画像データベースに新たな画像と前記新たな画像の情報とを書き込む方法であって、a前記画像データベースに予め格納されている画像と、入力されたクエリされた画像とを比較して、前記画像データベースに、前記クエリされた画像に類似している画像があるかを検索する段階と、b検索結果として前記クエリされた画像に類似している画像がない場合に、前記クエリされた画像を、認識されなかった画像データベースに格納する段階と、c前記認識されなかった画像データベース内の画像を、類似度に応じて分類して、複数の画像群に体系化する段階と、d特定の画像と前記特定の画像のタグ情報とが外部から入力された場合、前記特定の画像と、体系化された前記複数の画像群における特定の画像群に含まれている少なくともいくつかの画像とを比較して、前記特定の画像群内に、予め設定されている閾値を超える類似度を有している画像があるかを判断して、前記予め設定されている閾値を超える類似度を有していると判断された前記画像のうち少なくとも1つを、外部から入力された前記タグ情報とともに、前記画像データベースに自動的に書き込ませる段階とを備える方法。前記段階dで、前記特定の画像と前記特定の画像のタグ情報とが、ウェブクローラまたはユーザ端末から受信される、請求項1に記載の方法。前記段階aで、前記クエリされた画像が入力された場合に、前記クエリされた画像に類似した画像があるかを、前記画像データベースに予め格納されている前記画像の正規化された特徴領域と、前記クエリされた画像の正規化された特徴領域とを比較して検索する、請求項1または2に記載の方法。前記段階cで、前記類似度は、前記認識されなかった画像データベース内の前記画像の特徴または特徴領域同士を比較して、前記複数の画像群に体系化することで判断される、請求項1から3のいずれか一項に記載の方法。前記段階cで、前記特定の画像群から、または、前記認識されなかった画像データベースから、予め定められた数を超える数のデータが収集された場合に、前記段階dを実行する、請求項1から4のいずれか一項に記載の方法。前記段階dで、前記特定の画像群内の1つの画像の正規化された特徴領域が、前記特定の画像の正規化された特徴領域と比較され、同じオブジェクトを示すと考えられる少なくとも1対の特徴領域が、前記特定の画像および前記特定の画像群内の前記1つの画像のそれぞれから取得され、前記特定の画像と前記特定の画像群内の前記1つの画像との間の類似度が判断される、請求項1から5のいずれか一項に記載の方法。前記段階dで、少なくとも2対の特徴領域が前記特定の画像および前記特定の画像群内の前記1つの画像のそれぞれから取得された場合、前記特定の画像群内の前記1つの画像の少なくとも2つの特徴領域の間の相対的位置関係と、前記特定の画像の少なくとも2つの特徴領域との間の相対的位置関係とを、位相幾何学を利用することで前記特定の画像群内の前記1つの画像と前記特定の画像とが合致するかを判断することで、比較する、請求項6に記載の方法。前記段階dで、前記特定の画像群内の少なくともいくつかの画像を表すn個の代表画像と前記n個の代表画像のタグとを、前記画像データベースに書き込む、請求項1から7のいずれか一項に記載の方法。前記n個の代表画像とはそれぞれ異なる視点、それぞれ異なる輝度、またはそれぞれ異なる時間を反映するm個のサブ画像をともに書き込む、請求項8に記載の方法。前記m個のサブ画像を追加で書き込むときに、前記m個のサブ画像のタグも前記m個のサブ画像とともに書き込まれる、請求項9に記載の方法。前記n個の代表画像及び前記m個のサブ画像は、少なくとも1つの特徴または特徴領域を共有する、請求項9または10に記載の方法。前記段階abc及びdのうち少なくとも1つは、コンピュータリソースまたはサーバリソースを共有する複数のサーバデバイスを仮想化するクラウドコンピューティングサーバによって実行される、請求項1から11のいずれか一項に記載の方法。