０１において共通情報算出手段２２は、記憶装置１０からシーズコンテンツデータ１２ａ、１２ｂ、…を読み出す。読み出したシーズコンテンツデータ１２ａ、１２ｂ、…のそれぞれについて、ステップＳ１０２の処理を繰り返す。
【００４６】
ステップＳ１０２において共通情報算出手段２２は、シーズコンテンツデータ１２ａについて、所定の種別の特徴量を算出する。例えば、共通情報算出手段２２は、このシーズコンテンツデータ１２ａについて、色ヒストグラム、形状、模様、画像特徴点の数などの特徴量を算出する。すべてのシーズコンテンツデータ１２ａについてステップＳ１０２の処理が終了すると、ステップＳ１０３に進む。
【００４７】
ステップＳ１０３において共通情報算出手段２２は、各特徴量の種別ごとに、すべてのシーズコンテンツデータ１２ａ、１２ｂ、…の特徴量について標準偏差を算出する。この標準偏差の小さい所定の数の特徴量を特定し、それぞれの特徴量の平均値のベクトルを、共通特徴量として算出する。
【００４８】
ここでは、共通特徴量を算出するために、複数のシーズコンテンツデータ１２ａ、１２ｂ、…を用いる場合を説明したが、一つのシーズコンテンツデータ１２から共通特徴量を算出することもできる。例えば共通情報算出手段２２は、複数のシーズコンテンツデータ１２ａ、１２ｂ、…の代わりに、一つのシーズコンテンツデータａと、一般的なコンテンツデータとを比較する。共通情報算出手段２２は、シーズコンテンツデータ１２ａの特徴的な特徴量を、共通特徴量として出力する方法が考えられる。
【００４９】
共通情報算出手段２２が、共通情報データ１３ａとして、複数のシーズコンテンツデータ１２ａ、１２ｂ、…に共通するパターン（共通パターン）を出力する場合を説明する。共通パターンの算出は、"Visual Pattern Discovery Using Web Images"(Yongqing Sun, Satoshi Shimada, Masashi Morimoto, ACM Multimedia 2006:127-135)に記載の方法が考えられる。
【００５０】
共通情報算出手段２２は、各シーズコンテンツデータ１２ａ、１２ｂ、…を複数の領域に分割し、領域ごとに、色ヒストグラム、形状、模様、画像特徴点の数などの特徴量を算出する。共通情報算出手段２２は、分割された各領域においてこれらの個々の特徴空間において、特徴量の標準偏差を求める。最も標準偏差の少ない特徴量を使って、各領域をクラスタリングする。共通情報算出手段２２は、最大数の領域が属するクラスタを特定し、機械学習方法で、ビジュアルモデルを算出し、このビジュアルモデルを共通パターンとして、共通情報データ１３ａに出力する。ここで、領域の分割する方法は、例えば、“HIRBIR: A Hierarchical Approach for Region-based Image Retrieval”(Yongqing Sun, Shinji Ozawa,ACM Multimedia Systems Journal, 10(6): 559-569 (2005))の方法が考えられる。クラスタリングの方法は、例えばFuzzy K-meansなどの方法が考えられる。機械学習方法は、例えば、ＳＶＭ（Support Vector Machine）などの方法が考えられる。
【００５１】
図５を参照して、共通情報算出手段２２が、共通パターンを算出する処理を説明する。
【００５２】
まずステップＳ１５１において共通情報算出手段２２は、記憶装置１０からシーズコンテンツデータ１２ａ、１２ｂ、…を読み出す。読み出したシーズコンテンツデータ１２ａ、１２ｂ、…のそれぞれについて、ステップＳ１５２ないしステップＳ１５３の処理を繰り返す。
【００５３】
ステップＳ１５２において共通情報算出手段２２は、シーズコンテンツデータ１２ａを複数の領域に分割する。分割された各領域について、ステップＳ１５３の処理が繰り返される。
【００５４】
