"ユーザにより入力された検索画像と類似する画像を表示する情報処理装置であって、複数の検索対象画像を記憶する記憶手段と、ユーザによる検索画像の入力を受け付ける受付手段と、前記受付手段により受け付けた検索画像の複数の特徴量および前記記憶手段に記憶された検索対象画像の複数の特徴量をそれぞれの特徴量ごとに算出する画像特徴量算出手段と、前記画像特徴量算出手段により算出されたそれぞれの特徴量ごとに、前記検索画像と類似する検索対象画像を検索する特徴類似画像検索手段と、前記それぞれの特徴量の重みを調整する重み指定オブジェクトを生成する重み指定オブジェクト生成手段と、前記重み指定オブジェクト生成手段により生成された重み指定オブジェクトの各特徴量の重みの調整を受け付ける領域に前記特徴類似画像検索手段により検索された画像を配置して、当該重み指定オブジェクトを表示する表示制御手段と、前記重み指定オブジェクトにおける前記特徴類似画像検索手段により検索された画像が配置された領域に対するユーザの操作により、各特徴量の重みの調整を受け付ける重み調整受付手段と、前記重み調整受付手段により受け付けた各特徴量の重みを考慮して、前記検索対象画像から前記検索画像と類似する画像を検索する総合類似画像検索手段と、を備え、前記表示制御手段は、さらに、前記総合類似画像検索手段により検索された類似画像を表示することを特徴とする情報処理装置。前記総合類似画像検索手段は、さらに、前記調整受付手段により各特徴量の重みの調整を受け付けた場合、当該調整された特徴量の重みにより再度類似画像を検索することを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。前記表示制御手段は、さらに、前記各特徴量における重みの比率を示す情報を含む重み指定オブジェクトを表示することを特徴とする請求項1または2に記載の情報処理装置。前記表示制御手段は、さらに、前記特徴量ごとの重みを、各特徴量の重みの調整を受け付ける領域の面積により表示することを特徴とする請求項3に記載の情報処理装置。前記重み指定オブジェクトには、さらに前記検索画像が表示され、前記表示制御手段は、さらに、前記特徴量ごとの重みを、前記重み指定オブジェクトに表示された検索画像からの距離により表示することを特徴とする請求項3に記載の情報処理装置。ユーザにより入力された検索画像と類似する画像を表示し、複数の検索対象画像を記憶する情報処理装置における情報処理方法であって、前記情報処理装置の受付手段が、ユーザによる検索画像の入力を受け付ける受付工程と、前記情報処理装置の画像特徴量算出手段が、前記受付工程により受け付けた検索画像の複数の特徴量および前記記憶された検索対象画像の複数の特徴量をそれぞれの特徴量ごとに算出する画像特徴量算出工程と、前記情報処理装置の特徴類似画像検索手段が、前記画像特徴量算出工程により算出されたそれぞれの特徴量ごとに、前記検索画像と類似する検索対象画像を検索する特徴類似画像検索工程と、前記情報処理装置の重み指定オブジェクト生成手段が、前記それぞれの特徴量の重みを調整する重み指定オブジェクトを生成する重み指定オブジェクト生成工程と、前記情報処理装置の前記表示制御手段が、前記重み指定オブジェクト生成工程により生成された重み指定オブジェクトの各特徴量の重みの調整を受け付ける領域に前記特徴類似画像検索工程により検索された画像を配置して、当該重み指定オブジェクトを表示する表示制御工程と、前記情報処理装置の重み調整受付手段が、前記重み指定オブジェクトにおける前記特徴類似画像検索工程により検索された画像が配置された領域に対するユーザの操作により、各特徴量の重みの調整を受け付ける重み調整受付工程と、前記情報処理装置の総合類似画像検索手段が、前記重み調整受付工程により受け付けた各特徴量の重みを考慮して、前記検索対象画像から前記検索画像と類似する画像を検索する総合類似画像検索工程と、を備え、前記表示制御工程は、さらに、前記総合類似画像検索工程により検索された類似画像を表示することを特徴とする情報処理方法。ユーザにより入力された検索画像と類似する画像を表示し、複数の検索対象画像を記憶する情報処理装置において実行可能なプログラムであって、前記情報処理装置を、ユーザによる検索画像の入力を受け付ける受付手段と、前記受付手段により受け付けた検索画像の複数の特徴量および前記記憶手段に記憶された検索対象画像の複数の特徴量をそれぞれの特徴量ごとに算出する画像特徴量算出手段と、前記画像特徴量算出手段により算出されたそれぞれの特徴量ごとに、前記検索画像と類似する検索対象画像を検索する特徴類似画像検索手段と、前記それぞれの特徴量の重みを調整する重み指定オブジェクトを生成する重み指定オブジェクト生成手段と、前記重み指定オブジェクト生成手段により生成された重み指定オブジェクトの各特徴量の重みの調整を受け付ける領域に前記特徴類似画像検索手段により検索された画像を配置して、当該重み指定オブジェクトを表示する表示制御手段と、前記重み指定オブジェクトにおける前記特徴類似画像検索手段により検索された画像が配置された領域に対するユーザの操作により、各特徴量の重みの調整を受け付ける重み調整受付手段と、前記重み調整受付手段により受け付けた各特徴量の重みを考慮して、前記検索対象画像から前記検索画像と類似する画像を検索する総合類似画像検索手段として機能させることを特徴とし、前記表示制御手段は、さらに、前記総合類似画像検索手段により検索された類似画像を表示することを特徴とするプログラム。