"複数のフレームから構成されたコンテンツを再生する再生手段と、前記コンテンツの再生中、このコンテンツを構成するフレームに含まれるオブジェクトの指定のための入力をユーザから複数回受け付ける受付手段と、前記受付手段による受け付けに応じて、オブジェクトを検出する検出手段と、検出手段により検出された複数のオブジェクトそれぞれについて、各オブェクトを含む各フレームの時系列的な特徴に基づいて調整された、重み値を付与する付与手段と、前記重み値が付与された複数のオブジェクトに基づいて検索を行う検索手段と、を備えることを特徴とする映像検索装置。前記付与手段は、前記検出手段により検出された複数のオブジェクトそれぞれについて、各オブジェクトを含む各フレームの時系列的な特徴に基づいて、オブジェクト同士を関係付ける関係付け手段と、前記関係付けられたオブジェクトの重み値を、関係付けられていないオブジェクトの重み値と比べて相対的に増加させる増加手段とを含むことを特徴とする請求項1記載の映像検索装置。前記コンテンツは、その再生時間軸上において複数のシーンにより区切られており、前記関係付け手段は、各オブジェクトを含む各フレームのシーンの同一性に基づいて、前記オブジェクト同士の関係付けを行うことを特徴とする請求項2に記載の映像検索装置。前記コンテンツは、その再生時間軸上において複数のチャプタにより区切られており、前記関係付け手段は、各オブジェクトを含む各フレームのチャプタの同一性に基づいて、前記オブジェクト同士の関係付けを行うことを特徴とする請求項2に記載の映像検索装置。前記関係付け手段は、他のオブジェクトを介して間接的に関係付けられているオブジェクト同士を関係付けることを特徴とする請求項2に記載の映像検索装置。前記増加手段は、前記他のオブジェクトを介して間接的に関係付けられているオブジェクト同士については、介しているオブジェクトの個数に応じて、前記増加させる重み値を調整することを特徴とする請求項5に記載の映像検索装置。前記関係付け手段は、フレームの前記再生時間が前方のオブジェクトから、フレームの前記再生時間が後方のオブジェクトへと関係付けを行い、フレームの前記再生時間が後方のオブジェクトから、フレームの前記再生時間が前方のオブジェクトへは関係付けを行わないことを特徴とする請求項2に記載の映像検索装置。複数のオブジェクトと各オブジェクトの特徴量情報を記憶する記憶手段を備え、前記検出手段は、検出したオブジェクトそれぞれについてオブジェクトの特徴量情報を抽出し、前記検索手段は、前記検出手段により抽出された特徴量情報を、前記記憶手段に記憶された特徴量情報と照合することにより、前記検出手段が検出したオブジェクトに類似するオブジェクトを検索することを特徴とする請求項2に記載の映像検索装置。オブジェクトと各オブジェクトの特徴量情報とを記憶する記憶手段を備え、前記検出手段は、検出したオブジェクトそれぞれのオブジェクトの特徴量情報を抽出し、前記付与手段は、前記オブジェクトそれぞれに重み値を付与し、前記検索手段は、検出手段により検出されたオブジェクトの特徴量情報を、前記記憶手段に記憶されたオブジェクトそれぞれの特徴量情報と照合することにより、1次類似度を算出し、1次類似度の値に、当該他のオブジェクトの重み値を乗算して得られた値を加算することにより、2次類似度を算出することを特徴とする請求項2に記載の映像検索装置。前記関係付けられたオブジェクトが、前記コンテンツ中で出現する頻度をカウントする頻度カウント手段を備え、前記増加手段は、前記関係付けられたオブジェクトの重み値を、当該関係付けられたオブジェクトに関してカウントされた頻度が多いほど、関係付けられていないオブジェクトの重み値と比べて相対的に増加させることを特徴とする請求項2に記載の映像検索装置。前記関係付けられたオブジェクトについて、前記コンテンツ中で出現する再生時間軸上の長さをカウントする時間カウント手段を備え、前記増加手段は、前記関係付けられたオブジェクトの重み値を、当該関係付けられたオブジェクトに関してカウントされた長さが大きいほど、関係付けられていないオブジェクトの重み値と比べて相対的に増加させることを特徴とする請求項2に記載の映像検索装置。前記増加手段は、前記関係付けられたオブジェクトの重み値を、当該関係付けられたオブジェクトがフレームにおいて占める大きさが大きいほど、関係付けられていないオブジェクトの重み値と比べて相対的に増加させることを特徴とする請求項2に記載の映像検索装置。前記再生手段により早送りまたは巻き戻しされたフレームを特定する情報を記憶する履歴記憶手段を備え、前記増加手段は、前記履歴記憶手段を参照して、前記関係付けられたオブジェクトを含むフレームが早送りされたことを示していれば、当該関係付けられたオブジェクトの重み値の増加量を小さくし、または、前記増加手段は、前記履歴記憶手段を参照して、前記関係付けられたオブジェクトを含むフレームが巻き戻しされたことを示していれば、当該関係付けられたオブジェクトの重み値の増加量を大きくすることを特徴とする請求項2に記載の映像検索装置。複数のオブジェクトと各オブジェクトがコンテンツ中の再生時間軸上において出現する順序とを記憶する記憶手段を備え、前記検出手段は、検出した複数のオブジェクトについて、前記コンテンツ中の再生時間軸上において出現する順序を決定し、前記検索手段は、前記記憶手段に記憶された複数のオブジェクトの中から、前記検出手段により検出された複数のオブジェクトの順序との合致度が高いオブジェクトを検索することを特徴とする請求項1に記載の映像検索装置。前記検出手段により検出された複数のオブジェクトと、各オブジェクトの重み値とを関連付けて蓄積する蓄積手段を備え、前記関係付け手段は、前記蓄積された複数のオブジェクトを、前記関係付けの対象とすることを特徴とする請求項2に記載の映像検索装置。前記蓄積手段は、蓄積する複数のオブジェクトそれぞれについて、シリーズ識別情報を記憶し、前記検出手段により検出された複数のオブジェクトのそれぞれには、シリーズ名を示す情報が関連付けられており、前記関係付け手段は、前記蓄積された複数のオブジェクトを参照して、前記検出手段により検出された複数のオブジェクトそれぞれのシリーズ名と、シリーズ名が一致するオブジェクトを関係付けることを特徴とする請求項15に記載の映像検索装置。