類似画像検索装置
【課題】クエリー画像に対して人間が類似していると感じる画像を漏れなく出力することが可能な類似画像検索装置を提供すること。
【解決手段】類似画像検索装置５００は、互いに類似する画像が同一のクラスタに属するように、複数の画像を、クラスタリング処理を行うことにより複数のクラスタに分類する画像分類部５０１と、クエリー画像を受け付けるクエリー画像受付部５０２と、上記複数のクラスタのうちの、上記受け付けられたクエリー画像と類似する画像が属するクラスタを特定するクラスタ特定部５０３と、上記複数の画像のうちの、上記特定されたクラスタに属する画像を出力する画像出力部５０４と、を備える。
【解決手段】類似画像検索装置５００は、互いに類似する画像が同一のクラスタに属するように、複数の画像を、クラスタリング処理を行うことにより複数のクラスタに分類する画像分類部５０１と、クエリー画像を受け付けるクエリー画像受付部５０２と、上記複数のクラスタのうちの、上記受け付けられたクエリー画像と類似する画像が属するクラスタを特定するクラスタ特定部５０３と、上記複数の画像のうちの、上記特定されたクラスタに属する画像を出力する画像出力部５０４と、を備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の画像の中から、クエリー画像と類似する画像を出力する類似画像検索装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
複数の画像の中から、クエリー画像と類似する画像を出力する類似画像検索装置が知られている。この種の類似画像検索装置の一つとして、非特許文献１に記載の類似画像検索装置は、クエリー画像の特徴を表す特徴量を取得するとともに、上記複数の画像のそれぞれの特徴を表す特徴量を取得する。
【０００３】
更に、類似画像検索装置は、クエリー画像に対して取得された特徴量と、上記複数の画像のそれぞれに対して取得された特徴量と、に基づいて、上記複数の画像の中から、クエリー画像に類似する画像を抽出し、抽出された画像を出力する。
【０００４】
具体的には、類似画像検索装置は、画像における濃淡の分布、及び、模様の周期性等の信号特徴と、概略の形状、及び、部分の形状等の構造特徴と、を表す特徴量を取得する。そして、類似画像検索装置は、取得された特徴量に重み付けをした線形和に基づいて、画像が類似しているか否かを判定する。また、特許文献１に記載の類似画像検索装置は、画像の特性に応じて、重み付けを行うための重み値を調整する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平０４−２６８９６９号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】加藤 俊一、外２名、「画像対話型商標・意匠データベースＴＲＡＤＥＭＡＲＫ」、電子情報通信学会論文誌、電子情報通信学会、１９８９年、第Ｊ−７２−Ｄ−ＩＩ巻、第４号、ｐ．５３５−５４４
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記類似画像検索装置によれば、クエリー画像に対して、人間が類似していると感じる画像を漏れなく出力できない虞があった。
【０００８】
このため、本発明の目的は、上述した課題である「クエリー画像に対して、人間が類似していると感じる画像を漏れなく出力できない場合が生じること」を解決することが可能な類似画像検索装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
かかる目的を達成するため本発明の一形態である類似画像検索装置は、
互いに類似する画像が同一のクラスタに属するように、複数の画像を、クラスタリング処理を行うことにより複数のクラスタに分類する画像分類手段と、
クエリー画像を受け付けるクエリー画像受付手段と、
上記複数のクラスタのうちの、上記受け付けられたクエリー画像と類似する画像が属するクラスタを特定するクラスタ特定手段と、
上記複数の画像のうちの、上記特定されたクラスタに属する画像を出力する画像出力手段と、
を備える。
【００１０】
また、本発明の他の形態である類似画像検索方法は、
互いに類似する画像が同一のクラスタに属するように、複数の画像を、クラスタリング処理を行うことにより複数のクラスタに分類し、
クエリー画像を受け付け、
上記複数のクラスタのうちの、上記受け付けられたクエリー画像と類似する画像が属するクラスタを特定し、
上記複数の画像のうちの、上記特定されたクラスタに属する画像を出力する方法である。
【００１１】
また、本発明の他の形態である類似画像検索プログラムは、
情報処理装置に、
互いに類似する画像が同一のクラスタに属するように、複数の画像を、クラスタリング処理を行うことにより複数のクラスタに分類し、
クエリー画像を受け付け、
上記複数のクラスタのうちの、上記受け付けられたクエリー画像と類似する画像が属するクラスタを特定し、
上記複数の画像のうちの、上記特定されたクラスタに属する画像を出力する、処理を実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１２】
本発明は、以上のように構成されることにより、クエリー画像に対して人間が類似していると感じる画像を漏れなく出力することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の第１実施形態に係る類似画像検索装置の機能を表すブロック図である。
【図２】本発明の第１実施形態に係る類似画像検索装置が実行するクラスタリング処理によって分類された画像を概念的に示した説明図である。
【図３】本発明の第１実施形態に係る類似画像検索装置が記憶するクラスタ対応付情報を示したテーブルである。
【図４】本発明の第１実施形態に係る類似画像検索装置が、被検索画像を記憶するために実行するプログラムを示したフローチャートである。
【図５】本発明の第１実施形態に係る類似画像検索装置が、クラスタリング処理を実行するために実行するプログラムを示したフローチャートである。
【図６】本発明の第１実施形態に係る類似画像検索装置が、クラスタ対応付情報を記憶するために実行するプログラムを示したフローチャートである。
【図７】本発明の第１実施形態に係る類似画像検索装置が、クエリー画像と類似する画像を出力するために実行するプログラムを示したフローチャートである。
【図８】本発明の第２実施形態に係る類似画像検索装置の機能を表すブロック図である。
【図９】本発明の第２実施形態に係る類似画像検索装置が生成する部分画像を概念的に示した説明図である。
【図１０】本発明の第３実施形態に係る類似画像検索装置の機能を表すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明に係る、類似画像検索装置、類似画像検索方法、及び、類似画像検索プログラム、の各実施形態について図１〜図１０を参照しながら説明する。
【００１５】
＜第１実施形態＞
（構成）
図１に示したように、第１実施形態に係る類似画像検索装置１は、情報処理装置（本例では、パーソナル・コンピュータ）である。なお、類似画像検索装置１は、携帯電話端末、ＰＨＳ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｈａｎｄｙｐｈｏｎｅ Ｓｙｓｔｅｍ）、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄａｔａ Ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ、Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）、スマートフォン、カーナビゲーション端末、又は、ゲーム端末等であってもよい。
【００１６】
類似画像検索装置１は、図示しない中央処理装置（ＣＰＵ；Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、記憶装置（メモリ及びハードディスク駆動装置（ＨＤＤ；Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ））、入力装置（本例では、キーボード、及び、マウス）、及び、出力装置（本例では、ディスプレイ）を備える。
【００１７】
出力装置は、ディスプレイを有する。出力装置は、ＣＰＵから出力された画像情報に基づいて、文字及び図形等からなる画像をディスプレイに表示させる。入力装置は、キーボード及びマウスを有する。類似画像検索装置１は、キーボード及びマウスを介して、ユーザの操作に基づく情報が入力されるように構成されている。
【００１８】
類似画像検索装置１は、記憶装置に記憶されているプログラムをＣＰＵが実行することにより、後述する機能を実現するように構成されている。
【００１９】
（機能）
図１は、上記のように構成された類似画像検索装置１の機能を表すブロック図である。
類似画像検索装置１の機能は、画像受付部（クエリー画像受付手段）１０１と、正規化処理部１０２と、特徴量取得部１０３と、画像登録部（画像分類手段、クラスタ対応付情報受付手段）１０４と、画像記憶部１０５と、類似度算出部１０６と、類似画像抽出部（クラスタ特定手段）１０７と、クラスタ類似画像抽出部１０８と、類似画像出力部（画像出力手段）１０９と、を含む。
【００２０】
画像受付部１０１は、後述するクエリー画像と類似する画像を検索する対象となる複数の画像（被検索画像）を受け付ける。本例では、画像受付部１０１は、紙面上に描かれた画像（を表す情報）を、ＣＣＤイメージセンサ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ Ｉｍａｇｅ Ｓｅｎｓｏｒ）等によって光電変換することにより受け付ける。
【００２１】
なお、画像受付部１０１は、通信可能に接続された外部装置から画像を受信することにより、当該画像を受け付けるように構成されていてもよい。また、画像受付部１０１は、記憶媒体、又は、記憶装置から画像を読み出すことにより、当該画像を受け付けるように構成されていてもよい。
【００２２】