画像データベースに新たな画像と前記新たな画像の情報とを書き込むシステムであって、前記画像データベースに予め格納されている画像と、入力されたクエリされた画像とを比較して、前記画像データベースに、前記クエリされた画像に類似している画像があるかを検索する検索部と、検索結果として前記クエリされた画像に類似している画像がない場合に、前記クエリされた画像を、認識されなかった画像データベースに格納する、認識されなかった画像格納部と、前記認識されなかった画像データベース内の画像を、類似度に応じて分類して、複数の画像群に体系化する、認識されなかった画像群体系化部と、特定の画像と前記特定の画像のタグ情報とが外部から入力された場合、前記特定の画像と、体系化された前記複数の画像群における特定の画像群に含まれている少なくともいくつかの画像とを比較して、前記特定の画像群内に、予め設定されている閾値を超える類似度を有している画像があるかを判断して、前記予め設定されている閾値を超える類似度を有していると判断された前記画像のうち少なくとも1つを、外部から入力された前記タグ情報とともに、前記画像データベースに自動的に書き込ませる、新たな画像書き込み部とを備えるシステム。前記外部には、クローラまたはユーザ端末が含まれる、請求項13に記載のシステム。前記クエリされた画像が入力された場合に、前記検索部は、前記クエリされた画像に類似した画像があるかを、前記画像データベースに予め格納されている前記画像の正規化された特徴領域と、前記クエリされた画像の正規化された特徴領域とを比較して検索する、請求項13または14に記載のシステム。前記認識されなかった画像格納部は、前記類似度を、前記認識されなかった画像データベース内の前記画像の特徴または特徴領域同士を比較することで、前記複数の画像群に体系化することで判断する、請求項13から15のいずれか一項に記載のシステム。前記特定の画像群から、または、前記認識されなかった画像データベースから、予め定められた数を超える数のデータが収集された場合に、前記新たな画像書き込み部は、少なくともいくつかの画像を、入力された前記タグ情報とともに前記画像データベースに書き込む、請求項13から16のいずれか一項に記載のシステム。前記新たな画像書き込み部は、前記特定の画像群内の1つの画像の正規化された特徴領域を、前記特定の画像の正規化された特徴領域と比較して、同じオブジェクトを示すと考えられる少なくとも1対の特徴領域を、前記特定の画像および前記特定の画像群内の前記1つの画像のそれぞれから取得して、前記特定の画像と前記特定の画像群内の前記1つの画像との間の類似度を判断する、請求項13から17のいずれか一項に記載のシステム。少なくとも2対の特徴領域が前記特定の画像および前記特定の画像群内の前記1つの画像のそれぞれから取得された場合、前記新たな画像書き込み部は、前記特定の画像群内の前記1つの画像の少なくとも2つの特徴領域の間の相対的位置関係と、前記特定の画像の少なくとも2つの特徴領域との間の相対的位置関係とを、位相幾何学を利用することで前記特定の画像群内の前記1つの画像と前記特定の画像とが合致するかを判断することで、比較する、請求項18に記載のシステム。前記新たな画像書き込み部は、前記特定の画像群内の少なくともいくつかの画像を表すn個の代表画像と前記n個の代表画像のタグとを、前記画像データベースに書き込む、請求項13から19のいずれか一項に記載のシステム。前記n個の代表画像とはそれぞれ異なる視点、それぞれ異なる輝度、またはそれぞれ異なる時間を反映するm個のサブ画像をともに書き込む、請求項20に記載のシステム。前記m個のサブ画像を追加で書き込むときに、前記m個のサブ画像のタグも前記m個のサブ画像とともに書き込まれる、請求項21に記載のシステム。前記n個の代表画像及び前記m個のサブ画像は、少なくとも1つの特徴または特徴領域を共有する、請求項21または22に記載のシステム。前記システムは、コンピュータリソースまたはサーバリソースを共有する複数のサーバデバイスを仮想化するクラウドコンピューティングサーバによって実行される、請求項13から23のいずれか一項に記載のシステム。コンピュータに動作を実行させるプログラムであって、前記動作が、画像データベースに予め格納されている画像と、入力されたクエリされた画像とを比較して、前記画像データベースに、前記クエリされた画像に類似している画像があるかを検索する手順と、検索結果として前記クエリされた画像に類似している画像がない場合に、前記クエリされた画像を、認識されなかった画像データベースに格納する手順と、前記認識されなかった画像データベース内の画像を、類似度に応じて分類して、複数の画像群に体系化する手順と、特定の画像と前記特定の画像のタグ情報とが外部から入力された場合、前記特定の画像と、体系化された前記複数の画像群における特定の画像群に含まれている少なくともいくつかの画像とを比較して、前記特定の画像群内に、予め設定されている閾値を超える類似度を有している画像があるかを判断して、前記予め設定されている閾値を超える類似度を有していると判断された前記画像のうち少なくとも1つを、外部から入力されたタグ情報とともに、前記画像データベースに自動的に書き込ませる手順とを含む、プログラム。