画像データの検索処理要求に応じて出力される複数の検索結果画像データを特定する検索結果画像特定手段と、前記検索結果画像特定手段により特定された前記複数の検索結果画像データの特徴量を算出する特徴量算出手段と、広告情報と複数の特徴量が関連付けられて記憶されている広告データベースを参照し、前記特徴量算出手段により算出された特徴量と合致する特徴量と関連付けられている前記広告情報を検索し、検索された広告情報を前記複数の検索結果画像データと共に表示させる広告として決定する表示広告決定手段と、前記複数の検索結果画像データの表示態様に応じて、前記表示広告決定手段により決定された広告の表示位置を決定する表示位置決定手段と、前記表示広告決定手段により決定された広告を、前記表示位置決定手段によって決定された表示位置に表示させる広告表示制御手段と、を備えることを特徴とする広告表示制御装置。請求項1に記載の広告表示制御装置であって、前記広告データベースには、前記特徴量として、広告掲載する商品、または役務に応じた特徴ベクトル空間を示す領域情報が前記広告情報毎に関連付けられており、前記特徴量算出手段は、前記複数の検索結果画像データの特徴量から平均特徴量を算出し、前記表示広告決定手段は、前記広告データベースを参照して、前記平均特徴量が含まれる特徴ベクトル空間を示す領域情報が関連付けられている前記広告情報を検索し、検索された広告情報を前記複数の検索結果画像データと共に表示させる広告として決定する、ことを特徴とする広告表示制御装置。請求項1に記載の広告表示制御装置であって、前記広告データベースには、前記特徴量として、広告主の商品、または役務に関係するキーワード情報が前記広告情報毎に関連付けられており、前記特徴量算出手段は、前記複数の検索結果画像データそれぞれに関連付けられているメタデータを集計し、前記表示広告決定手段は、前記広告データベースを参照して、前記特徴量算出手段により最も多く集計されたメタデータと一致する前記キーワード情報に関連付けられている広告情報を検索し、検索された広告情報を前記複数の検索結果画像データと共に表示させる広告として決定する、ことを特徴とする広告表示制御装置。請求項1に記載の広告表示制御装置であって、前記広告データベースには、前記特徴量として、広告主の商品、または役務に関係するキーワード情報が前記広告情報毎に関連付けられており、前記特徴量算出手段は、前記複数の検索結果画像データそれぞれに関連付けられているメタデータを集計し、前記表示広告決定手段は、前記特徴量算出手段による各メタデータの集計数に応じて、各メタデータと一致するキーワード情報を選択し、前記広告データベースを参照して、その選択されたキーワード情報と関連付けられている広告情報を検索し、検索された広告情報を前記複数の検索結果画像データと共に表示させる広告として決定する、ことを特徴とする広告表示制御装置。請求項1に記載の広告表示制御装置であって、前記画像データの検索処理要求は、ユーザが指定したキーワード情報および検索画像データの組み合わせによる類似画像検索処理要求であり、前記広告データベースには、前記特徴量として、広告主の商品、または役務に関係するキーワード情報が前記広告情報毎に関連付けられており、前記検索結果画像特定手段は、前記類似画像検索処理要求に応じた検索結果として出力される複数の検索結果画像データを特定し、前記特徴量算出手段は、前記検索結果画像データに関連付けられているキーワード情報をすべて抽出して集計すると共に、前記ユーザが指定したキーワード情報に対しては、所定の重み付けをした数値を加算し、前記表示広告決定手段は、前記特徴量算出手段による各メタデータの集計値および前記ユーザが指定したキーワード情報の所定の重み付けがなされた数値が加算されたもののうちで最大のものを、広告を選択する際のキーワード情報として決定し、前記広告データベースを参照して、その決定されたキーワード情報が関連付けられている広告情報を検索し、検索された広告情報を前記複数の検索結果画像データと共に表示させる広告として決定する、ことを特徴とする広告表示制御装置。画像データの検索処理要求に応じて出力される複数の検索結果画像データを特定する検索結果画像特定ステップと、前記検索結果画像特定ステップにより特定された前記複数の検索結果画像データの特徴量を算出する特徴量算出ステップと、広告情報と複数の特徴量が関連付けられて記憶されている広告データベースを参照し、前記特徴量算出ステップにより算出された特徴量と合致する特徴量と関連付けられている前記広告情報を検索し、検索された広告情報を前記複数の検索結果画像データと共に表示させる広告として決定する表示広告決定ステップと、前記複数の検索結果画像データの表示態様に応じて、前記表示広告決定ステップにより決定された広告の表示位置を決定する表示位置決定ステップと、前記表示広告決定ステップにより決定された広告を、前記表示位置決定ステップによって決定された表示位置に表示させる広告表示制御ステップと、を有することを特徴とする広告表示制御方法。コンピューターを、画像データの検索処理要求に応じて出力される複数の検索結果画像データを特定する検索結果画像特定手段と、前記検索結果画像特定手段により特定された前記複数の検索結果画像データの特徴量を算出する特徴量算出手段と、広告情報と複数の特徴量が関連付けられて記憶されている広告データベースを参照し、前記特徴量算出手段により算出された特徴量と合致する特徴量と関連付けられている前記広告情報を検索し、検索された広告情報を前記複数の検索結果画像データと共に表示させる広告として決定する表示広告決定手段と、前記複数の検索結果画像データの表示態様に応じて、前記表示広告決定手段により決定された広告の表示位置を決定する表示位置決定手段と、前記表示広告決定手段により決定された広告を、前記表示位置決定手段によって決定された表示位置に表示させる広告表示制御手段、として機能させるためのプログラム。特許文献1に開示される広告表示方法は、個人または共通の嗜好を持つ複数の者で所有している画像データを検索対象とし、表示広告とその広告の特徴との対応付けは1対1の関係となるように設定されている。ところで、インターネットなどで類似する画像データを検索する際には、不特定多数の者が所持している画像データが検索対象に含まれる。そのため、様々な嗜好が含まれる画像データを対象として画像検索をした場合、検索結果の画像データに表れる共通要素が必ずしも検索者の嗜好と一致するとは限らない。そのため、特許文献1に開示される広告表示方法によって、インターネットなどで類似する画像データを検索する場合には、検索者の嗜好が反映された広告が表示されるとは限らず、効果的な広告の表示を実現させることができるかは不明である。