同様に、画像受付部１０１は、ユーザにより入力され、且つ、類似する画像を検索する基礎となる画像であるクエリー画像を受け付ける。
【００２３】
正規化処理部１０２は、画像受付部１０１により受け付けられた画像のそれぞれに対して、高さを予め設定された基準高さとし、且つ、幅を予め設定された基準幅とするように、当該画像を変換（幾何変形）する正規化処理を実行する。これにより、画像の大きさの違いが、後述する特徴量に及ぼす影響を低減することができる。
【００２４】
特徴量取得部１０３は、正規化処理部１０２により正規化処理された画像から、当該画像の特徴を表す特徴量を取得する。例えば、特徴量は、加重方向指数ヒストグラム（例えば、特許文献２を参照）のように、ストローク方向成分の分布を表す量である。なお、特徴量は、画像の特徴を表す他の量であってもよい。
【特許文献２】特公平２−５９５０７号公報
【００２５】
画像登録部１０４は、画像受付部１０１により受け付けられた、複数の被検索画像のそれぞれに対して、当該画像と、当該画像を識別するための画像識別情報と、当該画像に対して特徴量取得部１０３により取得された特徴量と、を対応付けて画像記憶部１０５に記憶させる。
【００２６】
更に、画像登録部１０４は、予め設定された処理周期が経過する毎に、又は、ユーザにより入力された指示に応じて、画像記憶部１０５に記憶されている複数の被検索画像に対するクラスタリング処理を実行する。クラスタリング処理は、互いに類似する画像が同一のクラスタに属するように、複数の被検索画像を複数のクラスタに分類する処理である。
【００２７】
本例では、画像登録部１０４は、特徴量に基づいて、Ｋ平均法（Ｋ−ｍｅａｎｓ）を用いることにより、クラスタリング処理を実行する。なお、画像登録部１０４は、Ｋ平均法（Ｋ−ｍｅａｎｓ）以外の方法（例えば、ウォード法（Ｗａｒｄ’ｓ ｍｅｔｈｏｄ）等）を用いるように構成されていてもよい。
【００２８】
図２は、クラスタリング処理によって分類された画像を概念的に示した説明図である。図２に示した例においては、特徴量は、第１の成分ｘ１と、第２の成分ｘ２と、を含む。なお、特徴量は、３つ以上の成分を含んでいてもよい。
【００２９】
また、この例においては、四角形の印により示される画像は、クラスタ＃１に分類され、三角形の印により示される画像は、クラスタ＃２に分類され、×印により示される画像は、クラスタ＃３に分類され、星形の印により示される画像は、クラスタ＃４に分類され、円形の印により示される画像は、クラスタ＃５に分類され、菱形の印により示される画像は、クラスタ＃６に分類される。
【００３０】
画像登録部１０４は、画像記憶部１０５に記憶されている画像のそれぞれに対して、当該画像と、当該画像が分類されたクラスタを識別するためのクラスタ識別情報と、を対応付けて画像記憶部１０５に記憶させる。
【００３１】
即ち、本例では、画像記憶部１０５は、複数の被検索画像のそれぞれに対して、当該画像と、当該画像を識別するための画像識別情報と、当該画像に対して特徴量取得部１０３により取得された特徴量と、当該画像が分類されたクラスタを識別するためのクラスタ識別情報と、を対応付けて記憶する。
【００３２】
更に、画像登録部１０４は、ユーザにより入力され、且つ、少なくとも２つのクラスタを互いに対応付けるクラスタ対応付情報を受け付ける。ユーザは、互いに類似している複数のクラスタを互いに対応付けるクラスタ対応付情報を入力する。
【００３３】
画像登録部１０４は、受け付けられたクラスタ対応付情報を画像記憶部１０５に記憶させる。
画像記憶部１０５は、図３に示したように、あるクラスタを識別するためのクラスタ識別情報（ＣＩＤ＃１、ＣＩＤ＃２等）と、当該クラスタに類似するクラスタのそれぞれを識別するための類似クラスタ識別情報（ＣＩＤ＃１、ＣＩＤ＃２等）と、を対応付けて記憶する。
【００３４】
類似度算出部１０６は、画像記憶部１０５に記憶されている複数の被検索画像のそれぞれに対して、当該被検索画像と対応付けて画像記憶部１０５に記憶されている特徴量と、クエリー図形に対して特徴量取得部１０３により取得された特徴量と、に基づいて、当該被検索画像とクエリー画像とが互いに類似している程度を表す類似度を算出する。本例では、類似度算出部１０６は、類似度として、特徴量を現すベクトル間の相関係数を算出する。
【００３５】
類似画像抽出部１０７は、類似度算出部１０６により算出された類似度に基づいて、複数の被検索画像の中から、クエリー画像と類似する被検索画像（基本類似画像）を抽出する。本例では、類似画像抽出部１０７は、類似度が大きくなるほど優先して、被検索画像を抽出する。具体的には、類似画像抽出部１０７は、予め設定された抽出数だけ被検索画像を抽出する。
【００３６】
このように、類似画像抽出部１０７は、クエリー画像に対して取得された特徴量と、複数の被検索画像のそれぞれに対して取得された特徴量と、に基づいて、クエリー画像と類似する被検索画像（基本類似画像）を、上記複数の被検索画像の中から抽出している。
なお、類似画像抽出部１０７は、予め設定された基準類似度よりも類似度が大きい被検索画像を抽出するように構成されていてもよい。
【００３７】
更に、類似画像抽出部１０７は、抽出された基本類似画像のそれぞれが属するクラスタを、クエリー画像と類似する画像が属するクラスタ（類似画像所属クラスタ）として特定する。具体的には、類似画像抽出部１０７は、抽出された基本類似画像と対応付けて画像記憶部１０５に記憶されているクラスタ識別情報により識別されるクラスタを類似画像所属クラスタとして特定する。
【００３８】
加えて、類似画像抽出部１０７は、特定された類似画像所属クラスタに属する被検索画像のすべてを、間接類似画像として抽出する。
【００３９】
クラスタ類似画像抽出部１０８は、類似画像抽出部１０７により特定された類似画像所属クラスタと、画像記憶部１０５に記憶されているクラスタ対応付情報により対応付けられているクラスタ（類似クラスタ）を特定する。クラスタ類似画像抽出部１０８は、特定された類似クラスタに属する被検索画像のすべてを、クラスタ類似画像として抽出する。
【００４０】
類似画像出力部１０９は、類似画像抽出部１０７により抽出された被検索画像（基本類似画像、及び、間接類似画像）と、クラスタ類似画像抽出部１０８により抽出された被検索画像（クラスタ類似画像）と、のすべてを、出力装置を介して出力する（本例では、ディスプレイに表示させる）。なお、類似画像出力部１０９は、基本類似画像、間接類似画像、及び、クラスタ類似画像の一部のみを出力するように構成されていてもよい。
【００４１】
（作動）
次に、上述した類似画像検索装置１の作動について説明する。
類似画像検索装置１は、図４にフローチャートにより示したプログラムを、類似画像検索装置１の起動時に実行するようになっている。
【００４２】
具体的に述べると、類似画像検索装置１は、上記プログラムの処理を開始すると、ステップＳ１０１にて、被検索画像としての画像を受け付けるまで待機する。そして、類似画像検索装置１は、被検索画像を受け付けると、「Ｙｅｓ」と判定してステップＳ１０２へ進み、受け付けられた被検索画像に対して正規化処理を実行する。
【００４３】
次いで、類似画像検索装置１は、正規化処理された被検索画像から、当該被検索画像の特徴を表す特徴量を取得する（ステップＳ１０３）。その後、類似画像検索装置１は、上記受け付けられた被検索画像と、当該被検索画像を識別するための画像識別情報と、当該被検索画像に対して取得された特徴量と、を対応付けて記憶装置に記憶させる（ステップＳ１０４）。
【００４４】
その後、類似画像検索装置１は、ステップＳ１０１へ戻り、ステップＳ１０１〜ステップＳ１０４の処理を繰り返し実行する。
【００４５】
また、類似画像検索装置１は、図５にフローチャートにより示したプログラムを、予め設定された処理周期が経過する毎に、又は、ユーザにより入力された指示に応じて、実行するようになっている。
【００４６】
具体的に述べると、類似画像検索装置１は、上記プログラムの処理を開始すると、ステップＳ２０１にて、記憶装置に記憶されている複数の被検索画像に対するクラスタリング処理を実行する。
【００４７】
次いで、類似画像検索装置１は、記憶装置に記憶されている、複数の被検索画像のそれぞれに対して、当該被検索画像と、当該被検索画像が、クラスタリング処理の実行によって分類されたクラスタを識別するためのクラスタ識別情報と、を対応付けて記憶装置に記憶させる（ステップＳ２０２）。
その後、類似画像検索装置１は、このプログラムの処理を終了する。
【００４８】
また、類似画像検索装置１は、図６にフローチャートにより示したプログラムを、類似画像検索装置１の起動時に実行するようになっている。
【００４９】
具体的に述べると、類似画像検索装置１は、上記プログラムの処理を開始すると、ステップＳ３０１にて、ユーザにより入力されたクラスタ対応付情報を受け付けるまで待機する。そして、類似画像検索装置１は、クラスタ対応付情報を受け付けると、「Ｙｅｓ」と判定してステップＳ３０２へ進み、受け付けられたクラスタ対応付情報を記憶装置に記憶させる。
【００５０】
その後、類似画像検索装置１は、ステップＳ３０１へ戻り、ステップＳ３０１〜ステップＳ３０２の処理を繰り返し実行する。
【００５１】
また、類似画像検索装置１は、図７にフローチャートにより示したプログラムを、類似画像検索装置１の起動時に実行するようになっている。
【００５２】
具体的に述べると、類似画像検索装置１は、上記プログラムの処理を開始すると、ステップＳ４０１にて、クエリー画像としての画像を受け付けるまで待機する。そして、類似画像検索装置１は、クエリー画像を受け付けると、「Ｙｅｓ」と判定してステップＳ４０２へ進み、受け付けられたクエリー画像に対して正規化処理を実行する。
【００５３】
次いで、類似画像検索装置１は、正規化処理されたクエリー画像から、当該クエリー画像の特徴を表す特徴量を取得する（ステップＳ４０３）。その後、類似画像検索装置１は、記憶装置に記憶されている複数の被検索画像のそれぞれに対して、当該被検索画像とクエリー画像とが互いに類似している程度を表す類似度を算出する（ステップＳ４０４）。
【００５４】
