"ネットワークを介してリアルタイムに順次アップロードされる動画像をデータベースに蓄積すると同時に、複数の動画像を一表示画面内に同時表示するための動画サムネイルをリアルタイムに生成したのち、順次アップロードされる各動画像から適応的に生成されるチャンネル群に割り振り、ネットワークを介して表示及び操作手段を有する端末にリアルタイムに配信する動画像収集配信サーバであって、順次生成される動画サムネイルは、割り振られたチャンネル内に撮影時刻の最新順にリアルタイムに格納し、複数の端末に配信することを特徴とする動画像収集配信サーバシステム。前記端末ごとのチャンネル内最大表示数、あるいはチャンネル内最大更新可能表示数を超えた場合に、撮影時刻が最も古い動画サムネイルを端末での表示位置を維持したまま、撮影時刻が最新の動画サムネイルを置換し、置換され非表示となった動画サムネイルに対応した原動画像群を時間軸情報を保持したままアーカイブし、端末から表示時間軸情報を遡る画像再生要求がきた場合に、前記原画像群の時間軸を基準とした撮影時刻順に配信することを特徴とする請求項1に記載の動画像収集配信サーバシステム。前記端末ごとのチャンネル内最大更新可能表示数は、チャンネル内最大表示数よりも少なく、その差分の表示領域には、特定の条件を満たした1以上の動画サムネイルが再生されるように配信することを特徴とする請求項1に記載の動画像収集配信サーバシステム。前記更新可能な動画サムネイルが有限の時間長である場合、端末において繰り返し再生されるように配信することを特徴とする請求項2に記載の動画像収集配信サーバシステム。前記動画像収集配信サーバから送出される動画サムネイル群中の任意の動画サムネイルを端末で選択することにより、当該端末の解像度に応じた精細な動画像を送出することを特徴とする請求項1に記載の動画像収集配信サーバシステム。前記動画像データに対して、画像中の物体検出を含む画像認識処理、送信される位置情報、送信者、メタデータや着目度などの属性情報を利用して複数のチャンネルに分類し、ネットワークを介してチャンネルごとに、あるいは複数のチャンネルをさらに再構成した新たなチャンネル群として、端末に配信することを特徴とする請求項1に記載の動画像収集配信サーバシステム。前記生成されたチャンネル群のほか、特定の送信者、特定物体、特定ロケーションに関する動画像に関連して、端末から文字、記号、音声、静止画像、及び動画像によるレスポンスを受け付け、再配信することが可能な請求項1に記載の動画像収集配信サーバシステム。前記動画像データに対し、画像中の物体検出を含む画像解析を行うことで特定の画像が検出された場合、及び/又は、当該画像に関する著作権管理情報が検出された場合、当該画像を含む動画像データ全体の配信の中止、特定の画像に対するフィルタ処理を行うことを特徴とする請求項1に記載の動画像収集配信サーバシステム。前記動画像収集配信サーバにおいて、端末の表示能力及び処理能力に応じてチャンネル内の動画サムネイルの同時表示数の構成を複数用意し、それらを画像の送出単位とする請求項1に記載の動画像収集配信サーバであって、前記端末は、前記画像の送出単位を2以上同時に受信し、チャンネル内をスムーズにスクロール可能とする動画像収集配信サーバシステム。前記動画像収集配信サーバにおいて、端末の表示能力及び処理能力に応じて、端末側で動画サムネイルの最大表示数と表示レイアウトとを適応的に再構成可能なように、各動画サムネイルを独立した要素として送出可能な請求項1に記載の動画像収集配信サーバシステム。端末上で個々のユーザにより選択された動画及び動画中の対象物体、選択順序、並びに、個々のユーザによりアップロードされた動画及び動画中の着目物体などから抽出されるユーザの属性及び行動履歴を、情報収集処理システムに集積させることを特徴とする請求項1に記載の動画像収集配信サーバシステム。前記情報収集処理システムにより抽出されたユーザの属性及び行動履歴をもとに生成されたリコメンデーション、広告等のユーザの利便性関心を高める情報群を個々のユーザに提示可能とする請求項11に記載の動画像収集配信サーバシステム。動画サムネイルのスワップイン及びスワップアウト時の表示処理として、当該動画サムネイル全体の輝度を変化させる、または当該動画サムネイルの周縁部に特定の色を付与したり点滅等のアニメーションを行う、または当該動画サムネイル上に様々なパターンを配置したりアニメーションさせるというような装飾処理を加えることにより、スワップイン及びスワップアウト時の動画サムネイルに対し、視聴者のアテンションを喚起することが可能な請求項11に記載の動画像収集配信サーバシステム。しかしながら、従来の電子会議システムやオンライン対戦ゲームにおけるコミュニケーションシステムでは、リアルタイム性がある程度は実現されているものの、予め定められたシーン電子会議室、ゲームのフィールドを前提としたコミュニケーション手段を提供するものであり、膨大な数の独立したリアルタイム動画像をもとに、不特定多数の参加者が双方向にリアルタイムのコミュニケーションやゲームを行うことには限界があった。一方で、従来のインスタントメッセンジャーにおいてもリアルタイム性はある程度実現されているものの、その情報源はテキストや音声が主体となっており、ネットワーク上のテレビ電話システムにおいても不特定多数の参加者間で動画像を用いたリアルタイムコミュニケーションを実現するまでには至っていない。また、従来の動画共有システムにおいては、いまだアップロードされる膨大な数の動画像をリアルタイムに管理することは困難であった。さらに、著作物の利用管理に関する従来技術は、パッケージコンテンツ等においてデジタル画像や動画像に除去不可能な透かし情報を予め埋め込む方法等がとられているが、一般ユーザから投稿される動画像に対しては有効ではなく、画像内の著作物等の特定物体に対するリアルタイム自動検出解析権利処理を行うまでには至っていない。また、従来のシステムにおける参照履歴やアクセス履歴の集計は、Webページの所在URL等を単位としたページ全体に対するアクセスを集計するものであり、動画像中のどの部分に対して閲覧者が興味を持ったかなど、細部にいたる着目情報を収集することはできなかった。さらに、検索キーワードや検索クエリに基づくマーケット分析においても、キーワードの使用頻度のカウントやキーワード同士の関連度を演算するといった、ユーザ自身が選び出したキーワードを中心とした情報処理であった。そこで本発明は、多数のユーザがネットワーク上でリアルタイムに動画像を送受信するシステムであって、膨大な数の受信動画像の一覧を自動的に分類した上でユーザに対し選択視聴可能にし、ユーザが関心を持つ動画像及び画像中の特定物体を、著作権管理システムを含む画像認識システムとの連携動作において視聴及び検索する過程において、多数のユーザ間で当該動画像群に基づいたリアルタイムコミュニケーションを喚起し、ユーザ固有のマーケティング情報等を獲得し、効果的な広告やサービス提供等を提示可能にするサーバシステムを提供することを目的とする。本発明に係る動画像収集配信サーバシステムは、ネットワークを介してリアルタイムに順次アップロードされる動画像をデータベースに蓄積すると同時に、複数の動画像を一表示画面内に同時表示するための動画サムネイルをリアルタイムに生成したのち、順次アップロードされる各動画像から適応的に生成されるチャンネル群に割り振り、ネットワークを介して表示及び操作手段を有する端末にリアルタイムに配信する動画像収集配信サーバであって、順次生成される動画サムネイルは、割り振られたチャンネル内に撮影時刻の最新順にリアルタイムに格納し、複数の端末に配信することを特徴とする。さらに、本発明に係る動画像収集配信サーバシステムは、前記端末ごとのチャンネル内最大表示数、あるいはチャンネル内最大更新可能表示数を超えた場合に、撮影時刻が最も古い動画サムネイルを端末での表示位置を維持したまま、撮影時刻が最新の動画サムネイルを置換し、置換され非表示となった動画サムネイルに対応した原動画像群を時間軸情報を保持したままアーカイブし、端末から表示時間軸情報を遡る画像再生要求がきた場合に、前記原画像群の時間軸を基準とした撮影時刻順に配信することを特徴とする。さらに、本発明に係る動画像収集配信サーバシステムは、前記端末ごとのチャンネル内最大更新可能表示数は、チャンネル内最大表示数よりも少なく、その差分の表示領域には、特定の条件を満たした1以上の動画サムネイルが再生されるように配信することを特徴とする。さらに、本発明に係る動画像収集配信サーバシステムは、前記更新可能な動画サムネイルが有限の時間長である場合、端末において繰り返し再生されるように配信することを特徴とする。さらに、本発明に係る動画像収集配信サーバシステムは、送出される動画サムネイル群中の任意の動画サムネイルを端末で選択することにより、当該端末の解像度に応じた精細な動画像を送出することを特徴とする。