Vol. 42

No. SIG 10(TOD 11)

情報処理学会論文誌：データベース

Sep. 2001

キーワード と画像特徴を利用した WWW からの画像収集システム
柳

井

啓

司†

WWW（ World-Wide Web ）上には画像データが大量に存在しているが，WWW を画像データ
ベースとして使うための手法は現状では確立していない．そこで，本論文では，キーワードに基づく
WWW 上の画像検索と，内容に基づく画像検索を組み合わせることによって，ユーザの指定したキー
ワードが表す画像を WWW から自動的に大量に収集するシステム Image Collector を提案し，システムの設計，実装について述べる．Image Collector は，(1) 商用のテキスト検索エンジンを利用するため，あらかじめ大規模なインデックスを作ることを必要とせず，(2) 画像内容に基づく画像のク
ラスタリングを行うことによって，ユーザとのインタラクティブなやりとりなしに，最初に 1 度キー
ワード を指定するだけで大量の画像を収集できるという，従来の WWW に対する画像検索システムにはない新しい特徴を備えている．実験では，100 枚以上の画像を 5 分程度の処理時間で収集することができた．

An Image-gathering System from WWW
Employing Keywords and Image Features
Keiji Yanai†Due to the recent explosive progress of WWW (World-Wide Web), we can easily access alarge number of images over WWW. There are, however, no established methods to make useof WWW as a large image database. In this paper, we propose an automatic image-gatheringsystem from WWW employing both keywords and image features, which is called the Image
Collector. In our system, since image files on WWW are linked by HTML documents, at first,
using keyword-based WWW search engines, we access and analyze a lot of HTML documents
related to query keywords given by a user, and we fetch only images strongly related to the
keywords. We divide fetched images into group A, in which images can be regarded as almost
correct images only by analysis of HTML documents, and group B, in which image featuresof images need to be examined. By selecting large clusters from a clustering result of group A
and selecting images from group B that are similar to selected images from group A, we eliminate images unrelated to the keywords, and finally, we get images related to the keywords.
In the experiments, we obtained more than one hundred images in about five minutes.

テキストデータに対するのと同様に，WWW 上の画像

1. は じ め に

データに対してキーワードに基づく検索を可能として

近年の WWW（ World Wide Web ）の普及によっいる検索エンジンが存在する．たとえば，Lycos Multi-て，我々がインターネットを通してアクセスできる画像は容易にアクセスすることが可能であるので，WWW

media Search1) ，AltaVista Image Search2) ，Google
Image Search3) などは，その代表例である．しかし ，これらの検索エンジンは，画像の内容の解析をせずにを巨大な画像データベースであると見なすことができ

テキスト検索の場合と同様にページに含まれるキー

る．ただし ，WWW 上の画像データは無秩序な形でワード のみを手がかりにした検索を行っており，無関

存在しており，一般の画像データベースのように画像係な画像が検索結果として返されることが多く，検索内容によって分類されていたり，適切なキーワードが精度は高くない．

データの量は爆発的に増大している．WWW 上の画像

一方，画像データに対する検索技術として，内容付けられていたりすることは少ない．
そうした WWW 上の無秩序な画像データに対して，† 電気通信大学情報工学科
Department of Computer
Electro-Communicationsに基づく画像検索（ Content-Based Image Retrieval，4),5)
CBIR ）
が従来より研究されている．キーワードにScience,

University

基づく画像検索では，人手によってあらかじめすべて

ofの画像データにキーワードを付けておく必要があるが，
79

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CBIR では各画像データから画像特徴を自動抽出しての画像は HTML 文書にそのファイル名が記されてリ

画像間の類似度を判定し，ユーザが指定した画像に類ンクされており，画像を説明するキーワードが HTML似した画像を検索する．また，印象語を検索キーワー

文書に含まれていることが多い」という経験則を利用ドとして，あらかじめキーワードと画像特徴の対応付

して，通常の HTML 文書の検索手法と同等の方法をけを行っておくことによって，キーワードを用いて画用いて，画像をリンクしている HTML 文書からキー像を検索する手法も提案されている6),7) ．

ワード を抽出して，その画像を検索する場合のキー

本論文では，キーワードに基づく WWW 上の画像
検索と，内容に基づく画像検索を組み合わせることによって，ユーザの指定したキーワードが表す画像を

WWW から自動的に大量に収集するシステム Image

ワード としている．

WebSeer11) はキーワード および，画像の特徴として，画像の大きさ，主要な色，写真か図であるかの区
別，人の顔の有無などを検索時に指定する．WebSeer

Collector を提案し ，システムの設計，実装について述べる．Image Collector は，(1) 商用のテキスト検では，画像内容については，Face Detector14) などの索エンジンを利用するため，あらかじめ大規模なイン利用している．このシステムでは，画像ど うしの類似

デックスを作ることを必要とせず，(2) 画像内容に基度は用いられていない．

既存の画像認識のモジュールを利用することによってづく画像のクラスタリングを行うことによって，ユー

WebSEEk12)は初めにキーワード のみによって画像

ザとのインタラクティブなやりとりなしに，最初に 1を検索し，さらにその検索結果の画像群の中からユー度キーワードを指定するだけで大量の画像を収集できザが望む画像を指定して，さらに CBIR の手法を用いるという，従来の WWW に対する画像検索システムて，指定画像に類似している画像を検索するという，にはない 2 点の新しい特徴を備えている．
画像認識や CBIR など の研究においては大量の実験画像が必要になる場合があるが，大量の画像を研

2 段階の検索が前提となっている．類似画像の検索には，同じグループで研究されている VisualSEEk15) の技術が用いられている．

究者自身が集めることは困難なことであり，通常は市Image Rover13)は基本的には WebSEEk と検索方

販の画像コレクションを利用することが多かった．け法は同じであるが，2 段階目の類似画像検索において，

れども，市販の画像コレクションはプロの写真家が撮画像にリンクしている HTML 文書が含む単語の出現

影した整った画像のみを集めているので，多様性に欠頻度のベクトルと，画像特徴のベクトルを統合して，けるという欠点がある．一方，WWW 上に存在する検索を行っている点が WebSEEk とは大きく異なる点

WWW 上の画像は，様々な人が様々な目的で撮影しである．

た画像であり，実世界にある画像の多様性をそのまま

WebSEEk と Image Rover では，初めにキーワー反映していると考えられ，WWW 上の画像の自動収ドによる画像検索を行って，さらにその検索結果の画集は画像認識や CBIR の実験画像の収集にも役立つ像からユーザが必要とする画像を指定して，その類似と思われる．特に近年，大量の画像を学習画像として画像を検索するというように，本研究とは異なり，イ

