"物体oの形状に関する情報を表す特徴データを確定するためのコンピュータを備えた装置であって、該物体oはk次元の空間に位置し、前記コンピュータがセルpのうちの少なくともいくつかがそれぞれ該物体oの対応する部分を含むように、該物体oが位置する空間内の複数の該セルpを定義する分割スキームRE、RPを確定し、該複数のセルpに含まれる該物体oの該対応する部分の少なくとも一つのプロパティに基づいて該物体oの該特徴データを確定するものであり、前記分割スキームRE、RPの確定では、該複数のセルpの少なくとも二つが少なくとも部分的に互いに重なり合うように分割スキームRE、RPを確定する、ことを特徴とする装置。該複数のセルpが、セルの第一のグループgi1;go1にある該セルのユニオンがセルの第二のグループgi2;go2の該セルのユニオンと同一空間にあるようなセルの該第一のグループおよびセルの該第二のグループgi1、gi2;go1、go2を少なくとも備え、ここで、セルの該第一のグループgi1;go1の各セルがセルの該第二のグループgi2;go2の対応する少なくとも一つのセルに少なくとも部分的に重なり合うこと、を特徴とする請求項1の装置。該複数のセルpが少なくとも一つのネストされたセルのグループgnを備え、ネストされたセルの該グループgnの全てのセルが互いにネストしていること、を特徴とする請求項1又は請求項2の装置。ネストされたセルの該グループgnの該セルが、ネストされたセルの該グループgnの該セルに含まれる該物体oの該対応する部分のk次元の体積が少なくとも規則的に増加するようなシーケンスを形成すること、を特徴とする請求項3の装置。物体oの形状に関する情報を表す特徴データを確定するためのコンピュータを備えた装置であって、該物体oはk次元の空間に位置し、前記コンピュータはセルpのうちの少なくともいくつかがそれぞれ該物体oの対応する部分を含むように、該物体oが位置する空間内の複数の該セルpを定義する分割スキームDP、RPを確定し、該複数のセルpに含まれる該物体oの該対応する部分の少なくとも一つのプロパティに基づいて該物体oの該特徴データを確定するものであり、前記分割スキームRE、RPの確定では、該分割スキームDP、RPによって定義される該セルpの境界の少なくともいくつかを該物体oの個々の形状に当てはめ、複数の区域rに含まれる該物体oの対応する部分が所定の測定基準に関して互いに等しいように該物体oが位置する空間内の該複数の区域rを区切るように、該分割スキームDP、RPを確定することを特徴とする装置。該複数の区域rの少なくとも一つの区域rが、少なくとも部分的に互いに重なり合う、該複数のセルpの少なくとも二つのセルpを含むこと、を特徴とする請求項5の装置。該複数の区域rの全ての区域rが互いに対してばらばらであること、を特徴とする請求項5又は請求項6の装置。該複数の区域rの各区域rの該測定基準が、該区域rに含まれる該物体oの対応する部分のk次元の体積であること、を特徴とする請求項5乃至請求項7のいずれか一つの装置。該複数の区域rの各区域rが、該複数のセルpの少なくとも二つのセルpのユニオンおよび/又は差異および/又は交差部分に相当するか、該複数のセルpの一つのセルpにぴったりと相当すること、を特徴とする請求項5乃至請求項8のいずれか一つの装置。該複数の区域rの少なくともいくつかの区域rが、該物体oが位置する空間において、k次元の球体および/又はk次元のシェルおよび/又はk次元の球体のセクタおよび/またはk次元のシェルのセクタであること、を特徴とする請求項5乃至請求項9のいずれか一つの装置。該分割スキームDP,RE,RPによって定義される少なくともいくつかの該セルpが、該物体oが位置する空間において、k次元の球体および/又はk次元のシェルおよび/又はk次元の球体のセクタおよび/またはk次元のシェルのセクタであること、を特徴とする請求項1乃至請求項10のいずれか一つの装置。該複数のセルpの各セルp内に含まれる該物体oの各対応する部分のk次元の体積に基づいて、および/又は該複数のセルpの該各セルpに含まれる該物体oの各対応する部分のk主軸を定義するデータに基づいて、該物体oの該特徴データを確定すること、を特徴とする請求項1乃至請求項11のいずれか一つの装置。