(57)【要約】【課題】利用者の作業負担を増大させることなく、大量のデータから効率よくデータを検索することができるデータ検索装置および方法を提供する。【解決手段】Ｗｅｂデータ取得部１０１は、コンテンツとコンテンツの内容を示す検索キーを少なくとも含むメタデータとを取得し、特徴量算出部１０３は、取得されたコンテンツから特徴量を算出し、学習データ生成部１０４は、取得されたコンテンツごとのメタデータと算出された特徴量とを対応付けた学習データを学習データ記憶部１０５に記憶し、学習データ再構成部１０６は、学習データ記憶部１０５に記憶された前記学習データに含まれるメタデータを、すべての学習データが有しているメタデータのすべての検索キーを含むように再構成し、モデル生成部１０７は、学習データから、再構成したメタデータの検索キーと特徴量との間の関係を表現する係数行列であるモデルを生成する。【選択図】        図１
2009157442.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンテンツと、前記コンテンツの内容を示す検索キーを少なくとも含むメタデータを取得する取得手段と、
取得された前記コンテンツから前記コンテンツの特徴を示す特徴量を算出する特徴量算出手段と、
取得された前記コンテンツごとの前記メタデータと、算出された前記特徴量とを対応付けた学習データを記憶する学習データ記憶手段と、
前記学習データ記憶手段に記憶された前記学習データに含まれるメタデータを、すべての学習データが有しているメタデータのすべての検索キーを含むように再構成する学習データ再構成手段と、
前記学習データから、再構成したメタデータの検索キーと特徴量との間の関係を表現する係数行列であるモデルを生成するモデル生成手段と、
を備えることを特徴とするデータ検索装置。
【請求項２】
前記コンテンツと、前記特徴量とを対応付けて記憶するコンテンツ記憶手段と、
前記モデルを記憶するモデル記憶手段と、
前記メタデータの入力を受付ける受付手段と、
受付けられた前記メタデータと、前記モデル記憶手段に記憶された前記モデルから、前記特徴量を推定する特徴量推定手段と、
前記コンテンツ記憶手段に記憶された前記コンテンツそれぞれに対応する前記特徴量と、推定された前記特徴量を比較し、推定された前記特徴量との類似性が高い特徴量に対応するコンテンツを選択する選択手段と、
をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載のデータ検索装置。
【請求項３】
前記コンテンツ記憶手段に記憶された前記コンテンツそれぞれに対応する前記特徴量と、推定された前記特徴量との類似度を算出する類似度算出手段と、をさらに備え、
前記選択手段は、算出された前記類似度が予め定められた閾値以上である前記コンテンツを選択すること、を特徴とする請求項２に記載のデータ検索装置。
【請求項４】
コンテンツと、前記コンテンツの特徴を示す特徴量とを対応付けて記憶するコンテンツ記憶手段と、
前記コンテンツの内容を示す検索キーを少なくとも含むメタデータの検索キーと特徴量との間の関係を表現する係数行列であるモデルを記憶するモデル記憶手段と、
前記メタデータの入力を受付ける受付手段と、
受付けられた前記メタデータと、前記モデル記憶手段に記憶された前記モデルから、前記特徴量を推定する特徴量推定手段と、
前記コンテンツ記憶手段に記憶された前記コンテンツそれぞれに対応する前記特徴量と、推定された前記特徴量を比較し、推定された前記特徴量との類似性が高い特徴量に対応するコンテンツを選択する選択手段と、
を備えることを特徴とするデータ検索装置。
【請求項５】
前記コンテンツは、画像データであること、を特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載のデータ検索装置。
【請求項６】
前記特徴量は、前記画像データに含まれる図形の形状と、前記画像データ全体の面積における前記形状が占める面積であること、を特徴とする請求項５に記載のデータ検索装置。
【請求項７】
前記コンテンツは、音声データであること、を特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載のデータ検索装置。
【請求項８】
前記特徴量は、前記音声データの波形に高速フーリエ変換を適用することにより得られる離散フーリエ係数であること、を特徴とする請求項７に記載のデータ検索装置。
【請求項９】
前記コンテンツは、テキストデータであること、を特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載のデータ検索装置。
【請求項１０】
前記特徴量は、前記テキストデータに含まれる単語であること、を特徴とする請求項９に記載のデータ検索装置。
【請求項１１】
データ検索装置で実行される方法であって、
取得手段が、コンテンツと、前記コンテンツの内容を示す検索キーを少なくとも含むメタデータを取得する取得工程と、
特徴量算出手段が、取得された前記コンテンツから前記特徴量を算出する特徴量算出工程と、
学習データ格納手段が、取得された前記コンテンツごとの前記メタデータと、算出された前記特徴量とを対応付けた学習データを学習データ記憶手段に格納する学習データ格納工程と、
学習データ再構成手段が、前記学習データ記憶手段に記憶された前記学習データに含まれるメタデータを、すべての学習データが有しているメタデータのすべての検索キーを含むように再構成する学習データ再構成工程と、