画像認識を行う example-based による一般物体認識

ンタラクティブに画像検索を行うことを前提としてい（ generic object recognition ）の研究がさかんに行わる．そのため，少量のユーザの希望に合った画像を検れるようになっており8),9) ，WWW から自動収集し索するのには向いているが，大量に自動的に収集するた大量の画像を，画像認識のために利用するという応ような目的には適していない．また，WebSeer では，用も可能である10) ．

2. 関連研究とその問題点

Face Detector のような対象に依存したモジュールを利用しているため，人物画像以外では画像内容の利用が十分ではない．

本研究で目的とする，キーワードに基づく画像検索

一方，我々の研究では「検索」ではなく，たとえば，と内容に基づく画像検索を組み合わせた WWW に対「ライオン 」
「 富士山」のようにあるカテゴ リに属す

する画像検索についての研究は，すでにいくつか提案

る画像を大量に「収集」すること目的とするために，されている．その中でも代表的な研究が，WebSeer11) ，ユーザとのインタラクティブなやりとりを考えず，初WebSEEk12) ，Image Rover13) の 3 つである．
これら 3 つの研究は，検索時にユーザが欲しい画像

めにユーザが指定を行うだけで画像が収集可能になるシステムの構築を目指す．そのために，画像のクラスに関係するキーワードを入力するという点ではほぼ同

タリングを利用することによって，処理途中でのユーじで，検索に用いるキーワードについても，「 WWW 上ザによる画像指定を不要とする．

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キーワード と画像特徴を利用した WWW からの画像収集システム

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また，3 つのシステムとも，実用的なシステムとすズを取り除き，最終的にユーザの与えたキーワードにるには，あらかじめ巨大な画像検索専用のインデック

対応する目的画像を収集する．以下では，キーワードスを作成し ，つねに更新し 続けることが必要であり，のみを用いて WWW から収集された画像を「収集画そのためには大規模な計算機資源と多くの時間が必像」，画像特徴量に基づいて収集画像から目的画像と要になる．一方，我々の研究では，既存のキーワードして選ばれた画像を「選択画像」と呼ぶこととする．

ベースのテキスト検索エンジンを利用することによっ

第 1 段階の，キーワードに関係する画像の WWWて，あらかじめ巨大なインデックスを作成しておく手からの獲得は以下の手順で行う．

間を不要にするという方法を採用する．

(1)

既存のテキスト検索エンジンを利用し，ユーザ

本研究との類似研究としては，Bianchi ら 16) や Inderの与えたキーワード に関係する Web ページのら 17)による K-DIME がある．このシステムでは，商URL（ Universal Resource Locator ）を集める．

用の画像検索エンジンにキーワードを与えて，その検(2)応関係を利用し，感性語による画像フィルタリングを集めた URL が示す Web ページにアクセスして，各 Web ページの HTML 文書を獲得する．

索結果をあらかじめ学習された感性語と画像特徴の対(3)

各 HTML 文書に対して HTML タグに基づく行うことによって，「 ロマンチックなハワイ」といった解析をすることによって，HTML 文書からリような画像を収集することが可能となっている．ただンクされている画像ファイルとキーワードとのし，本研究とは，テキスト検索エンジンではなく，画関係の強さについての評価を行い，評価の高い

像検索エンジンを用いている点，クラスタリングを用

ものから順に A 群，B 群，C 群に分類する．

いた自動絞り込みではなく，感性語によるフィルタリングを行っている点が異なっている．

3. 画像収集システムの概要(4)A 群，B 群に該当した画像ファイルのみを実際に WWW から収集する．C 群に該当した画像
ファイルはキーワードとは無関係の画像と見なして収集しない．

本研究におけるシステム Image Collector では，ユー以上の処理は，「 WWW 上の画像は HTML 文書にザの与えたキーワードが表現する画像（以下，「目的そのファイル名が記されてリンクされており，画像を画像」と記す）をできるだけ多く収集することを目的

説明するキーワードが HTML 文書に含まれていることする．Image Collector は，従来の WWW に対すとが多い」という従来の WWW 画像検索エンジンでる画像検索システムにはない以下の 2 点の新しい特徴も用いられている WWW 上の画像の一般的な性質にを備えている．

着目して行っており，初めにテキスト検索エンジンに(1) 事前の巨大インデックスの作成不要
商用のテキスト検索エンジンを利用するため，事よって，ユーザの指定したキーワード を含む HTML前に WWW ロボットを動かして大規模なインデッからリンクされている画像ファイルがあるかど うか調文書を獲得し ，解析している．そして，HTML 文書

クス作成をすることが不要で，手軽にシステムをべ，画像ファイルへのリンクタグやタグ周辺のテキス利用できる．しかも，テキスト検索エンジンは世トに指定キーワードがどの程度含まれているかど うか

界中に多数存在するので，全世界から画像を収集を調べることによって，画像ファイルとキーワードとすることが可能である．

の関係の強さを評価し，画像ファイルを A 群，B 群，(2) 画像特徴を利用したクラスタリングによる検索結果の自動的な絞り込み
従来の画像検索システムと異なり，処理途中でのC 群のそれぞれ以下のような意味を持つ 3 つのグループに分類する．なお，評価の方法としては，WWW
画像検索システムにおいて一般的に用いられている方ユーザの介入が不要で，初めに欲しい画像のキー法を利用する11),13),18) ．

ワードを指定するのみで，大量の画像を収集でき

A 群 キーワードとの関係が強く，キーワード 評価のる．そのため，たとえば，深夜に空いている計算機とネットワークを利用して，ユーザの指定したキーワードに関係する画像を大量に集めることができる．
次に画像収集システムの処理の概要について述べる．
最初に WWW からキーワードに関係する画像を集め，次に集めた画像を画像特徴量に基づいて選別してノイ

みでほぼ正解画像と見なせる画像．

B 群 キーワードとの関係が中程度で，さらに画像内容の評価が必要な画像．
C 群 キーワードとの関係が低く，正解画像である可能性が低い画像．
A 群は画像内容を説明する alt タグや画像ファイ
ル名にキーワードが含まれているという厳しい条件に

82

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情報処理学会論文誌：データベース

よって選別される．そのため，選ばれる枚数は少ない

HTML文書の解析による分類が，HTML 文書の解析のみでほぼ正解画像であるとクラスタ分析
による分類結果

Ａ群選択画像＋Ｂ群選択画像

C群

見なすことができる．B 群は，画像ファイルへのリン
B群

クタグの周辺のテキストやタイトルタグにキーワードが含まれるという，A 群より緩い条件によって選ばれる．そのため，通常，A 群よりも選ばれる枚数は多く

キーワードに関係する画像

なるが，A 群と比べると正解画像の含まれる割合は低
くなり，WWW からの収集後に，さらに画像内容に

Ａ群選択画像

A群

キーワードが表す目的画像
類似画像の集合

WWW空間中の画像集合よる選別が必要となる．C 群は，A 群，B 群以外であFig. 1図 1 画像自動収集の方法
Flow of gathering images from WWW.

