(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータにより、キーと、このキーの語感を所定の尺度で数値化したイメージ量とを、互いに対応づけてキー格納部に登録しておき、
上記コンピュータにより、キーが付与されているオブジェクトを参照し、この参照されるオブジェクトに付与されているキーのイメージ量と、上記参照されるオブジェクトの特徴量とから、上記イメージ量と特徴量との関係式を導出し、
上記コンピュータにより、登録対象のオブジェクトの特徴量を算出し、
上記コンピュータにより、上記算出された特徴量と上記関係式とに基づいてイメージ量を求め、この求められたイメージ量に基づいて上記キー格納部を参照して上記登録対象のオブジェクトと上記キー格納部に登録されているキーとの関連度を算出し、
上記コンピュータにより、上記算出された関連度と上記登録対象のオブジェクトとを、互いに対応づけてオブジェクト格納部に格納することを特徴とするオブジェクト−キー関連度付与方法。
【請求項２】
請求項１に記載のオブジェクト−キー関連度付与方法において、
上記関係式は、上記参照されるｎ個のオブジェクトからｐ個ずつ求められた特徴量を説明変数とし、ｎ個のキーのイメージ量を目的変数として、上記コンピュータにより、多変量解析によって導出することを特徴とするオブジェクト−キー関連度付与方法。
【請求項３】
キーと、このキーの語感を所定の尺度で数値化したイメージ量とを、互いに対応づけて登録するキー格納部と、
登録されているオブジェクトを参照し、この参照されるオブジェクトに付与されているキーのイメージ量と上記参照されるオブジェクトの特徴量とに基づいて、上記イメージ量と特徴量との関係式を導出し、この導出された関係式を関係式格納部に格納する関係式導出部と、
登録対象のオブジェクトの特徴量を算出する特徴量算出部と、
上記算出された特徴量と上記関係式とに基づいてイメージ量を求め、この求められたイメージ量に基づいて上記キー格納部を参照して上記登録対象のオブジェクトと上記キー格納部に登録されているキーとの関連度を算出する関連度算出部と、
上記算出された関連度と上記登録対象のオブジェクトとを、互いに対応づけてオブジェクト格納部に登録するオブジェクト登録部を備えたことを特徴とするオブジェクト−キー関連度自動付与装置。
【請求項４】
請求項３に記載のオブジェクト−キー関連度自動付与装置において、
上記関係式導出部は、上記参照されるｎ個のオブジェクトからｐ個ずつ求められた特徴量を説明変数とし、ｎ個のキーのイメージ量を目的変数として、多変量解析によって上記関係式を導出するようになっていることを特徴とするオブジェクト−キー関連度自動付与装置。
【請求項５】
キーとこのキーの語感を所定の尺度で数値化したイメージ量とを、互いに対応づけてキー格納部に登録するステップと、
キーが付与されているオブジェクトを参照し、この参照されるオブジェクトに付与されているキーのイメージ量と、上記参照されるオブジェクトの特徴量とから、上記イメージ量と特徴量との関係式を導出するステップと、
登録対象のオブジェクトの特徴量を算出するステップと、
上記算出された特徴量と上記関係式とに基づいてイメージ量を求め、この求められたイメージ量に基づいて上記キー格納部を参照して上記登録対象のオブジェクトと上記キー格納部に登録されているキーとの関連度を算出するステップと、
上記算出された関連度と上記登録対象のオブジェクトとを、互いに対応づけてオブジェクト格納部に格納するステップ
をコンピュータに実行させる情報処理プログラムを記憶したことを特徴とするプログラム記憶媒体。
【請求項６】
請求項５に記載のプログラム記憶媒体において、
上記関係式を導出するステップでは、上記参照されるｎ個のオブジェクトからｐ個ずつ求められた特徴量を説明変数とし、ｎ個のキーのイメージ量を目的変数として、上記コンピュータにより、多変量解析によって上記関係式を導出することを特徴とするプログラム記憶媒体。
【請求項７】
コンピュータにより、キーと、このキーの語感を所定の尺度で数値化したイメージ量とを、互いに対応づけてキー格納部に登録しておき、
上記コンピュータにより、キーが付与されているオブジェクトを参照し、この参照されるオブジェクトに付与されているキーのイメージ量と、上記参照されるオブジェクトの特徴量とから、上記イメージ量と特徴量との関係式を導出し、
上記コンピュータにより、登録対象のオブジェクトの特徴量を算出し、
上記コンピュータにより、上記算出された特徴量と上記関係式とに基づいて登録対象のオブジェクトに関するイメージ量を求め、
上記コンピュータにより、上記キー格納部を参照して、上記登録対象のオブジェクトに関するイメージ量と上記キー格納部に登録されている各登録キーのイメージ量との距離を上記登録対象のオブジェクトと各登録キーとの関連度として算出し、
上記コンピュータにより、上記算出された関連度と上記登録対象のオブジェクトとを、互いに対応づけてオブジェクト格納部に格納する
ことを特徴とするオブジェクト−キー関連度付与方法。
【請求項８】
キーと、このキーの語感を所定の尺度で数値化したイメージ量とを、互いに対応づけて登録するキー格納部と、
登録されているオブジェクトを参照し、この参照されるオブジェクトに付与されているキーのイメージ量と上記参照されるオブジェクトの特徴量とに基づいて、上記イメージ量と特徴量との関係式を導出し、この導出された関係式を関係式格納部に格納する関係式導出部と、
登録対象のオブジェクトの特徴量を算出する特徴量算出部と、
上記算出された特徴量と上記関係式とに基づいて登録対象のオブジェクトに関するイメージ量を求め、この求められたイメージ量に基づいて、上記キー格納部を参照して、上記登録対象のオブジェクトに関するイメージ量と上記キー格納部に登録されている各登録キーのイメージ量との距離を上記登録対象のオブジェクトと各登録キーとの関連度として算出する関連度算出部と、
上記算出された関連度と上記登録対象のオブジェクトとを、互いに対応づけてオブジェクト格納部に登録するオブジェクト登録部
を備えたことを特徴とするオブジェクト−キー関連度自動付与装置。
【請求項９】
キーとこのキーの語感を所定の尺度で数値化したイメージ量とを、互いに対応づけてキー格納部に登録するステップと、
キーが付与されているオブジェクトを参照し、この参照されるオブジェクトに付与されているキーのイメージ量と、上記参照されるオブジェクトの特徴量とから、上記イメージ量と特徴量との関係式を導出するステップと、
登録対象のオブジェクトの特徴量を算出するステップと、
上記算出された特徴量と上記関係式とに基づいて登録対象のオブジェクトに関するイメージ量を求め、この求められたイメージ量に基づいて、上記キー格納部を参照して、上記登録対象のオブジェクトに関するイメージ量と上記キー格納部に登録されている各登録キーのイメージ量との距離を上記登録対象のオブジェクトと各登録キーとの関連度として算出するステップと、
上記算出された関連度と上記登録対象のオブジェクトとを、互いに対応づけてオブジェクト格納部に格納するステップ
