(57)【要約】【課題】絞り込みに対して有効度の高い特徴項目を検索者に報知することで、効率的な検索を可能とする。【解決手段】算出部１２は、データベース１１に格納されている花と特徴項目の全ての組み合わせについて、その特徴項目を指定して検索を行ったときの絞り込み量のバラツキの程度を求める。バラツキが小さいほど絞り込み効果が高いといえるので、特徴項目評価部１３は、上記求められたバラツキの程度に基づいて各特徴項目の絞込みに対する有効度を判断し、特徴項目の順位付けを行う。特徴入力画面制御部１４は、上記決定された順位に従って特徴量が入力されるように検索者に報知を行う。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の要素に対して複数の特徴項目に関する特徴データが対応づけられて成るデータベースを用い、入力された特徴データを検索キーとして前記データベースから該当する要素を検索する検索システムにおいて、
前記複数の特徴項目のそれぞれ、または２以上の特徴項目の組み合わせのぞれぞれに対し、検索によって絞り込まれる要素数のバラツキの程度を算出し、それらのバラツキの程度に基づいて各特徴項目またはその組み合わせの絞り込みに対する有効度を評価する評価手段と、
前記評価手段の評価結果を検索者に報知する報知手段とを具備することを特徴とする検索システム。
【請求項２】
前記報知手段は、前記評価手段の評価結果に基づいて、前記有効度が高い特徴項目から順に特徴量が入力されるように前記報知を行うことを特徴とする請求項１に記載の検索システム。
【請求項３】
前記評価手段によるバラツキの程度の演算およびそれに基づく前記有効度の判断は、前記データベースの内容が変更される都度行われることを特徴とする請求項１または２に記載の検索システム。
【請求項４】
前記評価手段によるバラツキの程度の演算およびそれに基づく前記有効度の判断は、元となるデータベースから抽出されたデータから成る抽出データベースに対して行われることを特徴とする請求項１または２に記載の検索システム。
【請求項５】
前記評価手段によるバラツキの程度の演算およびそれに基づく前記有効度の判断は、前記元となるデータベースのうち前記抽出されたデータを除く残りのデータに対しても行われることを特徴とする請求項４に記載の検索システム。
【請求項６】
前記抽出データベースは、１または複数の特徴項目に対して入力された特徴量を検索キーとした検索によって抽出されたデータから成ることを特徴とする請求項４または５に記載の検索システム。
【請求項７】
検索位置を検出する位置検出手段を更に備え、
前記抽出データベースは、前記検出された検索位置に基づいて抽出されたデータから成ることを特徴とする請求項４に記載の検索システム。
【請求項８】
検索時期を検出する時期検出手段を更に備え、
前記抽出データベースは、前記検出された検索時期に基づいて抽出されたデータから成ることを特徴とする請求項４に記載の検索システム。
【請求項９】
複数の要素に対して複数の特徴項目に関する特徴データが対応づけられて成るデータベースを用い、入力された特徴データを検索キーとして前記データベースから該当する要素を検索する検索システムにおいて、
前記複数の特徴項目のそれぞれに対し、検索によって絞り込まれる要素数のバラツキの程度を算出するとともに、前記検索によって絞り込まれる要素数について複数の特徴項目同士の相関を求め、前記バラツキの程度および相関に基づいて特徴項目の絞り込みに対する有効度を評価する評価手段と、
前記評価手段の評価結果を検索者に報知する報知手段とを具備することを特徴とする検索システム。
【請求項１０】
前記評価手段は、前記バラツキの程度に基づいて特徴項目の絞り込みに対する有効度を評価し、検索者によって選択された特徴項目と他の特徴項目との相関に基づいて前記他の特徴項目の有効度を再評価することを特徴とする請求項９に記載の検索システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検索対象物の特徴に基づいて対象物の同定を行う検索システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
