JPH09101970A

JPH09101970A - 画像検索方法および画像検索装置

Info

Publication number: JPH09101970A
Application number: JP7260148A
Authority: JP
Inventors: Naoto Fujii; 直人藤井
Original assignee: Omron Corp; Omron Tateisi Electronics Co
Current assignee: Omron Corp
Priority date: 1995-10-06
Filing date: 1995-10-06
Publication date: 1997-04-15

Abstract

(57)【要約】【課題】検索者が重要視している特徴量の重みを大きく
して検索することにより、精度よく希望画像を検索する
ことができる画像検索方法および画像検索装置を提供す
る。【解決手段】複数の候補画像のなかから、希望の画像に
類似するものを複数選択する。選択された複数の画像の
特徴量を比較し、その値が近似しているものは、検索者
がその特徴量をその程度であるべきであると重要視して
いると考えてその特徴量の重みを大きくする。選択され
た複数の画像間の値がそれぞれ異なっているものは、検
索者がその特徴量に対して関心を払っていないすなわち
重要視していないとして、その重みを小さくする。この
重み付けを指定類似画像と候補画像とを比較するとき、
その特徴量に適用し、検索者の意図を反映した検索を可
能にする。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、候補画像のなか
から希望画像に類似する画像や全く異なる非類似画像を
複数指定した場合や、また、これに基づいて選出された
新たな候補画像に対して同様の操作を繰り返した場合
に、類似指定・非類似指定された候補画像の特徴量の相
関に基づいて重み付けを修正することにより選択条件の
精度を向上した画像検索方法および画像検索装置に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】服地，カーテン地などの生地や壁紙，刺
しゅうなどの図柄デザインにあたっては、既存の図柄見
本のなかから所望のデザインに近いものを選びだし、そ
れに適宜改変を加えることによって新たな図柄を創作す
ることがデザイナの間でしばしば行われている。このよ
うなデザイン作業をより良く効率的に行うためには、所
望のデザインに近い図柄を精度よく且つ速やかに検索す
る必要がある。しかし、図柄見本の数は数千ないし数万
と膨大なものであるため、人手で行う検索作業では精度
や速度に限界があった。

【０００３】そこで、このような図柄見本検索作業を機
械化するために、コンピュータ技術を利用した画像検索
装置が種々提案されている。かかる画像検索装置にあっ
ては、上述の図柄見本のそれぞれは、イメージスキャナ
等を介して画像データに変換されて光ディスク等の大容
量記憶媒体に格納される。同時に、各画像データに対し
て濃度値の変換、ノイズの消去、ぼけの復元、輪郭の検
出強調、連結部分の抽出等の様々な画像処理が加えられ
たのち、その画像処理結果に基づいて種々の特徴抽出演
算が行われ、境界線画素数、ホール数、曲線度、色数、
色分布、コントラスト、境界線画素分布、色分布などの
様々な画像の特徴量（物理的特徴量）が求められる。い
ま、仮にｋ個の図柄見本ｙ₁，ｙ₂，ｙ₃，…，ｙ_kの
ｎ種類の物理的特徴量をｘ₁，ｘ₂，ｘ₃，…，ｘ_nと
おけば、各図柄見本ｙ₁，ｙ₂，ｙ₃，…，ｙ_kの特徴
は、それぞれｎ次元のベクトル（ｘ₁₁，ｘ₂₁，ｘ₃₁，
…，ｘ_n1），（ｘ₁₂，ｘ₂₂，ｘ₁₂，…，ｘ_n2），…，
（ｘ_1k，ｘ_2k，ｘ_3k，…，ｘ_nk）で表される。したがっ
て、所望のデザイン画像ｙ_pから上述したｎ個の物理的
特徴量を抽出して（ｘ_1p，ｘ_2p，ｘ_3p，…，ｘ_np）の如
く表し、これと上述した各図柄見本ｙ₁，ｙ₂，ｙ₃，
…，ｙ_kに対応するベクトルとの距離を求め、それらの
中で最も距離の近いものを選択すれば、所望のデザイン
に最も類似する図柄見本を機械的に検索することができ
る。

【０００４】しかしながら、この画像検索装置で利用さ
れている物理的特徴量は、与えられた画像データを画像
処理した結果に対して所定の特徴抽出演算を適用するこ
とにより機械的かつ一義的に抽出される利点を有する反
面、その表現は、例えば、境界線画素数、ホール数、曲
線度、色数、色分布、コントラスト、境界線画素分布、
色分布などであり、デザイナが発想する図柄の特徴すな
わちデザインコンセプトを表現するためには必ずしも適
当なものではない。

【０００５】そこで、特開平５−６４３７号公報、情報
ＣＧ・ＣＡＤ研究会１９９４年８月，Ｖｏｌ．９４，Ｎ
ｏ．７２，ｐ４３〜４８「デザイン画の感性特徴と画像
特徴」などにこれを改良する画像の特徴抽出方法などが
提案された。これは、暖かい／冷たい、男性的／女性
的、安定さ／不安定さ、対照的／非対象的，単純さ／複
雑さなどのように、デザイナが図柄の特徴を表現すると
きに用いる指標を用いて画像データの特徴を抽出し、こ
の指標を用いて所望の画像データを検索するものであ
る。

【０００６】このため、上記暖かい／冷たい、男性的／
女性的、安定さ／不安定さ、対照的／非対象的，単純さ
／複雑さなどの指標を感性的特徴量として定量化し、こ
れら感性的特徴量と上述した物理的特徴量との相関関係
を統計的な手法を用いて求める。すなわち、ある画像デ
ータの物理的特徴量をｘ₁，ｘ₂，ｘ₃，…，ｘ_nと
し、その感性的特徴量をｗ₁，ｗ₂，…，ｗ_mとする
と、各物理的特徴量ｘ₁，ｘ₂，…，ｘ_nは、それぞれ
ｍ次元のベクトル（ａ₁₁・ｗ₁，ａ₁₂・ｗ₂，ａ₁₃・ｗ
₃，…，ａ_1m・ｗ_m），（ａ₂₁・ｗ₁，ａ₂₂・ｗ₂，ａ
₂₃・ｗ₃，…，ａ_2m・ｗ_m），（ａ₃₁・ｗ₁，ａ₃₂・ｗ
₂，ａ₃₃・ｗ₃，…，ａ_3m・ｗ_m），…，（ａ_m1・
ｗ₁，ａ_m2・ｗ₂，ａ_m3・ｗ₃，…，ａ_nm・ｗ_m）と表
される。このベクトルの決定に用いられている係数群
（ａ₁₁，ａ₁₂，ａ₁₃，…，ａ_1m），（ａ₂₁，ａ₂₂，
ａ₂₃，…，ａ_2m），（ａ₃₁，ａ₃₂，ａ₃₃，…，ａ_3m），
…，（ａ_n1，ａ_n2，ａ_n3，…，ａ_nm）、すなわち、物理
的特徴量を感性的特徴量に変換する重み付け係数群をデ
ザイナに対するアンケート調査等を通じた統計的手法で
求め、この重み付け係数群を用いて、各図柄見本ｙ₁，
ｙ₂，ｙ₃，…，ｙ_kの物理的特徴量を感性的特徴量に
変換しておく。そして、所望のデザインコンセプトを表
現するｍ個の感性的特徴量（ｗ_1p，ｗ_2p，ｗ_3p，…，ｗ
_np）を抽出し、このベクトルと各図柄見本ｙ₁，ｙ₂，
ｙ₃，…，ｙ_kの感性的特徴量を表現するベクトルとの
距離を求め、それらの中で最も距離の近いものを選択す
る。これにより感性的指標（いわゆるイメージ言葉）で
表現されたデザインコンセプトに最も類似する図柄見本
を機械的に検索することができるものである。

【０００７】そして、この種の画像検索装置にあって
は、検索を容易にするため、種々の候補画像のなかから
希望するデザインに最も近い画像を指定することによっ
て、希望のデザインの画像を検索する方法が提案されて
いる。すなわち、類似しているとして指定された候補画
像（類似画像）の特徴量に基づいて、登録画像を検索
し、特徴量ベクトルの距離が小さいものを複数選出する
ことにより、選出された登録画像のなかに希望のデザイ
ンのものが含まれるようにするものである。

【０００８】なお、上記装置において、図柄見本の特徴
を物理的特徴量で記憶しておき、検索のために与えられ
た感性的特徴量（デザインコンセプト）を物理的特徴量
に変換して検索するようにしてもよい。

