JPH0721198A - 画像検索方法 - Google Patents
画像検索方法Info
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- JPH0721198A JPH0721198A JP5145289A JP14528993A JPH0721198A JP H0721198 A JPH0721198 A JP H0721198A JP 5145289 A JP5145289 A JP 5145289A JP 14528993 A JP14528993 A JP 14528993A JP H0721198 A JPH0721198 A JP H0721198A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 画像データベースの画像検索において、必要
とする画像を得る確率を向上させる。 【構成】 画面に表示された画像の中から第一、第二の
類似サンプル画像を選択し（Ｐ２１）、各画像の各特徴
量を画像データベースから読み出す（Ｐ２２）。次に、
画像データベース中の被検索画像について、第一、第二
の類似サンプル画像と被検索画像の各特徴量を用いて類
似度Ｒを算出し（Ｐ２３）、類似度Ｒの値が小さい順に
被検索画像を画面に表示する（Ｐ２４）。以上のシーケ
ンスにより、必要とする画像の検索に用いる特徴量を明
確にし、類似度Ｒをより確かな値とすることで、必要と
する画像が得られる確率を向上させる。
とする画像を得る確率を向上させる。 【構成】 画面に表示された画像の中から第一、第二の
類似サンプル画像を選択し（Ｐ２１）、各画像の各特徴
量を画像データベースから読み出す（Ｐ２２）。次に、
画像データベース中の被検索画像について、第一、第二
の類似サンプル画像と被検索画像の各特徴量を用いて類
似度Ｒを算出し（Ｐ２３）、類似度Ｒの値が小さい順に
被検索画像を画面に表示する（Ｐ２４）。以上のシーケ
ンスにより、必要とする画像の検索に用いる特徴量を明
確にし、類似度Ｒをより確かな値とすることで、必要と
する画像が得られる確率を向上させる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、画像データベースシス
テムにおいて、必要とする画像データに類似の画像デー
タを検索条件として入力することにより、必要とする画
像データを検索する手法（この検索手法を類似画像検索
とよぶ）に関するものである。
テムにおいて、必要とする画像データに類似の画像デー
タを検索条件として入力することにより、必要とする画
像データを検索する手法（この検索手法を類似画像検索
とよぶ）に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】図３に従来の類似画像検索のシーケンス
の例を示す。以下、図３を用いて、従来の画像検索方法
の一例を説明する。
の例を示す。以下、図３を用いて、従来の画像検索方法
の一例を説明する。
【０００３】（１）検索の結果（初回はキーワード検索
等の結果）として検索画面に表示されている複数の画像
の中から、検索者は、必要とする画像に類似している画
像（以下、この画像を類似サンプル画像と呼ぶ）を一枚
選択する。（図３のＰ１１） （２）類似サンプル画像に含まれる色の色相や彩度など
の特徴量を画像データベースから読み出す（図３のＰ１
２）。この類似サンプル画像の特徴量をＸｓ＝（ｘｓ
１，ｘｓ２，…，ｘｓｎ）とする。
等の結果）として検索画面に表示されている複数の画像
の中から、検索者は、必要とする画像に類似している画
像（以下、この画像を類似サンプル画像と呼ぶ）を一枚
選択する。（図３のＰ１１） （２）類似サンプル画像に含まれる色の色相や彩度など
の特徴量を画像データベースから読み出す（図３のＰ１
２）。この類似サンプル画像の特徴量をＸｓ＝（ｘｓ
１，ｘｓ２，…，ｘｓｎ）とする。
【０００４】（３）画像データベースの中から検索対象
となる画像（この画像を被検索画像と呼ぶ）各々に対し
て、以下の式で得られる類似度Ｒを計算する。（図３の
Ｐ１３）
となる画像（この画像を被検索画像と呼ぶ）各々に対し
て、以下の式で得られる類似度Ｒを計算する。（図３の
Ｐ１３）
【０００５】
【数１】
【０００６】但しＸｍは、被検索画像の特徴量であり、
Ｘｍ＝（ｘｍ１，ｘｍ２，…，ｘｍｎ）である。また、
ｋ１，ｋ２，…，ｋｎは、各特徴量の重みを示す定数で
ある。