次いで、類似画像検索装置１は、算出された類似度に基づいて、記憶装置に記憶されている複数の被検索画像の中から、クエリー画像と類似する被検索画像（基本類似画像）を抽出する（ステップＳ４０５）。
【００５５】
その後、類似画像検索装置１は、抽出された基本類似画像のそれぞれが属するクラスタを、クエリー画像と類似する画像が属するクラスタ（類似画像所属クラスタ）として特定する（ステップＳ４０６）。次いで、類似画像検索装置１は、特定された類似画像所属クラスタに属する被検索画像のすべてを、間接類似画像として抽出する（ステップＳ４０７）。
【００５６】
そして、類似画像検索装置１は、特定された類似画像所属クラスタと、記憶装置に記憶されているクラスタ対応付情報により対応付けられているクラスタ（類似クラスタ）を特定する（ステップＳ４０８）。次いで、類似画像検索装置１は、特定された類似クラスタに属する被検索画像のすべてを、クラスタ類似画像として抽出する（ステップＳ４０９）。
【００５７】
そして、類似画像検索装置１は、上記ステップＳ４０５にて抽出された被検索画像（基本類似画像）と、上記ステップＳ４０７にて抽出された被検索画像（間接類似画像）と、上記ステップＳ４０９にて抽出された被検索画像（クラスタ類似画像）と、からなるすべての画像を、出力装置を介して出力する（ステップＳ４１０）。
【００５８】
その後、類似画像検索装置１は、ステップＳ４０１へ戻り、ステップＳ４０１〜ステップＳ４１０の処理を繰り返し実行する。
【００５９】
以上、説明したように、本発明の第１実施形態に係る類似画像検索装置１は、クエリー画像と類似する画像が属するクラスタを特定し、複数の画像（被検索画像）のうちの、特定されたクラスタに属する画像（間接屡次画像）を出力する。
これによれば、クエリー画像に対して人間が類似していると感じる画像を漏れなく出力することができる。
【００６０】
更に、本発明の第１実施形態に係る類似画像検索装置１は、特定されたクラスタに属する、すべての画像を出力する。
これによれば、クエリー画像に対して人間が類似していると感じる画像を、より一層確実に漏れなく出力することができる。
【００６１】
加えて、本発明の第１実施形態に係る類似画像検索装置１は、複数の画像（被検索画像）のうちの、特定されたクラスタに属する画像（間接類似画像）と、ユーザにより入力されたクラスタ対応付情報により当該クラスタと対応付けられているクラスタに属する画像（クラスタ類似画像）と、を出力する。
【００６２】
これによれば、特定されたクラスタに属する画像に加えて、ユーザによって入力されたクラスタ対応付情報により当該クラスタと対応付けられたクラスタに属する画像も出力される。この結果、クエリー画像に対して人間が類似していると感じる画像を、より一層確実に漏れなく出力することができる。
【００６３】
なお、類似画像検索装置１の機能は、クラスタ類似画像抽出部１０８を含んでいなくてもよい。この場合、類似画像出力部１０９は、基本類似画像、及び、間接類似画像を出力するように構成される。
【００６４】
また、第１実施形態の変形例に係る類似画像検索装置１において、画像登録部１０４は、クラスタリング処理の実行後に、複数のクラスタのそれぞれに対して、当該クラスタに属する画像の特徴を表す特徴量に基づいて、当該クラスタを代表する特徴量である代表特徴量を算出する。例えば、画像登録部１０４は、クラスタに属する画像に対して取得された特徴量の平均値を、当該クラスタに対する代表特徴量として算出する。即ち、この変形例において、画像登録部１０４は、代表特徴量算出手段を構成する。
【００６５】
更に、この変形例において、類似度算出部１０６は、複数のクラスタのそれぞれに対して、当該クラスタに対して算出された代表特徴量と、クエリー図形に対して取得された特徴量と、に基づいて、当該クラスタとクエリー画像とが互いに類似している程度を表す類似度を算出する。
【００６６】
加えて、この変形例において、類似画像抽出部１０７は、類似度算出部１０６により算出された類似度が、予め設定された閾値よりも大きいクラスタを、クエリー画像と類似する画像が属するクラスタ（類似画像所属クラスタ）として特定する。即ち、類似画像抽出部１０７は、受け付けられたクエリー画像の特徴を表す特徴量と、算出された代表特徴量と、に基づいて、当該クエリー画像と類似する画像が属するクラスタを特定する。
【００６７】
これによれば、クエリー画像に対して取得された特徴量と、複数の画像のそれぞれに対して取得された特徴量と、に基づいてクエリー画像と類似する画像を抽出し、抽出された画像が属するクラスタを、クエリー画像と類似する画像が属するクラスタとして特定する場合と比較して、迅速に、クエリー画像と類似する画像が属するクラスタを特定することができる。
【００６８】
＜第２実施形態＞
次に、本発明の第２実施形態に係る類似画像検索装置について説明する。第２実施形態に係る類似画像検索装置は、上記第１実施形態に係る類似画像検索装置に対して、クエリー画像と類似する画像を検索する対象として、受け付けられた被検索画像に加えて、当該被検索画像の一部を用いる点において相違している。従って、以下、かかる相違点を中心として説明する。
【００６９】
第２実施形態に係る類似画像検索装置１の機能は、図８に示したように、第１実施形態に係る類似画像検索装置１の機能に加えて、分割画像生成部（分割画像生成手段）１１１を含む。
【００７０】
分割画像生成部１１１は、画像受付部１０１により受け付けられた、基礎画像としての画像を、複数の部分に分割することにより、当該部分からなる部分画像を生成する。
例えば、図９の（Ａ）に示した画像が、画像受付部１０１により受け付けられた場合、分割画像生成部１１１は、部分画像として、図９の（Ｂ）に示した画像と、図９の（Ｃ）に示した画像と、を生成する。
【００７１】
このように、本例では、分割画像生成部１１１は、基礎画像のうちの、文字のみからなる部分と、図形のみからなる部分と、に分割することにより、各部分からなる部分画像を生成する。なお、分割画像生成部１１１は、ユーザにより入力された指示に基づいて、基礎画像を分割するように構成されていてもよい。
【００７２】
更に、類似画像検索装置１は、画像受付部１０１により受け付けられた基礎画像と、分割画像生成部１１１により生成された部分画像と、のすべてを、クエリー画像と類似する画像を検索する対象となる複数の画像（被検索画像）として用いる。
【００７３】
加えて、類似画像出力部１０９は、基本類似画像、間接類似画像、又は、クラスタ類似画像として、部分画像が抽出された場合、部分画像に代えて、当該部分画像が生成される基となった基礎画像を出力する。
【００７４】
以上、説明したように、本発明の第２実施形態に係る類似画像検索装置１によれば、クエリー画像と、一部（部分画像）が類似する画像（基礎画像）を出力することができる。この結果、クエリー画像に対して人間が類似していると感じる画像を、より一層確実に漏れなく出力することができる。
【００７５】
＜第３実施形態＞
次に、本発明の第３実施形態に係る類似画像検索装置について図１０を参照しながら説明する。
第３実施形態に係る類似画像検索装置５００は、
互いに類似する画像が同一のクラスタに属するように、複数の画像を、クラスタリング処理を行うことにより複数のクラスタに分類する画像分類部（画像分類手段）５０１と、
クエリー画像を受け付けるクエリー画像受付部（クエリー画像受付手段）５０２と、
上記複数のクラスタのうちの、上記受け付けられたクエリー画像と類似する画像が属するクラスタを特定するクラスタ特定部（クラスタ特定手段）５０３と、
上記複数の画像のうちの、上記特定されたクラスタに属する画像を出力する画像出力部（画像出力手段）５０４と、
を備える。
【００７６】
これによれば、クエリー画像に対して人間が類似していると感じる画像を漏れなく出力することができる。
【００７７】
以上、上記実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成及び詳細に、本願発明の範囲内において当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【００７８】
なお、上記各実施形態において類似画像検索装置１の各機能は、ＣＰＵがプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現されていたが、回路等のハードウェアにより実現されていてもよい。
【００７９】
また、上記各実施形態においてプログラムは、記憶装置に記憶されていたが、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記憶されていてもよい。例えば、記録媒体は、フレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク、及び、半導体メモリ等の可搬性を有する媒体である。
【００８０】
また、上記実施形態の他の変形例として、上述した実施形態及び変形例の任意の組み合わせが採用されてもよい。
【００８１】
＜付記＞
上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のように記載され得るが、以下には限られない。
【００８２】
（付記１）
互いに類似する画像が同一のクラスタに属するように、複数の画像を、クラスタリング処理を行うことにより複数のクラスタに分類する画像分類手段と、
クエリー画像を受け付けるクエリー画像受付手段と、
前記複数のクラスタのうちの、前記受け付けられたクエリー画像と類似する画像が属するクラスタを特定するクラスタ特定手段と、
前記複数の画像のうちの、前記特定されたクラスタに属する画像を出力する画像出力手段と、
を備える類似画像検索装置。
【００８３】
これによれば、クエリー画像に対して人間が類似していると感じる画像を漏れなく出力することができる。
【００８４】
（付記２）
付記１に記載の類似画像検索装置であって、
前記画像出力手段は、前記特定されたクラスタに属する、すべての画像を出力するように構成された類似画像検索装置。
【００８５】
これによれば、クエリー画像に対して人間が類似していると感じる画像を、より一層確実に漏れなく出力することができる。
【００８６】
（付記３）