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記提
示された候補画像のなかから、所望のデザインに最も近
い画像を選択し、それに類似する画像を検索する方法で
は、選択された候補画像の全ての特徴量に基づき、それ
らの特徴量を同じ重みづけで取り扱って類似判断、すな
わち、距離の比較がされるため、検索者が全く重要視し
ていなかった特徴量が大きく寄与して、検索者が全く希
望しない類似画像が抽出される場合があった。

【００１０】また、上記物理的特徴量から感性的特徴量
への変換は、アンケート調査等を通じた統計的手法で求
められるが、具体的デザインから感受する感性的特徴
は、個々人ごとに異なり、たとえば、一般的にはモダン
な印象を与えるデザインであってもある検索者にとって
はクラシックなデザインと受け取られる場合があり、上
記従来の方式では、上記統計的手法に基づく画一的な変
換しかできないため、個々人の感性の相違を補正するこ
とができない欠点があった。

【００１１】この発明は、上述の問題点に鑑みて成され
たものであり、検索者が重要視している特徴量の重みを
大きくして検索することにより、精度よく希望画像を検
索することができ、且つ、物理的特徴量から他の特徴量
（たとえば、感性的特徴量）への変換を検索者個人の印
象に合わせて行うことができ、且つ、それを複数の検索
者で共有することができる画像検索方法および画像検索
装置を提供することを目的とする。

【００１２】

【課題を解決するための手段】この出願の請求項１の発
明は、複数の登録画像を特徴量とともに記憶するステッ
プと、前記記憶された登録画像のなかから複数の候補画
像を順次または同時に表示するステップと、前記複数の
候補画像から希望画像に類似する類似画像を複数指定す
る類似画像指定ステップと、前記複数指定された類似画
像間で値が近似する特徴量を抽出し、該特徴量の重み付
けを増加させるステップと、前記登録画像の特徴量、類
似画像の特徴量および該増加された重み付けを用いて前
記類似画像と前記複数の登録画像との類似の程度を計算
することによって新たな候補画像を選出する候補選出ス
テップと、を備えたことを特徴とする。

【００１３】この出願の請求項２の発明は、複数の登録
画像を特徴量とともに記憶するステップと、前記記憶さ
れた登録画像のなかから複数の候補画像を順次または同
時に表示するステップと、前記複数の候補画像から希望
画像に類似する類似画像を指定する類似画像指定ステッ
プと、前記類似画像と前記複数の登録画像との類似の程
度を計算し、新たな候補画像を選出する候補選出ステッ
プと、選出された新たな候補画像から新たな類似画像を
指定するステップと、指定された新たな類似画像と前記
類似画像指定ステップで指定された類似画像との間で値
が近似する特徴量を抽出し、該特徴量の重み付けを増加
させるステップと、前記登録画像の特徴量、類似画像の
特徴量および該増加された重み付けを用いて前記類似画
像と前記複数の登録画像との類似の程度を計算すること
によってさらに新たな候補画像を選出する第２の候補選
出ステップと、を備えたことを特徴とする。

【００１４】この出願の請求項３の発明は、複数の登録
画像を特徴量とともに記憶するステップと、前記記憶さ
れた登録画像のなかから複数の候補画像を順次または同
時に表示するステップと、前記複数の候補画像から希望
画像に類似する類似画像を複数指定する類似画像指定ス
テップと、前記複数指定された類似画像間で値がそれぞ
れ異なる特徴量を抽出し、該特徴量の重み付けを減少さ
せるステップと、前記登録画像の特徴量、類似画像の特
徴量および該減少された重み付けを用いて前記類似画像
と前記複数の登録画像との類似の程度を計算することに
よって新たな候補画像を選出する候補選出ステップと、
を備えたことを特徴とする。

【００１５】この出願の請求項４の発明は、複数の登録
画像を特徴量とともに記憶するステップと、前記記憶さ
れた登録画像のなかから複数の候補画像を順次または同
時に表示するステップと、前記複数の候補画像から希望
画像に類似する類似画像を指定する類似画像指定ステッ
プと、前記類似画像と前記複数の登録画像との類似の程
度を計算し、新たな候補画像を選出する候補選出ステッ
プと、選出された新たな候補画像から新たな類似画像を
指定するステップと、指定された新たな類似画像と前記
類似画像指定ステップで指定された類似画像との間で値
がそれぞれ異なる特徴量を抽出し、該特徴量の重み付け
を減少させるステップと、前記登録画像の特徴量、類似
画像の特徴量および該減少された重み付けを用いて前記
類似画像と前記複数の登録画像との類似の程度を計算す
ることによってさらに新たな候補画像を選出する第２の
候補選出ステップと、を備えたことを特徴とする。

【００１６】この出願の請求項５の発明は、複数の登録
画像を特徴量とともに記憶するステップと、前記記憶さ
れた登録画像のなかから複数の候補画像を順次または同
時に表示するステップと、前記複数の候補画像から希望
画像に類似しない非類似画像を複数指定する非類似画像
指定ステップと、前記複数指定された非類似画像間で値
が近似する特徴量を抽出し、該特徴量の重み付けを修正
するステップと、前記登録画像の特徴量、類似画像の特
徴量および該修正された重み付けを用いて前記非類似画
像と前記複数の登録画像との非類似の程度を計算するこ
とによって新たな候補画像を選出する候補選出ステップ
と、を備えたことを特徴とする。

【００１７】この出願の請求項６の発明は、複数の登録
画像を特徴量とともに記憶するステップと、前記記憶さ
れた登録画像のなかから複数の候補画像を順次または同
時に表示するステップと、前記複数の候補画像から希望
画像に類似しない非類似画像を複数指定する非類似画像
指定ステップと、前記複数指定された非類似画像間で値
がそれぞれ異なる特徴量を抽出し、該特徴量の重み付け
を修正するステップと、前記登録画像の特徴量、類似画
像の特徴量および該修正された重み付けを用いて前記非
類似画像と前記複数の登録画像との非類似の程度を計算
することによって新たな候補画像を選出する候補選出ス
テップと、を備えたことを特徴とする。

【００１８】この出願の請求項７の発明は、複数の登録
画像を特徴量とともに記憶するステップと、前記記憶さ
れた登録画像のなかから複数の候補画像を順次または同
時に表示するステップと、前記複数の候補画像から希望
画像に類似する類似画像を１または複数指定する類似画
像指定ステップと、前記複数の候補画像から希望画像に
類似しない非類似画像を１または複数指定する非類似画
像指定ステップと、前記１または複数指定された類似画
像間および非類似画像間で近似する特徴量を抽出し、該
近似する特徴量の重み付けを修正するステップと、前記
複数指定された類似画像間で値がそれぞれ異なる特徴量
を抽出し、該特徴量の重み付けを修正するステップと、
前記登録画像の特徴量、類似画像の特徴量および該修正
された重み付けを用いて前記類似画像と前記複数の登録
画像との類似の程度を計算することによって新たな候補
画像を選出する候補選出ステップと、選出された新たな
候補画像から新たな類似画像を指定するステップと、指
定された新たな類似画像と前記類似画像指定ステップで
指定された類似画像との間で値が近似する特徴量を抽出
し、該特徴量の重み付けを増加させるステップと、指定
された新たな類似画像と前記類似画像指定ステップで指
定された類似画像との間で値がそれぞれ異なる特徴量を
抽出し、該特徴量の重み付けを減少させるステップと、
前記登録画像の特徴量、類似画像の特徴量および該修正
された重み付けを用いて前記類似画像と前記複数の登録
画像との類似の程度を計算することによってさらに新た
な候補画像を選出する第２の候補選出ステップと、を備
えたことを特徴とする。

【００１９】この出願の請求項８の発明は、前記候補選
出ステップおよび第２の候補選出ステップにおいて、選
出された候補画像を複数表示することを特徴とする。

【００２０】この出願の請求項９の発明は、請求項２、
請求項４および請求項７の発明において、前記類似画像
指定ステップないし第２の候補選出ステップを繰り返し
実行することを特徴とする。

【００２１】この出願の請求項１０の発明は、請求項９
の発明において、前記類似画像指定ステップないし候補
選出ステップを繰り返し実行したのち、最終的に得られ
た各特徴量の重み付けを含む候補選出情報を保存するこ
とを特徴とする。

