【手続補正書】
【提出日】平成20年11月12日(2008.11.12)
【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】
情報アイテムの相互の類似性に基づき、類似する情報アイテムがノードのアレー内の同様な位置にマッピングされ、該情報アイテムを該ノードのアレー内の各ノードにマッピングし、マッピング関係が情報アイテム及びノードのアレー内のノードに関連する特徴データの間で定義される情報処理方法において、
（ａ）情報アイテムのグループの各情報アイテムについて、該情報アイテムの一組のプロパティにおける各プロパティを表す特徴データを検出するステップと、
（ｂ）上記情報アイテムのグループに対応する特徴データの集合体について、該集合体内で重要度が高いプロパティ及び重要度が低いプロパティを検出するステップと、
重要度が高いプロパティに関連する特徴データを関連付け、各情報アイテムについて縮退された特徴ベクトルを生成するステップと、
（ｃ）上記縮退された特徴ベクトルと、上記ノードのアレー内のノードとの間のマッピングを定義するステップとを有する情報処理方法。
【請求項２】
上記情報アイテムは、オーディオ及び／又はビデオマテリアルアイテムを含み、上記プロパティは、マテリアルアイテムのオーディオ及び／又はビデオプロパティを含むことを特徴とする請求項１記載の情報処理方法。
【請求項３】
情報アイテムのグループに関して、どの重要度が低いプロパティが用いられなかったかを定義するデータを保存するステップを更に有する請求項１又は２記載の情報処理方法。
【請求項４】
ノードに新たにマッピングされる情報アイテムに関して、情報アイテムの現在のグループに関連するマッピングを用いるステップと、
少なくとも、上記情報アイテムの現在のグループに関して上記縮退された特徴ベクトルに用いられた情報アイテムのプロパティを表す特徴データを検出するステップと、
検出された特徴データを関連付け、新たにマッピングされる情報アイテムに対応する縮退された特徴ベクトルを形成するステップとを有する請求項３記載の情報処理方法。
【請求項５】
新たにマッピングされた情報アイテムと、該情報アイテムがマッピングされるノードとの間のマッピング誤差に基づいて、誤差量を導出するステップと、
上記誤差量が閾値誤差を上回っているか否かを判定するステップと、
上記誤差量が閾値誤差量を上回っている場合、上記新たにマッピングされた情報アイテムを含む情報アイテムの集合体の再マッピングを開始するステップとを更に有する請求項４記載の情報処理方法。
【請求項６】
上記誤差量は、上記新たにマッピングされたノードに対応する上記縮退された特徴ベクトルと、上記情報アイテムが新たにマッピングされたノードとの間のユークリッド距離に依存することを特徴とする請求項５記載の情報処理方法。
【請求項７】
所定数の新たにマッピングされた情報アイテムに関連する誤差量が閾値誤差量を上回った場合のみ再マッピングを開始するステップを更に有する請求項５又は６記載の情報処理方法。
【請求項８】
所定数の新たにマッピングされた情報アイテムに関連する誤差量が閾値誤差量を超え、及びこれらの情報アイテムが、全体として、閾値期間内にマッピングされた場合のみ再マッピングを開始するステップを更に有する請求項７記載の情報処理方法。
【請求項９】
上記再マッピング動作は、上記重要度が高い及び重要度が低いプロパティを検出するステップを繰り返すステップを含むことを特徴とする請求項５乃至８いずれか１項記載の情報処理方法。
【請求項１０】
情報アイテムの現在のグループに関連付けられたマッピングを用いてノードに新たにマッピングされる検索クエリに関して、
検索クエリの一部として、少なくとも情報アイテムの現在のグループに関して縮退された特徴ベクトルにおいて用いられた情報アイテムプロパティのそれぞれを表す特徴データを定義するステップと、
新たにマッピングする検索クエリに対応する縮退された特徴ベクトルを形成するために、上記定義された特徴データを関連付けるステップとを有することを特徴とする請求項３乃至９いずれか１項記載の情報処理方法。
【請求項１１】
上記重要度が高い及び重要度が低いプロパティを検出するステップは、主成分解析法を用いることを特徴とする請求項１乃至１０いずれか１項記載の情報処理方法。
【請求項１２】
上記重要度が高い及び重要度が低いプロパティを検出するステップは、ホテリング変換技術を用いることを特徴とする請求項１１記載の情報処理方法。
【請求項１３】
上記重要度が高い及び重要度が低いプロパティを検出するステップは、個々のプロパティ又はプロパティのサブグループに関して実行されることを特徴とする請求項１乃至１２いずれか１項記載の情報処理方法。
【請求項１４】
上記一組のプロパティは、色相統計的分布、明度統計的分布、明度統計的分布、色成分統計的分布、画像形状、顔検出統計、オーディオのパワー、オーディオサブバンドのパワー、オーディオの明るさ、オーディオの帯域幅、オーディオのピッチ、オーディオのメル周波数プロパティから選択された１つ以上のプロパティを含むことを特徴とする請求項１乃至１３いずれか１項記載の情報処理方法。
【請求項１５】
重要度が低いプロパティに関連する特徴データを削除するステップを更に有する請求項１乃至１４いずれか１項記載の情報処理方法。
【請求項１６】
どのプロパティが重要度が高いか、又は重要度が低いかを判定するために、
（１）アレー内のノードに既知の望ましいマッピングが行われる情報アイテムの検査グループについては、該情報アイテムの一組のプロパティのそれぞれを表す特徴データを検出するステップと、
（２）上記情報アイテムの検査グループに対応する特徴データの集合体については、該特徴データ内又は該特徴データのサブカテゴリ内で重要度の順序を検出するステップと、
ｎを少なくとも２として、ｎ個の最も重要なプロパティに関連する特徴データを関連付け、各情報アイテムについて縮退された特徴ベクトルを生成するステップと、
縮退された特徴ベクトルとノードのアレー内のノードとの間のマッピングを定義するステップと、
上記ｎ個の各値について縮退された特徴ベクトルを用いて定義されたマッピングと、上記既知の望ましいマッピングとの間の差異の度合いを検出するステップとを更に有する請求項１乃至１５いずれか１項記載の情報処理方法。
【請求項１７】
次に高いｎの値が、縮退された特徴ベクトルを用いて定義されたマッピングと、既知の望ましいマッピングとの間の差異の度合いにおいて閾値変化を下回るｎの値を検出することによって、重要度が高い特徴データと、重要度が低い特徴データとの間の境界を検出するステップを含むことを特徴とする請求項１６記載の情報処理方法。
【請求項１８】
請求項１乃至１７いずれか１項記載の情報処理方法における各ステップを実行するためのプログラム。
【請求項１９】
請求項１８記載のプログラムを記録した記録媒体。
【請求項２０】
情報アイテムの相互の類似性に基づき、類似する情報アイテムがノードのアレー内の同様な位置にマッピングされ、該情報アイテムを該ノードのアレー内の各ノードにマッピングし、マッピング関係が情報アイテム及びノードのアレー内のノードに関連する特徴データの間で定義される情報処理装置において、
情報アイテムのグループに対応する特徴データの集合体内で重要度が高い及び重要度が低いプロパティを検出する検出手段と、
重要度が高いプロパティに関連する特徴データを関連付け、各情報アイテムのための縮退された特徴ベクトルを生成する生成手段と、
上記縮退された特徴ベクトルとノードのアレー内のノードとの間のマッピングを定義する定義手段とを備える情報処理装置。
【請求項２１】
請求項２０記載の情報処理装置を含む携帯型データ処理装置。
【請求項２２】
請求項２０記載の情報処理装置を含むビデオ取得及び／又は処理装置。