第一の物体と、第二の物体のセットとの間の類似探索を実行するため、該第一の物体の特徴データおよび該第二の物体のセットのそれぞれの特徴データを確定し、該確定した特徴データの比較に基づいて該類似探索を実行する、ことを特徴とする請求項1乃至請求項12のいずれか一つの装置。物体のセットの類似分類を実行するため、物体の該セットの各物体の特徴データを確定し、該確定した特徴データの分類に基づいた対応する類似性に従って、物体の該セットの該物体をグループ化する、ことを特徴とする請求項1乃至請求項12のいずれか一つの装置。請求項1乃至請求項14のいずれか一つの装置が、たんぱく質、CAD又はウェブデータの類似探索および/または類似分類のために用いられる、ことを特徴とする装置。コンピュータに、物体oの形状に関する情報を表す特徴データを確定する処理を実行させるためのプログラムであって、該物体oはk次元の空間に位置し、前記プログラムはセルpのうちの少なくともいくつかがそれぞれ該物体oの対応する部分を含むように、該物体oが位置する空間内の複数の該セルpを定義する分割スキームRE、RPを確定するステップと、該複数のセルpに含まれる該物体oの該対応する部分の少なくとも一つのプロパティに基づいて該物体oの該特徴データを確定するステップと、を前記コンピュータに実行させるものであり、前記分割スキームRE、RPを確定するステップでは、該複数のセルpの少なくとも二つが少なくとも部分的に互いに重なり合うように分割スキームRE、RPを確定する、ことを特徴とするプログラム。該複数のセルpが、セルの第一のグループgi1;go1にある該セルのユニオンがセルの第二のグループgi2;go2の該セルのユニオンと同一空間にあるようなセルの該第一のグループおよびセルの該第二のグループgi1、gi2;go1、go2を少なくとも備え、ここで、セルの該第一のグループgi1;go1の各セルがセルの該第二のグループgi2;go2の対応する少なくとも一つのセルに少なくとも部分的に重なり合うこと、を特徴とする請求項16のプログラム。該複数のセルpが少なくとも一つのネストされたセルのグループgnを備え、ネストされたセルの該グループgnの全てのセルが互いにネストしていること、を特徴とする請求項16又は請求項17のプログラム。ネストされたセルの該グループgnの該セルが、ネストされたセルの該グループgnの該セルに含まれる該物体oの該対応する部分のk次元の体積が少なくとも規則的に増加するようなシーケンスを形成すること、を特徴とする請求項18のプログラム。コンピュータに、物体oの形状に関する情報を表す特徴データを確定する処理を実行させるためのプログラムであって、該物体oはk次元の空間に位置し、前記プログラムはセルpのうちの少なくともいくつかがそれぞれ該物体oの対応する部分を含むように、該物体oが位置する空間内の複数の該セルpを定義する分割スキームDP、RPを確定するステップと、該複数のセルpに含まれる該物体oの該対応する部分の少なくとも一つのプロパティに基づいて該物体oの該特徴データを確定するステップと、を前記コンピュータに実行させるものであり、前記分割スキームRE、RPを確定するステップでは、該分割スキームDP、RPによって定義される該セルpの境界の少なくともいくつかを該物体oの個々の形状に当てはめ、複数の区域rに含まれる該物体oの対応する部分が所定の測定基準に関して互いに等しいように該物体oが位置する空間内の該複数の区域rを区切るように、該分割スキームDP、RPを確定させる、ことを特徴とするプログラム。該複数の区域rの少なくとも一つの区域rが、少なくとも部分的に互いに重なり合う、該複数のセルpの少なくとも二つのセルpを含むこと、を特徴とする請求項20のプログラム。該複数の区域rの全ての区域rが互いに対してばらばらであること、を特徴とする請求項20又は請求項21のプログラム。該複数の区域rの各区域rの該測定基準が、該区域rに含まれる該物体oの対応する部分のk次元の体積であること、を特徴とする請求項20乃至請求項22のいずれか一つのプログラム。