【００２２】この出願の請求項１１の発明は、複数の登
録画像を特徴量とともに記憶する手段と、前記記憶され
た登録画像のなかから複数の候補画像を順次または同時
に表示する手段と、前記複数の候補画像から希望画像に
類似する類似画像を複数指定する類似画像指定手段と、
前記複数指定された類似画像間で値が近似する特徴量を
抽出し、該特徴量の重み付けを増加させる手段と、前記
登録画像の特徴量、類似画像の特徴量および該増加され
た重み付けを用いて前記類似画像と前記複数の登録画像
との類似の程度を計算することによって新たな候補画像
を選出する候補選出手段と、を備えたことを特徴とす
る。

【００２３】この出願の請求項１２の発明は、複数の登
録画像を特徴量とともに記憶する手段と、前記記憶され
た登録画像のなかから複数の候補画像を順次または同時
に表示する手段と、前記複数の候補画像から希望画像に
類似する類似画像を指定する類似画像指定手段と、前記
類似画像と前記複数の登録画像との類似の程度を計算
し、新たな候補画像を選出する候補選出手段と、選出さ
れた新たな候補画像から新たな類似画像を指定する手段
と、指定された新たな類似画像と前記類似画像指定ステ
ップで指定された類似画像との間で値が近似する特徴量
を抽出し、該特徴量の重み付けを増加させる手段と、前
記登録画像の特徴量、類似画像の特徴量および該増加さ
れた重み付けを用いて前記類似画像と前記複数の登録画
像との類似の程度を計算することによってさらに新たな
候補画像を選出する第２の候補選出手段と、を備えたこ
とを特徴とする。

【００２４】この出願の請求項１３の発明は、複数の登
録画像を特徴量とともに記憶する手段と、前記記憶され
た登録画像のなかから複数の候補画像を順次または同時
に表示する手段と、前記複数の候補画像から希望画像に
類似する類似画像を複数指定する類似画像指定手段と、
前記複数指定された類似画像間で値がそれぞれ異なる特
徴量を抽出し、該特徴量の重み付けを減少させる手段
と、前記登録画像の特徴量、類似画像の特徴量および該
減少された重み付けを用いて前記類似画像と前記複数の
登録画像との類似の程度を計算することによって新たな
候補画像を選出する候補選出手段と、を備えたことを特
徴とする。

【００２５】この出願の請求項１４の発明は、複数の登
録画像を特徴量とともに記憶する手段と、前記記憶され
た登録画像のなかから複数の候補画像を順次または同時
に表示する手段と、前記複数の候補画像から希望画像に
類似する類似画像を指定する類似画像指定手段と、前記
類似画像と前記複数の登録画像との類似の程度を計算
し、新たな候補画像を選出する候補選出手段と、選出さ
れた新たな候補画像から新たな類似画像を指定する手段
と、指定された新たな類似画像と前記類似画像指定ステ
ップで指定された類似画像との間で値がそれぞれ異なる
特徴量を抽出し、該特徴量の重み付けを減少させる手段
と、前記登録画像の特徴量、類似画像の特徴量および該
減少された重み付けを用いて前記類似画像と前記複数の
登録画像との類似の程度を計算することによってさらに
新たな候補画像を選出する第２の候補選出手段と、を備
えたことを特徴とする。

【００２６】この出願の請求項１５の発明は、複数の登
録画像を特徴量とともに記憶する手段と、前記記憶され
た登録画像のなかから複数の候補画像を順次または同時
に表示する手段と、前記複数の候補画像から希望画像に
類似しない非類似画像を複数指定する非類似画像指定手
段と、前記複数指定された非類似画像間で値が近似する
特徴量を抽出し、該特徴量の重み付けを修正する手段
と、前記登録画像の特徴量、類似画像の特徴量および該
修正された重み付けを用いて前記非類似画像と前記複数
の登録画像との非類似の程度を計算することによって新
たな候補画像を選出する候補選出手段と、を備えたこと
を特徴とする。

【００２７】この出願の請求項１６の発明は、複数の登
録画像を特徴量とともに記憶する手段と、前記記憶され
た登録画像のなかから複数の候補画像を順次または同時
に表示する手段と、前記複数の候補画像から希望画像に
類似しない非類似画像を複数指定する非類似画像指定手
段と、前記複数指定された非類似画像間で値がそれぞれ
異なる特徴量を抽出し、該特徴量の重み付けを修正する
手段と、前記登録画像の特徴量、類似画像の特徴量およ
び該修正された重み付けを用いて前記非類似画像と前記
複数の登録画像との非類似の程度を計算することによっ
て新たな候補画像を選出する候補選出手段と、を備えた
ことを特徴とする。

【００２８】この出願の請求項１７の発明は、複数の登
録画像を特徴量とともに記憶する手段と、前記記憶され
た登録画像のなかから複数の候補画像を順次または同時
に表示する手段と、前記複数の候補画像から希望画像に
類似する類似画像を１または複数指定する類似画像指定
手段と、前記複数の候補画像から希望画像に類似しない
非類似画像を１または複数指定する非類似画像指定手段
と、前記１または複数指定された類似画像間および非類
似画像間で値が近似する特徴量を抽出し、該特徴量の重
み付けを修正する手段と、前記複数指定された類似画像
間で値がそれぞれ異なる特徴量を抽出し、該特徴量の重
み付けを修正する手段と、前記登録画像の特徴量、類似
画像の特徴量および該修正された重み付けを用いて前記
類似画像と前記複数の登録画像との類似の程度を計算す
ることによって新たな候補画像を選出する候補選出手段
と、選出された新たな候補画像から新たな類似画像を指
定する手段と、指定された新たな類似画像と前記類似画
像指定ステップで指定された類似画像との間で近似する
特徴量を抽出し、該近似する特徴量の重み付けを増加さ
せる手段と、指定された新たな類似画像と前記類似画像
指定ステップで指定された類似画像との間で値がそれぞ
れ異なる特徴量を抽出し、該近似する特徴量の重み付け
を減少させる手段と、前記登録画像の特徴量、類似画像
の特徴量および該修正された重み付けを用いて前記類似
画像と前記複数の登録画像との類似の程度を計算するこ
とによってさらに新たな候補画像を選出する第２の候補
選出手段と、を備えたことを特徴とする。

【００２９】この出願の請求項１８の発明は、前記候補
選出手段および第２の候補選出手段は、選出された候補
画像を複数表示する手段を含むことを特徴とする。

【００３０】この出願の請求項１９の発明は、請求項１
２、請求項１４および請求項１７の発明において、前記
類似画像指定手段ないし第２の候補選出手段を繰り返し
実行することを特徴とする。

【００３１】この出願の請求項２０の発明は、請求項１
９の発明において、前記類似画像指定手段ないし候補選
出手段を繰り返し実行したのち、最終的に得られた各特
徴量の重み付けを含む候補選出情報を保存する手段を備
えたことを特徴とする。

【００３２】図１４を参照してこの出願の各発明につい
て説明する。登録画像はその画像から抽出された複数の
特徴量とともに記憶されている。この登録画像のなかか
ら希望する画像を検索するため、候補画像のなかから、
希望画像に類似するもの（類似画像）および／または希
望画像と全く異なるもの（非類似画像）を１または複数
指定する。

【００３３】類似画像が複数指定された場合、これらの
特徴量の相関を調べ、その値が近似しているものは検索
者が意識してそれを選択しており、重要度の高いもので
あるとして、その重み付けを増加させる。また、その値
がそれぞれ異なるものは検索者がその特徴量を意識して
いない、すなわち、重要度の低いものであるとして、そ
の重み付けを減少させる。

【００３４】さらに、非類似画像が複数指定された場
合、これらの特徴量の相関を調べ、その値が近似してい
るものは検索者が意識してそれを選択している。すなわ
ち、意識してその特徴量のその値を排除しているとして
重み付けを修正する。また、その値がそれぞれ異なるも
のは検索者がその特徴量を意識していない、すなわち、
意識して排除していないとしてその重み付けを修正す
る。

【００３５】このようにして修正された重み付けで特徴
量（のスケール）を修正し、これで前記類似画像や非類
似画像との距離を算出することで、登録画像のなかから
新たな候補となる画像を検索する。検索された候補画像
は、複数同時にまたは順次表示され、再度このなかから
類似画像および／または非類似画像が指定される。

【００３６】類似画像が指定されると、前回の検索のた
めに指定された類似画像との間で特徴量の相関を調べ、
その値が近似しているものは検索者が意識してそれを選
択しており、重要度の高いものであるとして、その重み
付けを増加させる。また、その値がそれぞれ異なるもの
は検索者がその特徴量を意識していない、すなわち、重
要度の低いものであるとして、その重み付けを減少させ
る。

