JPH10240765A - 類似オブジェクト検索方法および装置 - Google Patents
類似オブジェクト検索方法および装置Info
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- JPH10240765A JPH10240765A JP9047579A JP4757997A JPH10240765A JP H10240765 A JPH10240765 A JP H10240765A JP 9047579 A JP9047579 A JP 9047579A JP 4757997 A JP4757997 A JP 4757997A JP H10240765 A JPH10240765 A JP H10240765A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 全てのオブジェクトに対して距離計算を行う
手間を省き、かつ任意の重みで類似オブジェクトを検索
することを可能にする。 【解決手段】 コーディネータ部１６は、特徴量種類ｉ
毎に参照オブジェクトのｉ番目の種類の特徴量ＶＲｉ
と、近傍オブジェクト数を指定する数ｆ（Ｋ）を指定し
て、近傍オブジェクト検索部１５に近傍オブジェクト検
索を要求する。近傍オブジェクト検索部１５は各特徴量
種類ｉ毎に、その多次元ベクトル空間内で、参照オブジ
ェクトに対応するポイントにその空間の距離で近いもの
ｆ（Ｋ）個を、インデクスを用いて求め、コーディネー
タ部１６に返却する。コーディネータ部１６は、全ての
特徴量種類について返却された近傍オブジェクトをまと
めて、候補オブジェクト群を作る。次に、候補オブジェ
クトＯｂｋについて、特徴量種類毎の参照オブジェクト
に対応するポイントＶＲｉとＯｂｋｉとの距離ｄｋｉが
求まっていない場合は、不足分を計算する。
手間を省き、かつ任意の重みで類似オブジェクトを検索
することを可能にする。 【解決手段】 コーディネータ部１６は、特徴量種類ｉ
毎に参照オブジェクトのｉ番目の種類の特徴量ＶＲｉ
と、近傍オブジェクト数を指定する数ｆ（Ｋ）を指定し
て、近傍オブジェクト検索部１５に近傍オブジェクト検
索を要求する。近傍オブジェクト検索部１５は各特徴量
種類ｉ毎に、その多次元ベクトル空間内で、参照オブジ
ェクトに対応するポイントにその空間の距離で近いもの
ｆ（Ｋ）個を、インデクスを用いて求め、コーディネー
タ部１６に返却する。コーディネータ部１６は、全ての
特徴量種類について返却された近傍オブジェクトをまと
めて、候補オブジェクト群を作る。次に、候補オブジェ
クトＯｂｋについて、特徴量種類毎の参照オブジェクト
に対応するポイントＶＲｉとＯｂｋｉとの距離ｄｋｉが
求まっていない場合は、不足分を計算する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、電子博物館や電子
カタログなどのディジタル化されたオブジェクト（画
像、音声、音楽、テキストなど）を多数蓄積したものか
ら、利用者が何らかの手段で入力したオブジェクト（参
照オブジェクト）と類似したオブジェクトを類似してい
ると判定された順に上位幾つかを検索結果として提示す
る類似オブジェクト検索装置に関する。
カタログなどのディジタル化されたオブジェクト（画
像、音声、音楽、テキストなど）を多数蓄積したものか
ら、利用者が何らかの手段で入力したオブジェクト（参
照オブジェクト）と類似したオブジェクトを類似してい
ると判定された順に上位幾つかを検索結果として提示す
る類似オブジェクト検索装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、利用者が指定した参照オブジェク
トに類似したオブジェクトを検索して表示する類似オブ
ジェクト検索装置では、オブジェクトについて、いくつ
かの特徴量を計算し、オブジェクト間でその特徴量の近
さ（距離）を計算することで、類似度を求め、類似度に
より順位付けをしている。この際、オブジェクトを数量
化するのに用いる特徴量の種類には、例えばオブジェク
トが画像であれば色調、明度、彩度や、画中の線の方向
などさまざまなものが用いられている。
トに類似したオブジェクトを検索して表示する類似オブ
ジェクト検索装置では、オブジェクトについて、いくつ
かの特徴量を計算し、オブジェクト間でその特徴量の近
さ（距離）を計算することで、類似度を求め、類似度に
より順位付けをしている。この際、オブジェクトを数量
化するのに用いる特徴量の種類には、例えばオブジェク
トが画像であれば色調、明度、彩度や、画中の線の方向
などさまざまなものが用いられている。
【０００３】距離の計算は、個々の特徴量の種類毎に多
次元ベクトルで表された特徴量間のユークリッド距離等
として計算され、さらに、同一のオブジェクトの組み合
わせに対して複数の種類の特徴量の距離に重み付けをす
ることで類似性に対する利用者の観点（例えば、色が似
ているという観点で類似の画像オブジェクトを検索した
い）を加味して、最終的な類似性を判断するようになっ
ている。この際、特徴量の距離の重みは、利用者が、検
索条件入力手段から入力するようになっている。
次元ベクトルで表された特徴量間のユークリッド距離等
として計算され、さらに、同一のオブジェクトの組み合
わせに対して複数の種類の特徴量の距離に重み付けをす
ることで類似性に対する利用者の観点（例えば、色が似