検索対象物の特徴を入力することで、その特徴情報を検索キーとしてデータベース検索を行い、その対象物の名前等の情報を報知する検索システムが知られている。通常、特徴を入力すべき項目（特徴項目）は複数あり、検索者がいずれの特徴項目を選択するかで検索結果（絞り込み数）は変わってくる。特許文献１の検索システムでは、効率的に候補を絞り込むために、検索対象物の特徴の確かさの分布の重なりが最も小さい特徴項目を選択することが記載されている。
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−２６７６０９号公報（段落０１４５〜，図２１）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特徴項目が複数ある場合、特徴量を入力すべき特徴項目の選択が重要なポイントとなる。特徴項目によっては絞り込みに対する効果が小さく、その特徴項目に対して特徴量を入力しても、候補を大きく絞り込めないことが往々にしてあるからである。また、ある特徴項目の絞り込みに対する有効度は、データベース内の要素の数や特徴データの内容などによって変わってくるため、絞り込みに効果的な特徴項目を知るにはデータベース全体を考慮する必要がある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、複数の要素に対して複数の特徴項目に関する特徴データが対応づけられて成るデータベースを用い、入力された特徴データを検索キーとしてデータベースから該当する要素を検索する検索システムに適用され、複数の特徴項目のそれぞれ、または２以上の特徴項目の組み合わせのぞれぞれに対し、検索によって絞り込まれる要素数のバラツキの程度を算出し、それらのバラツキの程度に基づいて各特徴項目またはその組み合わせの絞り込みに対する有効度を評価する評価手段と、評価手段の評価結果を検索者に報知する報知手段とを具備することを特徴とする。
評価手段の評価結果に基づいて、有効度が高い特徴項目から順に特徴量が入力されるように上記報知を行うようにしてもよい。
評価手段によるバラツキの程度の演算およびそれに基づく有効度の判断は、データベースの内容が変更される都度行われるようにしてもよい。
評価手段によるバラツキの程度の演算およびそれに基づく有効度の判断は、元となるデータベースから抽出されたデータから成る抽出データベースに対して行われるようにしてもよい。上記抽出データベースは、１または複数の特徴項目に対して入力された特徴量を検索キーとした検索によって抽出されたデータから成るものであってもよい。また、検索位置を検出する位置検出手段を更に備え、上記抽出データベースは、検出された検索位置に基づいて抽出されたデータから成るものであってもよい。さらに、検索時期を検出する時期検出手段を更に備え、上記抽出データベースは、検出された検索時期に基づいて抽出されたデータから成るものであってもよい。
本発明に係る他の検索システムは、上記複数の特徴項目のそれぞれに対し、検索によって絞り込まれる要素数のバラツキの程度を算出するとともに、検索によって絞り込まれる要素数について複数の特徴項目同士の相関を求め、上記バラツキの程度および相関に基づいて特徴項目の絞り込みに対する有効度を評価する評価手段と、評価手段の評価結果を検索者に報知する報知手段とを具備することを特徴とする。
バラツキの程度に基づいて特徴項目の絞り込みに対する有効度を評価し、検索者によって選択された特徴項目と他の特徴項目との相関に基づいて他の特徴項目の有効度を再評価するようにしてもよい。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、絞り込みに対して有効度の高い特徴項目を検索者に報知することができ、効率的な検索が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