複数のフレームから構成されたコンテンツを再生する再生ステップと、前記コンテンツの再生中、このコンテンツを構成するフレームに含まれるオブジェクトの指定のための入力をユーザから複数回受け付ける受付ステップと、前記受付ステップによる受け付けに応じて、オブジェクトを検出する検出ステップと、検出ステップにより検出された複数のオブジェクトそれぞれについて、各オブェクトを含む各フレームの時系列的な特徴に基づいて調整された、重み値を付与する付与ステップと、前記重み値が付与された複数のオブジェクトに基づいて検索を行う検索ステップと、を含む映像検索方法。コンピュータに映像検索処理を実行させるプログラムであって、前記映像検索処理は、複数のフレームから構成されたコンテンツを再生する再生ステップと、前記コンテンツの再生中、このコンテンツを構成するフレームに含まれるオブジェクトの指定のための入力をユーザから複数回受け付ける受付ステップと、前記受付ステップによる受け付けに応じて、オブジェクトを検出する検出ステップと、検出ステップにより検出された複数のオブジェクトそれぞれについて、各オブェクトを含む各フレームの時系列的な特徴に基づいて調整された、重み値を付与する付与ステップと、前記重み値が付与された複数のオブジェクトに基づいて検索を行う検索ステップとを含むことを特徴とするプログラム。複数のフレームから構成されたコンテンツを再生する再生手段と、前記コンテンツの再生中、このコンテンツを構成するフレームに含まれるオブジェクトの指定のための入力をユーザから複数回受け付ける受付手段と、前記受付手段による受け付けに応じて、オブジェクトを検出する検出手段と、検出手段により検出された複数のオブジェクトそれぞれについて、各オブェクトを含む各フレームのコンテンツ上の時系列的な特徴に基づいて調整された、重み値を付与する付与手段と、前記重み値が付与された複数のオブジェクトに基づいて検索を行う検索手段と、を備えることを特徴とする集積回路。しかしながら、上に述べた従来の構成では、あるひとつのフレームの中で指定されたひとつのオブジェクトを利用して関連する映像を検索するため、検索精度がそれほど高くなく、ユーザが所望する映像を得られない場合がある。例えば、オブジェクトの色の組合せを特徴量として用いるのであれば、指定されたひとつのオブジェクトと、実体は異なるのにたまたま色の組合せが似ているだけのオブジェクトが検索されることがある。本発明は、このような背景の下になされたものであって、検索精度の向上に寄与できる映像検索装置を提供することを目的とする。本発明に係る映像検索装置は、複数のフレームから構成されたコンテンツを再生する再生手段と、前記コンテンツの再生中、このコンテンツを構成するフレームに含まれるオブジェクトの指定のための入力をユーザから複数回受け付ける受付手段と、前記受付手段による受け付けに応じて、オブジェクトを検出する検出手段と、検出手段により検出された複数のオブジェクトそれぞれについて、各オブェクトを含む各フレームのコンテンツ上の時系列的な特徴に基づいて調整された、重み値を付与する付与手段と、前記重み値が付与された複数のオブジェクトに基づいて検索を行う検索手段と、を備えるとしている。この構成によれば、複数のオブジェクトそれぞれについて、各オブェクトを含む各フレームのコンテンツ上の時系列的な特徴に基づいて調整された重み値を付与し、付与された重み値に基づいて検索を行うので、検索精度の向上に寄与することができる。以下、実施の形態について、図面を参照しながら説明する。実施の形態1<構成>図1に示すように、映像検索装置101は、通信部102、コンテンツ記憶部103、コンテンツ管理情報記憶部104、シーン情報記憶部105、オブジェクト情報記憶部106、再生部107、受付部108、オブジェクト検出部109、第1バッファ110、重み値付与部111、第2バッファ115、検索部116、表示制御部117、表示部118を備える。通信部102は、各種通信を行う機能を有し、例えばNICNetworkInterfaceCardから構成され、ネットワーク経由でコンテンツを受信する。あるいは、放送波受信用のアンテナから構成され、放送波に乗せられて到来するコンテンツを受信する。なお、本実施の形態におけるコンテンツとは、ある長さの再生時間を持つ映像コンテンツである。以下では単にコンテンツと呼ぶ。コンテンツ記憶部103は、通信部102が受信したコンテンツや外部メディア光ディスクなどから入力されたコンテンツを複数記憶する。コンテンツ管理情報記憶部104は、コンテンツ記憶部103が記憶するコンテンツについての管理情報を記憶するものである。この管理情報の例としては、図2に示すように、コンテンツを識別するためのコンテンツID104a、コンテンツのタイトル104b、コンテンツのジャンル104c、コンテンツの所在を特定するためのコンテンツファイルパス104dの項目を含む。シーン情報記憶部105は、コンテンツ記憶部103が記憶する各コンテンツについて、それぞれのコンテンツに含まれるシーンと、シーン毎のフレーム番号の範囲とを関係付けて記憶するものである。その例としては、図3に示すように、シーン情報記憶部105は、シーンの番号を示すシーン番号105aと、シーン番号に対応するフレームの範囲を示すフレーム番号範囲105bの項目を含む。図3では、ひとつのコンテンツコンテンツID:AAAについてのみ示しているが、他のコンテンツコンテンツID:ABC,BCD,ZZZについても同様な内容を記憶している。このシーン情報記憶部105の記憶内容は、関係付け部113が行うオブジェクトに対応するシーンの特定に用いられる。このシーンの特定手法について図4を用いて後述する。オブジェクト情報記憶部106は、コンテンツ記憶部103が記憶するコンテンツのフレーム中に含まれる現れるオブジェクトに関する情報を記憶する。その例としては、図5に示すように、オブジェクトを一意に識別するためのオブジェクトID106a、そのオブジェクトを含むフレームの番号を示すフレーム番号106b、そのフレームを含むコンテンツの識別子を示すコンテンツID106c、特徴量情報106d、代表フレームユーザにより最初にポイントされたフレームのこと。