一般にキーワードによる検索システムでは、文書が単に検索文字列クエリーキーワードそのもの、または同義語、もしくは類義語を、含むか否かを検索結果の妥当性の指標として用いることができる。これに対して画像を元に類似画像を探す類似画像検索システムの場合は、どのような指標画像の特徴に基づいて元の画像と対象の画像が類似すると判定していいのか、を一意に決定することが困難である。たとえば、ある利用者がAという写真を元に検索する場合は、該利用者はAの風景と同じような風景が写っている写真を結果として期待しているケースが考えられる。また、別の利用者は同じAという写真を元にして写真に写っているオブジェクト例えば椅子と同じようなオブジェクトが写っている写真を結果として期待しているケースも考えられる。このようにあるクエリー画像から利用者が期待する結果を一意に決定すること、つまりクエリー画像のどの特徴に着目して類似性を判断すればよいのかを自動的に決定することが難しい。上記特許文献1の類似画像検索システムでは、利用者が各特徴量の重みを指定する際に、全体色色分布輪郭などのキーワードのみで、特徴量の意味するところを判断しなくてはならない。また、スライダーバーの値から各特徴量の重みの割合を直感的に判断することは難しい。そこで、本発明の目的は、各特徴量がクエリー画像に与える影響と各特徴量の重み付けの割合を、利用者が直感的視覚的に確認できる画像検索の仕組みを提供することである。本発明は、ユーザにより入力された検索画像と類似する画像を表示する情報処理装置であって、複数の検索対象画像を記憶する記憶手段と、ユーザによる検索画像の入力を受け付ける受付手段と、前記受付手段により受け付けた検索画像の複数の特徴量および前記記憶手段に記憶された検索対象画像の複数の特徴量をそれぞれの特徴量ごとに算出する画像特徴量算出手段と、前記画像特徴量算出手段により算出されたそれぞれの特徴量ごとに、前記検索画像と類似する検索対象画像を検索する特徴類似画像検索手段と、前記それぞれの特徴量の重みを調整する重み指定オブジェクトを生成する重み指定オブジェクト生成手段と、前記重み指定オブジェクト生成手段により生成された重み指定オブジェクトの各特徴量の重みの調整を受け付ける領域に前記特徴類似画像検索手段により検索された画像を配置して、当該重み指定オブジェクトを表示する表示制御手段と、前記重み指定オブジェクトにおける前記特徴類似画像検索手段により検索された画像が配置された領域に対するユーザの操作により、各特徴量の重みの調整を受け付ける重み調整受付手段と、前記重み調整受付手段により受け付けた各特徴量の重みを考慮して、前記検索対象画像から前記検索画像と類似する画像を検索する総合類似画像検索手段と、を備え、前記表示制御手段は、さらに、前記総合類似画像検索手段により検索された類似画像を表示することを特徴とする。また、本発明は、ユーザにより入力された検索画像と類似する画像を表示し、複数の検索対象画像を記憶する情報処理装置における情報処理方法であって、前記情報処理装置の受付手段が、ユーザによる検索画像の入力を受け付ける受付工程と、前記情報処理装置の画像特徴量算出手段が、前記受付工程により受け付けた検索画像の複数の特徴量および前記記憶された検索対象画像の複数の特徴量をそれぞれの特徴量ごとに算出する画像特徴量算出工程と、前記情報処理装置の特徴類似画像検索手段が、前記画像特徴量算出工程により算出されたそれぞれの特徴量ごとに、前記検索画像と類似する検索対象画像を検索する特徴類似画像検索工程と、前記情報処理装置の重み指定オブジェクト生成手段が、前記それぞれの特徴量の重みを調整する重み指定オブジェクトを生成する重み指定オブジェクト生成工程と、前記情報処理装置の前記表示制御手段が、前記重み指定オブジェクト生成工程により生成された重み指定オブジェクトの各特徴量の重みの調整を受け付ける領域に前記特徴類似画像検索工程により検索された画像を配置して、当該重み指定オブジェクトを表示する表示制御工程と、前記情報処理装置の重み調整受付手段が、前記重み指定オブジェクトにおける前記特徴類似画像検索工程により検索された画像が配置された領域に対するユーザの操作により、各特徴量の重みの調整を受け付ける重み調整受付工程と、前記情報処理装置の総合類似画像検索手段が、前記重み調整受付工程により受け付けた各特徴量の重みを考慮して、前記検索対象画像から前記検索画像と類似する画像を検索する総合類似画像検索工程と、を備え、前記表示制御工程は、さらに、前記総合類似画像検索工程により検索された類似画像を表示することを特徴とする。