Ｘｍ＝（ｘｍ１，ｘｍ２，…，ｘｍｎ）である。また、
ｋ１，ｋ２，…，ｋｎは、各特徴量の重みを示す定数で
ある。
【０００７】（４）被検索画像を（３）において算出し
たＲの値が小さい順に一定枚数だけ検索画面に表示す
る。（図３のＰ１４） （５）検索画面に必要とする画像が検索されるまで
（１）〜（４）の処理を繰り返す。（図３のＰ１５）
たＲの値が小さい順に一定枚数だけ検索画面に表示す
る。（図３のＰ１４） （５）検索画面に必要とする画像が検索されるまで
（１）〜（４）の処理を繰り返す。（図３のＰ１５）
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記の
従来の類似画像検索では、検索条件として一つの類似サ
ンプル画像のみを指定して、検索を行っていたため、類
似サンプル画像のどの特徴量を使用して、対応する特徴
量の値が近い被検索画像を検索してよいか不明であり、
その結果、検索した結果に必要とする画像が含まれてい
ないなどの問題点があった。
従来の類似画像検索では、検索条件として一つの類似サ
ンプル画像のみを指定して、検索を行っていたため、類
似サンプル画像のどの特徴量を使用して、対応する特徴
量の値が近い被検索画像を検索してよいか不明であり、
その結果、検索した結果に必要とする画像が含まれてい
ないなどの問題点があった。
【０００９】本発明は、上記問題点を解決するためにな
されたものであり、その目的は、画像検索において、必
要とする画像が得られる確率を向上させる画像検索方法
を提供することにある。
されたものであり、その目的は、画像検索において、必
要とする画像が得られる確率を向上させる画像検索方法
を提供することにある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
め、請求項１の発明の画像検索方法においては、まず、
必要とする画像に類似した画像を複数枚指定し、次に、
前記複数枚指定した各画像が有する各特徴量と画像デー
タベースに登録されている検索対象となる画像が有する
各特徴量を用いて類似度を算出し、次に、前記類似度の
値に基づき、前記検索対象となる画像の中から画像の検
索を行うことを特徴としている。
め、請求項１の発明の画像検索方法においては、まず、
必要とする画像に類似した画像を複数枚指定し、次に、
前記複数枚指定した各画像が有する各特徴量と画像デー
タベースに登録されている検索対象となる画像が有する
各特徴量を用いて類似度を算出し、次に、前記類似度の
値に基づき、前記検索対象となる画像の中から画像の検
索を行うことを特徴としている。
【００１１】また、同じく請求項２の発明の画像検索方
法においては、まず、必要とする画像に類似した画像と
類似していない画像を各々、複数枚指定し、次に、前記
複数枚指定した必要とする画像に類似した画像が有する
各特徴量と前記の複数枚指定した必要とする画像に類似
していない画像が有する各特徴量と画像データベースに
登録されている検索対象となる画像が有する各特徴量を
用いて類似度を算出し、次に、前記類似度の値に基づ
き、前記検索対象となる画像の中から画像の検索を行う
ことを特徴としている。
法においては、まず、必要とする画像に類似した画像と
類似していない画像を各々、複数枚指定し、次に、前記
複数枚指定した必要とする画像に類似した画像が有する
各特徴量と前記の複数枚指定した必要とする画像に類似
していない画像が有する各特徴量と画像データベースに
登録されている検索対象となる画像が有する各特徴量を
用いて類似度を算出し、次に、前記類似度の値に基づ
き、前記検索対象となる画像の中から画像の検索を行う
ことを特徴としている。
【００１２】
【作用】請求項１の発明では、検索条件として必要とす
る画像に類似する画像（類似サンプル画像）を複数枚指
定することにより、必要とする画像の検索にどのような
特徴量を用いれば良いかを明確にし、各検索対象画像
（被検索画像）についてより確かな類似度を算出できる
ようにすることで、検索の結果において、必要とする画
像が得られる確率を向上させる。
る画像に類似する画像（類似サンプル画像）を複数枚指
定することにより、必要とする画像の検索にどのような
特徴量を用いれば良いかを明確にし、各検索対象画像
（被検索画像）についてより確かな類似度を算出できる
ようにすることで、検索の結果において、必要とする画
像が得られる確率を向上させる。
【００１３】また、請求項２の発明では、検索条件とし