【００３７】さらに、同時に複数の類似画像や非類似画
像が指定された場合には、上記の方式でさらに重み付け
を修正する。このようにして修正された重み付けで特徴
量のスケールを修正し、これで前記類似画像や非類似画
像との距離を算出することで、登録画像のなかから新た
な候補となる画像を検索する。検索された候補画像は、
複数同時にまたは順次表示され、再度このなかから類似
画像および／または非類似画像が指定される。

【００３８】このように、複数の類似画像，非類似画像
を指定しつつ候補画像の検索を繰り返してゆくうちに、
複数の特徴量の重み付けが修正され、検索者が重要視し
ている特徴量の重み付けが高まり、重要視していない特
徴量の重み付けが低くなる。この重み付けを適用して候
補画像を検索することにより、検索者が正に希望する画
像を検索することができる。

【００３９】希望する画像が検索できたとき、この画像
を検索するために用いた重み付けや類似画像の特徴量な
どを記憶しておくことにより、とりわけ、希望画像のイ
メージさせる名称を付して記憶しておくことにより、の
ちに、この重み付けや特徴量を用いて効率よく、当該イ
メージの画像を再検索することができる。

【００４０】

【発明の実施の態様】以下に、この発明の好適な実施態
様を添付図面を参照して詳細に説明する。この実施態様
の画像検索装置のハードウェア構成を図１に示す。同図
に示すように、この画像検索装置は、中央処理装置１，
表示部２，操作部３，プリンタ４，画像記憶部５および
イメージスキャナ６を備えたパーソナルコンピュータシ
ステムで構成されている。

【００４１】中央処理装置１は、よく知られているよう
に、ＭＰＵ，ＲＡＭ，ＲＯＭ等を主体として構成されて
おり、システムバス７を介して上述のシステム要素２〜
８を統括制御するものである。

【００４２】表示部２は、ＣＲＴ表示器、ＬＣＤ等で構
成されており、この表示部２の表示画面上には、図２お
よび図７〜図１０を参照して後に説明するように、一定
個数（この例では９個）の候補画像がカラー表示され
る。

【００４３】操作部３は、キーボード、マウスなどで構
成されており、本装置に対する各種の指示入力は、この
操作部３を用いて行われる。

【００４４】プリンタ４は、レーザカラープリンタ等の
高精度プリンタで構成されており、検索された画像をハ
ードコピーするために用いられる。

【００４５】画像記憶部５は、追記型光ディスク、書換
型光ディスクなどの大容量記憶装置で構成されており、
この画像記憶部５には、図３を参照して後に詳細に説明
するように、検索対象となる多数の画像がデータ化さ
れ、その物理的特徴量とともに記憶される。

【００４６】イメージスキャナ６は、カラー表示された
任意の図柄見本８を画像データに変換するためのもので
あり、このイメージスキャナ６は、画像登録処理のため
などに使用される。

【００４７】図２は、前記画像検索装置の表示部および
操作部の一部を示す図である。この例では、表示部２は
ＣＲＴ表示装置で構成されている。ＣＲＴ表示装置の画
面９のほぼ中央には正方形状のウィンドウ１０が設けら
れ、このウィンドウ１０内には９枚の候補画像Ｇ１〜Ｇ
９が表示される。以下の実施態様の説明、特に、図７〜
図１１の説明において候補画像を指示するときは、この
Ｇ１〜Ｇ９記号を用いるものとする。画面９内には、矢
印で示されるカーソル１４が表示されている。このカー
ソル１４はマウス１５の操作で画面９内の任意の位置に
移動可能にされており、このカーソル１４を候補画像Ｇ
１〜Ｇ９のいずれかの位置に移動させ、その状態でマウ
ス１５に設けられているスイッチをクリックすることに
より類似指定操作が行われる。また、ウィンドウ１０の
右側縁部には上下方向に移動可能なスクロールバー１１
が表示されている。このスクロールバー１１はカーソル
１４の操作により上下に移動させることができ、それに
伴いウィンドウ１０内に表示された９枚の候補画像Ｇ１
〜Ｇ９を適宜スクロールさせて、別の候補画像をウィン
ドウ１０内に表示させることも可能になっている。

【００４８】上述の類似指定操作が行われると、類似指
定された候補画像には図中丸印で示される類似マーク１
２が表示され、同様にして非類似指定操作を行うと、非
類似指定された候補画像には図中×印で示される非類似
マーク１３が表示される。なお、非類似指定操作は同図
には示されていないキーボードの何らかのキー（例えば
シフトキー）をオンした状態でマウスボタンをクリック
すると、そのときカーソルが位置していた候補画像に対
して非類似指定がされるようにすればよい。この例で
は、候補画像Ｇ１と候補画像Ｇ６に類似マーク１２が表
示され、候補画像Ｇ４と候補画像Ｇ５に非類似マーク１
３が表示された状態が示されている。また、画面右側に
は、保存スイッチ１６および実行スイッチ１７が設けら
れている。実行スイッチ１７は類似画像や非類似画像の
指定が終了して検索動作を実行する場合にオンされるス
イッチであり、保存スイッチ１６はそのときに設定され
ている検索条件を保存するときにオンされるスイッチで
ある。詳細は、図５のフローチャートにおいて説明す
る。

【００４９】次に、図３のフローチャートを参照して画
像登録処理、すなわち、多数（たとえば１０００枚）の
画像または図柄見本を登録する場合について説明する。
まず、画像または図柄見本をイメージスキャナ８などに
より画像データとして取り込み（ｓ１０１）、この画像
データから物理的特徴量を抽出する（ｓ１０２，ｓ１０
３）。この処理は中央処理装置１が自動的に実行する。
まず、画像データに対して、濃度値の変換、ノイズの除
去、ぼけの復元、輪郭の検出強調、連結部分の抽出等の
様々な画像処理を施し（ｓ１０２）、この画像処理結果
に基づいて種々の特徴抽出演算を行う（ｓ１０３）。こ
の特徴量は、例えば直線度０．６，コントラスト度０．
２、複雑度０．７等のように、定量化された物理的特徴
量である。このようにして、特徴量を抽出したのち、ス
キャナで読み取られた画像データ対応づけて画像記憶部
５に記憶される（ｓ１０４）。１０００枚の画像に対し
て上記処理を行うことにより、画像記憶部５に画像デー
タベースを構成する。

【００５０】このようにして作成された画像データベー
スの一例を図４に示す。同図に示されるように、この例
では、各画像データには画像Ｎｏ．が付されており、ま
た特徴量としては、上述の直線度，コントラスト度，複
雑度のほか、境界線画素数，ホール数，曲線度などが採
用されている。なお、これは、あくまでも説明のために
簡素化して一例を示したに過ぎず、その他必要に応じ
て、色数、色分布、境界線画素分布、対象度、針数（刺
しゅう模様の場合）などのように任意の特徴スケールを
採用することができる。

【００５１】なお、上記特徴量のうち、境界線画素数、
ホール数、色数などは実数で記憶し、他の特徴量は正規
化された値で記憶してもよいが、全ての特徴量を正規化
して記憶するようにしてもよい。特に、全ての特徴量を
−１〜＋１の範囲に正規化して記憶すれば、図６で説明
する検索条件生成処理において演算が容易になる。

【００５２】次に、図５，図６のフローチャートおよび
図７〜図１１の説明図を参照して同画像検索装置の動作
を説明する。同図において、処理が開始されると、表示
部２を構成する例えばＣＲＴ表示装置の画面上には、互
いに特徴の異なる９個の候補画像を含む初期画面が表示
される（ｓ１）、この初期画面を表示しつつ検索者の操
作があるまで待機する（ｓ２）。初期画面においてウィ
ンドウ１０（図２参照）に表示される９個の候補画像を
図７に示す。なお、表示されている候補画像に所望のも
のがない場合には、図２で説明したスクロールバー１１
をカーソル１４でクリックすると、新たな９個の候補画
像がウィンドウ１０に表示される。この画面表示でマウ
ス１５を操作してカーソル１４を移動させ、候補画像Ｇ
１〜Ｇ９のいずれかの位置でマウススイッチをクリック
することにより類似指定操作が行われる（ｓ３）。な
お、この実施態様の装置では、初期画面が表示されてい
るとき、すなわち、１回目の検索サイクルにおいては、
１つの候補画像が類似指定されたとき、ｓ４，ｓ５の判
定動作をスキップして自動的にｓ１２の検索条件生成動
作に進むようにしている。これは、初期画面は、概略の
検索範囲の指定を受け付けるために、全く種類の異なる
９個の候補画像を表示するようにしているため、複雑な
類似・非類似指定を受け付けて検索条件を生成してもそ
れほど検索効果が上がらないと考えられるためである。
なお、１検索サイクルは、候補画像の表示→類似・非類
似画像の指定→検索条件生成→次の候補画像選出→選出
された候補画像の表示の工程からなっている。