り，HTML 文書中で画像ファイルへのリンクタグと離れた位置にキーワードが存在するようなほどんど見ち，メンバ数がある一定数以上になったクラス

込みのない画像ファイルがこれに該当する．そのため，

タに含まれる画像を選択して目的画像とし，そC 群の画像ファイルは実際には WWW からは収集しない．
抽出した画像ファイルの URL を以上のように 3 つに分類する理由は，C 群を収集しないことによってコ

れ以外のクラスタの画像を消去する．

(3)

B 群および消去されたクラスタに属する A 群の画像から，選択された A 群の各クラスタの平均特徴ベクトルに特徴ベクトルの距離があるストかかる画像ファイルの収集量を減らし，さらにそ一定値より近いものを選択し ，それらを A 群の後の画像内容の解析フェーズで，キーワード 評価のからの選択画像とあわせて目的画像としてシス

みでほぼ正解画像と見なせる A 群を質問画像として，テムの最終結果とする．

画像内容の評価が必要な B 群から，画像特徴を用いた

以上の画像内容の解析に関する処理では，小クラス

CBIR による画像検索を行い，画像選択を行うためである．

タの画像の除去によって，A 群画像中で画像内容が他と大きく異なる画像のみを除外して，残りの画像を正CBIR において画像特徴を利用して画像検索を行う
場合，検索の手がかりとなる画像，つまり質問画像の画像特徴が与えられる必要があるが，Image Collector

ラスタの平均画像を質問画像と見なして，B 群画像おでは，他の WWW 画像検索システムと異なり，正解画像を検索していることになる．

解画像であると見なしている．そして，さらに，各クよび消去されたクラスタに属する A 群画像から類似画像をユーザがインタラクティブに指定することはし

従来より画像特徴に基づく画像のクラスタリングをない．また，どのようなキーワードが与えられるかはユーザへの画像提示に利用した研究20)は行われてい事前には分からないので，あらかじめキーワードと画るが，大量画像収集のための検索結果の自動的に絞り像特徴の対応付けをしておくことも不可能である．そ込みに利用することは，本研究における新しい提案でこで，A 群画像を CBIR での質問画像と見なして，そある．

れらと画像特徴が類似している画像を B 群の画像の以上の一連の処理の流れを図 1 に示す．

中から選択する．ただし，A 群画像も少数の無関係の4. システムの実装

画像が含まれていることがあるので，盲目的にすべてを正解画像であると見なすことはせずに，画像内容が画像収集システム Image Collector は，現在の実装

他の A 群画像に比べて著し く特異である画像を除去

では，収集部と解析部に 2 段階に分かれている．以下

することとする．

では，収集部，解析部それぞれについて説明する．な

第 2 段階の画像内容の解析による A 群，B 群からお，将来的には，収集部と解析部を統合し，並列処理の目的画像の選択は，以下のように行う．

による高速化を図る予定である．

(1)

WWW より収集した A 群，B 群の各画像について画像特徴を計算し，画像特徴ベクトルを作成する．

4.1 収 集 部
収集部は，図 2 に示すように，メインモジュールと多数の収集プロセスからなる．メインモジュールは，(2)

画像特徴ベクトルを利用して，A 群の画像間の収集する HTML 文書や画像ファイルの URL リスト

19)

による類

の作成，収集した HTML 文書の解析などを行い．収

似画像ど うしのグループ化を行う．階層的クラ集プロセスは，URL リストに基づいて WWW から

スタ分析によって生成された画像クラスタのうHTML 文書および画像ファイルの収集を行う．

距離を計算し，階層的クラスタ分析

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No. SIG 10(TOD 11)

キーワード と画像特徴を利用した WWW からの画像収集システム

ド よりも収集したい画像を限定する必要がある．動物ユーザ
収集プロセス

キーワードのライオンの画像を収集したい場合は，「 ライオン 動

URLリスト

メイン
モジュール
解析部へ

83

html file

物」などとする．検索エンジン用キーワードを画像分

収集プロセス

image file

類用キーワードと同じにしてしまうと，同じ「ライオ収集プロセス

WWW空間

収集プロセス

HTML文書画像ファイル

検索エンジン 検索エンジン

ン」でも，家庭用洗剤のメーカ，マンション，プロ野

図 2 収集部のシステム構成
Fig. 2 Overview of the gathering part.

球の球団，自動車などの動物以外の「ライオン」が検索エンジンにヒットしてしまう可能性がある．

3 つめのファイル名キーワード は，HTML 文書解
析時に，画像ファイル名を手がかりとして用いるとき

収集部では，以下の手順で処理を行い，テキスト情報のみからキーワードに関係のある画像を収集する．

1. ユーザが 3 種類のキーワード（ 画像分類用，検索エンジン用，ファイル名）をメインモジュールに与える．

2. メインモジュールは検索エンジンに検索エンジ
ン用キーワードを与え，HTML 文書の URL を獲得し，URL リストを作成する．

に必要となるもので，画像分類用キーワードを表現する英単語を通常は指定する．画像分類用キーワードが「ライオン 」の場合は，「 lion 」と指定する．
なお，以上の説明では，日本語 Web サイトを対象とした検索の場合の例をあげたが，英語 Web サイト
を対象とする場合は画像分類用キーワード，検索エン
ジン用キーワード，ファイル名キーワードをそれぞれ，「 lion animal 」「 lion 」とすればよい．
「 lion 」

3. 収集プロセスは URL リストから URL を 1 つずつ獲得し，WWW から HTML 文書または画像

4.1.2 検索エンジンからの URL の獲得
次に，メインモジュールは，検索エンジン用キーワー
ドを既存のテキスト検索エンジンに与え，キーワード

ファイルの収集を行う．収集した HTML 文書はに強く関係する WWW 上の HTML 文書の URL のメインモジュールへ，画像ファイルは解析部へそ

リストを求める．検索エンジン用キーワード が複数

れぞれ送る．収集プロセスは，この処理を URLのときは，すべてのキーワード を含む HTML 文書のリストが空になるまで繰り返す．

4. メインモジュールが HTML 文書を受け取るとそ

URL を返すように AND 指定をする．キーワード に関係する URL を取得するための検索エンジンとしての HTML 文書を解析して，画像ファイルの URL

は，Google，Infoseek，Lycos などのロボット収集型を抽出する．そして，各画像ファイルについて，のテキスト検索エンジンを利用し ，より多くの URL