また、本発明は、ユーザにより入力された検索画像と類似する画像を表示し、複数の検索対象画像を記憶する情報処理装置において実行可能なプログラムであって、前記情報処理装置を、ユーザによる検索画像の入力を受け付ける受付手段と、前記受付手段により受け付けた検索画像の複数の特徴量および前記記憶手段に記憶された検索対象画像の複数の特徴量をそれぞれの特徴量ごとに算出する画像特徴量算出手段と、前記画像特徴量算出手段により算出されたそれぞれの特徴量ごとに、前記検索画像と類似する検索対象画像を検索する特徴類似画像検索手段と、前記それぞれの特徴量の重みを調整する重み指定オブジェクトを生成する重み指定オブジェクト生成手段と、前記重み指定オブジェクト生成手段により生成された重み指定オブジェクトの各特徴量の重みの調整を受け付ける領域に前記特徴類似画像検索手段により検索された画像を配置して、当該重み指定オブジェクトを表示する表示制御手段と、前記重み指定オブジェクトにおける前記特徴類似画像検索手段により検索された画像が配置された領域に対するユーザの操作により、各特徴量の重みの調整を受け付ける重み調整受付手段と、前記重み調整受付手段により受け付けた各特徴量の重みを考慮して、前記検索対象画像から前記検索画像と類似する画像を検索する総合類似画像検索手段として機能させることを特徴とし、前記表示制御手段は、さらに、前記総合類似画像検索手段により検索された類似画像を表示することを特徴とする。本発明によれば、利用者が各特徴量の重みを指定する際に、各特徴量がクエリー画像に与える影響と各特徴量の重みの割合を、直感的視覚的に確認することができ、画像検索における利用者の利便性が向上する。<第1の実施形態>図1は、本発明の実施形態における中継処理システムの構成を示す図である。図1は、ひとつ又は複数の利用者端末101と、画像検索装置102がローカルエリアネットワークLAN103を介して接続される構成となっている。利用者端末101は、画像の検索を行う利用者が使用する情報処理装置であって、検索要求を発信する機能と検索結果を受信して表示する機能を有する。画像検索装置102は、検索の対象となる複数の画像を記憶しており、利用者端末101からの検索要求を受け付け、画像の検索処理を行い検索結果を応答する機能を有する。また、外部から検索対象とする画像を入力する手段を備えている。以下、図2を用いて、図1に示した利用者端末101,画像検索装置102のハードウェア構成について説明する。図2は、図1に示した利用者端末101,画像検索装置102に適用可能な情報処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。図2において、201はCPUで、システムバス204に接続される各デバイスやコントローラを統括的に制御する。また、ROM203あるいは外部メモリ211には、CPU201の制御プログラムであるBIOSBasicInput/OutputSystemやオペレーティングシステムプログラム以下、OSや、各サーバ或いは各PCの実行する機能を実現するために必要な各種プログラム等が記憶されている。202はRAMで、CPU201の主メモリ、ワークエリア等として機能する。CPU201は、処理の実行に際して必要なプログラム等をROM203あるいは外部メモリ211からRAM202にロードして、該ロードしたプログラムを実行することで各種動作を実現するものである。また、205は入力コントローラで、入力装置209等からの入力を制御する。206はビデオコントローラで、液晶ディスプレイ等のディスプレイ装置210への表示を制御する。なお、ディスプレイ装置は、液晶ディスプレイに限られず、CRTディスプレイなどであっても良い。これらは必要に応じてクライアントが使用するものである。207はメモリコントローラで、ブートプログラム,各種のアプリケーション,フォントデータ,ユーザファイル,編集ファイル,各種データ等を記憶するハードディスクHDや、フレキシブルディスクFD、或いはPCMCIAカードスロットにアダプタを介して接続されるコンパクトフラッシュ登録商標メモリ等の外部メモリ211へのアクセスを制御する。208は通信I/Fコントローラで、ネットワーク例えば、図1に示したLAN400を介して外部機器と接続通信するものであり、ネットワークでの通信制御処理を実行する。例えば、TCP/IPを用いた通信等が可能である。なお、CPU201は、例えばRAM202内の表示情報用領域へアウトラインフォントの展開ラスタライズ処理を実行することにより、ディスプレイ装置210上での表示を可能としている。また、CPU201は、ディスプレイ装置210上の不図示のマウスカーソル等でのユーザ指示を可能とする。ハードウエア上で動作する各種プログラムは、外部メモリ211に記録されており、必要に応じてRAM202にロードされることによりCPU201によって実行されるものである。なお、全ての装置がこれらの構成を備えているわけではなく、必要なものを夫々備えていればよい。次に、図3を用いて、本発明の画像検索システムの機能ブロックの構成について説明する。画像検索システムは、利用者端末101と画像検索装置102と画像ソース600から構成される。利用者端末101と画像検索装置102と画像ソース600とはそれぞれネットワークを介して相互に通信可能に接続されている。利用者端末101は、画像検索装置102に対して、画像の検索要求を送り、また検索結果を受信し表示するための情報処理装置である。