また、特許文献1に開示される広告表示方法では、広告とその広告の特徴との対応付けは1対1の関係となるように設定されているので、広告に対応付けされている1つの特徴が複数の画像データ間の共通要素として一致した場合以外に広告が表示される機会はない。つまり、上述のように検索結果画像に共通する要素が検索者の嗜好と一致しているか不明であるにもかかわらず、広告の表示機会は非常に限定されることになる。さらに、特許文献1に開示される広告表示方法によると、画像検索結果の表示領域に余裕がある場合に共通要素の値が大きいほど表示する広告を大きくするようにしているが、検索結果として表示される画像データと同一画面内に表示される広告とのそれぞれの位置関係によっては、必ずしも効果的な広告表示とならない場合がある。本発明は、上述した課題の少なくとも1つを鑑みてなされたものであり、画像検索結果として抽出された複数の画像データに基づいて効果的に広告を表示させる広告表示制御装置、広告表示制御方法、およびプログラムを提供することを目的とする。本発明の一側面としての広告表示制御装置は、画像データの検索処理要求に応じて出力される複数の検索結果画像データを特定する検索結果画像特定手段と、検索結果画像特定手段により特定された複数の検索結果画像データの特徴量を算出する特徴量算出手段と、広告情報と複数の特徴量が関連付けられて記憶されている広告データベースを参照し、特徴量算出手段により算出された特徴量と合致する特徴量と関連付けられている広告情報を検索し、検索された広告情報を複数の検索結果画像データと共に表示させる広告として決定する表示広告決定手段と、複数の検索結果画像データの表示態様に応じて、表示広告決定手段により決定された広告の表示位置を決定する表示位置決定手段と、表示広告決定手段により決定された広告を、表示位置決定手段によって決定された表示位置に表示させる広告表示制御手段とを備えるものである。広告表示制御装置を上述の構成とすることで、検索結果として抽出された複数の画像データの特徴量に対応した広告を選択し、かつ検索結果画像の表示態様を考慮した位置にその広告を表示させることができる。また、広告には複数の特徴量が関連付けられているため、それらのうちの一つの特徴量が検索結果画像データの特徴量と共通する場合には、表示させる広告として選択される可能性があり、広告主に対して新たな広告表示機会を提供することができる。また、広告データベースには、特徴量として、広告掲載する商品、または役務に応じた特徴ベクトル空間を示す領域情報が広告情報毎に関連付けられており、特徴量算出手段は、複数の検索結果画像データの特徴量から平均特徴量を算出し、表示広告決定手段は、広告データベースを参照して、平均特徴量が含まれる特徴ベクトル空間を示す領域情報が関連付けられている広告情報を検索し、検索された広告情報を複数の検索結果画像データと共に表示させる広告として決定することが好ましい。広告表示制御装置を上述の構成とすることで、検索結果画像データから得られる複数の特徴量を平均化させた値が含まれる特徴ベクトル空間に関連付けられている広告が選択されるため、視覚的に共通する要素を有する商品または役務の広告を表示させることが可能となる。これにより、たとえば、検索結果画像データのカラーヒストグラム、テクスチャー、形状、エッジ特徴などの視覚的な特徴が共通する商品または役務が写っている画像データによる広告が検索画像結果と共に表示された場合、ユーザ自身がその視覚的な特徴を特に意識していなくても、表示広告に対して自然と視線が誘導されやすくなり、より効果的な広告表示を実現させることができる。また、広告データベースには、特徴量として、広告主の商品、または役務に関係するキーワード情報が広告情報毎に関連付けられており、特徴量算出手段は、複数の検索結果画像データそれぞれに関連付けられているメタデータを集計し、表示広告決定手段は、広告データベースを参照して、特徴量算出手段により最も多く集計されたメタデータと一致するキーワード情報に関連付けられている広告情報を検索し、検索された広告情報を複数の検索結果画像データと共に表示させる広告として決定することが好ましい。広告表示制御装置を上述の構成とすることで、複数の検索結果画像データから得られたメタデータを集計して、最も出現回数の多いメタデータと一致するキーワードに関連付けられた広告が表示されるので、複数の検索結果画像データに最も関連すると推測されるキーワードと共通する商品または役務の広告を表示させることが可能となる。また、広告データベースには、特徴量として、広告主の商品、または役務に関係するキーワード情報が広告情報毎に関連付けられており、特徴量算出手段は、複数の検索結果画像データそれぞれに関連付けられているメタデータを集計し、表示広告決定手段は、特徴量算出手段による各メタデータの集計数に応じて、各メタデータと一致するキーワード情報を選択し、広告データベースを参照して、その選択されたキーワード情報と関連付けられている広告情報を検索し、検索された広告情報を複数の検索結果画像データと共に表示させる広告として決定することが好ましい。広告表示制御装置を上述の構成とすることで、複数の検索結果画像データから得られるメタデータを集計して、メタデータの集計数に応じたキーワードに関連付けられた広告を表示させるので、メタデータの集計数に応じたキーワードが適宜選択されて、その選択されたキーワードと関係があると推測される商品または役務の広告を表示させることが可能となる。また、前記画像データの検索処理要求は、ユーザが指定したキーワード情報および検索画像データの組み合わせによる類似画像検索処理要求であり、広告データベースには、特徴量として、広告主の商品、または役務に関係するキーワード情報が広告情報毎に関連付けられており、検索結果画像特定手段は、類似画像検索処理要求に応じた検索結果として出力される複数の検索結果画像データを特定し、特徴量算出手段は、検索結果画像データに関連付けられているキーワード情報をすべて抽出して集計すると共に、ユーザが指定したキーワード情報に対しては、所定の重み付けをした数値を加算し、表示広告決定手段は、特徴量算出手段による各メタデータの集計値およびユーザが指定したキーワード情報の所定の重み付けがなされた数値が加算されたもののうちで最大のものを、広告を選択する際のキーワード情報として決定し、広告データベースを参照して、その決定されたキーワード情報が関連付けられている広告情報を検索し、検索された広告情報を複数の検索結果画像データと共に表示させる広告として決定することが好ましい。広告表示制御装置を上述の構成とすることで、検索条件としてユーザにより設定された検索キーワードについても所定の重み付けがなされ、表示広告を選択する際の判断材料として用いられるため、ユーザの興味がある商品または役務の広告がより選択されて表示されやすくなるという効果がある。