キーワード との関係の強度に関する評価を 4.1.4を集めるために 1 つではなく複数の検索エンジンを同項で示す方法で行い，A，B ランクの画像の URL時に用いる．

を URL リストに追加する．

5. 以上の処理で URL リストが空になって，ある一定数以上の収集プロセスが処理を終了したときに，収集部の処理を終了する．

4.1.1 キーワード の指定
ユーザは初めに メインモジュールに，画像分類用
キーワード ，検索エンジン用キーワード ，ファイル名
キーワード の 3 種類のキーワードを与える．キーワー
ドは日本語または英語の単語であり，それぞれ複数与えることができる．
画像分類用キーワード は，収集し たい画像を表す
キーワードであり，たとえば，ライオンの画像が収集したい場合は「ライオン 」と指定する．
検索エンジン用キーワード は検索エンジンに検索キーワード として与えるキーワード で，複数のキー
ワードを指定することによって，画像分類用キーワー

システムは HTTP（ Hypertext Transfer Protocol ）によるソケット通信によって，直接，検索エンジンにキーワード を与え，結果として返される HTML 文書
から検索結果の URL を抽出する．キーワード の与え方，返される HTML 文書の書式は検索エンジンごとに異なるので，あらかじめ解析してシステムにその方法を与えておく．
複数の検索エンジンからそれぞれ上位数 100 個程度にヒットした URL を収集し ，重複している URL を除去してから，すべての URL を 1 つの URL リスト
としてまとめる．

4.1.3 HTML 文書および画像ファイルの収集
収集プロセスは，URL リストからそれぞれ 1 つず
つ URL を獲得し ，収集した URL が示す HTML 文
書または画像ファイルをソケット通信で取ってくる．

URL リストには，最初は検索エンジンから獲得したHTML 文書の URL しか含まれていないが，4.1.4 項84

情報処理学会論文誌：データベース

Sep. 2001

で述べるように，やがて収集した HTML 文書から画像ファイルの URL が抽出されて，URL リストに画像ファイルの URL が追加されることとなる．
収集プロセスの実行中には通信の待ち時間が多くあるので，高速化のために収集プロセスは同時に複数プ
ロセスを並行実行する．収集プロセスが HTML 文書を収集した場合には，HTML 文書はメインモジュー
ルに送られる．また，画像ファイルを収集した場合は，収集画像ファイルがある一定の大きさ以上であるかチェックし，条件を満たしていれば，決められたサイズ（ 現在の実装では 240 × 180 ）に正規化してから，画像を解析部に送る．条件を満たさない一定の大きさ未満である小さい画像はそのまま捨てられる．収集プ

図3

画像ファイルのキーワード 評価の手がかりとなる HTML タグの一覧と例
Fig. 3 HTML tags that are clues for the evaluation of
the intensity of relation between an image and keywords.

ロセスは，この処理を URL リストが空になるまで繰
り返す．

4.1.4 HTML 文書の解析

(2) ）
．

収集プロセスから送られた HTML 文書はメインモ• 画像が img src で参照されている場合は，画像内容を説明するタグである alt タグ内に画

ジュールにおいて，その内容がただちに解析される．

像分類用キーワード を含む（ 図 3 (1) ）．

まずは，HTML 文書に含まれる画像を Web ページ中

• 画像が a href タグで参照されている場合は
a href と /a タグの間に画像分類用キーワーに張り込むタグ（ img src ）および画像に直接リンクを張るタグ（ a href ）から，そのページに含まれるもしくは直接リンクされる画像ファイルの URL を求める．そして，後述する画像ファイルの評価法によって評価を行い，A もし くは B ランクに評価された画像の URL を URL リストに追加する．もし ，1 つも
画像ファイルの URL が含まれていないときは，そのHTML 中に同一 Web サイト内の Html 文書へのリン．
ド を含む（ 図 3 (2) ）条件 2 以下の条件を 1 つ満たすごとに評価点に 1点を加える．

• title，meta name= "description"，meta
name="keyword" の各タグに画像分類用キー
ワード を含む（ 図 3 (3) ）．

• 画 像ファイル の タグ の 直 前の 見 出し タグ

クタグ（ a href ）があれば，そのリンク先の URL を(H1,..,H6) に画像分類用キーワード を含む

URL リストに追加する．

．
（ 図 3 (4) ）URL を URL リストに追加する際には，同じ URLの HTML 文書や画像ファイルに 2 回以上をアクセスす• 画像ファイルのタグの前後 3 行に画像分類用．
キーワードを含む（ 図 3 (5) ）るの防ぐため，ハッシュ表を用いて，すでに同一 URL

評価点の合計が 3 点以上を A ランク，2 点から 1 点

を URL リストに登録したかど うかチェックしてから，を B ランク，0 点を C ランクとする．なお，A ラン

未登録の場合のみ登録することとする．
次に HTML 文書の解析による，画像ファイルとキーク，B ランクに分類された画像をそれぞれ A 群画像，

ワード の関連性の強さの評価法について述べる．まずB 群画像と呼ぶこととする．
こうした HTML タグを利用したキーワード と画像

は，HTML 文書中でキーワード がど の HTML タグ

ファイルの関係の強度に関する評価方法は，テキスト検に修飾されているか，もし くは画像ファイルの URL

索エンジンにおいてキーワード と HTML 文書との関の近くに存在しているかなどを以下に示す具体的な条係の強度の評価に用いられていた方法であり，WWW

件について調べることによって，画像ファイルとキー

画像検索システムにおいては一般的に用いられている

ワード の関連強度の評価点を求める．

手法である11),13),18) ．

条件 1 以下の条件を 1 つ満たすごとに評価点に 3• HTML 文書から抽出した画像ファイル名に4.2 解 析 部
解析部は，逐次処理を行う単一のモジュールによって構成され，収集部で A 群画像，B 群画像として収ファイル 名用キーワード を 含む（ 図 3 (1)，

集された画像から画像特徴量を抽出し，それを利用し点を加える．

Vol. 42

No. SIG 10(TOD 11)

キーワード と画像特徴を利用した WWW からの画像収集システム

85てキーワード に関係する画像を最終的に選択する．

4.2.1 画像特徴量の抽出
収集部で収集され正規化されたすべての画像について，画像特徴量を計算する．画像特徴量としては，テクスチャやエッジの方向，部分領域の形状や位置関係など様々な方法が CBIR の分野において研究されているが，現在の実装ではカラーヒストグラムのみを使用
している．カラーヒストグラムは対象とする画像を限定しない手法で，簡単な処理である割に画像の特徴を

Fig. 4図 4 クラスタリングの結果の例
An example of a dendrogram of a clustering result.