利用者端末101は、検索クリエー部301と、結果表示部302と、再検索指示部303と、から構成される。検索クエリー部301は、利用者から検索要求としてのクエリー画像を受け付ける入力手段を有し、当該クエリー画像を、ネットワークを通じて、画像検索装置102の検索処理部503へ送信する手段をもつ機能処理部である。結果表示部302は、画像検索装置102から応答される検索結果を受信する手段と、該検索結果を表示する手段を有する機能処理部である。図10、図11等に表示画面の例を示す。再検索指示部303は、結果表示部302に表示された重み指定オブジェクト上で、利用者がマウス等のデバイスを使用して重みを変更した際の該変更情報を収集し、再検索に利用する特徴量重みベクトルを計算する手段と、該特徴量重みベクトルを画像検索装置102の総合類似度計算部506へ送信する手段を有する機能処理部である。画像検索装置102は、利用者端末101から、画像の検索要求を受信し、蓄積された画像に対して要求された検索処理を実行し、検索結果情報を利用者端末101へ送信する情報処理装置である。画像検索装置102は、画像登録部501と、特徴量抽出部502と、検索処理部503と、特徴量近似度計算部504と、重み指定オブジェクト生成部505と、総合類似度計算部506と、類似画像検索結果生成部507と、画像データベース508と、特徴量データベース509と、から構成される。画像登録部501は、検索対象となる画像を本システムへ登録する機能処理部である。画像ソース600で指示されるシステムの外部のアクターから、検索対象とする画像データを受信または取得し、当該画像データの特徴量を特徴量データベース509へ保存し、当該画像データ自体を画像データベース508へ保存する機能を有する。特徴量抽出部502は、画像データを入力として受け取り、該画像データの各種特徴量を抽出する機能処理部である。図4は、特徴量抽出部502の内部の機能ブロックの一例を示す図である。図4で示されるように、特徴量抽出部502は、複数の特徴量抽出部から構成される。図4の5021から5024で指示される特徴量抽出部は、各々異なる種類の画像特徴量を抽出する機能処理部である。例えば、スケーラブルカラー特徴量画像全体における色の分布状態を表す特徴量、カラーレイアウト特徴量画像の領域毎の色の分布状態を表す特徴量、エッジヒストグラム特徴量画像中の境界線に関する特徴量、SIFTScaleInvariantFeatureTransform特徴量局所的な領域の濃度変化特徴を表す特徴量などの特徴量を抽出する実装をそれぞれに当てはめることが考えられる。また、個別特徴量抽出部の個数は図4では4つであるが特に制限されるものではなく、利用する画像特徴量の数だけ実装されればよい。検索処理部503は、検索要求としてクエリー画像の受け付け、当該画像データの特徴量抽出処理を特徴量抽出部502へ指示し、その結果として受け取る特徴量情報を、特徴量近似度計算部504へ渡し、蓄積された画像との近似度ベクトルの算出を指示し、初期特徴量重みベクトルを算出し、その近似度ベクトルデータと初期特徴量重みベクトルを重み指定オブジェクト生成部505へ渡して重み指定オブジェクトの生成を指示し、該初期特徴量重みベクトルを総合類似度計算部506へ渡して総合類似度の計算を指示する機能処理部である。特徴量近似度計算部504は、検索処理部503からある画像に関する複数種類の画像特徴量を受け取り、当該画像特徴量と特徴量データベース509の中に保存されている特徴量を比較して各々との近似度を計算し近似度ベクトルを生成する機能処理部である。重み指定オブジェクト生成部505は、検索処理部503から検索結果となる画像群の近似度ベクトルデータと初期特徴量重みベクトルを受け取り、利用者が再検索時に特徴量の重み付けを直感的視覚的に調整するための、重み指定オブジェクトを生成し、利用者端末101の結果表示部302へ送信する機能処理部である。総合類似度計算部506は、利用者端末101の再検索指示部303、または検索処理部503から特徴量重みベクトルを受け取り、クエリー画像と蓄積された画像との総合類似度近似度ベクトルと特徴量重みベクトルから算出する、該特徴量重みベクトルでの画像類似度を計算し、その総合類似度を類似画像検索結果生成部507へ渡し、該特徴量重みベクトルでの類似画像検索結果の生成を指示する機能処理部である。類似画像検索結果生成部507は、総合類似度計算部506から、画像の総合類似度を受け取り、対応する画像のサムネイルを利用して類似度の高い順に類似画像検索結果を生成し、利用者端末101の結果表示部302へ送信する機能処理部である。画像データベース508は、検索対象となる画像データ群を保存する記憶領域である。保存された画像データはID識別子によって直接アクセスできる手段を有する。特徴量データベース509は、検索対象となる画像データの各種特徴量のデータ図5を保存する記憶領域である。その特徴量データは図5で例示されるテーブルで管理されている。