【手続補正書】
【提出日】平成17年10月26日(2005.10.26)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データベース内における画像の集まりにアクセスするための方法であって、
前記画像の各々を、複数の時間ベースのクラスタのうちの１つのクラスタ内に振り分けるステップ（１０５）と、
画像解析の発見的手法の関数として、各画像に特性数値を割り当てるために、重み付けをされた特性測定尺度を使用するステップ（１２０）と、
前記特性数値に基づいて時間ベースのクラスタの各々から代表的な画像（４０２）を自動的に選択するステップ（１２５）
とを含む、方法。
【請求項２】
前記画像に対するコンテキスト情報データベース（５１０）を保持するステップ（１１０）と、
各画像に対する前記特性数値を決定するために、前記コンテキスト情報データベース（５１０）にアクセスするステップ（１１５）
とを含むことからなる、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記コンテキスト情報データベース（５１０）は、前記画像の各々に対する少なくとも１つの画像使用属性を格納することからなる、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記アクセスするステップは、
前記画像の少なくとも１つに対する、少なくとも１つの画像使用属性が変化する時には、前記コンテキスト情報データベース（５１０）を更新するステップ（２０５）と、
前記更新されたコンテキスト情報データベース（５１０）を使用して、前記画像の前記少なくとも１つに対応する前記重み付けをされた特性測定尺度を更新するステップ（２１０）と、
前記更新された重み付けをされた特性測定尺度を使用して、前記画像の前記少なくとも１つに対する前記特性数値を更新するステップ（２１５）
とを含むことからなる、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記選択するステップは、
前記画像を閲覧するための時間スケールを選択するステップ（３０５）と、
前記選択された時間スケールに関連付けられた時間ベースのクラスタの各々から前記代表的な画像（４０２）を自動的に選択するステップ（３１０）と、
前記選択された時間スケール内における前記代表的な画像（４０２）を表示するステップ（３１５）
とを含むことからなる、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記表示するステップは、時間と前記特性数値とのうちの少なくとも１つに基づいて、前記選択された時間スケール内における時間ベースのクラスタの各々の代表的な画像（４０２）の各々を、階層的に順序付けるステップを含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
データベース内における画像の集まりにアクセスするためのシステムであって、
メモリ（５１５）であって、
前記画像の各々を、複数の時間ベースのクラスタのうちの１つのクラスタ内に振り分ける（１０５）ためのコンピュータプログラムのステップと、
画像解析の発見的手法の関数として、各画像に特性数値を割り当てるために、重み付けをされた特性測定尺度を使用する（１２０）ためのコンピュータプログラムのステップと、
前記特性数値に基づいて時間ベースのクラスタの各々から代表的な画像（４０２）を自動的に選択する（１２５）ためのコンピュータプログラムのステップ
とを格納する、メモリと、
前記コンピュータプログラムを実行するために、前記メモリ（５１５）にアクセスするためのプロセッサ（５０５）
とを備える、システム。
【請求項８】
前記メモリは、
前記画像を閲覧するための時間スケールを選択する（３０５）ためのコンピュータプログラムのステップと、
前記選択された時間スケールに関連付けられた時間ベースのクラスタの各々から前記代表的な画像（４０２）を自動的に選択する（３１０）ためのコンピュータプログラムのステップと、
時間と前記特性数値とのうちの少なくとも１つに基づいて、前記選択された時間スケール内における時間ベースのクラスタの各々の代表的な画像（４０２）の各々を、階層的に順序付けるためのコンピュータプログラムのステップと、
前記選択された時間スケール内における前記代表的な画像（４０２）を表示する（３１５）ためのコンピュータプログラムのステップ
とを格納する、請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
前記メモリは、
前記画像に対するコンテキスト情報データベース（５１０）を保持する（１１０）ためのコンピュータプログラムのステップと、
前記画像の少なくとも１つに対する、少なくとも１つの画像使用属性が変化する時には、前記コンテキスト情報データベース（５１０）を更新する（２０５）ためのコンピュータプログラムのステップと、
前記更新されたコンテキスト情報データベース（５１０）を使用して、前記画像の前記少なくとも１つに対応する前記重み付けをされた特性測定尺度を更新する（２１０）ためのコンピュータプログラムのステップと、
前記更新された重み付けをされた特性測定尺度を使用して、前記画像の前記少なくとも１つに対する前記特性数値を更新する（２１５）ためのコンピュータプログラムのステップと、
各画像に対する前記特性数値を決定するために、前記コンテキスト情報データベース（５１０）にアクセスする（１１５）ためのコンピュータプログラムのステップ
とを格納する、請求項７に記載のシステム。
【請求項１０】
前記コンテキスト情報データベース（５１０）は、前記画像の各々に対する少なくとも１つの画像使用属性を格納する、請求項９に記載のシステム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
データベース内の画像の集まりにアクセスするための方法及びシステムを開示する。本発明の例示的な実施形態により、画像の各々を、複数の時間ベースのクラスタのうちの１つのクラスタ内に振り分ける。重み付けをされた特性測定尺度は、画像解析の発見的手法の関数として、各画像に特性数値を割り当てるために使用される。その特性数値に基づいて、時間ベースのクラスタの各々から、代表する画像が自動的に選択される。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１７】
ステップ１１５において、各画像に対する特性数値を決定するために、コンテキスト情報データベースがアクセスされる。ステップ１２０において、画像解析の発見的手法の関数として各画像に特性数値を割り当てるために、重み付けをされた特性測定尺度を使用する。例示的な実施形態によれば、重み付けをされた特性測定尺度は、ユーザの観点から画像の特性の測定量である任意の値、パラメータ、特徴、又は特性とすることができる。従って、重み付けをされた特性測定尺度は、例えば、ユーザに対する画像の意義又は重要性を示すことができる。言い換えると、重み付けをされた特性測定尺度を使用することにより、例えば、どの画像をユーザが「最良」であるとみなすか、例えば、どの画像がユーザに対して最も個人的な意味、重要性及び関心を有するかの決定をなすことができる。代替として、特性測定尺度は、例えば、画像の特性又は特定の特徴を示すことができる。例えば、特性測定尺度は、色、輝度、コントラスト、画像に含まれる顔の数、又は画像の任意の他の特性又は特徴を示すことができる。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４２】
メモリ５１５は、画像の各々を複数の時間ベースのクラスタのうちの１つに振り分けるための、コンピュータプログラムのステップを格納することができ、画像解析の発見的手法の関数として各画像に特性数値を割り当てるために、重み付けをされた特性測定尺度を使用することができ、特性数値に基づいて時間ベースのクラスタの各々から表示するための代表的な画像を自動的に選択することができる。メモリ５１５はまた、画像に対してコンテキスト情報データベース（例えば、コンテキスト情報データベース５１０）を維持するための、コンピュータプログラムのステップを格納することもでき、各画像に対する特性数値を決定するために、コンテキスト情報データベース（例えば、コンテキスト情報データベース５１０）にアクセスすることができる。