モデル生成手段が、前記学習データから、再構成したメタデータの検索キーと特徴量との間の関係を表現する係数行列であるモデルを生成するモデル生成工程と、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項１２】
コンテンツと、前記コンテンツの特徴を示す特徴量とを対応付けて記憶するコンテンツ記憶手段と、前記コンテンツの内容を示す検索キーを少なくとも含むメタデータの検索キーと特徴量との間の関係を表現する係数行列であるモデルを記憶するモデル記憶手段と、を備えるデータ検索装置で実行される方法であって、
受付手段が、前記メタデータの入力を受付ける受付工程と、
特徴量推定手段が、受付けられた前記メタデータと、前記モデル記憶手段に記憶された前記モデルから、前記特徴量を推定する特徴量推定工程と、
選択手段が、前記コンテンツ記憶手段に記憶された前記コンテンツそれぞれに対応する前記特徴量と、推定された前記特徴量とを比較し、推定された前記特徴量との類似性が高い特徴量に対応するコンテンツを選択する選択工程と、
を含むことを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データ検索装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、コンピュータ環境の発展に伴って、動画、静止画、音声、テキスト等の大量のデータを個人や組織が簡便に保存できる環境が整っており、これらデータを有効に活用することが求められている。格納されているデータは、そのデータが必要となった場合に、即座に見つけ出されることが望まれるものの、大量のデータの中に所望のデータが埋もれてしまいがちであり、所望のデータを発見するのに多大なる時間がかかったり、最悪の場合には発見できなかったりする問題があった。
【０００３】
このような問題を解決するために、予め準備された複数の単語対を用いて、与えられた音声に対して、単語対のどちら側に近いかを評価したアンケートデータを複数の被験者から収集し、音声データと周波数等の音の物理的特徴量との間の関係をモデル化する技術が開示されている（非特許文献１参照）。かかる技術では、単語対のどちら側に近いかを示すデータは、音声データの感性的な特徴を表す感性特徴量とみなされる。未知の音声データが与えられた場合には、与えられた音声データに対応する感性的特徴量を評価し、その感性特徴量の値を参照することにより、設計意図にあった音声データの設計を可能とする。
【０００４】
【非特許文献１】“Quantification Method of Diverse Kansei Quality for Emotional Design Application of Product Sound Design”, Hideyoshi Yanagisawa, Tamotsu Murakami, Shogo Noguchi, Koichi Ohtomi, and Rika Hosaka, Proceedings of DETC’07 ASME 2007 Design Engineering Technical Conference and Computers and Information in Engineering Conference,Las Vegas,Nevada USA,September 4-7,2007
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記非特許文献１にかかる技術では、音声データに対する感性特徴量を収集するためには、多くの被験者を集めてデータを収集する必要があり、多くの音声データを検索対象とするためには、事前の作業の負担が膨大であるという問題があった。
【０００６】
また、近年、動画、静止画、音声、テキスト等のデータに対して、ソーシャルタグと呼ばれるメタデータを付与することにより、多人数で、動画、静止画、音楽、テキスト等のデータとともにメタデータを共有できるＷｅｂサイトが多数存在するようになっており、これらＷｅｂサイトを情報源とするデータマイニング技術の研究が活発化している。
【０００７】
このような状況を踏まえ、大量のデータの中から即座に所望のデータを見つけ出す方法のひとつとして、データに対してデータの内容を特徴付けるメタデータを設定する方法が考えられる。これらメタデータは、ある程度自動的に付与することが可能ではあるものの、自動的に付与されたメタデータの精度は必ずしも高いとはいえず、当該のメタデータでは、所望のデータを即座に発見することが困難であった。一方、データの登録時に、利用者が手動でメタデータを付与することも可能ではあるが、メタデータを付与するのはかなりの労力を伴う作業であり、すべてのデータに対して、手動でメタデータを付与することは困難であった。
【０００８】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、利用者の作業負担を増大させることなく、大量のデータから効率よくデータを検索することができるデータ検索装置および方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、コンテンツと、前記コンテンツの内容を示す検索キーを少なくとも含むメタデータを取得する取得手段と、取得された前記コンテンツから前記コンテンツの特徴を示す特徴量を算出する特徴量算出手段と、取得された前記コンテンツごとの前記メタデータと、算出された前記特徴量とを対応付けた学習データを記憶する学習データ記憶手段と、前記学習データ記憶手段に記憶された前記学習データに含まれるメタデータを、すべての学習データが有しているメタデータのすべての検索キーを含むように再構成する学習データ再構成手段と、前記学習データから、再構成したメタデータの検索キーと特徴量との間の関係を表現する係数行列であるモデルを生成するモデル生成手段と、を備えることを特徴とする。