て複数枚の類似サンプル画像の特徴量と、必要とする画
像に類似していない複数枚の画像（この画像を非類似サ
ンプル画像とよぶ）を指定することにより、必要とする
画像の検索にどのような特徴量を用いれば良いかをより
一層明確にし、被検索画像についての類似度をより確か
な値にすることで、検索の結果において、必要とする画
像が得られる確率を向上させる。
て複数枚の類似サンプル画像の特徴量と、必要とする画
像に類似していない複数枚の画像（この画像を非類似サ
ンプル画像とよぶ）を指定することにより、必要とする
画像の検索にどのような特徴量を用いれば良いかをより
一層明確にし、被検索画像についての類似度をより確か
な値にすることで、検索の結果において、必要とする画
像が得られる確率を向上させる。
【００１４】
【実施例】類似サンプル画像として二つの画像を指定す
る場合を例にとり、まず、本発明の第１の実施例すなわ
ち請求項１の発明による画像検索方法の一実施例につい
て説明する。
る場合を例にとり、まず、本発明の第１の実施例すなわ
ち請求項１の発明による画像検索方法の一実施例につい
て説明する。
【００１５】図１に、本実施例を用いて、類似サンプル
画像を二つ指定することにより、必要とする画像を検索
する方法のシーケンスの例を示す。以下、図１を参照し
て本実施例の画像検索方法を説明する。
画像を二つ指定することにより、必要とする画像を検索
する方法のシーケンスの例を示す。以下、図１を参照し
て本実施例の画像検索方法を説明する。
【００１６】（１）検索の結果（初回はキーワード検索
等の結果）として検索画面に表示されている複数の画像
の中から、検索者は、必要な画像に最も類似している画
像（第一類似サンプル画像とよぶ）とその次に類似して
いる画像（第二類似サンプル画像とよぶ）を選択する。
（図１のＰ２１） （２）第一類似サンプル画像及び第二類似サンプル画像
について、色の色相や彩度などの特徴量を画像データベ
ースから読み出す（図１のＰ２２）。ここで、第一類似
サンプル画像の特徴量をＸ１ｓ＝（ｘ１ｓ１，ｘ１ｓ
２，…，ｘ１ｓｎ）、第二類似サンプル画像の特徴量を
Ｘ２ｓ＝（ｘ２ｓ１，ｘ２ｓ２，…，ｘ２ｓｎ）とす
る。
等の結果）として検索画面に表示されている複数の画像
の中から、検索者は、必要な画像に最も類似している画
像（第一類似サンプル画像とよぶ）とその次に類似して
いる画像（第二類似サンプル画像とよぶ）を選択する。
（図１のＰ２１） （２）第一類似サンプル画像及び第二類似サンプル画像
について、色の色相や彩度などの特徴量を画像データベ
ースから読み出す（図１のＰ２２）。ここで、第一類似
サンプル画像の特徴量をＸ１ｓ＝（ｘ１ｓ１，ｘ１ｓ
２，…，ｘ１ｓｎ）、第二類似サンプル画像の特徴量を
Ｘ２ｓ＝（ｘ２ｓ１，ｘ２ｓ２，…，ｘ２ｓｎ）とす
る。
【００１７】（３）画像データベースに登録されている
被検索画像各々に対して、以下の式で得られる類似度Ｒ
を計算する。（図１のＰ２３）
被検索画像各々に対して、以下の式で得られる類似度Ｒ
を計算する。（図１のＰ２３）
【００１８】
【数２】
【００１９】但しＸｍは、被検索画像の特徴量であり、
Ｘｍ＝（ｘｍ１，ｘｍ２，…，ｘｍｎ）である。また、
ｋｉの値は、 ｋｉ＝Ｔｉ／｜ｘ１ｓｉ−ｘ２ｓｉ｜ （Ｔｉｍｉｎ＜｜ｘ１ｓｉ−ｘ２ｓｉ ｜＜Ｔｉｍａｘ） ＝０ （｜ｘ１ｓｉ−ｘ２ｓｉ｜＞Ｔｉｍａｘ） ＝Ｔｉ／Ｔｉｍｉｎ （｜ｘ１ｓｉ−ｘ２ｓｉ｜＜Ｔｉｍｉｎ） である。ここで、Ｔｉｍｉｎは、ある特徴量の重みが極
端に大きくなるのを防ぐための定数であり、Ｔｉｍａｘ
は、類似サンプル画像間のある特徴量の差が、この値を
超えた場合には、この特徴量の項を類似度を求める評価
式から削除するために使用するしきい値である。またＴ
ｉは、各特徴量の重みの初期値である。
Ｘｍ＝（ｘｍ１，ｘｍ２，…，ｘｍｎ）である。また、
ｋｉの値は、 ｋｉ＝Ｔｉ／｜ｘ１ｓｉ−ｘ２ｓｉ｜ （Ｔｉｍｉｎ＜｜ｘ１ｓｉ−ｘ２ｓｉ ｜＜Ｔｉｍａｘ） ＝０ （｜ｘ１ｓｉ−ｘ２ｓｉ｜＞Ｔｉｍａｘ） ＝Ｔｉ／Ｔｉｍｉｎ （｜ｘ１ｓｉ−ｘ２ｓｉ｜＜Ｔｉｍｉｎ） である。ここで、Ｔｉｍｉｎは、ある特徴量の重みが極
端に大きくなるのを防ぐための定数であり、Ｔｉｍａｘ
は、類似サンプル画像間のある特徴量の差が、この値を
超えた場合には、この特徴量の項を類似度を求める評価
式から削除するために使用するしきい値である。またＴ
ｉは、各特徴量の重みの初期値である。
【００２０】（４）被検索画像を（３）において算出し