付記１又は付記２に記載の類似画像検索装置であって、
ユーザにより入力され、且つ、少なくとも２つのクラスタを互いに対応付けるクラスタ対応付情報を受け付けるクラスタ対応付情報受付手段を備え、
前記画像出力手段は、前記複数の画像のうちの、前記特定されたクラスタに属する画像と、前記受け付けられたクラスタ対応付情報により当該クラスタと対応付けられているクラスタに属する画像と、を出力するように構成された類似画像検索装置。
【００８７】
これによれば、特定されたクラスタに属する画像に加えて、ユーザによって入力されたクラスタ対応付情報により当該クラスタと対応付けられたクラスタに属する画像も出力される。この結果、クエリー画像に対して人間が類似していると感じる画像を、より一層確実に漏れなく出力することができる。
【００８８】
（付記４）
付記１乃至付記３のいずれかに記載の類似画像検索装置であって、
前記クラスタ特定手段は、前記受け付けられたクエリー画像の特徴を表す特徴量を取得するとともに、前記複数の画像のそれぞれの特徴を表す特徴量を取得し、且つ、当該クエリー画像に対して取得された特徴量と、当該複数の画像のそれぞれに対して取得された特徴量と、に基づいて、当該クエリー画像と類似する画像を前記複数の画像の中から抽出し、当該抽出された画像が属するクラスタを、当該クエリー画像と類似する画像が属するクラスタとして特定するように構成された類似画像検索装置。
【００８９】
これによれば、クエリー画像に対して人間が類似していると感じる画像を、より一層確実に漏れなく出力することができる。
【００９０】
（付記５）
付記１乃至付記３のいずれかに記載の類似画像検索装置であって、
前記複数のクラスタのそれぞれに対して、当該クラスタに属する画像の特徴を表す特徴量に基づいて、当該クラスタを代表する特徴量である代表特徴量を算出する代表特徴量算出手段を備え、
前記クラスタ特定手段は、前記受け付けられたクエリー画像の特徴を表す特徴量と、前記算出された代表特徴量と、に基づいて、当該クエリー画像と類似する画像が属するクラスタを特定するように構成された類似画像検索装置。
【００９１】
これによれば、クエリー画像に対して取得された特徴量と、複数の画像のそれぞれに対して取得された特徴量と、に基づいてクエリー画像と類似する画像を抽出し、抽出された画像が属するクラスタを、クエリー画像と類似する画像が属するクラスタとして特定する場合と比較して、迅速に、クエリー画像と類似する画像が属するクラスタを特定することができる。
【００９２】
（付記６）
付記１乃至付記５のいずれかに記載の類似画像検索装置であって、
基礎画像を、複数の部分に分割することにより、当該部分からなる部分画像を生成する部分画像生成手段を備え、
前記複数の画像は、前記基礎画像と、前記生成された部分画像と、を含む類似画像検索装置。
【００９３】
これによれば、クエリー画像と、一部（部分画像）が類似する画像（基礎画像）を出力することができる。この結果、クエリー画像に対して人間が類似していると感じる画像を、より一層確実に漏れなく出力することができる。
【００９４】
（付記７）
付記６に記載の類似画像検索装置であって、
前記画像出力手段は、前記部分画像に代えて、当該部分画像が生成される基となった前記基礎画像を出力するように構成された類似画像検索装置。
【００９５】
（付記８）
互いに類似する画像が同一のクラスタに属するように、複数の画像を、クラスタリング処理を行うことにより複数のクラスタに分類し、
クエリー画像を受け付け、
前記複数のクラスタのうちの、前記受け付けられたクエリー画像と類似する画像が属するクラスタを特定し、
前記複数の画像のうちの、前記特定されたクラスタに属する画像を出力する、類似画像検索方法。
【００９６】
（付記９）
付記８に記載の類似画像検索方法であって、
前記特定されたクラスタに属する、すべての画像を出力するように構成された類似画像検索方法。
【００９７】
（付記１０）
付記８又は付記９に記載の類似画像検索方法であって、
ユーザにより入力され、且つ、少なくとも２つのクラスタを互いに対応付けるクラスタ対応付情報を受け付け、
前記複数の画像のうちの、前記特定されたクラスタに属する画像と、前記受け付けられたクラスタ対応付情報により当該クラスタと対応付けられているクラスタに属する画像と、を出力するように構成された類似画像検索方法。
【００９８】
（付記１１）
情報処理装置に、
互いに類似する画像が同一のクラスタに属するように、複数の画像を、クラスタリング処理を行うことにより複数のクラスタに分類し、
クエリー画像を受け付け、
前記複数のクラスタのうちの、前記受け付けられたクエリー画像と類似する画像が属するクラスタを特定し、
前記複数の画像のうちの、前記特定されたクラスタに属する画像を出力する、処理を実行させるための類似画像検索プログラム。
【００９９】
（付記１２）
付記１１に記載の類似画像検索プログラムであって、
前記処理は、
前記特定されたクラスタに属する、すべての画像を出力するように構成された類似画像検索プログラム。
【０１００】
（付記１３）
付記１１又は付記１２に記載の類似画像検索プログラムであって、
前記処理は、
ユーザにより入力され、且つ、少なくとも２つのクラスタを互いに対応付けるクラスタ対応付情報を受け付け、
前記複数の画像のうちの、前記特定されたクラスタに属する画像と、前記受け付けられたクラスタ対応付情報により当該クラスタと対応付けられているクラスタに属する画像と、を出力するように構成された類似画像検索プログラム。
【産業上の利用可能性】
【０１０１】
本発明は、複数の画像の中から、クエリー画像と類似する画像を出力する類似画像検索装置等に適用可能である。
【符号の説明】
【０１０２】
１ 類似画像検索装置
１０１ 画像受付部
１０２ 正規化処理部
１０３ 特徴量取得部
１０４ 画像登録部
１０５ 画像記憶部
１０６ 類似度算出部
１０７ 類似画像抽出部
１０８ クラスタ類似画像抽出部
１０９ 類似画像出力部
１１１ 分割画像生成部
５００ 類似画像検索装置
５０１ 画像分類部
５０２ クエリー画像受付部
５０３ クラスタ特定部
５０４ 画像出力部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の画像の中から、クエリー画像と類似する画像を出力する類似画像検索装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
複数の画像の中から、クエリー画像と類似する画像を出力する類似画像検索装置が知られている。この種の類似画像検索装置の一つとして、非特許文献１に記載の類似画像検索装置は、クエリー画像の特徴を表す特徴量を取得するとともに、上記複数の画像のそれぞれの特徴を表す特徴量を取得する。
【０００３】
更に、類似画像検索装置は、クエリー画像に対して取得された特徴量と、上記複数の画像のそれぞれに対して取得された特徴量と、に基づいて、上記複数の画像の中から、クエリー画像に類似する画像を抽出し、抽出された画像を出力する。
【０００４】
具体的には、類似画像検索装置は、画像における濃淡の分布、及び、模様の周期性等の信号特徴と、概略の形状、及び、部分の形状等の構造特徴と、を表す特徴量を取得する。そして、類似画像検索装置は、取得された特徴量に重み付けをした線形和に基づいて、画像が類似しているか否かを判定する。また、特許文献１に記載の類似画像検索装置は、画像の特性に応じて、重み付けを行うための重み値を調整する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平０４−２６８９６９号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】加藤 俊一、外２名、「画像対話型商標・意匠データベースＴＲＡＤＥＭＡＲＫ」、電子情報通信学会論文誌、電子情報通信学会、１９８９年、第Ｊ−７２−Ｄ−ＩＩ巻、第４号、ｐ．５３５−５４４
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記類似画像検索装置によれば、クエリー画像に対して、人間が類似していると感じる画像を漏れなく出力できない虞があった。
【０００８】
このため、本発明の目的は、上述した課題である「クエリー画像に対して、人間が類似していると感じる画像を漏れなく出力できない場合が生じること」を解決することが可能な類似画像検索装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
かかる目的を達成するため本発明の一形態である類似画像検索装置は、
互いに類似する画像が同一のクラスタに属するように、複数の画像を、クラスタリング処理を行うことにより複数のクラスタに分類する画像分類手段と、
クエリー画像を受け付けるクエリー画像受付手段と、
上記複数のクラスタのうちの、上記受け付けられたクエリー画像と類似する画像が属するクラスタを特定するクラスタ特定手段と、
上記複数の画像のうちの、上記特定されたクラスタに属する画像を出力する画像出力手段と、
を備える。
【００１０】
また、本発明の他の形態である類似画像検索方法は、
互いに類似する画像が同一のクラスタに属するように、複数の画像を、クラスタリング処理を行うことにより複数のクラスタに分類し、
クエリー画像を受け付け、
上記複数のクラスタのうちの、上記受け付けられたクエリー画像と類似する画像が属するクラスタを特定し、
上記複数の画像のうちの、上記特定されたクラスタに属する画像を出力する方法である。
【００１１】
また、本発明の他の形態である類似画像検索プログラムは、
情報処理装置に、
互いに類似する画像が同一のクラスタに属するように、複数の画像を、クラスタリング処理を行うことにより複数のクラスタに分類し、
クエリー画像を受け付け、
上記複数のクラスタのうちの、上記受け付けられたクエリー画像と類似する画像が属するクラスタを特定し、
上記複数の画像のうちの、上記特定されたクラスタに属する画像を出力する、処理を実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１２】