ステップＳ１５３において共通情報算出手段２２は、シーズコンテンツデータ１２ａの所定の領域について、所定の種別の特徴量を算出する。例えば、共通情報算出手段２２は、この領域について、色ヒストグラム、形状、模様、画像特徴点の数などの特徴量を算出する。すべての領域についてステップＳ１５３の処理が終了すると、次のシーズコンテンツデータ１２ｂについて、ステップＳ１５２およびステップＳ１５３の処理を繰り返す。
【００５５】
すべてのシーズコンテンツデータ１２ａ、１２ｂ、…についてステップＳ１５２およびステップＳ１５３の処理が終了すると、ステップＳ１５４において共通情報算出手段２２は、各特徴量の種別ごとに、すべてのシーズコンテンツデータ１２ａ、１２ｂ、…のすべての領域の特徴量について標準偏差を算出する。この標準偏差の小さい所定の数の特徴量を特定する。さらに共通情報算出手段２２は、この特定された特徴量で、領域をクラスタリングする。
【００５６】
ステップＳ１５５において共通情報算出手段２２は、最大数の領域が関連づけられたクラスタを特定する。ステップＳ１５６において共通情報算出手段２２は、ステップＳ１５５で特定されたクラスタに属する領域を用いて、機械学習方法によりビジュアルモデルを算出する。ステップＳ１５６において共通情報算出手段２２は、ステップＳ１５６で算出したビジュアルモデルを、共通パターンと特定する。
【００５７】
共通情報算出手段２２が、共通情報データ１３ａとして、複数のシーズコンテンツデータ１２ａ、１２ｂ、…の共通特徴量および共通パターンを出力することもできる。この場合共通情報算出手段２２は、まず、図４を参照して説明した通りに共通特徴量を算出するとともに、図５を参照して説明した通りに共通パターンを算出する。共通情報算出手段２２は、共通特徴量および共通パターンを含むベクトルを、共通情報として、共通情報データ１３ａとして出力することもできる。
【００５８】
このように、共通情報算出手段２２は、シーズコンテンツデータ１２ａ、１２ｂ、…から共通情報データ１３ａを出力することができる。共通情報データ１３ａは、コンテンツ収集手段２３において参照される。
【００５９】
コンテンツ収集手段２３は、クエリ意味コンセプトに対応づけられたコンテンツデータであって、共通情報データ１３ａに基づいて類似する特徴を有するコンテンツデータを収集する。ここで収集するコンテンツデータは、収集コンテンツデータ１４ａ、１４ｂ、…と称され、収集コンテンツデータ記憶部１４に記憶される。
【００６０】
コンテンツ収集手段２３は、例えばウェブで格納されたコンテンツデータから、新たにコンテンツデータ記憶部１１に登録する候補となる収集コンテンツデータ１４ａ、１４ｂ、…を検索する。
【００６１】
まずコンテンツ収集手段２３は、例えば「赤いリンゴ」など、クエリ意味コンセプトに対応づけられたコンテンツデータを検索する。コンテンツ収集手段２３は、例えば、ウェブからコンテンツデータを検索する。ウェブからコンテンツデータを検索する際、コンテンツの周辺のテキストを用いてクエリ意味コンセプトに対応するコンテンツデータを検索する。
【００６２】
さらにコンテンツ収集手段２３は、共通情報データ１３ａを参照して、検索されたコンテンツデータから、共通情報データ１３ａが類似する収集コンテンツデータ１４ａ、１４ｂ、…を抽出する。具体的には、共通特徴量を利用する場合、コンテンツ収集手段２３は、検索されたコンテンツデータについて、共通特徴量の特徴種別の特徴量を算出し、共通特徴量との距離を算出する。この距離の算出では例えば、Euclidean distance方法などが用いられる。コンテンツ収集手段２３は、距離の小さい順で一定数以上のコンテンツデータを、収集コンテンツデータ１４ａ、１４ｂ、…として、収集する。
【００６３】
分類手段２４は、収集コンテンツデータ１４ａ、１４ｂ、…を、共通情報データ１３ａと異なる特徴で複数のクラスタに分類し、複数のクラスタのそれぞれからコンテンツデータを抽出する。ここで抽出されるコンテンツデータは、分類コンテンツデータ１５ａ、１５ｂ、…と称され、分類コンテンツデータ記憶部１５に記憶される。