以下、本発明を花情報検索システムに適用した場合の幾つかの実施形態を説明する。
花情報検索システムは、花の画像から抽出した花の特徴、または検索者が入力した特徴を検索キーとして、データベースからその花の名前や生態情報などを検索し、検索結果を検索者に報知するものである。
【０００８】
システムの形態としては、データベースや検索エンジンなどをネットワーク上のサーバに置き、検索者が端末からサーバに特徴情報を送信し、検索結果を端末で受け取って表示装置に表示する方式が考えられる。この場合、検索者が使う端末は、表示装置を有するものであれば種類は問わず、パーソナルコンピュータでもよいし、デジタルカメラ、携帯電話機、ＰＤＡなどの携帯機器でもよい。あるいは、データベース、検索エンジン、表示装置を一台の装置に収容してなる検索装置でもよい。
【０００９】
このような検索システムを用いれば、例えば野山や山里を散策中に名前の知らない花を見つけた場合、その花を撮影するか、あるいはその場で花の特徴を入力することで、手軽に花の名前等を知ることができる。
【００１０】
ところで、花情報検索における検索結果は、花のいかなる特徴を検索キーとするかによって異なり、例えば「花の色」を検索キーとした場合と、「葉の形」を検索キーとした場合では絞り込み数に差が出る。本発明は、検索にあたって絞り込み数ができるだけ少なくなるような特徴項目を検索者に報知し、検索の効率化を図るものである。
【００１１】
−第１の実施形態−
図１〜図３により第１の実施形態を説明する。
図１は本実施形態における花情報検索システムの構成図である。上述したネットワークを用いたシステムの場合は、データベース１１，算出部１２，特徴項目評価部１３，特徴入力画面制御部１４および検索エンジン１６はサーバに設けられ、特徴入力部１５および検索結果表示部１７は検索者の端末に設けられる。
【００１２】
データベース１１には、例えば図２に示すように、複数の要素（花の種名）に対し、それぞれの花が有する複数の特徴データが格納されている。特徴項目としては、図に示した「花の色」，「葉の形」，「おしべ」の他に、「花冠」，「花のつき方」，「葉の単複」など数多くの項目が存在する。またデータベース１１には、各花の画像も格納されている。
【００１３】
算出部１２は、データベース１１に格納されている花と特徴項目の全ての組み合わせについて、その特徴項目を指定して検索を行ったときの絞り込み量のバラツキの程度を求める。バラツキの程度を求めるにあたり、まず最初の特徴項目Ａ（ここでは、花の色）に着目し、１番目の要素（ここでは、アオイスミレ）の特徴量（ここでは、紫）を検索キーとしてデータベース検索を行い、絞り込み数を記憶する。紫の花はアオイスミレ以外にもたくさんあるので、絞り込み数は複数になる筈である。次に、同様に特徴項目Ａに対し、２番目の要素の特徴量を指定して検索を行い、絞り込み数を記憶する。このようにして、特徴項目Ａに対して全ての要素についての絞り込み数が判明したら、算出部１２は特徴項目Ａのバラツキの程度（Ｓ／Ｎ比）Ｓｎａを次式により求める。
【数１】
2009020578.tif 000003
ここで、ｊはデータベース内の要素数（登録されている花の数）、ｎａｋは、特徴項目Ａに対するｋ番目の花についての絞り込み数を表す。
【００１４】
上記の演算を全特徴項目Ａ，Ｂ，Ｃ，・・・に対して行うことで、バラツキの程度Ｓｎａ，Ｓｎｂ，Ｓｎｃ・・・が得られる。図３は各特徴項目に対する要素（花の種）ごとの絞り込み数と、バラツキの程度をマトリクスデータ化したものを示している。図３において、Ａ，Ｂ，・・・は特徴項目、１，２，・・・は要素、ｎａ１，ｎｂ３などは、各絞り込み数を示している。
【００１５】
Ｓｎの値が大きい方がバラツキが小さいことを表し、バラツキが小さいほど絞り込み効果が高いといえる。そこで、特徴項目評価部１３は、算出部１２で求められたＳｎに基づいて各特徴項目の絞込みに対する有効度を判断し、特徴項目の順位付けを行う。
【００１６】