また、本発明は、広告表示制御装置のみならず、広告表示制御装置を構成する各手段が実行する各工程を有する広告表示制御方法においても実現することができる。さらに、広告表示制御装置を構成する各手段に相当する機能をコンピューターに実行させるプログラムにおいても本発明を実現することができる。そのため、本発明の一側面である広告表示制御方法、プログラムについても、上述した広告表示制御装置と同様の効果を奏することができる。以下、本発明に係る広告表示制御装置、広告表示制御方法およびプログラムについて、図面を参照しつつ、各実施の形態に基づいて説明する。なお、本発明に係る広告表示制御方法については広告表示制御装置の動作を例として説明し、本発明に係るプログラムについては、広告表示制御装置にインストールされているプログラムを例として説明する。第1実施形態図1は、本発明の第1実施形態に係るサーバー1とクライアント端末2の概略構成を示す説明図である。サーバー1と、クライアント端末2とはネットワーク3を介して双方向通信可能に接続されている。ネットワーク3は、インターネット、イントラネット、WANWideAreaNetwork、LANLocalAreaNetworkなどのいずれであってもよい。サーバー1は、ネットワーク3を介して接続されたコンピューター上に存在する数多くの画像データを格納し、クライアント端末2からの検索要求に応じて類似の画像データの検索を実行すると共に、検索結果として抽出された画像データと、その画像データに適した広告データを選択して送信する、広告表示制御装置の一例である。なお、本実施の形態のサーバー1では、画像検索処理機能と広告マッチング処理機能すべてを有する装置としているが、画像検索処理機能については、別のコンピューターにより実現するようにしてもよい。サーバー1の構成図2は、図1に示すサーバー1の内部構成の機能を機能ブロック図にて模式的に示す説明図である。図2に示すように、サーバー1は、互いに通信可能に接続されている中央処理装置CPU11、メモリー12、記憶装置13、および入出力インターフェース14を備えている。CPU11は、メモリー12に格納されているOS不図示、各種プログラム、モジュールを実行する。メモリー12は、CPU11によって実行されるプログラム、モジュールを不揮発的に記憶すると共に、CPU11による処理実行時にプログラム、モジュールが展開される揮発的な作業領域を有する。なお、メモリー12としては、たとえば、プログラムなどを不揮発的に記憶するリードオンリメモリー、プログラム実行時における揮発的な作業領域を提供するランダムアクセスメモリーといった半導体記憶装置が用いられ得る。記憶装置13は、たとえば、ハードディスクドライブ、フラッシュメモリードライブといった1または複数の大容量記憶装置によって構成されている。記憶装置13には、画像データベース13Aと広告データベース13Bとが構築されている。画像データベース13Aは、画像データの検索に要する時間を短縮させるために、画像インデックスがクラスタリングにより構築されており、複数の画像データ、所属クラスタ、各画像データの複数の特徴量が関連付けられて構成されている。ここで、画像データの複数の特徴量とは、たとえば、画像データの平均輝度、最小輝度、最高輝度、色相、画像データに含まれるオブジェクト商品、図形、動物、人物の顔などのサイズ、位置といった複数種類の値から構成される。なお、これらの特徴量は、当業者にとって周知の方法で取得することが可能であるから説明を省略する。図3は、図2に示す画像データベース13Aに記憶されている情報の一例を示す図である。図3に示すように、画像データ毎に所属する所属クラスタおよび、画像特徴量が記憶されている。なお、図示していないが、各クラスタには各画像データの画像特徴量の代表値たとえば、各画像データの特徴量の平均値が関連付けられており、画像検索の際に、まず代表値の単位で画像検索が行われ、その後に類似する代表値に属する各画像データとの比較が行われるようになっている。図4は、図2に示す画像データベース13A内に生成されるクラスタの概念を説明する図である。図4に示す例では、正規化された画像特徴量に基づいて画像データに顔が含まれるか否かによって画像データが分類される。顔を含むクラスタについては、顔の大きさを示す正規化された特徴量が所定値以上図4では顔サイズ大であるか所定値未満図4では顔サイズ小であるかに基づいてさらに分類される。顔サイズ大のクラスタについては、顔が子供の顔であるか大人の顔であるか図4では年齢を、たとえば、顔の器官位置に関する特徴量に基づいてさらに分類される。顔サイズ小のクラスタについては、風景シーンであるか否かを、青または緑の色相を示す正規化された特徴量が所定値以上であるかに基づいてさらに分類される。そして、風景シーンのクラスタについては、色相が青を示すか否かに基づきさらに分類され、色相が青でないクラスタについては色相が緑を示すか否かに基づきさらに分類される。顔を含まないクラスタについては、風景であるか否かに基づいて分類され、風景シーンでないクラスタについては、彩度が所定値以上彩度大であるか所定値未満彩度小であるかに基づいてさらに分類される。なお、図4に示すクラスタの構成及び分類はあくまでも一例であり、これに限定されるものではなく、複数のクラスタを構成したり、図4とは異なる分類としてもよい。クラスタリングは、画像データベース13Aに対して画像インデックスを作成する最初のタイミングにて、あるいは、画像データベース13Aに所定量の新規な画像データが追加されたタイミングにてサーバー1によって実行される。なお、クラスタリングの手法としては、上述したような階層型クラスタリング手法の他、K-平均法、自己組織化マップSOMなどの非階層型クラスタリング手法なども知られているが、それらのいずれを採用してもよい。広告データベース13Bには、広告データ、広告データの複数の特徴量が関連付けられて構築されている。ここで、広告データの複数の特徴量とは上述した画像データベース13Aと同様に、たとえば、広告の商品、役務を示す画像データの平均輝度、最小輝度、最高輝度、色相、画像データに含まれるオブジェクト商品、図形、動物、人物の顔などのサイズ、位置といった複数種類の値のほか、広告の商品、役務に関連するキーワード情報などから構成される。なお、広告データの複数の特徴量は、広告の表示条件になるため、必ずしも広告の商品、役務を示す画像データの特徴量から導き出されるものではなくてもよく、広告主が指定、設定した値、もしくはキーワードなどとしてもよい。図5は、図2に示す広告データベース13Bに記憶されている情報の一例を示す図である。図5に示すように、広告データ毎に、複数の特徴量として、ベクトル空間特徴量、キーワード1、キーワード2が関連付けられている。