【００６４】
共通情報データ１３ａが色ヒストグラムの共通特徴量の場合、分類手段２４は、共通情報データ１３ａと異なる特徴として、例えば、形状、模様、画像特徴点の数などに関する特徴に基づく特徴量を算出する。共通情報データ１３ａが色の特徴量に基づいてクラスタリングされた領域に基づく共通パターンの場合、分類手段２４は、ここの画像においてこの共通パターンと一番類似した領域に対して、形状、位置、サイズなどの特徴量を算出する。収集コンテンツデータ１４ａ、１４ｂ、…を複数のクラスタに分割するために算出される特徴量の種別は、一つでも良いし、複数でも良い。
【００６５】
このように、共通情報データ１３ａを算出した際に用いた特徴と異なる特徴量を算出すると、分類手段２４は、この算出された特徴量を用いて、収集コンテンツデータ１４ａ、１４ｂ、…を、クラスタリングする。このクラスタリングの手法は、例えば、例えばFuzzy K-meansなどの方法が考えられる。
【００６６】
このクラスタリングにより、クエリ意味コンセプトに関連づけられた収集コンテンツデータ１４ａ、１４ｂ、…が、その内容や視点などの異なる複数のクラスタに分割される。ここで、収集コンテンツデータ１４ａ、１４ｂ、…を収集する際に用いられた特徴量と異なる特徴量を用いることで、分類手段２４は、効率的に、異なる複数のクラスタに分割することができる。
【００６７】
分類手段２４は、クラスタリングにより分割されたいくつかのクラスタのそれぞれから、所定数のコンテンツデータを分類コンテンツデータ１５ａ、１５ｂ、…として抽出する。各クラスタから分類コンテンツデータ１５ａ、１５ｂ、…を抽出する方法は、どのようなものでもかまわない。一つの方法としては、分類手段２４がランダムに抽出する方法がある。また、分類手段２４が、個々のクラスタの特徴空間の中心から一定以下の距離を有するコンテンツを抽出しても良い。分類コンテンツデータ１５ａ、１５ｂ、…は、分類コンテンツデータ記憶部１５に記憶される。
【００６８】
図６を参照して、共通情報データ１３ａが共通特徴量の場合の分類手段２４の処理を説明する。
【００６９】
まずステップＳ２０１において分類手段２４は、収集コンテンツデータ１４ａ、１４ｂ、…を読み出す。読み出された各収集コンテンツデータ１４ａ、１４ｂ、…について分類手段２４は、ステップＳ２０２の処理を実行する。ステップＳ２０２において分類手段２４は、収集コンテンツデータ１４ａについて共通特徴量以外の特徴量を算出する。すべての収集コンテンツデータ１４ａ、１４ｂ、…についてステップＳ２０２の処理が終了すると、ステップＳ２０３に進む。
【００７０】
ステップＳ２０３において分類手段２４は、ステップＳ２０２で算出された特徴量を用いて、収集コンテンツデータ１４ａ、１４ｂ、…を複数のクラスタに分類する。さらにステップＳ２０４において分類手段２４は、各クラスタから分類コンテンツデータ１５ａ、１５ｂ、…を抽出する。
【００７１】
図７を参照して、共通情報データ１３ａが共通パターンの場合の分類手段２４の処理を説明する。ステップＳ２５１の処理は、図６のステップＳ２０１の処理と同様である。また、ステップＳ２５３およびステップＳ２５４の処理は、図６のステップＳ２０３およびステップＳ２０４の処理と同様である。
【００７２】
ステップＳ２５２において分類手段２４は、収集コンテンツデータ１４ａについて共通パターンの算出におけるクラスタリング時に用いた特徴量以外の特徴量を算出する。すべての収集コンテンツデータ１４ａ、１４ｂ、…についてステップＳ２５２の処理が終了すると、ステップＳ２５３に進む。
【００７３】
登録手段２５は、分類コンテンツデータ１５ａ、１５ｂ、…を、クエリ意味コンセプトと対応づけてコンテンツデータ記憶部１１に記憶する。ここで、登録される分類コンテンツデータ１５ａ、１５ｂ、…は、共通の意味コンセプトを持つコンテンツデータであって、様々な視点で意味コンセプトを表現した内容の異なるコンテンツデータである。