本発明の目的の1つは、上述した課題すべてを解決することである。本発明の別の目的は、画像データベースの画像と比較するプロセスを行っても認識されなかったクエリされた画像を、別のデータベースに格納及び分類分けして、ウェブクローリング等の方法によって自動的に取得された画像またはユーザが手動で提供した画像及びそのタグ情報画像に対応する情報を利用して、認識されなかった画像を検証して、認識されなかった画像つまり新たに認識された画像と、タグ情報とを簡単に画像データベースに書き込むことである。本発明の一態様は、画像データベースに新たな画像と新たな画像の情報とを書き込む方法であって、a前記画像データベースに予め格納されている画像と、入力されたクエリされた画像とを比較して、画像データベースに、クエリされた画像に類似している画像があるかを検索する段階と、b検索結果としてクエリされた画像に類似している画像がない場合に、クエリされた画像を、認識されなかった画像データベースに格納する段階と、c認識されなかった画像データベース内の画像を、類似度に応じて分類して、複数の画像群に体系化する段階と、d特定の画像と特定の画像のタグ情報とが外部から入力された場合、特定の画像と、体系化された複数の画像群における特定の画像群に含まれている少なくともいくつかの画像とを比較して、特定の画像群内に、予め設定されている閾値を超える類似度を有している画像があるかを判断して、予め設定されている閾値を超える類似度を有していると判断された画像のうち少なくとも1つを、外部から入力されたタグ情報とともに、画像データベースに自動的に書き込ませる段階とを備える方法である。本発明の他の態様は、画像データベースに新たな画像と新たな画像の情報とを書き込むシステムであって、画像データベースに予め格納されている画像と、入力されたクエリされた画像とを比較して、画像データベースに、クエリされた画像に類似している画像があるかを検索する検索部と、検索結果としてクエリされた画像に類似している画像がない場合に、クエリされた画像を、認識されなかった画像データベースに格納する、認識されなかった画像格納部と、認識されなかった画像データベース内の画像を、類似度に応じて分類して、複数の画像群に体系化する、認識されなかった画像群体系化部と、特定の画像と特定の画像のタグ情報とが外部から入力された場合、特定の画像と、体系化された複数の画像群における特定の画像群に含まれている少なくともいくつかの画像とを比較して、特定の画像群内に、予め設定されている閾値を超える類似度を有している画像があるかを判断して、予め設定されている閾値を超える類似度を有していると判断された画像のうち少なくとも1つを、外部から入力されたタグ情報とともに、画像データベースに自動的に書き込ませる、新たな画像書き込み部とを備えるシステムである。本発明の詳細な記載は、本発明が添付請求項に関して実行可能な具体的な実施形態を示している。以下の詳細な記載において、本発明を実施可能な具体的な実施形態を例として示す添付図面について参照している。これら実施形態は、本発明を当業者に実施させるべく十分詳細に記載されている。本発明の様々な実施形態は、異なってはいるが、必ずしも相互排他的ではない。たとえば、一実施形態との関連でここに記載する具体的な特徴、構造、または特性は、本発明の精神及び範囲を逸脱せずに他の実施形態内に実装することができる。加えて、開示されている各実施形態内の個々のエレメントの位置または配置は、本発明の精神及び範囲を逸脱しなければ修正することができる。したがって以下の詳細な記載は限定的に受け取られるべきではなく、本発明の範囲は、請求項に与えられるものと同様の均等物の全範囲を含み、添付請求項によってのみ定義され、適切に解釈されるべきである。