【００５３】２回目以後の検索サイクルにおける類否指
定においては、上記類似指定操作が行われると、類似指
定された候補画像（類似画像）には図中丸印で示される
類似マーク１２が表示され、その候補画像の画像ナンバ
が類似画像バッファに記憶される（ｓ１０）。また、図
示しないキーボードのシフトキーをオンしながらマウス
スイッチをクリックすると、カーソル位置の候補画像が
非類似画像として指定される（ｓ４）。この非類似指定
操作を行うと、非類似指定された候補画像には図中×印
で示される非類似マーク１３が表示され、その候補画像
の画像ナンバが非類似画像バッファに記憶される。２回
目の検索サイクルの表示画面である図９の例では、候補
画像Ｇ８と候補画像Ｇ９に類似マーク１２が表示され、
候補画像Ｇ６と候補画像Ｇ７に非類似マーク１３が表示
された状態が示されている。

【００５４】その後、類否指定操作の完了を指示する操
作が行われると（ｓ５）、類否指定結果に基づいて、検
索条件生成処理（ｓ１２：図６参照）を行う。

【００５５】図６は検索条件生成処理動作を示すフロー
チャートである。まず、類似指定された候補画像すなわ
ち類似画像があるか否かを判断する（ｓ２０）。これ
は、類似画像バッファに画像ナンバが記憶されているか
否かで判断される。類似画像バッファに画像ナンバが１
つまたは複数記憶されている場合には、類似画像がある
としてｓ２２に進む。ｓ２２では指定された類似画像が
１つか否かを判断する。１つの場合には、その類似画像
の特徴量を示す座標を類似座標として設定する。また、
類似画像が複数ある場合には、これら複数の類似画像の
座標の平均値を算出し、これを類似座標とする（ｓ２
４）。一方、類似画像が指定されていない場合には、原
点を類似座標とする（ｓ２１）。なお、この検索条件生
成処理動作において、座標値、すなわち、ｎ個の特徴量
を表現するｎ次元空間の座標軸は、全て−１〜＋１に正
規化されているものとする。したがって、原点は、全て
の特徴量において最も普通の（特徴のない）画像を示し
ている。

【００５６】つぎに、非類似指定された候補画像すなわ
ち非類似画像があるか否かを判断する（ｓ２５）。これ
は、非類似画像バッファに画像ナンバが記憶されている
か否かで判断される。非類似画像バッファに画像ナンバ
が１つまたは複数記憶されている場合には、非類似画像
が指定されているとしてｓ２７に進む。ｓ２７では非類
似画像が１つか否かを判断する。１つの場合には、その
非類似画像の特徴量を示す座標をそのまま非類似座標と
して設定する。また、非類似画像が複数の場合には、こ
れら複数の非類似画像の座標の平均値を算出し、これを
非類似座標とする（ｓ２９）。一方、非類似画像が指定
されていない場合には、原点を非類似座標とする（ｓ２
６）。なお、この検索条件設定処理が行われるときは、
少なくとも、１つの候補画像が類似指定または非類似指
定されているため、類似座標，非類似座標がともに原点
となることはない。

【００５７】このようにして求められた類似座標および
非類似座標に基づいて検索座標を算出する（ｓ３０）。
検索座標とは、検索者の類否指定に基づいて求められた
「検索者が検索していると思われる仮想的な」画像デー
タの特徴量を表す座標であり、この検索座標の特徴量と
同一の特徴量を有する画像が画像データベースに記憶さ
れていない場合が殆どであるため、実際の検索はこの検
索座標に近い特徴量を有する画像データを次の検索サイ
クルの候補画像として選出する動作となる。

【００５８】図１１を参照して検索座標の算出方式を説
明する。なお、実際の座標空間はｎ次元であるが、この
図では説明を簡略化するため２次元平面を用いて説明す
る。同図（Ａ）において、類似座標、すなわち、類似指
定された候補画像の座標の平均値を（Ｘ₁，Ｙ₁）と
し、非類似座標、すなわち、非類似指定された候補画像
の座標の平均値を（Ｘ₂，Ｙ₂）とする。また、求める
べき検索座標を（Ｘ₀，Ｙ₀）とすると、検索座標は、

【００５９】

【数１】

【００６０】で与えられる。ここで、Ｌ１は類似座標−
非類似座標間の距離であり、Ｌ２は類似座標−検索座標
間の距離である。そして、Ｌ１：Ｌ２＝２：１である。
検索座標を類似座標から非類似座標の反対側へＬ２だけ
延長した点として設定することにより、類似指定された
候補画像の特徴を基準とし、非類似指定された候補画像
の特徴を排除した特徴量座標を検索座標として決定する
ことができる。この式は一般式であり、全ての場面に当
てはまるが、特に、非類似座標または類似座標が原点の
場合、検索座標は、同図（Ｂ），（Ｃ）に示すように、
簡略に、

【００６１】

【数２】

【００６２】で求めることができる。つぎに、ｓ３１で
１回目の検索サイクルであるか、すなわち、ｓ１で表示
された初期画面の候補画像から類似画像を選択すること
によって、始めてこの検索条件生成処理が実行されてい
るかを判断する。この場合には、繰り返しの検索に基づ
く特徴量の重み付けを行うことができないため、各特徴
量に対して付与される係数ａ₁〜ａ_nを全て１に設定す
る（ｓ３２）。こののち、ｓ１３の候補画像選出処理に
進む。なお、係数ａ₁〜ａ_nの詳細については後述す
る。

【００６３】２回目以後の検索サイクルにおける検索条
件生成処理であればｓ３３以下の係数更新処理を行う。
係数更新処理とは、ｎ個の特徴量すなわちｎ次元の座標
軸をそれぞれの重要度に応じて重み付けする係数ａ₁〜
ａ_nを、類似指定および非類似指定された候補画像の座
標値すなわち特徴量に基づいて更新する処理である。そ
の原理は、複数の類似画像が指定された場合、それら複
数の類似画像の特徴量を各々比較したとき、値が近似し
ている特徴量と値が離れている特徴量があるとする。全
ての類似画像において常に値が近似し安定している特徴
量は、検索者がその特徴量に関してはその程度の値であ
るべきとして重要視している特徴量ということができ
る。一方、複数の類似画像においてそれぞれ値が異なっ
ている特徴量は、検索者がその特徴量に関してそれ程考
慮を払っていないすなわち重要視していない特徴量とい
うことができる。そこで、重要視されている特徴量の重
みを増し、重要視されていない特徴量の重みを少なくす
ることによって検索者の意図に沿った検索を行うことが
できる。

【００６４】検索は、図３の画像データベースのなかか
ら検索座標との距離が小さい画像データを有力な候補と
して優先して選出する処理であり、検索座標と画像デー
タとの距離は、一般的には、（Ｆ₀₁−Ｆ₁₁）²＋（Ｆ₀₂−Ｆ₁₂）²＋……＋（Ｆ_0n−
Ｆ_1n）² で表現される。ここで、Ｆ_0i（ｉ＝１〜ｎ）は、検索座
標の各座標軸の値（特徴量）であり、Ｆ_1i（ｉ＝１〜
ｎ）は、距離を求められている画像データの各座標軸の
値（特徴量）である。

【００６５】そこで、この距離の算出式に重み付け係数
ａ_i（ｉ＝１〜ｎ）を用いて各特徴量の重みを調整す
る。すなわち、ａ₁（Ｆ₀₁−Ｆ₁₁）²＋ａ₂（Ｆ₀₂−Ｆ₁₂）²＋…＋ａ
_n（Ｆ_0n−Ｆ_1n）² で重み付けされた距離を求める。ａ_iが大きければ、そ
の特徴量の差が強調され、少しでも両者に差があれば算
出される距離が大きくなる。したがって、大きい係数ａ
_iが与えられている特徴量が、検索座標に近似する（差
が小さい）画像データが優先的に候補として選出される
ことになる。一方、ａ_iが小さければ、その特徴量の差
は距離の増減にあまり影響を与えず、この特徴量の差の
大小に拘らず他の特徴量の近似性に基づいて候補が選出
されることになり重要度が低くなる。このように、複数
指定された類似画像の全てにおいて同じ程度の大きさに
なっている特徴量の係数を大きくし、それぞれ異なって
いる係数を小さくすることにより、検索者の意図をより
よく反映した検索をすることができる。