をコンピュータに実行させる情報処理プログラムを記憶したことを特徴とするプログラム記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、オブジェクトおよびキーを保存する場合に、オブジェクトにこのオブジェクトと各キーとの関連度を自動的に付与するオブジェクト−キー関連度付与方法、および、この方法を用いたオブジェクト−キー関連度自動付与装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、情報処理分野の発展はめざましく、特にパーソナル・コンピュータ等の性能が向上したことによって、ビジネス分野等の特定用途のみならず、コンシューマ等の一般ユーザにおいても、画像や文書を入力装置で取り込んでキーワード等の付加情報と共に登録管理し、必要に応じて検索して出力装置によって印字する画像データベース装置や電子ファイルング装置が普及してきている。
【０００３】
ところで、上記付加情報としてキーワードを用いた場合には、ユーザは個々の登録キーワードを覚えておく必要がある。また、どのようなキーワードを付加するかは個々のユーザの主観によって異なる。そのために、同じイメージの画像や文書であっても異なるキーワードが付加されている場合には、一つのキーワードのみでは同じイメージの画像や文書を総て検索することはできない。そこで、画像や文書を、その画像や文書が持つイメージで検索する方法がある。
【０００４】
このような情報処理装置の一つとして、キー(印象語やイメージキーワード等)と画像との関連度を定義しておき、画像検索時には、上記キーと関連度とを検索条件として、オペレータが抱くイメージに近い画像を検索する情報処理装置が考えられる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記情報処理装置の場合には、登録対象の総ての画像に対して印象語やイメージキーワード等でなるキーの他に各画像とキーとの関連度を予め設定しておく必要がある。そして、上記キーおよび関連度の設定は、逐次ユーザがマニュアルで設定するようになっている。したがって、これらのキーおよび関連度のマニュアル設定を登録対象の画像の数だけ繰り返さなければならず、登録対象の画像数やキーの数が多くなれば画像データ登録作業が非常に困難であという問題がある。
【０００６】
そこで、この発明の目的は、簡単にオブジェクト−キー間の関連度を付与できるオブジェクト−キー関連度付与方法、および、この方法を用いたオブジェクト−キー関連度自動付与装置を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、請求項１に係る発明のオブジェクト−キー関連度付与方法は、
コンピュータにより、キーと、このキーの語感を所定の尺度で数値化したイメージ量とを、互いに対応づけてキー格納部に登録しておき、
上記コンピュータにより、キーが付与されているオブジェクトを参照し、この参照されるオブジェクトに付与されているキーのイメージ量と、上記参照されるオブジェクトの特徴量とから、上記イメージ量と特徴量との関係式を導出し、
上記コンピュータにより、登録対象のオブジェクトの特徴量を算出し、
上記コンピュータにより、上記算出された特徴量と上記関係式とに基づいてイメージ量を求め、この求められたイメージ量に基づいて上記キー格納部を参照して上記登録対象のオブジェクトと上記キー格納部に登録されているキーとの関連度を算出し、
上記コンピュータにより、上記算出された関連度と上記登録対象のオブジェクトとを、互いに対応づけてオブジェクト格納部に格納することを特徴としている。
【０００８】
上記構成によれば、キーが付与されているオブジェクトを参照してキーのイメージ量とオブジェクトの特徴量との関係式が導出され、この導出された関係式と登録するオブジェクトの特徴量とキー格納部とに基づいて上記登録するオブジェクトと既に上記キー格納部に登録されている各キーとの関連度が算出される。したがって、予め、キーとこのキーのイメージ量とを互いに対応づけて上記キー格納部に登録しておくだけで、簡単に、自動的に、登録対象オブジェクトと既登録キーとの関連度が当該登録対象オブジェクトに付与される。
【０００９】
また、請求項２に係る発明は、
請求項１に係る発明のオブジェクト−キー関連度付与方法において、
上記関係式は、上記参照されるｎ個のオブジェクトからｐ個ずつ求められた特徴量を説明変数とし、ｎ個のキーのイメージ量を目的変数として、上記コンピュータにより、多変量解析によって導出することを特徴としている。
【００１０】
上記構成によれば、上記多変量解析をコンピュータ処理で行うことによって、上記関係式が簡単に導出される。
【００１１】
また、請求項３に係る発明のオブジェクト−キー関連度自動付与装置は、
キーと、このキーの語感を所定の尺度で数値化したイメージ量とを、互いに対応づけて登録するキー格納部と、
登録されているオブジェクトを参照し、この参照されるオブジェクトに付与されているキーのイメージ量と上記参照されるオブジェクトの特徴量とに基づいて、上記イメージ量と特徴量との関係式を導出し、この導出された関係式を関係式格納部に格納する関係式導出部と、
登録対象のオブジェクトの特徴量を算出する特徴量算出部と、
上記算出された特徴量と上記関係式とに基づいてイメージ量を求め、この求められたイメージ量に基づいて上記キー格納部を参照して上記登録対象のオブジェクトと上記キー格納部に登録されているキーとの関連度を算出する関連度算出部と、
上記算出された関連度と上記登録対象のオブジェクトとを、互いに対応づけてオブジェクト格納部に登録するオブジェクト登録部を備えたことを特徴している。
【００１２】
上記構成によれば、既に登録されているオブジェクトが参照されて、関係式導出部によって上記イメージ量と特徴量の関係式が導出される。そして、新たにオブジェクトを登録する場合には、先ず、特徴量算出部によって登録対象のオブジェクトの特徴量が算出される。次に、関連度算出部によって、上記算出された特徴量と上記関係式とに基づいてイメージ量が求められ、このイメージ量に基づいてキー格納部が参照されて登録対象オブジェクトと上記キー格納部に登録されているキーとの関連度が算出される。こうして、予め、キーのイメージ量と当該キーを互いに対応づけて上記キー格納部に登録しておくだけで、簡単に、自動的に、登録するオブジェクトと既に登録されているキーとの関連度が当該登録対象オブジェクトに付与される。
【００１３】
また、請求項４に係る発明は、
請求項３に係る発明のオブジェクト−キー関連度自動付与装置において、
上記関係式導出部は、上記参照されるｎ個のオブジェクトからｐ個ずつ求められた特徴量を説明変数とし、ｎ個のキーのイメージ量を目的変数として、多変量解析によって上記関係式を導出するようになっていることを特徴としている。
【００１４】
上記構成によれば、上記多変量解析をコンピュータ処理で行うことによって、上記関係式が簡単に導出される。
【００１５】
また、請求項５に係る発明のプログラム記憶媒体は、
キーとこのキーの語感を所定の尺度で数値化したイメージ量とを、互いに対応づけてキー格納部に登録するステップと、
キーが付与されているオブジェクトを参照し、この参照されるオブジェクトに付与されているキーのイメージ量と、上記参照されるオブジェクトの特徴量とから、上記イメージ量と特徴量との関係式を導出するステップと、
登録対象のオブジェクトの特徴量を算出するステップと、