検索時、特徴入力画面制御部１４は、特徴項目評価部１３で評価された特徴項目の順位に基づいて、特徴入力部１５の入力画面の表示を制御する。例えば画面に複数の特徴項目を縦方向に表示する場合には、上から効果的な特徴項目の順にソートして表示する。または、効果的な特徴項目の順に特徴項目のメニュー表示部が色づけされるようにしてもよい。１画面に１つの特徴項目を表示する仕様の場合は、有効な特徴項目の順に表示され、特徴項目が入力される毎に、次に有効な特徴項目が表示されるようにする。このような表示制御により、検索者は絞り込みに効果的な特徴項目の順位を知ることができる。
【００１７】
特徴量の入力は、特徴入力部１５にて行う。特徴項目ごとに幾つかの選択肢が用意されており、その中から該当する特徴量を選択する方式が便利である。特徴量が入力されると、その特徴項目にその特徴量を入力した場合の絞り込み数を表示するようにしてもよい。検索者は、なるべく効果的な特徴項目の順に特徴量を入力することが望ましい。入力後に検索開始操作がなされると、検索エンジン１６が入力された特徴情報を検索キーとしてデータベース検索を行う。複数の特徴項目について特徴量を入力した場合は、それらのＡＮＤ検索となる。
【００１８】
検索結果は検索結果表示部１７に表示される。その際、検索された花の名前や生態情報を、その花の画像とともに表示することが望ましい。候補数（絞り込み数）が複数の場合は、それらを一覧表示する。検索者は、検索に供した花の実物あるいは撮影画像と、候補として表示された花の画像とを見比べ、一致するか否かを判断し、一致するものが見つかれば検索終了となる。
【００１９】
以上のように本実施形態によれば、絞り込みに効果的な特徴項目の順位を検索者が知ることができるので、その順に特徴量を入力することで検索が効率的に行え、いち早く目的の花の情報を得ることができる。
【００２０】
なお、１回の検索で候補数が多すぎる場合は候補の表示を行わず、新たな特徴項目を選択して再度絞り込み検索を行うよう促すことが望ましい。どの程度絞り込まれたら候補を表示させるかについては、候補表示画面と候補の表示形態に応じて、候補数が所定値以下になったときに候補を表示させるようにしてもよいし、あるいは検索者が候補数の閾値を指定できるようにし、閾値以下になったときに候補を表示するようにしてもよい。また、別途候補表示指示部を設け、検索者が任意の検索段階で候補を表示可能に構成してもよい。
【００２１】
また、データベースの更新（種や特徴項目の追加、削除、特徴量の変更など）がなされた場合は、特徴項目に対するバラツキの状態が変化するため、更新の都度バラツキの程度の演算および特徴項目の順位付けをやり直すことが望ましい。
【００２２】
−第２の実施形態−
図４により特徴項目の順位付けを検索途中に更新する例を説明する。
検索の結果、候補数が所定数まで絞り込めない場合、絞り込まれたデータをデータベース１１から抽出して第２のデータベースとしてデータベース１１１に格納する。そして、この第２のデータベースに対し、上述と同様にして特徴項目ごとのバラツキの程度を求め、それに基づいて新たに特徴項目の順位付けを行い、効果的な順に入力が行われるよう特徴項目の表示制御を行う。
【００２３】
検索者が特徴量を入力すると、その特徴量を検索キーとして第２のデータベースに対して絞り込み検索が行われる。その結果、候補数がまだ所定数まで絞り込めない場合は、２回目の検索で絞り込まれたデータを抽出して第３のデータベースとしてデータベース１１１に格納する。そして、この第３のデータベースに対し、上述と同様にして特徴項目ごとのバラツキの程度を求め、それに基づいて新たに特徴項目の順位付けを行い、効果的な順に入力が行われるよう特徴項目の表示制御を行う。
上記の作業を候補数が所定数（システムで予め定められた数、あるいは検索者が指定した数）以下になるまで繰り返し、所定数以下になると候補の表示を行う。
【００２４】
このように、候補数が所定数まで絞り込めない場合は、検索対象が狭められると同時に度特徴項目の順位付けが更新されるので、効率的な検索が行える。この方式は、データベース内の要素数が多い場合に効果的である。
【００２５】