ベクトル空間特徴量は、たとえば、広告の商品、役務を示す画像データに含まれるオブジェクトを抽出して、オブジェクトの画像特徴量を導出したものである。たとえば、オブジェクト中の色や明るさの分布状態、輪郭線の方向、平均色や平均明度、色相や明度等のヒストグラムなどを数値で示したものであり、1つのオブジェクトに対して複数の数値の組合せベクトルで表現したものである。キーワード1は、たとえば、広告の商品、役務を示す画像データに含まれるオブジェクトの名称、または画像データに関連付けられているタグ情報として含まれている文字情報などが格納されている。キーワード2は、たとえば、広告の商品、役務を取り扱っている具体的な店名情報などが格納されている。なお、図5に示す例では、広告データは画像データのみ表示しているが、テキストデータ文字情報であっても構わない。記憶装置13は、複数の画像データおよび広告データのみを格納するデータ格納部として機能してもよい。この場合には、記憶装置13に格納されている各画像データの特徴量、各広告データの特徴量はメモリー12に格納される。さらに、本実施の形態では、記憶装置13が画像データ、広告データおよびそれらの特徴量を単に格納するデータベースを例として説明しているが、記憶装置13に検索処理機能と、広告マッチング処理機能を備える制御部を備えさせて、外部からの検索処理要求に応じて検索結果の画像データと共に広告データを出力する独立型のデータベースシステムとしてもよい。この場合には、サーバー1の外部にデータベースシステムが配置され、入出力インターフェース14を介して両者の間で検索要求および検索結果の送受信が実行される。いずれの場合にも、データベース検索用のプログラムはメモリー12に格納され、CPU11によって実行される。入出力インターフェース14は、外部装置、たとえば、クライアント端末2との間で、周知の通信プロトコルに従って検索要求の受信および検索結果の送信を実行する。なお、図示しないが、入出力インターフェース14は、キーボードなどの操作部としての機能、ディスプレイなどの表示部としての機能を有するものであってもよい。図6は、図1に示すサーバー1が備えるメモリー12に格納されている各種プログラム、モジュールを示す説明図である。図6に示すように、メモリー12には画像検索プログラムSP2と、広告マッチングプログラムSP3とが格納されている。画像検索プログラムSP2は、記憶装置13から画像データを検索するプログラムであり、検索画像データ取得モジュールSM21、画像検索モジュールSM22を備えている。検索画像データ取得モジュールSM21は、クライアント端末2からネットワーク3を介して送信されてきた、検索条件として設定されている検索画像データを取得するモジュールである。画像検索モジュールSM22は、検索画像データ取得モジュールSM21により取得した検索画像データを用いて、画像データベース13Aから検索画像データに類似または一致する画像データを検索するモジュールである。図7は、図6に示す広告検索モジュールSM22の詳細を示す説明図である。図7に示すように、画像検索モジュールSM22は、サブモジュールとして検索画像特徴量取得モジュールSM23、類似度算出モジュールSM24をさらに備えている。検索画像特徴量取得モジュールSM23は、検索画像データ取得モジュールSM21により取得した検索画像データの特徴量を取得するモジュールである。類似度算出モジュールSM24は、検索画像特徴量取得モジュールSM23が取得した検索画像データの特徴量と、画像データベース13Aに格納されている各クラスタの代表値および各クラスタに属する画像データの画像特徴量とを用いて検索画像データと検索対象となる画像データつまり、記憶装置13に格納されている画像データとの類似度を算出するモジュールである。広告マッチングプログラムSP3は、画像検索プログラムSP2の画像検索結果に応じて表示させる広告データを決定するプログラムであり、広告取得モジュールSM31、広告検索モジュールSM32、表示位置制御モジュールSM33を備えている。広告取得モジュールSM31は、広告主から取得した広告用のデータ画像データ、テキストデータを取得するために実行されるモジュールである。なお、広告主から取得した広告用のデータは、ネットワーク3を介して接続される不図示のコンピューターから受信して取得するようにしてもよいし、外部記憶媒体をサーバー1に接続して取得するようにしてもよい。広告検索モジュールSM32は、広告として表示させる広告データを検索して、決定するモジュールであり、サブモジュールとして、検索結果画像特定モジュールSM34、検索結果画像特徴量算出モジュールSM35、広告特徴量取得モジュールSM36、適合度算出モジュールSM37をさらに備えている。検索結果画像特定モジュールSM34は、画像検索プログラムSP2によって検索結果として出力される1または複数の画像データを特定するモジュールである。なお、検索結果画像特定モジュールSM34は、請求項の検索結果画像特定手段の一例である。検索結果画像特徴量算出モジュールSM35は、検索結果画像特定モジュールSM34により特定された画像データの特徴量を用いて広告データとマッチングさせる際の特徴量を算出するモジュールである。なお、検索結果画像特徴量算出モジュールSM35は、請求項の特徴量算出手段の一例である。広告データ特徴量取得モジュールSM36は、広告データベース13Bに格納された広告データの複数の特徴量を取得するモジュールである。適合度算出モジュールSM37は、検索結果画像特徴量算出モジュールSM34により算出された特徴量と、広告データ特徴量取得モジュールSM35によって取得した広告データの特徴量とを用いて検索画像データと広告データとの適合度を算出して表示させる広告を決定するモジュールである。なお、適合度算出モジュールSM37は、請求項の表示広告決定手段の一例である。表示位置制御モジュールSM33は、画像検索プログラムSP2によって検索された画像検索結果に対して、適合度算出モジュールSM37によって決定された広告の表示位置を制御して決定するモジュールである。なお、表示位置制御モジュールSM33は、請求項の広告表示制御手段の一例である。クライアント端末2の構成図8は、図1に示すクライアント端末2の内部構成を機能ブロック図にて模式的に示す説明図である。クライアント端末2は、互いに通信可能に接続されている中央処理装置CPU21、メモリー22、記憶装置23、および入出力インターフェース24を備えている。CPU21は、メモリー21に格納されているOS不図示、各種プログラム、モジュールを実行する。メモリー21は、CPU21によって実行されるプログラム、モジュールを不揮発的に記憶すると共に、CPU21による処理実行時にプログラム、モジュールが展開される揮発的な作業領域を有する。