さらに、本発明に係る動画像収集配信サーバシステムは、前記動画像データに対して、画像中の物体検出を含む画像認識処理、送信される位置情報、送信者、メタデータや着目度などの属性情報を利用して複数のチャンネルに分類し、ネットワークを介してチャンネルごとに、あるいは複数のチャンネルをさらに再構成した新たなチャンネル群として、端末に配信することを特徴とする。さらに、本発明に係る動画像収集配信サーバシステムは、前記生成されたチャンネル群のほか、特定の送信者、特定物体、特定ロケーションに関する動画像に関連して、端末から文字、記号、音声、静止画像、及び動画像によるレスポンスを受け付け、再配信することを特徴とする。さらに、本発明に係る動画像収集配信サーバシステムは、前記動画像データに対し、画像中の物体検出を含む画像解析を行うことで特定の画像が検出された場合、及び/又は、当該画像に関する著作権管理情報が検出された場合、当該画像を含む動画像データ全体の配信の中止、特定の画像に対するフィルタ処理を行うことを特徴とする。さらに、本発明に係る動画像収集配信サーバシステムは、端末の表示能力及び処理能力に応じてチャンネル内の動画サムネイルの同時表示数の構成を複数用意し、それらを画像の送出単位とし、前記端末は、前記画像の送出単位を2以上同時に受信し、チャンネル内をスムーズにスクロール可能とすることを特徴とする。さらに、本発明に係る動画像収集配信サーバシステムは、端末の表示能力及び処理能力に応じて、端末側で動画サムネイルの最大表示数と表示レイアウトとを適応的に再構成可能なように、各動画サムネイルを独立した要素として送出可能であることを特徴とする。さらに、本発明に係る動画像収集配信サーバシステムは、端末上で個々のユーザにより選択された動画及び動画中の対象物体、選択順序、並びに、個々のユーザによりアップロードされた動画及び動画中の着目物体などから抽出されるユーザの属性及び行動履歴を、情報収集処理システムに集積させることを特徴とする。さらに、本発明に係る動画像収集配信サーバシステムは、前記情報収集処理システムにより抽出されたユーザの属性及び行動履歴をもとに生成されたリコメンデーション、広告等のユーザの利便性関心を高める情報群を個々のユーザに提示可能とすることを特徴とする。また、本発明に係る動画像収集配信サーバシステムは、動画サムネイルのスワップイン及びスワップアウト時の表示処理として、当該動画サムネイル全体の輝度を変化させる、または当該動画サムネイルの周縁部に特定の色を付与したり点滅等のアニメーションを行う、または当該動画サムネイル上に様々なパターンを配置したりアニメーションさせるというような装飾処理を加えることにより、スワップイン及びスワップアウト時の動画サムネイルに対し、視聴者のアテンションを喚起することを特徴とする。本発明に係るサーバ及びサーバシステムにおいては、不特定多数のユーザに亘るコミュニケーションのリアルタイム性及び情報密度が高いため、従来のインスタントメッセンジャーや動画共有システムのような間接的で緩やかなコミュニケーションツールと異なり、不特定多数のユーザ間においてリアルタイムな共有体験が可能となる。また、本発明に係るサーバ及びサーバシステムが有するリアルタイム性と画像情報処理能力とにより、ネットワーク上の多数の端末に対するコンテンツの同時配信サービスにおいて、適応的かつ即応的な著作権管理処理を実行することが可能となる。さらに、特定のユーザやユーザ群の端末に対し、より効果的で動的なマーケティング情報や動画像を含む広告を、リアルタイムに配信することが可能となる。また、本発明に係るサーバ及びサーバシステムが有するリアルタイム性と画像情報処理能力とにより、ネットワーク上に存在する多数の監視カメラシステムにおいても、個々の動画像ストリームごとに、複数の特定物体や不審物等のリアルタイム自動検出認識が可能となる。以下、本発明に係る動画像収集配信サーバシステムを実施するための形態について詳述する。図1に、本発明に係る動画像収集配信サーバシステム構成例を示す。システム100は、動画像収集配信サーバ101aと、動画像マネージャ101bと、動画像アーカイブ101c及びメタデータ位置データ等DB101dからなるデータベースと、リアルタイム画像認識システム102と、マザーデータベース以下、MDBともいう103と、ユーザが使用する端末装置105a~105dとからなり、動画像収集配信サーバ101aと動画像マネージャ101bと、リアルタイム画像認識システム102と、マザーデータベース103とはネットワーク回線で接続され、動画像収集配信サーバ101a及び端末105はネットワークないしインターネット104に接続されている。ここで、動画像収集配信サーバ101aと、動画像マネージャ101bと、動画像アーカイブ101cと、メタデータ位置データ等DB101dと、リアルタイム画像認識システム102と、MDB103とは、動画像収集配信サーバシステム101を構成する。すなわち、動画像マネージャ101b、動画像アーカイブ101c、メタデータ位置データ等DB101d、リアルタイム画像認識システム102、及びMDB103の各機能を動画像収集配信サーバ101aに持たせることとしても差し支えない。以下、理解の容易のために、本実施形態では機能を分担したサーバシステム群として説明を行う。なお、本発明におけるマザーデータベースとは、人間が有する認知処理や知識処理をコンピュータに適用したものであって、膨大な知識をコンピュータシステム上のデータベースとして集積し、学習AIによりさらに進化させ、時間軸情報をも含ませることにより、4次元の時空間を参照や移動が可能なデータベースをいう。また、全てのネットワーク回線及び接続は双方向である。図1において、端末105a~105dは、後述するように動画像のアップロード及びストリーミング受信が可能なように構成されている。また、サーバはコンピュータシステムで構成され、基本的な構成として、命令バス及びデータバスで接続された算術論理演算ユニットと制御ユニットと記憶装置と入出力装置とを備えた電子計算機である。入出力インタフェースを介して入出力装置から入力された情報ビットデータに基づき算術論理演算ユニットにおいて算術演算や論理演算、比較演算、シフト演算等が実行される。実行されたデータは必要に応じて記憶装置に記憶され、入出力装置から出力される。これら一連の処理は、記憶装置に記憶されたソフトウェアプログラムによって制御される。本発明におけるサーバや端末も、上記のとおりのコンピュータとしての基本機能を備えたハードウェアであり、オペレーティングシステムやデバイスドライバ、そしてアプリケーションソフトウェアといったプログラム群によって制御されている。但し、機能を限定した端末においては、上記コンピュータの持つ役割を、固定した機能としてハードウェアで置き換えることができる。図2Aに、本発明に係るシステムの一実施形態における動画像収集配信サーバの機能ブロックを示す。動画像収集配信サーバ101aは、受信制御部101a-01と、画像処理部101a-02と、動画サムネイル生成部101a-03と、チャンネル構成部101a-04と、動画像送出部101a-05とを含む。動画像収集配信サーバ101aの機能ブロックは必ずしもこれらに限定されるものではないが、これら代表的な機能について簡単に説明する。受信制御部101a-01は、端末105からアップロードされる動画像が受け取り可能であるか否かを通知する。画像処理部101a-02は、様々な動画像フォーマットで符号化された入力動画像を、以降の動画像処理蓄積を効率化するために、共通のフォーマットに変換するトランスコード処理、及び正規化処理を行う。動画サムネイル生成部101a-03は、画像処理部101a-02で変換された動画像を圧縮動画サムネイルに変換すると同時に、フィルタリングのための処理等を行う。チャンネル構成部101a-04は、チャンネルの管理を行うとともに、チャンネルのクラスタリング処理やチャンネルへの動画サムネイルのタイリング貼り付け処理を行う。動画像送出部101a-05は、チャンネル構成部101a-04で構成された複数のチャンネルを、ネットワークを介して複数の端末105に配信する処理を行う。図2Bに、本発明に係るシステムの一実施形態におけるリアルタイム画像認識システム及びMDBの機能ブロックを示す。リアルタイム画像認識システム102は、領域処理部102-01と、一般物体認識部102-02と、特定物体認識部102-03と、ネットワーク通信制御部102-04と、データ検索処理部102-05と、MDB検索部102-06と、MDB学習部102-07と、MDBマネージメント部102-08とからなる。リアルタイム画像認識システム102の機能ブロックは必ずしもこれらに限定されるものではないが、これら代表的な機能について簡単に説明する。領域処理部102-01は、画像内の領域分割や部分画像の切出しなどを行う。