ているという観点で類似の画像オブジェクトを検索した
い）を加味して、最終的な類似性を判断するようになっ
ている。この際、特徴量の距離の重みは、利用者が、検
索条件入力手段から入力するようになっている。
【０００４】この方法では、上記特徴量の種類毎の距離
計算は、蓄積された全オブジェクトに対して行われ、各
オブジェクトに対して、特徴量の種類毎の距離評価値を
もとに重み付けした最終的な類似度を計算して、順位付
けを行い上位のオブジェクトを返すということを行って
いた。
計算は、蓄積された全オブジェクトに対して行われ、各
オブジェクトに対して、特徴量の種類毎の距離評価値を
もとに重み付けした最終的な類似度を計算して、順位付
けを行い上位のオブジェクトを返すということを行って
いた。
【０００５】または、特徴量の種類毎に距離計算を分け
ずに、全ての種類の特徴量をまとめたひとつの多次元ベ
クトル空間として扱い、そこでの距離計算を行う方法を
とるものもある。この場合、利用者の検索観点である重
みの反映は、利用者が指定する重みのパターンをあらか
じめ限定しておき、そのパターンに従って、多次元ベク
トルの個々のベクトル成分についてその重みを加味して
おくという方法で行う。
ずに、全ての種類の特徴量をまとめたひとつの多次元ベ
クトル空間として扱い、そこでの距離計算を行う方法を
とるものもある。この場合、利用者の検索観点である重
みの反映は、利用者が指定する重みのパターンをあらか
じめ限定しておき、そのパターンに従って、多次元ベク
トルの個々のベクトル成分についてその重みを加味して
おくという方法で行う。
【０００６】この方法では、検索の高速化のため、重み
をあらかじめ加味した多次元ベクトル空間に対して、イ
ンデクスを計算しておき、検索時には、そのインデクス
を利用して、候補を絞り込むことができる。
をあらかじめ加味した多次元ベクトル空間に対して、イ
ンデクスを計算しておき、検索時には、そのインデクス
を利用して、候補を絞り込むことができる。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】上記のような従来の、
類似度計算による類似オブジェクト検索装置では、全オ
ブジェクトに対して特徴量の種類毎に距離計算を行わな
ければならないため、計算コストがかかるという問題が
あった。
類似度計算による類似オブジェクト検索装置では、全オ
ブジェクトに対して特徴量の種類毎に距離計算を行わな
ければならないため、計算コストがかかるという問題が
あった。
【０００８】また、決められたパターンに対して特徴量
の多次元ベクトル空間に重みをあらかじめ加味しておく
という方法では、インデクスを付与して候補の絞り込み
を行うため、計算コストは押さえることができるが、決
められたパターンの重み全てに対してインデクスを持っ
ていなければならないことと、それでも限られたパター
ンにだけしか重みを指定できないという問題があった。
の多次元ベクトル空間に重みをあらかじめ加味しておく
という方法では、インデクスを付与して候補の絞り込み
を行うため、計算コストは押さえることができるが、決
められたパターンの重み全てに対してインデクスを持っ
ていなければならないことと、それでも限られたパター
ンにだけしか重みを指定できないという問題があった。
【０００９】本発明の目的は、従来の技術における上述
した問題を解消し、全てのオブジェクトに対して距離計
算を行う手間を省き、かつ任意の重みで類似オブジェク
トを検索することを可能にする類似オブジェクト検索方
法および装置を提供することである。
した問題を解消し、全てのオブジェクトに対して距離計
算を行う手間を省き、かつ任意の重みで類似オブジェク
トを検索することを可能にする類似オブジェクト検索方
法および装置を提供することである。
【００１０】
【課題を解決するための手段】本発明の類似オブジェク
ト検索方法は、蓄積されたオブジェクトの各種類の特徴
量を計算して、個々の特徴量種類毎に多次元ベクトル空
間のポイントとして蓄積しておき、かつ、各特徴量種類
の多次元ベクトル空間では、データ検索に必要なインデ
クスを計算しておく段階と、参照オブジェクトを利用者
が入力する段階と、結果として欲しい類似オブジェクト
の数を利用者が指定する段階と、検索観点である特徴量
の種類の間の重みを取得する段階と、前記参照オブジェ
クトの特徴量を種類毎に算出する段階と、特徴量の種類
毎に、参照オブジェクトと蓄積された各オブジェクトと
の間の多次元ベクトル空間における距離に関して、前記
インデクスを利用して参照オブジェクトに対する近傍の
オブジェクトを特定の数だけ求める近傍オブジェクト検
索段階と、特徴量の種類毎に求められた近傍オブジェク
トを全ての特徴量種類についてまとめることで類似オブ
ジェクトの候補を作り、その候補について前記重みを加
味して類似度を求める類似度計算段階と、前記類似度に
従い、候補オブジェクトを順序付けして、利用者が指定
した数に合わせて最終結果を求める段階と、最終結果を
利用者に提示する段階とを有する。
ト検索方法は、蓄積されたオブジェクトの各種類の特徴
量を計算して、個々の特徴量種類毎に多次元ベクトル空
間のポイントとして蓄積しておき、かつ、各特徴量種類
の多次元ベクトル空間では、データ検索に必要なインデ
クスを計算しておく段階と、参照オブジェクトを利用者
が入力する段階と、結果として欲しい類似オブジェクト
の数を利用者が指定する段階と、検索観点である特徴量