たＲの値が小さい順に一定枚数だけ検索画面に表示す
る。（図１のＰ２４） （５）検索画面に必要とする画像が検索されるまで
（１）〜（４）の処理を繰り返す。（図１のＰ２５） 本実施例では、以上のシーケンスにより、検索条件とし
て二枚の類似サンプル画像を指定し、これらの類似サン
プル画像間で値が集束している特徴量に対して、対応す
る特徴量が近い値を持つ被検索画像を必要とする画像に
類似した画像であるとして出力する。これにより、必要
な画像が得られる確率を向上させる。
たＲの値が小さい順に一定枚数だけ検索画面に表示す
る。（図１のＰ２４） （５）検索画面に必要とする画像が検索されるまで
（１）〜（４）の処理を繰り返す。（図１のＰ２５） 本実施例では、以上のシーケンスにより、検索条件とし
て二枚の類似サンプル画像を指定し、これらの類似サン
プル画像間で値が集束している特徴量に対して、対応す
る特徴量が近い値を持つ被検索画像を必要とする画像に
類似した画像であるとして出力する。これにより、必要
な画像が得られる確率を向上させる。
【００２１】なお、以上では、類似サンプル画像として
二つの画像を指定する場合について説明したが、三つ以
上の画像を類似サンプル画像として指定する場合は、こ
れらの類似サンプル画像を有する各特徴量毎の平均を取
り、この得られた各特徴量の平均に近い特徴量を持つ被
検索画像を検索する方法が考えられる。
二つの画像を指定する場合について説明したが、三つ以
上の画像を類似サンプル画像として指定する場合は、こ
れらの類似サンプル画像を有する各特徴量毎の平均を取
り、この得られた各特徴量の平均に近い特徴量を持つ被
検索画像を検索する方法が考えられる。
【００２２】次に、本発明の第２の実施例すなわち請求
項２の発明による画像検索方法の一実施例について説明
する。
項２の発明による画像検索方法の一実施例について説明
する。
【００２３】図２に、本実施例を利用して、必要とする
画像を検索する方法のシーケンスの例を示す。以下、図
２を用いて、本実施例の画像検索方法を説明する。
画像を検索する方法のシーケンスの例を示す。以下、図
２を用いて、本実施例の画像検索方法を説明する。
【００２４】（１）検索の結果（初回はキーワード検索
等の結果）として検索画像に表示されている複数の画像
の中から、検索者は、類似サンプル画像と非類似サンプ
ル画像を各々、数枚指定する。（図２のＰ３１） （２）各類似サンプル画像の特徴量と各非類似画像の特
徴量を画像データベースから読み出す。（図２のＰ３
２） （３）類似サンプル画像の群を一群、非類似サンプル画
像の群を二群としたとき、（２）で読み出した特徴量を
用いて、判別分析（例えば、文献［田中他、“多変量統
計解析法”、現代数学社、ｐｐ．１２１−１２８、（１
９８３）］など）を行い、画像データベースに登録され
ている被検索画像の特徴量から、その画像が一群に属す
るか二群に属するかの判別を行う類似度の判別式を作成
する。（図２のＰ３３） （４）画像データベース中の被検索画像について、その
特徴量をデータベースから読み出し、上記の類似度の判
別式に代入することによって、この被検索画像が一群に
属するか、二群に属するかの判別を行う。（図２のＰ３
４） （５）上記（４）の被検索画像が、もし、一群に属する
するならば、この画像は必要な画像に類似していると
し、検索画面にこの画像を表示する。また、もし、一群
に属しない、すなわち二群に属するならば、この画像は
必要な画像に類似していないとし、検索画面にこの画像
を表示しない。（図２のＰ３５、Ｐ３５−１、Ｐ３５−
２） （６）画像データベース中のすべての被検索画像につい
て（１）〜（５）の処理を行う。（図２のＰ３６） （７）検索画面に必要とする画像が検索されるまで
（１）〜（６）の処理を繰り返す。（図２のＰ３７） 本実施例では、以上のシーケンスにより、検索条件とし
て数枚の類似サンプル画像と数枚の非類似サンプル画像
を指定し、これらの類似サンプル画像間で値が集束して
おりかつ非類似サンプル画像間で値が分散している特徴
量に対して、対応する特徴量が近い値を持つ被検索画像
を必要とする画像に類似した画像であるとして出力す
る。これにより、検索の結果において、必要とする画像
が得られる確率を向上させる。
等の結果）として検索画像に表示されている複数の画像
の中から、検索者は、類似サンプル画像と非類似サンプ
ル画像を各々、数枚指定する。（図２のＰ３１） （２）各類似サンプル画像の特徴量と各非類似画像の特