【００１０】
また、本発明は、コンテンツと、前記コンテンツの特徴を示す特徴量とを対応付けて記憶するコンテンツ記憶手段と、前記コンテンツの内容を示す検索キーを少なくとも含むメタデータの検索キーと特徴量との間の関係を表現する係数行列であるモデルを記憶するモデル記憶手段と、前記メタデータの入力を受付ける受付手段と、受付けられた前記メタデータと、前記モデル記憶手段に記憶された前記モデルから、前記特徴量を推定する特徴量推定手段と、前記コンテンツ記憶手段に記憶された前記コンテンツそれぞれに対応する前記特徴量と、推定された前記特徴量を比較し、推定された前記特徴量との類似性が高い特徴量に対応するコンテンツを選択する選択手段と、を備えることを特徴とする。
【００１１】
また、本発明は、データ検索装置で実行される方法であって、取得手段が、コンテンツと、前記コンテンツの内容を示す検索キーを少なくとも含むメタデータを取得する取得工程と、特徴量算出手段が、取得された前記コンテンツから前記特徴量を算出する特徴量算出工程と、学習データ格納手段が、取得された前記コンテンツごとの前記メタデータと、算出された前記特徴量とを対応付けた学習データを学習データ記憶手段に格納する学習データ格納工程と、学習データ再構成手段が、前記学習データ記憶手段に記憶された前記学習データに含まれるメタデータを、すべての学習データが有しているメタデータのすべての検索キーを含むように再構成する学習データ再構成工程と、モデル生成手段が、前記学習データから、再構成したメタデータの検索キーと特徴量との間の関係を表現する係数行列であるモデルを生成するモデル生成工程と、を含むことを特徴とする。
【００１２】
また、本発明は、コンテンツと、前記コンテンツの特徴を示す特徴量とを対応付けて記憶するコンテンツ記憶手段と、前記コンテンツの内容を示す検索キーを少なくとも含むメタデータの検索キーと特徴量との間の関係を表現する係数行列であるモデルを記憶するモデル記憶手段と、を備えるデータ検索装置で実行される方法であって、受付手段が、前記メタデータの入力を受付ける受付工程と、特徴量推定手段が、受付けられた前記メタデータと、前記モデル記憶手段に記憶された前記モデルから、前記特徴量を推定する特徴量推定工程と、選択手段が、前記コンテンツ記憶手段に記憶された前記コンテンツそれぞれに対応する前記特徴量と、推定された前記特徴量とを比較し、推定された前記特徴量との類似性が高い特徴量に対応するコンテンツを選択する選択工程と、を含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、利用者がコンテンツに対してメタデータを付与することなく、メタデータに含まれる検索キーと特徴量との間の関係を表現する係数行列であるモデルを生成することができるため、利用者の作業負担を増大させることなく、大量のデータから効率よくデータを検索することができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下に添付図面を参照して、本発明にかかるデータ検索装置および方法の最良な実施の形態を詳細に説明する。
【００１５】
本実施の形態について、添付図面を参照して説明する。まず、本発明が適用されるデータ検索装置の構成例について説明する。図１は、本実施の形態にかかるデータ検索装置１００の構成を示すブロック図である。なお、データ検索装置１００は、一般的なパーソナルコンピュータ（Personal Computer）等である。
【００１６】
本実施の形態にかかるデータ検索装置１００は、大別してモデル生成処理部とデータ検索処理部を備えている。モデル生成処理部は、さらにＷｅｂデータ取得部１０１と、Ｗｅｂデータ記憶部１０２と、特徴量算出部１０３と、学習データ生成部１０４と、学習データ記憶部１０５と、学習データ再構成部１０６と、モデル生成部１０７と、モデル記憶部１０８を備えている。また、データ検索処理部は、さらに検索対象データ受付部１０９と、検索対象データ記憶部１１０と、検索条件受付部１１１と、特徴量推定部１１２と、類似度算出部１１３と、データ選択部１１４と、検索結果出力部１１５を備えている。また、データ検索装置１００は、ネットワーク１０を介して、１または複数の情報処理装置２００に接続している。
【００１７】
なお、情報処理装置２００は、画像データと、画像データに対して多数の投稿者や閲覧者によって付与されたメタデータを記憶している。ここで、メタデータとは、画像データの内容を示す検索キーと、検索キーを付与された回数である。なお、本実施の形態では、画像データを一例として説明しているが、画像データに代えて、音声データ、テキストデータ等のネットワーク１０で共有されているデータであればどのようなデータであってもよい。それらのデータを組み合わせたデータであってもよい。また、このようなデータを総称してコンテンツという。なお、上述した画像データには、静止画と動画のいずれも含まれているが、以下、画像データ（静止画データまたは動画データ）を画像データと記す。また、検索キーは、例えば画像データの内容を示すキーワード等であり、以下、検索キーの一例としてキーワードを用いた場合について説明する。
