(57)【要約】【課題】検索者による特徴入力や、抽出された候補から目的のものを見つける作業の効率向上を図る。【解決手段】データベース１１には、特徴項目と要素の組み合わせごとに特徴の捉え易さの程度を示す特徴捕捉容易度が設定されている。検索エンジン１２は、検索者によって入力された特徴を検索キーとし、データベース１１から複数の一次候補要素を抽出するとともに、その一次候補要素と検索者が特徴を入力した特徴項目との組み合わせに対応する特徴捕捉容易度を参酌し、その容易度が所定値以上のものを報知すべき候補要素として出力する。出力された候補要素は、検索結果表示部１４に表示される。【選択図】図１
2009042961.tif 000002
【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候補要素を抽出し、前記抽出された候補要素を検索者に報知する検索システムにおいて、
前記データベースには、前記特徴項目と要素の組み合わせごとに特徴の捉え易さの程度を示す特徴捕捉容易度が設定され、この特徴捕捉容易度に基づいて前記候補要素の報知を制御することを特徴とする検索システム。
【請求項２】
前記検索キーを用いて抽出した複数の一次候補要素のうち、その一次候補要素と検索者が特徴を入力した特徴項目との組み合わせに対応する特徴捕捉容易度が所定値以上のものを報知すべき候補要素として出力する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】
検索者が複数の特徴項目に対して特徴入力を行った場合は、前記複数の一次候補要素に対し、検索者が特徴を入力した複数の特徴項目のそれぞれに対する特徴捕捉容易度を勘案して総合的な特徴捕捉容易度を求め、前記一次候補要素のうち前記総合的な特徴捕捉容易度が所定値以上のものを報知すべき候補要素として出力することを特徴とする請求項２に記載の検索システム。
【請求項４】
前記検索キーを用いて抽出した複数の一次候補要素を前記特徴捕捉容易度に基づいて順位付けし、特徴捕捉容易度が高い順に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５】
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候補要素を抽出する検索システムにおいて、
前記データベースには、前記特徴項目と要素の組み合わせごとに特徴の捉え易さの程度を示す特徴捕捉容易度が設定され、この特徴捕捉容易度に基づいて前記特徴項目を評価し、検索に先立って前記評価の結果を検索者に報知することを特徴とする検索システム。
【請求項６】
前記データベースには、前記特徴項目ごとに、前記複数の要素に対する前記特徴捕捉容易度のそれぞれを勘案した総合的な特徴捕捉容易度が設定され、該総合的な特徴捕捉容易度に基づいて前記特徴項目を評価することを特徴とする請求項５に記載の検索システム。
【請求項７】
前記総合的な特徴捕捉容易度が所定値以上の特徴項目を、特徴量を入力すべき特徴項目として報知することを特徴とする請求項６に記載の検索システム。
【請求項８】
前記総合的な特徴捕捉容易度が高い順に前記特徴項目を報知することを特徴とする請求項６に記載の検索システム。
【請求項９】
前記複数の特徴項目に対し、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、そのバラツキの程度と前記特徴捕捉容易度とに基づいて前記特徴項目を評価することを特徴とする請求項５に記載の検索システム。
【請求項１０】
検索における特徴入力履歴を蓄積記憶し、前記入力履歴に基づいて前記特徴捕捉容易度を変更可能としたことを特徴とする請求項１〜９のいずれか１項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。特徴を入力すべき項目（特徴項目）が複数ある検索システムの場合は、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して検索者に報知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】
しかしながら、複数の特徴項目の中には、その特徴を捉え易いものと捉え難いものとがあり、その点を考慮しないと、検索者による特徴入力や、抽出された候補から目的のものを見つける作業が効率的に行えない。
【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前記データベースから該当する候補要素を抽出し、前記抽出された候補要素を検索者に報知する検索システムに適用される。データベースには、特徴項目と要素の組み合わせごとに特徴の捉え易さの程度を示す特徴捕捉容易度が設定され、この特徴捕捉容易度に基づいて候補要素の報知を制御する。
検索キーを用いて抽出した複数の一次候補要素のうち、その一次候補要素と検索者が特徴を入力した特徴項目との組み合わせに対応する特徴捕捉容易度が所定値以上のものを報知すべき候補要素として出力するようにしてもよい。また、検索者が複数の特徴項目に対して特徴入力を行った場合は、複数の一次候補要素に対し、検索者が特徴を入力した複数の特徴項目のぞれぞれに対する特徴捕捉容易度を勘案して総合的な特徴捕捉容易度を求め、一次候補要素のうち上記総合的な特徴捕捉容易度が所定値以上のものを報知すべき候補要素として出力するようにしてもよい。
