互いに類似する画像が同一のクラスタに属するように、複数の画像を、クラスタリング処理を行うことにより複数のクラスタに分類する画像分類手段と、クエリー画像を受け付けるクエリー画像受付手段と、前記複数のクラスタのうちの、前記受け付けられたクエリー画像と類似する画像が属するクラスタを特定するクラスタ特定手段と、前記複数の画像のうちの、前記特定されたクラスタに属する画像を出力する画像出力手段と、を備える類似画像検索装置。請求項1に記載の類似画像検索装置であって、前記画像出力手段は、前記特定されたクラスタに属する、すべての画像を出力するように構成された類似画像検索装置。請求項1又は請求項2に記載の類似画像検索装置であって、ユーザにより入力され、且つ、少なくとも2つのクラスタを互いに対応付けるクラスタ対応付情報を受け付けるクラスタ対応付情報受付手段を備え、前記画像出力手段は、前記複数の画像のうちの、前記特定されたクラスタに属する画像と、前記受け付けられたクラスタ対応付情報により当該クラスタと対応付けられているクラスタに属する画像と、を出力するように構成された類似画像検索装置。請求項1乃至請求項3のいずれかに記載の類似画像検索装置であって、前記クラスタ特定手段は、前記受け付けられたクエリー画像の特徴を表す特徴量を取得するとともに、前記複数の画像のそれぞれの特徴を表す特徴量を取得し、且つ、当該クエリー画像に対して取得された特徴量と、当該複数の画像のそれぞれに対して取得された特徴量と、に基づいて、当該クエリー画像と類似する画像を前記複数の画像の中から抽出し、当該抽出された画像が属するクラスタを、当該クエリー画像と類似する画像が属するクラスタとして特定するように構成された類似画像検索装置。請求項1乃至請求項3のいずれかに記載の類似画像検索装置であって、前記複数のクラスタのそれぞれに対して、当該クラスタに属する画像の特徴を表す特徴量に基づいて、当該クラスタを代表する特徴量である代表特徴量を算出する代表特徴量算出手段を備え、前記クラスタ特定手段は、前記受け付けられたクエリー画像の特徴を表す特徴量と、前記算出された代表特徴量と、に基づいて、当該クエリー画像と類似する画像が属するクラスタを特定するように構成された類似画像検索装置。請求項1乃至請求項5のいずれかに記載の類似画像検索装置であって、基礎画像を、複数の部分に分割することにより、当該部分からなる部分画像を生成する部分画像生成手段を備え、前記複数の画像は、前記基礎画像と、前記生成された部分画像と、を含む類似画像検索装置。請求項6に記載の類似画像検索装置であって、前記画像出力手段は、前記部分画像に代えて、当該部分画像が生成される基となった前記基礎画像を出力するように構成された類似画像検索装置。互いに類似する画像が同一のクラスタに属するように、複数の画像を、クラスタリング処理を行うことにより複数のクラスタに分類し、クエリー画像を受け付け、前記複数のクラスタのうちの、前記受け付けられたクエリー画像と類似する画像が属するクラスタを特定し、前記複数の画像のうちの、前記特定されたクラスタに属する画像を出力する、類似画像検索方法。請求項8に記載の類似画像検索方法であって、前記特定されたクラスタに属する、すべての画像を出力するように構成された類似画像検索方法。情報処理装置に、互いに類似する画像が同一のクラスタに属するように、複数の画像を、クラスタリング処理を行うことにより複数のクラスタに分類し、クエリー画像を受け付け、前記複数のクラスタのうちの、前記受け付けられたクエリー画像と類似する画像が属するクラスタを特定し、前記複数の画像のうちの、前記特定されたクラスタに属する画像を出力する、処理を実行させるための類似画像検索プログラム。しかしながら、上記類似画像検索装置によれば、クエリー画像に対して、人間が類似していると感じる画像を漏れなく出力できない虞があった。このため、本発明の目的は、上述した課題であるクエリー画像に対して、人間が類似していると感じる画像を漏れなく出力できない場合が生じることを解決することが可能な類似画像検索装置を提供することにある。かかる目的を達成するため本発明の一形態である類似画像検索装置は、互いに類似する画像が同一のクラスタに属するように、複数の画像を、クラスタリング処理を行うことにより複数のクラスタに分類する画像分類手段と、クエリー画像を受け付けるクエリー画像受付手段と、上記複数のクラスタのうちの、上記受け付けられたクエリー画像と類似する画像が属するクラスタを特定するクラスタ特定手段と、上記複数の画像のうちの、上記特定されたクラスタに属する画像を出力する画像出力手段と、を備える。