図5のテーブルは、1行が画像データベース508に蓄えられている1つの画像データを表し、画像データのID識別子画像NOとも言うとともに特徴量1から特徴量4の列名で指示されるカラムに、当該画像のそれぞれの特徴量データが保存されていることを表している。画像ソース600は、本画像検索システムにおける検索対象画像の出所入力ソースを表す外部アクターである。例えば、インターネット上のFlickrやFacebook等の写真共有機能を有するサイトであったり、直接写真データを提供する利用者そのもの、各種カメラやスキャナー等の映像入力機器なども考えられる。次に図6を用いて、検索対象となる画像データを本画像検索システムへ登録する処理を説明する。以下で説明する画像ソース600外部装置は、上記で説明したようにいくつも種類が考えられるが、ここではシステムの管理者が操作する管理者端末とした場合の例で説明する。ステップS601では、画像登録部501は、画像ソース600で表わされるシステム管理者が操作する管理者端末から検索対象となる画像データを受信する。ステップS602では、画像登録部501は、前記受信した画像データを、特徴量抽出部502へ入力する。特徴量抽出部502は、前記画像データを、図4の5021から5024で例示される各個別の特徴量抽出部にかけて当該画像データの1から4の特徴量を算出する。通常これらの特徴量は一次元数値ベクトルとして表現される。特徴量抽出部502は、抽出した前記特徴量データ1から4の4つを、画像登録部501へ入力する。ステップS603では、画像登録部501は、ステップS602で取得した特徴量データを、特徴量データベース509へ登録する。前記特徴量データは、図5で例示されるようなテーブル構造で保存される。図5を用いて特徴量データを保存するテーブル構造を説明する。既に説明したように、ある1つの画像に対して、複数種類の特徴量が抽出される。各種特徴量は数値整数や浮動小数点の多次元ベクトルで表現される。例えば、局所特徴量の1つであるSIFT特徴量は、浮動小数点の128次元ベクトルとして表現されている。この実施例で説明する画像検索システムでは、図4で示しているように特徴量1から特徴量4までの4つの種類の画像特徴量を取得するものとする。図5のテーブルは、1つの行が1つの検索対象画像に関する特徴量データを格納している。列名が特徴量1から特徴量4までの各々のカラムに各特徴量データが格納されている。それぞれの特徴量は、次元数や数値の型が特徴量の種類によって異なっているが、基本的には数値の多次元ベクトルデータとして保存されている。ステップS604では、画像登録部501は、前記受信した画像データを画像データベース508に保存する。以上で、画像登録の処理は終了する。次に、図7を用いて、画像検索における処理のフローを説明する。ステップS701では、検索処理部503は、利用者端末101の検索クエリー部301から送信される検索クエリー画像を受信する。ステップS702では、検索処理部503は、前記クエリー画像データを、特徴量抽出部502へ入力し、該画像の特徴量データこの実施例では4つの特徴量ベクトルを抽出する。ステップS703では、検索処理部503は、ステップS702で取得した特徴量データを、特徴量近似度計算部504に入力する。特徴量近似度計算部504は受け取った特徴量データを、特徴量データベース509に保存されている特徴量データ群とそれぞれ比較して、それぞれとの近似度を算出する。1つの特徴量に関する近似度は、例えば数値ベクトル間のユーグリッド距離で表現される。検索対象画像1つに対するクエリー画像の近似度は、特徴量種類この実施例ではAからD毎のユーグリッド距離の配列、つまり多次元数値ベクトルとして表現される。特徴量近似度計算部504は、検索対象画像全てに対してクエリー画像との近似度を表す多次元数値ベクトル以降近似度ベクトルと呼ぶを生成し、該近似度ベクトル群を検索処理部503へ応答する。ステップS704では、検索処理部503は、初期特徴量重みベクトルを算出する。初期特徴量重みベクトルは、各重みの値が、足し合わせると1となる、利用する特徴量数の次元を持つ多次元数値ベクトルとなり、各特徴量の重みの初期値を表している。この実施例では、特徴量1から特徴量4の重みが全て同じとなるよう、初期値を0.25とした初期特徴量重みベクトル4次元数値ベクトルを算出する。この実施例では、初期特徴量重みベクトルの各値を、特徴量1から特徴量4まで全て0.25としたが、これは特に固定的なものではなく、利用形態や利用する特徴量に合わせて初期値を設定すれば良い。ステップS705では、検索処理部503は、ステップS703で取得した近似度ベクトル群と、ステップS704で算出した初期特徴量重みベクトルを、重み指定オブジェクト生成部505へ入力する。重み指定オブジェクト生成部505は、前記近似度ベクトル群と初期特徴量重みベクトルから、利用者が各特徴量の重みを調整するためのオブジェクト以降、重み指定オブジェクトと呼ぶを生成する。ステップS705の詳細処理は、図20を用いて後述する。図9に重み指定オブジェクトの例を示す。重み指定オブジェクトは、利用者が直感的に各特徴量の重みを調整するためのオブジェクトである。900で指示しているオブジェクト中心に配置される画像はクエリー画像のサムネイルを表している。