徴量を画像データベースから読み出す。（図２のＰ３
２） （３）類似サンプル画像の群を一群、非類似サンプル画
像の群を二群としたとき、（２）で読み出した特徴量を
用いて、判別分析（例えば、文献［田中他、“多変量統
計解析法”、現代数学社、ｐｐ．１２１−１２８、（１
９８３）］など）を行い、画像データベースに登録され
ている被検索画像の特徴量から、その画像が一群に属す
るか二群に属するかの判別を行う類似度の判別式を作成
する。（図２のＰ３３） （４）画像データベース中の被検索画像について、その
特徴量をデータベースから読み出し、上記の類似度の判
別式に代入することによって、この被検索画像が一群に
属するか、二群に属するかの判別を行う。（図２のＰ３
４） （５）上記（４）の被検索画像が、もし、一群に属する
するならば、この画像は必要な画像に類似していると
し、検索画面にこの画像を表示する。また、もし、一群
に属しない、すなわち二群に属するならば、この画像は
必要な画像に類似していないとし、検索画面にこの画像
を表示しない。（図２のＰ３５、Ｐ３５−１、Ｐ３５−
２） （６）画像データベース中のすべての被検索画像につい
て（１）〜（５）の処理を行う。（図２のＰ３６） （７）検索画面に必要とする画像が検索されるまで
（１）〜（６）の処理を繰り返す。（図２のＰ３７） 本実施例では、以上のシーケンスにより、検索条件とし
て数枚の類似サンプル画像と数枚の非類似サンプル画像
を指定し、これらの類似サンプル画像間で値が集束して
おりかつ非類似サンプル画像間で値が分散している特徴
量に対して、対応する特徴量が近い値を持つ被検索画像
を必要とする画像に類似した画像であるとして出力す
る。これにより、検索の結果において、必要とする画像
が得られる確率を向上させる。
【００２５】
【発明の効果】以上述べたように、請求項１の発明によ
れば、検索条件として複数の類似サンプル画像を指定
し、これらの画像から必要とする画像の検索にどのよう
な特徴量を用いれば良いかを明確にし、それらの画像の
の特徴量を用いて、必要とする画像に対する被検索画像
についてより確かな類似度を算出し、この類似度に基づ
き、被検索画像が、必要とする画像に類似した画像であ
るかどうかの識別を行うため、検索の結果において必要
な画像を得る確率を向上させることができる。
れば、検索条件として複数の類似サンプル画像を指定
し、これらの画像から必要とする画像の検索にどのよう
な特徴量を用いれば良いかを明確にし、それらの画像の
の特徴量を用いて、必要とする画像に対する被検索画像
についてより確かな類似度を算出し、この類似度に基づ
き、被検索画像が、必要とする画像に類似した画像であ
るかどうかの識別を行うため、検索の結果において必要
な画像を得る確率を向上させることができる。
【００２６】また、請求項２の発明によれば、検索条件
として複数の類似サンプル画像と複数の非類似サンプル
画像を指定し、各類似サンプル画像と各非類似サンプル
画像から必要とする画像の検索に使用する特徴量を明確
にし、その特徴量を用いて、必要とする画像に対する被
検索画像についてより一層確かな類似度を算出し、この
類似度に基づき、被検索画像が、必要とする画像に類似
した画像であるかどうかの識別を行うため、検索の結果
において必要な画像を得る確率を向上させることができ
る。
として複数の類似サンプル画像と複数の非類似サンプル
画像を指定し、各類似サンプル画像と各非類似サンプル
画像から必要とする画像の検索に使用する特徴量を明確
にし、その特徴量を用いて、必要とする画像に対する被
検索画像についてより一層確かな類似度を算出し、この
類似度に基づき、被検索画像が、必要とする画像に類似
した画像であるかどうかの識別を行うため、検索の結果
において必要な画像を得る確率を向上させることができ
る。
【図１】請求項１の発明を用いた第１の実施例の画像検
索のシーケンスの例を示す図
索のシーケンスの例を示す図
【図２】請求項２の発明を用いた第２の実施例の画像検
索のシーケンスの例を示す図
索のシーケンスの例を示す図
【図３】従来の類似画像検索のシーケンスの例を示す図
Ｐ２１〜Ｐ２５、Ｐ３１〜Ｐ３７…処理ステップ
Claims (2)
- 【請求項１】 まず、必要とする画像に類似した画像を
複数枚指定し、次に、前記複数枚指定した各画像が有す
る各特徴量と画像データベースに登録されている検索対
象となる画像が有する各特徴量を用いて類似度を算出
し、次に、前記類似度の値に基づき、前記検索対象とな