上記算出された特徴量と上記関係式とに基づいてイメージ量を求め、この求められたイメージ量に基づいて上記キー格納部を参照して上記登録対象のオブジェクトと上記キー格納部に登録されているキーとの関連度を算出するステップと、
上記算出された関連度と上記登録対象のオブジェクトとを、互いに対応づけてオブジェクト格納部に格納するステップ
をコンピュータに実行させる情報処理プログラムを記憶したことを特徴としている。
【００１６】
上記構成によれば、キーが付与されているオブジェクトを参照してキーのイメージ量と特徴量との関係式を導出し、この導出された関係式と登録するオブジェクトの特徴量とに基づいて登録するオブジェクトのイメージ量を求め、この求められたイメージ量に基づいてキー格納部を参照して、上記登録するオブジェクトと既に上記キー格納部に登録されている各キーとの関連度が算出される。したがって、予め、キーとこのキーのイメージ量とを互いに対応づけて上記キー格納部に登録しておくだけで、簡単に、自動的に、登録対象オブジェクトと既登録キーとの関連度が当該登録対象オブジェクトに付与される。
【００１７】
また、請求項６に係る発明は、
請求項５に係る発明のプログラム記憶媒体において、
上記関係式を導出するステップでは、上記参照されるｎ個のオブジェクトからｐ個ずつ求められた特徴量を説明変数とし、ｎ個のキーのイメージ量を目的変数として、上記コンピュータにより、多変量解析によって上記関係式を導出することを特徴としている。
【００１８】
上記構成によれば、上記イメージ量と特徴量との関係式が多変量解析によって簡単に導出される。
【００１９】
また、請求項７に係る発明のオブジェクト−キー関連度付与方法は、
コンピュータにより、キーと、このキーの語感を所定の尺度で数値化したイメージ量とを、互いに対応づけてキー格納部に登録しておき、
上記コンピュータにより、キーが付与されているオブジェクトを参照し、この参照されるオブジェクトに付与されているキーのイメージ量と、上記参照されるオブジェクトの特徴量とから、上記イメージ量と特徴量との関係式を導出し、
上記コンピュータにより、登録対象のオブジェクトの特徴量を算出し、
上記コンピュータにより、上記算出された特徴量と上記関係式とに基づいて登録対象のオブジェクトに関するイメージ量を求め、
上記コンピュータにより、上記キー格納部を参照して、上記登録対象のオブジェクトに関するイメージ量と上記キー格納部に登録されている各登録キーのイメージ量との距離を上記登録対象のオブジェクトと各登録キーとの関連度として算出し、
上記コンピュータにより、上記算出された関連度と上記登録対象のオブジェクトとを、互いに対応づけてオブジェクト格納部に格納する
ことを特徴としている。
【００２０】
上記構成によれば、キーが付与されているオブジェクトを参照してキーのイメージ量とオブジェクトの特徴量との関係式が導出され、この導出された関係式と登録するオブジェクトの特徴量とキー格納部とに基づいて上記登録するオブジェクトと既に上記キー格納部に登録されている各キーとの関連度が算出される。したがって、予め、キーとこのキーのイメージ量とを互いに対応づけて上記キー格納部に登録しておくだけで、簡単に、自動的に、登録対象オブジェクトと既登録キーとの関連度が当該登録対象オブジェクトに付与される。
【００２１】
また、請求項８に係る発明のオブジェクト−キー関連度自動付与装置は、
キーと、このキーの語感を所定の尺度で数値化したイメージ量とを、互いに対応づけて登録するキー格納部と、
登録されているオブジェクトを参照し、この参照されるオブジェクトに付与されているキーのイメージ量と上記参照されるオブジェクトの特徴量とに基づいて、上記イメージ量と特徴量との関係式を導出し、この導出された関係式を関係式格納部に格納する関係式導出部と、
登録対象のオブジェクトの特徴量を算出する特徴量算出部と、
上記算出された特徴量と上記関係式とに基づいて登録対象のオブジェクトに関するイメージ量を求め、この求められたイメージ量に基づいて、上記キー格納部を参照して、上記登録対象のオブジェクトに関するイメージ量と上記キー格納部に登録されている各登録キーのイメージ量との距離を上記登録対象のオブジェクトと各登録キーとの関連度として算出する関連度算出部と、
上記算出された関連度と上記登録対象のオブジェクトとを、互いに対応づけてオブジェクト格納部に登録するオブジェクト登録部
を備えたことを特徴としている。
【００２２】
上記構成によれば、既に登録されているオブジェクトが参照されて、関係式導出部によって上記イメージ量と特徴量の関係式が導出される。そして、新たにオブジェクトを登録する場合には、先ず、特徴量算出部によって登録対象のオブジェクトの特徴量が算出される。次に、関連度算出部によって、上記算出された特徴量と上記関係式とに基づいてイメージ量が求められ、このイメージ量に基づいてキー格納部が参照されて登録対象オブジェクトと上記キー格納部に登録されているキーとの関連度が算出される。こうして、予め、キーのイメージ量と当該キーを互いに対応づけて上記キー格納部に登録しておくだけで、簡単に、自動的に、登録するオブジェクトと既に登録されているキーとの関連度が当該登録対象オブジェクトに付与される。
【００２３】
また、請求項９に係る発明のプログラム記憶媒体は、
キーとこのキーの語感を所定の尺度で数値化したイメージ量とを、互いに対応づけてキー格納部に登録するステップと、
キーが付与されているオブジェクトを参照し、この参照されるオブジェクトに付与されているキーのイメージ量と、上記参照されるオブジェクトの特徴量とから、上記イメージ量と特徴量との関係式を導出するステップと、
登録対象のオブジェクトの特徴量を算出するステップと、
上記算出された特徴量と上記関係式とに基づいて登録対象のオブジェクトに関するイメージ量を求め、この求められたイメージ量に基づいて、上記キー格納部を参照して、上記登録対象のオブジェクトに関するイメージ量と上記キー格納部に登録されている各登録キーのイメージ量との距離を上記登録対象のオブジェクトと各登録キーとの関連度として算出するステップと、
上記算出された関連度と上記登録対象のオブジェクトとを、互いに対応づけてオブジェクト格納部に格納するステップ
をコンピュータに実行させる情報処理プログラムを記憶したことを特徴としている。
【００２４】
上記構成によれば、キーが付与されているオブジェクトを参照してキーのイメージ量と特徴量との関係式を導出し、この導出された関係式と登録するオブジェクトの特徴量とに基づいて登録するオブジェクトのイメージ量を求め、この求められたイメージ量に基づいてキー格納部を参照して、上記登録するオブジェクトと既に上記キー格納部に登録されている各キーとの関連度が算出される。したがって、予め、キーとこのキーのイメージ量とを互いに対応づけて上記キー格納部に登録しておくだけで、簡単に、自動的に、登録対象オブジェクトと既登録キーとの関連度が当該登録対象オブジェクトに付与される。
【００２５】
尚、ここで、上記「オブジェクト」とは、検索装置のような情報処理装置によって保存されるべき主体となる電子情報(例えば、テキストデータや画像データや音声データ)、あるいは、これらをまとめたフォルダ等を意味する。
【００２６】
【発明の実施の形態】
以下、この発明を図示の実施の形態により詳細に説明する。図１は、本実施の形態のオブジェクト−キー関連度自動付与装置が搭載された検索装置の機能ブロック図である。尚、本実施の形態においては、上記「オブジェクト」として画像データを用い、上記「キー」としてキーワードを用いている。