902から906で指示されるオブジェクトは、前記近似度ベクトル群の、特徴量1のみに着目した場合の類似画像のサムネイルを表している。該サムネイル群は、901で指示される円内に、907で指示される線分と、908で指示される線分とで区切られた領域に配置される。この2本の線分間の角度は、特徴量1の重み付けの割合を表している。909から913で指示されるオブジェクトは、前記近似度ベクトル群の、特徴量2のみに着目した場合の類似画像のサムネイルを表している。該サムネイル群は、901で指示される円内に、907で指示される線分と、914で指示される線分とで区切られた領域に配置される。この2本の線分間の角度は、特徴量2の重み付けの割合を表している。915から919で指示されるオブジェクトは、前記近似度ベクトル群の、特徴量3のみに着目した場合の類似画像のサムネイルを表している。該サムネイル群は、901で指示される円内に、914で指示される線分と、920で指示される線分とで区切られた領域に配置される。この2本の線分間の角度は、特徴量3の重み付けの割合を表している。921から925で指示されるオブジェクトは、前記近似度ベクトル群の、特徴量4のみに着目した場合の類似画像のサムネイルを表している。該サムネイル群は、901で指示される円内に、908で指示される線分と、920で指示される線分とで区切られた領域に配置される。この2本の線分間の角度は、特徴量4の重み付けの割合を表している。重み指定オブジェクトの各線分間の角度は初期特徴量重みベクトルから計算される。この実施例では、初期特徴量重みベクトルの値は全て0.25としたので、各線分間の角度は90度として生成される。このような重み指定オブジェクトを表示することで、利用者は、特徴量ごとの類似画像のサムネイルとクエリー画像を見比べることが可能となる。これにより、各特徴量がクエリー画像に与える影響を直感的に把握しながら、各線分をドラッグするなどして、特徴量1から特徴量4の重みを調整することができる。各特徴量がクエリー画像に与える影響を直感的に把握できることにより、どの特徴量を調整すれば所望の画像が検索されるのかを容易に判断することが可能となり、ユーザはクエリー画像に類似する所望の画像を容易に探し出すことが可能となる。特徴量ごとの類似画像のサムネイルは、図9中では5枚ずつ表示されているが、その枚数は特に制限されるものではなく、利用形態に合わせた枚数が表示されれば良い。また、特徴量ごとの重みに応じて、表示される類似画像のサムネイルの枚数が変化するように設定することも可能である。ステップS706では、重み指定オブジェクト生成部505は、ステップS705で生成した重み指定オブジェクトを、利用者端末101の結果表示部302へ送信する。ステップS707では、検索処理部503は、ステップS704で算出した初期特徴量重みベクトルと、ステップS703で取得した近似度ベクトル群を、総合類似度計算部506へ入力する。総合類似度計算部506は、初期特徴量重みベクトルと近似度ベクトルデータを用いて、各画像ごとに総合類似度を算出する。図12に、この総合類似度を計算する式を示す。式中の利用する特徴量の数Nは、この実施例では4であり、総合類似度は、特徴量1から特徴量4のそれぞれの近似度と重みを掛けた値を足しあわせて計算される。ステップS708では、総合類似度計算部506は、ステップS707で算出した総合類似度を、類似画像検索結果生成部507へ入力する。類似画像検索結果生成部507は、総合類似度に基づいて、対応する各画像のサムネイル群を、類似画像検索結果として生成する。ステップS709では、類似画像検索結果生成部507は、生成された類似画像検索結果を、利用者端末101の結果表示部302へ送信する。次に、図20を用いて、ステップS705の詳細処理について説明する。ステップS2001では、重み指定オブジェクト生成部505は、nに1を代入し、Nに利用する特徴量の数この実施例では4を代入する。ステップS2002では、重み指定オブジェクト生成部505は、近似度ベクトルデータ群において、特徴量nのみに着目した場合の類似画像検索結果を生成する。ステップS2003では、nがNより小さければステップS2004へ進む。そうでない場合、ステップS2005へ進む。ステップS2004では、重み指定オブジェクト生成部505は、nの値を1増加させた後、ステップS2002へ進む。ステップS2005では、重み指定オブジェクト生成部505は、前ステップS2001からステップS2004によって生成された各特徴量ごとの類似画像検索結果の上位5件のサムネイルと、初期特徴量重みベクトルを用いて、重み指定オブジェクトを生成する。以上で、利用者が検索要求を発信してから検索結果が応答されるまでの処理を説明した。次に、図8を用いて利用者の操作によって検索に用いる各特徴量の重みを調整し、検索結果を変更する処理のフローを説明する。ステップS801では、ステップS705において重み指定オブジェクト生成部505から送信された重み指定オブジェクトを、利用者端末101の結果表示部302において受信する。ステップS802では、前記重み指定オブジェクトを結果表示部302において表示する。