本発明は、以上のように構成されることにより、クエリー画像に対して人間が類似していると感じる画像を漏れなく出力することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の第１実施形態に係る類似画像検索装置の機能を表すブロック図である。
【図２】本発明の第１実施形態に係る類似画像検索装置が実行するクラスタリング処理によって分類された画像を概念的に示した説明図である。
【図３】本発明の第１実施形態に係る類似画像検索装置が記憶するクラスタ対応付情報を示したテーブルである。
【図４】本発明の第１実施形態に係る類似画像検索装置が、被検索画像を記憶するために実行するプログラムを示したフローチャートである。
【図５】本発明の第１実施形態に係る類似画像検索装置が、クラスタリング処理を実行するために実行するプログラムを示したフローチャートである。
【図６】本発明の第１実施形態に係る類似画像検索装置が、クラスタ対応付情報を記憶するために実行するプログラムを示したフローチャートである。
【図７】本発明の第１実施形態に係る類似画像検索装置が、クエリー画像と類似する画像を出力するために実行するプログラムを示したフローチャートである。
【図８】本発明の第２実施形態に係る類似画像検索装置の機能を表すブロック図である。
【図９】本発明の第２実施形態に係る類似画像検索装置が生成する部分画像を概念的に示した説明図である。
【図１０】本発明の第３実施形態に係る類似画像検索装置の機能を表すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明に係る、類似画像検索装置、類似画像検索方法、及び、類似画像検索プログラム、の各実施形態について図１〜図１０を参照しながら説明する。
【００１５】
＜第１実施形態＞
（構成）
図１に示したように、第１実施形態に係る類似画像検索装置１は、情報処理装置（本例では、パーソナル・コンピュータ）である。なお、類似画像検索装置１は、携帯電話端末、ＰＨＳ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｈａｎｄｙｐｈｏｎｅ Ｓｙｓｔｅｍ）、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄａｔａ Ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ、Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）、スマートフォン、カーナビゲーション端末、又は、ゲーム端末等であってもよい。
【００１６】
類似画像検索装置１は、図示しない中央処理装置（ＣＰＵ；Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、記憶装置（メモリ及びハードディスク駆動装置（ＨＤＤ；Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ））、入力装置（本例では、キーボード、及び、マウス）、及び、出力装置（本例では、ディスプレイ）を備える。
【００１７】
出力装置は、ディスプレイを有する。出力装置は、ＣＰＵから出力された画像情報に基づいて、文字及び図形等からなる画像をディスプレイに表示させる。入力装置は、キーボード及びマウスを有する。類似画像検索装置１は、キーボード及びマウスを介して、ユーザの操作に基づく情報が入力されるように構成されている。
【００１８】
類似画像検索装置１は、記憶装置に記憶されているプログラムをＣＰＵが実行することにより、後述する機能を実現するように構成されている。
【００１９】
（機能）
図１は、上記のように構成された類似画像検索装置１の機能を表すブロック図である。
類似画像検索装置１の機能は、画像受付部（クエリー画像受付手段）１０１と、正規化処理部１０２と、特徴量取得部１０３と、画像登録部（画像分類手段、クラスタ対応付情報受付手段）１０４と、画像記憶部１０５と、類似度算出部１０６と、類似画像抽出部（クラスタ特定手段）１０７と、クラスタ類似画像抽出部１０８と、類似画像出力部（画像出力手段）１０９と、を含む。
【００２０】
画像受付部１０１は、後述するクエリー画像と類似する画像を検索する対象となる複数の画像（被検索画像）を受け付ける。本例では、画像受付部１０１は、紙面上に描かれた画像（を表す情報）を、ＣＣＤイメージセンサ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ Ｉｍａｇｅ Ｓｅｎｓｏｒ）等によって光電変換することにより受け付ける。
【００２１】
なお、画像受付部１０１は、通信可能に接続された外部装置から画像を受信することにより、当該画像を受け付けるように構成されていてもよい。また、画像受付部１０１は、記憶媒体、又は、記憶装置から画像を読み出すことにより、当該画像を受け付けるように構成されていてもよい。
【００２２】
同様に、画像受付部１０１は、ユーザにより入力され、且つ、類似する画像を検索する基礎となる画像であるクエリー画像を受け付ける。
【００２３】
正規化処理部１０２は、画像受付部１０１により受け付けられた画像のそれぞれに対して、高さを予め設定された基準高さとし、且つ、幅を予め設定された基準幅とするように、当該画像を変換（幾何変形）する正規化処理を実行する。これにより、画像の大きさの違いが、後述する特徴量に及ぼす影響を低減することができる。
【００２４】
特徴量取得部１０３は、正規化処理部１０２により正規化処理された画像から、当該画像の特徴を表す特徴量を取得する。例えば、特徴量は、加重方向指数ヒストグラム（例えば、特許文献２を参照）のように、ストローク方向成分の分布を表す量である。なお、特徴量は、画像の特徴を表す他の量であってもよい。
【特許文献２】特公平２−５９５０７号公報
【００２５】
画像登録部１０４は、画像受付部１０１により受け付けられた、複数の被検索画像のそれぞれに対して、当該画像と、当該画像を識別するための画像識別情報と、当該画像に対して特徴量取得部１０３により取得された特徴量と、を対応付けて画像記憶部１０５に記憶させる。
【００２６】
更に、画像登録部１０４は、予め設定された処理周期が経過する毎に、又は、ユーザにより入力された指示に応じて、画像記憶部１０５に記憶されている複数の被検索画像に対するクラスタリング処理を実行する。クラスタリング処理は、互いに類似する画像が同一のクラスタに属するように、複数の被検索画像を複数のクラスタに分類する処理である。
【００２７】
本例では、画像登録部１０４は、特徴量に基づいて、Ｋ平均法（Ｋ−ｍｅａｎｓ）を用いることにより、クラスタリング処理を実行する。なお、画像登録部１０４は、Ｋ平均法（Ｋ−ｍｅａｎｓ）以外の方法（例えば、ウォード法（Ｗａｒｄ’ｓ ｍｅｔｈｏｄ）等）を用いるように構成されていてもよい。
【００２８】
図２は、クラスタリング処理によって分類された画像を概念的に示した説明図である。図２に示した例においては、特徴量は、第１の成分ｘ１と、第２の成分ｘ２と、を含む。なお、特徴量は、３つ以上の成分を含んでいてもよい。
【００２９】
また、この例においては、四角形の印により示される画像は、クラスタ＃１に分類され、三角形の印により示される画像は、クラスタ＃２に分類され、×印により示される画像は、クラスタ＃３に分類され、星形の印により示される画像は、クラスタ＃４に分類され、円形の印により示される画像は、クラスタ＃５に分類され、菱形の印により示される画像は、クラスタ＃６に分類される。
【００３０】
画像登録部１０４は、画像記憶部１０５に記憶されている画像のそれぞれに対して、当該画像と、当該画像が分類されたクラスタを識別するためのクラスタ識別情報と、を対応付けて画像記憶部１０５に記憶させる。
【００３１】
即ち、本例では、画像記憶部１０５は、複数の被検索画像のそれぞれに対して、当該画像と、当該画像を識別するための画像識別情報と、当該画像に対して特徴量取得部１０３により取得された特徴量と、当該画像が分類されたクラスタを識別するためのクラスタ識別情報と、を対応付けて記憶する。
【００３２】
更に、画像登録部１０４は、ユーザにより入力され、且つ、少なくとも２つのクラスタを互いに対応付けるクラスタ対応付情報を受け付ける。ユーザは、互いに類似している複数のクラスタを互いに対応付けるクラスタ対応付情報を入力する。
【００３３】
画像登録部１０４は、受け付けられたクラスタ対応付情報を画像記憶部１０５に記憶させる。
画像記憶部１０５は、図３に示したように、あるクラスタを識別するためのクラスタ識別情報（ＣＩＤ＃１、ＣＩＤ＃２等）と、当該クラスタに類似するクラスタのそれぞれを識別するための類似クラスタ識別情報（ＣＩＤ＃１、ＣＩＤ＃２等）と、を対応付けて記憶する。
【００３４】
類似度算出部１０６は、画像記憶部１０５に記憶されている複数の被検索画像のそれぞれに対して、当該被検索画像と対応付けて画像記憶部１０５に記憶されている特徴量と、クエリー図形に対して特徴量取得部１０３により取得された特徴量と、に基づいて、当該被検索画像とクエリー画像とが互いに類似している程度を表す類似度を算出する。本例では、類似度算出部１０６は、類似度として、特徴量を現すベクトル間の相関係数を算出する。
【００３５】
類似画像抽出部１０７は、類似度算出部１０６により算出された類似度に基づいて、複数の被検索画像の中から、クエリー画像と類似する被検索画像（基本類似画像）を抽出する。本例では、類似画像抽出部１０７は、類似度が大きくなるほど優先して、被検索画像を抽出する。具体的には、類似画像抽出部１０７は、予め設定された抽出数だけ被検索画像を抽出する。
【００３６】
このように、類似画像抽出部１０７は、クエリー画像に対して取得された特徴量と、複数の被検索画像のそれぞれに対して取得された特徴量と、に基づいて、クエリー画像と類似する被検索画像（基本類似画像）を、上記複数の被検索画像の中から抽出している。
なお、類似画像抽出部１０７は、予め設定された基準類似度よりも類似度が大きい被検索画像を抽出するように構成されていてもよい。
【００３７】