また、本発明の他の形態である類似画像検索方法は、互いに類似する画像が同一のクラスタに属するように、複数の画像を、クラスタリング処理を行うことにより複数のクラスタに分類し、クエリー画像を受け付け、上記複数のクラスタのうちの、上記受け付けられたクエリー画像と類似する画像が属するクラスタを特定し、上記複数の画像のうちの、上記特定されたクラスタに属する画像を出力する方法である。また、本発明の他の形態である類似画像検索プログラムは、情報処理装置に、互いに類似する画像が同一のクラスタに属するように、複数の画像を、クラスタリング処理を行うことにより複数のクラスタに分類し、クエリー画像を受け付け、上記複数のクラスタのうちの、上記受け付けられたクエリー画像と類似する画像が属するクラスタを特定し、上記複数の画像のうちの、上記特定されたクラスタに属する画像を出力する、処理を実行させるためのプログラムである。本発明は、以上のように構成されることにより、クエリー画像に対して人間が類似していると感じる画像を漏れなく出力することができる。以下、本発明に係る、類似画像検索装置、類似画像検索方法、及び、類似画像検索プログラム、の各実施形態について図1~図10を参照しながら説明する。<第1実施形態>構成図1に示したように、第1実施形態に係る類似画像検索装置1は、情報処理装置本例では、パーソナルコンピュータである。なお、類似画像検索装置1は、携帯電話端末、PHSPersonalHandyphoneSystem、PDAPersonalDataAssistance、PersonalDigitalAssistant、スマートフォン、カーナビゲーション端末、又は、ゲーム端末等であってもよい。類似画像検索装置1は、図示しない中央処理装置CPU;CentralProcessingUnit、記憶装置メモリ及びハードディスク駆動装置HDD;HardDiskDrive、入力装置本例では、キーボード、及び、マウス、及び、出力装置本例では、ディスプレイを備える。出力装置は、ディスプレイを有する。出力装置は、CPUから出力された画像情報に基づいて、文字及び図形等からなる画像をディスプレイに表示させる。入力装置は、キーボード及びマウスを有する。類似画像検索装置1は、キーボード及びマウスを介して、ユーザの操作に基づく情報が入力されるように構成されている。類似画像検索装置1は、記憶装置に記憶されているプログラムをCPUが実行することにより、後述する機能を実現するように構成されている。機能図1は、上記のように構成された類似画像検索装置1の機能を表すブロック図である。類似画像検索装置1の機能は、画像受付部クエリー画像受付手段101と、正規化処理部102と、特徴量取得部103と、画像登録部画像分類手段、クラスタ対応付情報受付手段104と、画像記憶部105と、類似度算出部106と、類似画像抽出部クラスタ特定手段107と、クラスタ類似画像抽出部108と、類似画像出力部画像出力手段109と、を含む。画像受付部101は、後述するクエリー画像と類似する画像を検索する対象となる複数の画像被検索画像を受け付ける。本例では、画像受付部101は、紙面上に描かれた画像を表す情報を、CCDイメージセンサChargeCoupledDeviceImageSensor等によって光電変換することにより受け付ける。なお、画像受付部101は、通信可能に接続された外部装置から画像を受信することにより、当該画像を受け付けるように構成されていてもよい。また、画像受付部101は、記憶媒体、又は、記憶装置から画像を読み出すことにより、当該画像を受け付けるように構成されていてもよい。同様に、画像受付部101は、ユーザにより入力され、且つ、類似する画像を検索する基礎となる画像であるクエリー画像を受け付ける。正規化処理部102は、画像受付部101により受け付けられた画像のそれぞれに対して、高さを予め設定された基準高さとし、且つ、幅を予め設定された基準幅とするように、当該画像を変換幾何変形する正規化処理を実行する。これにより、画像の大きさの違いが、後述する特徴量に及ぼす影響を低減することができる。特徴量取得部103は、正規化処理部102により正規化処理された画像から、当該画像の特徴を表す特徴量を取得する。例えば、特徴量は、加重方向指数ヒストグラム例えば、特許文献2を参照のように、ストローク方向成分の分布を表す量である。なお、特徴量は、画像の特徴を表す他の量であってもよい。特公平2-59507号公報画像登録部104は、画像受付部101により受け付けられた、複数の被検索画像のそれぞれに対して、当該画像と、当該画像を識別するための画像識別情報と、当該画像に対して特徴量取得部103により取得された特徴量と、を対応付けて画像記憶部105に記憶させる。