【００２７】
入力部１からは、画像データ格納部６に格納する画像データや検索条件や各種の指示等が入力される。キーワード登録処理部２は、入力部１から入力された検索条件の一つであるキーワードと後に詳述するイメージ量とを、互いに対応づけてキーワード格納部３に登録する。画像データ登録処理部５は、上記入力部１から入力された画像データにキーワード格納部３に登録された各キーワードとの関連度を自動的に付与して画像データ格納部６に登録する。さらに、入力部１から入力された画像データとキーワードとを対応づけて参照用の画像として参照画像格納部８に格納する。
【００２８】
自動関連度設定関数導出処理部５１は、上記入力部１から指定されて参照画像格納部８から読み出された参照画像のキーワードに基づいて、後に詳述するようにして、登録対象画像に既登録キーワードとの関連度を自動的に付与するための(つまり、自動関連度設定処理を行うための)関数(以下、自動関連度設定関数と言う)を導出して自動関連度設定関数格納部５２に格納する。
【００２９】
上記画像データ登録処理部５は、特徴量算出部５３と関連度算出部５４を有している。特徴量算出部５３は、入力部１から入力された登録対象の画像データに基づいて当該画像の特徴量を算出する。そして、関連度算出部５４は、上記算出された特徴量と上記自動関連度設定関数とに基づいて、当該登録対象画像とキーワード格納部３に登録されている各既登録キーワードとの関連度を算出する。
【００３０】
画像データ検索処理部７は、上記入力部１から設定されたキーワードを検索条件として、画像データ格納部６に登録された画像データの中から上記検索条件に適合する画像データを検索する。そして、検索された候補画像の画像データに基づいて候補画像を表示部９に表示する。尚、上記候補画像以外のメユー画面等の表示は、上記画像データ表示処理部７とは異なる表示処理部(図示せず)によって行われる。
【００３１】
すなわち、本実施の形態においては、上記画像データ登録処理部５で上記オブジェクト登録部を構成し、自動関連度設定関数導出処理部５１で上記関係式導出部を構成し、自動関連度設定関数格納部５２で上記関係式格納部を構成するのである。
【００３２】
また、図２および図３は、図１の機能を実現するハードウェア構成を示す図である。本検索装置は、図２に示すように、ＣＰＵ(中央演算処理装置)が搭載されて検索装置全体の動作を制御する制御装置１１を中心として、ＣＲＴ(陰極線管)１２,キーボード１３,マウス１４,フロッピーディスクドライブ１５b,ハードディスク装置１６,プリンタ１７,スキャナ１８,ＣＤ−ＲＯＭドライブ１９b,スピーカ２０およびマイクロフォン２１等によって構成される。
【００３３】
上記ＣＲＴ１２には、検索された画像や、文字情報等の操作に必要な各種情報が表示される。キーボード１３およびマウス１４は、各種入力操作や指示操作の際に使用される。フロッピーディスク１５aは、制御装置１１のフロッピーディスクドライブ１５bに装着されてデータが記憶再生される。ハードディスク装置１６は、画像データやキーワードを記憶する。プリンタ１７は、画像データに基づく画像や画像編成によって作成した図面等を用紙上に出力する。スキャナ１８は、シート状の原稿上の画像を読み取って画像データを出力する。ＣＤ−ＲＯＭ１９aは、画像データを所定のフォーマット形式で格納しており、ＣＤ−ＲＯＭドライブ１９bに装着されて画像データが再生される。スピーカ２０は音声出力を行い、マイクロフォン２１は音声入力を行う。ここで、スキャナ１８およびＣＤ−ＲＯＭドライブ１９bによって読み取られた画像データはハードディスク装置１６に記憶される。尚、スキャナ１８,ＣＤ−ＲＯＭドライブ１９b,スピーカ２０およびマイクロフォン２１は、制御装置１１に内蔵して一体に構成してもよい。
【００３４】
図３は、図２を上記制御装置１１に搭載されたＣＰＵを中心としたブロック図で表現している。上記ＣＰＵ２５としては、例えばインテル社製の品番ｉ８０４８６ＤＸ等を用いる。そして、ＣＰＵ２５には、データバス２６を介して、本検索装置を制御するプログラムが格納されるＲＯＭ(リード・オンリ・メモリ)２８、各種データおよびプログラムが格納されるＲＡＭ(ランダム・アクセス・メモリ)２９、画像あるいは文字等をＣＲＴ１２に表示する表示制御回路３０、キーボード１３からの入力を転送制御するキーボード制御回路３１、マウス１４からの入力を転送制御するマウス制御回路３２、フロッピーディスクドライブ１５bを制御するフロッピーディスクドライブ制御回路３３、ハードディスク装置１６を制御するハードディスク制御回路３４、プリンタ１７の出力動作を制御するプリンタ制御回路３５、スキャナ１８の画像入力動作を制御するスキャナ制御回路３６、ＣＤ−ＲＯＭドライブ１９bを制御するＣＤ−ＲＯＭドライブ制御回路３７、スピーカ２０の音声出力を制御するスピーカ制御部３８、および、マイクロフォン２１からの音声入力を制御するマイクロフォン制御回路３９が接続される。
【００３５】
また、上記ＣＰＵ２５には、本検索装置を動作させるのに必要な基準クロックを発生するためのクロック２７が接続され、さらに、データバス２６を介して各種拡張ボードを接続するための拡張スロット４０が接続される。ここで、上記拡張スロット４０にＳＣＳＩボードを接続し、このＳＣＳＩボードを介して、フロッピーディスクドライブ１５b、ハードディスク装置１６、スキャナ１８、ＣＤ−ＲＯＭドライブ１９b等を接続してもよい。
【００３６】
すなわち、本実施の形態においては、上記入力部１をキーボード１３,マウス１４,ハードディスク装置１６,スキャナ１８およびＣＤ−ＲＯＭドライブ１９bで構成し、画像データ格納部６および参照画像格納部８をフロッピーディスク１５aおよびハードディスク装置１６で構成し、キーワード格納部３及び自動関連度設定関数格納部５２をＲＡＭ２９で構成し、表示部９をＣＲＴ１２で構成し、キワード登録処理部２,画像データ登録処理部５,画像データ検索処理部７,自動関連度設定関数導出処理部５１をＣＰＵ２５で構成しているのである。
【００３７】
本実施の形態においては、上述のように、上記画像データ格納部６をフロッピーディスク１５aおよびハードディスク装置１６で構成しているが、光磁気ディスク装置等の他の記憶媒体を用いても差し支えない。また、入力部１のうち画像データの入力部をハードディスク装置１６,スキャナ１８およびＣＤ−ＲＯＭドライブ１９bで構成しているが、スチルビデオカメラやディジタルカメラ等の他の入力装置を用いてもよい。また、プリンタ１７の代わりにディジタル複写機等の他の出力装置を用いてもよい。
【００３８】
また、本検索装置では、画像データ登録処理,キーワード登録処理,自動関連度設定関数導出処理等のプログラムをＲＯＭ２８に記憶するようにしている。しかしながら、上記プログラムの一部あるいは全部をフロッピーディスク１５aやハードディスク装置１６等の外部記憶媒体に保管しておき、必要に応じて上記プログラムをＲＡＭ２９に読み込ませるようにしても差し支えない。
【００３９】
上記構成を有する検索装置は、以下のように動作する。図４は、上記ＲＯＭ２８に格納されたプログラムに基づいてＣＰＵ２５による制御の下に実行される基本処理動作のフローチャートである。以下、図１および図４に従って、本検索装置の基本処理動作について説明する。