更に、類似画像抽出部１０７は、抽出された基本類似画像のそれぞれが属するクラスタを、クエリー画像と類似する画像が属するクラスタ（類似画像所属クラスタ）として特定する。具体的には、類似画像抽出部１０７は、抽出された基本類似画像と対応付けて画像記憶部１０５に記憶されているクラスタ識別情報により識別されるクラスタを類似画像所属クラスタとして特定する。
【００３８】
加えて、類似画像抽出部１０７は、特定された類似画像所属クラスタに属する被検索画像のすべてを、間接類似画像として抽出する。
【００３９】
クラスタ類似画像抽出部１０８は、類似画像抽出部１０７により特定された類似画像所属クラスタと、画像記憶部１０５に記憶されているクラスタ対応付情報により対応付けられているクラスタ（類似クラスタ）を特定する。クラスタ類似画像抽出部１０８は、特定された類似クラスタに属する被検索画像のすべてを、クラスタ類似画像として抽出する。
【００４０】
類似画像出力部１０９は、類似画像抽出部１０７により抽出された被検索画像（基本類似画像、及び、間接類似画像）と、クラスタ類似画像抽出部１０８により抽出された被検索画像（クラスタ類似画像）と、のすべてを、出力装置を介して出力する（本例では、ディスプレイに表示させる）。なお、類似画像出力部１０９は、基本類似画像、間接類似画像、及び、クラスタ類似画像の一部のみを出力するように構成されていてもよい。
【００４１】
（作動）
次に、上述した類似画像検索装置１の作動について説明する。
類似画像検索装置１は、図４にフローチャートにより示したプログラムを、類似画像検索装置１の起動時に実行するようになっている。
【００４２】
具体的に述べると、類似画像検索装置１は、上記プログラムの処理を開始すると、ステップＳ１０１にて、被検索画像としての画像を受け付けるまで待機する。そして、類似画像検索装置１は、被検索画像を受け付けると、「Ｙｅｓ」と判定してステップＳ１０２へ進み、受け付けられた被検索画像に対して正規化処理を実行する。
【００４３】
次いで、類似画像検索装置１は、正規化処理された被検索画像から、当該被検索画像の特徴を表す特徴量を取得する（ステップＳ１０３）。その後、類似画像検索装置１は、上記受け付けられた被検索画像と、当該被検索画像を識別するための画像識別情報と、当該被検索画像に対して取得された特徴量と、を対応付けて記憶装置に記憶させる（ステップＳ１０４）。
【００４４】
その後、類似画像検索装置１は、ステップＳ１０１へ戻り、ステップＳ１０１〜ステップＳ１０４の処理を繰り返し実行する。
【００４５】
また、類似画像検索装置１は、図５にフローチャートにより示したプログラムを、予め設定された処理周期が経過する毎に、又は、ユーザにより入力された指示に応じて、実行するようになっている。
【００４６】
具体的に述べると、類似画像検索装置１は、上記プログラムの処理を開始すると、ステップＳ２０１にて、記憶装置に記憶されている複数の被検索画像に対するクラスタリング処理を実行する。
【００４７】
次いで、類似画像検索装置１は、記憶装置に記憶されている、複数の被検索画像のそれぞれに対して、当該被検索画像と、当該被検索画像が、クラスタリング処理の実行によって分類されたクラスタを識別するためのクラスタ識別情報と、を対応付けて記憶装置に記憶させる（ステップＳ２０２）。
その後、類似画像検索装置１は、このプログラムの処理を終了する。
【００４８】
また、類似画像検索装置１は、図６にフローチャートにより示したプログラムを、類似画像検索装置１の起動時に実行するようになっている。
【００４９】
具体的に述べると、類似画像検索装置１は、上記プログラムの処理を開始すると、ステップＳ３０１にて、ユーザにより入力されたクラスタ対応付情報を受け付けるまで待機する。そして、類似画像検索装置１は、クラスタ対応付情報を受け付けると、「Ｙｅｓ」と判定してステップＳ３０２へ進み、受け付けられたクラスタ対応付情報を記憶装置に記憶させる。
【００５０】
その後、類似画像検索装置１は、ステップＳ３０１へ戻り、ステップＳ３０１〜ステップＳ３０２の処理を繰り返し実行する。
【００５１】
また、類似画像検索装置１は、図７にフローチャートにより示したプログラムを、類似画像検索装置１の起動時に実行するようになっている。
【００５２】
具体的に述べると、類似画像検索装置１は、上記プログラムの処理を開始すると、ステップＳ４０１にて、クエリー画像としての画像を受け付けるまで待機する。そして、類似画像検索装置１は、クエリー画像を受け付けると、「Ｙｅｓ」と判定してステップＳ４０２へ進み、受け付けられたクエリー画像に対して正規化処理を実行する。
【００５３】
次いで、類似画像検索装置１は、正規化処理されたクエリー画像から、当該クエリー画像の特徴を表す特徴量を取得する（ステップＳ４０３）。その後、類似画像検索装置１は、記憶装置に記憶されている複数の被検索画像のそれぞれに対して、当該被検索画像とクエリー画像とが互いに類似している程度を表す類似度を算出する（ステップＳ４０４）。
【００５４】
次いで、類似画像検索装置１は、算出された類似度に基づいて、記憶装置に記憶されている複数の被検索画像の中から、クエリー画像と類似する被検索画像（基本類似画像）を抽出する（ステップＳ４０５）。
【００５５】
その後、類似画像検索装置１は、抽出された基本類似画像のそれぞれが属するクラスタを、クエリー画像と類似する画像が属するクラスタ（類似画像所属クラスタ）として特定する（ステップＳ４０６）。次いで、類似画像検索装置１は、特定された類似画像所属クラスタに属する被検索画像のすべてを、間接類似画像として抽出する（ステップＳ４０７）。
【００５６】
そして、類似画像検索装置１は、特定された類似画像所属クラスタと、記憶装置に記憶されているクラスタ対応付情報により対応付けられているクラスタ（類似クラスタ）を特定する（ステップＳ４０８）。次いで、類似画像検索装置１は、特定された類似クラスタに属する被検索画像のすべてを、クラスタ類似画像として抽出する（ステップＳ４０９）。
【００５７】
そして、類似画像検索装置１は、上記ステップＳ４０５にて抽出された被検索画像（基本類似画像）と、上記ステップＳ４０７にて抽出された被検索画像（間接類似画像）と、上記ステップＳ４０９にて抽出された被検索画像（クラスタ類似画像）と、からなるすべての画像を、出力装置を介して出力する（ステップＳ４１０）。
【００５８】
その後、類似画像検索装置１は、ステップＳ４０１へ戻り、ステップＳ４０１〜ステップＳ４１０の処理を繰り返し実行する。
【００５９】
以上、説明したように、本発明の第１実施形態に係る類似画像検索装置１は、クエリー画像と類似する画像が属するクラスタを特定し、複数の画像（被検索画像）のうちの、特定されたクラスタに属する画像（間接屡次画像）を出力する。
これによれば、クエリー画像に対して人間が類似していると感じる画像を漏れなく出力することができる。
【００６０】
更に、本発明の第１実施形態に係る類似画像検索装置１は、特定されたクラスタに属する、すべての画像を出力する。
これによれば、クエリー画像に対して人間が類似していると感じる画像を、より一層確実に漏れなく出力することができる。
【００６１】
加えて、本発明の第１実施形態に係る類似画像検索装置１は、複数の画像（被検索画像）のうちの、特定されたクラスタに属する画像（間接類似画像）と、ユーザにより入力されたクラスタ対応付情報により当該クラスタと対応付けられているクラスタに属する画像（クラスタ類似画像）と、を出力する。
【００６２】
これによれば、特定されたクラスタに属する画像に加えて、ユーザによって入力されたクラスタ対応付情報により当該クラスタと対応付けられたクラスタに属する画像も出力される。この結果、クエリー画像に対して人間が類似していると感じる画像を、より一層確実に漏れなく出力することができる。
【００６３】
なお、類似画像検索装置１の機能は、クラスタ類似画像抽出部１０８を含んでいなくてもよい。この場合、類似画像出力部１０９は、基本類似画像、及び、間接類似画像を出力するように構成される。
【００６４】
また、第１実施形態の変形例に係る類似画像検索装置１において、画像登録部１０４は、クラスタリング処理の実行後に、複数のクラスタのそれぞれに対して、当該クラスタに属する画像の特徴を表す特徴量に基づいて、当該クラスタを代表する特徴量である代表特徴量を算出する。例えば、画像登録部１０４は、クラスタに属する画像に対して取得された特徴量の平均値を、当該クラスタに対する代表特徴量として算出する。即ち、この変形例において、画像登録部１０４は、代表特徴量算出手段を構成する。
【００６５】
更に、この変形例において、類似度算出部１０６は、複数のクラスタのそれぞれに対して、当該クラスタに対して算出された代表特徴量と、クエリー図形に対して取得された特徴量と、に基づいて、当該クラスタとクエリー画像とが互いに類似している程度を表す類似度を算出する。
【００６６】
加えて、この変形例において、類似画像抽出部１０７は、類似度算出部１０６により算出された類似度が、予め設定された閾値よりも大きいクラスタを、クエリー画像と類似する画像が属するクラスタ（類似画像所属クラスタ）として特定する。即ち、類似画像抽出部１０７は、受け付けられたクエリー画像の特徴を表す特徴量と、算出された代表特徴量と、に基づいて、当該クエリー画像と類似する画像が属するクラスタを特定する。
【００６７】
これによれば、クエリー画像に対して取得された特徴量と、複数の画像のそれぞれに対して取得された特徴量と、に基づいてクエリー画像と類似する画像を抽出し、抽出された画像が属するクラスタを、クエリー画像と類似する画像が属するクラスタとして特定する場合と比較して、迅速に、クエリー画像と類似する画像が属するクラスタを特定することができる。
【００６８】
＜第２実施形態＞
次に、本発明の第２実施形態に係る類似画像検索装置について説明する。第２実施形態に係る類似画像検索装置は、上記第１実施形態に係る類似画像検索装置に対して、クエリー画像と類似する画像を検索する対象として、受け付けられた被検索画像に加えて、当該被検索画像の一部を用いる点において相違している。従って、以下、かかる相違点を中心として説明する。
【００６９】
第２実施形態に係る類似画像検索装置１の機能は、図８に示したように、第１実施形態に係る類似画像検索装置１の機能に加えて、分割画像生成部（分割画像生成手段）１１１を含む。