一般物体認識部102-02は、画像中に含まれる物体を一般的な名称カテゴリで認識する。また、特定物体認識部102-03は、MDBに登録された情報と照合し、物体を同定する。ネットワーク通信制御部102-04は、画像の入力出力処理や、端末との情報通信制御などを行う。データ検索処理部102-05は、リンク先から情報を収集したり、集合知の問合せや、収集、ならびに検索などを行う。MDB検索部102-06は、物体の名称等のタグデータ等を検索する。MDB学習部102-07は、新規設計データの追加や詳細情報の追加、時間情報の登録、付帯情報の登録、更新、追加などを行う。MDBマネージメント部102-08は、設計データから特徴点や特徴量の抽出、付帯情報からカテゴリ情報を抽出しカテゴリデータへの登録や、カテゴリデータ内のカテゴリ分類の拡張、分割、更新、統合、修正、新規カテゴリの登録などを行う。また、MDB103は、設計データ103-01と、付帯情報データ103-02と、特徴量データ103-03と、カテゴリデータ103-04と、不特定物体データ103-05とからなる。MDB103は必ずしもこれらに限定されるものではないが、これら代表的な機能について簡単に説明する。設計データ103-01は、物体を構成ないし製造するためのデータベースから生成された、物体の構造や形状、寸法、部品の接続情報、配置図、可動部、可動範囲、重量、剛性など、物体を構成ないし製造するのに必要な基本情報を保持している。付帯情報データ103-02は、物体の名称、製造者、部品番号、日時、素材、組成、加工情報など物体に関するあらゆる情報を保持している。特徴量データ103-03は、設計情報に基づいて生成される個々の物体の特徴点や特徴量情報を保持している。カテゴリデータ103-04は、一般物体認識部において物体のカテゴリ分類を行う際に使用する情報を保持している。不特定物体データ103-05は、現時点において特定ができない物体についての情報を保持している。図3に、本発明に係るシステムの一実施形態における端末を示す。端末105a~105dは、広くユーザが使用するクライアント端末装置であり、コンピュータ、携帯情報端末PDA、携帯電話機等が含まれる。つまり、図1において、端末105a~105dは、多様な種類の電子情報機器が多数インターネットなどのネットワークに接続されている様子をあらわしている。以下、単に端末105と記載した場合にはネットワークに接続された端末105a~105dのいずれか1台をさす。当然のことながら、端末105a~105dはすべて同一機種である必要はない。同等の機能あるいは実施可能な最低限の機能を備えた端末装置であればよい。これに限定されるものではないが、ここでは端末105の代表的な機能ブロックについて説明する。端末105は、操作部105-01と、表示部105-02と、音声入出力部105-03と、画像送受信部105-04と、カメラ部105-05と、ネットワーク通信部105-06と、CPU105-07と、記憶部105-08と、電源部105-09と、位置データ検出部105-10と、各種センサ群105-11とからなる。操作部105-01は、例えば、タッチパッドディスプレイに内蔵されるものを含む、キー入力部、ポインティングデバイス、ジョグダイアルなどの入力デバイスで構成される。表示部105-02は、各機器に応じた解像度及びビデオメモリを備えたディスプレイ部である。音声入出力部105-03は、音声認識用のマイク、スピーカなどの入出力デバイスで構成される。画像送受信部105-04は、端末105で撮影した動画像データをサーバに送信し、あるいはサーバから配信されてくる動画像データを受信するために必要なコーデック部、メモリユニット等が含まれる。なお、動画像データには、静止画像も含まれる。カメラ部105-05は、選択的な構成要素であるが、CCD等のデバイスを含む画像撮影手段である。ネットワーク通信部105-06は、インターネットなどのネットワークに接続するためのインタフェースであって、有線/無線を問わない。CPU105-07は、中央処理装置であり、記憶部105-08は、ハードディスク、メモリ等の記憶装置であり、電源部105-09は、バッテリー等である。また、位置データ検出部105-10は、GPS等の位置情報検出デバイスであり、各種センサ群105-11には、加速度センサ、傾きセンサ、磁気センサなどが含まれる。図4Aに、利用者がアップロードした動画像を他の利用者が端末において表示するまでの処理フローを示す。図4Aにおいて、端末401から動画像がアップロードされる。受信制御部101a-01は、端末401からアップロードされる動画像が受け取り可能であるか否かを通知する。なお、受信制御部101a-01においては、サーバに対する不正なアクセスDOS攻撃、ウィルスを含むファイル等を回避ないし拒否する手段を備える。次に、画像処理部101a-02中のトランスコード処理部403において、様々な動画像フォーマットで符号化された入力動画像は、後段の処理において共通の内部フォーマットに変換される。この他、画像処理部101a-02では、変換された動画像は、動画像マネージャ101bによって動画像アーカイブ101cにアーカイブされる。さらに、メタデータや位置データ等の抽出処理が行われ、メタデータ位置データ等DB101dにアーカイブされる。次に、トランスコード処理部403において共通のフォーマットに変換された動画像は、画像処理部101a-02中の前処理部404に送られ、動画像の正規化処理が行われる。前処理部404で処理された動画像は、動画サムネイル生成部101a-03において圧縮動画サムネイルに変換される。この圧縮動画サムネイルに対しては、チャンネル編成部中の画像処理部407において、リアルタイム画像認識システム102、及び連携しているメタデータ情報収集処理システム412からの情報に基づいた適切なフィルタリング処理等が施される詳細は後述。上述の画像処理部407における処理と並列して、チャンネル編成部101a-04中のチャンネルマネージャ406では、リアルタイム画像認識システム102、およびメタデータ情報収集処理システム412による関連情報を用いて、入力された動画サムネイル群に対する適切なチャンネルに割り当てられる。あるいは、適切な既存のチャンネルがない場合は、新たなチャンネルが生成される。次に、チャンネル編成部101a-04中の送出画像構成部409では、チャンネル内の動画サムネイルのレイアウト数及び位置が決定される。動画像送出部101a-05では、送出画像構成部409において編成されたチャンネル群を複数の端末に送出する。ここで、送出画像構成部409において構成されるチャンネル内の動画サムネイルの構造は、チャンネルそのものを端末側における表示フレーム単位とする場合と、端末側の表示領域がチャンネル全体を表示するには小さい場合にはチャンネルを複数の表示フレーム群に分割し、端末側でそれら表示フレーム群を切り替え又はスクロールして表示させる場合とがある。端末に対する送出の方法として、表示フレーム内に構成される複数の動画サムネイルを、まとめて1本のストリーム動画像として再構成し、圧縮して送出する方法m1と、各動画サムネイルを独立にマイクロコンテンツ化して送出し、端末側で表示フレームを再構成する方法m2のいずれをも採用することができる。前者の方法m1によれば、各チャンネル動画像を端末に送出する場合において、複数の動画サムネイルをまとめて1枚のフレームとして再圧縮するので、端末側の処理負担が軽減されるという利点があるが、端末側における画像表示の自由度は制限される。後者の方法m2によれば、チャンネルを構成する各動画サムネイルはマイクロコンテンツ化されて個別に端末に送出されるので、Webブラウザ等を用いて端末側における各動画サムネイルの並び替え、拡大縮小、ハイライト等、表示の自由度が高まるという利点が加わるが、細分化されて送られてくるマイクロコンテンツを、同時刻の動画サムネイル群の集合体として端末側で再構成する必要がある。端末411における操作部からは、表示動画像に対する種々の操作を行うことができる。たとえば、複数の動画像に対応する精細な動画像を表示させるときには、そのコマンドは動画像送出部101a-05経由でチャンネル編成部101a-04に送られ、送出画像構成部409においてタイル数1の縮小されていない精細な動画像が動画像アーカイブ101cから取得され、動画像送出部101a-05から送出される。次に、図4Bに、図4Aのチャンネル編成部101a-04周辺で行われる処理をさらに詳細に説明する。リアルタイム画像認識システム102は、前処理部404において処理された動画像を、動画像サムネイル生成部101a-03において動画像サムネイル化すると同時に、後述する一般物体認識によるカテゴリ検出、特定物体認識による特定物体検出等を行う。