なお、メモリー21としては、たとえば、プログラムなどを不揮発的に記憶するリードオンリメモリー、プログラム実行時における揮発的な作業領域を提供するランダムアクセスメモリーといった半導体記憶装置が用いられ得る。記憶装置23は、たとえば、ハードディスクドライブ、フラッシュメモリードライブといった1または複数の大容量記憶装置によって構成されている。記憶装置13には、ユーザが検索条件として設定する画像データが記憶されている。入出力インターフェース24は、外部装置、たとえば、サーバー1との間で、周知の通信プロトコルに従って検索要求の送信、検索結果の受信を実行する機能を有する。また、図示しないが、入出力インターフェース24は、サーバー1に対してユーザが画像検索指示を入力するための操作部としての機能を有し、たとえば、ボタン、ホイールによって実現され得る。また、入出力インターフェース24には、表示部としての機能を有し、ユーザに対して検索した画像データおよび広告データに基づく画像の表示、ユーザに対する各種情報の表示を行う。図9は、図1に示すクライアント端末2が備えるメモリー22に格納されている各種プログラム、モジュールを示す説明図である。メモリー21は、画像検索要求プログラムCP1と、WebブラウザプログラムCP2とを備える。画像検索要求プログラムCP1は、サーバー1に対して画像検索処理を要求するためのプログラムであり、画像データ特定モジュールCM11、検索要求モジュールCM12、検索結果取得モジュールCM13を備えている。画像データ特定モジュールCM11は、検索対象となる画像データを特定するモジュールである。検索要求モジュールCM12は、画像データ特定モジュールCM11により特定された画像データと検索要求をサーバー1に対して送信するモジュールである。検索結果取得モジュールCM13は、サーバー1から検索結果として一または複数の画像データと広告データを取得するモジュールである。WebブラウザプログラムCP2は、検索結果取得モジュールCM13が取得したデータを用いて表示部に検索結果を表示させるプログラムである。画像検索処理図10は、図1に示すクライアント端末2およびサーバー1間において実行される画像検索処理を示すフローチャートである。クライアント端末2のCPU21は、ユーザによって特定された画像検索画像が選択されるとSTART、その検索画像に対応する検索画像データを特定するステップS10。検索画像データは、たとえば、記憶装置13に格納されている画像データDであり、ユーザによって不図示の操作部を介して選択される。CPU21は、検索処理要求検索クエリーとして、検索画像データをサーバー1に送信するステップS11。具体的には、入出力インターフェース24、ネットワーク3を介してサーバー1に送信される。サーバー1のCPU11は、ステップS11の検索画像データに基づく画像検索処理要求をクライアント端末2から受信すると、画像データ取得モジュールSM21を実行して、検索画像データを取得するステップS12。具体的には、入出力インターフェース14を介して検索画像データがサーバー1内に取り込まれ、メモリー12に格納される。CPU11は、ステップS12で検索画像データを取得すると、検索画像特徴量取得モジュールSM23を実行して、検索画像データの複数の特徴量を取得するステップS13。CPU11は、ステップS13が完了すると、類似度算出モジュールSM24を実行して、画像データベース13Aから検索画像データに類似一致する複数のクラスタを検索し、類似一致するクラスタが検索されると、検索によって得られたクラスタに属する複数の画像データから、検索画像データに一致または類似する画像データを検索するステップS14。具体的には、取得した検索画像データの各特徴量の値と、各クラスタに対応付けられている属性各特徴量の代表値とを用いて類似度が算出される。類似度は、たとえば、ユークリッド距離、マハラノビス距離といった距離算出方法によって算出された、検索画像データの特徴量と、各クラスタに対応付けられている代表値との間の距離、すなわち、検索画像データの特徴量と各クラスタの代表値によって表される多元ベクトル間の距離を用いて判断され、得られた距離が短いほど類似していると判断される。そして、類似していると判断されたクラスタに属する各画像データの各特徴量と検索画像データの各特徴量とを用いて、上述の類似度を再度算出することによって行われる。なお、複数の画像データの選択方法としては、閾値としての距離を予め決めておいて、その閾値に含まれる画像データを選択する、あるいは、選択画像データ数を予め設定しておき、類似である画像データの上位から順番に選択画像データ数までを選択するようにしてもよい。なお、これら類似度を算出するための各距離の算出手法および内積の演算式は当業者にとって周知であるから説明を省略する。CPU11は、ステップS14で類似一致する画像データの検索が完了すると、広告マッチングプログラムSP3を実行して、広告マッチング処理および、表示制御処理を実行するステップS15。なお、広告マッチング処理、表示制御処理の詳細は後述する。CPU11は、ステップS14およびステップS15において検索した複数の画像データおよび広告データを、検索要求の送信元であるクライアント端末2に対して送信するステップS16。クライアント端末2のCPU21は、ステップS16の送信によって複数の画像データおよび広告データを受信すると、検索結果取得モジュールCM13を実行して、メモリー21に格納するステップS17。CPU21は、ステップS17を完了すると、WebブラウザプログラムCP2を実行して、メモリー21に格納されている画像データを表示部に表示させてステップS18、画像検索処理を終了するEND。広告マッチング処理および表示位置制御処理図11は、図10のステップS16に示す広告マッチング処理および表示位置制御処理の詳細を示すフローチャートである。CPU11は、図10のステップS14が完了すると、特徴量取得モジュールSM12を実行して、検索画像データと類似する画像データとして選択された検索結果画像データの複数の特徴量をそれぞれ取得するステップS21。本実施の形態において用いられる特徴量は、たとえば、画像データの輝度または画像データの一部の領域における輝度のヒストグラム、テクスチャー、オブジェクトの有無、オブジェクトの大きさ、色相などであり、複数の特徴量が用いられる。輝度のヒストグラムからは、平均輝度値、最高輝度値、最小輝度値が取得され、色相としては、画像データにおけるR、G、B各成分の平均値、または、画像データを構成する全画素数に占める所定値以上のR、G、B成分画素数の割合が取得される。輝度のヒストグラム、色相、テクスチャーを特徴量として取得する方法は当業者にとって周知の方法であるから説明を省略する。