【００６６】この重み付け検索の原理を図１２を用いて
説明する。この図では、説明を簡略化するため２つの特
徴量ｘ，ｙを座標化して表された２次元の座標平面につ
いて説明する。同図（Ａ）に示すように、ｘ軸，ｙ軸と
もに重み付けられていない座標平面では、登録画像１と
検索座標との距離Ｌ１は、登録画像２と検索座標との距
離Ｌ２よりも小さい。したがって、この場合には、登録
画像１がより検索座標に近い画像であるとして選択され
る。しかし、特徴量ｙの重み付けが２である場合、座標
平面で表現すると座標平面がｙ軸方向に２倍に拡大され
たことと同様になり、ｙ軸方向に並んでいた登録画像１
と検索座標との距離が大きく強調される（Ｌ１→Ｌ
１′）。これに比して、検索座標と殆ど同じｙ座標値を
もつ登録画像２の距離Ｌ２は殆ど変わらず（Ｌ２′）、
この重み付けによってＬ１とＬ２の大小が反転する。こ
のように、重要視している特徴量の重みつけを大きくす
ることによって、その差が強調され、他の特徴量が大き
く異なっていてもこの強調された特徴量が近似するもの
が優先的に選出されることになる。また、同図（Ｃ）示
すように特徴量ｘの重み付けを１／２にすると、上記と
逆に座標平面がｘ軸方向に１／２に縮小されたことと同
様になり、ｘ軸方向の距離すなわち特徴量ｘの差が軽視
される。このことによって、同図（Ｃ）でも登録画像２
のほうが登録画像１よりも検索座標に近くなり、より類
似する画像であるとして選出される。

【００６７】なお、この重み付け係数の更新処理は、上
述したように、同じ画面上で指定された複数の類似画像
間の相関に基づいて行われるのみならず、複数回の検索
サイクルを行った場合、前回の検索座標（特徴量）と今
回選択された類似画像の座標（特徴量）との相関に基づ
いて行うこともできる。本実施態様では両方の係数更新
処理を行っている。また、非類似画像が複数指定された
場合に、これらの特徴量の相関に基づいて係数を更新す
ることも可能であり、本実施態様では、これの処理も行
っている。

【００６８】図７〜図１０の候補画像表示画面を用いて
これを説明する。検索者は、たとえば「動物ワッペン」
を検索するため図７の初期画面から、概略の検索分野と
してＧ１のワッペンの画像を類似画像として指定する。
初期画面の場合には、１つの類似指定によって自動的に
検索条件生成処理に移行するため、ｓ２０〜ｓ３２およ
びｓ１３，ｓ１４の動作によって図８の候補画像が選出
される。しかし、上記ワッペンの画像はワッペンの形状
の特徴とともに左右対象という特徴を備えている。最初
は全ての特徴量を平等に扱って候補画像が選出されるた
め（ｓ３２参照）、図８のＧ７の画像のような単に左右
対象であることのみが類似するような図形も候補として
選出される。そこで、検索者は、図８の９個の候補画像
のなかから、図９のようにＧ８，Ｇ９のワッペンを類似
画像として指定し、Ｇ６，Ｇ７のような単なる左右対象
の図柄を非類似画像として指定する。この指定によっ
て、検索座標が決定されるとともに、Ｇ８，Ｇ９の相関
および前回（図７）の検索座標との相関に基づいて重み
付け係数ａ₁〜ａ_nが更新され、ワッペン形状を表現す
る特徴量が強調されるとともに、単なる左右対象を表現
する特徴量の重みが小さくされる。この係数を適用した
検索により、図１０のように、ほぼ検索者が意図する
「動物ワッペン」の候補画像が選出される。

【００６９】図６にもどって係数変更処理の具体的な処
理プロセスを説明する。まずｓ３３で類似指定された画
像があるかを判断する。ある場合には該類似指定された
１または複数の画像データの各特徴量（座標値）および
前回の検索座標の各特徴量とを比較し（ｓ３４）、その
比較結果に基づいて各特徴量に対応する係数の値を更新
する（ｓ３５）。更新の方式としては、その差があるし
きい値以下の特徴量については係数を１加算し、その差
があるしきい値よりも大きい特徴量については係数を１
減算するなどのしきい値を用いた処理を行ってもよく、新たなａ_i＝それまでのａ_i／（２−ｄ_i）のような演算で係数を更新してもよい。ただし、ｄ
_iは、複数の類似画像や検索座標のｉ番目の特徴量の差
とする。

【００７０】つぎに、ｓ３６において非類似指定された
画像があるかを判断する。ある場合には非類似座標の各
特徴量および／または前回の検索座標の各特徴量とを比
較し（ｓ３７）、その比較結果に基づいて各特徴量に対
応する係数の値を更新する（ｓ３８）。更新の方式とし
ては、値が近似するものは検索者が意図的にその特徴量
がその値のものを排除しているとして、上記類似画像の
場合と同様に重み付け係数を大きくするようにしてもよ
く、また、この特徴量は選択ではなく排除に寄与してい
ると考えて、その差があるしきい値以下の特徴量につい
ては符号を反転するなどの更新方式も考えられる。

【００７１】図５のフローチャートにもどって、検索条
件生成処理ののち、ｓ１３では、ｓ１２で生成された検
索座標および重み付け係数に基づいて新たな候補画像を
選出する。選出の手法は上述したとおりである。この処
理によって選出された９個の画像データを候補画像とし
て表示する（ｓ１４）。候補画像の例を図８，図１０に
示す。図８の候補画像は図７の初期画面で選択した類似
画像に基づく検索結果であり、図１０の候補画像は図８
の候補画像の中から図９の類否指定をしたとき、これに
よって求められた検索座標と図７の検索座標と今回の検
索座標によって更新された重み付け係数によって検索さ
れた候補画像である。これで１回の検索サイクルが終了
したため、次の検索サイクルの類否指定を受け付けるた
めにｓ２にもどる。このような検索サイクルを繰り返す
ことにより、最終的には希望の画像を画像データベース
から効率良く検索することができる。

【００７２】また、繰り返し検索を行い、重み付けを変
更された係数セット（ａ₁，ａ₂，……，ａ_n）および
そのときの検索座標（Ｆ₀₁，Ｆ₀₂，……，Ｆ_1n）は、こ
の検索者がある意図を以て検索した結果であり、その意
図が反映されている。たとえば、「ヨーロッパ的な」図
柄を検索した結果の係数セットおよび検索座標は、次回
再度「ヨーロッパ的な」図柄を検索する場合にはそのま
ま用いることができるものであり、この検索者の感性で
ヨーロッパ的と感じるものを有効に抽出できるものであ
る。

【００７３】そこで、検索操作が終了すると、ｓ１５に
おいて、ＣＲＴ表示装置には、図１３に示すようなダイ
ヤログが表示される。このダイヤログの名称入力欄に、
たとえば、「ヨーロピアンセット」などの名称を入力
し、ＯＫボタンをクリックすると、検索終了時に設定さ
れていた係数セットと検索座標をヨーロピアンセットパ
ラメータとして保存する。これをプリセットパラメータ
として検索時に読出可能にすれば、自動的にこれに基づ
いた検索がなされ、最初から相当程度まで絞り込んだ検
索を行うことができるため、検索の効率を向上すること
ができる。

【００７４】

【発明の効果】請求項１および請求項１１の発明によれ
ば、複数の類似画像間で値が近似する特徴量の重み付け
を増加させることにより、検索者が特定の値にこだわっ
ている特徴量が重要視され、その特徴量が前記特定の値
の登録画像が優先して選出され、検索者の希望に沿った
検索が可能になる。

【００７５】請求項２および請求項１２の発明によれ
ば、複数の候補画像の選出において指定された複数の類
似画像間で値が近似する特徴量の重み付けを増加させる
ことにより、検索者が特定の値にこだわっている特徴量
が重要視され、その特徴量が前記特定の値の登録画像が
優先して選出され、検索者の希望に沿った検索が可能に
なる。

