JPH07160731A - 画像検索方法及びその装置 - Google Patents

画像検索方法及びその装置

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JPH07160731A
JPH07160731A JP5309135A JP30913593A JPH07160731A JP H07160731 A JPH07160731 A JP H07160731A JP 5309135 A JP5309135 A JP 5309135A JP 30913593 A JP30913593 A JP 30913593A JP H07160731 A JPH07160731 A JP H07160731A
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Abstract

(57)【要約】 【目的】 ユーザの意図に合った高精度の画像検索がで
きる方法並びにその装置を提供することを目的とする。 【構成】 検索付属情報入力部４３から、検索する画像
に関する付属情報を入力し、データベースの付属情報格
納部の付属情報との比較を行い、適合する画像データの
候補を選択する。また、例示画像入力部４１から複数の
例示画像を入力して、特徴量計算部２で複数の特徴量デ
ータを抽出する。その特徴量データと、特徴量格納部３
３に格納されている、選択された画像の特徴量との距離
を計算する。そして、候補順位決定部で、距離値の小さ
い順にソーテイングを行って、表示部７に対応する画像
データを表示する。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、画像データベースの画
像を検索する画像検索方法及びその装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、画像データベースから必要な画像
を検索する場合には、画像のタイトルや画像の種類等の
付属情報をキーワードを用いて検索を行う方法があっ
た。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、付属情
報による検索では、画像データベースの規模が大きくな
り、画像内容が複雑になると、格納されている画像すべ
てに体系的にキーワードを付与することは極めて困難
で、キーワードのみでは必要とする画像をうまく検索で
きないことが多い。
【０００４】本発明は上記従来例に鑑みてなされたもの
で、ユーザの意図に合った高精度の画像検索ができる画
像検索方法並びにその装置を提供することを目的とす
る。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明の画像検索方法及びその装置は以下の構成を
備える。即ち、入力した付属情報と、データベースに格
納されている画像の付属情報の比較を行い、適合する画
像の付属情報を選択する付属情報選択工程と、入力した
例示画像データから複数の特徴量データを生成する生成
工程と、前記特徴量データと、前記付属情報選択工程で
選択された付属情報をもつ画像データの特徴量データと
の間の距離値を計算する距離計算工程と、前記距離値を
もつ画像データを、距離値の小さい方から選択する選択
工程とを備える。また、別の発明は、入力した付属情報
と、データベースに格納されている画像の付属情報の比
較を行い、適合する画像の付属情報を選択する付属情報
選択手段と、入力した例示画像データから複数の特徴量
データを生成する生成手段と、前記特徴量データと、前
記付属情報選択手段で選択された付属情報をもつ画像デ
ータの特徴量データとの間の距離値を計算する距離計算
手段と、前記距離値をもつ画像データを、距離値の小さ
い方から選択する選択工程とを備える。
【作用】以上の構成において、入力した付属情報と、デ
ータベースに格納されている画像の付属情報の比較を行
い、適合する画像の付属情報を付属情報選択工程が選択
し、入力した例示画像データから複数の特徴量データを
生成工程が生成し、前記特徴量データと、前記付属情報
選択工程で選択された付属情報をもつ画像データの特徴
量データとの間の距離値を距離計算工程が計算し、前記
距離値をもつ画像データを、距離値の小さい方から選択
する。また、別の発明は、入力した付属情報と、データ
ベースに格納されている画像の付属情報の比較を行い、
適合する画像の付属情報を付属情報選択手段が選択し、
入力した例示画像データから複数の特徴量データを生成
手段が生成し、前記特徴量データと、前記付属情報選択
手段で選択された付属情報をもつ画像データの特徴量デ
ータとの間の距離値を距離計算手段が計算し、前記距離
値をもつ画像データを、距離値の小さい方から選択す
る。
【０００６】
【実施例】図１は、本発明の一実施例に係る画像検索装
置のブロック構成図を示す。
【０００７】図１において、格納データ入力部１は、デ
ータベースに格納しておくべきデータを入力する、例え
ばスキャナである。また、特徴量計算部２は、入力され
た画像に対して種々の特徴量を抽出を行う、例えば、ソ
フトウエアプログラムであり、ＲＡＭに予め格納されて
いる。制御部６は、このソフトウエアプログラムを読み
出して実行することにより、入力された画像に対して種
々の特徴量を抽出を行う。