該複数の区域rの各区域rが、該複数のセルpの少なくとも二つのセルpのユニオンおよび/又は差異および/又は交差部分に相当するか、該複数のセルpの一つのセルpにぴったりと相当すること、を特徴とする請求項20乃至請求項23のいずれか一つのプログラム。該複数の区域rの少なくともいくつかの区域rが、該物体oが位置する空間において、k次元の球体および/又はk次元のシェルおよび/又はk次元の球体のセクタおよび/またはk次元のシェルのセクタであること、を特徴とする請求項20乃至請求項24いずれか一つのプログラム。該分割スキームDP,RE,RPによって定義される少なくともいくつかの該セルpが、該物体oが位置する空間において、k次元の球体および/又はk次元のシェルおよび/又はk次元の球体のセクタおよび/またはk次元のシェルのセクタであること、を特徴とする請求項16乃至請求項25のいずれか一つのプログラム。該複数のセルpの各セルp内に含まれる該物体oの各対応する部分のk次元の体積に基づいて、および/又は該複数のセルpの該各セルpに含まれる該物体oの各対応する部分のk主軸を定義するデータに基づいて、該物体oの該特徴データが確定されること、を特徴とする請求項16乃至請求項26のいずれか一つのプログラム。前記コンピュータに、第一の物体と、第二の物体のセットとの間の類似探索を実行させるため、該第一の物体の特徴データおよび該第二の物体のセットのそれぞれの特徴データを確定するステップと、該確定した特徴データの比較に基づいて該類似探索を実行するステップと、をさらに実行させる、ことを特徴とする請求項16乃至請求項27のいずれか一つのプログラム。前記コンピュータに、物体のセットの類似分類を実行させるため、物体の該セットの各物体の特徴データを確定するステップと、該確定した特徴データの分類に基づいた対応する類似性に従って、物体の該セットの該物体をグループ化するステップと、をさらに実行させることを特徴とする請求項16乃至請求項27のいずれか一つのプログラム。請求項16乃至請求項29のいずれか一つのプログラムが、たんぱく質、CAD又はウェブデータの類似探索および/または類似分類のために用いられる、ことを特徴とするプログラム。図2は、先行技術で公知の分割スキームを三つのセルd=3で示したものである。この分割スキームは、1全てのセルpiはばらばらである、2セルpiの境界は等距離である、というプロパティを有する。第一のセルp1はk次元の球体すなわち、k=2の場合は円、k=3の場合は空間にある球体の形状であり、第二および第三のセルp2、p3はそれぞれ最小の境界となる球体bsoの中心cの周りにk次元のシェルの形状を有する。図2の分割スキームはばらばらで等距離であることからDEと呼ぶ。図3は、本発明の第一のサンプルの実施例による分割スキームを三つのセルd=3で図示したものである。一般的に、本発明の全ての分割スキームは特に異種の物体のデーターベースに適している。図3の分割スキームはいわゆる比例分割スキームである。ここに記述するサンプルの実施例の比例分割スキームでは、セルの境界やこれらの境界のいくつかは、各区域内に占める物体の体積が少なくともほぼ一定であるように、空間内において多数の区域を区切る。したがって、セルおよび区域の境界は各物体の個々の形状に適合する。図3の比例分割スキームは、ばらばらで比例することからDPと呼ばれる。図2の先行技術による分割スキームを形状ヒストグラムと称するならば、図3のアプローチは形状分位と呼ぶことができ、分位は分割スキームによって定義される分割セルの数dによって確定される。図4のサンプルの実施例では、セルpiはネストされたセルの単一のグループgnを形成する。言い換えると、最小のセルp1はセルp2に完全に含まれ、順を追ってセルp2は最大のセルp3に完全に含まれる。それゆえ、セルp1からp3は内に含まれている関係について、完全な順序シーケンスを構成している。更に、セルpiの境界は等距離である。図5は、重複し等距離にある分割スキームの更なるサンプルの実施例を17個のセルd=17で示したものである。