図５は図４のシステムにメモリ５１を追加した構成を示している。メモリ５１には、抽出データベース（上記第２，第３のデータベースに相当）ごとに、決定された特徴項目の順位が記憶される。前に検索に用いた抽出データベースで再度検索を行うときには、メモリからそのデータベースに対応する特徴項目の順位が読み出されて表示される。これにより、その都度バラツキの程度を求めて特徴項目の順位を決定する必要がなく、検索時間の短縮化が図れる。
なお、上記図４，図５で説明した手法は、後述する各実施形態にも適用可能である。
【００２６】
−第３の実施形態−
図６は抽出データベースと非抽出データベースを用いる例を示す。上述したように、検索の結果、候補数が所定数まで絞り込めない場合、絞り込まれたデータから成る抽出データベースが生成されるとともに、元のデータベースから抽出されたデータを除いたデータから成る非抽出データベース１１２が生成される。そして、これら抽出データベースと非抽出データベースの各々に対し、特徴項目ごとのバラツキの程度が求められ、それに基づいて効果的な特徴項目の順位付けが行われる。
【００２７】
その後の表示制御では、上述と同様に抽出データベースについて決定された順位に基づいて特徴項目を表示し、検索者が特徴量を入力すると、それを検索キーとして抽出データベース内の検索が行われる。検索の結果、該当するものがあれば上述と同様の流れとなるが、該当なし（絞り込み数＝０）の場合は、検索対象が抽出データベースから非抽出データベースに切り替わる。すなわち、今度は非抽出データベースについて決定された順位に基づいて特徴項目を表示し、検索者が特徴量を入力すると、それを検索キーとして非抽出データベース内の検索が行われる。
【００２８】
これによれば、最初に抽出されたデータベース内に該当するデータが存在しなかった場合でも、速やかに非抽出データベースに移行して検索が続行できる。そして、その非抽出データベースにおける検索に対しては、非抽出データベースに特化された特徴項目の順位付けが適用されるので、効率的な検索を行うことができる。
【００２９】
−第４の実施形態−
図７は複数のデータベースを有する検索システムの一例を示している。元データベース１１には全ての花の情報が登録され、またデータベース２１には、元データベース１１から抽出された情報が格納される。ＧＰＳモジュール２２およびカレンダー２３は、検索者が所有する携帯機器等に設けられている。データベース１１，２１や検索エンジン１６は、上述と同様にその携帯機器に設けられていてもよいし、ネットワーク上のサーバーにあってもよい。
【００３０】
本実施形態では、検索者が名前の知らない花を見つけたとき、その場合で検索を行うことを想定している。所定操作がなされると、まずＧＰＳモジュール２２およびカレンダー２３から現在の位置と日時とがそれぞれ検出され、データベース抽出部２４がそれらの位置情報および日付情報に基づいて、検索に用いるデータを元データベース１１から抽出する。すなわち、データベース抽出部２４は、予め記憶された花の棲息分布に関する情報に基づいて、その季節にその場所に棲息する花のデータのみを元データベース１１から抽出し、データベース２１に格納する。次いで、抽出されたデータベース２１内のデータに対し、上述と同様に特徴項目ごとのバラツキの程度が求められ、絞り込みに効果的な特徴項目の順位が決定される。検索に際しては、上から効果的な特徴項目の順に表示される。
【００３１】
本実施形態の検索システムによれば、その場所に棲息し得ない花や、その季節に存在しない花などは予め検索の対象から除外されるので、検索時の候補の絞り込み数を減らすことができる。加えて、絞り込みに効果的な特徴項目の順位も抽出されたデータのみに対して決定されるので、検索効率をより一層高めることができる。
【００３２】
なお、元データベース１１からのデータ抽出、および抽出されたデータに対する効果的な特徴項目の順位決定は、場所や日時が大きく変わらない限りは実行されないようにすることが望ましい。そうすることで、例えば旅行などで同じ地に数日滞在するような場合、検索の都度データ抽出および順位決定が行われることがなく、検索に要する時間を短縮できる。