る画像の中から画像の検索を行うことを特徴とする画像
検索方法。 - 【請求項２】 まず、必要とする画像に類似した画像と
類似していない画像を各々、複数枚指定し、次に、前記
複数枚指定した必要とする画像に類似した画像が有する
各特徴量と前記の複数枚指定した必要とする画像に類似
していない画像が有する各特徴量と画像データベースに
登録されている検索対象となる画像が有する各特徴量を
用いて類似度を算出し、次に、前記類似度の値に基づ
き、前記検索対象となる画像の中から画像の検索を行う
ことを特徴とする画像検索方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5145289A JPH0721198A (ja) | 1993-06-17 | 1993-06-17 | 画像検索方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5145289A JPH0721198A (ja) | 1993-06-17 | 1993-06-17 | 画像検索方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0721198A true JPH0721198A (ja) | 1995-01-24 |
Family
ID=15381702
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5145289A Pending JPH0721198A (ja) | 1993-06-17 | 1993-06-17 | 画像検索方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0721198A (ja) |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0934900A (ja) * | 1995-07-25 | 1997-02-07 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 情報検索方法および装置 |
| JP2002536730A (ja) * | 1999-01-29 | 2002-10-29 | エルジー エレクトロニクス インコーポレーテッド | マルチメディアデータの検索又はブラウジング方法 |
| JP2002536731A (ja) * | 1999-02-01 | 2002-10-29 | エルジー エレクトロニクス インコーポレーテッド | マルチメディアデータのサーチ方法 |
| JP2003076717A (ja) * | 2001-09-04 | 2003-03-14 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 情報検索方法及び装置と、情報検索プログラム及びそのプログラムの記録媒体 |
| JP2005063465A (ja) * | 2004-11-17 | 2005-03-10 | Casio Comput Co Ltd | 画像検索装置、電子スチルカメラ、および画像検索方法 |
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| US7421154B2 (en) | 1999-07-14 | 2008-09-02 | Fujifilm Corporation | Image processing method |
| US7499916B2 (en) | 2000-10-30 | 2009-03-03 | Microsoft Corporation | Image retrieval systems and methods with semantic and feature based relevance feedback |
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| JP2010108477A (ja) * | 2008-09-30 | 2010-05-13 | Yahoo Japan Corp | 検索装置 |
-
1993
- 1993-06-17 JP JP5145289A patent/JPH0721198A/ja active Pending
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