図面においては、参照番号は、図面が異なっていても同じまたは類似した機能を示す。本発明の目的を達成するための本発明の構成を以下に示す。<システム全体の構成>図1は、本発明の一実施形態における、画像データベースに新しい画像とその情報とを書き込むためのシステム全体の構成を簡単に示す図である。図1に示すように、本発明の一実施形態によるシステム全体は、ネットワーク100、新たな画像及びその情報を画像データベースに書き込むことのできる画像処理システム200、及び、ユーザ端末300を含む。まず、ネットワーク100は、ローカルエリアネットワークLAN、メトロポリタンエリアネットワークMAN、ワイドエリアネットワークWAN等を含む、有線無線を問わない様々なネットワークとして構成されてよい。本発明のネットワーク100は、より好適には、ワールドワイドウェブwwwとしてよい。本発明の一実施形態において、ユーザ端末300からネットワーク100経由でクエリされた画像が画像処理システム200に入力されると、画像処理システム200は、画像データベースに予め格納されている画像を、クエリされた画像と比較してつまり、画像データベースに、クエリされた画像に類似している画像があるかを検索する、検索結果として類似画像がない場合には、クエリされた画像を認識されなかった画像データベースに格納する。この時間で、データベースに予め格納されている画像の正規化された特徴領域を、クエリされた画像のものと比較することで、画像データベースに、クエリされた画像と類似した画像があるかをブラウジングしてよい。さらに、本発明の一実施形態における画像処理システム200は、類似度を利用して、認識されなかった画像データベースに格納されている、互いに関連付けられている画像を収集して、1以上の画像群を生成することができる。この時間で、もしも特定の画像及びそのタグ情報が外部からたとえばウェブクローラまたはユーザ端末から取得された場合、画像処理システム200は、上述した1以上の画像群における特定の画像群のうちの複数の画像に、当該特定の画像を比較して、当該特定の画像群のうちの複数の画像のうちの少なくとも一部が、予め設定されている閾値を超える類似度を有するかを判断して、もしも画像が、予め設定されている閾値を超える類似度を有していると判断された場合には、画像処理システム200が、上述した外部から得た特定の画像群のうちの複数の画像の少なくとも一部及びタグ情報を、後述するような画像データベースに自動的に書き込んでよい。具体的には、データ当該特定の画像内のデータ、または、認識されなかった画像データベースに格納されている全てのデータが、予め定められたデータ数を超えて収集された場合に、本発明の一実施形態における画像処理システム200は、特定の画像群のうちの複数の画像の少なくとも一部が、クローリングされたデータ及びユーザが入力したデータの両方または片方に関連しているかを判断することができ、複数の画像の少なくとも一部が関連していると判断される場合には、画像処理システム200が、画像データベースに、クローリングされたデータ及びユーザが入力したデータの両方または片方に含まれている複数の画像の少なくとも一部と適切なタグ情報とを書き込むことができる。画像処理システム200の内部構成については、後で詳述する。本発明の一実施形態のユーザ端末300は、ユーザに画像処理システム200にアクセスさせて、システム200と通信させることができる機能を含むデジタルデバイスであり、計算機能を持つマイクロプロセッサ及びメモリ手段を有しているデジタルデバイスパソコンデスクトップ、ラップトップを含む、ワークステーション、PDA、ウェブパッドが、本発明におけるユーザ端末300として採用されてよい。<画像処理システムの構成>以下で、本発明の実装の重要な機能及びシステム200の各コンポーネントの機能を実行するための、画像処理システム200の内部構成を説明する。図2は、本発明の一実施形態における画像処理システム200の内部構成を例示する。図2によれば、本発明の一実施形態の画像処理システム200は、検索部210、認識されなかった画像格納部220、認識されなかった画像群体系化部230、新たな画像書き込み部240、画像データベース250、認識されなかった画像データベース260、通信部270、及び制御部280を含んでよい。