【００１８】
Ｗｅｂデータ取得部１０１は、画像データと、画像データに対するメタデータとをネットワーク１０上で共有しているＷｅｂサイトである情報処理装置２００と接続し、画像データとメタデータとを取得する。なお、Ｗｅｂデータ取得部１０１は、情報処理装置２００からネットワーク１０を介して画像データとメタデータを取得することに代えて、利用者がデータ検索装置１００に入力した画像データとメタデータを取得するようにしてもよい。
【００１９】
Ｗｅｂデータ記憶部１０２は、Ｗｅｂデータ取得部１０１によって取得された画像データとメタデータとを対応付けて記憶する。図２は、Ｗｅｂデータ記憶部１０２に記憶された画像データとメタデータの一例を示す説明図である。図２に示すように、１つの画像データと、画像データに対するメタデータとしてキーワードとキーワードが付与された回数、例えば（風景，５）等が格納されている。
【００２０】
特徴量算出部１０３は、Ｗｅｂデータ記憶部１０２に記憶されているデータから複数の特徴量を算出する。ここで、特徴量とは、画像データの特徴を示す情報であり、具体的には画像データを特徴付ける項目と値の組み合わせである。図３は、ある画像データから算出した特徴量の一例を示す説明図である。図３に示す例では、画像に表れたオブジェクトの形状の種類と、画像全体の面積に対する形状の面積が占める割合を特徴量としている。
【００２１】
なお、動画像データの特徴量を算出する方法としては、参考文献「背景差分法と時空間watershed による領域成長法を併用した動画像オブジェクトの抽出」、境田慎一、苗村昌秀、金次保明、電子情報通信学会論文誌D, vol.J84-D2,no.12, pp.2541-2555 (2001). に記載のwatershe 法を利用することにより、動画像データから特徴的な形状を持った領域を抽出することができ、例えば図３に示すような特徴量を抽出することができる。
【００２２】
また、静止画データの特徴量を算出する方法としては、参考文献“An Extended Set of Haar-like Features for Rapid Object Detection”,R. Lienhart and J. Maydt, Proc. of International Conference on Image Processing, vol. 1pp.900-903 (2002). に記載の矩形特徴量を用いることにより、予め登録してある矩形特徴パターンに対応する領域を抽出することができ、図３に示すような特徴量を抽出することができる。なお、画像データの特徴量は、このような項目と値に限る必要はなく、画像データの特徴を表すものであれば、他の項目と値であってもよい。
【００２３】
また、特徴量算出部１０３は、後述する検索対象データ受付部１０９によって入力された画像データから複数の特徴量を算出する。なお、特徴量算出部１０３は、検索対象データ受付部１０９によって入力された画像データから複数の特徴量を算出する場合は、処理時間を短縮するために簡易な処理としてもよい。
【００２４】
学習データ生成部１０４は、Ｗｅｂデータ記憶部１０２に記憶されたメタデータと、特徴量算出部１０３によって算出された特徴量から、学習データを生成する。ここで、学習データとは、画像データの特徴量とメタデータとを組み合わせたデータである。図４は、学習データ生成部１０４が生成した学習データの一例を示す説明図である。
【００２５】
学習データ記憶部１０５は、学習データ生成部１０４によって生成された学習データを記憶する。学習データ記憶部１０５は、Ｗｅｂデータ取得部１０１によって取得された画像データごとの学習データが格納される。
【００２６】
学習データ再構成部１０６は、学習データ記憶部１０５に記憶された複数の学習データのメタデータに含まれるキーワードを再構成する。具体的には、学習データ再構成部１０６は、学習データ記憶部１０５に記憶された学習データのメタデータのすべてを取得し、取得したメタデータのすべてのキーワードを含む新たなメタデータを生成する。学習データ再構成部１０６は、学習データ記憶部１０５に記憶された学習データそれぞれに対して、新たに生成されたメタデータのキーワードがある場合はキーワードに対応する値を設定し、新たに生成されたメタデータのキーワードがない場合は、キーワードに対応する値を０に設定した新たな学習データを再構成し、学習データ記憶部１０５に格納する。
【００２７】
モデル生成部１０７は、学習データ記憶部１０５に記憶された学習データから、メタデータと特徴量との間の関係を示すモデルを生成する。ここで、モデルとは、メタデータと特徴量との間の関係を示す係数行列である。モデル記憶部１０８は、モデル生成部１０７によって生成されたモデルを記憶する。
【００２８】
検索対象データ受付部１０９は、検索対象となる画像データの入力を受付ける。検索対象データ受付部１０９は、具体的には図示しないスキャナ装置やデジタルビデオ装置等によって読み込まれた画像データや、図示しない入力装置によって描画された画像データの入力を受け付ける。
【００２９】
検索対象データ記憶部１１０は、検索対象データ受付部１０９によって入力された画像データと、特徴量算出部１０３によって算出された画像データの特徴量とを対応付けて記憶する。図５は、検索対象データ記憶部１１０のデータ構成の一例を示す説明図である。図５に示すように、画像データと特徴量とを対応付けて記憶する。
【００３０】