の所在を示すファイルパス106eから構成される。なお、オブジェクト情報記憶部106の記憶内容は、コンテンツ記憶部103の各コンテンツを対象にオブジェクト検出部109がオブジェクトの特徴量を抽出し、オブジェクトを検出することにより作成されたものである。コンテンツ中のどのオブジェクトを対象とするかは予め指定された設定条件の下に自動的に行ってもよいし、手動ユーザ指定で行ってもよい。特徴量情報の例を、図6に示す。図6中i,jは格子座標であり、R,G,Bはそれぞれ赤,緑,青の色の割合を256段階で示すものである。なお、詳しくは後述するが格子座標とは、フレームを格子状に分割し、各格子の位置を表すものである。オブジェクト情報記憶部106は、図6のような特徴量情報をオブジェクト毎に記憶している。本実施の形態では、図6のような特徴量情報を1000個のオブジェクトID0001~ID1000それぞれに対応して1000個分記憶しているものとする。図7は、オブジェクト情報記憶部106の各オブジェクトのサムネイルを示す図である。ID0001-ID0002のオブジェクトはカブトムシ、ID0003のオブジェクトは戦車、ID1000のオブジェクトはネコとなっている。なお、上の各記憶部103~106は例えばHDDHardDiskDriveのハードウェアから構成される。図1の機能ブロックの説明を続ける。再生部107は、コンテンツ記憶部103に記憶されたコンテンツを再生し、その再生内容を表示部118に表示させる。受付部108は、コンテンツの再生指示や、その再生中のオブジェクトの検出対象とする領域の指定オブジェクトの指定などの各種指示をユーザから受け付けるものである。本実施の形態では、静電容量型のタッチセンサから構成され、静電容量の値の変化から、タッチセンサの表面のどの位置がポイントタッチされたかを特定して入力として受け付ける。なお、受付部108としては、リモコンなどの他の一般的な入力デバイスを用いても構わない。オブジェクト検出部109は、受付部108が受け付けた領域を基にオブジェクトを検出し、そのオブジェクトについての特徴量を抽出する。第1バッファ110は、オブジェクト検出部109で抽出されたオブジェクトの特徴量情報を格納する。重み値付与部111は、第1バッファ110に格納された各オブジェクトに検索スコア2次類似度に影響する重み値を付与するものであり、初期重み値付与部112、関係付け部113、重み値増加部114を備える。初期重み値付与部112は、第1バッファ110に格納された各オブジェクトに重み値の初期値を付与する。図11の例では、ID011,012,013の3つのオブジェクトにそれぞれ0.5の重み値を付与する。この初期重み値付与のイメージを図13aに示す。関係付け部113は、第1バッファ110に格納されたオブジェクト同士の関係付けを行う。本実施の形態では、関係付け部113は、シーン情報記憶部105を参照して、オブジェクトが含まれるフレームのシーンが同一であることを条件として関係付けを行う。図11の例では、オブジェクトID011は、フレーム番号2000なので、シーン番号は2オブジェクトID012は、フレーム番号2500なので、シーン番号は2オブジェクトID013は、フレーム番号3500なので、シーン番号は3となる。したがって、関係付け部113は、共にシーン番号が2と共通しているオブジェクトID011に012を関係付け、オブジェクトID012に011を関係付ける。この関係付けを終えると、重み値増加部114は、関係付けられたオブジェクトの重み値を増加させる。図13bの例では、重み値増加部114は、関係付けられたオブジェクトID011と012とについてそれぞれ重み値を0.3ずつ増加させている。重み値付与部111は、このような一連の重み値に関する処理を終えると、第2バッファ115に処理結果を記憶させる。第2バッファ115の記憶内容の例を図14に示す。図14に示すように第2バッファ115は、オブジェクトID115aと、当該オブジェクトIDで示されるオブジェクトと関係付けられたオブジェクトを識別する関係オブジェクトID115b、重み値115cを含む。検索部116は、第1バッファ110及び第2バッファ115に記憶された情報に基づいて、オブジェクト情報記憶部106の記憶内容を対象として、類似するオブジェクトの検索を行う。なお、上記再生部107、受付部108、オブジェクト検出部109および重み値付与部111は、例えば、ROMに制御用プログラムを格納しておき、このプログラムをCPUが実行することにより実現することができる。表示制御部117は、表示部118の表示を制御する。表示部118は、例えば液晶方式のタッチスクリーン801から構成される。なお、表示部は情報検索装置と一体型であっても、分離型であってもよい。<動作>続いて、映像検索装置101における動作について説明する。まず、オブジェクトにシーン番号を対応付ける動作の流れを図4,図35に沿って説明する。図4aは、フレーム番号の範囲とシーン番号の関係を示す。図4bは、3つのフレームフレーム番号1001,2997,3001と、各フレームに含まれるオブジェクトオブジェクトID001,002,003を示す。図4cは、オブジェクトIDに対応するフレーム番号およびシーン番号を示す。この対応付けについては、図35に示すように、まず関係付け部113は、オブジェクトを含むフレーム番号を特定するS3501。オブジェクトを含むフレームとしては、例えば、代表フレームユーザにより最初にポイントされたフレームを選択する。次に、関係付け部113は、シーン情報記憶部105の記憶内容を参照してS3502、特定したフレーム番号に対応するシーン番号を決定するS3503。一例を挙げると、例えば、関係付け部113は、オブジェクトID001を含むフレーム番号1001を特定する。そして関係付け部113は、シーン情報記憶部105の記憶内容を参照して、この1001がシーン番号2であると決定する。続いて、受付部108が領域の指定を受け付けて、オブジェクト検出部109がオブジェクトを検出して特徴量を抽出するまでの流れを図8~図9を用いて説明する。