【０００８】また、データ格納部３は入力したデータの
格納を行う、例えばハードデイスクである。また、検索
条件入力部４は、所望のデータを検索するための検索条
件を入力する、例えば、キーボードやマウスである。ま
た、候補決定部５は、検索条件入力部４から入力された
検索条件に基づき、データ格納部３に格納されている画
像から候補となる画像を選ぶソフトウエアプログラムで
あり、予めＲＡＭに格納されている。表示部７は画像デ
ータや、入力コマンドや処理データ等の表示を行う、例
えばＣＲＴデイスプレイである。最後に、制御部６は、
以上説明した各ブロック全体を制御する中央処理装置で
ある。
【０００９】次に、各ブロックの機能の説明をさらに詳
細に行う。
【００１０】格納データ入力部１は、画像データの入力
を行なう画像入力部１１、例えばスキャナと、画像に付
属した情報、即ち、画像名，日付，その他必要な情報を
入力する付属情報入力部１２を備える。
【００１１】データ格納部３は、格納データ入力部１か
ら入力された画像データを格納する画像データ格納部３
１と、画像データ格納部３１に格納された画像データに
対応づけて、その付属情報を格納する付属情報格納部３
２と、各画像データに対応して特徴量計算部２で計算さ
れた特徴量を格納する特徴量格納部３３を備えるデータ
ベースである。
【００１２】以上の構成で、画像データの検索をおこな
う。
【００１３】候補決定部５は、ＲＡＭ上に格納されたソ
フトウエアプログラムであり、付属情報による検索部と
特徴量による類似度を検索する類似度検索部５２と検索
された複数の候補特徴量データを類似度の高いものから
ソーテイングする候補順位決定部５３を備える。
【００１４】図３は、まず、検索される画像データ群を
入力して、データ格納部３に格納されるまでの処理手順
をしめすフローチャートである。以下、各ステップごと
に説明する。
【００１５】ステップＳ１では、これから入力する入力
画像に関連する付属情報、即ち、画像名，日付，その他
必要な情報等を、付属情報入力部１２より入力する。
【００１６】ステップＳ２では、ステップＳ１で入力し
た付属情報に対応する、画像データを、スキャナである
画像入力部１１から入力する。
【００１７】ステップＳ３では、特徴量計算部２は、ス
テップＳ２で入力した画像データから、画像の特徴を表
す複数個の特徴量を抽出する処理を行う。
【００１８】ステップＳ４では、ステップＳ１で入力し
た付属情報を付属情報格納部３２に格納する。ここで、
付属情報は、さらに、ステップＳ５で格納される画像デ
ータの格納場所の位置情報と、ステップＳ６で格納され
る特徴量データの格納場所の位置情報を含む。
【００１９】ステップＳ５では、入力した画像データを
データ格納部３へ格納する。
【００２０】ステップＳ６では、抽出された特徴量デー
タを、特徴量格納部３３へ格納する。
【００２１】これらの入力した画像に関するデータを関
連づけて格納する方法は、例えば、関係データベース等
のデータベースマネージメントシステムを用いることで
容易に行える。
【００２２】次に、格納された画像データ群の中から、
検索する条件を入力し、検索する方法について、図４の
フローチャートを用いて説明する。
【００２３】所要の画像を検索する方法として、大きく
３つの方法を備える。まず第１に、付属情報による検索
方法で、ステップＳ１１からの一連のステップで処理さ
れる。
【００２４】また、第２の方法は、例示画像から類似の
画像を求める検索方法で、ステップＳ１２からの一連の
ステップで処理される。
【００２５】さらに、第３の方法は、第１と第２の検索
方法を組み合わせる方法である。
【００２６】まず、第１の方法について説明する。
【００２７】第１の方法である付属情報による検索で
は、画像ついて予め分かっている付属情報、例えば、画
像名、カラー／モノクロ、登録された日付、画像の種類
等の情報を、検索付属条件入力部４３から入力して、付
属情報格納部３３に格納されている付属データから適合
する付属データを検索する方法である。尚、付属情報に
よる検索は、関係データベース操作言語ＳＱＬ等を用い
て容易に実行することができる。
【００２８】次に、第２の方法について説明する。
【００２９】第２の方法である例示画像による検索で
は、ユーザが複数枚の例示画像を例示画像入力部４１か
ら入力して、これらの例示画像に似ている画像を検索す
る。
【００３０】ここで、これらの例示画像として、データ
ベース中にすでに格納されている画像データを用いても
良い。この場合、使用した格納されている画像データと
は完全に適合するので、これが第１の候補として選択さ
れる。そして、第２の候補以降が残りのデータベースか
ら、似ている順に選択される。
【００３１】図２は、一枚の例示画像からデータベース
を検索する方法を説明するための概念図であり、図５
は、その処理手順を説明するフローチャートである。
【００３２】まずステップＳ３０では、例示画像入力部
４１から入力した例示画像２０から複数の特徴量の計算
を、特徴量計算部２を用いて行う。例えば、図２の例示
画像２０の特徴量計算２を行い、その特徴量であるＰ0
が得られる。
【００３３】ステップＳ３１では、データベースの特徴
量データ３３を１つデイスクから作業用ＲＡＭ８に読み
出す。例えば、図２で、データベースの特徴量格納部３