の種類の間の重みを取得する段階と、前記参照オブジェ
クトの特徴量を種類毎に算出する段階と、特徴量の種類
毎に、参照オブジェクトと蓄積された各オブジェクトと
の間の多次元ベクトル空間における距離に関して、前記
インデクスを利用して参照オブジェクトに対する近傍の
オブジェクトを特定の数だけ求める近傍オブジェクト検
索段階と、特徴量の種類毎に求められた近傍オブジェク
トを全ての特徴量種類についてまとめることで類似オブ
ジェクトの候補を作り、その候補について前記重みを加
味して類似度を求める類似度計算段階と、前記類似度に
従い、候補オブジェクトを順序付けして、利用者が指定
した数に合わせて最終結果を求める段階と、最終結果を
利用者に提示する段階とを有する。
【００１１】本発明は、特徴量種類毎の計算の分割と、
個々の特徴量多次元ベクトル空間でのインデクスを利用
した近傍オブジェクトの絞り込みと、全ての種類の特徴
量多次元ベクトル空間からあがってきた近傍オブジェク
トをまとめた候補に対する距離計算と、重みによる類似
度計算を行う処理を行う。
個々の特徴量多次元ベクトル空間でのインデクスを利用
した近傍オブジェクトの絞り込みと、全ての種類の特徴
量多次元ベクトル空間からあがってきた近傍オブジェク
トをまとめた候補に対する距離計算と、重みによる類似
度計算を行う処理を行う。
【００１２】本発明の請求項２によれば、近傍オブジェ
クト検索段階および類似度計算段階では、近傍オブジェ
クトのその特徴量種類の多次元ベクトル空間での距離を
計算し、全ての特徴量種類から求められた近傍オブジェ
クトをまとめて候補オブジェクトを求めた時点で、各候
補オブジェクトについて距離の求まっていない特徴量種
類について、その特徴量種類の多次元ベクトル空間での
距離を計算し、その後、全候補オブジェクトについて重
みを加味して類似度を計算する。
クト検索段階および類似度計算段階では、近傍オブジェ
クトのその特徴量種類の多次元ベクトル空間での距離を
計算し、全ての特徴量種類から求められた近傍オブジェ
クトをまとめて候補オブジェクトを求めた時点で、各候
補オブジェクトについて距離の求まっていない特徴量種
類について、その特徴量種類の多次元ベクトル空間での
距離を計算し、その後、全候補オブジェクトについて重
みを加味して類似度を計算する。
【００１３】本発明の請求項３によれば、近傍オブジェ
クト検索段階および類似度計算段階では、近傍オブジェ
クトのその特徴量種類の多次元ベクトル空間での距離を
計算せず、全ての特徴量種類から求められた近傍オブジ
ェクトをまとめて候補オブジェクトを求めた時点で、各
候補オブジェクトについて各特徴量種類の多次元ベクト
ル空間での距離を計算し、その後、全候補オブジェクト
について重みを加味して類似度を計算する。
クト検索段階および類似度計算段階では、近傍オブジェ
クトのその特徴量種類の多次元ベクトル空間での距離を
計算せず、全ての特徴量種類から求められた近傍オブジ
ェクトをまとめて候補オブジェクトを求めた時点で、各
候補オブジェクトについて各特徴量種類の多次元ベクト
ル空間での距離を計算し、その後、全候補オブジェクト
について重みを加味して類似度を計算する。
【００１４】本発明の請求項４によれば、近傍オブジェ
クト検索段階で、各特徴量種類の多次元ベクトル空間で
の検索された近傍オブジェクトについて、その段階で着
目している種類の特徴量での参照オブジェクトからの距
離のみでなく、全ての種類の特徴量について参照オブジ
ェクトからの距離を計算し、しかし、各オブジェクトつ
いて、一度距離計算したものは印をつけて距離計算が重
複しないようにする。
クト検索段階で、各特徴量種類の多次元ベクトル空間で
の検索された近傍オブジェクトについて、その段階で着
目している種類の特徴量での参照オブジェクトからの距
離のみでなく、全ての種類の特徴量について参照オブジ
ェクトからの距離を計算し、しかし、各オブジェクトつ
いて、一度距離計算したものは印をつけて距離計算が重
複しないようにする。
【００１５】オブジェクトが画像オブジェクトである場
合を例に簡単に説明する。特徴量の種類として色相、明
度、彩度を用いるとする。今、色相の特徴量多次元ベク
トル空間から近傍オブジェクトＡ，Ｂ，Ｃが、明度の空
間から近傍オブジェクトＢ，Ｃ，Ｄが、彩度の空間から
近傍オブジェクトＣ，Ｄ，Ｅが各々得られたとする。こ
れらをまとめた候補オブジェクトはＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ
となる。これらの各々について、色相の空間、明度の空
間、彩度の空間の３種類の距離を求め、これを重み付け
して、最終的な類似度を計算するわけであるが、請求項
２の場合は、近傍オブジェクトＡ，Ｂ，Ｃについては、
色相の距離は近傍オブジェクトを求める段階で計算して
おくということである。他も同様である。「各候補オブ
ジェクトについて距離の求まっていない特徴量種類につ
いて、・・・距離を計算し」というのは、近傍オブジェ
クトＡについては明度、彩度の距離が求まっておらず、
近傍オブジェクトＢについては、彩度の距離が求まって
いないわけで、これを求める。近傍オブジェクトＣにつ
いては全ての距離が求まっている。このような求まって
いない距離を求めるものである。
合を例に簡単に説明する。特徴量の種類として色相、明
度、彩度を用いるとする。今、色相の特徴量多次元ベク
トル空間から近傍オブジェクトＡ，Ｂ，Ｃが、明度の空