【００３３】
本実施形態における検索システムは、花や鳥などのように場所や季節によって生息種類が制限される対象の検索に適している。
【００３４】
−第５の実施形態−
図８はカテゴリ別にデータベースを分けた例を示している。本実施形態では、高山植物、園芸植物、山の植物、野の植物、水辺の植物等にカテゴリ分けされた複数のデータベース３１，３２，・・・を有し、この中からいずれかが選択できるようになっている。データベースの選択は、手動、自動のいずれでもよい。目的の花がいずれのカテゴリに属するかを検索者自身が判断可能なときは、検索者がそのカテゴリのデータベースを手動選択すればよい（複数選択も可とすることが望ましい）。自動選択の場合は、上述したＧＰＳ情報に基づいて現在位置の地理的環境（高地か、平地か、川のほとりか等）を機器が把握し、それにによってデータベースを選択することが考えられる。
【００３５】
データベースが選択されると、その選択されたデータベース内のデータがデータベース２１に格納され、データベース２１内のデータに対して特徴項目ごとのバラツキの程度が求められ、特徴項目の順位付けが行われる。そして、その順位が分かるように特徴項目が表示される。
【００３６】
図９はカテゴリ別に分けられたデータベースをそれぞれ別々の記憶媒体（以下、データベースメモリ）４０に格納した例を示している。カテゴリの分け方は、高山植物、園芸植物、山の植物・・・のような分け方でもよいし、花、鳥、昆虫・・・のような分け方でもよい。いずれの場合も、１つのデータベースメモリ４０に１カテゴリのデータベースが格納される。本例では、ネットワークを利用せず、１台の装置に全ての機能が内蔵されたシステムを想定している。
【００３７】
データベースメモリ４０が装置本体のデータベースメモリ媒体装着部５２に装着されると、データベースメモリ４０内のデータベースに対し、検索エンジン１６によるデータベース検索が可能となる。各データベースに対しては、上記のように特徴項目ごとのバラツキの程度が求められ、それに基づいて絞り込みに効果的な特徴項目の順位が決定される。このように、複数カテゴリのデータベースメモリを装置本体に着脱可能とすることで、不要なデータベースメモリを内蔵しなくて済むので、システムの小型化が図れると同時に、データベースのカテゴリの多様化を図ることができる。
【００３８】
−第６の実施形態−
上述した各実施形態は、個々の特徴項目に対してバラツキの程度を求めたが、本実施形態では、２以上の特徴項目の組み合わせを考慮する。
例えば、２つの特徴項目ＡとＢがあり、これらはいずれも絞り込みに効果的な特徴項目であるとする。しかし、これらＡ，Ｂを組み合わせて、つまりＡ，Ｂの双方に対して特徴量を入力してＡＮＤ検索を行っても、好結果が得られるとは限らない。これは、特徴項目同士の特徴の分布が重なることがあるからである。
【００３９】
そこで本実施形態では、２つの特徴項目の相関に着目し、これを加味して特徴項目の組み合わせが効果的か否かを判断するようにした。例えば、図３に示したマトリクスにおいて、特徴項目ＡとＢとの相関を得る場合、特徴項目Ａの絞込み数の数列Ａ（ｎａ１，ｎａ２，ｎａ３，・・・ｎａｊ）と、同Ｂの絞込み数の数列Ｂ（ｎｂ１，ｎｂ２，ｎｂ３，・・・ｎｂｊ）との相関係数ρＡＢを以下の式から求める。
【数２】
2009020578.tif 000004
ここで、Ｃｏｖ（Ａ，Ｂ）は、共分散と呼ばれ、２組の対応するデータの偏差の積の平均値を指す。この値が大きいほど、２組のデータの間の相関が強いことになる。また、μＡ，μＢは特徴項目Ａ，Ｂそれぞれの絞込み数の平均値、ρＡ，ρＢは特徴項目Ａ，Ｂそれぞれの絞り込み数の標準偏差を示す。
【００４０】
相関係数ρは２つの特徴項目の組合せ全てについて求められる。２つの特徴項目の組み合わせに対する相関係数が小さいほど（相関が弱いほど）、それらの組み合わせは絞り込みに効果的といえる。例えば、バラツキの程度によって得られた順位では、特徴項目Ａが１位、特徴項目Ｂが２位、特徴項目Ｃが５位であっても、ρＡＢ＞ρＡＣであれば、特徴項目Ａ，Ｂの組み合わせよりも、特徴項目とＡ，Ｃの組み合わせを選択して検索を行う方が効率的である。