更に、画像登録部104は、予め設定された処理周期が経過する毎に、又は、ユーザにより入力された指示に応じて、画像記憶部105に記憶されている複数の被検索画像に対するクラスタリング処理を実行する。クラスタリング処理は、互いに類似する画像が同一のクラスタに属するように、複数の被検索画像を複数のクラスタに分類する処理である。本例では、画像登録部104は、特徴量に基づいて、K平均法K-meansを用いることにより、クラスタリング処理を実行する。なお、画像登録部104は、K平均法K-means以外の方法例えば、ウォード法Ward’smethod等を用いるように構成されていてもよい。図2は、クラスタリング処理によって分類された画像を概念的に示した説明図である。図2に示した例においては、特徴量は、第1の成分x1と、第2の成分x2と、を含む。なお、特徴量は、3つ以上の成分を含んでいてもよい。また、この例においては、四角形の印により示される画像は、クラスタ1に分類され、三角形の印により示される画像は、クラスタ2に分類され、×印により示される画像は、クラスタ3に分類され、星形の印により示される画像は、クラスタ4に分類され、円形の印により示される画像は、クラスタ5に分類され、菱形の印により示される画像は、クラスタ6に分類される。画像登録部104は、画像記憶部105に記憶されている画像のそれぞれに対して、当該画像と、当該画像が分類されたクラスタを識別するためのクラスタ識別情報と、を対応付けて画像記憶部105に記憶させる。即ち、本例では、画像記憶部105は、複数の被検索画像のそれぞれに対して、当該画像と、当該画像を識別するための画像識別情報と、当該画像に対して特徴量取得部103により取得された特徴量と、当該画像が分類されたクラスタを識別するためのクラスタ識別情報と、を対応付けて記憶する。更に、画像登録部104は、ユーザにより入力され、且つ、少なくとも2つのクラスタを互いに対応付けるクラスタ対応付情報を受け付ける。ユーザは、互いに類似している複数のクラスタを互いに対応付けるクラスタ対応付情報を入力する。画像登録部104は、受け付けられたクラスタ対応付情報を画像記憶部105に記憶させる。画像記憶部105は、図3に示したように、あるクラスタを識別するためのクラスタ識別情報CID1、CID2等と、当該クラスタに類似するクラスタのそれぞれを識別するための類似クラスタ識別情報CID1、CID2等と、を対応付けて記憶する。類似度算出部106は、画像記憶部105に記憶されている複数の被検索画像のそれぞれに対して、当該被検索画像と対応付けて画像記憶部105に記憶されている特徴量と、クエリー図形に対して特徴量取得部103により取得された特徴量と、に基づいて、当該被検索画像とクエリー画像とが互いに類似している程度を表す類似度を算出する。本例では、類似度算出部106は、類似度として、特徴量を現すベクトル間の相関係数を算出する。類似画像抽出部107は、類似度算出部106により算出された類似度に基づいて、複数の被検索画像の中から、クエリー画像と類似する被検索画像基本類似画像を抽出する。本例では、類似画像抽出部107は、類似度が大きくなるほど優先して、被検索画像を抽出する。具体的には、類似画像抽出部107は、予め設定された抽出数だけ被検索画像を抽出する。このように、類似画像抽出部107は、クエリー画像に対して取得された特徴量と、複数の被検索画像のそれぞれに対して取得された特徴量と、に基づいて、クエリー画像と類似する被検索画像基本類似画像を、上記複数の被検索画像の中から抽出している。なお、類似画像抽出部107は、予め設定された基準類似度よりも類似度が大きい被検索画像を抽出するように構成されていてもよい。更に、類似画像抽出部107は、抽出された基本類似画像のそれぞれが属するクラスタを、クエリー画像と類似する画像が属するクラスタ類似画像所属クラスタとして特定する。具体的には、類似画像抽出部107は、抽出された基本類似画像と対応付けて画像記憶部105に記憶されているクラスタ識別情報により識別されるクラスタを類似画像所属クラスタとして特定する。加えて、類似画像抽出部107は、特定された類似画像所属クラスタに属する被検索画像のすべてを、間接類似画像として抽出する。クラスタ類似画像抽出部108は、類似画像抽出部107により特定された類似画像所属クラスタと、画像記憶部105に記憶されているクラスタ対応付情報により対応付けられているクラスタ類似クラスタを特定する。クラスタ類似画像抽出部108は、特定された類似クラスタに属する被検索画像のすべてを、クラスタ類似画像として抽出する。