検索キーを用いて抽出した複数の一次候補要素を特徴捕捉容易度に基づいて順位付けし、特徴捕捉容易度が高い順に報知を行うようにしてもよい。
他の発明に係る検索システムは、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候補要素を抽出する検索システムにおいて、データベースには、特徴項目と要素の組み合わせごとに特徴の捉え易さの程度を示す特徴捕捉容易度が設定され、この特徴捕捉容易度に基づいて特徴項目を評価し、検索に先立って評価の結果を検索者に報知する。
データベースには、特徴項目ごとに、複数の要素に対する特徴捕捉容易度のそれぞれを勘案した総合的な特徴捕捉容易度が設定され、この総合的な特徴捕捉容易度に基づいて特徴項目を評価してもよい。総合的な特徴捕捉容易度が所定値以上の特徴項目を、特徴量を入力すべき特徴項目として報知するようにしてもよい。あるいは、総合的な特徴捕捉容易度が高い順に特徴項目を報知するようにしてもよい。
複数の特徴項目に対し、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、そのバラツキの程度と特徴捕捉容易度とに基づいて特徴項目を評価するようにしてもよい。
検索における特徴入力履歴を蓄積記憶し、前記入力履歴に基づいて前記特徴捕捉容易度を変更できるようにしてもよい。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、検索者による特徴入力や、抽出された候補から目的のものを見つける作業が効率よく行える。
【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、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とき、その花をデジタルカメラ等で撮影し、後にその画像を見てシステムに花の特徴量を入力し、検索指示を与えることで、手軽に花の名前等を知ることができる。また、携帯機器を端末として用いれば、その場で実物の花を見て特徴を入力し、検索することもできる。
【００１０】
−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および検索エンジン１２はサーバに設けられ、特徴入力部１３および検索結果表示部１４は検索者の端末に設けられる。
【００１１】
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。
【００１２】
さらに本実施形態のデータベース１１には、図３に示すように、要素（１，２，３，・・・）と特徴項目（Ａ，Ｂ，Ｃ，・・・）の全ての組み合わせに対し、その特徴の捉え易さの度合いを表す特徴捕捉指標値Ｉ**（以下、単にＩと記す）が予め記憶されている。特徴捕捉指標値Ｉは、検索者が検索に供する花の画像または実物を見たときに、その特徴をどの程度認識し易いかを数値で表したものである。ここでは、特徴が捉え易いほど（特徴捕捉容易度が高いほど）数値を大きくするものとする。
【００１３】
例えば、花弁の形状や花の咲く向き等によっては、おしべが外から見え難い花があり、そのような花のおしべに関する特徴捕捉指標値Ｉは小さくなる。葉が多く茂る植物の場合は、葉のつけねの形状や茎のとげの有無は捉えにくいので、その花の葉のつけねや茎に関する特徴項目の特徴捕捉指標値Ｉは小さくなる。花の色は視覚的に捉え易いので、概して特徴捕捉指標値Ｉは大きくなる。また、上述したように花の画像を見て特徴入力を行うことも想定しているので、実物を良く見れば捉えられる特徴項目でも、画像で捉え難い場合は特徴捕捉指標値Ｉは小さくなる。
【００１４】
次に、検索について説明する。
検索時、特徴入力部１３は表示画面に複数の特徴項目を表示し、検索者に特徴入力を促す。検索者は、表示された特徴項目の少なくとも１つに対し、特徴入力部１３から特徴量を入力する。入力については、特徴項目ごとに幾つかの特徴量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検索者が選択する方式が便利である。入力後に検索開始操作がなされると、検索エンジン１２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い、一次候補を抽出する。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。
【００１５】
検索の結果、抽出された一次候補の数（絞り込み数）が多い場合、それを全部表示したのでは、検索者がその中から該当するものを見つけるのに手間がかかる。そこで検索エンジン１２は、上記特徴捕捉指標を用いて更なる絞り込みを行い、一次候補の中から二次候補を抽出する。すなわち、一次候補の各花と、検索者が選択した特徴項目との各組み合わせに対する特徴捕捉指標値Ｉを考慮し、その指標値が所定値以上のもののみを選択して二次候補とする。複数の特徴項目を選択して検索を行った場合は、一次候補の花ごとに特徴捕捉指標値Ｉの総和を演算する。例えば、「花の色」、「葉の形」、「おしべ」の３項目に対して特徴量が入力された場合は、各一次候補ともその３項目の特徴捕捉指標値Ｉが合計され、その合計値が所定値以上のものを二次候補とする。
【００１６】