【００４０】
本検索装置の電源が投入されて上記プログラムが起動すると、基本処理動作がスタートする。そして、ステップＳ1で、以下の処理において必要なフラグやレジスタ等のイニシャライズ、および、表示部９への初期画面表示等の初期設定処理が行われる。ステップＳ2で、上記表示部９に表示された初期画面からジョブメニュー「検索」が選択されたと判別されるとステップＳ3に進み、そうでなければステップＳ4に進む。
【００４１】
ステップＳ3で、上記選択されたジョブメニュー「検索」に従って、画像データ格納部６から所望の画像データを検索して表示部９に表示する検索処理が実行される。この検索処理では、ユーザが検索キーワードと曖昧度とを指定することにより、その検索キーワードとの関連度が上記曖昧度以内である画像が検索される。そうした後、ステップＳ13に進む。尚、上記検索処理は、画像データ検索処理部７によって行われる。ステップＳ4で、上記表示部９に表示された初期画面からジョブメニュー「データ登録」が選択されたと判別されるとステップＳ5に進み、そうでなければステップＳ6に進む。ステップＳ5で、上記選択されたジョブメニュー「データ登録」に従って、入力部１から入力された画像データを取り込んで、この画像データに既登録キーワードとの関連度を付与して画像データ格納部６に登録するが又はキーワードと対応づけて参照画像格納部８に登録する画像データ登録処理が実行される。そうした後、ステップＳ13に進む。尚、上記画像データ登録処理は、画像データ登録処理部５によって行われる。
【００４２】
ステップＳ6で、上記表示部９に表示された初期画面からジョブメニュー「キーワード登録」が選択されたと判別されるとステップＳ7に進み、そうでなければステップＳ8に進む。ステップＳ7で、上記選択されたジョブメニュー「キーワード登録」に従って、入力部１から入力されたキーワードを上記イメージ量と共にキーワード格納部３に登録するキーワード登録処理が実行される。そうした後に、ステップＳ13に進む。尚、キーワード登録処理は、キーワード登録処理部２によって行われる。
【００４３】
ステップＳ8で、上記表示部９に表示された初期画面からジョブメニュー「自動関連度設定関数導出」が選択されたと判別されるとステップＳ9に進み、そうでなければステップＳ10に進む。ステップＳ9で、上記選択されたジョブメニュー「自動関連度設定関数導出」に従って、上記自動関連度設定関数を導出する自動関連度設定関数導出処理が実行される。そうした後に、ステップＳ13に進む。尚、自動関連度設定関数導出処理は、自動関連度設定関数導出処理部５１によって行われる。
【００４４】
ステップＳ10で、上記表示部９に表示された初期画面からジョブメニュー「その他のメニュー」が選択されたと判別されるとステップＳ11に進み、そうでなければステップＳ12に進む。ステップＳ11で、上記選択されたジョブメニュー「その他のメニュー」に従って、検索画像のプリントアウト等のその他のメニュー処理が実行される。そうした後、ステップＳ13に進む。
【００４５】
ステップＳ12で、上記表示部９に表示された初期画面から「終了」が選択されたか否かが判別される。その結果、「終了」が選択されていれば基本処理動作を終了する一方、そうでなければ、ステップＳ13に進む。ステップＳ13で、その他の処理が実行される。そうした後、上記ステップＳ2に戻って次のメニュー処理に移行する。そして、上記ステップＳ12において「終了」が選択されると基本処理動作を終了する。
【００４６】
以下、上記「キーワード登録処理」，「自動関連度設定関数導出処理」および「画像データ登録処理」について詳細に説明する。尚、「検索処理」および「その他のメニュー処理」等については、この発明とは直接関係ないので詳細な説明は省略する。
【００４７】
図５は、図４に示す基本処理動作におけるステップＳ7において、上記キーワード登録処理部２によって実行されるキーワード登録処理サブルーチンのフローチャートである。以下、図５に従って、キーワード登録処理動作について詳細に説明する。図４に示す基本処理動作のメインルーチンの上記ステップＳ6においてジョブメニュー「キーワード登録」が選択されたと判別されると、キーワード登録処理サブルーチンがスタートする。
【００４８】
ステップＳ21で、上記入力部１から入力されたキーワードが取り込まれる。ステップＳ22で、同様に上記入力部１から入力されたイメージ量が取り込まれる。ここで、上記イメージ量とは、キーワードの語感をある尺度で数値化した値である。例えば、図６は、１６種のキーワードの語感を「ハード：０←→ソフト：１５」という尺度で数値化した結果であり、キーワード「ロマンチック」のイメージ量は「１２」、キーワード「深みのある」のイメージ量は「４」と数値化されている。ステップＳ23で、上記入力されたキーワードが、同じく入力されたイメージ量と対応づけられてキーワード格納部３に登録される。ステップＳ24で、ユーザとの対話によって、キーワード登録処理を終了するか否かが判別される。その結果、終了でなければ上記ステップＳ21に戻って次のキーワードの登録に移行する。一方、終了であればキーワード登録処理サブルーチンを終了して、図４に示す基本処理動作のメインルーチンにリターンする。
【００４９】
こうして、上記キーワード格納部３に登録されるキーワードにイメージ量を定義することによって、後に詳述するようにして画像の特徴量から推定した画像のイメージ量とキーワード格納部３に格納された各キーワードのイメージ量との関連度を求めることによって、登録画像の特徴量から既登録キーワードとの関連度を自動的に設定するのである。尚、図６に示すイメージ量はほんの一例であり、同様にして、種々のキーワードのイメージ量を種々の尺度によって設定するのである。
【００５０】
図７は、図４に示す基本処理動作におけるステップＳ9において、上記自動関連度設定関数導出処理部５１によって実行される自動関連度設定関数導出処理サブルーチンのフローチャートである。以下、図１および図７に従って、自動関連度設定関数導出処理動作について詳細に説明する。図４に示す基本処理動作のメインルーチンの上記ステップＳ8においてジョブメニュー「自動関連度設定関数導出」が選択されたと判別されると、自動関連度設定関数導出処理サブルーチンがスタートする。
【００５１】
ステップＳ31で、ユーザとの対話によって、上記参照画像格納部８に登録されている画像データの中から参照する画像(以下、参照画像と言う)が指定される。この参照画像の指定方法は特に限定されるものではなく、例えば、参照画像格納部８に登録されている総ての画像データの画像データ名を表示部９に一覧表示して、入力部１で指定するようにすればよい。また、全登録画像を参照してもよいし、自動的にランダムに所定個数の登録画像を選択して参照してもよい。ステップＳ32で、上記参照画像格納部８が参照されて、上記指定された参照画像に付与されているキーワードが読み出される。そして、キーワード格納部３が参照されて、上記読み出されたキーワードのイメージ量が求められる。
【００５２】
ステップＳ33で、上記指定された参照画像の特徴量が求められる。この場合の特徴量としては、例えば、明度,色相,彩度等の色に関する特徴量、直線含有率や円形含有率等の輪郭の特徴や形状の特徴に関する特徴量等、種々の特徴量が考えられるが、特に限定するものではない。