本発明の一実施形態によると、検索部210、認識されなかった画像格納部220、認識されなかった画像群体系化部230、新たな画像書き込み部240、画像データベース250、認識されなかった画像データベース260、通信部270、及び制御部280は、その少なくとも一部がユーザ端末300と通信してよいプログラムモジュールであってよい。これらプログラムモジュールは、オペレーティングシステム、アプリケーションプログラムモジュール、その他のプログラムモジュールの形態に含まれていてもよいし、または、当業者であればよく知っている様々な記憶デバイスに、または、端末またはサーバと通信可能な遠隔記憶デバイスに格納されていてもよい。プログラムモジュールは、本発明に記載される具体的なアブストラクトデータの一種または具体的な処理を実行するためのルーチン、サブルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、及びデータ構造を含んでよいが、これらに限定はされない。まず、クエリされた画像が検索部210に入力されると、本発明の一実施形態における検索部210は、クエリされた画像を、画像データベースに既に格納されているデータと比較して、画像データベース250に、クエリされた画像に類似している画像があるか否かを判断する。具体的には、本発明の一実施形態における検索部210は、画像データベースに既に格納されているデータの正規化された特徴領域1または複数を、クエリされた画像の正規化された特徴領域1または複数と比較して、画像データベース250に、クエリされた画像と類似した画像があるかを検索してよい。ここで検索部210、認識されなかった画像群体系化部230、及び新たな画像書き込み部240は、マッチング処理つまり比較処理用に複数の画像から特徴及び特徴領域を予め抽出させることができてよい。本明細書のおける特徴は、画像内のオブジェクトの特徴エレメントを含む一点のことであり、本明細書における特徴領域は、オブジェクトの特性を含んでいる特徴の周りの領域のことである。特徴領域は、画像の視点及び照明の変化に対してロバストであるよう設定されていてよい。上述したように、画像から特徴及び特徴領域を抽出するためには、特徴抽出技術が必要となる。本発明の一実施形態の例においては、著者C.Harris氏他1名による組み合わせられた隅部及び端部の検知器Acombinedcornerandedgedetectorと称される文献で1998年のアルベイ画像会議InAlveyVisionConferenceで発表が、この特徴認識技術を開示している文献の全内容をここに組み込んだこととする。文献では、特徴の周りの勾配分布を表す第2のモーメント行列を利用して、楕円の特徴領域を推定する方法が述べられている。もちろん、本発明の利用可能な特徴抽出技術は上述した文献に記載されている方法に限定はされず、様々な例を利用して本発明を再現することもできる。第2に、検索部210の検索結果として、画像データベース250に、クエリされている画像に類似した画像がない場合には、本発明の一実施形態における認識されなかった画像格納部220が、クエリされた画像を、認識されなかった画像データベース260に格納する機能を果してよい。加えて、本発明の一実施形態における、認識されなかった画像群体系化部230は、認識されなかった画像データベース260に格納されている画像間の類似度を参照してたとえば予め固定された値よりも高い類似度、高い関連性を有する画像同士を分類groupingして、1つの画像群を体系化organizingする機能を果たす。より詳しくは、認識されなかった画像群体系化部230は、認識されなかった画像データベース260に格納されている複数の画像の特徴または特徴領域を比較して、その間で高い類似度をもつと考えられる画像を分類して1つの画像群に体系化することができる。図3は、本発明の一実施形態における、認識されなかった画像群体系化部230が、認識されなかった画像データベース260に格納されている高い類似度をもつ画像を分類して1つの画像群に体系化する様子を示している。図3によれば、認識されなかった画像群体系化部230は、認識されなかった画像データベース260に認識されなかった画像格納部220によって格納されている画像を、画像間の類似度を利用して分類して、310、320、330等の画像群に体系化してよい。