図8に示すように、タッチスクリーン801上には自動車のオブジェクト802と人のオブジェクト803が表示されている。軌跡804は、ポイント入力された点の軌跡である。オブジェクト検出部109は、この軌跡804の領域をオブジェクトとして検出する。そして、オブジェクト検出部109は、オブジェクトである軌跡804の領域を対象として特徴量を抽出する。図9bに示すように、代表フレーム図9の例ではフレーム番号99を、横w個、縦h個図9の例では横16個、縦9個の格子領域に分割する。ここで、分割された各格子領域をri,j:1≦i≦w,1≦j≦hとする。オブジェクト検出部109は、次に、オブジェクトを含む領域である領域Oに含まれる格子領域の集合ROを抽出する。領域Oに格子領域ri,jが含まれるかどうかの判定方法は次の通りである。まず、格子領域ri,jの重心点Px,yとPから非常に離れた点Qを結ぶ線分を線分P-Qとし、線分P-Qと領域Oとの交点数をNP-Q,Oとする。交点数NP-Q,Oが奇数であれば、その格子領域ri,jは領域Oに含むとし、偶数であれば含めないと判定する。このようにして、領域Oに含まれる格子領域の集合ROを求める。図9の例では、格子領域r1,1については、r1,1の重心点P110,10と非常に離れた点Q10000,10000との線分P1-Qは、領域Oと2点で交差するため、格子領域r1,1は領域Oに含めない。これに対して、格子領域r3,6の重心点P230,60と点Qとの線分P2-Qは、領域Oと1点で交差するため、格子領域r3,6は領域Oに含める。オブジェクト検出部109は、その後、領域Oに含まれる格子領域ri,j∈ROについて、特徴量情報ci,jを求める。ここで、特徴量情報ci,jは、格子領域ri,jにおける最も度数の高い色とする。オブジェクト検出部が検出した特徴量情報は、表形式で対応付けて管理する。図10に特徴量情報の例を示す。図10の特徴量情報の形式は、図6に示したものと同様であり、オブジェクトIDxx、フレーム番号100、コンテンツIDABCが紐付けされている。オブジェクト検出部109は、受付部108が領域の指定を受け付ける度に、その領域からオブジェクトを検出して、そのオブジェクトの特徴量を抽出する処理を繰り返す。そして、抽出した特徴量情報などを第1バッファ110に格納する。図11は、第1バッファ110の記憶内容を示す図である。第1バッファ110は、オブジェクトを識別するためのオブジェクトID110a、そのオブジェクトを含むフレーム番号110b、特徴量情報110cから構成される。図12は、図11の第1バッファ110の記憶内容を模式的に示す図である。ID011,012は共にカブトムシ、ID013はネコのオブジェクトである。なお、図12は説明の便宜のために各オブジェクトのイメージを描いたものであり、第1バッファ110における実際のデータ形式は図10のような特徴量情報の形式である。次に、映像検索装置101におけるメインの動作について、図15のフローチャートにしたがって説明する。まず図15に示すように、受付部108が再生すべきコンテンツの選択を受け付けるS1501。図16にステップS1501に対応するタッチスクリーン801の画面を示す。コンテンツの選択を受け付けて、そのコンテンツを再生部107が再生開始するとS1502、受付部108はオブジェクト指定の受け付け待ちとなる。続くステップS1503~S1505は図8,図9を用いて説明した処理であり、受付部108が領域の指定を受け付けS1503受け付けた領域を対象としてオブジェクト検出部109がオブジェクトを検出しS1504、特徴量を抽出するS1505。このステップS1503~S1505の処理は、コンテンツの再生が終了するまでS1506:Yes、繰り返し行われる。なお、第1バッファ110のオブジェクトID011,012,013は、ステップS1504~S1505の処理を3回繰り返したオブジェクト検出部109が格納したものである。再生終了後は、オブジェクトの重み付け処理に移行するS1507。図17に示すように、オブジェクトの重み付け処理では、重み値付与部111は第1バッファ110から、オブジェクトIDと対応するフレーム番号を取得しS1701、初期重み値付与部112は、取得された各オブジェクトIDに初期重み値0.5を付与するS1702。そして、関係付け部113は、シーン情報記憶部105の情報を参照することにより、ステップS1701で取得されたフレーム番号から対応するシーン番号を特定しS1703、各オブジェクトIDのシーン番号を特定する。続いて、特定されたシーン番号から、シーン番号が同じオブジェクト同士を関係付けるS1704。重み値増加部114は、ステップS1704で関係付けられた重み値を0.3増加させる。一連の処理結果を第2バッファ115に出力するS1705。図14の第2バッファ115の例では、オブジェクトID011,ID012が同じシーン2のオブジェクトであるため、オブジェクトID011,ID012にそれぞれ関係オブジェクトID012,011が存在し、それぞれの重み値は、初期重み値0.5に0.3が加算された0.8となっている。このようなオブジェクトの重み付け処理図15:S1507を終えると、類似映像検索処理S1508に移る。図18に示すように、類似映像検索処理では、オブジェクトの特徴量情報に基づいて算出する1次類似度の算出処理S1801、算出された1次類似度とオブジェクトの重み値とに基づいてさらに算出する2次類似度の算出処理S1802とを含む。図19に示すように、1次類似度の算出処理は、検索部116は、第1バッファ110に格納されているオブジェクトの中から、1次類似度未算出な1個のオブジェクトOhを算出対象に設定するS1901。そして、算出対象に設定したオブジェクトの特徴量情報を取得する。このステップS1901の例を説明すると、第1バッファ110図11参照には、3個分のオブジェクトO1ID011,O2ID012,O3ID013が格納されている。検索部116は、オブジェクトO1を算出対象に設定し、オブジェクトO1の特徴量情報を取得する。次に、検索部116は、オブジェクト情報記憶部106に格納されているオブジェクトの中から、1次類似度未算出な1個のオブジェクトPiを算出対象に設定するS1902。