３からＰ1の特徴量を読み出す。尚、ここでは、一時に
１つの特徴量データを読み出し手いるが、作業用ＲＡＭ
の容量が大きければ、一時に複数の特徴量データを読み
だしてもよいことは言うまでもない。
【００３４】ステップＳ３２では、図２に示すように、
作業用ＲＡＭ８に格納されたデータベースの特徴量と入
力した例示画像の特徴量との距離計算を行う。その距離
値が小さい方がよく似ていると判断する。この処理は類
似度計算部５２で行う。
【００３５】ステップＳ３３では、データベースに格納
されている全ての特徴量データに関して、読み出して検
索が終了したかチェックする。まだ、終了していなけれ
ば、次の検索データに関して距離計算を繰り返すため
に、ステップＳ３１に戻る。また、終了した場合はステ
ップＳ３４へ進む。
【００３６】ステップＳ３４では、距離値が所定の閾値
より小さいデータベースの特徴量データを、距離値が小
さい順にソーテイングを行う。図２の検索結果２１はそ
のソーテイング結果の一例を示す。この処理は、候補順
位決定部５３が行う。以上、例示画像が１枚での特徴量
による検索方法について説明したが、例示画像を２枚以
上用いる場合でも、同様に、それぞれの例示画像に対し
て距離計算を行い、求めた各距離値の平均値を最終的な
距離値とし、これをもとにソーテイングを行い、候補順
位を決定する。また、最終的な候補順位の求め方の他の
例として、各例示画像に対する距離値に、ユーザが重み
値を指定して、距離値を計算する方法や、各例示画像に
対して、それぞれの候補順位を決め、各候補順位の関
係、例えば、同じ候補の順位の和から最終的な候補順位
を求める方法などがある。このように複数枚の例示画像
を用いることにより、検索時に用いる情報を増やすこと
ができ、よりユーザの意図にあった画像の検索を行うこ
とが可能となる。
【００３７】尚、使用する特徴量の選択は、ユーザが予
めキーボード等から入力することにより指定できる。特
徴量の指定を行わない場合は、あらかじめ決めておいた
特徴量を用い距離計算を行う。
【００３８】本実施例では類似度をそれぞれの特徴量間
の距離計算を行うことにより求めている。
【００３９】次に、図４のフローチャートを用いて、本
実施例全体の検索処理について説明する。
【００４０】ステップＳ１０では、検索条件入力部４で
あるキーボードから、以下の３つの方法のうちの１つを
選択する。
【００４１】１ 付属情報を検索キーとして画像検索を
行う。
【００４２】２ 特徴量を検索キーとして画像検索を行
う。
【００４３】３ 付属情報と特徴量の両方を検索キーと
して画像検索を行う。
【００４４】ステップＳ１１以下では、付属情報を検索
キーとして画像検索の処理を行う。
【００４５】まず、ステップＳ１１では、検索付属情報
入力部４３から入力した付属情報と、データベースの付
属情報格納部３２に格納されている付属情報とマッチン
グ処理を行い、適合する付属情報を持つ画像を検索す
る。
【００４６】ステップＳ１４では、適合する付属情報を
持つ画像があったかどうかをチェックする。
【００４７】ステップＳ１２以下では、特徴量を検索キ
ーとして画像検索の処理を行う。
【００４８】まず、ステップＳ１２では、既に、図５を
用いて説明した、特徴量による画像検索のフローに従っ
た処理を行う。そして、候補画像の特徴量に関して、類
似度の高い順にソーテイングを行う。
【００４９】ステップＳ１５では、類似度が所定の閾値
より大きいかどうかをチェックする。そして、類似度が
所定の閾値より小さければ、ステップＳ２０へ進む。大
きければ、候補画像と判断して、ステップＳ１９へ進
む。
【００５０】ステップＳ１３以下では、付属情報と特徴
量の両方を検索キーとして画像検索の処理を行う。
【００５１】まず、ステップＳ１３では、既にステップ
Ｓ１１で説明した付属情報による検索を行う。
【００５２】ステップＳ１６では、適合する付属情報が
あったかどうかをチェックする。
【００５３】ステップＳ１７では、付属情報をキーとし
て検索された画像のみに関して、今度はその特徴量で検
索を行う。この処理は既に、図５で説明した処理と等価
の処理を行い、さらに、特徴量で検索された画像候補の
ソーテイングを、類似度の高い順に行う。
【００５４】ステップＳ１８では、類似度が所定の閾値
より大きいかどうかをチェックする。そして、類似度が
所定の閾値より小さければ、ステップＳ２０へ進む。大
きければ、候補画像と判断して、ステップＳ１９へ進
む。
【００５５】ステップＳ１９では、検索された候補画像
を表示部７の画面に表示し処理を終了する。
【００５６】ステップＳ２０では、検索結果、該当画像
がなかった旨の情報を表示部７に表示する。
【００５７】このように、例示画像と付属情報の組み合
せによる検索を行うことで、例示画像による類似検索に
予め分かっている付属情報を加えて用いることができ、
よりユーザの意図にあった検索を行うことができる。
【００５８】尚、複数枚の例示画像を用いて類似検索を
行う別の方法として、それぞれの例示画像ごとに類似度
計算に用いる特徴量を特徴量選択部４２で別々に指定す
ることにより、類似検索を行なうこともできる。例え
ば、例示画像Ｘに対しては、特徴量ａとｂを、例示画像
Ｙに対しては、特徴量ｃとｄとｅを用いて類似度の計算
を行い、類似検索を行う。
【００５９】この方法により、各例示画像の重要な特徴