ステップS803では、ステップS709において類似画像検索結果生成部507から送信された類似画像検索結果を、利用者端末101の結果表示部302において受信する。ステップS804では、前記類似画像検索結果を結果表示部302において表示する。図10は、重み指定オブジェクトと類似画像検索結果を表示している結果表示部302の画面例である。1000で指示されるオブジェクトは、ステップS705で生成された重み指定オブジェクトを表している。利用者により、1001から1004で指示される線分をドラッグするなどされることで、特徴量1から特徴量4の重みの調整を受け付ける。各特徴量の重みの調整方法については、1001~1004の線分をドラッグする以外であっても、いずれの方法であっても良い。1005で指示される領域に、ステップS708で生成された各類似画像のサムネイルが、類似度の高い順に表示されている。図10中では、類似画像検索結果の表示枚数は25枚としているが、その枚数は特に制限されるものではなく、利用形態に合わせた枚数を表示すれば良い。ステップS805では、各特徴量の重みの変更を受け付けたか否かを判断する。具体的には、上述の通り、利用者による重み指定オブジェクトに対する指示があったか否かにより判断する。各特徴量の重みの変更を受け付けた場合ステップS805:YESは、処理をステップS806に移行する。各特徴量の重みの変更を受け付けていない場合ステップS805:NOは、本フローチャートに示す処理を終了する。ここで、本実施例では不図示であるが、重み指定オブジェクトに再検索ボタンを表示しておき、利用者から各特徴量の重みの変更を受け付け、再検索ボタンが押下されることで、ステップS806に遷移するステップS805でYESと判断するようにしても良い。すなわち、ステップS805では、各特徴量の重みの変更を受け付け、再検索ボタンが押下されたか否かを判断する処理であっても良い。図11は、利用者によって特徴量の重みを変更された後の重み指定オブジェクトを表示している結果表示部302の画面例である。ステップS806では、再検索指示部303は、1100で指示される変更された重み指定オブジェクトの、1101から1104で指示される各線分間の角度と、図13中の式を用いて、変更後の各特徴量の重みを計算する。式中のNは利用する特徴量の数を表し、この実施例では特徴量1から特徴量4の重み変更後の重みを計算する。再検索指示部301は、それらの重みを配列とした4次元数値ベクトルを、特徴量重みベクトルとして算出する。ステップS807では、再検索指示部303は、ステップS806で算出した特徴量重みベクトルを、画像検索装置102の総合類似度計算部506へ送信する。ステップS808では、画像検索装置102の総合類似度計算部506は、ステップS807で送信された特徴量重みベクトルを受信する。ステップS809では、総合類似度計算部506は、ステップS808で受信した特徴量重みベクトルと、ステップS703において生成していた近似度ベクトル群と、図12の式を用いて各画像ごとの総合類似度を算出する。ステップS810では、総合類似度計算部506は、ステップS809で算出した総合類似度を、類似画像検索結果生成部507へ入力する。類似画像検索結果生成部507は、総合類似度に基づいて、対応する各画像のサムネイル群を、新たな類似画像検索結果として生成する。ステップS811では、類似画像検索結果生成部507は、生成された類似画像検索結果を、利用者端末101の結果表示部302へ送信する。ステップS811の後は、利用者端末101においてステップS803の処理へ続く。以上図8を用いて説明したように、図9に示される重み指定オブジェクトを利用することによって、利用者がより直感的視覚的に、各特徴量が与える影響を確認しながら、特徴量の重みを調整することが可能となる。これにより、特徴量の重みを変更して画像を検索する際の利用者の利便性が向上する。<第2の実施形態>図14、図15、図16を用いて本発明における重み指定オブジェクトの別の例について説明する。図14に重み指定オブジェクトの例を示す。1400で指示されるオブジェクトは、クエリー画像のサムネイルを表している。1401から1404で指示されるオブジェクトは、図9を使って説明した例と同様、各特徴量を単独で用いた場合の類似画像のサムネイル群を表している。この例では、各特徴量の重みの割合は、1401クエリー画像と、1401から1404で指示される各オブジェクトとの距離で調整する。また、その時の各特徴量の重みの割合は、1405で指示される円グラフで表されている。このように、各特徴量の重みをクエリー画像からの距離で調整する場合には、他の特徴量にかかるオブジェクトとクエリー画像との距離を考慮しなければ、それぞれの特徴量の重みの割合を判断することが難しい。そこで、1405のような割合を示す円グラフを表示することで、当該課題を解決することが可能となる。図15に、重み調整後の重み指定オブジェクトを示す。1401で指示されるオブジェクトがクエリー画像に近づき、1405で指示される円グラフにおいて、特徴量1の重みの割合が増加している。