加えて、図4A及び図4Bは、認識されなかった画像データベース260に格納されている高い類似度を有する画像同士を分類して、1つの画像群に体系化する、本発明の一実施形態における、認識されなかった画像群体系化部230の一実施形態を示している。図4A及び図4Bによると、本発明の一実施形態における、認識されなかった画像群体系化部230は、まず、図4Aに示すように、認識されなかった画像データベースに格納されている画像マッチングスキームを適用して、互いに高い類似度をもつ、認識されなかった画像データベースに格納されている画像を分類してよい。次に、分類された画像を図4Aに示す構造化された画像群へと体系化するために、本発明の一実施形態における認識されなかった画像群体系化部230は、時間及び様々な視点から、分類された画像を配列、構造化、及び格納することができる。図4Bは、時間及び様々な視点から、分類された画像を配列、構造化、及び格納することができる、認識されなかった画像群体系化部230の一例を示しているが、これに限定はされない。つまり、本発明の一実施形態による認識されなかった画像群体系化部230は、多岐にわたる方法で画像群を体系化することができるものであってよい。本発明の一実施形態では、特定の画像及びそのタグ情報がウェブクローラ不図示、ユーザ端末300などから取得される場合に、新たな画像書き込み部240は、この特定の画像を、特定の画像群に含まれる少なくとも一部の画像と比較して、その間の類似度が予め設定されている閾値を超えるか否かを判断して、もしも類似度が予め定められている閾値を超えている場合には、新たな画像書き込み部240が、少なくとも一部の画像及び取得したタグ情報を自動的に画像データベース250に書き込む機能を行ってよい。このときに、特定の画像群に含まれるデータthenumberofdataが、認識されなかった画像群体系化部230により収集される場合には、または、認識されなかった画像データベースに含まれるデータの数が、完全に予め定められている閾値を超えている場合には、本発明の一実施形態の新たな画像書き込み部240が、分析画像マッチング処理を行わせてよい。加えて、マッチング対象であるウェブクローラ等が収集した画像、及び、画像群に含まれる画像は、異なる輝度の環境のもとで異なる視点から撮像された画像でありうることから、画像それぞれに含まれる特徴領域も、その視点及び輝度に応じてサイズ及び形状が異なるように抽出される場合がある。したがって、ウェブクローラ等が収集した画像の特徴領域と、画像群に含まれる画像の特徴領域とを直接比較するだけでは、画像を正確にマッチングすることが難しい場合がある。ここでは、ウェブクローラが収集する画像を便宜上想定した説明を行うが、ユーザ端末300が収集した画像も含まれてよい。サイズ及び形状が視点及び輝度に応じている特徴領域の抽出によって生じる課題を解決するために、本発明の一実施形態における新たな画像書き込み部240は、ウェブクローラ等が収集した画像と、画像群の画像とにそれぞれ含まれている各特徴部のサイズ及び形状を正規化して、正規化された特徴領域それぞれに基づいて画像マッチングを行うようにすることで、様々な視点及び輝度が生じるエラーを補償してよい。図5Aから図5Bは、本発明の一実施形態における特徴領域を正規化する構成を例示している。図5Aは、ウェブクローラ等が収集した画像から抽出した特徴領域510を示しており、図5Bは、画像群に含まれる画像から抽出した特徴領域520を示している。図5A及び図5Bを参照すると、各画像は同じオブジェクトを示しているにも関わらず、同じオブジェクトの同じ特徴領域のサイズ及び形状が、視点または輝度の差によって異なるように表示されており、それぞれ異なるサイズ及び形状を持つ特徴領域510及び特徴領域520が図5Aの画像及び図5Bの画像から抽出されていることがわかる。本発明の一実施形態では、新たな画像書き込み部240は、正規化技術を用いて、それぞれ異なるサイズ及び形状の一対の特徴領域を、同じサイズ及び形状の一対の特徴領域として正規化することができる。つまり、新たな画像書き込み部240は、図5A及び図5Bに示す一対の特徴領域510、520をそれぞれ正規化して、図5C及び図5Dに示す一対の特徴領域530、540を生成することができる。