【００７６】請求項３および請求項１３の発明によれ
ば、複数の類似画像間でそれぞれ値が異なる特徴量の重
み付けを減少させることにより、検索者が特にこだわっ
ていない特徴量をあまり考慮しないで候補画像を選出す
ることができ、重要でない特徴量に基づいて検索者が希
望しない候補画像、すなわち、ノイズが選出されること
を防止することができる。

【００７７】請求項４および請求項１４の発明によれ
ば、複数の候補画像の選出において指定された複数の類
似画像間でそれぞれ値が異なる特徴量の重み付けを減少
させることにより、検索者が特にこだわっていない特徴
量をあまり考慮しないで候補画像を選出することがで
き、重要でない特徴量に基づいて検索者が希望しない候
補画像、すなわち、ノイズが選出されることを防止する
ことができる。

【００７８】請求項５および請求項１５の発明によれ
ば、複数の非類似画像間で値が近似する特徴量の重み付
けは検索者がその特徴量に関してはその特定の値を意識
して排除していると考えられるため、この特徴量の重み
付けをこれに合わせて修正することにより、検索者の希
望に沿った検索が可能になる。

【００７９】請求項６および請求項１６の発明によれ
ば、複数の非類似画像間でそれぞれ値が異なる特徴量
は、検索者が特にこだわって一定の値のものを排除しよ
うとしていないものであると考えられるため、この特徴
量の重み付けをこれに合わせて修正することにより、検
索者の希望に沿った検索が可能になる。

【００８０】請求項７および請求項１７の発明によれ
ば、上述したような類似画像間，非類似画像間で近似す
る特徴量，相異なる特徴量などの相関に合わせて重み付
けを修正するようにしたことにより、検索者が重要視し
ている特徴量の重みを大きく、重要視していない特徴量
の重みを小さくすることができ、検索の精度を向上する
ことができる。

【００８１】請求項８および請求項１８の発明によれ
ば、候補画像を複数表示するようにしたことにより、検
索者はそのなかから希望画像に類似しているもの類似し
ていないものを選択することができ、検索の効率を向上
することができる。

【００８２】請求項９および請求項１９の発明によれ
ば、類似画像の指定ないし候補新たな候補画像の選出ま
での検索サイクルを繰り返し実行することにより、候補
画像の絞り込みや重み付けの強調が可能になり、検索精
度を飛躍的に向上することができる。

【００８３】請求項１０および請求項２０の発明によれ
ば、希望画像を検索することができたときに用いていた
重み付けや類似画像などを記憶しておくことにより、こ
の検索データを再利用することができ、再度同種の画像
を検索する場合の効率を向上することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の実施態様である画像検索装置のブロ
ック図

【図２】同画像検索装置の表示部および操作部の一部を
示す図

【図３】同画像検索装置に画像を登録する動作を示すフ
ローチャート

【図４】同画像検索装置の画像記憶部に記憶される画像
データベースの構成を示す図

【図５】同画像検索装置の動作を示すフローチャート

【図６】同画像検索装置の動作を示すフローチャート

【図７】同画像検索装置の表示部に表示される候補画像
を示す図

【図８】同画像検索装置の表示部に表示される候補画像
を示す図

【図９】同画像検索装置の表示部に表示される候補画像
を示す図

【図１０】同画像検索装置の表示部に表示される候補画
像を示す図

【図１１】同画像検索装置における検索座標決定の方式
を説明する図

【図１２】同画像検索装置における重み付け係数による
座標軸の変換を説明する図

【図１３】特徴パラメータ保存のダイヤログを示す図

【図１４】この発明の特徴を説明する図

【符号の説明】

１−中央処理装置、２−表示部、３−操作部、４−プリ
ンタ、５−画像記憶部、６−イメージスキャナ、９−画
面、１０−ウィンドウ、１１−スクロールバー、１２−
類似マーク、１３−非類似マーク、１４−カーソル、１
５−マウス