ここで、特徴捕捉指標値Ｉが大きいものを選択するのは、捉え易い特徴項目ほど検索者が選択する（その項目に対して特徴量を入力する）可能性が高いという考えに基づく。例えば、検索者がある花を見て、その花の「おしべ」に関する特徴量を入力して検索を行ったとする。もしおしべの特徴が捉えにくい花であれば、検索者がおしべの特徴を入力する可能性は低く、おしべの特徴を入力したということは、その花がおしべの特徴を捉え易いからであるといえる。したがって、一次候補のうち、おしべに関する特徴捕捉指標値Ｉが高いものが二次候補として選ばれ、おしべに関する特徴捕捉指標値Ｉが低いものは、二次候補から除外される。
【００１７】
以上では、検索者が選択した特徴項目に着目したが、選択しなかった特徴項目に着目してもよい。例えば、検索者がある花を見て、その花の「おしべ」に関する特徴量を入力せずに検索を行ったとする。もしおしべが特徴的でかつ外から見え易い花であれば、おしべの特徴を入力する可能性は高く、おしべの特徴を入力なかったということは、その花がおしべの特徴を捉え難いからであるといえる。したがって、一次候補のうち、おしべに関する特徴捕捉指標値Ｉが低いものを二次候補として選択し、おしべに関する特徴捕捉指標値Ｉが高いものは二次候補から除外する。
【００１８】
このようにして抽出された二次候補が、検索結果として検索結果表示部１４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。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】
なお、一致するものが見つかった場合、つまり検索者が目的の花を特定した場合は、それを登録できるようにしてもよい。例えば、一覧表示された候補中から特定した花を選択し、所定の登録操作を行うと、特定した花の種名を名称としたフォルダが作成され、そのフォルダ内にその花の画像（検索に供した画像）が格納されるようにしてもよい。
【００２０】
以上のように本実施形態では、特徴量を検索キーとして検索した結果をそのまま報知するのではなく、特徴捕捉指標値Ｉを加味して更なる絞り込みを行い、その絞り込みによって抽出された二次候補を表示するようにしたので、検索者は候補の中からいち早く目的の花を見つけることが可能となる。
【００２１】
なお、二次候補の抽出は特に行わず、一次候補を特徴捕捉指標値Ｉ（またはその合計）の大きい順にソートして表示するようにしても同様の効果が得られる。このソート方式と、上記二次候補抽出方式のいずれかを検索者が選択可能に構成しても良い。
【００２２】
図４は他の実施形態を示し、図１に検索結果表示画面制御部１５を追加したものである。ネットワークを利用した検索システムの場合、この検索結果表示画面制御部１５は検索者の端末に設けられる。ネットワーク上のサーバに設けられた検索エンジン１２は、従来どおりの検索、つまり入力された特徴量を検索キーとしての検索を行って一次候補を抽出し、その一次候補と、各候補に対応する特徴捕捉指標値Ｉ（またはその合計）に関する情報とを端末に送信する。検索結果表示画面制御部１５は、その送信情報を受信すると、特徴捕捉指標値Ｉ（またはその合計）に基づいて上述と同様に二次候補を抽出し、抽出結果を表示する。あるいは、一次候補を特徴捕捉指標値Ｉ（またはその合計）の大きい順にソートして表示する。
【００２３】
−第２の実施形態−
図５は第２の実施形態を示し、図１に特徴入力画面制御部１６を追加したものである。また本実施形態のデータベース１１は、図６に示すように、特徴項目ごとに特徴捕捉指標値Ｉの縦方向の合計値、つまり全要素分の合計値（Σａ，Σｂ，Σｃ，・・・）が集計され、格納されている。各合計値Σは、個々の花ではなく花全般の総合的な特徴の捉え易さの指標を表すものとなる。
【００２４】
上述したように、検索にあたって複数の特徴項目が表示され、特徴量の入力が促されるが、検索者にとっては、特徴の捉え易い特徴項目が表示された方が特徴量の入力を効率的に行える。そこで特徴入力画面制御部１６は、上記特徴捕捉指標値Ｉの縦方向の合計値Σに基づいて特徴項目を評価し、合計値Σが所定値以上の特徴項目のみを選択して特徴入力画面に表示する。これにより効率的な特徴入力が行える。なお、特徴捕捉指標値Ｉの合計値Σが所定値未満の特徴項目は、当初は表示しないが、特定の操作を行うことで表示されるようにすることが望ましい。
【００２５】
また、表示すべき特徴項目の選択に代えて、全特徴項目を特徴捕捉指標値Ｉの合計値Σが大きい順にソートして表示するようにしても同様の効果が得られる。
【００２６】
特徴量の入力後、検索者が検索開始操作を行うと、入力された特徴量を検索キーとしてデータベース検索が行われ、候補が表示される。その際、先の実施形態と同様に特徴捕捉指標値Ｉを用いた制御（二次候補抽出方式またはソート方式）で候補表示を行うようにしてもよい。
なお、特徴捕捉指標値Ｉの合計値Σを用いたが、平均値（Σａ／ｊ，Σｂ／ｊ，・・・）を用いてもよいことは言うまでもない。
【００２７】
−第３の実施形態−
図７，図８は第３の実施形態を示している。本実施形態では、特徴項目の順位付けを行うにあたり、上述した特徴捕捉指標値Ｉの合計値Σに加えて、特徴項目ごとの絞り込み量のバラツキの程度を加味する。
【００２８】
図７において、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１７，特徴項目評価部１８，特徴入力画面制御部１６および検索エンジン１２はサーバに設けられ、特徴入力部１３および検索結果表示部１４は検索者の端末に設けられる。
【００２９】