よく表現することができ，画像検索の研究において一般的に用いられている手法である21) ．

をクラスタ間の距離とする FN 法（ farthest neighbor

具体的には，収集された画像データを RGB データ

method ）を採用し，階層的クラスタリングを行う．あから人間の感性に近いといわれる均等色空間である

る一定距離以下の画像もしくはクラスタど うしを併合

Lu∗ v ∗ 表色系に変換する22) ．均等色空間とは，色空間における 2 点間のユークリッド 距離が人間の感覚的していき，すべてのクラスタ間の距離がある一定値以な色の差に比例する色空間であり，色を用いて画像間階層的クラスタリングの結果のデンド ログラム（樹形上になるまで，クラスタの併合を繰り返す．図 4 にの距離を計算するための画像特徴には適している色空

図）を示す．似ている画像が多くある場合は大クラス間である23) ．そして，次に Lu∗ v ∗ 色空間を各軸につタになり，他に似ている画像が少ない場合は，小クラ

いて 6 つに均等分割☆し，全体で 6 × 6 × 6 の 216 のスタになる．

部分空間に分割する．そして，それぞれの部分空間に

ここでは，大クラスタに分類された画像がキーワー

ついての頻度を計算しヒストグラムを作成する．このドが表している典型的な画像で，小クラスタに分類さようにして，収集した全画像について 216 次元の特徴

れた似ている画像が少ない画像は特異な画像であると量ベクトルを作成する．

見なして，メンバ数がある一定数 m 以上になった比

4.2.2 A 群画像のクラスタリング較的大きいクラスタの画像を正解クラスタとして残し

次に，A 群に分類された画像のみについて，各画像て，それ以外のクラスタの画像を消去する．

計算する．距離は単純なユークリッド 距離ではなく，A 群収集画像の集合 A が n 個のクラスタ C1 , .., Cnにクラスタリングされて，C1 , .., Cn が |Cj |≥m（ |Cj |以下の式に従って，2 つの画像間の色空間上の距離 dij

はクラスタ Cj に属する画像の枚数を表す）を満たすを考慮して計算した24) ．

とすると，A 群選択画像の集合 Asel は，次のようにの特徴ベクトルを利用して，すべての画像間の距離を

dij = (hi − hj ) A (hi − hj )
t

(1)

ただし，

A = [aij ]

(2)



aij =

1
e−cdij /dmax(i = j)(i = j)dmax = max(dij )ij

表すことができる．

Asel = {ai ∈A | ai ∈

n
j=1

Cj }

(5)

4.2.3 B 群画像からの選択(3)(4)

キーワード との関係の評価が A 群よりも低い B 群の画像および，4.2.2 項の処理によって除去された A群画像（ A 群未選択画像）から，クラスタリングの結hi ，hj はそれぞれ i 番目，j 番目の画像の特徴量ベ

果，大クラスタとして残った A 群からの選択画像にクトルを表し ，c は定数，dij はヒストグラムの各ビ

類似している画像を選び出す．

ンの間のユークリッド 距離を表す．
以上のようにして画像間の距離を求めたら，それをまずは，大クラスタとして残った各クラスタごとの平均画像特徴ベクトルを計算する．そして，B 群の画利用して，クラスタ分析19)による類似画像ど うしの像および A 群未選択画像の特徴ベクトルと各クラスクラスタリングを行う．クラスタ分析を行う際には，タの平均ベクトルの距離を A 群画像のクラスタリン

異なるクラスタのメンバど うしの距離で最も大きい値グのときと同様に計算し，どれかのクラスタとの距離☆

各軸 0 から 255 の整数値をとる RGB 空間で表現できるすべての色を Lu∗ v ∗ 空間に変換して，Lu∗ v ∗ 空間の各軸についてその最小値から最大値までの範囲を 6 つに均等に分割した．

がある一定値 t より小さい画像をピックアップする．
そして，そのピックアップされた画像を最も小さい距
離のクラスタに加えて，最終的な目的画像として出力

86Sep. 2001

情報処理学会論文誌：データベース
表1

実験結果．A 群，B 群，全体（ A 群+B 群）それぞれの収集枚数，選択枚数を示す．収．選択枚数の ( ) 内は画
集枚数の ( ) 内はキーワード のみによる収集結果の適合率（ % ）像特徴を利用した処理結果の適合率（ % ）と再現率（ % ）Table 1 Experimental results. This table describes the number of collected images
from WWW and the number of selected images from them. Numericalvalue in ( ) represents the precision and the recall.

HTML
文書数
1,979
2,054
2,031
2,112
2,194
2,006
1,778
1,981

検索エンジン用
キーワード
ライオン 動物
りんご
赤ちゃん
机
キーボード パソコン
トラ 動物
野茂 大リーグ
富士山

A 群画像枚数
収集枚数
選択枚数
72 (85)
97 (86)85 (48)76 (90)39 (95)57 (71)38 (95)541 (71)

62 (94,95)
76 (95,87)
73 (53,95)
72 (92,97)
38 (95,97)
51 (75,95)
34 (97,92)
317 (91,75)

B 群画像枚数
収集枚数
選択枚数
216 (26)237 (50)528 (74)
212 (50)167 (60)
178 (33)
28 (25)837 (42)66 (42,49)
99 (72,60)
272 (83,58)
84 (71,56)
58 (73,43)
71 (42,50)
14 (36,72)
158 (66,30)

全画像枚数 (A 群+B 群)
収集枚数
選択枚数

288 (41)334 (60)613 (70)288 (60)
206 (67)235 (42)66 (65)
1,378 (53)128 (67,73)
175 (82,71)345 (77,62)156 (81,72)
96 (82,57)
122 (56,69)
48 (79,88)475 (82,53)

する．

て，各段階での処理の結果を説明する．

B 群収集画像の集合 B から選択された画像集合
Bsel ，および A 群未選択画像の集合 Asel から選択さするための検索エンジンとして，いずれも日本向け

キーワード に関係する Web ページの URL を取得れた画像集合 Asel は，それぞれ次のように表すことの日本語テキスト検索エンジンである Google 日本語ができる．

版，Goo，Infoseek Japan，Lycos Japan，OCN Navi，

Bsel = {bi ∈B | min  d(bi , avg(Cj ))<t}(6)