そして、算出対象に設定したオブジェクトの特徴量情報を取得する。このステップS1902の例を説明すると、オブジェクト情報記憶部106図5参照には、1,000個分のオブジェクトP1ID0001,P2ID0002,P3ID0003,...が格納されている。検索部116は、オブジェクトP1を算出対象に設定し、算出対象に設定したこのオブジェクトP1の特徴量情報を取得する。次に、検索部116は、ステップS1901で設定したオブジェクトOhと、ステップS1902で設定したオブジェクトPiとの1次類似度Rh,iを求めるS1903。具体的には、オブジェクトOhの特徴量情報格子領域とその特徴色情報をテンプレートとして、オブジェクトPiとのテンプレートマッチング処理を行うことにより、両オブジェクトの類似度である1次類似度Rh,iを求める。なお、このテンプレートマッチング処理入力画像にテンプレートを重ねながら移動し、対応する特徴色の相関を調べることでその類似度を判定する処理。は既存の手法を用いることができ、例えば、上の非特許文献2に記載の手法を用いてもよい。なお、検索部116が求めた1次類似度Rh,iは、0から1の間の値に正規化されており、その値が大きいほど類似度が高いことを示す。検索部116は、1次類似度Rh,iが未算出なオブジェクトPiがあればS1904:Yes、ステップS1902に戻る。また、1次類似度Rh,iが未算出なオブジェクトOhがあればS1905:Yes、ステップS1901に戻る。このような一連の処理を繰り返すことにより、第1バッファ110の3個分オブジェクトO1~O3と、オブジェクト情報記憶部106の1,000個分のオブジェクトP1~P1000それぞれを組み合わせた3,000個分の1次類似度R1,1,R1,2,...,R1,1000,R2,1,R2,2,...,R3,1000を求める。図20に1次類似度Rh,iの例を示す。オブジェクトID012に関しては、同じカブトムシのオブジェクトID0002,0001の類似度が高くなっている。オブジェクトID011に関しては、戦車のオブジェクトID0003の類似度も2位と高くなっている。ID0003の戦車オブジェクトは、ID011のカブトムシオブジェクトに対して、偶然色の組合せなどが似ているだけのオブジェクトであり、ID011を用いて検索したユーザカブトムシを探したいユーザにとっては意に沿わない結果であると考えられる。続いて、2次類似度の算出処理について説明する。図21に示すように、2次類似度の算出処理は、検索部116は、第1バッファ110に格納されているオブジェクトの中から、2次類似度未算出な1個のオブジェクトOhを算出対象に設定するS2101。そして、第2バッファ115を参照して、算出対象に設定したオブジェクトの関係オブジェクトを取得するS2102。そして、オブジェクト情報記憶部106に格納されているオブジェクトの中から、2次類似度未算出な1個のオブジェクトPiを算出対象に設定するS2103。続いて、検索部116は、ステップS2103で取得したPiに対するOhの1次類似度Rh,i及び関係オブジェクトOh1,...,Ohjそれぞれの1次類似度Rh1,i,...,hj,iについて、それぞれ重み値を掛ける。掛けた後に、全て加算することで2次類似度Sh,iを求めるS2104。ステップS2101でオブジェクトO1を対象に設定し、ステップS2103でオブジェクトP1を算出対象に設定したとして、ステップS2104の具体的な例を図22、図23を用いて説明する。このオブジェクトO1については、図22に示すように、R1,1からR1,1000までの1次類似度が求まっており、オブジェクトO1はオブジェクトO2に関係付けられているオブジェクトO1は関係オブジェクトO2を有する。そして、このオブジェクトO1とオブジェクトP1との2次類似度S1,1は図23に示すように、S1,1=R1,1×w1R2,1×w2式1という式により求められる。前半の項R1,1×w1は、オブジェクトO1自身と対象オブジェクトP1の1次類似度R1,1に自身の重み値w1を掛けたものとなっている。後半の項R2,1×w2は、オブジェクトO1の関係オブジェクトO2と対象オブジェクP1の1次類似度R2,1に、関係オブジェクトの重み値w2を掛けたものとなっている。このように、2次類似度Sは、Aオブジェクト検出部109により検出されたあるオブジェクトOhとオブジェクト情報記憶部106に記憶されたあるオブジェクトPiの1次類似度B上記オブジェクトOhに関係付けられたオブジェクトOh1と上記あるオブジェクトPiの1次類似度この両類似度がそれぞれのオブジェクトOh,Oh1の重み付けと掛け合わされた後に加算されたものとなっている。上記オブジェクトAに関係付けられたオブジェクトOh1,Oh2,...と、数が多ければその分2次類似度は高い値となる。図24は、2次類似度の算出方法を一般化したイメージを示すものであり、j個の関係オブジェクトを有するオブジェクトOhと、オブジェクトPiとの2次類似度Sh,iの算出方法を示す。検索部116は、このような一連の処理を繰り返すことにより、1次類似度R1,1,R1,2,...,R1,1000,R2,1,R2,2,...,R3,1000に基づいて2次類似度S1,1,S1,2,...,S1,1000,S2,1,S2,2,...,S3,1000を求めるS2105,S2106。図25に2次類似度の例を示す。このような2次類似度の算出処理を終えると図18:S1802、検索部116は検索結果を表示するS1803。図26は、検索結果の例を示す図である。タッチスクリーン801の上段には、検索に用いた3つのオブジェクトID011,012,013のサムネイルが表示されており、下段には、3つのオブジェクトのうちID011の2次類似度が上位3位のオブジェクトのサムネイル51~53が表示されている。例えば、受付部108がサムネイル51の選択を受け付けると、検索部116は、オブジェクト情報記憶部106の中から、サムネイル51に対応するオブジェクトID0002図7参照を含むフレーム番号1234,コンテンツIDABCを特定する。そして検索部116は、再生部26にコンテンツIDABCのフレーム番号1234の少し手前のフレーム番号からの再生を開始させる。