上述したように、画像から抽出した特徴領域を正規化するためには、特徴領域の正規化技術が必要である。本発明の一実施形態における特徴領域の正規化技術に関しては、著者K.MIKOLAJCZYK氏他7名による文献アフィン領域検知器比較AComparisonofAffineRegionDetectors2005年11月InternationalJournalofComputerVision誌に掲載などを参照されたい文献の全内容をここに組み込んだものとする。この文献の開示する方法では、第2のモーメント行列ML1/2及びMR1/2の利用により、様々なサイズ及び形状の楕円特徴領域を、特定のサイズ及び特定の形状の円形に正規化することで、様々な画像の視点および輝度条件を推定する方法と、回転行列Rを利用して、正規化された特徴領域を回転させて、一対の正規化された特徴領域が同じオブジェクトを示しているか否かを判断する方法とが開示されている。もちろん、本発明の利用可能な正規化技術は上述した文献に記載されている方法に限定はされず、様々な例を利用して本発明を再現することもできる。さらに、本発明の一実施形態における新たな画像書き込み部240は、画像群における1つの画像の少なくとも1つの正規化された特徴領域を、収集した画像の少なくとも1つの正規化された特徴領域と比較して、画像それぞれから、同じオブジェクトと思われる少なくとも一対の特徴領域を取得してよい。加えて、少なくとも2つの対の特徴領域が取得された場合には、本発明の一実施形態における新たな画像書き込み部240は、上述した少なくとも2つの対の特徴領域に対応する、画像群の画像の少なくとも2つの特徴領域の相対的な位置関係と、収集された画像の少なくとも2つの特徴領域上述した少なくとも2つの対の特徴領域に対応するの相対的な位置関係とを、幾何学技術を利用して比較して、これらの少なくとも2つの対の特徴領域が互いに合致しているか否かを判断する。図6A及び図6Bは、1つの画像群に含まれている1つの画像及びウェブクローラによって収集される1つの画像にそれぞれ含まれる特徴領域の分布を例示する図である。図6A及び図6Bによると、本発明の一実施形態における新たな画像書き込み部240は、ウェブクローラ等が収集した画像つまり図6Aの画像と、画像群に含まれる画像つまり図6Bの画像との間の類似度を、前者の画像の複数の特徴領域と後者の画像の複数の特徴領域との間の相対的位置関係を比較することで、判断してよい。上述したように、特徴領域の間の相対的位置関係を利用して2つの異なる画像間の類似度を求めるためには、位相幾何学技術technologyoftopologyが必要となる。本発明の一実施形態では、この位相幾何学技術として、著者DERDARSalah氏他2名による代数的位相幾何学を利用する画像マッチングImagematchingusingalgebraictopology2006年1月のProceedingsofPSIE6066巻誌に掲載を参照されたい文献の全内容をここに組み込んだものとする。上述した文献は、2つの画像の間の類似度を、これら画像それぞれに含まれる特徴同士の境界エレメントを、代数的位相幾何学により参照することで計測する方法を記載している。もちろん、本発明で利用可能な位相幾何学は上述した文献に記載されている方法に限定はされず、様々な例を利用して本発明を再現することもできる。上述したように、本発明の画像マッチング方法は、ウェブクローラ等が収集した画像と、画像群に含まれる画像とのマッチング精度を高める効果がある。新たな画像書き込み部240は、新たに認識された画像とその取得情報とを画像データベース250に書き込む必要があり、新たな画像書き込み部240は、新たに認識された画像を表すn個の代表画像と、代表画像に対応している代表タグと書き込んでよい。さらに、本発明の一実施形態における新たな画像書き込み部240は、さらに、代表画像を画像データベース250に書き込んでいる間に、異なる視点、輝度、または時間に反映されるm個のサブ画像を書き込むこともできる。加えて、サブ画像に関するサブタグを選択的に追加することもできる代表画像とサブ画像とは、1以上の特徴及び特徴部を共有している。