間から近傍オブジェクトＢ，Ｃ，Ｄが、彩度の空間から
近傍オブジェクトＣ，Ｄ，Ｅが各々得られたとする。こ
れらをまとめた候補オブジェクトはＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ
となる。これらの各々について、色相の空間、明度の空
間、彩度の空間の３種類の距離を求め、これを重み付け
して、最終的な類似度を計算するわけであるが、請求項
２の場合は、近傍オブジェクトＡ，Ｂ，Ｃについては、
色相の距離は近傍オブジェクトを求める段階で計算して
おくということである。他も同様である。「各候補オブ
ジェクトについて距離の求まっていない特徴量種類につ
いて、・・・距離を計算し」というのは、近傍オブジェ
クトＡについては明度、彩度の距離が求まっておらず、
近傍オブジェクトＢについては、彩度の距離が求まって
いないわけで、これを求める。近傍オブジェクトＣにつ
いては全ての距離が求まっている。このような求まって
いない距離を求めるものである。
【００１６】請求項３では、候補オブジェクトＡ，Ｂ，
Ｃ，Ｄ，Ｅを求めた段階で、距離を全て求めていないと
いうことである。請求項２では、部分的には求まってい
て、欠けている部分の距離を後から求めるわけである
が、請求項３では、後から距離を全部求める。
Ｃ，Ｄ，Ｅを求めた段階で、距離を全て求めていないと
いうことである。請求項２では、部分的には求まってい
て、欠けている部分の距離を後から求めるわけである
が、請求項３では、後から距離を全部求める。
【００１７】請求項４では、色相の空間から近傍オブジ
ェクトＡ，Ｂ，Ｃを求めた段階で、近傍オブジェクト
Ａ，Ｂ，Ｃについて、色相、明度、彩度全ての距離を求
める。こうすると、候補オブジェクトＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，
Ｅを求めた段階で、５つのオブジェクト全てについて、
３種類の特徴空間の距離が求まっていることになる。
ェクトＡ，Ｂ，Ｃを求めた段階で、近傍オブジェクト
Ａ，Ｂ，Ｃについて、色相、明度、彩度全ての距離を求
める。こうすると、候補オブジェクトＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，
Ｅを求めた段階で、５つのオブジェクト全てについて、
３種類の特徴空間の距離が求まっていることになる。
【００１８】本発明の類似オブジェクト検索装置は、オ
ブジェクトデータを蓄積するオブジェクトデータ蓄積手
段と、利用者が前記参照オブジェクトを入力するための
参照オブジェクト入力手段と、結果として欲しい類似オ
ブジェクトの数を利用者が指定するオブジェクト数指定
手段と、検索観点である特徴量の種類の間の重みを取得
する手段と、蓄積された各オブジェクト及び参照オブジ
ェクトについて、各種類毎の特徴量を算出する特徴量算
出手段と、前記算出された特徴量のうち、あらかじめ蓄
積されたオブジェクトの特徴量について、個々の特徴量
種類毎に多次元ベクトル空間のポイントとして格納して
おくための特徴量格納手段と、前記算出された特徴量の
うち、あらかじめ蓄積されたオブジェクトの特徴量につ
いて、各特徴量種類の多次元ベクトル空間では、データ
検索に必要なインデクスを計算して、そのインデクスを
格納しておくためのインデクス生成・格納手段と、特徴
量の種類毎に、参照オブジェクトと蓄積された各オブジ
ェクトとの間の多次元ベクトル空間における距離に関し
て、前記インデクスを利用して参照オブジェクトに対す
る近傍のオブジェクトを特定の数だけ求める近傍オブジ
ェクト検索手段と、特徴量の種類毎に求められた近傍オ
ブジェクトを全ての特徴量種類についてまとめ、類似オ
ブジェクトの候補を作り、その候補について前記重みを
加味して類似度を求める類似度計算手段と、前記類似度
に従い、候補オブジェクトを順序付けして、利用者が指
定した数に合わせて最終結果を求める手段と、最終結果
を利用者に提示するオブジェクト提示手段とを有する。
ブジェクトデータを蓄積するオブジェクトデータ蓄積手
段と、利用者が前記参照オブジェクトを入力するための
参照オブジェクト入力手段と、結果として欲しい類似オ
ブジェクトの数を利用者が指定するオブジェクト数指定
手段と、検索観点である特徴量の種類の間の重みを取得
する手段と、蓄積された各オブジェクト及び参照オブジ
ェクトについて、各種類毎の特徴量を算出する特徴量算
出手段と、前記算出された特徴量のうち、あらかじめ蓄
積されたオブジェクトの特徴量について、個々の特徴量
種類毎に多次元ベクトル空間のポイントとして格納して
おくための特徴量格納手段と、前記算出された特徴量の
うち、あらかじめ蓄積されたオブジェクトの特徴量につ
いて、各特徴量種類の多次元ベクトル空間では、データ
検索に必要なインデクスを計算して、そのインデクスを
格納しておくためのインデクス生成・格納手段と、特徴
量の種類毎に、参照オブジェクトと蓄積された各オブジ
ェクトとの間の多次元ベクトル空間における距離に関し
て、前記インデクスを利用して参照オブジェクトに対す
る近傍のオブジェクトを特定の数だけ求める近傍オブジ
ェクト検索手段と、特徴量の種類毎に求められた近傍オ
ブジェクトを全ての特徴量種類についてまとめ、類似オ
ブジェクトの候補を作り、その候補について前記重みを
加味して類似度を求める類似度計算手段と、前記類似度
に従い、候補オブジェクトを順序付けして、利用者が指