【００７０】
分割画像生成部１１１は、画像受付部１０１により受け付けられた、基礎画像としての画像を、複数の部分に分割することにより、当該部分からなる部分画像を生成する。
例えば、図９の（Ａ）に示した画像が、画像受付部１０１により受け付けられた場合、分割画像生成部１１１は、部分画像として、図９の（Ｂ）に示した画像と、図９の（Ｃ）に示した画像と、を生成する。
【００７１】
このように、本例では、分割画像生成部１１１は、基礎画像のうちの、文字のみからなる部分と、図形のみからなる部分と、に分割することにより、各部分からなる部分画像を生成する。なお、分割画像生成部１１１は、ユーザにより入力された指示に基づいて、基礎画像を分割するように構成されていてもよい。
【００７２】
更に、類似画像検索装置１は、画像受付部１０１により受け付けられた基礎画像と、分割画像生成部１１１により生成された部分画像と、のすべてを、クエリー画像と類似する画像を検索する対象となる複数の画像（被検索画像）として用いる。
【００７３】
加えて、類似画像出力部１０９は、基本類似画像、間接類似画像、又は、クラスタ類似画像として、部分画像が抽出された場合、部分画像に代えて、当該部分画像が生成される基となった基礎画像を出力する。
【００７４】
以上、説明したように、本発明の第２実施形態に係る類似画像検索装置１によれば、クエリー画像と、一部（部分画像）が類似する画像（基礎画像）を出力することができる。この結果、クエリー画像に対して人間が類似していると感じる画像を、より一層確実に漏れなく出力することができる。
【００７５】
＜第３実施形態＞
次に、本発明の第３実施形態に係る類似画像検索装置について図１０を参照しながら説明する。
第３実施形態に係る類似画像検索装置５００は、
互いに類似する画像が同一のクラスタに属するように、複数の画像を、クラスタリング処理を行うことにより複数のクラスタに分類する画像分類部（画像分類手段）５０１と、
クエリー画像を受け付けるクエリー画像受付部（クエリー画像受付手段）５０２と、
上記複数のクラスタのうちの、上記受け付けられたクエリー画像と類似する画像が属するクラスタを特定するクラスタ特定部（クラスタ特定手段）５０３と、
上記複数の画像のうちの、上記特定されたクラスタに属する画像を出力する画像出力部（画像出力手段）５０４と、
を備える。
【００７６】
これによれば、クエリー画像に対して人間が類似していると感じる画像を漏れなく出力することができる。
【００７７】
以上、上記実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成及び詳細に、本願発明の範囲内において当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【００７８】
なお、上記各実施形態において類似画像検索装置１の各機能は、ＣＰＵがプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現されていたが、回路等のハードウェアにより実現されていてもよい。
【００７９】
また、上記各実施形態においてプログラムは、記憶装置に記憶されていたが、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記憶されていてもよい。例えば、記録媒体は、フレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク、及び、半導体メモリ等の可搬性を有する媒体である。
【００８０】
また、上記実施形態の他の変形例として、上述した実施形態及び変形例の任意の組み合わせが採用されてもよい。
【００８１】
＜付記＞
上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のように記載され得るが、以下には限られない。
【００８２】
（付記１）
互いに類似する画像が同一のクラスタに属するように、複数の画像を、クラスタリング処理を行うことにより複数のクラスタに分類する画像分類手段と、
クエリー画像を受け付けるクエリー画像受付手段と、
前記複数のクラスタのうちの、前記受け付けられたクエリー画像と類似する画像が属するクラスタを特定するクラスタ特定手段と、
前記複数の画像のうちの、前記特定されたクラスタに属する画像を出力する画像出力手段と、
を備える類似画像検索装置。
【００８３】
これによれば、クエリー画像に対して人間が類似していると感じる画像を漏れなく出力することができる。
【００８４】
（付記２）
付記１に記載の類似画像検索装置であって、
前記画像出力手段は、前記特定されたクラスタに属する、すべての画像を出力するように構成された類似画像検索装置。
【００８５】
これによれば、クエリー画像に対して人間が類似していると感じる画像を、より一層確実に漏れなく出力することができる。
【００８６】
（付記３）
付記１又は付記２に記載の類似画像検索装置であって、
ユーザにより入力され、且つ、少なくとも２つのクラスタを互いに対応付けるクラスタ対応付情報を受け付けるクラスタ対応付情報受付手段を備え、
前記画像出力手段は、前記複数の画像のうちの、前記特定されたクラスタに属する画像と、前記受け付けられたクラスタ対応付情報により当該クラスタと対応付けられているクラスタに属する画像と、を出力するように構成された類似画像検索装置。
【００８７】
これによれば、特定されたクラスタに属する画像に加えて、ユーザによって入力されたクラスタ対応付情報により当該クラスタと対応付けられたクラスタに属する画像も出力される。この結果、クエリー画像に対して人間が類似していると感じる画像を、より一層確実に漏れなく出力することができる。
【００８８】
（付記４）
付記１乃至付記３のいずれかに記載の類似画像検索装置であって、
前記クラスタ特定手段は、前記受け付けられたクエリー画像の特徴を表す特徴量を取得するとともに、前記複数の画像のそれぞれの特徴を表す特徴量を取得し、且つ、当該クエリー画像に対して取得された特徴量と、当該複数の画像のそれぞれに対して取得された特徴量と、に基づいて、当該クエリー画像と類似する画像を前記複数の画像の中から抽出し、当該抽出された画像が属するクラスタを、当該クエリー画像と類似する画像が属するクラスタとして特定するように構成された類似画像検索装置。
【００８９】
これによれば、クエリー画像に対して人間が類似していると感じる画像を、より一層確実に漏れなく出力することができる。
【００９０】
（付記５）
付記１乃至付記３のいずれかに記載の類似画像検索装置であって、
前記複数のクラスタのそれぞれに対して、当該クラスタに属する画像の特徴を表す特徴量に基づいて、当該クラスタを代表する特徴量である代表特徴量を算出する代表特徴量算出手段を備え、
前記クラスタ特定手段は、前記受け付けられたクエリー画像の特徴を表す特徴量と、前記算出された代表特徴量と、に基づいて、当該クエリー画像と類似する画像が属するクラスタを特定するように構成された類似画像検索装置。
【００９１】
これによれば、クエリー画像に対して取得された特徴量と、複数の画像のそれぞれに対して取得された特徴量と、に基づいてクエリー画像と類似する画像を抽出し、抽出された画像が属するクラスタを、クエリー画像と類似する画像が属するクラスタとして特定する場合と比較して、迅速に、クエリー画像と類似する画像が属するクラスタを特定することができる。
【００９２】
（付記６）
付記１乃至付記５のいずれかに記載の類似画像検索装置であって、
基礎画像を、複数の部分に分割することにより、当該部分からなる部分画像を生成する部分画像生成手段を備え、
前記複数の画像は、前記基礎画像と、前記生成された部分画像と、を含む類似画像検索装置。
【００９３】
これによれば、クエリー画像と、一部（部分画像）が類似する画像（基礎画像）を出力することができる。この結果、クエリー画像に対して人間が類似していると感じる画像を、より一層確実に漏れなく出力することができる。
【００９４】
（付記７）
付記６に記載の類似画像検索装置であって、
前記画像出力手段は、前記部分画像に代えて、当該部分画像が生成される基となった前記基礎画像を出力するように構成された類似画像検索装置。
【００９５】
（付記８）
互いに類似する画像が同一のクラスタに属するように、複数の画像を、クラスタリング処理を行うことにより複数のクラスタに分類し、
クエリー画像を受け付け、
前記複数のクラスタのうちの、前記受け付けられたクエリー画像と類似する画像が属するクラスタを特定し、
前記複数の画像のうちの、前記特定されたクラスタに属する画像を出力する、類似画像検索方法。
【００９６】
（付記９）
付記８に記載の類似画像検索方法であって、
前記特定されたクラスタに属する、すべての画像を出力するように構成された類似画像検索方法。
【００９７】
（付記１０）
付記８又は付記９に記載の類似画像検索方法であって、
ユーザにより入力され、且つ、少なくとも２つのクラスタを互いに対応付けるクラスタ対応付情報を受け付け、
前記複数の画像のうちの、前記特定されたクラスタに属する画像と、前記受け付けられたクラスタ対応付情報により当該クラスタと対応付けられているクラスタに属する画像と、を出力するように構成された類似画像検索方法。
【００９８】
（付記１１）
情報処理装置に、
互いに類似する画像が同一のクラスタに属するように、複数の画像を、クラスタリング処理を行うことにより複数のクラスタに分類し、
クエリー画像を受け付け、
前記複数のクラスタのうちの、前記受け付けられたクエリー画像と類似する画像が属するクラスタを特定し、
前記複数の画像のうちの、前記特定されたクラスタに属する画像を出力する、処理を実行させるための類似画像検索プログラム。
【００９９】
（付記１２）
付記１１に記載の類似画像検索プログラムであって、
前記処理は、
前記特定されたクラスタに属する、すべての画像を出力するように構成された類似画像検索プログラム。
【０１００】
（付記１３）
付記１１又は付記１２に記載の類似画像検索プログラムであって、
前記処理は、
ユーザにより入力され、且つ、少なくとも２つのクラスタを互いに対応付けるクラスタ対応付情報を受け付け、