検索条件受付部１１１は、検索対象データ記憶部１１０に記憶された画像データを検索するための検索条件の入力を受け付ける。ここで、検索条件とは、具体的にはメタデータ、すなわち１または複数のキーワードである。なお、キーワードは、キーワードに加え、キーワードに対する付与回数に相当する重み付けの値を入力してもよい。
【００３１】
特徴量推定部１１２は、検索条件受付部１１１によって入力された検索条件であるメタデータとモデル記憶部１０８に記憶されているモデルから、検索条件に対応する画像データの特徴量を推定する。
【００３２】
類似度算出部１１３は、検索対象データ記憶部１１０に記憶されている画像データに対応する特徴量と、特徴量推定部１１２によって推定された特徴量から、画像データそれぞれについての類似度を算出する。
【００３３】
データ選択部１１４は、類似度算出部１１３によって算出された類似度が予め定められた閾値以上である画像データを検索対象データ記憶部１１０に記憶された画像データのなかから選択する。
【００３４】
検索結果出力部１１５は、データ選択部１１４によって選択された画像データを検索結果として出力する。
【００３５】
次に、以上のように構成されているデータ検索装置１００によるモデル生成処理について説明する。図６は、Ｗｅｂデータ取得部１０１、特徴量算出部１０３、学習データ生成部１０４、学習データ再構成部１０６、モデル生成部１０７が行うモデル生成処理手順を示すフローチャートである。
【００３６】
まず、Ｗｅｂデータ取得部１０１は、ネットワーク１０に接続されている情報共有サイトである情報処理装置２００に接続する（ステップＳ６０１）。例えば、Ｗｅｂデータ取得部１０１は、動画・写真の共有サイトである「フォト蔵(http://photozou.jp/)」のような、画像データとして動画や写真、メタデータとして当該動画や写真の内容を表すキーワードとキーワードを付与された回数を共有する情報処理装置２００との接続を確立する。
【００３７】
Ｗｅｂデータ取得部１０１は、接続した情報処理装置２００から画像データとメタデータを取得する（ステップＳ６０２）。Ｗｅｂデータ取得部１０１は、情報処理装置２００との接続が確立されている場合に、動画・写真を画像データとしてダウンロードし、閲覧者や投稿者が付与したキーワード及びキーワードが付与された回数、すなわちメタデータをダウンロードする。これにより、ネットワーク１０上で共有されている画像データとその画像データに対して投稿者や閲覧者が付与したキーワードと付与回数をメタデータとして利用することができるため、画像データを取得するとともに、取得した画像データにメタデータを付与する労力を大幅に軽減することができる。
【００３８】
Ｗｅｂデータ取得部１０１は、取得した画像データとメタデータを対応付けてＷｅｂデータ記憶部１０２に格納する（ステップＳ６０３）。Ｗｅｂデータ取得部１０１は、複数の画像データとメタデータとの組が取得された場合、複数の画像データとメタデータとの組をＷｅｂデータ記憶部１０２に格納する。
【００３９】
特徴量算出部１０３は、Ｗｅｂデータ記憶部１０２から画像データとメタデータが取得されたか否かを判断する（ステップＳ６０４）。画像データとメタデータが取得されたと判断した場合は（ステップＳ６０４：Ｙｅｓ）、特徴量算出部１０３は画像データとメタデータから特徴量を算出する（ステップＳ６０５）。例えば、図２に示すような画像である場合は、画像から切り出されるオブジェクトの形状の種類と、画像全体の面積に対する当該形状が占める面積の割合を特徴量として算出する。なお、特徴量は、オブジェクトの形状、面積に代えて、画像に含まれる白と黒の濃淡に関するヒストグラム、色の彩度及び明度に関するヒストグラム、画像から切り出されるオブジェクトの形状、面積、重心等にしてもよい。
【００４０】
また、音声や音楽等の音声データ（波形データ）を対象データとする場合は、周波数、振幅、波形をフーリエ変換して得られる係数等を特徴量として算出する。また、テキストデータを対象データとする場合は、テキストを形態素解析して得られる語幹、品詞、単語間の係り受け関係等を特徴量として算出する。なお、音声データやテキストデータについても、ここで説明した情報に限らず、データそれぞれから算出される他の情報を特徴量としてもよい。
【００４１】
学習データ生成部１０４は、特徴量算出部１０３によって算出された特徴量とＷｅｂデータ取得部１０１によって取得されたメタデータを組にして学習データを生成する（ステップＳ６０６）。学習データ生成部１０４は、生成した学習データを学習データ記憶部１０５に格納する（ステップＳ６０７）。
【００４２】
画像データとメタデータが取得されていないと判断した場合は（ステップＳ６０４：Ｎｏ）、すなわちＷｅｂデータ記憶部１０２に格納されている画像データとメタデータの組をすべて取得したと判断した場合は、学習データ再構成部１０６は生成した学習データを再構成する（ステップＳ６０８）。具体的には、学習データ記憶部１０５に記憶されている学習データそれぞれのメタデータに含まれるすべてのキーワードからなるベクトルを構成する。このとき、１つの学習データに付与されていないキーワードが他の学習データに付与されている場合には、前者の学習データにおいては、当該キーワードに対応する値（付与回数）を０として学習データを再構成する。
【００４３】