【００５３】
ステップＳ34で、上記ステップＳ31において指定された夫々の参照画像に関して、上記ステップＳ32において求められたイメージ量と上記ステップＳ33において求められた特徴量との関係式である自動関連度設定関数を多変量解析によって導出する。尚、上記多変量解析は特に限定するものではなく、例えば重回帰分析等が考えられる。但し、この自動関連度設定関数の導出は、同じ尺度のイメージ量毎に行われる。ステップＳ35で、上記導出された自動関連度設定関数が自動関連度設定関数格納部５２に格納される。そうした後、自動関連度設定関数導出処理サブルーチンを終了して、図４に示す基本処理動作のメインルーチンにリターンする。
【００５４】
以下、上記重回帰分析によって自動関連度設定関数を導出する場合の具体例を述べる。図８は、上記自動関連度設定関数導出処理サブルーチンの上記ステップＳ32においてｎ個の参照画像から求められたイメージ量と、上記ステップＳ33において同じｎ個の参照画像からｐ(＝５)個ずつ求められた特徴量とを示す。例えば、１番目の参照画像の画像データには、キーワード「力強い」が付与されており、このキーワード「力強い」のイメージ量は「２.００(図６参照)」である。また、画像データに基づいて得られた当該参照画像の５つの特徴量は、夫々「８.００」,「５.００」,「１０.００」,「４.００」および「２０.００」である。
【００５５】
そして、こうして求められたｎ個のイメージ量を目的変数ｙとし、ｎ個の第１特徴量を説明変数ｘ１とし、ｎ個の第２特徴量を説明変数ｘ２とし、ｎ個の第３特徴量を説明変数ｘ３とし、ｎ個の第４特徴量を説明変数ｘ４とし、ｎ個の第５特徴量を説明変数ｘ５として重回帰分析を行い、重回帰式
ｙ＝ａ０＋ａ１ｘ１＋ａ２ｘ２＋ａ３ｘ３＋ａ４ｘ４＋ａ５ｘ５
を求めて自動関連度設定関数とするのである。尚、ａ０,ａ１,ａ２,ａ３,ａ４,ａ５は回帰係数である。尚、ここで、相関係数γが悪い場合(例えば、γ＜０.７５)には、その旨を表示部９で警告し、参照画像の変更を促したり、自動キー付け関数の導出不可を表示するようにしてもよい。
【００５６】
図７に示す自動関連度設定関数導出処理サブルーチンにおいては、キーワードが付加されて上記参照画像格納部８に登録されている画像データを参照して自動関連度設定関数を導出しているが、既に登録キーワードとの関連度が付加されて画像データ格納部６に格納されている画像データを参照して導出することも可能である。図９は、その場合の自動関連度設定関数導出サブルーチンのフローチャートである。以下、この自動関連度設定関数導出処理動作について説明する。
【００５７】
ステップＳ41で、ユーザとの対話によって、上記画像データ格納部６に登録されている画像データの中から参照する参照画像が指定される。ステップＳ42で、上記画像データ格納部６が参照されて、上記指定された各参照画像に付与されているキーワードとそのキーワードとの関連度が読み出される。そして、キーワード格納部３が参照されて、各参照画像の関連度と既登録キーワードのイメージ量とに基づいて上記各参照画像のイメージ量が求められる。
【００５８】
ステップＳ43で、上記各参照画像の特徴量が求められる。ステップＳ44で、上記ステップＳ42において求められたイメージ量と上記ステップＳ43において求められた特徴量との関係式である自動関連度設定関数を、多変量解析によって導出する。ステップＳ45で、上記導出された自動関連度設定関数が自動関連度設定関数格納部５２に格納される。そうした後、自動関連度設定関数導出処理サブルーチンを終了して、図４に示す基本処理動作のメインルーチンにリターンする。
【００５９】
このように、上記参照画像として画像データ格納部６に登録されている画像を利用することによって、上記関連度算出時に参照される専用の画像を作成して参照画像格納部８に登録しておく必要がなくなる。したがって、専用の参照用画像の作成に要する時間と格納しておくメモリ領域とを節約できるのである。
【００６０】
図１０は、図４に示す基本処理動作におけるステップＳ5において、上記特徴量算出部５３および関連度算出部５４を有する画像データ登録処理部５によって実行される画像データ登録処理サブルーチンのフローチャートである。以下、図１０に従って、画像データ登録処理動作について詳細に説明する。図４に示す基本処理動作のメインルーチンの上記ステップＳ4においてジョブメニュー「データ登録」が選択されたと判別されると、画像データ登録処理サブルーチンがスタートする。
【００６１】
ステップＳ51で、新規に画像データを登録する「新規入力」が、ユーザによって入力部１から指定されている否かが判別される。その結果、指定されていればステップＳ52に進み、指定されていなければステップＳ53に進む。ステップＳ52で、後に詳述する画像データ取り込み処理が実行される。そうした後、ステップＳ54に進む。ステップＳ53で、既存の画像データが選択されて読み出される。
【００６２】
ステップＳ54で、ユーザとの対話によって、上記参照画像格納部８への参照画像(自動関連度設定関数導出用の画像)の登録であるか否かが判別される。その結果、参照画像の登録であればステップＳ62に進み、そうでなければステップＳ55に進む。ステップＳ55で、ユーザとの対話によって、登録モードが、登録対象画像データに登録キーワードとの関連度を自動的に付加して登録する自動関連度設定モードであるか否かが判別される。その結果、自動関連度設定モードであればステップＳ56に進み、そうでなければステップＳ59に進む。ステップＳ56で、特徴量算出部５３によって、ステップＳ52において取り込まれた新規の画像データあるいは上記ステップＳ53で読み出された既存の画像データから、特徴量が算出される。尚、上記特徴量は、自動関連度設定関数導出処理サブルーチンにおける上記ステップＳ33で求められる特徴量と同じ特徴量である。
【００６３】
ステップＳ57で、上記関連度算出部５４によって、自動関連度設定関数格納部５２に格納されている自動関連度設定関数が読み出され、この読み出された自動キ関連度設定関数の変数ｘ１〜ｘ５に上記ステップＳ56において求められた特徴量が代入されて上記イメージ量ｙが求められる。ステップＳ58で、上記求められたイメージ量ｙとキーワード格納部３に格納された各キーワードのイメージ量との距離が、登録対象画像と各キーワードとの関連度として算出される。そうした後に、ステップＳ61に進む。
【００６４】
ステップＳ59で、ユーザとの対話によって、上記入力部１から設定された登録画像のイメージ量が取り込まれる。ステップＳ60で、上記取り込まれたイメージ量とキーワード格納部３に格納された各キーワードのイメージ量との距離が、登録画像と各キーワードとの関連度として算出される。ステップＳ61で、上記算出された各関連度と共に、登録対象の画像データが画像データ格納部６に格納される。その後、画像データ登録処理サブルーチンが終了されて、図４に示すメインルーチンにリターンする。こうして、登録対象の画像データにこの画像と既登録キーワードとの関連度が付与されるのである。
【００６５】
ステップＳ62で、後に詳述するキーワード付加処理が実行される。ステップＳ63で、登録対象の画像データが、上記ステップＳ62において付加されたキーワードと共に参照画像格納部８に格納される。その後、画像データ登録処理サブルーチンが終了されて、図４に示すメインルーチンにリターンする。