類似画像出力部109は、類似画像抽出部107により抽出された被検索画像基本類似画像、及び、間接類似画像と、クラスタ類似画像抽出部108により抽出された被検索画像クラスタ類似画像と、のすべてを、出力装置を介して出力する本例では、ディスプレイに表示させる。なお、類似画像出力部109は、基本類似画像、間接類似画像、及び、クラスタ類似画像の一部のみを出力するように構成されていてもよい。作動次に、上述した類似画像検索装置1の作動について説明する。類似画像検索装置1は、図4にフローチャートにより示したプログラムを、類似画像検索装置1の起動時に実行するようになっている。具体的に述べると、類似画像検索装置1は、上記プログラムの処理を開始すると、ステップS101にて、被検索画像としての画像を受け付けるまで待機する。そして、類似画像検索装置1は、被検索画像を受け付けると、Yesと判定してステップS102へ進み、受け付けられた被検索画像に対して正規化処理を実行する。次いで、類似画像検索装置1は、正規化処理された被検索画像から、当該被検索画像の特徴を表す特徴量を取得するステップS103。その後、類似画像検索装置1は、上記受け付けられた被検索画像と、当該被検索画像を識別するための画像識別情報と、当該被検索画像に対して取得された特徴量と、を対応付けて記憶装置に記憶させるステップS104。その後、類似画像検索装置1は、ステップS101へ戻り、ステップS101~ステップS104の処理を繰り返し実行する。また、類似画像検索装置1は、図5にフローチャートにより示したプログラムを、予め設定された処理周期が経過する毎に、又は、ユーザにより入力された指示に応じて、実行するようになっている。具体的に述べると、類似画像検索装置1は、上記プログラムの処理を開始すると、ステップS201にて、記憶装置に記憶されている複数の被検索画像に対するクラスタリング処理を実行する。次いで、類似画像検索装置1は、記憶装置に記憶されている、複数の被検索画像のそれぞれに対して、当該被検索画像と、当該被検索画像が、クラスタリング処理の実行によって分類されたクラスタを識別するためのクラスタ識別情報と、を対応付けて記憶装置に記憶させるステップS202。その後、類似画像検索装置1は、このプログラムの処理を終了する。また、類似画像検索装置1は、図6にフローチャートにより示したプログラムを、類似画像検索装置1の起動時に実行するようになっている。具体的に述べると、類似画像検索装置1は、上記プログラムの処理を開始すると、ステップS301にて、ユーザにより入力されたクラスタ対応付情報を受け付けるまで待機する。そして、類似画像検索装置1は、クラスタ対応付情報を受け付けると、Yesと判定してステップS302へ進み、受け付けられたクラスタ対応付情報を記憶装置に記憶させる。その後、類似画像検索装置1は、ステップS301へ戻り、ステップS301~ステップS302の処理を繰り返し実行する。また、類似画像検索装置1は、図7にフローチャートにより示したプログラムを、類似画像検索装置1の起動時に実行するようになっている。具体的に述べると、類似画像検索装置1は、上記プログラムの処理を開始すると、ステップS401にて、クエリー画像としての画像を受け付けるまで待機する。そして、類似画像検索装置1は、クエリー画像を受け付けると、Yesと判定してステップS402へ進み、受け付けられたクエリー画像に対して正規化処理を実行する。次いで、類似画像検索装置1は、正規化処理されたクエリー画像から、当該クエリー画像の特徴を表す特徴量を取得するステップS403。その後、類似画像検索装置1は、記憶装置に記憶されている複数の被検索画像のそれぞれに対して、当該被検索画像とクエリー画像とが互いに類似している程度を表す類似度を算出するステップS404。次いで、類似画像検索装置1は、算出された類似度に基づいて、記憶装置に記憶されている複数の被検索画像の中から、クエリー画像と類似する被検索画像基本類似画像を抽出するステップS405。その後、類似画像検索装置1は、抽出された基本類似画像のそれぞれが属するクラスタを、クエリー画像と類似する画像が属するクラスタ類似画像所属クラスタとして特定するステップS406。次いで、類似画像検索装置1は、特定された類似画像所属クラスタに属する被検索画像のすべてを、間接類似画像として抽出するステップS407。そして、類似画像検索装置1は、特定された類似画像所属クラスタと、記憶装置に記憶されているクラスタ対応付情報により対応付けられているクラスタ類似クラスタを特定するステップS408。