算出部１７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。例えば図２のデータベースを用いたとすると、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１７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】
2009042961.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。
【００３０】
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８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８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。
【００３１】
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（絞り込み数が少なくなる可能性が高い）といえる。一方、特徴の入力効率の観点からは、上述したように特徴項目ごとの特徴捕捉指標値Ｉの合計値Σが大きい方が有利である。そこで算出部１７は、特徴項目ごとにバラツキの程度Ｓｎと特徴捕捉指標値Ｉの合計値Σとの積Ｓｎ×Σ（Ｓｎａ×Σａ，Ｓｎｂ×Σｂ，Ｓｎｃ×Σｃ，・・・）を演算し、特徴項目評価部１８は、算出部１７で求められたＳｎ×Σに基づいて特徴項目を評価し、特徴項目の順位付けを行う。
【００３２】
検索時、特徴入力画面制御部１６は、特徴項目評価部１８で評価された特徴項目の順位に基づいて、特徴入力部１３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Ｓｎ×Σの大きい順にソートして表示する。または、Ｓｎ×Σの大きい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、まずＳｎ×Σが最大の特徴項目が表示され、特徴量が入力される毎に、次にＳｎ×Σの大きい特徴項目が順に表示されるようにする。このような表示制御により、特徴入力および絞り込みの双方の点で効率化が図れる。
【００３３】
−第４の実施形態−
第３の実施形態では、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。
【００３４】
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８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】
2009042961.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。
【００３５】
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。
【００３６】
そこで、相関の大きさρと、バラツキの程度Ｓｎの値と、特徴捕捉指標値Ｉの合計値Σとを指標にして特徴項目の入力方法を検索者に報知する。具体的には、第３の実施形態のように、バラツキの程度Ｓｎと特徴捕捉指標値Ｉの合計値Σとの積Ｓｎ×Σによって特徴項目を順位付けし、その順位に従い、最初にＳｎ×Σが最も大きい特徴項目（以下、特徴項目（１）と記す）を表示する。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。
【００３７】
−第５の実施形態−
図９は第４の実施形態を示している。本実施形態は、個々の検索者の傾向を検索に反映させるものであり、したがって検索者が専用のデータベースを有するケース、つまり検索者が保有する検索装置にデータベースが内蔵されているものに対して有効である。
【００３８】
図９において、メモリ２０には、検索者が検索を行うたびに、そのとき選択した特徴項目や、入力した特徴量が累積記憶される。記憶数がある程度に達したときに記憶内容を分析することで、検索者の特徴入力の傾向が分かる。例えば、ある特徴項目を選択した回数あるいは比率が所定値以上であった場合、その検索者は、植物全般に対してその特徴項目に注目する傾向があることが分かる。具体例としては、「おしべ」の特徴量が入力された回数あるいは比率が所定値以上の場合、その検索者は、花を観察するときにおしべに注目する傾向があると考えてよい。このような場合は、データベース１１内の要素に対し、特徴量が入力された回数あるいは比率が所定値以上の特徴項目（例えば、おしべ）に対する特徴捕捉指標値Ｉを上げる。特徴量が入力された比率が所定値未満の特徴項目や、所定回数の検索のうち一度も入力されない特徴項目の特徴捕捉指標値Ｉを下げるようにしてもよい。
【００３９】
また、特徴項目ではなく、入力した特徴量に応じて特徴捕捉指標値Ｉを変更してもよい。例えば、特徴項目としての「花びらの枚数」は、枚数が少なければ容易に認識できるが、枚数が多いと認識しづらいということがある。特徴量が認識しづらければ、その特徴量を入力しない（その特徴項目を選択しない）可能性が高い。そこで、検索者の入力履歴を参照し、ある特徴項目に対して一度も入力されない特徴量、あるいは入力される頻度の少ない特徴量を、その検索者にとって認識しづらい特徴量としてピックアップする。そして、ピックアップした特徴量を持つデータベース内の要素に対し、その特徴量（特徴項目）に対する特徴捕捉指標値Ｉを下げる。逆に、頻繁に入力される特徴量の場合は、その特徴量を持つ要素に対し、その特徴量に対する特徴捕捉指標値Ｉを上げるようにしてもよい。