なお、図24の検索結果は一例に過ぎず、例えば、検索に用いた3つのオブジェクトそれぞれの2次類似度の平均を求めた上で、上位3位を表示するようにしてもよいし、上位3位に限らず任意の個数としてもよい。また、検索結果の順位のみならず、2次類似度の値検索スコアを表示するようにしてもよい。これまでに説明した動作の流れをユーザインターフェイス側から見たときのイメージを図27に示す。以上説明したように、本実施の形態によれば、ユーザが領域を選ぶことにより指定した3個のオブジェクトID011,012,013について、シーンが2と同じID011,012の重み値を0.3増加させる。そして、1次類似度から上の重み値を勘案した2次類似度を求めることとなる。この結果、3個の指定されたオブジェクトのそれぞれにおいてコンスタントに1次類似度が高いオブジェクト、および同じシーンに属するオブジェクトなどを、最終的に高い2次類似度とすることができる。この結果、図20のカブトムシID011に対する戦車ID0003のように、指定されたオブジェクトと偶然色の組合せが似ていて単独のオブジェクトで検索したのでは上位に上がって来てしまうようなオブジェクトを、検索結果の上位から排除することができ、検索精度の向上を図ることができる。なお、図20の例では、同じシーン2であるオブジェクトが2個と少ないが、10個,20個と検索に用いるオブジェクトの個数を増やすにつれて、より上のような偶然色の組合せが似ているだけのオブジェクトが検索結果の上位を占める可能性を減らすことができる。<補足1>以上、本実施の形態について説明したが、本発明は上記の内容に限定されず、本発明の目的とそれに関連又は付随する目的を達成するための各種形態においても実施可能であり、例えば、以下であっても構わない。1オブジェクト検出部109が検出対象とするフレームについて補足する。受付部108は、コンテンツの再生中に領域の指定を受け付けるので、領域指定のためのポイントの入力開始から入力終了までの間にもフレームが経過する。このため、図28に示すように、このポイントの入力中に、ユーザが指定を意図したオブジェクトの位置が変更されたり、フレーム外に出てしまうことがある。このため、ポイントの入力開始時点受付部108が受け付けた時点のフレーム番号100を検出対象とすることが好ましい。もっとも、A映像検索装置から離れた入力デバイスを用いて指定する場合の遅延例えば、Bluetooth商標接続されたマウスにより指定する場合などBタッチスクリーン801の処理や表示に要する遅延などの遅延遅延の長さは、例えば、数ミリ秒程度である。が生ずることが考えれられるため、これらABを勘案した補正値δを用いるようにしてもよい。図28の例では、補正値は1フレーム分であり、フレーム番号100のひとつ手前の99を対象フレームとしている。2実施の形態では、ユーザから指定された領域に基づいてオブジェクトを検出するとして説明したが図8参照、このような領域指定に限られない。例えば、図29に示すように、タッチスクリーン801上の一点であるA点x1,y1を受付部108が受け付ける。そして、オブジェクト検出部109は、図30に示すように、受け付けた時点のフレームを対象にエッジ検出を行い、エッジ検出で検出したオブジェクトの中でA点を含むオブジェクト108を検出する。なお、上記エッジ検出は、キャニー法非特許文献1参照などの一般的な手法を用いることができる。このようにユーザから指定された点に基づいてポイント指定、オブジェクトを検出するようにしても構わない。なお、領域指定とするかポイント指定とするかは、ユーザ設定に基づいて選択的に用いるとしてもよい。あるいは、オブジェクト検出部109において、ある一定時間tの間に入力されたポイント数がc以下であり、かつ、ポイント間の距離がd以下である場合にはポイント指定と判定し、そうでない場合には、領域指定と判定するようにしてもよい。3実施の形態では、関係付け部113は、オブジェクトを含むフレームが属するシーンの同一性に基づいて関係付けの有無を異ならせたが、これに限られない。例えば、図31に示すように、チャプターが同じであることを条件に関係付けを行ってもよい。また、図32に示すように、それぞれのオブジェクトを含むフレームの再生時間同士が一定時間以内である例えば3分以内ことを条件に関係付けを行ってもよい。また、図33に示すように、オブジェクトO1からO2へと関係付けるが、O2からO1には関係付けないというように、関係付けに方向性を持たせて、フレームの再生時間の順序オブジェクトの出現順序を考慮するようにしてもよい。また、図34に示すように、オブジェクトO1→O2,O2→O3,O3→O4という関係付けがある場合には、再帰的にO1→O3という関係付けを行うようにしてもよい。O1→O3の関係付けは、いわば間接的な直接ではない関係付けであるので、直接の関係付けで用いる重み値の増分Δwは相対的に小さくする。また、O1→O4の関係付けは、さらに間接的な関係付けであるので、重み値の増分Δwはより小さくする。このように、介するオブジェクトの個数が少ない場合再帰が浅い場合には重み値の増分Δwを相対的に大きく設定し、介するオブジェクトの個数が多い場合再帰が深い場合には重み値の増分Δwを相対的に小さく設定するとしてもよい。なお、図34の例では、関係付けに方向性を持たせているが、方向性を有さない関係付けにもこのような再帰的な関係付けを適用できる。4実施の形態では、関連オブジェクトを有するオブジェクトについては、重み値増加部114は、一律0.3の重み値を増加させるとしてが、これに限られない。例えば、オブジェクト検出部109により検出された各オブジェクトについて、出現する頻度をカウントするとしても構わない。具体的には、図14の第2バッファのデータ列に、頻度の項目を設けて、頻度が多ければ、0.3より大きな値例えば0.5を増分とし、頻度が多ければ、0.3より小さな値例えば0.1を増分としてもよい。また、オブジェクト検出部109により検出された各オブジェクトについて、出現する時間をカウントするとしても構わない。具体的には、図14の第2バッファのデータ列に、出現時間の項目を設けて、出現時間が長ければ、0.3より大きな値例えば0.5を増分とし、短ければ、0.3より小さな値例えば0.1を増分としてもよい。