定した数に合わせて最終結果を求める手段と、最終結果
を利用者に提示するオブジェクト提示手段とを有する。
【００１９】
【発明の実施の形態】次に、本発明の実施の形態につい
て図面を参照して説明する。
て図面を参照して説明する。
【００２０】図１は本発明の一実施形態の類似オブジェ
クト検索装置の構成図、図２はその動作を示す流れ図で
ある。
クト検索装置の構成図、図２はその動作を示す流れ図で
ある。
【００２１】本実施形態の類似オブジェクト検索装置
は、デジタル化されたオブジェクトデータＯｂ１〜Ｏｂ
ｍを蓄積するオブジェクトデータ蓄積部１０と、オブジ
ェクトＯｂ１〜Ｏｂｍの特徴量を計算する特徴量算出部
１１と、その特徴量と別途生成されるインデクスを格納
する特徴量・インデクス格納部１２と、利用者が、参照
オブジェクトを新たに外部から入力するための参照オブ
ジェクト入力部１３１、利用者が、オブジェクト間の類
似度をはかるための観点である重みを指定する重み指定
部１３２、利用者が、結果として得られるオブジェクト
の数を指定するオブジェクト数指定部１３３、オブジェ
クトを利用者に提示するためのオブジェクト提示部１３
４を含む、利用者とのインタフェース部１３と、特徴量
の種類毎に多次元ベクトル空間のインデクスを生成する
インデクス生成部１４と、特徴量の種類毎に、多次元ベ
クトル空間において、参照オブジェクトに対して、その
多次元ベクトル空間での距離で近傍であるオブジェクト
を求める近傍オブジェクト検索部１５と、利用者からの
検索要求を受けて、参照オブジェクトの特徴量を特徴量
種類に分けて、特徴量種類毎に近傍オブジェクト検索部
１５に検索要求を引渡し、返って来た結果をまとめて候
補オブジェクトとし、各候補オブジェクトについて、必
要ならば不足している参照オブジェクトからの特徴量種
類毎の距離を求めて、重みを加味して類似度を計算し、
上位のオブジェクトから指定された数だけ類似オブジェ
クトとして結果を返すコーディネータ部１６と、中間結
果を一時的に蓄積しておく一時データ蓄積部１７とで構
成されている。
は、デジタル化されたオブジェクトデータＯｂ１〜Ｏｂ
ｍを蓄積するオブジェクトデータ蓄積部１０と、オブジ
ェクトＯｂ１〜Ｏｂｍの特徴量を計算する特徴量算出部
１１と、その特徴量と別途生成されるインデクスを格納
する特徴量・インデクス格納部１２と、利用者が、参照
オブジェクトを新たに外部から入力するための参照オブ
ジェクト入力部１３１、利用者が、オブジェクト間の類
似度をはかるための観点である重みを指定する重み指定
部１３２、利用者が、結果として得られるオブジェクト
の数を指定するオブジェクト数指定部１３３、オブジェ
クトを利用者に提示するためのオブジェクト提示部１３
４を含む、利用者とのインタフェース部１３と、特徴量
の種類毎に多次元ベクトル空間のインデクスを生成する
インデクス生成部１４と、特徴量の種類毎に、多次元ベ
クトル空間において、参照オブジェクトに対して、その
多次元ベクトル空間での距離で近傍であるオブジェクト
を求める近傍オブジェクト検索部１５と、利用者からの
検索要求を受けて、参照オブジェクトの特徴量を特徴量
種類に分けて、特徴量種類毎に近傍オブジェクト検索部
１５に検索要求を引渡し、返って来た結果をまとめて候
補オブジェクトとし、各候補オブジェクトについて、必
要ならば不足している参照オブジェクトからの特徴量種
類毎の距離を求めて、重みを加味して類似度を計算し、
上位のオブジェクトから指定された数だけ類似オブジェ
クトとして結果を返すコーディネータ部１６と、中間結
果を一時的に蓄積しておく一時データ蓄積部１７とで構
成されている。
【００２２】なお、インデクスは、多次元空間で特定の
位置にあるポイントを検索したり、指定した位置の近傍
にあるポイントを高速に検索するための補助データ構造
である。代表的にはＲ−ｔｒｅｅやｋ−ｄｔｒｅｅがあ
る。これらのインデクスは、ポイントの位置によって階
層的なデータ構造を作り、それを元（ルートノード）か
ら手操ることで、検索を行う。身近な例では、道路地図
（２次元空間）などにある縦横でメッシュがきってあ
り、この観光スポットは縦Ｄ横３にある、というように
検索する時に使うものも一種のインデクスといえる。
位置にあるポイントを検索したり、指定した位置の近傍
にあるポイントを高速に検索するための補助データ構造
である。代表的にはＲ−ｔｒｅｅやｋ−ｄｔｒｅｅがあ
る。これらのインデクスは、ポイントの位置によって階
層的なデータ構造を作り、それを元（ルートノード）か
ら手操ることで、検索を行う。身近な例では、道路地図
（２次元空間）などにある縦横でメッシュがきってあ
り、この観光スポットは縦Ｄ横３にある、というように
検索する時に使うものも一種のインデクスといえる。
【００２３】次に、本実施形態の動作を図２の流れ図に
より説明する。
より説明する。
【００２４】オブジェクトＯｂ１の特徴量Ｏｂ１１，Ｏ
ｂ１２，．．．，Ｏｂ１ｎ，オブジェクトＯｂ２の特徴
量Ｏｂ２１，Ｏｂ２２，．．．，Ｏｂ２ｎ，．．．，オ
ブジェクトＯｂｍの特徴量Ｏｂｍ１，Ｏｂｍ
２，．．．，Ｏｂｍｎ（ｎは特徴量の種類の数）が特徴
量算出部１１によりあらかじめ算出され、特徴量・イン
デクス格納部１２に格納されている。各オブジェクトＯ
ｂ１〜Ｏｂｍ自体はオブジェクトデータ蓄積部１０に格
納されている。また、各特徴量種類の多次元ベクトル空
間において、検索のためインデクスがインデクス生成部