【００４１】
そこで、相関の大きさρとバラツキの程度Ｓｎの値とを指標にして効果的な特徴項目の入力方法を検索者に報知する。具体的には、バラツキの程度によって得られた順位に従い、最初に最も効果的な特徴項目（以下、特徴項目（１）と記す）を表示し、その特徴項目（１）について特徴量が入力されると、特徴項目（１）との相関が最も弱い特徴項目を、次に入力すべき特徴項目として表示するような制御が考えられる。あるいは、特徴項目（１）について特徴量が入力されると、特徴項目（１）との相関が一定値以上である特徴項目の順位を落とすような制御でもよい。また、特徴項目（１）について特徴量が入力されなかった場合は、特徴項目（１）との相関が一定値以上である特徴項目の順位を上げるような制御も考えられる。このように２つの特徴項目の相関を加味することで、先の実施形態よりも効率的な絞り込みが可能となる。
【００４２】
−第７の実施形態−
以上では、各特徴項目同士の相関ρと、バラツキの値Ｓｎとを指標にして特徴項目の順位を定めたが、特徴項目を２つまたはそれ以上組み合わせて絞り込み数のバラツキの程度Ｓｎを求め、それに基づいて特徴項目の組み合わせの順位を決めてもよい。これは、第１の実施形態の手法を個々の特徴項目でなくそれらの組み合わせに適用するものである。図１０は２つの特徴項目を組合せてバラツキの程度を求める例を示している。
【００４３】
特徴項目の組み合わせごとのバラツキの程度が求まると、これに基づいて特徴項目の組み合わせの順位付けを行い、効果的な組み合わせの順に入力が行われるよう表示制御を行う。これによっても特徴項目同士の相関が加味されるので、第６の実施形態と同様に効率的な検索が行える。
【００４４】
なお、特徴項目の全ての組み合わせに対してバラツキの程度を求めるのではなく、最初に個々の特徴項目に対してバラツキの程度を求め、バラツキが所定値以上の特徴項目に対してのみ組み合わせを考慮するようにしてもよい。
【００４５】
以上は花情報検索について説明したが、花に代えて鳥や、昆虫、魚、人工物等の検索にも本発明を適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】本発明の第１の実施形態における検索システムの制御ブロック図。
【図２】花データベースの一例を示す図。
【図３】各特徴項目に対する要素ごとの絞り込み数とバラツキの程度のマトリクスデータを示す図。
【図４】本発明の第２の実施形態における検索システムの制御ブロック図。
【図５】図４のシステムにメモリを追加した例を示す制御ブロック図。
【図６】本発明の第３の実施形態における検索システムの制御ブロック図。
【図７】本発明の第４の実施形態における検索システムの制御ブロック図。
【図８】本発明の第５の実施形態における検索システムの制御ブロック図。
【図９】データベースを着脱可能とした例を示す制御ブロック図。
【図１０】特徴項目の組み合わせに対する絞り込み数とバラツキの程度のマトリクスデータを示す図。
【符号の説明】
【００４７】
１１，２１  データベース
１２  算出部
１３  特徴項目評価部
１４  特徴入力画面制御部
１５  特徴入力部
１６  検索エンジン
１７  検索結果表示部
２２  ＧＰＳモジュール
２３  カレンダー
２４  データベース抽出部
４０  データベースメモリ
５１  メモリ
【図１】
2009020578.tif 000005
【図２】
2009020578.tif 000006
【図３】
2009020578.tif 000007
【図４】
2009020578.tif 000008
【図５】
2009020578.tif 000009
【図６】
2009020578.tif 000010
【図７】
2009020578.tif 000011
【図８】
2009020578.tif 000012
【図９】
2009020578.tif 000013
【図１０】
2009020578.tif 000014