を各々指定できることで、全体の検索の精度をさらに上
げることができる。
【００６０】尚、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、１つの機器から成る装置に適用
しても良い。また、本発明はシステム或は装置にプログ
ラムを供給することによって達成される場合にも適用で
きることは言うまでもない。
【００６１】以上説明したように、本実施例によれば以
下のような効果が得られる。即ち、画像データベースよ
り所望の画像の検索において、複数の例示画像と付属情
報とから、類似する画像を検索することにより、検索精
度が向上し、効率的な類似検索を実現できる。また、画
像の検索キーとして、付属情報単独、特徴量単独、ある
いは、付属情報と特徴量の組み合わせを選択することが
でき、ユーザの意図にあった柔軟な画像検索を行うこと
ができる。
【００６２】
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、ユ
ーザの意図に合った高精度の画像検索を行うことができ
る。
【００６３】
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施例である検索装置のブロック構
成図である。
【図２】例示画像による検索の概念を説明する図であ
る。
【図３】付属情報による検索の処理を説明するフローチ
ャートである。
【図４】本実施例の検索処理を説明するフローチャート
である。
【図５】特徴量による検索の処理を説明するフローチャ
ートである。
【符号の説明】
１ 格納データ入力部 ２ 特徴量計算部 ３ データ格納部 ４ 検索条件入力部 ５ 候補決定部 ６ 制御部 ７ 表示部 ８ 作業用ＲＡＭ １１ 画像入力部 １２ 付属情報入力部 ３１ 画像データ格納部 ３２ 付属情報格納部 ３３ 特徴量格納部 ４１ 例示画入力部 ４２ 特徴量選択部 ４３ 検索付属情報入力部 ５１ 付属情報による検索部 ５２ 類似度計算部 ５３ 候補順位決定部

Claims (4)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 入力した付属情報と、データベースに格
    納されている画像の付属情報の比較を行い、適合する画
    像の付属情報を選択する付属情報選択工程と、 入力した例示画像データから複数の特徴量データを生成
    する生成工程と、 前記特徴量データと、前記付属情報選択工程で選択され
    た付属情報をもつ画像データの特徴量データとの間の距
    離値を計算する距離計算工程と、 前記距離値をもつ画像データを、距離値の小さい方から
    選択する選択工程と、を備えることを特徴とする画像検
    索方法。
  2. 【請求項２】 前記距離値のうち、所定値より小さい距
    離値をもつ画像データを選択する画像データ選択工程
    と、 前記画像データ選択工程で選択された画像データを、小
    さい距離値順にソーテイングする工程と、 ソーテイングされた画像データを表示する表示工程と、
    をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の画像
    検索方法。
  3. 【請求項３】 入力した付属情報と、データベースに格
    納されている画像の付属情報の比較を行い、適合する画
    像の付属情報を選択する付属情報選択手段と、 入力した例示画像データから複数の特徴量データを生成
    する生成手段と、 前記特徴量データと、前記付属情報選択手段で選択され
    た付属情報をもつ画像データの特徴量データとの間の距
    離値を計算する距離計算手段と、 前記距離値をもつ画像データを、距離値の小さい方から
    選択する選択工程と、を備えることを特徴とする画像検
    索装置。
  4. 【請求項４】 前記距離値のうち、所定値より小さい
    距離値をもつ画像データを選択する画像データ選択手段
    と、前記画像データ選択手段で選択された画像データ
    を、小さい距離値順にソーテイングする手段と、 ソーテイングされた画像データを表示する表示手段と、
    をさらに備えることを特徴とする請求項３に記載の画像
    検索装置。
JP5309135A 1993-12-09 1993-12-09 画像検索方法及びその装置 Expired - Fee Related JP3026712B2 (ja)

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DE69434364T DE69434364T2 (de) 1993-12-09 1994-11-30 Bildabrufverfahren und-vorrichtung
US08/351,229 US5644765A (en) 1993-12-09 1994-11-30 Image retrieving method and apparatus that calculates characteristic amounts of data correlated with and identifying an image

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