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】複数の登録画像を特徴量とともに記憶す
るステップと、前記記憶された登録画像のなかから複数の候補画像を順
次または同時に表示するステップと、前記複数の候補画像から希望画像に類似する類似画像を
複数指定する類似画像指定ステップと、前記複数指定された類似画像間で値が近似する特徴量を
抽出し、該特徴量の重み付けを増加させるステップと、前記登録画像の特徴量、類似画像の特徴量および該増加
された重み付けを用いて前記類似画像と前記複数の登録
画像との類似の程度を計算することによって新たな候補
画像を選出する候補選出ステップと、を備えたことを特徴とする画像検索方法。
【請求項２】複数の登録画像を特徴量とともに記憶す
るステップと、前記記憶された登録画像のなかから複数の候補画像を順
次または同時に表示するステップと、前記複数の候補画像から希望画像に類似する類似画像を
指定する類似画像指定ステップと、前記類似画像と前記複数の登録画像との類似の程度を計
算し、新たな候補画像を選出する候補選出ステップと、選出された新たな候補画像から新たな類似画像を指定す
るステップと、指定された新たな類似画像と前記類似画像指定ステップ
で指定された類似画像との間で値が近似する特徴量を抽
出し、該特徴量の重み付けを増加させるステップと、前記登録画像の特徴量、類似画像の特徴量および該増加
された重み付けを用いて前記類似画像と前記複数の登録
画像との類似の程度を計算することによってさらに新た
な候補画像を選出する第２の候補選出ステップと、を備えたことを特徴とする画像検索方法。
【請求項３】複数の登録画像を特徴量とともに記憶す
るステップと、前記記憶された登録画像のなかから複数の候補画像を順
次または同時に表示するステップと、前記複数の候補画像から希望画像に類似する類似画像を
複数指定する類似画像指定ステップと、前記複数指定された類似画像間で値がそれぞれ異なる特
徴量を抽出し、該特徴量の重み付けを減少させるステッ
プと、前記登録画像の特徴量、類似画像の特徴量および該減少
された重み付けを用いて前記類似画像と前記複数の登録
画像との類似の程度を計算することによって新たな候補
画像を選出する候補選出ステップと、を備えたことを特徴とする画像検索方法。
【請求項４】複数の登録画像を特徴量とともに記憶す
るステップと、前記記憶された登録画像のなかから複数の候補画像を順
次または同時に表示するステップと、前記複数の候補画像から希望画像に類似する類似画像を
指定する類似画像指定ステップと、前記類似画像と前記複数の登録画像との類似の程度を計
算し、新たな候補画像を選出する候補選出ステップと、選出された新たな候補画像から新たな類似画像を指定す
るステップと、指定された新たな類似画像と前記類似画像指定ステップ
で指定された類似画像との間で値がそれぞれ異なる特徴
量を抽出し、該特徴量の重み付けを減少させるステップ
と、前記登録画像の特徴量、類似画像の特徴量および該減少
された重み付けを用いて前記類似画像と前記複数の登録
画像との類似の程度を計算することによってさらに新た
な候補画像を選出する第２の候補選出ステップと、を備えたことを特徴とする画像検索方法。
【請求項５】複数の登録画像を特徴量とともに記憶す
るステップと、前記記憶された登録画像のなかから複数の候補画像を順
次または同時に表示するステップと、前記複数の候補画像から希望画像に類似しない非類似画
像を複数指定する非類似画像指定ステップと、前記複数指定された非類似画像間で値が近似する特徴量
を抽出し、該特徴量の重み付けを修正するステップと、前記登録画像の特徴量、類似画像の特徴量および該修正
された重み付けを用いて前記非類似画像と前記複数の登
録画像との非類似の程度を計算することによって新たな
候補画像を選出する候補選出ステップと、を備えたことを特徴とする画像検索方法。
【請求項６】複数の登録画像を特徴量とともに記憶す
るステップと、前記記憶された登録画像のなかから複数の候補画像を順
次または同時に表示するステップと、前記複数の候補画像から希望画像に類似しない非類似画
像を複数指定する非類似画像指定ステップと、前記複数指定された非類似画像間で値がそれぞれ異なる
特徴量を抽出し、該特徴量の重み付けを修正するステッ
プと、前記登録画像の特徴量、類似画像の特徴量および該修正
された重み付けを用いて前記非類似画像と前記複数の登
録画像との非類似の程度を計算することによって新たな
候補画像を選出する候補選出ステップと、を備えたことを特徴とする画像検索方法。
【請求項７】複数の登録画像を特徴量とともに記憶す
るステップと、前記記憶された登録画像のなかから複数の候補画像を順
次または同時に表示するステップと、前記複数の候補画像から希望画像に類似する類似画像を
１または複数指定する類似画像指定ステップと、前記複数の候補画像から希望画像に類似しない非類似画
像を１または複数指定する非類似画像指定ステップと、前記１または複数指定された類似画像間および非類似画
像間で値が近似する特徴量を抽出し、該特徴量の重み付
けを修正するステップと、前記複数指定された類似画像間で値がそれぞれ異なる特
徴量を抽出し、該特徴量の重み付けを修正するステップ
と、前記登録画像の特徴量、類似画像の特徴量および該修正
された重み付けを用いて前記類似画像と前記複数の登録
画像との類似の程度を計算することによって新たな候補
画像を選出する候補選出ステップと、選出された新たな候補画像から新たな類似画像を指定す
るステップと、指定された新たな類似画像と前記類似画像指定ステップ
で指定された類似画像との間で値が近似する特徴量を抽
出し、該特徴量の重み付けを増加させるステップと、指定された新たな類似画像と前記類似画像指定ステップ
で指定された類似画像との間で値がそれぞれ異なる特徴
量を抽出し、該近似する特徴量の重み付けを減少させる
ステップと、前記登録画像の特徴量、類似画像の特徴量および該修正
された重み付けを用いて前記類似画像と前記複数の登録
画像との類似の程度を計算することによってさらに新た
な候補画像を選出する第２の候補選出ステップと、を備えたことを特徴とする画像検索方法。
【請求項８】前記候補選出ステップおよび第２の候補
選出ステップにおいて、選出された候補画像を複数表示
することを特徴とする請求項１ないし請求項７に記載の
画像検索方法。
【請求項９】前記類似画像指定ステップないし第２の
候補選出ステップを繰り返し実行することを特徴とする
請求項２、請求項４および請求項７に記載の画像検索方
法。
【請求項１０】前記類似画像指定ステップないし候補
選出ステップを繰り返し実行したのち、最終的に得られ
た各特徴量の重み付けを含む候補選出情報を保存するス
テップを備えたことを特徴とする請求項９に記載の画像
検索方法。
【請求項１１】複数の登録画像を特徴量とともに記憶
する手段と、前記記憶された登録画像のなかから複数の候補画像を順
次または同時に表示する手段と、前記複数の候補画像から希望画像に類似する類似画像を
複数指定する類似画像指定手段と、前記複数指定された類似画像間で値が近似する特徴量を
抽出し、該特徴量の重み付けを増加させる手段と、前記登録画像の特徴量、類似画像の特徴量および該増加
された重み付けを用いて前記類似画像と前記複数の登録
画像との類似の程度を計算することによって新たな候補
画像を選出する候補選出手段と、を備えたことを特徴とする画像検索装置。
【請求項１２】複数の登録画像を特徴量とともに記憶
する手段と、前記記憶された登録画像のなかから複数の候補画像を順
次または同時に表示する手段と、前記複数の候補画像から希望画像に類似する類似画像を
指定する類似画像指定手段と、前記類似画像と前記複数の登録画像との類似の程度を計
算し、新たな候補画像を選出する候補選出手段と、選出された新たな候補画像から新たな類似画像を指定す
る手段と、指定された新たな類似画像と前記類似画像指定ステップ
で指定された類似画像との間で値が近似する特徴量を抽
出し、該特徴量の重み付けを増加させる手段と、前記登録画像の特徴量、類似画像の特徴量および該増加
された重み付けを用いて前記類似画像と前記複数の登録
画像との類似の程度を計算することによってさらに新た
な候補画像を選出する第２の候補選出手段と、を備えたことを特徴とする画像検索装置。
【請求項１３】複数の登録画像を特徴量とともに記憶
する手段と、前記記憶された登録画像のなかから複数の候補画像を順
次または同時に表示する手段と、前記複数の候補画像から希望画像に類似する類似画像を
複数指定する類似画像指定手段と、前記複数指定された類似画像間で値がそれぞれ異なる特
徴量を抽出し、該特徴量の重み付けを減少させる手段
と、前記登録画像の特徴量、類似画像の特徴量および該減少
された重み付けを用いて前記類似画像と前記複数の登録
画像との類似の程度を計算することによって新たな候補
画像を選出する候補選出手段と、を備えたことを特徴とする画像検索装置。
【請求項１４】複数の登録画像を特徴量とともに記憶
する手段と、前記記憶された登録画像のなかから複数の候補画像を順
次または同時に表示する手段と、前記複数の候補画像から希望画像に類似する類似画像を
指定する類似画像指定手段と、前記類似画像と前記複数の登録画像との類似の程度を計
算し、新たな候補画像を選出する候補選出手段と、選出された新たな候補画像から新たな類似画像を指定す
る手段と、指定された新たな類似画像と前記類似画像指定ステップ
で指定された類似画像との間で値がそれぞれ異なる特徴
量を抽出し、該特徴量の重み付けを減少させる手段と、前記登録画像の特徴量、類似画像の特徴量および該減少
された重み付けを用いて前記類似画像と前記複数の登録
画像との類似の程度を計算することによってさらに新た
な候補画像を選出する第２の候補選出手段と、を備えたことを特徴とする画像検索装置。
【請求項１５】複数の登録画像を特徴量とともに記憶
する手段と、前記記憶された登録画像のなかから複数の候補画像を順
次または同時に表示する手段と、前記複数の候補画像から希望画像に類似しない非類似画
像を複数指定する非類似画像指定手段と、前記複数指定された非類似画像間で値が近似する特徴量
を抽出し、該特徴量の重み付けを修正する手段と、前記登録画像の特徴量、類似画像の特徴量および該修正
された重み付けを用いて前記非類似画像と前記複数の登
録画像との非類似の程度を計算することによって新たな
候補画像を選出する候補選出手段と、を備えたことを特徴とする画像検索装置。
【請求項１６】複数の登録画像を特徴量とともに記憶
する手段と、前記記憶された登録画像のなかから複数の候補画像を順
次または同時に表示する手段と、前記複数の候補画像から希望画像に類似しない非類似画
像を複数指定する非類似画像指定手段と、前記複数指定された非類似画像間で値がそれぞれ異なる
特徴量を抽出し、該特徴量の重み付けを修正する手段
と、前記登録画像の特徴量、類似画像の特徴量および該修正
された重み付けを用いて前記非類似画像と前記複数の登
録画像との非類似の程度を計算することによって新たな
候補画像を選出する候補選出手段と、を備えたことを特徴とする画像検索装置。
【請求項１７】複数の登録画像を特徴量とともに記憶
する手段と、前記記憶された登録画像のなかから複数の候補画像を順
次または同時に表示する手段と、前記複数の候補画像から希望画像に類似する類似画像を
１または複数指定する類似画像指定手段と、前記複数の候補画像から希望画像に類似しない非類似画
像を１または複数指定する非類似画像指定手段と、前記１または複数指定された類似画像間および非類似画
像間で値が近似する特徴量を抽出し、該特徴量の重み付
けを修正する手段と、前記複数指定された類似画像間で値がそれぞれ異なる特
徴量を抽出し、該特徴量の重み付けを修正する手段と、前記登録画像の特徴量、類似画像の特徴量および該修正
された重み付けを用いて前記類似画像と前記複数の登録
画像との類似の程度を計算することによって新たな候補
画像を選出する候補選出手段と、選出された新たな候補画像から新たな類似画像を指定す
る手段と、指定された新たな類似画像と前記類似画像指定ステップ
で指定された類似画像との間で値が近似する特徴量を抽
出し、該特徴量の重み付けを増加させる手段と、指定された新たな類似画像と前記類似画像指定ステップ
で指定された類似画像との間で値がそれぞれ異なる特徴
量を抽出し、該特徴量の重み付けを減少させる手段と、前記登録画像の特徴量、類似画像の特徴量および該修正
された重み付けを用いて前記類似画像と前記複数の登録
画像との類似の程度を計算することによってさらに新た
な候補画像を選出する第２の候補選出手段と、を備えたことを特徴とする画像検索装置。
【請求項１８】前記候補選出手段および第２の候補選
出手段は、選出された候補画像を複数表示する手段を含
む請求項１１ないし請求項１７に記載の画像検索装置。
【請求項１９】前記類似画像指定手段ないし第２の候
補選出手段を繰り返し実行することを特徴とする請求項
１２、請求項１４および請求項１７に記載の画像検索装
置。
【請求項２０】前記類似画像指定手段ないし候補選出
手段を繰り返し実行したのち、最終的に得られた各特徴
量の重み付けを含む候補選出情報を保存する手段を備え
たことを特徴とする請求項１９に記載の画像検索装置。