そして、特定物体の場合には、著作権等管理DB415にアクセスして適切な著作権管理情報を取得し、画像処理部407に対する次のような制御を行う。すなわち、具体的には、画像処理部407中の処理選択部407-01に対する制御を行い、前処理部404において処理された動画像に対し、取得された著作権管理情報を付与された特定物体ごとに、上記取得された著作権管理情報に基づいて、その動画像配信の停止、問題となる個別物体に対するフィルタリング処理ぼかし等、他のマスキング画像との置換処理等が、著作権管理情報を付与された全ての特定物体に対し回帰的に実行される。各処理が施された後は、合成部407-02において元画像に対する必要な全ての画像処理が施され、最終的に合成処理され、クラスタリング部408を経由して送出画像構成部409に送られる。図4Cに、本発明に係るシステムの一実施形態におけるシステム構成及び処理フローをさらに詳細に説明する。図4Cは、図4Aにおけるシステムブロックの並列処理構成例を説明する図である。図4Cにおいて、画像処理部101a-02は、並列数mのトランスコード処理部403と並列数nの前処理部404とからなっており、動画像サムネイル生成部101a-03は、並列数oのスケーリング部405からなっている。同様に、チャンネル編成部101a-04は、並列数pのフィルタ部407を含み、クラスタリング部408においては、動的に1~qまでのチャンネルが生成される。なお、並列数pのフィルタ部407も並列処理される。フィルタ部407の並列数pは、クラスタリング部408において動的に1~qまでのチャンネルが編成される処理速度に対応した十分な数が用意される。さらに、送出画像構成部409で構成されたチャンネル画像は、画像送出部101a-05に設けられた並列数rの送出処理部によって並列的に多数の端末に送出される。ここで、図4Cのリアルタイム画像認識システム102内においても特定物体ごとの認識アルゴリズムに基づいて並列処理構成された処理系において並列処理がなされている図4Cにおいて不図示。そして、リアルタイム画像認識システム102において実装される処理モジュールの並列数は、フィルタ部における並列処理よりも高速に処理されるような数として構成される。こうして、図4Cにおいて多数の端末によって入力された入力動画像1~kは、サーバシステム内において並列処理構成された各モジュールによる並列処理により、澱みなく多数の端末に対する動画像表示1~sとして配信される。図5Aは、本発明に係るシステムの一実施形態における動画像収集配信サーバで行われるフィルタリング処理等のフローである。S501において、フィルタリング処理等は画像処理として開始される。次に、S502において端末105からアップロードされる動画像から生成された共通の内部フォーマットの動画像既述を入力として、リアルタイム画像認識システム102を介して一般物体認識S503、及び特定物体認識S504が行われる。その後、S505に進み、著作権等管理DB415に物体認識結果を照合する。上記の著作権管理情報と合わせて、動画像に関連したセンサーシップ管理情報をもとに、アップロードされた動画像中の対象物体に対し、画像処理を行う必要があるかどうかが判断されるS506。S506において、著作権に抵触する動画像やセンサーシップの観点から画像処理を行う必要があると判断されればS507に進み、その動画像全体の配信の中止、問題となる個別物体に対するフィルタリング処理ぼかし等、他のマスキング画像への置換処理等が施される。なお、当該画像処理を用いて、特定の画像を抜き出すことも可能になる。これにより、ユーザによる動画像中の特定物体の検出、及び著作権者等による対象著作物等のリアルタイムモニタリングが可能となる。上記の一連の処理を、検出された全ての特定物体及び一般物体に対して行いS507,S508、S509、画像処理を終了するS511。一方、本発明における著作権等管理処理は、上述した画像認識処理によるものと、動画像とは別に取得したメタデータ、あるいは動画中に埋め込まれたメタデータ等に基づいた著作権管理処理S510によるものとを含み、その動画像全体の配信の中止、問題となる個別物体に対するフィルタリング処理ぼかし等、他のマスキング画像への置換処理等が施されるS507。図5Bに、図5Aにおいて説明したフィルタリング処理の具体例を示す。図5Bにおいて、シーン550はアップロードされた動画像であり、遠方に凱旋門501が認識されている。道路上には、走行する多数の自動車が検出され、複数の人物も検出されている。動画像550は、図5Aにおける一般物体認識S503の処理により2つのカテゴリ、すわなち、人の顔553、自動車554~558が検出されていると同時に、特定物体認識S504の処理により凱旋門501が検出されている。一般物体認識された複数の自動車は、その後の特定物体認識により、自動車の各車種の特定、さらには、ナンバープレート564~568の検出認識も可能になっている。上記の事例において、一般物体認識された人の顔553、及び特定物体されたナンバープレート564~568に対しぼかし処理を行うことができる。なお、本発明に係るサーバ及びサーバシステムが有するリアルタイム性と画像情報処理能力とにより、ネットワーク上に存在する多数の監視カメラシステムに応用することもできる。この場合、個々の動画像ストリームごとに、複数の特定物体や不審物等のリアルタイム自動検出認識が可能となる。図6に、動画像収集配信サーバ101aにおいて処理されるチャンネル群生成の概念図を示す。図6において、端末105a~105dより動画像収集配信サーバ101aに動画像がアップロードされる。例えば、端末105aからは、自動車を撮影した動画像C1、ネコを撮影した動画像C2、及びイヌを撮影した動画像C3が順次アップロードされている。また、端末105bからは、人物を撮影した動画像C4及びサッカーの試合を撮影した動画像C5が順次アップロードされている。また、端末105cからは、特定の観光地で撮影した動画像C6、イヌを撮影した動画像C7、及び人物を撮影した動画像C8が順次アップロードされている。また、端末105dからは、自動車を撮影した動画像C9及びネコを撮影した動画像C10が順次アップロードされている。図6において、アップロードされる動画像C1~C10には、それぞれの撮影時刻が付与される。図6において、動画像収集配信サーバ101aにアップロードされた動画像は、1つのイヌチャンネルCH1、2つのネコチャンネルCH2、1つの自動車チャンネルCH3、3つの人物チャンネルCH4、及び1つのイベントチャンネルCH5に割り振られ、多数の端末端末105a~105dを含むに配信される。次に、チャンネルの動的な生成分割統合処理等の一例を以下に示す。[新規チャンネル生成]1一例として、多くのユーザが同一テーマでアップロードし始めた動画像群、あるいは多くのユーザにより視聴されている最新動画像群を新規チャンネルとして生成する。2一方で、新規のアップロードやユーザによる視聴が減少したチャンネルは、送出サービスを終了するなどのダイナミックで適応的な運用を可能にする。[チャンネル分割]既存のチャンネルに登録されている動画像の数が、チャンネル内動画格納最大数を超えた場合、さらにチャンネルを時系列場所属性等のパラメータを用いてサブカテゴリに分割し、複数のチャンネル群として拡張することができる。チャンネル分割数が、動画像収集配信サーバの配信可能最大数を超えた場合、着目度順や更新頻度、及び撮影時刻等に基づいて評価し、上位のチャンネル群から優先的に送出することで動画像収集配信サーバの負荷を一定範囲内に保つことができる。[一覧チャンネルの生成]さらに、図6に示すように、各チャンネルを代表する動画サムネイルを抽出し、それらの集合体である一覧チャンネルを生成することもできる。この一覧チャンネルにより、動的に生成される多数のチャンネルの俯瞰性を高めることができる。次に、図7Aに、本発明に係るシステムの一実施形態における端末側からみた送出画像のレイアウト例を示す。図7Aには、チャンネルとして構成されたサムネイル群が示されており、横5つ、縦5つの計25の動画サムネイルが配列されている。この動画サムネイルの数やレイアウトについては、端末の表示画面サイズ、アスペクトレシオなどにより柔軟に最適化される。そして、A1、B1、C1、D1、E1からなる予約領域1と、E2、E3、E4、E5からなる予約領域2とは、動画サムネイルの更新が行われないように制御されている。すわなち、図7Aに示すチャンネルにおいて、更新可能な動画サムネイルは、A2、B2、C2、D2、A3、B3、C3、D3、A4、B4、C4、D4、A5、B5、C5、D5であり、チャンネル内最大更新可能表示数は16である。図7Aにおいては、更新可能な動画サムネイル領域内において、例えば後述規則に基づいて動画チャンネルのスワップイン、スワップアウトが実施される。予約領域は、上記1及び2に限られず、任意に表示画面内に1以上設定することができる。