Excite Japan の 6 つの検索エンジンを用いた．その 6

Asel = {ai ∈Asel | min  d(ai , avg(Cj ))<t} (7)つのテキスト検索エンジンから，合計 2,000 件の URLを獲得し，その検索結果の URL を重複を除いて統合

ただし，d(ai , aj ) は画像 ai と aj の特徴ベクトル間した．
「ライオン 」の画像収集においては，検索キーの距離，avg(Cj ) はクラスタ Cj に属する全画像の特ワードは「ライオン 動物」とした．その結果，6 つの徴ベクトルの平均ベクトルを表す．

検索エンジンから 301 件の重複を除いて 1,699 件の

1≤j≤n

1≤j≤n

ここでは，A 群未選択画像からも B 群からと同様に画像選択を行っている．なぜなら，A 群選択のためのクラスタリングを FN 法で行い，クラスタの大きさ

URL を獲得した．すべての URL 獲得にかかった時
間は，実験時には 70 秒程度であった．

を距離の閾値で定めているために，クラスタの分布領

次に，収集プロセスの数を 120 として，獲得したURL に基づく HTML 文書データの取得，解析を行っ域のごく近傍の画像でも，大きなクラスタに入れずにた．その結果，1,979 個の HTML 文書を取得し ，全

小さなクラスタしか形成できない画像が存在すること

部で 1,364 件の JPEG 形式の画像ファイルの URL をがある．そうした画像を救うのが，A 群未選択画像か抽出した．このうち，A 群には 72 枚，B 群には 216

らの画像選択である．
以上の処理によって，ユーザが最初に入力したキー
ワードに対応する目的画像が最終結果として得られる．

5. 実

験

プ ロト タ イプ シ ステムを C および Perl で 実装

枚が分類され，合計 288 枚の画像を収集した．実行時
間は 135 秒かかった．なお，取得した HTML 文書の数が検索エンジンから取得した URL の 1,699 件を超えるのは，HTML 文書中に画像ファイルへのリンクがない場合に HTML 文書へのリンクをたど って，その HTML 文書も取得したからである．

し ，Linux 2.2.14 の動作する AT 互換機（ Athlon

収集した A 群収集画像 72 枚，B 群収集画像 216 枚

750 MHz，384 MB ）上で実験を行った．実験では画像
収集時のレスポンスが比較的よいと予想される .jp ド
メインのサイトに限定して，画像収集を行った．扱うについて，それぞれ主観的な評価によって「ライオン画像ファイルは，WWW では最も標準的な画像フォー

合率を (A 群収集画像中の正解画像の枚数)/(A 群収

マットである JPEG フォーマットの画像のみとした．

集画像の枚数) とすると，A 群収集画像の適合率は，実験は表 1 に示した 8 つのキーワード について行っ

85%となった．同様に計算して，B 群画像，収集した全画像（ A 群+B 群）の適合率はそれぞれ，26%，41%

た．以下では，「 ライオン」のキーワードの場合につい動物」に適合しているかど うか調べた結果，A 群画像

61 枚，B 群画像 57 枚が正解画像と判断された．適Vol. 42

No. SIG 10(TOD 11)

キーワード と画像特徴を利用した WWW からの画像収集システム

87となった．なお，収集画像の再現率は，(正解画像のされた画像の合計枚数が 128 枚でその適合率，再現率

枚数)/(WWW 空間中の正解画像の枚数) となり分母は最終的に 67%，73%となった．なお，解析部の実行が測定不可能なので，収集画像に対しては再現率は用

時間は全部で 70 秒程度かかり，全体での処理時間といないこととする．

しては合計 5 分弱程度になった．

解析部では，まず，収集した A 群の 72 枚の画像に参考のために，実際の処理ではすべては収集しない，

ついてカラーヒストグラムによる画像特徴量を求めて，HTML 文書から抽出した画像ファイルの URL1,364 件の指す画像を収集して，主観評価を行った結果，その互いの距離を計算し，クラスタリングの処理を行った．
その結果，メンバ数が A 群収集枚数の 5%以上☆ のクラ

うち正解画像の枚数は 138 枚で，適合率は 10%であっ

スタだけ残すと，9 クラスタ，合計 60 枚の画像が残った．1,364 枚の画像に対する収集画像，選択画像の再た．実験では，収集枚数が多いとそれだけノイズ画像

現率を (収集 (選択) 画像中の正解画像枚数)/(全画像の枚数も多くなり，収集枚数が少ない場合に比べてメンバ数の大きいノイズクラスタができる傾向があった

URL 中の正解画像枚数) として求めると，それぞれ86%，62%となった．このことから，本システムにおため，クラスタ選択の閾値として，「 A 群収集枚数のける画像収集の決定のためのキーワード 評価が有効に

☆☆
5%以上」
という相対枚数を用いた．この 60 枚の画像のうち主観的な評価による正解画像は 56 枚で，適機能していることが分かる．
表 1 に「ライオン」を含めた 8 つのキーワードに対合率を (A 群選択画像中の正解画像の枚数)/(A 群選択する実験結果を示した．獲得し解析した HTML 文書

画像の枚数)，再現率を (A 群選択画像中の正解画像のの数，A 群，B 群，全画像（ A 群+B 群）のそれぞれ枚数)/(A 群収集画像中の正解画像の枚数) とすると，の収集枚数，選択枚数が示されており，収集枚数の後適合率は 93%，再現率は 92%となった．なお，本来の括弧内はキーワード のみによる収集結果の適合率，は再現率の計算における分母は (WWW 空間中の正選択枚数の後の括弧内は画像特徴を利用した選択処理

解画像の枚数) となるべきであるが，測定不可能であ

結果の適合率と再現率をそれぞれ表している．なお，

るので，本論文中では，画像収集後の画像選択処理だ

表中では，A 群未選択画像からの再選択画像の枚数

けの評価のために (A 群収集画像 (もしく B 群収集画

は，A 群画像選択枚数の中に含めている．参考までに，像，収集画像全体) 中の正解画像の枚数) を分母とす

図 7，図 8 に「富士山」の A 群選択画像，B 群選択

る再現率を用いることとする．図 5 に A 群より選択

画像を示す．

されたライオンの画像の一部を示す．図中には上下に

表 1 中に記された 8 つのキーワード についての A

メンバ数の上位 2 つのクラスタの画像を示している．

群画像，B 群画像，全画像の適合率，再現率をそれぞ

最後に，B 群の画像および A 群未選択画像から，Aれグラフにしたものを図 9 に示す．グラフ中の 3 つ群で残った 9 つのクラスタのどれかに近い画像を選んの線は，選択された画像の適合率および再現率，キーだ結果，B 群の画像 216 枚から 66 枚の画像，A 群未