また、オブジェクトの有無、すなわちオブジェクト検出、およびオブジェクトの大きさの検出は、たとえば、モデル形状を用いたパターンマッチング法、オブジェクト特有の色の色相領域を特定する方法、オブジェクトの特徴を検出する方法がそれぞれ単独または組み合わせて用いられ得る。CPU11は、検索結果として出力される全ての画像データから特徴量を取得するまでステップS22:No、ステップS21を繰り返し実行する。CPU11は、全ての画像データに対する特徴量の取得が終了するとステップS22:Yes、各画像データの各特徴量の平均値を求めるステップS23。CPU11は、検索結果として出力される全ての画像データから各特徴量の平均値を求めるまでステップS24:No、ステップS23を繰り返し実行する。CPU11は、検索結果として出力される全ての画像データから各特徴量の平均値の算出が終了するとステップS24:Yes、画像データの平均値と広告データの特徴量とのマッチング処理を行うステップS25。なお、マッチングして選択する広告データの数は、類似画像の検索結果画面の表示態様に応じて適合度の高い順番で決定すればよい。ステップS25のマッチング処理は、上述した画像検索処理の一部と同様に行うことができる。具体的には、取得した検索結果画像データから算出された各特徴量の平均値と、広告データの各特徴量の値とを用いてマッチング処理を行う。マッチング処理は、たとえば、ユークリッド距離、マハラノビス距離といった距離算出方法によって算出された、検索画像データの各特徴量の平均値と、広告データの各特徴量の値との間の距離、すなわち、検索画像データの特徴量と広告データの各特徴量の値によって表される多元ベクトル間の距離を用いて判断され、得られた距離が短いほど表示広告として適合していると判断される。あるいは、検索画像データの各特徴量の平均値および広告データの各特徴量の値をウェーブレット変換などにより周波数分解して抽出された多元ベクトルとし、これらの多元ベクトルの内積を求めて判断するようにしてもよい。この場合には、内積の値が1に近いほど検索結果画像データに対する表示広告として適合していると判断することができる。なお、これら適合度を算出するための各距離の算出手法および内積の演算式は当業者にとって周知であるから説明を省略する。CPU11は、ステップS25において検索結果画像に適合した広告データを決定すると、検索結果画像の表示位置に応じて、広告データの表示位置の制御を行って表示位置を決定するステップS26。なお、表示位置制御がなされた表示例については後述する。CPU11は、図11のステップS26が完了すると、図10のステップS16の処理へ移行する。図12は、図11に示すマッチング処理を概念的に示す説明図である。図12に示す例では、検索画像データとしてりんごの画像データが設定されている。そして、上述した図10および図11画像検索処理に基づいて複数の類似画像データが抽出されると、これらの特徴量をウェーブレット変換などにより周波数分解を行い、ベクトル空間上にそれぞれの特徴量を表す。なお、図12に示す例では2つの特徴量仮に特徴量Aおよび特徴量Bとするで模式的に示しているが、正確には2次元以上で行われる。そして、これらのすべての特徴ベクトルの平均値を求め、広告データベース13Bから適合する広告データを検索する。その結果、広告表示領域に適合した広告データが選択されて表示される。図13~図15は、図10に示す処理によって表示される広告表示の一例を示す図である。図13に示すように、特定の広告表示領域100には、3つの広告広告C1、広告C2、広告C3が表示されている。これは、検索結果画像データの平均特徴量から適合度の高いと判断された複数の広告が、適合度の高い順番で上から順番に所定数図13の場合は3つ表示させるという表示制御を行っている。また、図14に示すような表示制御を行うようにしてもよい。たとえば、検索結果画像データが表示されている各行において、同数の類似する画像データが表示されているような場合がある。図14において領域Aと領域Bには、りんごの画像といちごの画像が同数表示されている。このような場合、左側に表示されている画像の方が右側に表示されている画像よりは検索画像との類似度が高いので、左側に表示されている画像データの特徴量と適合する広告を、同様の高さに表示させる。これにより、検索画像データと類似度が高い画像に対応した広告が同様の高さに表示されることになるので、検索を行ったユーザの嗜好に合致した広告が表示される可能性がより高くなる。また、図15に示すような表示制御を行うようにしてもよい。すなわち、表示広告と関連性がある検索結果画像データを点線図15では点線a、点線b、点線cで囲み、それらに関係する広告が特定の広告表示領域100に表示されていることを強調するようにしてもよい。その場合、検索結果画像データを囲んでいる各点線の色とその点線で囲まれた検索結果画像に関連する各広告表示の文字の色を同じ色とするようにしてもよい。また、図示しないが、広告表示が画像で表示される場合にはその画像を同じ色の線で画像自体を囲むようにしてもよい。以上、図13~図15に示したような広告の表示位置制御方法は、検索結果画像を表示させる際にJava登録商標scriptなどにより表示位置または表示態様を変更させたWebページを作成することで実現可能である。なお、図13~図15に示した広告はテキスト情報のみであったが、広告する商品、または役務を示す画像が表示されるものであってもよい。第1実施形態の効果以上のように、第1実施形態におけるサーバー1のCPU11は、画像データの検索処理要求に応じて出力される複数の検索結果画像データを特定し、特定された複数の検索結果画像データの特徴量を算出し、広告データベース13Bを参照して、算出された特徴量と合致する特徴量と関連付けられている広告情報を検索し、検索された広告情報を複数の検索結果画像データと共に表示させる広告として決定し、複数の検索結果画像データの表示態様に応じて、広告の表示位置を決定している。そのため、検索結果として抽出された複数の画像データの特徴量に対応した広告を選択し、かつ検索結果画像の表示態様を考慮した位置にその広告を表示させることができる。また、広告には複数の特徴量が関連付けられているため、それらのうちの一つの特徴量が検索結果画像データの特徴量と共通する場合には、表示させる広告として選択される可能性があり、広告主に対して新たな広告表示機会を提供することができる。特に、サーバー1の広告データベース13Bには、特徴量として、広告掲載する商品、または役務に応じた特徴ベクトル空間を示す領域情報が広告情報毎に関連付けられている。