ここで、予約領域1及び2には、一例として、更新可能な動画サムネイル領域に表示されている動画像に関連した広告などの動画サムネイルを固定的に配置する。また、人気の高い動画サムネイルや、動画像のアップロードが集中しているチャンネルの代表的な動画サムネイル等を特権的に表示することもできる。なお、全ての表示領域においてアップロードされる動画像は、ライブ映像のみならず、ストックコンテンツでもよい。図7Bに、本発明に係るシステムの一実施形態における端末側からみた送出画像のレイアウトの他の例を示す。図7Bには、チャンネルとして構成された、横6つ、縦6つの計36の動画サムネイルが配列されており、さらにこれらの動画サムネイルは、A1~A9からなるグループAと、B1~B9からなるグループBと、C1~C9からなるグループCと、D1~D9からなるグループDとの4グループに区分けされている。こうしたグループ分けは、例えば、同じチャンネルに集う仲間同士でグループ対抗形式のコミュニケーションを行う際に使用することができる。この場合、スワップイン及びスワップアウトは、一実施形態としてグループごとに実施される。なお、動画サムネイルのスワップイン及びスワップアウト時の表示処理として、新たな動画サムネイルのスワップイン時において、当該動画サムネイル全体の輝度を上げる、または当該動画サムネイルの周縁部に特定の色を付与し点滅等のアニメーションを行う、または当該動画サムネイル上に様々なパターンを配置したりアニメーションさせるというような装飾処理を施すことにより、当該動画サムネイルに対し視聴者に対するアテンションを喚起できる。同様にして、動画サムネイルのスワップアウト時の処理として、当該動画サムネイル全体の輝度を段階的に下げる、または当該サムネイルの周縁部に特定の色を付与し点滅等のアニメーションを行う、あるいは当該サムネイル上に、画像が入れ替わることを表現するようなアニメーションを挿入することにより、表示終了間近の動画サムネイルに対し視聴者に対するアテンションを喚起できる。具体的には、図7Cに示すように、枠をつけるA、動画像又は枠をブリンクさせるB、動画サムネイル全体の輝度を段階的に下げるC1~C4、あるルールに合致する複数の動画サムネイルを消すD1、該当動画サムネイルの周辺に花びらを出したり、該当動画サムネイルを霧散効果により消すD2、キャラクタをアニメーション表示するD3、といった効果処理を行うことができる。さらに、図示はしていないが、ユーザは、チャンネル内の任意の動画サムネイルについてブックマークを付与することができる。例えば、ブックマークが付された動画サムネイルはサーバシステム101内に保存することができる。こうしたブックマークされた動画サムネイル群は、自分専用のお気に入りサムネイル群として、呼び出すことができる。次に、図8に、本発明に係るシステムの一実施形態における動画サムネイルの時間管理概念図を示す。図8に示された時間軸上には、ユーザが端末105を使用してある物体やイベントを撮影すべく、モニタリングし、撮影を開始し、撮影した映像をアップロードする時刻が例示されている。例えば、ユーザは端末105を携行し、撮影したい物体やイベント等に出会うと、モニタリングを開始し撮影を開始する。ここで、時間軸上での撮影動作とアップロード動作との関係は、両者が同時に行われる場合図8におけるOntheflyや、撮影が終了してからある程度の時間が経過してからアップロードを行われる場合図8におけるBatchUploadがあるので、それぞれの場合について説明する。[Onthefly]ユーザは、時刻tにおいて撮影を開始すると同時に、撮影動画像をリアルタイムに動画像収集配信サーバ101aにアップロードする。なお、ここでは、アップロード時間は、tから始まりtまでの時間であり、時刻tで撮影及びアップロードは終了する。[BatchUpload]ユーザは、時刻tにおいて撮影を開始するが、撮影を終了する時刻tまで、撮影動画像をアップロードしない。そして、撮影終了後に、例えばある程度時間をおいて時刻tで動画像をアップロードし、動画像が終了する時刻tにアップロードを終了する。なお、動画像のアップロードを開始する時刻tn2は、時刻tnと時刻tn1の間にあってもよい。以上の実施のバリエーションのいずれにおいても、動画像収集配信サーバ101aは、tを動画像の撮影開始時刻とし、共通の絶対的な基準時間として利用する。この場合、動画像のアップロード時刻は、サーバ101aが端末105からのアップロードを受け付けたときに、補助的な付加データとしてサーバ101aにより記録される。なお、撮影時刻には、端末105が有している較正されたRTCRealTimeClockを用いることができる。その他、アップロードされる動画像とともに、必要に応じて、撮影場所を表すGPS情報や、撮影者ユーザに関する属性情報を送信することとしてもよい。この場合、RTCには、GPSから得られる時刻情報を用いることができる。次に、図9Aに、本発明に係るシステムの動画サムネイルの時間管理概念に基づいた、チャンネルの更新例を示す。図9Aでは、縦軸に、動画像がサーバ101aにオンザフライにより順次アップロードされている様子を示している。順次アップロードされる動画像ストリームは、図9Aにおいて1番から22番まで例示的に示されている。両端が矢印の実線で示された区間は、撮影とともにリアルタイムにアップロードされた動画像であり、両端が矢印の破線で示された区間はサーバ101aないし端末105で実施されるループ再生を示す。図9Aの横軸は、各動画像の撮影時刻を示す時間軸tである。図9Aにおいては、時刻t1に最初の動画サムネイル1及び2が投入される。動画サムネイル1及び2は、同じ撮影開始時刻に撮影されたものとしてサーバ101aにアップロードされるが、サーバ101aでは管理のために、それぞれに同一撮影時刻であっても当該時刻内順位が付けられる。チャンネルウィンドウCHt1は、チャンネル内最大表示数ここでは、例示的に10とするを超えない限りにおいては、チャンネル内の動画サムネイル更新が行われることなく、CHt1に順次投入されて1番から10番まで、チャンネルウィンドウCHt1という時間軸領域を形成する。一実施形態として、チャンネル内で新たな動画サムネイルの投入がない場合において、各動画サムネイルの再生時間が終了した場合は、再び最初に戻りループ再生を行い、以降同様の処理を継続するものとする。次に、11番目の動画サムネイルが時刻t2にスワップインし、上記同一撮影時刻内で劣位にある動画サムネイル1がスワップアウトし、新たなチャンネルウィンドウCHt2に更新される。引き続いて12番目の動画サムネイルがチャンネルウィンドウ内にスワップインし、CHt2の中で最も撮影開始時刻が古い動画サムネイル2番がスワップアウトされ、3番から12番の動画サムネイルからなるチャンネルウィンドウCHt3に更新される。以降、同様の処理となるチャンネルウィンドウCHt4。オンザフライで動画像がアップロードされてくる場合には、以上のようにしてチャンネルの更新が行われる。図9Bは、Ontheflyにより、順次スワップインする動画サムネイルの処理及びチャンネル更新処理フローである。なお、図9Bでは、チャンネル内に投入された動画サムネイル数が既にチャンネル内の最大表示数に達しており、スワッピングが必ず起こることを前提としている。また、ここでのフローは、動画サムネイルの表示ルーチンのみを説明しているが、これとは別に、端末105からアップロードされる動画像はアーカイブ101cに蓄積される。S901において新たな動画サムネイルが特定のチャンネルに割り振られ、このチャンネル内にスワップイン可能かどうかの検査が開始されると、S902に進み、新たなに割り振られた動画サムネイル撮影時刻は、該当チャンネル内の最も古い撮影時刻よりも新しいか否かが判断される。もし、新たに割り振られた動画サムネイルの撮影時刻が該当チャンネル内の最も古い撮影時刻よりも新しいと判断されるとS902においてYes、S903に進み、該当チャンネル内の最も撮影時刻の古いサムネイルをスワップアウトし、同じ位置に新たに割り振られた動画サムネイルをスワップインさせる。一方で、S902において新たに割り振られた動画サムネイルの撮影時刻が該当チャンネル内の最も古い撮影時刻よりも古いと判断されるとNo、該当チャンネルにこの動画サムネイルを表示されないS904。なお、この非表示扱いとなった動画サムネイルは動画像アーカイブ101cに蓄積され、端末105におけるジョグダイアル等による操作により、時間軸を遡った過去のチャンネルとして視聴することができる。そして、次のスワップインがあるまでは、該当チャンネル内で各サムネイルをループ再生させS905、検査処理は終了するS906。次に、図10に、本発明に係るシステムの一実施形態における動画像収集配信サーバで生成されるチャンネル更新の具体例を示す。