各特徴量の重みの割合は、クエリー画像との距離と、図16の式を用いて、クエリー画像との距離が小さいほど割合が大きくなるように計算される。ただし、クエリー画像との距離が0の特徴量については、図16式中の値として、距離の逆数ではなくそのまま0を利用する当該特徴量については無視をして計算される。すなわち、無視をしたい特徴量については、クエリー画像との距離を0にすれば良い。また、クエリー画像との距離を近づけるほど、類似画像のサムネイルを大きく表示するといった利用者の利便性を向上させる工夫があってもよい。以上図14、15、16を用いて、利用者がより直感的視覚的に、各特徴量が与える影響を確認しながら、特徴量の重みを調整することが可能となる重み指定オブジェクトの例を説明した。<第3の実施形態>図17、図18、図19を用いて本発明における重み指定オブジェクトの別の例について説明する。図17に重み指定オブジェクトの例を示す。1700で指示されるオブジェクトは、クエリー画像のサムネイルを表している。1701から1704で指示されるオブジェクトは、図9を使って説明した例と同様、各特徴量を単独で用いた場合の類似画像のサムネイル群を表している。この例では、各特徴量の重みの割合は、1701から1704で指示される各オブジェクトの円の半径面積で調整する。各特徴量の重みを変更したい場合には、各オブジェクト類似画像のサムネイルが表示されている円に対して、ユーザが指示をすることで調整が可能である。例えば、円周部分をドラッグすることにより円を大きくしたり小さくしたりすることで調整が可能である。その他、円に対してマウス操作による指示や、キーボード操作による指示など、円の大小を調整特徴量の重みを調整する方法はいずれの方法であっても良い。図18に、重み変更後の重み指定オブジェクトを示す。1703で示されるオブジェクトの面積が大きくなり、特徴量3の重みの割合が増加していることを示している。各特徴量の重みの割合は、1701から1704で指示されるオブジェクトの半径と、図19の式を用いて計算される。また、図17、図18にも、図14の1405のように各特徴量の重みの割合を示すグラフを表示するようにしても良い。さらに、オブジェクトの面積に応じて、オブジェクト内に表示される類似画像の枚数を変化させても良い。以上図17、18、19を用いて、利用者がより直感的視覚的に、各特徴量が与える影響を確認しながら、特徴量の重みを調整することが可能となる重み指定オブジェクトの例を説明した。なお、上述した各種データの構成及びその内容はこれに限定されるものではなく、用途や目的に応じて、様々な構成や内容で構成されることは言うまでもない。また、本発明におけるプログラムは、図6~図8、図20の処理方法をコンピュータが実行可能なプログラムである。なお、本発明におけるプログラムは図6~図8、図20の各装置の処理方法ごとのプログラムであってもよい。以上のように、前述した実施形態の機能を実現するプログラムを記録した記録媒体を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータまたはCPUやMPUが記録媒体に格納されたプログラムを読み出し、実行することによっても本発明の目的が達成されることは言うまでもない。この場合、記録媒体から読み出されたプログラム自体が本発明の新規な機能を実現することになり、そのプログラムを記録した記録媒体は本発明を構成することになる。プログラムを供給するための記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、CD-ROM、CD-R、DVD-ROM、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ROM、EEPROM、シリコンディスク等を用いることが出来る。また、コンピュータが読み出したプログラムを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているOSオペレーティングシステム等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。さらに、記録媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるCPU等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用しても、ひとつの機器から成る装置に適用しても良い。また、本発明は、システムあるいは装置にプログラムを供給することによって達成される場合にも適応できることは言うまでもない。この場合、本発明を達成するためのプログラムを格納した記録媒体を該システムあるいは装置に読み出すことによって、そのシステムあるいは装置が、本発明の効果を享受することが可能となる。さらに、本発明を達成するためのプログラムをネットワーク上のサーバ、データベース等から通信プログラムによりダウンロードして読み出すことによって、そのシステムあるいは装置が、本発明の効果を享受することが可能となる。なお、上述した各実施形態およびその変形例を組み合わせた構成も全て本発明に含まれるものである。"