ワード のみによって収集した画像の適合率をそれぞれ選択画像 12 枚からは 2 枚が選択された．B 群選択画表している．

像 66 枚の適合率，再現率を A 群選択画像のときと同

5.1 選択条件を変化させたときの実験結果様に求めると，それぞれ 42%，49%であった．また，上記の実験と同様に「ライオン 動物」で画像収集

A 群未選択画像からの再選択によって選ばれた画像 2を行い，A 群収集画像から目的画像を選択するときの枚は 2 枚とも「ライオン」の画像であり，再選択画像

選択されるクラスタの条件であるクラスタのメンバ数

を含めて A 群選択画像の適合率，再現率を再計算するの下限値 m を変化させたときの実験結果を図 10 にと 94%，95%となった．図 6 に B 群より選択された示す．図 10 は，m を 1 から 10 まで変化させたとき

画像を示す．図中には上下に 2 つのグループに近かっの最終的に得られた目的画像の適合率，再現率を縦軸た画像が示されており，図 5 の上下のグループに対応に適合率，横軸に再現率をとって表したグラフで，mしている．

が小さいときほど再現率が高く，グラフの右の方にな以上の解析部の処理によって，A 群，B 群から選択

り，m が大きいほど再現率が低くなって，グラフの左の方になる．適合率の変化は全体的には大きくないも

実際には，(A 群収集枚数) × 0.05 枚以上．x は x を超えない最大の整数を表す．この場合は，3 枚以上ということになる．
☆☆
この 5%という値は事前に行った予備実験で平均的に良い結果が得られた値である．
☆

のの，初めは m を大きくしていくにつれ，ノイズ画像が除去されるため，適合率は上昇し ，m = 4 のときに最大になる．しかし，さらに m を大きくすると，正解画像のクラスタまでもが除去されてしまい，適合88

情報処理学会論文誌：データベース

Sep. 2001

図 5 A 群から選択された「ライオン 」の目的画像の例
Fig. 5 “Lion” images selected from group A.

図 6 B 群から選択された「ライオン 」の目的画像の例
Fig. 6 “Lion” images selected from group B.

図7
Fig. 7

図8
Fig. 8A 群から選択された「富士山」の目的画像の例“Mt. Fuji” images selected from group A.

Fig. 9B 群から選択された「富士山」の目的画像の例“Mt. Fuji” images selected from group B.

図 9 選択画像の適合率，再現率および収集画像の適合率の比較グラフ
Graphs of the precision and the recall of selected images and the precisionof collected images.

Vol. 42

No. SIG 10(TOD 11)

キーワード と画像特徴を利用した WWW からの画像収集システム

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集画像よりも上回っている．再現率はほぼ 9 割近くになっているが，これは A 群選択が基本的にノイズの除去で，A 群収集画像のうちの 8〜9 割程度の枚数を選択しているためである．また，選択画像の適合率がほとんどの場合，9 割以上にもなっているのは，キー
ワード によって A 群画像の選ぶ段階でのヒューリス
ティクスが非常に有効に働いているからである．特にファイル名は有効で，ファイル名が「 lion 」になっている画像のほとんどすべては「ライオン」の画像である．例外的に「赤ちゃん」の適合率が低いのは，ベビー
図 10 正解クラスタの条件を変化させたときの適合率と再現率
Fig. 10 The precision and the recall when changing
the condition of selecting clusters.

用品メーカのカタログに大量にヒットしてしまったか
らである．また，「富士山」では，富士山だけ 541 枚（ うち正解画像 384 枚）も A 群画像が収集され，クラスタの条件の収集枚数の 5%の値が，27 枚以上と大きくなってしまったため，多くのクラスタが除去されてしまい，選択された画像は 201 枚（ うち正解画像 185枚）だけとなってしまった．そのままであると，A 群の再現率は 48%であるが，その後の A 群未選択画像の再選択の処理によって，さらに 116 枚（ うち正解画
像 102 枚）が追加されて，再現率は 75%に上昇した．

B 群画像については，キーワード の条件を A 群より緩くしているためにキーワード のみによって収集した収集画像の適合率が 3〜6 割程度と低くなっている．
選択画像の方は，適合率が高いと再現率が低くなり，適合率が低いと再現率が高くなるという傾向が見える．
図 11 B 群選択の閾値を変化させたときの適合率と再現率
Fig. 11 The precision and the recall when changing
the threshold of selecting images from B.

適合率と再現率のバランスは，図 11 の実験結果で示したように B 群選択条件の閾値を変化させることによって調節可能である．次に，収集画像と選択画像の適合率を比較すると，8 つの例とも明らかに選択画像率は減少する傾向を示している．
次に，B 群から目的画像として選択するときの条件
である，正解クラスタとの距離の閾値 t を段階的に変の適合率の方が高くなっており，A 群のクラスタリン
グの上位グループの類似画像を選択するという手法が有効に作用している．

化させたときのグラフを図 11 に示す．なお，最初のA 群，B 群の合計である全画像については，最終的収集実験と同様，クラスタの選択の条件は m = 3 とな目的画像の再現率を 6，7 割程度に保ちながら，適した．このグラフも同様に最終的な目的画像の適合率合率がおおむね 7，8 割であり，全収集画像の適合率にと再現率を表しており，グラフの左上が t が小さいと比べると明らかに上回っている．特に，茶色いサバン

きに対応し，グラフの右下の方が t が大きいときに対ナに黄色い「ライオン」，青い空に白い「富士山」，赤応している．このことから，B 群の選択条件の閾値は，

い「りんご 」のように色が重要な要素占めている画像

最終収集結果に大きな影響を与えることが分かる．

の場合には，画像特徴量としてカラーヒストグラムを

6. 考

察

用いているために，全収集画像の適合率に比べて，全選択画像の適合率が高くなっている．一方，様々な色

本章では図 9 に基づいて実験結果の考察を行う．

の洋服を着て，光の当たり具合いによって顔の色が赤

A 群画像については「赤ちゃん」以外はクラスタリ
ングによるノイズ画像の除去後の選択画像の適合率がや黄や白に変化する「赤ちゃん」の場合は，適合率のほぼ 9 割以上になっており，いずれの実験例の適合率

特徴では十分ではない．したがって，今後は，エッジも選択画像の方がキーワード 評価によって収集した収やテクスチャなどの色以外の画像特徴も利用するよう向上の割合が小さく，カラーヒストグラムのみの画像