図７は、学習データ生成部１０４が生成した学習データの一例を示す説明図である。図８は、学習データ再構成部１０６が再構成した学習データの一例を示す説明図である。上述した図４と図７に示す２つの学習データが与えられている場合、２つの学習データから図８に示す学習データの集合が再構成される。まず、図４に示すメタデータと図７に示すメタデータから、２つのメタデータのいずれかに含まれるキーワードの集合“風景”、“山”、“海”、“川”、“月”、“雲”が生成される。新たなキーワードの集合に対して、図４に示す学習データおよび図７に示す学習データを再構成すると、図８のような学習データが生成される。例えば、図４に示す学習データを再構成した学習データには、図８に示すように、キーワード“風景”に対応する値として再構成前の値“５”が設定され、キーワード“海”は再構成前のメタデータにキーワードとして含まれていなかったため、“０”が設定される。このように、学習データの再構成を行い、再構成された学習データでモデルを生成することにより、幅広い内容の画像データに応じた特徴量を推定するモデルを生成することができる。
【００４４】
モデル生成部１０７は、学習データの集合からモデルを生成する（ステップＳ６０９）。例えば、メタデータの各キーワードを説明変数、特徴量の形状および面積の割合を被説明変数とする。このとき、メタデータと特徴量は、以下の数式（１）で求められる。
【００４５】
【数１】
2009157442.tif 000003
【００４６】
ただし、Ｙは特徴量であり、Ｘはメタデータであり、Ａはモデルである。また、Ｙ＝（y1,y2,・・・,ym）であり、yiはｍ個の特徴量のうちのｉ番目の特徴量を表す。Ｘ＝（x1,x2,・・・,xn）であり、xjはｎ個のキーワードのうちのｊ番目のキーワードの付与回数を表す。また、Ａはｍ×ｎの行列であり、ＹとＸの間の関係を表現する係数行列である。このとき、係数行列Ａの値は、学習データの集合を入力として重回帰分析を実施することにより、算出する。モデル生成部１０７は、生成したモデルをモデル記憶部１０８に格納する（ステップＳ６１０）。
【００４７】
次に、データ検索装置１００による検索対象データ登録処理について説明する。図９は、検索対象データ受付部１０９、特徴量算出部１０３が行う検索対象データ登録処理手順を示すフローチャートである。
【００４８】
まず、検索対象データ受付部１０９は、検索対象である画像データの入力を受け付ける（ステップＳ９０１）。検索対象データ受付部１０９は、例えばスキャナ装置で読み取られた画像データを受け付ける。特徴量算出部１０３は、受け付けた画像データの特徴量を算出する（ステップＳ９０２）。なお、特徴量は、Ｗｅｂデータ取得部１０１によって取得された画像データに対して用いた方法と全く同じ方法で算出しても、より計算コストが少なくなる簡便な方法を利用して算出してもよい。
【００４９】
特徴量算出部１０３は、算出した画像データに対応する複数の特徴量を、画像データと組にして、検索対象データ記憶部１１０に格納する（ステップＳ９０３）。例えば、上述した図５の左側に示す画像と右側に示す特徴量から算出された複数の特徴量を組にして検索対象データ記憶部１１０に格納する。
【００５０】
次に、データ検索装置１００によるデータ検索処理について説明する。図１０は、検索条件受付部１１１、特徴量推定部１１２、類似度算出部１１３、データ選択部１１４、検索結果出力部１１５が行うデータ検索処理手順を示すフローチャートである。
【００５１】
なお、本実施の形態では、特徴量推定部１１２によって推定された検索キーワードの集合に対応する複数の特徴量と、検索対象データ記憶部１１０に格納されている画像データそれぞれに対応する特徴量との比較を行うことにより（より具体的には特徴量間の距離を評価することにより）、類似性の高い特徴量を持つ画像データを検索条件に合った画像データとして選択する。本フローチャートでは、その一例として、類似度を用いて画像データを選択する場合を説明する。
【００５２】
まず、検索条件受付部１１１は、検索条件である検索キーワードの集合の入力を受け付ける（ステップＳ１００１）。例えば、検索条件受付部１１１は、画像データにメタデータとして付与されている可能性のある“山”、“月”のようなキーワードの集合の入力を受け付ける。
【００５３】
特徴量推定部１１２は、モデル記憶部１０８からモデルを取得したか否かを判断する（ステップＳ１００２）。モデル記憶部１０８からモデルを取得していないと判断した場合は（ステップＳ１００２：Ｎｏ）、すなわちモデル記憶部１０８にモデルが格納されていない場合は、処理を終了する。
【００５４】
モデル記憶部１０８からモデルを取得したと判断した場合は（ステップＳ１００２：Ｙｅｓ）、特徴量推定部１１２はモデルとキーワードの集合から特徴量を推定する（ステップＳ１００３）。すなわち、特徴量推定部１１２は、検索条件受付部１１１によって受け付けた検索キーワードの集合をモデルに適用することにより、検索キーワードの集合に対応する画像データから算出されるであろう複数の特徴量の値を推定する。図１１は、特徴量推定部１１２が推定した特徴量の一例を示す説明図である。例えば、“山”、“月”が検索キーワードの集合として与えられ、モデルが生成済みの場合は、特徴量推定部１１２が図１１に示すような特徴量を推定する。
【００５５】
類似度算出部１１３は、検索対象データ記憶部１１０に記憶された画像データと特徴量を取得する（ステップＳ１００４）。類似度算出部１１３は、画像データそれぞれに対応する特徴量と、特徴量推定部１１２によって推定された特徴量との類似度を算出する（ステップＳ１００５）。ここで、２つの特徴量間の類似度は、以下の数式（２）として定義されている。