このスキームは、図2のセルp2とセルp3を更に分けることによって、図2の先行技術の分割スキームから得られる。より具体的には、図2の第二のセルp2は、内セルp2からp5の第一のグループgi1と、内セルp6からp9の第二のグループgi2とに更に分けられている。これらのグループgi1、gi2のそれぞれに含まれるセルは、それぞれのグループgi1、gi2内においてばらばらである。しかしながら、グループgi1、gi2は、一方のグループある各セルが他方のグループの二つのセルに重なり合うように、互いに対してシフトしている。同様に、図2の第三のセルp3は外セルp10からp13の第一のグループgo1と、外セルp14からp17の第二のグループgo2とに更に分けられている。セルp2からp17のそれぞれは、最小の境界となる球体bso内のk次元のシェルのセクタの形状をしている。図4および図5の重複し等距離にある分割スキームの例は、それぞれRE1o、RE2oと呼ぶ。実験によると、比例する分割と重複する分割とが組み合わさっている場合、特に利益が大きい。重複と比例を組み合わせた分割スキームはRPと呼ぶ。図6および図7は、RP分割のサンプルの実施例を二つ示している。更に注目すべき点として、図6の例では、セルp1からセルp3にある物体oの各部分の体積は、規則的に、すなわち各セルとも物体oの総体積の1/dづつ増加する。したがって、三つのセルの本例では、第一のセルp1は物体oの総体積の約1/3、第二のセルp2は約2/3、第三のセルp3は総体積を含む。上述したサンプルの実施例では、所与の物体oの特徴ベクトルΦoは、対応する分割スキームによって定義される全てのセルpに、集約αを当てはめることによって得られる全ての結果を、単に連結したものである。他の実施例では、更なる標準化、又は他の追加の処理ステップを実行してもよい。全体として見ると、結果としてもたらされた類似性の指標を使用して、物体の幾何学的特徴によって物体の大きな集まりを分類したり、類似した物体のデータベース探索を行ったり、物体の幾何学的類似性を評価しなければならない他の作業を行ったりすることができる。本発明の長所を評価するために、ここに提案した分割のアプローチの効力を先行技術による最も優れたテクニックの一つと比較する。先行技術による最も優れたテクニックとは、先に引用した研究論文三次元形状記述子の回転不変球面調和関数表現で提案しているような、球面の調和値の集約関数を用いたDE分割に基づいている。非常に有望な結果が得られている。例えば、図8は、たんぱく質データベースに関する先行技術のDE分割および本RP1分割の結果を示したものである。再現率50では、DEに基づく方法では精度が26であるのに対して、RP1に基づく方法では42の精度を示している。再現率80では、RP1はDEよりもほぼ二倍の精度をもたらす。CADおよびウェブデータに関しても同様の結果が得られている。図9は、上記と同じ構成で得られる性能の結果を示している。RP1がDEよりも約十倍早く実行されることが明らかである。したがって、RP1はDEよりも非常に高い効力をもたらすだけではなく、ランタイムで見たコストが格段に低くなる。DEの性能が遅いのは、よい結果を出すために、はるかにきめの細かい分割スキームを必要とするという事実のためである。したがって、作り出されたDEの特徴ベクトルは、距離関数によって評価すると、はるかにより長くて高価である。類似性に基づいた探索および/又は分類の方法の正確さおよび効力を改善するために、本発明が利用できるということが明らかである。上述したサンプルの実施例の記述に含まれる詳細は、本発明の範囲を制限するように解釈されるべきではなく、むしろ本発明の好まれる実施例の例示として解釈されるべきである。他の多くのバリエーションが可能であり、当業者には容易に明らかである。それゆえ、本発明の範囲は、説明した実施例によって確定されるのではなく、添付の請求項およびそれらと法的に等価であるものによって確定される。更なる特徴や、本発明の目的および効果は、以下に詳細に記述するいくつかのサンプルの実施例から明らかになる。図を参照とされたい。"