図10には、チャンネルとして構成されたサムネイル群が示されており、横5つ行番号1~5とする、縦5つ列番号1~5とするの計25の動画サムネイルが配列されている。この場合、チャンネル内最大表示数は25である。ここで、各動画サムネイルには、ルールに基づいた優先順位が付けられている。図10においては、数字が少ないほど優先順位が上位であることを示す。各動画サムネイルを行番号、列番号で表すものとすると、動画サムネイルA1の優先順位は12であり、動画サムネイルB1の優先順位は15であり、動画サムネイルC1の優先順位は11である。そして、動画サムネイルE5の優先順位は8である。念のため、優先順位が上位の動画サムネイルから順に列挙すると、B2、D4、B5、C3、C5、D2、A3、E5、D3、B4、C1、A1、E2、D1、B1、A2、E4、A5、C4、C2、E1、E3、B3、A4、D5である。ここで、図10に示すチャンネルに割り振られるべき新たな動画サムネイルNewが入ってくると、優先順位の最も低いD5がスワップアウトされ、この位置に動画サムネイルNewがスワップインする。優先順位は、端末105において動画像を撮影した撮影時刻を用いることができる。例えば、撮影時刻の新しいものから優先順位をつけると、図10における動画サムネイルD5は、撮影時刻が最も古い動画サムネイルということになり、動画サムネイルNewがスワップインするときには、D5の表示位置を維持したままD5と置き換えられる。また、この優先順位には、動画像の撮影時刻のほか、参照回数着目度を用いることができる。着目度を用いる場合、図10における動画サムネイルD5は着目度が最も低い参照回数が最も少ない動画サムネイルということになり、動画サムネイルNewがスワップインするときには、D5の表示位置を維持したままD5と置き換えられる。あるいは、この優先順位は、動画像の撮影時刻と、アップロード後の参照回数着目度との組み合わせで決定することとしてもよいし、チャンネルごとにチャンネルの特徴を活かした優先順位付けを行ってもよい。次に、図11Aに、本発明に係るシステムにおける時間軸操作に基づいたチャンネル内の動画サムネイル群の更新例を示す。図11Aにおいて、ジョグダイアル等のデバイスを使って現在時刻tから過去の時刻t0-mまで時間を戻すものとする。過去の時刻t0-mまで時間を巻き戻した時点で、撮影時刻が時刻t0-mである13番目の動画サムネイルから順次時間軸を遡ってチャンネル内最大表示数ここでは、例示的に10とする分の動画サムネイルに対応する原動画像を動画像アーカイブ101cから瞬時に読み出し、各動画サムネイルの時刻t0-mの状態チャンネルウィンドウCHt5を再現する。この場合、時刻t0-mで停止させたままであれば、チャンネルウィンドウCHt5の時刻t0-mにおける全てのチャンネル内の動画サムネイル4~13に対応したポーズ画像が端末105等のディスプレイに表示される。次に、時刻t0-mから通常再生を行った場合には、チャンネルウィンドウCHt5内の各動画サムネイル4~13が同時再生されるとともに、次の新たな動画サムネイルのスワップインまで、チャンネルウィンドウCHt5内の各動画サムネイルは、繰り返し再生される。次に、時刻t0-mから逆方向再生を行った場合には、動画サムネイル13のスワップアウトと、時刻t0-mにおける動画サムネイル3のスワップインとが起こり、チャンネルウィンドウCHt4に更新され、以降、時間軸を遡った再生が行われる。上記一連の時間軸操作については、高速順方向再生FastForward、高速逆方向再生ReWind、コマ送り等の時間軸操作においても同様のチャンネルウィンドウ操作が実施される。なお、上記の処理のフローを図11Bに示す。図11Cに、表示画面の大きさが制限されている端末に対し、多数の動画サムネイルを含むチャンネルを分割して送信する処理例を示す。図11Cにおいて、動画収集配信サーバ101aは、単一のチャンネル1101を、表示画面の大きさが制限されている端末の画面サイズに合わせて、複数の送出単位A~Iに分割し、それぞれの送出単位を送出する。端末側では、上記送出単位を含む隣接する1以上の送出単位を同時に受信し、端末側の操作で上記複数の送出単位をまたがるスムーズなスクロールを行うことができる。処理の一例として、端末側で送出単位B1103bの領域を、例えば左方向へスクロールさせた場合、現在の送出単位Bの左側にある送出単位A1103aのストリームA1106を同時に受信し、スクロール操作に応じた表示画面例えば、1105の部分を生成し、端末1104に表示させることによりスムーズなスクロールが実現できる。同様に、端末側で送出単位B1103bの領域を、例えば右下方向へスクロールさせた場合、現在の送出単位Bの右及び下側にある送出単位E、D、Fと合わせて合計4本のストリームを同時に受信し、スクロール操作に応じた表示画面例えば、1105bの部分を生成し、端末1104に表示させることにより、全方向のスムーズなスクロールが実現できる。図12に、本発明に係るシステムにおけるリアルタイム画像認識システム102及びMDB103で行われる全体的な画像認識処理フローを示す。[一般物体認識]画像認識処理の開始S1201は、まず、端末105における元画像の入力からはじまるS1202。元画像は、2次元画像であるか3次元画像であるかを問わず、静止画であるか動画であるかを問わない。また、元画像の入力に際しては、その元画像におけるどの物体の着目領域の指示がポインティングデバイス等のデバイス不図示を通じてなされる場合と、着目点の指示がなく元画像全体が処理対象として入力される場合とがある。次に、S1204において一般物体認識処理が行われる。一般物体認識処理には、例えば、BOFBagOfFeaturesの手法を採用することができる。この一般物体認識処理では、検出された物体のカテゴリ物体の一般名称の認識まで行われる。ただし、着目点の指示がされた場合は、カテゴリの認識ができた場合とできなかった場合とで処理が分岐し、その判断はS1205で行われる。カテゴリ認識ができなかった場合には、S1206へ進み、既存のカテゴリの取り扱いについて判断がなされるS1207が、着目点に指示の有無に関わらず物体のカテゴリ認識が出来た場合には、特定物体認識処理へ進むべくS1209へ進む。[特定物体認識]S1205の判断において特定物体認識処理へ進む場合は、まず、S1209において個別物体画像の切り出し処理が行われる。そして、切り出された個別物体画像について、特定物体認識処理が行われるS1210。特定物体認識処理では、MDB103に登録された設計データ103-01から抽出された特徴量データ103-03に基づく一致度を算出する評価関数によって物体の同定が試みられる。[学習処理1]一方で、S1205の判断において一般物体認識ができなかった場合には、S1206へ進み、着目物体の持つ特徴量と、MDB103が把握している既存のカテゴリに属する物体の特徴量との情報距離に基づいて、その着目物体を含む新たなカテゴリを登録するかS1207、その着目物体に近接する既存カテゴリの拡張を検討するかS1208の判断が行われる。新たなカテゴリを登録するS1207場合にはS1204に復帰し、既存のカテゴリを拡張するS1208場合にはS1209へ進む。[特定物体認識後学習処理2]S1211においては、特定物体の同定ができたかどうかが判断される。特定物体の同定ができた場合には、S1213に進み、S1209において切り出された個別物体画像にMDB103に登録されている物体の詳細データよりもさらに精細な情報が含まれるかが判断される。もし、S1213においてYesと判断された場合には、S1214に進み、MDB103におけるその物体の詳細データはMDB学習部102-07により更新され、より精細な情報を有するようになる。一方で、S1213においてNoと判断された場合には、S1215に進み、次の判断がなされる。S1215は、S1205において一般物体認識ができなかったと判断された場合であって、S1206の判断でS1208、S1209、S1210へ進み、特定物体の認識ができたS1211でYes場合に判断される。S1215において、特定された物体が既存のカテゴリであった場合には、MDB103に登録されているその既存カテゴリの定義を拡張、あるいは拡張によりカテゴリ内の物体の情報距離が分散する場合には分割図19A、あるいは近接カテゴリとの情報距離が前記カテゴリ内の物体間の情報距離と同程度以下になった場合には統合図19B、あるいは特定された物体の登録により既存の物体の情報の齟齬を発見した場合には修正を施し図19C、カテゴリデータ103-04をアップデートするS1216。一方で、S1215において、特定された物体が既存のカテゴリでなかった場合には、S1207へジャンプし、新規カテゴリとして登録する。