前記複数の画像のうちの、前記特定されたクラスタに属する画像と、前記受け付けられたクラスタ対応付情報により当該クラスタと対応付けられているクラスタに属する画像と、を出力するように構成された類似画像検索プログラム。
【産業上の利用可能性】
【０１０１】
本発明は、複数の画像の中から、クエリー画像と類似する画像を出力する類似画像検索装置等に適用可能である。
【符号の説明】
【０１０２】
１ 類似画像検索装置
１０１ 画像受付部
１０２ 正規化処理部
１０３ 特徴量取得部
１０４ 画像登録部
１０５ 画像記憶部
１０６ 類似度算出部
１０７ 類似画像抽出部
１０８ クラスタ類似画像抽出部
１０９ 類似画像出力部
１１１ 分割画像生成部
５００ 類似画像検索装置
５０１ 画像分類部
５０２ クエリー画像受付部
５０３ クラスタ特定部
５０４ 画像出力部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
互いに類似する画像が同一のクラスタに属するように、複数の画像を、クラスタリング処理を行うことにより複数のクラスタに分類する画像分類手段と、
クエリー画像を受け付けるクエリー画像受付手段と、
前記複数のクラスタのうちの、前記受け付けられたクエリー画像と類似する画像が属するクラスタを特定するクラスタ特定手段と、
前記複数の画像のうちの、前記特定されたクラスタに属する画像を出力する画像出力手段と、
を備える類似画像検索装置。
【請求項２】
請求項１に記載の類似画像検索装置であって、
前記画像出力手段は、前記特定されたクラスタに属する、すべての画像を出力するように構成された類似画像検索装置。
【請求項３】
請求項１又は請求項２に記載の類似画像検索装置であって、
ユーザにより入力され、且つ、少なくとも２つのクラスタを互いに対応付けるクラスタ対応付情報を受け付けるクラスタ対応付情報受付手段を備え、
前記画像出力手段は、前記複数の画像のうちの、前記特定されたクラスタに属する画像と、前記受け付けられたクラスタ対応付情報により当該クラスタと対応付けられているクラスタに属する画像と、を出力するように構成された類似画像検索装置。
【請求項４】
請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の類似画像検索装置であって、
前記クラスタ特定手段は、前記受け付けられたクエリー画像の特徴を表す特徴量を取得するとともに、前記複数の画像のそれぞれの特徴を表す特徴量を取得し、且つ、当該クエリー画像に対して取得された特徴量と、当該複数の画像のそれぞれに対して取得された特徴量と、に基づいて、当該クエリー画像と類似する画像を前記複数の画像の中から抽出し、当該抽出された画像が属するクラスタを、当該クエリー画像と類似する画像が属するクラスタとして特定するように構成された類似画像検索装置。
【請求項５】
請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の類似画像検索装置であって、
前記複数のクラスタのそれぞれに対して、当該クラスタに属する画像の特徴を表す特徴量に基づいて、当該クラスタを代表する特徴量である代表特徴量を算出する代表特徴量算出手段を備え、
前記クラスタ特定手段は、前記受け付けられたクエリー画像の特徴を表す特徴量と、前記算出された代表特徴量と、に基づいて、当該クエリー画像と類似する画像が属するクラスタを特定するように構成された類似画像検索装置。
【請求項６】
請求項１乃至請求項５のいずれかに記載の類似画像検索装置であって、
基礎画像を、複数の部分に分割することにより、当該部分からなる部分画像を生成する部分画像生成手段を備え、
前記複数の画像は、前記基礎画像と、前記生成された部分画像と、を含む類似画像検索装置。
【請求項７】
請求項６に記載の類似画像検索装置であって、
前記画像出力手段は、前記部分画像に代えて、当該部分画像が生成される基となった前記基礎画像を出力するように構成された類似画像検索装置。
【請求項８】
互いに類似する画像が同一のクラスタに属するように、複数の画像を、クラスタリング処理を行うことにより複数のクラスタに分類し、
クエリー画像を受け付け、
前記複数のクラスタのうちの、前記受け付けられたクエリー画像と類似する画像が属するクラスタを特定し、
前記複数の画像のうちの、前記特定されたクラスタに属する画像を出力する、類似画像検索方法。
【請求項９】
請求項８に記載の類似画像検索方法であって、
前記特定されたクラスタに属する、すべての画像を出力するように構成された類似画像検索方法。
【請求項１０】
情報処理装置に、
互いに類似する画像が同一のクラスタに属するように、複数の画像を、クラスタリング処理を行うことにより複数のクラスタに分類し、
クエリー画像を受け付け、
前記複数のクラスタのうちの、前記受け付けられたクエリー画像と類似する画像が属するクラスタを特定し、
前記複数の画像のうちの、前記特定されたクラスタに属する画像を出力する、処理を実行させるための類似画像検索プログラム。
【請求項１】
互いに類似する画像が同一のクラスタに属するように、複数の画像を、クラスタリング処理を行うことにより複数のクラスタに分類する画像分類手段と、
クエリー画像を受け付けるクエリー画像受付手段と、
前記複数のクラスタのうちの、前記受け付けられたクエリー画像と類似する画像が属するクラスタを特定するクラスタ特定手段と、
前記複数の画像のうちの、前記特定されたクラスタに属する画像を出力する画像出力手段と、
を備える類似画像検索装置。
【請求項２】
請求項１に記載の類似画像検索装置であって、
前記画像出力手段は、前記特定されたクラスタに属する、すべての画像を出力するように構成された類似画像検索装置。
【請求項３】
請求項１又は請求項２に記載の類似画像検索装置であって、
ユーザにより入力され、且つ、少なくとも２つのクラスタを互いに対応付けるクラスタ対応付情報を受け付けるクラスタ対応付情報受付手段を備え、
前記画像出力手段は、前記複数の画像のうちの、前記特定されたクラスタに属する画像と、前記受け付けられたクラスタ対応付情報により当該クラスタと対応付けられているクラスタに属する画像と、を出力するように構成された類似画像検索装置。
【請求項４】
請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の類似画像検索装置であって、
前記クラスタ特定手段は、前記受け付けられたクエリー画像の特徴を表す特徴量を取得するとともに、前記複数の画像のそれぞれの特徴を表す特徴量を取得し、且つ、当該クエリー画像に対して取得された特徴量と、当該複数の画像のそれぞれに対して取得された特徴量と、に基づいて、当該クエリー画像と類似する画像を前記複数の画像の中から抽出し、当該抽出された画像が属するクラスタを、当該クエリー画像と類似する画像が属するクラスタとして特定するように構成された類似画像検索装置。
【請求項５】
請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の類似画像検索装置であって、
前記複数のクラスタのそれぞれに対して、当該クラスタに属する画像の特徴を表す特徴量に基づいて、当該クラスタを代表する特徴量である代表特徴量を算出する代表特徴量算出手段を備え、
前記クラスタ特定手段は、前記受け付けられたクエリー画像の特徴を表す特徴量と、前記算出された代表特徴量と、に基づいて、当該クエリー画像と類似する画像が属するクラスタを特定するように構成された類似画像検索装置。
【請求項６】
請求項１乃至請求項５のいずれかに記載の類似画像検索装置であって、
基礎画像を、複数の部分に分割することにより、当該部分からなる部分画像を生成する部分画像生成手段を備え、
前記複数の画像は、前記基礎画像と、前記生成された部分画像と、を含む類似画像検索装置。
【請求項７】
請求項６に記載の類似画像検索装置であって、
前記画像出力手段は、前記部分画像に代えて、当該部分画像が生成される基となった前記基礎画像を出力するように構成された類似画像検索装置。
【請求項８】
互いに類似する画像が同一のクラスタに属するように、複数の画像を、クラスタリング処理を行うことにより複数のクラスタに分類し、
クエリー画像を受け付け、
前記複数のクラスタのうちの、前記受け付けられたクエリー画像と類似する画像が属するクラスタを特定し、
前記複数の画像のうちの、前記特定されたクラスタに属する画像を出力する、類似画像検索方法。
【請求項９】
請求項８に記載の類似画像検索方法であって、
前記特定されたクラスタに属する、すべての画像を出力するように構成された類似画像検索方法。
【請求項１０】
情報処理装置に、
互いに類似する画像が同一のクラスタに属するように、複数の画像を、クラスタリング処理を行うことにより複数のクラスタに分類し、
クエリー画像を受け付け、
前記複数のクラスタのうちの、前記受け付けられたクエリー画像と類似する画像が属するクラスタを特定し、
前記複数の画像のうちの、前記特定されたクラスタに属する画像を出力する、処理を実行させるための類似画像検索プログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【公開番号】特開２０１２−２０３７５２（Ｐ２０１２−２０３７５２Ａ）
【公開日】平成２４年１０月２２日（２０１２．１０．２２）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−６９０６１（Ｐ２０１１−６９０６１）
【出願日】平成２３年３月２８日（２０１１．３．２８）
【出願人】（０００００４２３７）日本電気株式会社 (19,353)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年１０月２２日（２０１２．１０．２２）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年３月２８日（２０１１．３．２８）
【出願人】（０００００４２３７）日本電気株式会社 (19,353)
【Ｆターム（参考）】
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