【００６６】
図１１は、図１０に示す画像データ登録処理サブルーチンにおける上記ステップＳ52において実行される画像データ取り込み処理サブルーチンのフローチャートである。以下、図１および図１１に従って、画像データ取り込み処理動作について詳細に説明する。図１０に示す画像データ登録処理サブルーチンの上記ステップＳ51において、「新規入力」が指定されていると判別されると、画像データ取り込み処理サブルーチンがスタートする。
【００６７】
ステップＳ71で、上記入力部１(スキャナ１８やＣＤ−ＲＯＭドライブ１９b等の画像入力装置あるいはハードディスク装置１６等の画像データ保存媒体)から新規の画像データが取り込まれる。ステップＳ72で、上記取り込まれた画像データを保管する作業メモリ等の保管先が指定される。ステップＳ73で、上記取り込まれた画像データが、ユーザによって入力部１から設定された画像データ名が付けられて、上記作業メモリに格納される。そうした後、画像データ取り込み処理サブルーチンが終了されて、図１０に示す画像データ登録処理サブルーチンにリターンする。
【００６８】
図１２は、図１０に示す画像データ登録処理サブルーチンの上記ステップＳ62において実行されるキーワード付加処理サブルーチンのフローチャートである。以下、図１および図１２に従って、キーワード付加処理動作について詳細に説明する。図１０に示す付加情報入力処理サブルーチンの上記ステップＳ54において参照画像の登録であると判別されると、キーワード付加処理サブルーチンがスタートする。
【００６９】
ステップＳ81で、上記キーワード格納部３に登録されているキーワードが表示部９に一覧表示される。ステップＳ82で、ユーザとの対話によって、上記表示されているキーワードの中から特定のキーワードが選択される。ステップＳ83で、上記選択されたキーワードが付加情報の１つとして設定されて、上記レジスタに保持される。ステップＳ84で、ユーザとの対話によって、キーワード付加処理を終了するか否かが判別される。その結果、終了でなければ上記ステップＳ82に戻って次のキーワードの選択に移行する。一方、終了であればキーワード付加処理サブルーチンを終了して、図１０に示す画像データ登録処理サブルーチンにリターンする。
【００７０】
このように、本実施の形態においては、上記自動関連度設定関数導出処理部５１で、参照画像格納部８から選出された参照画像の特徴量を求め、この参照画像に付与されているキーワードのイメージ量と上記求められた特徴量とから自動関連度設定関数を導出する。こうして導出された自動関連度設定関数は、自動関連度設定関数格納部５２に格納される。一方、上記画像データ登録処理部５は、特徴量算出部５３と関連度算出部５４を有している。そして、登録対象の画像データを画像データ格納部６に登録する場合には、特徴量算出部５３によって登録対象画像の特徴量を算出する。そうすると、関連度算出部５４は、この算出された特徴量を上記自動関連度設定関数に代入してイメージ量ｙを求め、このイメージ量ｙとキーワード格納部３に格納された各キーワードのイメージ量との距離を算出する。そして、この算出された距離の値を、登録対象画像と既登録キーワードとの関連度として上記登録対象画像の画像データに付与するのである。
【００７１】
このように、本実施の形態によれば、単に、キーワード登録時に登録対象のキーワードのイメージ量を設定しておくだけで、自動関連度設定関数の導出と、この導出された自動関連度設定関数に基づく登録対象画像と既登録キーワードとの関連度付与とが、自動的におこなわれる。したがって、画像データを登録する毎に、総ての既登録キーワードとの関連度を逐次設定して登録するという面倒な操作を必要とはせず、画像登録処理を効率よく行うことができる。
【００７２】
また、関連度付与時に用いる上記自動関連度設定関数は、参照画像の特徴量とキーワードのイメージ量とに基づいて、あるいは、参照画像の特徴量と既登録キーワードとの関連度とに基づいて導出される。したがって、使用分野や用途が同じ参照画像を上記参照画像として指定することによって、使用分野や用途に応じた適切な関連度を付与できる。
【００７３】
尚、上記実施の形態においては、画像データにキーワードとの関連度を付与する場合を例に説明している。しかしながら、この発明はこれに限らず、音声データや、画像データに音声データを組み合わせたマルチメディアデータにキーワードを付与する場合にも適用可能である。要は、データの内容の特徴を表す特徴量を抽出可能なデータであればよいのである。
【００７４】
上記実施の形態においては、上記参照画像に１つのキーワードが付与されている場合に、重回帰分析の手法を適用して自動関連度設定関数を導出しているが、参照画像に複数のキーワードが付与されている場合にも、例えば、正準相関分析等の他の多変量解析の手法を適用することによって、自動関連度設定関数を導出できる。あるいはまた、参照画像に複数のキーワードが付与されている場合に、上記複数のキーワードのイメージ量の平均値を当該参照画像に関するイメージ量として採用することも可能である。また、上記実施の形態においては、付与するキーをキーワードとしたが、検索のためのキーであれば何であっても（例えば、画像のイメージを簡易的に表したアイコンなど）本発明を適用できる。
【００７５】
【発明の効果】
以上より明らかなように、請求項１に係る発明のオブジェクト−キー関連度付与方法は、キーとこのキーのイメージ量とを対応づけてキー格納部に登録しておき、参照オブジェクトの特徴量と付与されているキーのイメージ量とから上記イメージ量と特徴量との関係式を導出し、登録オブジェクトの特徴量を算出し、この算出された特徴量と上記関係式とから求めたイメージ量に基づいて上記キー格納部を参照して上記登録オブジェクトと上記キー格納部に登録されているキーとの関連度を算出することを、コンピュータによって行うので、予め、キーとこのキーのイメージ量を登録しておくだけで、簡単に、自動的に、登録オブジェクトに当該登録オブジェクトと既登録キーの関連度を付与できる。したがって、従来のオブジェクト−キー関連度付与方法の如く、予め夫々の登録対象画像毎に既登録キーとの関連度をマニュアルで設定するような困難な作業を必要とはしないのである。
【００７６】
さらに、上記関係式は参照オブジェクトの特徴量と付与されているキーのイメージ量とに基づいて導出するので、使用分野や用途が同じオブジェクトを上記参照オブジェクトとして指定することによって、使用分野や用途に応じた適切な上記関連度を算出/付与できる。
【００７７】
また、請求項２に係る発明のオブジェクト−キー関連度付与方法における上記関係式は、ｎ個の参照オブジェクトからｐ個ずつ求められた特徴量を説明変数とし、ｎ個のキーのイメージ量を目的変数として、上記コンピュータにより、多変量解析によって導出するので、上記関係式をコンピュータ処理等によって簡単に導出できる。
【００７８】