S1211において、特定物体の認識ができなかった場合は、MDB103においてその物体はいったん未確認物体として登録され、将来の処理に備えて認識処理を終了するS1217。S1216において既存カテゴリを拡張してアップデートされた場合も認識処理を終了するS1217。図13は、図12における特定物体認識処理及び学習処理の一部について、他の実施形態を示すフロー図である。以下、詳細に説明する。まず、S1301より特定物体認識処理が開始される。ここで入力されるデータは、単一物体の画像のほか、同レイヤの設計データを使用することができる。さらに、画像にリンクされた設計データや、設計データそれ自体製品全体のみならず、部品であってもよいを使用することもできる。次に、S1302においてMDBで生成された特徴量データ103-03を元に、元画像内の特徴点及び特徴量が抽出され、MDBより生成される特徴量データと比較される。ここで、MDBより特徴量データを生成比較する方法には、以下の2種類がある。1つ目は、物体を構成する最小単位設計データなどで表されているごとの3次元情報を元に、あらゆる角度から2次元平面に写像し、その写像画像から物体の特定に用いる特徴量などを生成する。比較する際には、その特徴量を元に入力画像から特徴量を抽出し、出現部位や頻度などを比較する方法であるS1304。なお、ここでの特徴量は、一例として輪郭抽出法やSURF法やなどに基づいて生成される。2つ目は、物体を構成する最小単位設計データなどの集合からなる3次元形状情報を投影角度や拡大率などを変えながら2次元平面に写像するプロセスを評価関数として、物体の特徴点および特徴量との差異を一致度として判定する方法チューン方式であるS1305。なお、従来は、サンプルとなる画像そのものをとにかくたくさん集めて特徴量あるいは評価関数による同定処理S1302を行なっていたことに鑑みれば、S1304やS1305で説明したMDBより生成する方法S1303は、同定の確度を上げるという点で従来技術より有利な効果を奏する。次に、S1306において、物体の同定ができたかが判断される。もし、同定されたと判断された場合には、S1310に進み、同定に使用したデータがMDBのデータよりも詳細であるか、最新であるかが判断され、これらの判断に基づいて、物体固有の情報設計データなどや時間情報物体の型式、バージョン情報がMDBに更新登録され、特定物体認識処理を抜ける。つまり、情報の登録及びMDB更新が、データベース学習処理となる。一方で、S1306において、物体の同定ができなかったと判断されると、画像情報以外の情報画像中の文字やロゴを抽出して物体同定処理を行う。例えば、画像中の物体に非常に有名なメーカのロゴが映し出されてさえいれば、物体の大半がフレームから外れていたとしても同定が容易に行える場合がある。そうして、S1309に進み、再び物体の同定ができたかどうかが判断される。物体の同定ができていればS1309においてYes、S1310に進み、同定に使用したデータがMDBのデータよりも詳細であるか、最新であるかが判断され、これらの判断に基づいて、物体固有の情報設計データなどや時間情報物体の型式、バージョン情報がMDBに更新登録され、特定物体認識処理を抜ける。一方で、物体の同定ができなかったならばS1309においてNo、不特定物体としてMDBに登録され、将来の更新や新カテゴリの生成に備えS1311、特定物体認識処理を終了するS1312。なお、S1307で示した、画像情報以外の情報による同定処理とともに、あるいはこれに替えて、集合知を利用して物体の同定に役立てることもできるS1308。このS1308の処理は、例えば、ネット上の百科事典を検索したり、QA掲示板に自動投稿することで実施される。ネット上の百科事典をシステムが自ら検索するには、一般物体認識で得られたカテゴリとともにMDBより生成された特徴量を用いて検索クエリを作成し検索を実行する。そして返送されてきた内容から新たな特徴量を抽出して物体の同定が可能か再度試みる。また、QA掲示板に自動投稿する場合は、一般物体認識で得られたカテゴリとともに元画像を掲示板にアップロードする。このとき、あらかじめ用意された定型文を自動編集して、この○○について、型式を教えてくださいとか、この△△△について、設計情報を公開されているWebサイトを教えてくださいといったクエリを投稿する。そうして、他のユーザ人間を含むからそれは、xx-xxxxですとか、その△△△の設計データは、httpwwwaaabbbcomcaddatadxfから入手可能ですといったアドバイスが寄せられる。システムは、これらのアドバイスを分析及び評価し、指定されたURLへアクセスし物体の設計データ等のダウンロードを試みる。新たに得られた設計データに基づいて物体の同定に成功すれば、得られた新たなデータがMDBに追加され、データベースが更新される。図14及び図15は、図12のS1206、S1207、及びS1208の処理例を詳細に説明する処理概念図である。図14Aにおいて、MDB103にはすでに登録済みの既存カテゴリA及びカテゴリBが存在し、S1205において一般物体認識できなかったと判断されたオブジェクトObj1をどのカテゴリに分類すべきかが判断されようとしているものとする。ここでは、Obj1の特徴量と、カテゴリA及びカテゴリBの特徴量との情報距離が算出されるL1、L2。そして、L1及びL2は十分に離れていると判断されるので、Obj1は新しいカテゴリに属すべきものとして、新カテゴリCが生成され登録される図14B。一方で、図15Aにおいては、MDB103にはすでに登録済みの既存カテゴリA及びカテゴリBと、S1205において一般物体認識できなかったと判断されたオブジェクトObj2とが存在し、それぞれの特徴量からみてObj2はカテゴリAに近接している関係にある。この場合、カテゴリAとObj2との情報距離は十分に近い一方で、カテゴリBとObj2との情報距離は十分に遠い。この場合には、Obj2について新たなカテゴリCを生成しようとすると、他のオブジェクトについてカテゴリAとカテゴリCとの両方に含まれる場合などが発生し、カテゴリ分類上好ましくないことがある。したがって、図15Aのような関係にあるときは、カテゴリAの定義を最低限拡張して、Obj2を含むようにアップデートされる図15B。なお、情報距離の算出アルゴリズムには、符号理論上の種々のアルゴリズムハミング、フィッシャー等や他の情報理論に基づく距離計算アルゴリズムを採用することができる。なお、MDB103に物体の詳細データとして登録される設計データのフォーマットには種々のフォーマットを使用することができる。例えば、DXF形式,DWG形式,3DS形式がある。そして、これら設計データから特徴量を算出し、同様の次元で元画像から算出した特徴量と照合して認識を行う方法についてはすでに述べたとおりである。次に、図16及び図17に基づき、本発明にかかる画像認識システムにおいて元画像における長いすの特徴量と、MDBに登録されている長いすのCADデータの特徴量との比較によって特定物体認識を行う処理例を説明する。なお、図16は、物体認識照合の結果、一致した場合であり、図17は、物体認識照合の結果、不一致となる場合である。[一致の場合]図16Aにおいて、1600は長いすの元画像である。ここでは、5つの特徴点が抽出されている。1601は図中向かって左の背もたれ角の特徴点である。1602は図中手前の左肘掛の角の特徴点である。1603は左手前脚部の特徴点、1604は右手前脚部の特徴点である。1606は向かって右の背もたれの角の特徴点である。1605は特徴点として抽出されなかった部位であるが、説明のため番号を付ける丸印は付していない。図16Bにおいて、1650は長いすの比較CADデータからの描画像である。ここでは、6つの特徴点が抽出されている。1651は向かって左の背もたれの特徴点である。1652は手前の左肘掛の角の特徴点である。1653は左手前脚部の特徴点である。1654は右手前脚部の特徴点である。1655は手前の右肘掛の特徴点である。1656は向かって右の背もたれの角の特徴点である。比較は、特徴点1601と1651、特徴点1602と1652、特徴点1603と1653、特徴点1604と1654、特徴点1605と1655、特徴点1606と1656とで後述の手法図18を用いて行われる。特徴点1605は検出できてないが、ここでは、他の5点が一致しているので、1600の長いすは1650の長いすと特定することが出来る。つまり、特徴点のうち、全ての特徴点あるいは一定の割合以上の特徴点が一致すれば物体が特定できたと判断することができる。あるいは、物体の一部隠れていても場合関数検出できない場合であっても、その他の特徴点でよく一致していれば同定できたとすることができる。[不一致の場合]図17Cは、図16のAに示した長いす1600と同じである。図17Dにおいて、1750は別の長いすの比較CADデータからの描画像である。ここでは、6つの特徴点が抽出されている。