【００５６】
【数２】
2009157442.tif 000004
【００５７】
ただし、fiを検索キーワードの集合から推定された特徴量のｉ番目の値とし、vikを検索対象データ記憶部１１０に記憶されているｋ番目の画像データに対応する特徴量のｉ番目の値とする。
【００５８】
データ選択部１１４は、類似度算出部１１３によって算出された画像データごとの類似度が閾値以上であるか否かを判断する（ステップＳ１００６）。類似度算出部１１３によって算出された類似度が閾値以上であると判断した場合は（ステップＳ１００６：Ｙｅｓ）、検索結果出力部１１５は類似度が閾値以上であった画像データのすべてを出力する（ステップＳ１００７）。具体的には、検索結果出力部１１５は画像データをモニタ画面に表示する。類似度算出部１１３によって算出された類似度が閾値以上でないと判断した場合は（ステップＳ１００６：Ｎｏ）、処理を終了する。
【００５９】
このように、ネットワーク上のＷｅｂサイトに登録されている多数の画像データとメタデータを利用してモデル化を行うことにより、自動的に付与されるメタデータを利用してモデル化する場合に比べてモデル化の精度が高くなるため、大量の検索対象データから検索条件に合った画像データを高精度に検索することができる。また、ネットワーク上のＷｅｂサイトに登録されている多数の対象データとメタデータを利用することにより、モデル化に使用する画像データを読み込み、読み込んだ画像データに対して手動でメタデータを付与する必要がないため、利用者の作業負担を軽減することができる。
【００６０】
また、画像データから算出された特徴量とメタデータとの関係を示すモデルを適用して検索条件に合った画像データを選択することにより、検索対象となる画像データそれぞれについてもメタデータを付与する必要がないため、検索対象として画像データを格納する場合の利用者の作業負担を軽減することができる。
【００６１】
なお、上述した図６、図９、図１０の各処理は、非同期に実行することが可能である。また、図６のステップＳ６０９において、重回帰分析によるモデルの生成に先立って、類似する特徴量を持つメタデータをクラスタリングによってまとめることにより、学習データの次元を削減した後で、重回帰分析を適用することもできる。
【００６２】
また、図６のステップＳ６０９では、重回帰分析に基づいてメタデータと特徴量との間の関係を生成しているが、それに代えて、ニューラルネットワーク等の機械学習手法を用いてモデルを学習してもよい。
【００６３】
また、上述した実施の形態では、対象データを画像データとして説明したが、対象データを音声データやテキストデータとすることもできる。対象データを音声データとした場合は、音声データの波形に高速フーリエ変換を適用することにより得られる、離散フーリエ係数を特徴量としてもよい。図１２は、音声データの学習データの一例を示す説明図である。音声データの波形に高速フーリエ変換を適用することにより、図１２に示すような特徴量とメタデータを組にした学習データを作成することができる。ただし、この場合は、音声データに対して、図２に示すメタデータが付与されているとする。
【００６４】
次に、対象データをテキストデータとした場合に、テキストデータの特徴量を算出する手順を説明する。まず、テキストデータに対して形態素解析を実施することにより、テキストを単語に分解する。各単語に対して以下に示す数式（３）で定義されるtf-idf 値を計算し、tf-idf 値が閾値以上となる単語によって単語ベクトルを構成する。
【００６５】
【数３】
2009157442.tif 000005
【００６６】
ただし、Ｄはテキストの総数、di はｉ番目の単語をもつテキストの数、wj がｊ番目のテキストに含まれる単語の数、tij がｊ番目のテキストに含まれるｉ番目の単語の数を表している。数式（３）により、単語頻度から多くの文章に頻繁に現れる単語の影響を取り除く効果を得ることができる。
【００６７】
図１３は、テキストデータの学習データの一例を示す説明図である。学習データは、各テキストデータに対して、単語ベクトルに含まれる単語をテキストデータが含む場合に１、含まない場合を０とする単語ベクトルを構成する。例えば、“山にキャンプに行った際に、川のほとりでお月見をしました。月がとってもきれいでした。”といったテキストが与えられており、“山”、“海”、“川”、“月見”、“月”、“星”、“きれい”、“きたない”といった単語がtf-idf値の判定によって抽出されている場合、図１３に示すような学習データを作成することができる。ただし、テキストデータに対して、図２に示すようなメタデータが付与されているとする。
【００６８】
図１４は、本実施の形態にかかるデータ検索装置１００のハードウェア構成の一例を示す説明図である。なお、上述した実施の形態では、データ検索装置１００を一般的なパーソナルコンピュータに適用した例として説明したが、これに限定されるものではなく、コンテンツを検索する装置であればどのような装置にも適用することができ、例えばプリンタ装置等にも適用することができる。
【００６９】