5コンテンツの再生に関して、早送りや巻き戻しなどの有無を示す履歴をフレーム番号と関連付けた履歴を記憶するようにしてもよい。そして、例えば、この履歴においてフレーム番号2000が早送りされたフレームに当たるのであれば、このフレーム番号2000に含まれるオブジェクトID011図11参照については、重み値を小さくするようにしてもよい。早送りされたフレームに含まれるオブジェクトはユーザにとって重要ではないと考えられるためである。反対に、巻き戻しされたフレームに含まれるオブジェクトの重み値は大きくするようにしてもよい。6検索部116において、オブジェクトの出現順序を考慮して検索するようにしてもよい。例えば、オブジェクト情報記憶部106にオブジェクトの出現順序を示す情報を記憶させておき、オブジェクト検出部109により検出されたオブジェクトの順序との合致度が高いオブジェクトの2次類似度を高くするようにしてもよい。7オブジェクト検出部109により検出されたオブジェクトをデータベースとして蓄積しておくようにしてもよい。そして、関係付け部113においては、蓄積されたオブジェクトを関係付けの対象として利用するようにしてもよい。また、上の蓄積においては、各オブジェクトを含むフレームのコンテンツのシリーズ名連続ドラマやpart1,part2,part3と続編がある映画などのシリーズの名前のことである。を示す情報を合わせて蓄積しておき、関係付け部113は、同じシリーズ名のオブジェクトを関係付けるようにしてもよい。8重み値増加部114においては、関係付けられたオブジェクトがフレームにおいて占める大きさオブジェクトのサイズが大きいほど、より大きく重み値を増加させるようにしてもよい。9重み値付与部111では、関係付け部113が行ったオブジェクト同士の関係付けに基づいて重み値を調整するとしている。もっともこれに限らず、関係付けを行わずにシーンが同じオブジェクトについては重み値を増加させるなどの重み値を調整することも考えられる。10実施の形態や上で述べた具体的な仕様や数値初期重み値や重み値の増分の値などはあくまでも一例であり、適宜変更可能である。11図1などの各機能ブロックは、集積回路であるLSIとしてもよい。これらは個別に1チップ化されても良いし、一部又は全てを含むように1チップ化されても良い。ここでは、LSIとしたが、集積度の違いにより、IC、システムLSI、スーパーLSI、ウルトラLSIと呼称されることもある。また、集積回路化の手法はLSIに限るものではなく、専用回路又は汎用プロセッサで実現してもよい。LSI製造後に、プログラムすることが可能なFPGAFieldProgrammableGateArrayや、LSI内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブルプロセッサーを利用してもよい。さらには、半導体技術の進歩又は派生する別技術によりLSIに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて機能ブロックの集積化を行ってもよい。12上述の実施の形態で示した動作などを各種情報処理装置のプロセッサ、及びそのプロセッサに接続された各種回路に実行させるためのプログラムコードからなる制御プログラムを、記録媒体に記録すること、又は各種通信路を介して流通させ頒布することもできる。このような記録媒体には、ICカード、ハードディスク、光ディスク、フレキシブルディスク、ROM等の非一時的なnot-transitory記録媒体がある。流通、頒布された制御プログラムは、プロセッサに読み出され得るメモリ等に格納されることにより利用に供され、そのプロセッサがその制御プログラムを実行することにより実施の形態で示したような各種機能が実現されるようになる。<補足2>本実施の形態は、次の態様を含むものである。1本実施の形態に係る映像検索装置は、複数のフレームから構成されたコンテンツを再生する再生手段と、前記コンテンツの再生中、このコンテンツを構成するフレームに含まれるオブジェクトの指定のための入力をユーザから複数回受け付ける受付手段と、前記受付手段による受け付けに応じて、オブジェクトを検出する検出手段と、検出手段により検出された複数のオブジェクトそれぞれについて、各オブェクトを含む各フレームの時系列的な特徴に基づいて調整された、重み値を付与する付与手段と、前記重み値が付与された複数のオブジェクトに基づいて検索を行う検索手段と、を備えることを特徴とする。2また、前記付与手段は、前記検出手段により検出された複数のオブジェクトそれぞれについて、各オブジェクトを含む各フレームの時系列的な特徴に基づいて、オブジェクト同士を関係付ける関係付け手段と、前記関係付けられたオブジェクトの重み値を、関係付けられていないオブジェクトの重み値と比べて相対的に増加させる増加手段とを含むとしても構わない。この構成によれば、上記増加手段により上記重み値の相対的な増加を行うことにより、検索精度の向上に資することができる。3また、前記コンテンツは、その再生時間軸上において複数のシーンにより区切られており、前記関係付け手段は、各オブジェクトを含む各フレームのシーンの同一性に基づいて、前記オブジェクト同士の関係付けを行うとしても構わない。この構成によれば、シーンの同一性に基づく関係付けにより、各オブジェクトに適切な重み値を付与することができる。4また、前記コンテンツは、その再生時間軸上において複数のチャプタにより区切られており、前記関係付け手段は、各オブジェクトを含む各フレームのチャプタの同一性に基づいて、前記オブジェクト同士の関係付けを行うとしても構わない。この構成によれば、チャプタシーンの同一性に基づく関係付けにより、各オブジェクトに適切な重み値を付与することができる。5また、前記関係付け手段は、他のオブジェクトを介して間接的に関係付けられているオブジェクト同士を関係付けるとしても構わない。6また、記増加手段は、前記他のオブジェクトを介して間接的に関係付けられているオブジェクト同士については、介しているオブジェクトの個数に応じて、前記増加させる重み値を調整するとしても構わない。