1751は向かって左の背もたれの特徴点である。1752は手前の左肘掛の角の特徴点である。1753は左手前脚部の特徴点である。1754は右手前脚部の特徴点である。1755は手前の右肘掛の特徴点である。1756は向かって右の背もたれの角の特徴点である。比較は、特徴点1601と1751、特徴点1602と1752、特徴点1603と1753、特徴点1604と1754、特徴点1605と1755、特徴点1606と1756で行われる。後述の手法図18により1602と1752が一致してないので、1600と1750が別の物体と判断される。[比較判断手法の例示]図18Kにおいて、横軸には位相角度、距離、色などを包含する、縦軸には元画像と比較CAD画像の一致度を取る。比較CAD画像を偏位させ特徴点を比較することで、元画像との一致度が0と1の間の値を取る。一致すれば0であり、不一致であれば1である。CAD画像どうしてあれば、比較CAD画像の比較CAD画像の1つの位相で、元CAD画像が完全に一致する。しかし、元画像にはノイズが含まれているので、完全な一致にはなり得ない。結果、比較CAD画像の位相に従って1802の線となる。また、もし、完全に一致しない場合には、1803の直線になる。図18Lにおいて、図16の一致の場合と図17の不一致の場合をあらわす。図18LAにおいて、特徴点1は1603、特徴点2は1601、特徴点3は1602、特徴点4は1606、特徴点5は1605、特徴点6は1604に対応する。図Aではある同一位相値において抽出されてない特徴点1605以外は極小値となっている。ゆえに、元画像は比較CAD画像と一致したと判断する。一方、図18LBにおいては、同様の比較を行った結果、1602に対応する特徴点3が他とは違う比較CAD画像の位相値で一致度の極小値となっている。結果、元画像は比較CAD画像とは不一致であると判断する。図20に、本発明に係るシステムの一実施形においてユーザの利便性関心を高める情報群を個々のユーザに提示する具体例を示す。図20に示す実施例は、本発明に係るシステムにおけるリアルタイム画像認識システム102、MDB103、及びメタデータ情報収集処理システム412の連携動作によって実現される。特にメタデータ情報収集処理システム412は、着目点行動履歴DB、レコメンデーション広告DBいずれも不図示をさらに備えており、個々のユーザによりリアルタイムにアップロードされる動画中の着目物体などから抽出されるユーザの属性及び行動履歴を集積し、抽出されたユーザの属性及び行動履歴をもとにリコメンデーションや広告等をユーザに提示する。すわなち、メタデータ情報収集処理システム412は、動画像収集配信サーバ101aの指示により、端末105上で個々のユーザにより選択された動画及び動画中の対象物体、選択順序、並びに、個々のユーザによりアップロードされた動画及び動画中の着目物体などから抽出されるユーザの属性及び行動履歴を収集する。収集されたデータは、上述の着目点行動履歴DB、レコメンデーション広告DBに蓄積され、ユーザの属性及び行動履歴をもとにリコメンデーションを生成し、広告等のユーザの利便性関心を高める情報群を選択して個々のユーザに提示するために動画像収集配信サーバ101aに送信する。なお、メタデータ情報収集処理システム412は、ユーザ端末よりアップロードされる動画像に付加されているメタデータの解析等を行う。例えば、テキストデータであれば形態素解析を含む言語処理により、意味のある名詞固有名詞、一般名詞が抽出され、音声データであれば、音声認識処理によりテキストに変換され、言語処理を経て同様に意味のある名詞が抽出される。抽出された名詞群はメタデータとして対応する動画と共にメタデータDB101dに格納される。図20Aにおいて、ユーザは、端末105上で視聴しているチャンネル内の興味ある動画サムネイルを選択し、動画像収集配信サーバ101aから対応する原画像が端末に配信されている。なお、その選択情報は、そのユーザの着目点情報としてリアルタイムに情報収集処理システム412に逐次送られ、着目点情報及びユーザの行動履歴として蓄積されている。なお、ここでいう着目点とは、特定物体をポインティングするために、ユーザが画面上で特定する物体を示す1以上の画面位置情報であり、それらがサーバシステム101に送られることにより、リアルタイムに特定物体検出が行われる。ユーザは図20Aにおいて、動画中のバッグに興味を持ち、これを選択する。図20Aにおいては、バッグの周囲に選択枠2011が例示的に表示されている。なお、このバッグも上述した特定物体認識処理によって、リアルタイムに認識されている。図20Bにおいて、ユーザが選択したバッグを特定物体認識した結果として商品情報が画像とともに表示される。このバッグは、ブランドAの型番xx-xxであったので、その旨が例示的にタグ2021として表示されている。次に、図20Cにおいて、ユーザの更なる要求により、又は自動的に、このブランドAのバッグにフィットする服、靴、アクセサリの候補2031~2033や、アウトレット情報やオークション情報等の入手先情報2034、2035、当該商品に対するユーザの評価等の選択した特定物体に関連する情報2036が同時に表示される。ユーザは、様々な動画サムネイル中の様々な特定物体を選択し、付加される上記情報群も併せて参照することができるようになる。その過程で、サーバシステム101は、特定ユーザの嗜好や行動パターンをデータベースに蓄積し、当該特定ユーザに対し、更に利便性の高い密度の濃いサービスや情報を送ることができると同時に、サービスや商品提供者に対し、一段と効果的なマーケティング情報を提供することができる。さらに、情報収集処理システム412において行われる他の処理例としては、次のものが挙げられる。A個々のユーザの着目点やカテゴリ情報、画像情報に付加されていた位置情報GPSなどのメタデータ及び、それらの時間的統計処理により算出される行動履歴に基づいた類似度計算などにより、関連する画像のリコメンデーションや広告を生成し、リコメンデーション情報として情報収集配信サーバ101aに送信し、情報収集配信サーバ101aから対応する端末へ原画像と共に配信する。Bさらに、多くのユーザが着目している特定物体情報や、興味の傾向変化などをリアルタイムに解析し、鮮度の高いマーケティングデータを生成することができる。図21に、個々のユーザによりリアルタイムにアップロードされる動画中の着目物体などから抽出されるユーザの属性及び行動履歴をメタデータ情報収集処理システム412に集積し、抽出されたユーザの属性及び行動履歴をもとに生成されたリコメンデーション、広告等のユーザの利便性関心を高める情報群を個々のユーザに提示可能とする、他の実施形態を示す。図21Aにおいて、ユーザ2101は、リアルタイムに動画像を撮影し動画像配信収集サーバへアップロードするための入力装置例えば、カメラ等2102及びサーバシステム101で処理された画像を受信し表示するための表示装置例えば、ヘッドマウントディスプレイ等2103を装着している。なお入力装置2102は、GPSなどの位置情報検出デバイスを備えることができ、その場合には検出された位置情報例えば、現在位置となる緯度、経度、高度情報等であって、動的な位置情報を含むが動画像と共にサーバシステム101にリアルタイムでアップロードされ、サーバシステム101からリアルタイムに動画像が配信されている。なお、図21Aにおいては、これら一連の通信はワイヤレスで行われる。このとき、サーバシステム101内の動画像配信収集サーバ101aは、入力装置2102よりアップロードされてくる画像に対し、サーバシステム101内のリアルタイム画像認識システム102及びMDB103によりリアルタイムに一般物体認識処理と特定物体認識処理とを実行し、検出された物体のカテゴリ情報及び特定物体認識された物体の情報を、原動画像に対応付けてメタデータDB101dに記録する。そして、図21Aにおいて、ユーザ2101は、サーバシステム101において認識された特定物体群をポインティング操作により選択し、選択された特定物体に関わる様々な情報をサーバシステム101から受信し、リアルタイムに送信している画像、すなわちユーザ2101が現在見ているリアルな画像に表示装置2103を経由して重ね合わせてモニタリングすることにより、リアルタイムに様々な物体に対する情報を得ることができるシステムが提供できる。図21Bにおいて、視界中にある様々な物体に対し、サーバシステム101から、認識された特定物体群に対する情報が、リアルタイムに肉眼視野に重ねて半透明で表示されている様子を示す。これらの特定物体群に対する情報は、ユーザ2101の移動、視線変更に伴い、リアルタイムかつダイナミックにトラッキングする。これにより、実空間における物体のリアルタイム認識及び情報表示が可能になる。すわなち、リアルタイム系のビジョンAIを実現可能となる。"