さらに本発明の一実施形態では、画像データベース250は、その正体が完全に認識されている画像とそのタグを含んでいるデータベースであり、認識されなかった画像データベース260は、検索部210の取得の結果マッチングしなかった、画像またはクエリされた画像を格納するデータベースである。さらには、画像データベース250及び認識されなかった画像データベース260は、狭義のデータベースだけではなく、たとえばコンピュータファイルシステムに基づいてデータレコードのような広義のものを含んでよい。この観点に基づけば、本発明のデータベースは、簡単なオペレーション処理ログ群を含むことができるブラウジングでき、データをそこから抽出可能であれば。また、画像データベース250及び認識されなかった画像データベース260は、あたかもこれらが画像処理システム200に含まれているかのように、図2に示されているが、これらは本発明を実装する当業者が必要と思えば、画像処理システム200とは別個に構成することもできる。本発明の一実施形態における通信部270は、画像処理システム200を、ユーザ端末300等の外部デバイスと通信させる機能を実行することができる。本発明の一実施形態では、制御部280が、検索部210、認識されなかった画像格納部220、認識されなかった画像群体系化部230、新たな画像書き込み部240、画像データベース250、認識されなかった画像データベース260、通信部270の間のデータフローを制御する機能を実行してよい。言い換えると、制御部280は、外部からのデータフロー、または、画像処理システム200のコンポーネントの間のデータフローを制御して、検索部210、認識されなかった画像格納部220、認識されなかった画像群体系化部230、新たな画像書き込み部240、画像データベース250、認識されなかった画像データベース260、通信部270に、銘々の固有の機能を実行させることができる。本発明の一実施形態では、画像処理システム全体またはそのコンポーネントの少なくとも一部検索部210、認識されなかった画像格納部220、認識されなかった画像群体系化部230、新たな画像書き込み部240、画像データベース250、認識されなかった画像データベース260、通信部270、制御部280を含むを、コンピューティングリソースまたはサーバリソースを共有する複数のサーバデバイスを仮想化するクラウドコンピューティングサーバによって実装することもできる。本発明では、画像データベースが十分なデータを有さない場合、画像データベースに格納されている画像とマッチングしなかった、クエリされた画像を利用することもでき、こうすることで最終的には、自動的に進化する画像データベースを実装する効果が得られるだろう。本発明の一実施形態は、コンピュータ可読媒体に記録可能な様々なコンピュータ手段によって実行可能なプログラムコマンドの形態で実装することができる。コンピュータ可読媒体は、プログラムコマンド、データファイル、及びデータ構造を単独で含んでもよいし、これらを組み合わせて含んでもよい。媒体に記録されるプログラムコマンドは、本発明に特化されているコンポーネントであってもよいし、コンピュータソフトウェア分野の当業者が利用可能なものであってもよい。コンピュータ可読記録媒体は、磁気媒体たとえばハードディスク、フロッピー登録商標ディスク、磁気テープ、光学媒体たとえばCD-ROM及びDVD、光磁気媒体たとえばフロプティカルディスク、及び、ハードウェアデバイスたとえばROM、RAM、及び、プログラム記憶及び実行に特化したフラッシュメモリを含む。プログラムコマンドは、コンパイラが作成する機械語コードだけではなく、コンピュータが実行する解釈プログラム等が利用可能なハイレベルコードを含んでもよい。上述したハードウェアデバイスは、本発明の動作を実行するために1つのソフトウェアモジュール以上の働きをすることができ、これらは反対の場合であっても同じことをすることができる。本発明を、好適な実施形態に照らして例示、記載してきたが、当業者には様々な変更及び変形が、以下の請求項に定義されている本発明の範囲及び精神から逸脱することなく可能であることを理解されたい。したがって本発明の思想は、説明された実施形態に限られず、以下の特許請求項及び特許請求項に等しいまたは均等な変形例を含むすべての事項が、本発明の思想と同じカテゴリーに関連している。