7また、前記関係付け手段は、フレームの前記再生時間が前方のオブジェクトから、フレームの前記再生時間が後方のオブジェクトへと関係付けを行い、フレームの前記再生時間が後方のオブジェクトから、フレームの前記再生時間が前方のオブジェクトへは関係付けを行わないとしても構わない。この構成によれば、関係付けに方向性を持たせることで、各オブジェクトに適切な重み値を付与することができる。8複数のオブジェクトと各オブジェクトの特徴量情報を記憶する記憶手段を備え、前記検出手段は、検出したオブジェクトそれぞれについてオブジェクトの特徴量情報を抽出し、前記検索手段は、前記検出手段により抽出された特徴量情報を、前記記憶手段に記憶された特徴量情報と照合することにより、前記検出手段が検出したオブジェクトに類似するオブジェクトを検索するとしても構わない。9オブジェクトと各オブジェクトの特徴量情報とを記憶する記憶手段を備え、前記検出手段は、検出したオブジェクトそれぞれのオブジェクトの特徴量情報を抽出し、前記付与手段は、前記オブジェクトそれぞれに重み値を付与し、前記検索手段は、検出手段により検出されたオブジェクトの特徴量情報を、前記記憶手段に記憶されたオブジェクトそれぞれの特徴量情報と照合することにより、1次類似度を算出し、1次類似度の値に、当該他のオブジェクトの重み値を乗算して得られた値を加算することにより、2次類似度を算出するとしても構わない。10また、前記関係付けられたオブジェクトが、前記コンテンツ中で出現する頻度をカウントする頻度カウント手段を備え、前記増加手段は、前記関係付けられたオブジェクトの重み値を、当該関係付けられたオブジェクトに関してカウントされた頻度が多いほど、関係付けられていないオブジェクトの重み値と比べて相対的に増加させるとしても構わない。11また、前記関係付けられたオブジェクトについて、前記コンテンツ中で出現する再生時間軸上の長さをカウントする時間カウント手段を備え、前記増加手段は、前記関係付けられたオブジェクトの重み値を、当該関係付けられたオブジェクトに関してカウントされた長さが大きいほど、関係付けられていないオブジェクトの重み値と比べて相対的に増加させるとしても構わない。12また、前記関係付けられたオブジェクトの重み値を、当該関係付けられたオブジェクトがフレームにおいて占める大きさが大きいほど、関係付けられていないオブジェクトの重み値と比べて相対的に増加させるとしても構わない。13前記再生手段により早送りまたは巻き戻しされたフレームを特定する情報を記憶する履歴記憶手段を備え、前記増加手段は、前記履歴記憶手段を参照して、前記関係付けられたオブジェクトを含むフレームが早送りされたことを示していれば、当該関係付けられたオブジェクトの重み値の増加量を小さくし、または、前記増加手段は、前記履歴記憶手段を参照して、前記関係付けられたオブジェクトを含むフレームが巻き戻しされたことを示していれば、当該関係付けられたオブジェクトの重み値の増加量を大きくするとしても構わない。14複数のオブジェクトと各オブジェクトがコンテンツ中の再生時間軸上において出現する順序とを記憶する記憶手段を備え、前記検出手段は、検出した複数のオブジェクトについて、前記コンテンツ中の再生時間軸上において出現する順序を決定し、前記検索手段は、前記記憶手段に記憶された複数のオブジェクトの中から、前記検出手段により検出された複数のオブジェクトの順序との合致度が高いオブジェクトを検索するとしても構わない。15前記検出手段により検出された複数のオブジェクトと、各オブジェクトの重み値とを関連付けて蓄積する蓄積手段を備え、前記関係付け手段は、前記蓄積された複数のオブジェクトを、前記関係付けの対象とするとしても構わない。16前記蓄積手段は、蓄積する複数のオブジェクトそれぞれについて、シリーズ識別情報を記憶し、前記検出手段により検出された複数のオブジェクトのそれぞれには、シリーズ名を示す情報が関連付けられており、前記関係付け手段は、前記蓄積された複数のオブジェクトを参照して、前記検出手段により検出された複数のオブジェクトそれぞれのシリーズ名と、シリーズ名が一致するオブジェクトを関係付けるとしても構わない。17本実施の形態に係る映像検索方法は、複数のフレームから構成されたコンテンツを再生する再生ステップと、前記コンテンツの再生中、このコンテンツを構成するフレームに含まれるオブジェクトの指定のための入力をユーザから複数回受け付ける受付ステップと、前記受付ステップによる受け付けに応じて、オブジェクトを検出する検出ステップと、検出ステップにより検出された複数のオブジェクトそれぞれについて、各オブェクトを含む各フレームの時系列的な特徴に基づいて調整された、重み値を付与する付与ステップと、前記重み値が付与された複数のオブジェクトに基づいて検索を行う検索ステップと、を含むことを特徴とする。18本実施の形態に係るプログラムは、コンピュータに映像検索処理を実行させるプログラムであって、前記映像検索処理は、複数のフレームから構成されたコンテンツを再生する再生ステップと、前記コンテンツの再生中、このコンテンツを構成するフレームに含まれるオブジェクトの指定のための入力をユーザから複数回受け付ける受付ステップと、前記受付ステップによる受け付けに応じて、オブジェクトを検出する検出ステップと、検出ステップにより検出された複数のオブジェクトそれぞれについて、各オブェクトを含む各フレームの時系列的な特徴に基づいて調整された、重み値を付与する付与ステップと、前記重み値が付与された複数のオブジェクトに基づいて検索を行う検索ステップとを含むことを特徴とする。19本実施の形態に係る集積回路は、複数のフレームから構成されたコンテンツを再生する再生手段と、前記コンテンツの再生中、このコンテンツを構成するフレームに含まれるオブジェクトの指定のための入力をユーザから複数回受け付ける受付手段と、前記受付手段による受け付けに応じて、オブジェクトを検出する検出手段と、検出手段により検出された複数のオブジェクトそれぞれについて、各オブェクトを含む各フレームのコンテンツ上の時系列的な特徴に基づいて調整された、重み値を付与する付与手段と、前記重み値が付与された複数のオブジェクトに基づいて検索を行う検索手段と、を備えることを特徴とする。"