次いで、類似画像検索装置1は、特定された類似クラスタに属する被検索画像のすべてを、クラスタ類似画像として抽出するステップS409。そして、類似画像検索装置1は、上記ステップS405にて抽出された被検索画像基本類似画像と、上記ステップS407にて抽出された被検索画像間接類似画像と、上記ステップS409にて抽出された被検索画像クラスタ類似画像と、からなるすべての画像を、出力装置を介して出力するステップS410。その後、類似画像検索装置1は、ステップS401へ戻り、ステップS401~ステップS410の処理を繰り返し実行する。以上、説明したように、本発明の第1実施形態に係る類似画像検索装置1は、クエリー画像と類似する画像が属するクラスタを特定し、複数の画像被検索画像のうちの、特定されたクラスタに属する画像間接屡次画像を出力する。これによれば、クエリー画像に対して人間が類似していると感じる画像を漏れなく出力することができる。更に、本発明の第1実施形態に係る類似画像検索装置1は、特定されたクラスタに属する、すべての画像を出力する。これによれば、クエリー画像に対して人間が類似していると感じる画像を、より一層確実に漏れなく出力することができる。加えて、本発明の第1実施形態に係る類似画像検索装置1は、複数の画像被検索画像のうちの、特定されたクラスタに属する画像間接類似画像と、ユーザにより入力されたクラスタ対応付情報により当該クラスタと対応付けられているクラスタに属する画像クラスタ類似画像と、を出力する。これによれば、特定されたクラスタに属する画像に加えて、ユーザによって入力されたクラスタ対応付情報により当該クラスタと対応付けられたクラスタに属する画像も出力される。この結果、クエリー画像に対して人間が類似していると感じる画像を、より一層確実に漏れなく出力することができる。なお、類似画像検索装置1の機能は、クラスタ類似画像抽出部108を含んでいなくてもよい。この場合、類似画像出力部109は、基本類似画像、及び、間接類似画像を出力するように構成される。また、第1実施形態の変形例に係る類似画像検索装置1において、画像登録部104は、クラスタリング処理の実行後に、複数のクラスタのそれぞれに対して、当該クラスタに属する画像の特徴を表す特徴量に基づいて、当該クラスタを代表する特徴量である代表特徴量を算出する。例えば、画像登録部104は、クラスタに属する画像に対して取得された特徴量の平均値を、当該クラスタに対する代表特徴量として算出する。即ち、この変形例において、画像登録部104は、代表特徴量算出手段を構成する。更に、この変形例において、類似度算出部106は、複数のクラスタのそれぞれに対して、当該クラスタに対して算出された代表特徴量と、クエリー図形に対して取得された特徴量と、に基づいて、当該クラスタとクエリー画像とが互いに類似している程度を表す類似度を算出する。加えて、この変形例において、類似画像抽出部107は、類似度算出部106により算出された類似度が、予め設定された閾値よりも大きいクラスタを、クエリー画像と類似する画像が属するクラスタ類似画像所属クラスタとして特定する。即ち、類似画像抽出部107は、受け付けられたクエリー画像の特徴を表す特徴量と、算出された代表特徴量と、に基づいて、当該クエリー画像と類似する画像が属するクラスタを特定する。これによれば、クエリー画像に対して取得された特徴量と、複数の画像のそれぞれに対して取得された特徴量と、に基づいてクエリー画像と類似する画像を抽出し、抽出された画像が属するクラスタを、クエリー画像と類似する画像が属するクラスタとして特定する場合と比較して、迅速に、クエリー画像と類似する画像が属するクラスタを特定することができる。<第2実施形態>次に、本発明の第2実施形態に係る類似画像検索装置について説明する。第2実施形態に係る類似画像検索装置は、上記第1実施形態に係る類似画像検索装置に対して、クエリー画像と類似する画像を検索する対象として、受け付けられた被検索画像に加えて、当該被検索画像の一部を用いる点において相違している。従って、以下、かかる相違点を中心として説明する。第2実施形態に係る類似画像検索装置1の機能は、図8に示したように、第1実施形態に係る類似画像検索装置1の機能に加えて、分割画像生成部分割画像生成手段111を含む。分割画像生成部111は、画像受付部101により受け付けられた、基礎画像としての画像を、複数の部分に分割することにより、当該部分からなる部分画像を生成する。例えば、図9のAに示した画像が、画像受付部101により受け付けられた場合、分割画像生成部111は、部分画像として、図9のBに示した画像と、図9のCに示した画像と、を生成する。