90

情報処理学会論文誌：データベースにすると，色のみでは十分でなかったキーワードについても選択画像の適合率の向上が望めると思われる．
以上のことから，本論文での提案手法である，ユー
ザによる処理途中での指示が不要な方法であるクラス
タリングの上位グループの選択および上位グループの類似画像の選択という手法の有効性が示せているといえる．また，最終収集枚数も固有名詞である「野茂」を除いては 100 枚以上が収集できており，あらかじめインデックスを作成することなく，わずか 5 分程度の処理で多数の画像の収集が実現できている．

7. お わ り に
本論文では ，キ ーワ ード と 画像特徴を 利用し た

WWW（ World-Wide Web ）からの自動画像収集のためのシステム Image Collector の実装，および実験結果について述べた．今回の実験結果より，テキスト
検索エンジンを利用して画像を WWW より収集し ，さらにユーザによる処理途中での指示が不要な方法であるクラスタリングの上位グループの選択およびその類似画像の選択という手法を用いた提案システムの有効性が示せたといえる．
現段階では，B 群として収集される画像の適合率が高いとはいえないので，B 群の分類基準を検討することが必要である．今後は，A 群と C 群の間に 1 つ設けている B 群をキーワード との関係の強さに応じて数段階に分けて，選択時の距離の閾値を段階的に変化させることなども検討している．また，画像特徴量についても，現在カラーヒストグラムのみの利用であり，CBIR の分野で提案されている様々な方法を今後取り入れていることが必要である．
また，現在は収集部と解析部が別々になっており，5分程度の処理時間がかかっているが，収集，解析を統合して並列化することによって，今後，処理時間の短縮を図る予定である．
謝辞 本研究の一部は，大川情報通信基金より受けた研究助成金によって行ったものである．

参 考 文 献1) http://multimedia.lycos.com/
2) http://images.altavista.com/
3) http://images.google.com/
4) Gudivada, V. and Raghavan, V.: ContentBased Image Retrieval-Systems, IEEE Comput., Vol.28, No.9, pp.18–22 (1995).
5) 串間和彦，赤間浩樹，紺谷精一，山室雅司：色や形状等の表層的特徴量に基づく画像内容検索記述，情報処理学会論文誌，Vol.40, No.SIG3(TOD

Sep. 20011), pp.171–184 (1999).
6) Kiyoki, Y., Kitagawa, T. and Hayama, T.:
A metadatabase system for semantic image
search by a mathematical model of meaning,
ACM SIGMOD Record, Vol.23, No.4, pp.34–41(1994).
7) 栗田多喜夫，加藤俊一，福田郁美，板倉あゆみ：
印象語による絵画データベースの検索，情報処理学
会論文誌，Vol.33, No.11, pp.1373–1383 (1992).
8) Weber, M., Welling, M. and Perona, P.: Towards Automatic Discovery of Object Categories, IEEE Computer Vision and Pattern
Recognition, pp.101–108 (2000).
9) Nelson, R. and Selinger, A.: Learning 3D
Recognition Models for General Objects from
Unlabeled Imagery: An Experiment in Intelligent Brute Force, International Conference on
Pattern Recognition, Vol.I, pp.1–8 (2000).
10) 柳井啓司：WWW からの高速画像収集と収集画像を用いた画像認識の試み，第 15 回人工知能学会
全国大会講演論文集，Vol.15, No.3E1-05 (2001).
11) Framkel, C., Swain, M. and Athitsos, V.: WebSeer: An Image Search Engine for the World
Wide Web, Technical Report TR-96-14, University of Chicago (1996).
12) Smith, J. and Chang, S.: Visually Searching
the Web for Content, IEEE Multimedia, Vol.4,
No.3, pp.12–20 (1997).
13) Sclaroﬀ, S., LaCascia, M., Sethi, S. and Taycher, L.: Unifying Textual and Visual Cues forContent-Based Image Retrieval on the World
Wide Web, Computer Vision and Image Understanding, Vol.75, No.1/2, pp.86–98 (1999).
14) Rowley, H., Baluja, S. and Kanade, T.: Neural
Network-Based Face Detection, IEEE Trans.
Pattern Analysis and Machine Intelligence,
Vol.20, No.1, pp.23–38 (1998).
15) Smith, J. and Chang, S.: Visual SEEk: A Fully
Automated Content-Based Image Query System, ACM International Conference on Multimedia 1996, pp.87–93 (1996).
16) Bianchi-Berthoze, B. and Kato, T.: Towards
a Comprehensive Integration of Subjective
Parameters in Database Browsing, Advanced
Database Systems for Integration of Mediaand User Environments’98, Vol.9, pp.227–232(1998).
17) Inder, N., Bianchi-Berthoze, B. and Kato, T.:
K-DIME: A Software Framework for Kansei
Filtering of Internet Material, IEEE International Conf. on Systems, Man and Cybernetics,
Vol.6, pp.241–246 (1999).
18) Rowe, N. and Frew, B.: Automatic caption
localization for photographs on World-WideVol. 42

No. SIG 10(TOD 11)

キーワード と画像特徴を利用した WWW からの画像収集システム

Web pages, Information Processing and Management, Vol.34, No.1, pp.95–107 (1998).
19) 柳井晴夫，高木廣文：多変量解析ハンドブック，
現代数学社 (1986).
20) 串間和彦，佐藤路恵，赤間浩樹，山室雅司：大量
画像の閲覧を目的とする階層的分類支援機能—
画像目録の実装と 評価，情報処理学会論文誌，
Vol.41, No.SIG3(TOD 5), pp.54–63 (2000).
21) Swain, M. and Ballard, D.: Color Indexing, International Journal of Computer Vision, Vol.7,
No.1, pp.11–32 (1991).
22) 高木幹雄，下田陽久：画像解析ハンドブック，東京大学出版会 (1991).
23) 小林光夫：絵画における色彩美の数理的分析の研究，博士論文，東京大学工学部 (2000).
24) Hafner, J., Sawhney, H., Equitz, W., Flickner,
M. and Niblack, W.: Eﬃcient Color Histogram
Indexing for Quadratic Form Distance Functions, IEEE Trans. Pattern Analysis and Ma-

91chine Intelligence, Vol.17, No.7, pp.729–736(1995).
(平成 13 年 4 月 7 日受付)
(平成 13 年 7 月 10 日採録)
（ 担当編集委員

加藤 俊一）
柳井 啓司（ 正会員）

1995 年東京大学工学部計数工学科卒業．1997 年東京大学大学院情報工学専攻修士課程修了．1997 年

10 月より電気通信大学情報工学科
助手．画像理解システム，画像デー
タベース，WWW からの知識獲得，並列処理等に興味がある．人工知能学会，ソフトウェア科学会，IEEECS の会員．