１４により生成される。このインデクスは特徴量・イン
デクス格納部１２に格納される。
ｂ１２，．．．，Ｏｂ１ｎ，オブジェクトＯｂ２の特徴
量Ｏｂ２１，Ｏｂ２２，．．．，Ｏｂ２ｎ，．．．，オ
ブジェクトＯｂｍの特徴量Ｏｂｍ１，Ｏｂｍ
２，．．．，Ｏｂｍｎ（ｎは特徴量の種類の数）が特徴
量算出部１１によりあらかじめ算出され、特徴量・イン
デクス格納部１２に格納されている。各オブジェクトＯ
ｂ１〜Ｏｂｍ自体はオブジェクトデータ蓄積部１０に格
納されている。また、各特徴量種類の多次元ベクトル空
間において、検索のためインデクスがインデクス生成部
１４により生成される。このインデクスは特徴量・イン
デクス格納部１２に格納される。
【００２５】まず、利用者は参照オブジェクト入力部１
３１から参照オブジェクトを、重み指定部１３２から重
みｗ１，．．．，ｗｎを、オブジェクト数指定部１３３
からオブジェクト数Ｋを入力する。重みｗ１〜ｗｎとオ
ブジェクト数Ｋは、利用者からの入力がない場合はデフ
ォルトの値を用いる（ステップ２１）。次に、参照オブ
ジェクトの特徴量ＶＲ１，．．．，ＶＲｎを特徴量算出
部１１により計算する（ステップ２２）。
３１から参照オブジェクトを、重み指定部１３２から重
みｗ１，．．．，ｗｎを、オブジェクト数指定部１３３
からオブジェクト数Ｋを入力する。重みｗ１〜ｗｎとオ
ブジェクト数Ｋは、利用者からの入力がない場合はデフ
ォルトの値を用いる（ステップ２１）。次に、参照オブ
ジェクトの特徴量ＶＲ１，．．．，ＶＲｎを特徴量算出
部１１により計算する（ステップ２２）。
【００２６】次に、コーディネータ部１６は、特徴量種
類毎に特徴量の種類ｉと参照オブジェクトのｉ番目の種
類の特徴量ＶＲｉと、近傍オブジェクト数を指定する数
（Ｋの関数）ｆ（Ｋ）（ただしＫ以上の数）を指定し
て、近傍オブジェクト検索部１５に近傍オブジェクト検
索を要求する（ステップ２３）。
類毎に特徴量の種類ｉと参照オブジェクトのｉ番目の種
類の特徴量ＶＲｉと、近傍オブジェクト数を指定する数
（Ｋの関数）ｆ（Ｋ）（ただしＫ以上の数）を指定し
て、近傍オブジェクト検索部１５に近傍オブジェクト検
索を要求する（ステップ２３）。
【００２７】要求を受けた近傍オブジェクト検索部１５
は各特徴量種類ｉ毎に、その多次元ベクトル空間内で、
参照オブジェクトに対応するポイントにその空間の距離
で近いものｆ（Ｋ）個を、インデクスを用いて求め、コ
ーディネータ部１６に返却する（ステップ２４）。
は各特徴量種類ｉ毎に、その多次元ベクトル空間内で、
参照オブジェクトに対応するポイントにその空間の距離
で近いものｆ（Ｋ）個を、インデクスを用いて求め、コ
ーディネータ部１６に返却する（ステップ２４）。
【００２８】近傍オブジェクトを返されたコーディネー
タ部１６は、全ての特徴量種類について返却された近傍
オブジェクトをまとめて、候補オブジェクト群を作る
（ステップ２５）。候補オブジェクト群は例えば近傍オ
ブジェクトの和集合として求められる。この場合、候補
オブジェクトの数は最大ｆ（Ｋ）×ｎ（各特徴量種類に
ついての近傍オブジェクトに全く重複がない場合）、最
小ｆ（Ｋ）（各特徴量種類について近傍オブジェクトが
全く同じ場合）になる。
タ部１６は、全ての特徴量種類について返却された近傍
オブジェクトをまとめて、候補オブジェクト群を作る
（ステップ２５）。候補オブジェクト群は例えば近傍オ
ブジェクトの和集合として求められる。この場合、候補
オブジェクトの数は最大ｆ（Ｋ）×ｎ（各特徴量種類に
ついての近傍オブジェクトに全く重複がない場合）、最
小ｆ（Ｋ）（各特徴量種類について近傍オブジェクトが
全く同じ場合）になる。
【００２９】次に、候補オブジェクトＯｂｋについて、
特徴量種類毎の参照オブジェクトに対応するポイントＶ
ＲｉとＯｂｋｉとの距離ｄｋｉ（ｉは特徴量の種類）が
求まっていない場合は、不足分を計算する（ステップ２
６）。
特徴量種類毎の参照オブジェクトに対応するポイントＶ
ＲｉとＯｂｋｉとの距離ｄｋｉ（ｉは特徴量の種類）が
求まっていない場合は、不足分を計算する（ステップ２
６）。
【００３０】各候補オブジェクトＯｂｋについて、ＶＲ
１とＯｂｋ１との距離ｄｋ１，．．．，ＶＲｎとＯｂｋ
ｎとの距離ｄｋｎが求まったところで、重みｗ
１，．．．，ｗｎを加味して類似度を計算する（ステッ
プ２７）。例えばｗ１／ｄｋ１＋・・・＋ｗｎ／ｄｋｎ
のように類似度を計算する。
１とＯｂｋ１との距離ｄｋ１，．．．，ＶＲｎとＯｂｋ
ｎとの距離ｄｋｎが求まったところで、重みｗ
１，．．．，ｗｎを加味して類似度を計算する（ステッ
プ２７）。例えばｗ１／ｄｋ１＋・・・＋ｗｎ／ｄｋｎ
のように類似度を計算する。
【００３１】次に、求まった類似度の大きい順に候補オ
ブジェクトを並べて、上位Ｋ個を結果として返す（ステ
ップ２８）。
ブジェクトを並べて、上位Ｋ個を結果として返す（ステ
ップ２８）。
【００３２】コーディネータ部１６から結果が返される
と、オブジェクト提示部１３４が結果を利用者に提示す
る（ステップ２９）。
と、オブジェクト提示部１３４が結果を利用者に提示す
る（ステップ２９）。
【００３３】なお、以上で、重みが０と指定された特徴
量種類については、近傍オブジェクト検索や距離計算は
省略することができる。また、重みは、必ずしも、利用
者が指定したものを直接用いるだけでなく、指定された
ものから、何らかの方法で求めた重みを利用することも
考えられる。また、ステップ２４，２６はそれぞれ特徴