このように、本例では、分割画像生成部111は、基礎画像のうちの、文字のみからなる部分と、図形のみからなる部分と、に分割することにより、各部分からなる部分画像を生成する。なお、分割画像生成部111は、ユーザにより入力された指示に基づいて、基礎画像を分割するように構成されていてもよい。更に、類似画像検索装置1は、画像受付部101により受け付けられた基礎画像と、分割画像生成部111により生成された部分画像と、のすべてを、クエリー画像と類似する画像を検索する対象となる複数の画像被検索画像として用いる。加えて、類似画像出力部109は、基本類似画像、間接類似画像、又は、クラスタ類似画像として、部分画像が抽出された場合、部分画像に代えて、当該部分画像が生成される基となった基礎画像を出力する。以上、説明したように、本発明の第2実施形態に係る類似画像検索装置1によれば、クエリー画像と、一部部分画像が類似する画像基礎画像を出力することができる。この結果、クエリー画像に対して人間が類似していると感じる画像を、より一層確実に漏れなく出力することができる。<第3実施形態>次に、本発明の第3実施形態に係る類似画像検索装置について図10を参照しながら説明する。第3実施形態に係る類似画像検索装置500は、互いに類似する画像が同一のクラスタに属するように、複数の画像を、クラスタリング処理を行うことにより複数のクラスタに分類する画像分類部画像分類手段501と、クエリー画像を受け付けるクエリー画像受付部クエリー画像受付手段502と、上記複数のクラスタのうちの、上記受け付けられたクエリー画像と類似する画像が属するクラスタを特定するクラスタ特定部クラスタ特定手段503と、上記複数の画像のうちの、上記特定されたクラスタに属する画像を出力する画像出力部画像出力手段504と、を備える。これによれば、クエリー画像に対して人間が類似していると感じる画像を漏れなく出力することができる。以上、上記実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成及び詳細に、本願発明の範囲内において当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。なお、上記各実施形態において類似画像検索装置1の各機能は、CPUがプログラムソフトウェアを実行することにより実現されていたが、回路等のハードウェアにより実現されていてもよい。また、上記各実施形態においてプログラムは、記憶装置に記憶されていたが、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記憶されていてもよい。例えば、記録媒体は、フレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク、及び、半導体メモリ等の可搬性を有する媒体である。また、上記実施形態の他の変形例として、上述した実施形態及び変形例の任意の組み合わせが採用されてもよい。<付記>上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のように記載され得るが、以下には限られない。付記1互いに類似する画像が同一のクラスタに属するように、複数の画像を、クラスタリング処理を行うことにより複数のクラスタに分類する画像分類手段と、クエリー画像を受け付けるクエリー画像受付手段と、前記複数のクラスタのうちの、前記受け付けられたクエリー画像と類似する画像が属するクラスタを特定するクラスタ特定手段と、前記複数の画像のうちの、前記特定されたクラスタに属する画像を出力する画像出力手段と、を備える類似画像検索装置。これによれば、クエリー画像に対して人間が類似していると感じる画像を漏れなく出力することができる。付記2付記1に記載の類似画像検索装置であって、前記画像出力手段は、前記特定されたクラスタに属する、すべての画像を出力するように構成された類似画像検索装置。これによれば、クエリー画像に対して人間が類似していると感じる画像を、より一層確実に漏れなく出力することができる。付記3付記1又は付記2に記載の類似画像検索装置であって、ユーザにより入力され、且つ、少なくとも2つのクラスタを互いに対応付けるクラスタ対応付情報を受け付けるクラスタ対応付情報受付手段を備え、前記画像出力手段は、前記複数の画像のうちの、前記特定されたクラスタに属する画像と、前記受け付けられたクラスタ対応付情報により当該クラスタと対応付けられているクラスタに属する画像と、を出力するように構成された類似画像検索装置。