【００７４】
このように、本発明の実施の形態に係るコンテンツ収集装置１によれば、共通の意味コンセプトを持つコンテンツデータであって、様々な視点で意味コンセプトを表現した内容の異なるコンテンツデータを取得することができる。
【００７５】
またコンテンツ収集装置１は、複数のシーズコンテンツデータ１２ａ、１２ｂ、…に共通する特徴量を用いてコンテンツを収集する。これにより、操作者の意図するコンテンツをより的確に収集することができる。
【００７６】
さらにコンテンツ収集装置１は、クエリ意味コンセプトに対応づけられたコンテンツデータ１１ａ、１１ｂ、…をプレビュー表示して選択して、シーズコンテンツデータ１２ａ、１２ｂ、…を選択させる。これにより、クエリ意味コンセプトが多義性を有していても、操作者の意図するシーズコンテンツデータ１２ａ、１２ｂ、…を選択することができる。
【００７７】
このように本発明の実施の形態に係るコンテンツ収集装置１は、シーズ画像の利用により、操作者の収集意図を正確に反映したコンテンツを収集することができる。また、収集時に用いた特徴量と異なる特徴量でコンテンツをクラスタリングすることにより、コンテンツ収集装置１は、様々な視点のコンテンツを、精度良くかつ効率よく収集することができる。
【００７８】
（変形例）
本発明の実施の形態においては、コンテンツが画像データである場合を説明したが、本発明の実施の形態に係るコンテンツ収集装置１は、動画データにも適用することができる。動画データを各ショットごとに分割し、この各ショットを構成する所定のフレーム画像データを、実施の形態における画像データとして、コンテンツ収集装置１は、コンテンツを収集することができる。ここで、所定のフレーム画像データは、例えば、そのショットの最初のフレームの画像データであっても良いし、そのショットを代表するフレームの画像データであっても良い。
【００７９】
このように、本発明の実施の形態に係るコンテンツ収集装置１は、画像データのみならず、動画データにも適用することができる。
【００８０】
（その他の実施の形態）
上記のように、本発明の実施の形態およびその変形例によって記載したが、この開示の一部をなす論述および図面はこの発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例および運用技術が明らかとなる。
【００８１】
例えば、本発明の実施の形態に記載したコンテンツ分類装置は、図２に示すように一つのハードウェア上に構成されても良いし、その機能や処理数に応じて複数のハードウェア上に構成されても良い。また、既存の情報処理システム上に実現されても良い。
【００８２】
本発明はここでは記載していない様々な実施の形態等を含むことは勿論である。従って、本発明の技術的範囲は上記の説明から妥当な特許請求の範囲に係る発明特定事項によってのみ定められるものである。
【符号の説明】
【００８３】
１  コンテンツ収集装置
１０  記憶装置
１１  コンテンツデータ記憶部
１２  シーズコンテンツデータ記憶部
１３  共通情報データ記憶部
１４  収集コンテンツデータ記憶部
１５  分類コンテンツデータ記憶部
２０  中央処理制御装置
２１  シーズコンテンツ特定手段
２２  共通情報算出手段
２３  コンテンツ収集手段
２４  分類手段
２５  登録手段
３０  表示手段
４０  入力手段
【図１】
2012226510.tif 000003
【図２】
2012226510.tif 000004
【図３】
2012226510.tif 000005
【図４】
2012226510.tif 000006
【図５】
2012226510.tif 000007
【図６】
2012226510.tif 000008
【図７】
2012226510.tif 000009