そして、サーバー1の検索結果画像特徴量算出モジュールSM35が、複数の検索結果画像データの特徴量から平均特徴量を算出し、広告検索モジュールSM32が、平均特徴量が含まれる特徴ベクトル空間を示す領域情報が関連付けられている広告情報を、複数の検索結果画像データと共に表示させる広告として決定している。そのため、複数の検索結果画像データから得られる特徴量を平均化させ、その平均化させた特徴量が含まれる特徴ベクトル空間を示す領域情報に関連付けられている広告を表示させることができるので、検索結果として表示する複数の画像データに適合した広告を表示させることが可能となる。第2実施形態上述した第1実施形態では、検索結果として抽出された画像データの特徴量を平均化させて広告マッチング処理を行ったが、第2実施形態では、画像データの特徴量としてメタデータを集計し、最も多いメタデータと一致する広告を選択する。なお、ここでいうメタデータとは、たとえばEXIFExchangeableImageFileFormat形式の画像データの場合に画像データに含まれているタグ情報などである。第2実施形態の各装置の構成は、第1実施形態の各装置の構成と同様であるため図示は省略するが、画像データと画像データに含まれているメタデータとの関連付けが画像データベースにおいてなされていると共に、広告データとその広告に掲載する商品、役務に関連するキーワード情報商品の色、形を表す文字情報などとの関連付けが広告データベースにおいて少なくともなされている。すなわち、第2実施形態における画像データベースには、画像データの特徴量として、画像データのメタデータが画像データ毎に1または複数関連付けられており、広告データベースには、広告の特徴量として、広告主の商品、または役務に関係するキーワード情報が広告情報毎に1または複数関連付けられている。図16は、本発明の第2実施形態における広告マッチング処理を示すフローチャートである。図16に示す広告マッチング処理は、第1実施形態の広告マッチング処理図11と同様であるが、次の点で異なる。すなわち、図11のステップS21に相当する処理では、第2実施形態における検索結果画像特徴量算出モジュールが、画像データの特徴量としてメタデータを取得しステップS31、図11のステップS22に相当する処理では全画像データからメタデータの取得が完了したか否かを判定しステップS32、図11のステップS23およびステップS24に相当する処理では取得したメタデータから最も多く集計されたメタデータを特定しているステップS33。そして、図11のステップS25に相当する処理では、第2実施形態における広告検索モジュールが、ステップS33で最も多く集計されたメタデータと一致するキーワード情報と関連付けられている広告データを特定しステップS34、図11のステップS26に相当する表示位置の制御処理を行うステップS35。図17は、本発明の第2実施形態における画像検索における広告表示を概念的に説明した図である。図17に示す例では、検索画像データとしてりんごの画像データが設定されている。そして、上述した画像検索処理に基づいて複数の類似画像データが抽出されると、これらの各画像に関連付けられているタグ情報を集計し、最も多く集計されたタグ情報をキーワード情報として設定して、広告データベースを参照して、適合する広告を表示させている。図17に示す例ではTシャツというタグが最も多かったため、Tシャツに関連する広告データが選択されて表示される。このように、第2実施形態の検索結果画像特徴量算出モジュールは、複数の検索結果画像データそれぞれに関連付けられているメタデータを集計し、第2実施形態における広告検索モジュールは、検索結果画像特徴量算出モジュールにより最も多く集計されたメタデータと一致するキーワード情報が関連付けられている広告情報を複数の検索結果画像データと共に表示させる広告として決定するようにしているため、複数の検索結果画像データに最も多く現れるキーワードに対応する広告を表示させることが可能となる。第3実施形態上述した第2実施形態では、画像データのメタデータを集計し、最も多いメタデータと一致する広告を選択する処理を行ったが、第3実施形態では、メタデータの集計数に応じて広告マッチング処理を行う。なお、第3実施形態の各装置の構成は、第1実施形態および第2実施形態の各装置の構成と同様であり、第3実施形態における画像データベースおよび広告データベースのデータの持ち方は、第2実施形態における画像データベースおよび広告データベースと同様であるため、図示は省略する。図18は、本発明の第3実施形態における広告マッチング処理を示すフローチャートである。図17に示す処理は、第2実施形態に示す広告マッチング処理図16と同様であるが、次の点で異なる。すなわち、図16のステップS32に相当する処理では、第3実施形態における検索結果画像特徴量算出モジュールが、取得したメタデータの集計数に応じてメタデータを選択しているステップS43。そして、図16のステップS34に相当する処理では、第3実施形態における広告検索モジュールが、ステップS43で選択したメタデータと一致するキーワード情報と関連付けられている広告情報を特定しているステップS44。このように、第3実施形態における検索結果画像特徴量算出モジュールが、複数の検索結果画像データそれぞれに関連付けられているメタデータを集計し、広告検索モジュールが、第3実施形態における検索結果画像特徴量算出モジュールによる各メタデータの集計数に応じたキーワード情報と関連付けられている広告情報を選択し、複数の検索結果画像データと共に表示させる広告として決定するようにしている。なお、各メタデータの集計数に応じたとは、たとえば、集計数の上位2つのキーワード情報を選択するものであったり、2以上の集計値であるキーワード情報はすべて選択するなどの、集計数に応じた自由な設定が可能であることを意図している。そのため、複数の検索結果画像データから得られるキーワードの頻出数に応じた広告を表示させることが可能となる。第4実施形態上述した第1~第3実施形態における画像検索処理要求は画像データを検索条件として指定することを前提としていたが、第4実施形態では、ユーザが指定したキーワード情報および検索画像データの2つの組み合わせにより類似画像検索処理を行う。なお、第4実施形態における各装置の構成、画像データベースおよび広告データベース内のデータの持ち方は、第3実施形態と同様であるため図示は省略する。図19は、本発明の第4実施形態における画像検索処理を示すフローチャートである。図18に示す処理は、第1実施形態に示す画像検索処理図9と同様であるが、次の点で異なる。すなわち、図10のステップS10に相当する処理において、ユーザによって特定された検索画像に対応する検索画像データと検索キーワード情報が特定されステップS50、ステップS11に相当する処理において索処理要求検索クエリーとして、検索画像データと検索キーワード情報がサーバー1に送信されるステップS51。