これによれば、特定されたクラスタに属する画像に加えて、ユーザによって入力されたクラスタ対応付情報により当該クラスタと対応付けられたクラスタに属する画像も出力される。この結果、クエリー画像に対して人間が類似していると感じる画像を、より一層確実に漏れなく出力することができる。付記4付記1乃至付記3のいずれかに記載の類似画像検索装置であって、前記クラスタ特定手段は、前記受け付けられたクエリー画像の特徴を表す特徴量を取得するとともに、前記複数の画像のそれぞれの特徴を表す特徴量を取得し、且つ、当該クエリー画像に対して取得された特徴量と、当該複数の画像のそれぞれに対して取得された特徴量と、に基づいて、当該クエリー画像と類似する画像を前記複数の画像の中から抽出し、当該抽出された画像が属するクラスタを、当該クエリー画像と類似する画像が属するクラスタとして特定するように構成された類似画像検索装置。これによれば、クエリー画像に対して人間が類似していると感じる画像を、より一層確実に漏れなく出力することができる。付記5付記1乃至付記3のいずれかに記載の類似画像検索装置であって、前記複数のクラスタのそれぞれに対して、当該クラスタに属する画像の特徴を表す特徴量に基づいて、当該クラスタを代表する特徴量である代表特徴量を算出する代表特徴量算出手段を備え、前記クラスタ特定手段は、前記受け付けられたクエリー画像の特徴を表す特徴量と、前記算出された代表特徴量と、に基づいて、当該クエリー画像と類似する画像が属するクラスタを特定するように構成された類似画像検索装置。これによれば、クエリー画像に対して取得された特徴量と、複数の画像のそれぞれに対して取得された特徴量と、に基づいてクエリー画像と類似する画像を抽出し、抽出された画像が属するクラスタを、クエリー画像と類似する画像が属するクラスタとして特定する場合と比較して、迅速に、クエリー画像と類似する画像が属するクラスタを特定することができる。付記6付記1乃至付記5のいずれかに記載の類似画像検索装置であって、基礎画像を、複数の部分に分割することにより、当該部分からなる部分画像を生成する部分画像生成手段を備え、前記複数の画像は、前記基礎画像と、前記生成された部分画像と、を含む類似画像検索装置。これによれば、クエリー画像と、一部部分画像が類似する画像基礎画像を出力することができる。この結果、クエリー画像に対して人間が類似していると感じる画像を、より一層確実に漏れなく出力することができる。付記7付記6に記載の類似画像検索装置であって、前記画像出力手段は、前記部分画像に代えて、当該部分画像が生成される基となった前記基礎画像を出力するように構成された類似画像検索装置。付記8互いに類似する画像が同一のクラスタに属するように、複数の画像を、クラスタリング処理を行うことにより複数のクラスタに分類し、クエリー画像を受け付け、前記複数のクラスタのうちの、前記受け付けられたクエリー画像と類似する画像が属するクラスタを特定し、前記複数の画像のうちの、前記特定されたクラスタに属する画像を出力する、類似画像検索方法。付記9付記8に記載の類似画像検索方法であって、前記特定されたクラスタに属する、すべての画像を出力するように構成された類似画像検索方法。付記10付記8又は付記9に記載の類似画像検索方法であって、ユーザにより入力され、且つ、少なくとも2つのクラスタを互いに対応付けるクラスタ対応付情報を受け付け、前記複数の画像のうちの、前記特定されたクラスタに属する画像と、前記受け付けられたクラスタ対応付情報により当該クラスタと対応付けられているクラスタに属する画像と、を出力するように構成された類似画像検索方法。付記11情報処理装置に、互いに類似する画像が同一のクラスタに属するように、複数の画像を、クラスタリング処理を行うことにより複数のクラスタに分類し、クエリー画像を受け付け、前記複数のクラスタのうちの、前記受け付けられたクエリー画像と類似する画像が属するクラスタを特定し、前記複数の画像のうちの、前記特定されたクラスタに属する画像を出力する、処理を実行させるための類似画像検索プログラム。付記12付記11に記載の類似画像検索プログラムであって、前記処理は、前記特定されたクラスタに属する、すべての画像を出力するように構成された類似画像検索プログラム。付記13付記11又は付記12に記載の類似画像検索プログラムであって、前記処理は、ユーザにより入力され、且つ、少なくとも2つのクラスタを互いに対応付けるクラスタ対応付情報を受け付け、前記複数の画像のうちの、前記特定されたクラスタに属する画像と、前記受け付けられたクラスタ対応付情報により当該クラスタと対応付けられているクラスタに属する画像と、を出力するように構成された類似画像検索プログラム。