量種類に関して並列に処理を行うことができる。
量種類については、近傍オブジェクト検索や距離計算は
省略することができる。また、重みは、必ずしも、利用
者が指定したものを直接用いるだけでなく、指定された
ものから、何らかの方法で求めた重みを利用することも
考えられる。また、ステップ２４，２６はそれぞれ特徴
量種類に関して並列に処理を行うことができる。
【００３４】本発明の他の実施態様によれば、上記ステ
ップ２６での距離計算を、ステップ２４での近傍オブジ
ェクトを求める段階で合わせて行う。この場合は、ステ
ップ２６は不要である。
ップ２６での距離計算を、ステップ２４での近傍オブジ
ェクトを求める段階で合わせて行う。この場合は、ステ
ップ２６は不要である。
【００３５】
【発明の効果】以上説明したように、本発明は、特徴量
の種類毎に、インデクスを利用して、参照オブジェクト
の近傍オブジェクトを絞り込み、これら近傍オブジェク
トから類似オブジェクトの候補を作り、これら候補に対
する距離計算と、重みによる類似度の計算を行うので、
全てのオブジェクトに対して距離計算を行う手間を省
き、かつ任意の重みで類似オブジェクトを検索すること
が可能になる。
の種類毎に、インデクスを利用して、参照オブジェクト
の近傍オブジェクトを絞り込み、これら近傍オブジェク
トから類似オブジェクトの候補を作り、これら候補に対
する距離計算と、重みによる類似度の計算を行うので、
全てのオブジェクトに対して距離計算を行う手間を省
き、かつ任意の重みで類似オブジェクトを検索すること
が可能になる。
【図１】本発明の一実施形態の類似オブジェクト検索装
置の構成図である。
置の構成図である。
【図２】図１の類似オブジェクト検索装置の動作を示す
流れ図である。
流れ図である。
１０ オブジェクトデータ蓄積部 １１ 特徴量算出部 １２ 特徴量・インデクス格納部 １３ インタフェース部 １３１ 参照オブジェクト入力部 １３２ 重み指定部 １３３ 提示オブジェクト数指定部 １３４ オブジェクト提示部 １４ インデクス生成部 １５ 近傍オブジェクト検索部 １６ コーディネータ部 １７ 一時データ蓄積部 ２１〜２９ ステップ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 キャサリン カーティス 東京都新宿区西新宿三丁目19番２号 日本 電信電話株式会社内
Claims (5)
- 【請求項１】 蓄積された多数のオブジェクトの中か
ら、利用者が指定したオブジェクトである参照オブジェ
クトに類似したオブジェクトを、類似度の高い順にある
数だけ取り出して利用者に提示する類似オブジェクト検
索方法であって、 蓄積されたオブジェクトの各種類の特徴量を計算して、
個々の特徴量種類毎に多次元ベクトル空間のポイントと
して蓄積しておき、かつ、各特徴量種類の多次元ベクト
ル空間では、データ検索に必要なインデクスを計算して
おく段階と、参照オブジェクトを利用者が入力する段階
と、 結果として欲しい類似オブジェクトの数を利用者が指定
する段階と、 検索観点である特徴量の種類の間の重みを取得する段階
と、 前記参照オブジェクトの特徴量を種類毎に算出する段階
と、 特徴量の種類毎に、参照オブジェクトと蓄積された各オ
ブジェクトとの間の多次元ベクトル空間における距離に
関して、前記インデクスを利用して参照オブジェクトに
対する近傍のオブジェクトを特定の数だけ求める近傍オ
ブジェクト検索段階と、 特徴量の種類毎に求められた近傍オブジェクトを全ての
特徴量種類についてまとめることで類似オブジェクトの
候補を作り、その候補について参照オブジェクトとの距
離に前記重みを加味して類似度を求める類似度計算段階
と、 前記類似度に従い前記候補オブジェクトを順序付けし
て、利用者が指定した数に合わせて最終結果を求める段
階と、 前記最終結果を利用者に提示する段階とを有する類似オ
ブジェクト検索方法。 - 【請求項２】 前記近傍オブジェクト検索段階および前
記類似度計算段階では、近傍オブジェクトの各特徴量種
類の多次元ベクトル空間での参照オブジェクトからの距
離を計算し、全ての特徴量種類から求められた近傍オブ
ジェクトをまとめて候補オブジェクトを求めた時点で、
各候補オブジェクトについて距離が求まっていない特徴
量種類について、その特徴量種類の多次元ベクトル空間
での参照オブジェクトからの距離を計算し、その後、全
候補オブジェクトについて参照オブジェクトとの距離に
重みを加味して類似度を計算する、請求項１記載の類似
オブジェクト検索方法。 - 【請求項３】 前記近傍オブジェクト検索段階および前
記類似度計算段階では、近傍オブジェクトの各特徴量種
類の多次元ベクトル空間での参照オブジェクトからの距
離を計算せず、全ての特徴量種類から求められた近傍オ
ブジェクトをまとめて候補オブジェクトを求めた時点
で、各候補オブジェクトについて各特徴量種類の多次元
ベクトル空間での距離を計算し、その後、全候補オブジ
ェクトについて参照オブジェクトとの距離に重みを加味
して類似度を計算する、請求項１記載の類似オブジェク
ト検索方法。 - 【請求項４】 前記近傍オブジェクト検索段階では、各
特徴量種類の多次元ベクトル空間での検索された近傍オ
ブジェクトについて、その段階で着目している種類の特
徴量での参照オブジェクトからの距離のみでなく、全て
の種類の特徴量について参照オブジェクトからの距離を
計算し、しかし、各オブジェクトついて、一度距離計算