サーバー1のCPU11は、図10のステップS12に相当する処理において、ステップS51の検索画像データおよび検索キーワード情報に基づく画像検索処理要求をクライアント端末2から受信すると、第4実施形態における画像データ取得モジュールを実行して、検索画像データおよび検索キーワード情報を取得するステップS52。具体的には、入出力インターフェース14を介して検索画像データおよび検索キーワード情報がサーバー1内に取り込まれ、メモリー12に格納される。CPU11は、図10のステップS13に相当する処理において、ステップS52で検索画像データおよび検索キーワード情報を取得すると、第4実施形態における検索画像特徴量取得モジュールを実行して、検索画像データの複数の特徴量を取得するステップS53。CPU11は、図10のステップS14に相当する処理において、ステップS53が完了すると、第4実施形態における類似度算出モジュールを実行して、画像データベース13Aから検索画像データおよび検索キーワード情報の組み合わせに類似一致する複数のクラスタと、検索によって得られたクラスタに属する複数の画像データから検索画像データおよび検索キーワードに一致または類似する画像データを検索するステップS54。なお、類似または一致の判断は、検索画像データの各特徴量と各クラスタに属する各画像データの各特徴量との類似度に加えて、キーワードの一致、不一致について判断される。なお、キーワードは、類似度の補助的な役割であり、基本的に、類似度の数値が高いほど類似一致していると判断し、仮に同一の類似度である複数の画像データが抽出された場合に、キーワードの有無などで類似度の順位を決定する。CPU11は、図10のステップS16に相当するステップにおいて、ステップS55で画像データの検索が完了すると、第4実施形態における広告マッチングプログラムを実行して、広告マッチング処理、表示位置制御処理を行うステップS55。なお、図10のステップS16~S18に相当する処理としてステップS56~S58の処理が行われるが、同様であるため、説明を省略する。図20は、図19に示すステップS56に示す広告マッチング処理の詳細を示すフローチャートである。図19に示す処理は、第3実施形態に示す広告マッチング処理図17と同様であるが、次の点で異なる。すなわち、図17のステップS42に相当する処理では、第4実施形態における検索結果画像特徴量算出モジュールが、取得したメタデータの集計数と、検索キーワード情報に所定の重み付けをした値とをすべて比較してキーワードを選択しているステップS62。そして、図17のステップS43に相当する処理では、第4実施形態における広告検索モジュールが、ステップS62で選択したキーワードと一致するキーワード情報と関連付けられている広告情報を特定しているステップS63。図21は、図20に示すマッチング処理を概念的に示した図である。図21に示す例では、検索画像データとして水槽の画像データと、検索キーワードとして、水槽が設定されている。そして、上述した画像検索処理に基づいて複数の類似画像データが抽出されると、これらの各画像に関連付けられているタグ情報が集計される。図21に示す例では、タグ情報として、水槽が2件、水草が3件、フナが1件抽出された。ここで、ユーザの関心があるキーワードとして、水槽が選択されているにもかかわらず、検索画像として設定されている画像データに水草が大きく表示されていたため、検索結果画像から抽出されたタグ情報として水草が多くカウントされる結果となった。しかしながら、本実施形態では、検索キーワードとして設定された水槽については所定の重み付けとして、1.5が加算されるため、最終的に最も多く集計されたタグ情報として水槽が選択される。その結果、ユーザの関心があるキーワードから導き出される広告が表示させることができる。すなわち、検索画像データの特徴量によっては、ユーザの関心があるキーワードとは別の観点によるキーワードが広告データを決定する際に選択されるという問題があるが、そのような場合であってもユーザの関心があるキーワードについては他のキーワードより優先して選択されるように、所定の重み付けを加算することで、このような問題を解消している。請求項5に対応する実施形態の効果このように、第4実施形態における検索結果画像特定モジュールが、ユーザの検索キーワード情報および画像データの組み合わせによる類似画像検索処理要求に応じて検索結果として出力される複数の検索結果画像データを特定し、第4実施形態における検索結果画像特徴量算出モジュールが、検索キーワード情報に対して所定の重み付けを行うと共に、検索結果画像データに関連付けられているメタデータを集計し、第4実施形態における広告検索モジュールが、第4実施形態における検索結果画像特徴量算出モジュールによる各メタデータの集計数および検索キーワード情報に対して所定の重み付けがなされた後の値をすべて比較して、広告情報を選択する際のキーワード情報を決定し、その決定されたキーワード情報が関連付けられている広告情報を第4実施形態における広告データベースから選択し、複数の検索結果画像データと共に表示させる広告として決定するようにしているため、検索条件としてユーザにより設定された検索キーワードについて、検索結果画像から得られたキーワードより重みを持たせることで、ユーザの興味がある商品または役務の広告がより表示されやすくなるという効果がある。他の実施形態なお、上記各実施形態は例示に過ぎず、本発明は、以下に例示するものやそれ以外の他の実施態様も含むものである。たとえば、第2実施形態および第4実施形態では最多のタグ情報と一致するキーワード情報に関連付けられている広告データが選択されて表示させたが、最多のタグ情報だけでなく、上位3件、5件、10件など所定の順位まで表示させるようにしてもよい。また、広告データベース13Bに含まれる広告データを、広告データベース13Bに構築されるクラスタ毎に予めマッピングしておきどのクラスタにマッピングされているのかがわかる情報を関連付けさせておき、検索画像データの画像検索処理時に、類似一致するクラスタが抽出された際に、そのクラスタにマッピングされた広告データを表示広告として決定するようにしてもよい。これにより画像検索処理と一体化して広告マッチング処理を行うことが可能となるため、より効率的な広告表示を行うことが可能となる。また、上記各実施形態では、検索処理要求検索クエリーとして画像データが入力されることを前提としていたが、キーワードによる検索処理要求の検索結果画像データに対する広告表示制御としても適用可能である。また、本発明は、上述した各実施形態及び他の実施形態の中で開示した各機能を相互に置換した構成、組み合わせを変更した構成なども含まれるものである。