また、請求項３にかかる発明のオブジェクト−キー関連度自動付与装置は、キーとこのキーのイメージ量とをキー格納部に登録し、参照オブジェクトの特徴量と付与されているキーのイメージ量とから関係式導出部によって上記イメージ量と特徴量との関係式を導出し、登録オブジェクトの特徴量を特徴量算出部によって算出し、上記算出された特徴量と上記関係式とに基づいて、関連度算出部によって上記キー格納部を参照して上記登録オブジェクトと上記キー格納部に登録されているキーとの関連度を算出するので、予め、キーのイメージ量と当該キーとを互いに対応づけてキー格納部に登録しておくだけで、簡単に、自動的に、登録オブジェクトに上記関連度を付与できる。したがって、従来のオブジェクト−キー関連度付与方法の如く、登録対象オブジェクト毎に既登録キーとの関連度を逐次マニュアルで設定するような困難な作業を必要とはしない。
【００７９】
さらに、上記関係式は参照オブジェクトの特徴量と付与されているキーのイメージ量とに基づいて導出するので、使用分野や用途が同じオブジェクトを上記参照オブジェクトとして指定することによって、使用分野や用途に応じた適切なキーを付与できる。
【００８０】
また、請求項３に係る発明のキー自動付与装置における上記関係式導出部は、上記参照されるｎ個のオブジェクトからｐ個ずつ求められた特徴量を説明変数とし、ｎ個のキーのイメージ量を目的変数として、多変量解析によって上記関係式を導出するので、上記関係式を、コンピュータ処理によって簡単に導出できる。
【００８１】
また、請求項５に係る発明のプログラム記憶媒体は、キーとこのキーのイメージ量を互いに対応づけてキー格納部に登録するステップと、参照オブジェクトの特徴量と付与されているキーのイメージ量とから上記イメージ量と特徴量との関係式を導出するステップと、登録オブジェクトの特徴量を算出するステップと、上記算出された特徴量と上記関係式とから求めたイメージ量に基づいて上記キー格納部を参照して上記登録オブジェクトと上記キー格納部に登録されているキーとの関連度を算出するステップをコンピュータに実行させる情報処理プログラムを記憶しているので、予め、キーとこのキーのイメージ量とを対応づけて登録しておくだけで、簡単に、自動的に、登録するオブジェクトに既に登録されているキーとの関連度を付与できる。
【００８２】
また、請求項６に係る発明のプログラム記憶媒体における上記関係式を導出するステップでは、上記参照されるｎ個のオブジェクトからｐ個ずつ求められた特徴量を説明変数とし、ｎ個のキーのイメージ量を目的変数として、上記コンピュータにより、多変数解析によって上記関係式を導出するので、上記イメージ量と特徴量との関係式を多変数解析によって簡単に導出できる。
【００８３】
また、請求項７に係る発明のオブジェクト−キー関連度付与方法は、キーとこのキーのイメージ量とを対応づけてキー格納部に登録しておき、参照オブジェクトの特徴量と付与されているキーのイメージ量とから上記イメージ量と特徴量との関係式を導出し、登録オブジェクトの特徴量を算出し、この算出された特徴量と上記関係式とから求めた上記登録オブジェクトに関するイメージ量と上記キー格納部に登録されている各登録キーのイメージ量との距離を上記登録オブジェクトと上記各登録キーとの関連度として算出することを、コンピュータによって行うので、予め、キーとこのキーのイメージ量を登録しておくだけで、簡単に、自動的に、登録オブジェクトに当該登録オブジェクトと既登録キーの関連度を付与できる。したがって、従来のオブジェクト−キー関連度付与方法の如く、予め夫々の登録対象画像毎に既登録キーとの関連度をマニュアルで設定するような困難な作業を必要とはしないのである。
【００８４】
また、請求項８に係る発明のオブジェクト−キー関連度自動付与装置は、キーとこのキーのイメージ量とをキー格納部に登録し、参照オブジェクトの特徴量と付与されているキーのイメージ量とから関係式導出部によって上記イメージ量と特徴量との関係式を導出し、登録オブジェクトの特徴量を特徴量算出部によって算出し、上記算出された特徴量と上記関係式とに基づいて、関連度算出部によって上記登録オブジェクトに関するイメージ量を求め、この登録オブジェクトに関するイメージ量と上記キー格納部に登録されている各登録キーとの距離を上記登録オブジェクトと各登録キーとの関連度として算出するので、予め、キーのイメージ量と当該キーとを互いに対応づけてキー格納部に登録しておくだけで、簡単に、自動的に、登録オブジェクトに上記関連度を付与できる。したがって、従来のオブジェクト−キー関連度付与方法の如く、登録対象オブジェクト毎に既登録キーとの関連度を逐次マニュアルで設定するような困難な作業を必要とはしない。
【００８５】
また、請求項９に係る発明のプログラム記憶媒体は、キーとこのキーのイメージ量を互いに対応づけてキー格納部に登録するステップと、参照オブジェクトの特徴量と付与されているキーのイメージ量とから上記イメージ量と特徴量との関係式を導出するステップと、登録オブジェクトの特徴量を算出するステップと、上記算出された特徴量と上記関係式とから求めた上記登録オブジェクトに関するイメージ量と上記キー格納部に登録されている各登録キーとの距離を上記登録オブジェクトと各登録キーとの関連度として算出するステップをコンピュータに実行させる情報処理プログラムを記憶しているので、予め、キーとこのキーのイメージ量とを対応づけて登録しておくだけで、簡単に、自動的に、登録するオブジェクトに既に登録されているキーとの関連度を付与できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  この発明のオブジェクト−キー関連度自動付与装置が搭載された検索装置の一実施例を示す機能ブロック図である。
【図２】  図１に示す機能を実現する装置構成を示す図である。
【図３】  図１に示す機能を実現するハードウェアのＣＰＵを中心としたブロック図である。
【図４】  図３におけるＣＰＵによる制御の下に実行される基本処理動作のフローチャートである。
【図５】  図１におけるキーワード登録処理部によって実行されるキーワード登録処理サブルーチンのフローチャートである。
【図６】  イメージ量の説明図である。
【図７】  図１における自動関連度設定関数導出処理部によって実行される自動関連度設定関数導出処理サブルーチンのフローチャートである。
【図８】  図７の自動関連度設定関数導出処理において求められたイメージ量と特徴量の一例を示す図である。
【図９】  図７とは異なる自動関連度設定関数導出処理サブルーチンのフローチャートである。
【図１０】  図１における画像データ登録処理部によって実行される画像データ登録処理サブルーチンのフローチャートである。
【図１１】  図１０の画像データ登録処理中において実行される画像データ取り込み処理サブルーチンのフローチャートである。
【図１２】  図１０の付加情報入力処理中において実行されるキーワード付加処理サブルーチンのフローチャートである。
【符号の説明】
１…入力部、                      ２…キーワード登録処理部、
３…キーワード格納部、            ５…画像データ登録処理部、
６…画像データ格納部、            ７…画像データ検索処理部、
８…参照画像格納部、              ９…表示部、
５１…自動関連度設定関数導出処理部、
５２…自動関連度設定関数格納部、  ５３…特徴量算出部、
５４…関連度算出部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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