したものは印をつけて距離計算が重複しないようにす
る、請求項１記載の類似オブジェクト検索方法。 - 【請求項５】 蓄積された多数のオブジェクトの中か
ら、利用者が指定したオブジェクトである参照オブジェ
クトに類似したオブジェクトを、類似度の高い順にある
数だけ取り出して利用者に提示する類似オブジェクト検
索装置であって、 オブジェクトデータを蓄積するオブジェクトデータ蓄積
手段と、 利用者が前記参照オブジェクトを入力するための参照オ
ブジェクト入力手段と、 結果として欲しい類似オブジェクトの数を利用者が指定
するオブジェクト数指定手段と、 検索観点である特徴量の種類の間の重みを取得する手段
と、 蓄積された各オブジェクトおよび参照オブジェクトにつ
いて、各種類毎の特徴量を算出する特徴量算出手段と、 前記算出された特徴量のうち、あらかじめ蓄積されたオ
ブジェクトの特徴量について、個々の特徴量種類毎に多
次元ベクトル空間のポイントとして格納しておくための
特徴量格納手段と、 前記算出された特徴量のうち、あらかじめ蓄積されたオ
ブジェクトの特徴量について、各特徴量種類の多次元ベ
クトル空間では、データ検索に必要なインデクスを計算
して、そのインデクスを格納しておくためのインデクス
生成・格納手段と、 特徴量の種類毎に、参照オブジェクトと蓄積された各オ
ブジェクトとの間の多次元ベクトル空間における距離に
関して、前記インデクスを利用して参照オブジェクトに
対する近傍のオブジェクトを特定の数だけ求める近傍オ
ブジェクト検索手段と、 特徴量の種類毎に求められた近傍オブジェクトを全ての
特徴量種類についてまとめ、類似オブジェクトの候補を
作り、その候補について前記重みを加味して類似度を求
める類似度計算手段と、 前記類似度に従い、候補オブジェクトを順序付けして、
利用者が指定した数に合わせて最終結果を求める手段
と、 最終結果を利用者に提示するオブジェクト提示手段とを
有する類似オブジェクト検索装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP04757997A JP3571162B2 (ja) | 1997-03-03 | 1997-03-03 | 類似オブジェクト検索方法および装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP04757997A JP3571162B2 (ja) | 1997-03-03 | 1997-03-03 | 類似オブジェクト検索方法および装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10240765A true JPH10240765A (ja) | 1998-09-11 |
| JP3571162B2 JP3571162B2 (ja) | 2004-09-29 |
Family
ID=12779170
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP04757997A Expired - Lifetime JP3571162B2 (ja) | 1997-03-03 | 1997-03-03 | 類似オブジェクト検索方法および装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3571162B2 (ja) |
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|---|---|---|---|---|
| JP2000285141A (ja) * | 1999-01-27 | 2000-10-13 | Ricoh Co Ltd | 画像検索装置，画像分類装置およびそれらの装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
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| JP2007531933A (ja) * | 2004-03-26 | 2007-11-08 | ノキア コーポレイション | 移動局および入力メディアサンプルから特徴抽出可能に構成したインターフェース |
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| US8612475B2 (en) | 2011-07-27 | 2013-12-17 | Ricoh Co., Ltd. | Generating a discussion group in a social network based on metadata |
| US10192279B1 (en) | 2007-07-11 | 2019-01-29 | Ricoh Co., Ltd. | Indexed document modification sharing with mixed media reality |
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-
1997
- 1997-03-03 JP JP04757997A patent/JP3571162B2/ja not_active Expired - Lifetime
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