【００４０】
本実施形態によれば、個々の検索者の傾向に応じてデータベース中の特徴捕捉指標値Ｉが更新され、それが検索に反映されるので、第１の実施形態，第２の実施形態のいずれに適用した場合も、使用を重ねるうちにその検索者にとってより効率的な検索が行えるようになる。
【００４１】
上述した第１〜第５の実施形態の手法は、以下に示すような複数のデータベースを持つシステムや、着脱可能なデータベースメモリを用いるものにも適用可能である。
図１０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るとともに、要素と特徴項目の全ての組み合わせに対し、上述した特徴捕捉指標値Ｉが予め記憶されている。また、必要に応じて、例えば図８に示すようなバラツキの程度をマトリクスデータ化したものや、特徴項目の組み合わせに対する相関係数が記憶されていてもよい。
【００４２】
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（特徴データ、特徴捕捉指標値Ｉ等）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１２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。
【００４３】
本例では、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。この抽出データが格納されたデータベース２１が検索対象データベース（先の実施形態におけるデータベース１１に相当）となり、上述と同様に特徴捕捉指標値Ｉに基づく特徴項目や抽出候補の表示制御がなされる。
【００４４】
本例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。その場所に棲息し得ない対象や、その季節に存在しない対象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。
【００４５】
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特徴項目の順位決定等の処理は、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。
【００４６】
図１１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３１，３２，・・・には、それぞれ要素と特徴項目の全ての組み合わせに対し、上述した特徴捕捉指標値Ｉが予め記憶されている。
【００４７】
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。
【００４８】
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、これが検索対象データベースとなる。
【００４９】
図１２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。各データベースには、要素と特徴項目の全ての組み合わせに対し、上述した特徴捕捉指標値Ｉが予め記憶されている。
なお本例では、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。
【００５０】
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１２によるデータベース検索が可能となる。検索に関わる処理は上述したのと同様である。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。
【００５１】
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】
【００５２】
【図１】第１の実施形態における検索システムの概略構成図。
【図２】花データベースの一例を示す図。
【図３】データベース内の特徴項目と要素の組み合わせに対して特徴捕捉指標値Ｉを設定した例を示す図。
【図４】他の実施形態における検索システムの概略構成図。
【図５】第２の実施形態における検索システムの概略構成図。
【図６】図３のデータに加えて特徴捕捉指標値の合計を記憶させた例を示す図。
【図７】第３の実施形態における検索システムの概略構成図。
【図８】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９】第５の実施形態における検索システムの概略構成図。
【図１０】他の実施形態における検索システムの概略構成図。
【図１１】複数のデータベースを有する検索システムのデータベース構成図。
【図１２】データベースメモリを着脱可能とした検索システムを示す図。
【符号の説明】
【００５３】
１１  データベース
１２  検索エンジン
１３  特徴入力部
１４  検索結果表示部
１５  検索結果表示画面制御部
１６  特徴入力画面制御部
１７  算出部
１８  特徴項目評価部
２０  メモリ
【図１】
2009042961.tif 000005
【図２】
2009042961.tif 000006
【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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