図１４に示したように、データ検索装置１００は、データ検索プログラムなどが格納されているＲＯＭ（Read Only Memory）１４と、ＲＯＭ１４内のプログラムに従ってデータ検索装置１００の各部を制御するＣＰＵ（Central Processing Unit）１１と、データ検索装置１００の制御に必要な種々のデータを記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）１５と、ネットワークに接続して通信を行う通信部１６と、データ検索装置１００の制御にかかるプログラムや各種設定情報等を書き換え可能に記憶する記憶部１７と、データ検索装置１００で処理した結果を表示する表示部１３と、利用者が処理の要求などを入力するための操作部１２と、各部を接続するバス１８を備えている。
【００７０】
なお、Ｗｅｂデータ記憶部１０２と、学習データ記憶部１０５と、モデル記憶部１０８と、検索対象データ記憶部１１０は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、光ディスク、メモリカードなどの一般的に利用されているあらゆる記憶媒体により構成することができる。
【００７１】
データ検索装置１００で実行されるプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供されてもよい。
【００７２】
この場合には、データ検索装置１００で実行されるプログラムは、データ検索装置１００において上記記録媒体から読み出して実行することによりＲＡＭ１５上にロードされ、上記ソフトウェア構成で説明した各部がＲＡＭ１５上に生成されるようになっている。
【００７３】
また、上述した実施の形態にかかるデータ検索装置１００で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。
【００７４】
また、本実施の形態にかかるデータ検索装置１００で実行されるプログラムを、ＲＯＭ１４等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。本実施の形態のデータ検索装置１００で実行されるプログラムは、上述した各部を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵ１１が上記記憶媒体からプログラムを読み出して実行することにより上記各部が主記憶装置上にロードされ、上記各部が主記憶装置上に生成されるようになっている。
【００７５】
なお、本発明は、上述した実施の形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化することができる。また、上述した実施の形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成することができる。例えば、実施の形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除してもよい。さらに、上述した実施の形態で追加して説明した構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００７６】
【図１】本実施の形態にかかるデータ検索装置の構成を示すブロック図である。
【図２】Ｗｅｂデータ記憶部に記憶された画像データとメタデータの一例を示す説明図である。
【図３】ある画像データから算出した特徴量の一例を示す説明図である。
【図４】学習データ生成部が生成した学習データの一例を示す説明図である。
【図５】検索対象データ記憶部のデータ構成の一例を示す説明図である。
【図６】モデル生成処理手順を示すフローチャートである。
【図７】学習データ生成部が生成した学習データの一例を示す説明図である。
【図８】学習データ再構成部が再構成した学習データの一例を示す説明図である。
【図９】検索対象データ登録処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】データ検索処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】特徴量推定部が推定した特徴量の一例を示す説明図である。
【図１２】音声データの学習データの一例を示す説明図である。
【図１３】テキストデータの学習データの一例を示す説明図である。
【図１４】本実施の形態にかかるデータ検索装置のハードウェア構成の一例を示す説明図である。
【符号の説明】
【００７７】
１０  ネットワーク
１００  データ検索装置
１０１  Ｗｅｂデータ取得部
１０２  Ｗｅｂデータ記憶部
１０３  特徴量算出部
１０４  学習データ生成部
１０５  学習データ記憶部
１０６  学習データ再構成部
１０７  モデル生成部
１０８  モデル記憶部
１０９  検索対象データ受付部
１１０  検索対象データ記憶部
１１１  検索条件受付部
１１２  特徴量推定部
１１３  類似度算出部
１１４  データ選択部
１１５  検索結果出力部
【図１】
2009157442.tif 000006
【図２】
2009157442.tif 000007
【図３】
2009157442.tif 000008
【図４】
2009157442.tif 000009
【図５】
2009157442.tif 000010
【図６】
2009157442.tif 000011
【図７】
2009157442.tif 000012
【図８】
2009157442.tif 000013
【図９】
2009157442.tif 000014
【図１０】
2009157442.tif 000015
【図１１】
2009157442.tif 000016
【図１２】
2009157442.tif 000017
【図１３】
2009157442.tif 000018
【図１４】
2009157442.tif 000019