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公開番号2025142468
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-10-01
出願番号2024041831
出願日2024-03-18
発明の名称画像選択装置、画像選択方法及び記憶媒体
出願人日本電気株式会社
代理人個人,個人,個人
主分類G06T 7/00 20170101AFI20250924BHJP(計算;計数)
要約【課題】画像の選択を高精度に実行することが可能な画像選択装置、画像選択方法及び記憶媒体を提供する。
【解決手段】画像選択装置1Xは、テキスト情報取得手段30Xと、スコア算出手段34Xと、画像選択手段35Xと、を備える。テキスト情報取得手段30Xは、画像群から取得する画像を指定するテキスト情報を取得する。スコア算出手段34Xは、画像群の各画像と、テキスト情報との適合の度合いを表すスコアを算出する。画像選択手段35Xは、スコアの分布に基づくサンプリングにより画像群から画像を選択する。
【選択図】図11
特許請求の範囲【請求項１】
画像群から取得する画像を指定するテキスト情報を取得するテキスト情報取得手段と、
前記画像群の各画像と、前記テキスト情報との適合の度合いを表すスコアを算出するスコア算出手段と、
前記スコアの分布に基づくサンプリングにより前記画像群から画像を選択する画像選択手段と、
を有する画像選択装置。
続きを表示（約 1,200 文字）【請求項２】
前記画像群は、映像を構成する画像列であり、
前記画像選択手段は、前記サンプリングにより選択した画像同士の時間間隔が所定間隔未満である場合、前記所定間隔未満の時間間隔となる前記画像同士の少なくともいずれかについて前記サンプリングを再度実行する、請求項１に記載の画像選択装置。
【請求項３】
前記スコア算出手段は、前記画像群のクラスタリングを行い、前記クラスタリングにより生成されたクラスタごとに前記サンプリングを実行する、請求項１に記載の画像選択装置。
【請求項４】
前記画像群は、映像を構成する画像列であり、
前記スコア算出手段は、前記画像列の各画像に対する前記スコアを、当該各画像と、当該各画像に隣接する所定枚数の画像とに基づき算出する、請求項１に記載の画像選択装置。
【請求項５】
前記テキスト情報取得手段は、複数のカテゴリを示す複数の前記テキスト情報を取得し、
前記スコア算出手段は、前記画像群の各画像に対して算出された前記スコアを、前記複数のカテゴリ間において正規化する、請求項１に記載の画像選択装置。
【請求項６】
前記画像群の各画像から物体の領域を検出する検出手段をさらに有し、
前記スコア算出手段は、前記物体の領域と、前記テキスト情報とに基づき、前記スコアを算出する、請求項１に記載の画像選択装置。
【請求項７】
前記テキスト情報の特徴量である言語特徴量を抽出する言語特徴量抽出手段と、
前記画像群の各画像の特徴量である画像特徴量を抽出する画像特徴量抽出手段と、
をさらに有し、
前記スコア算出手段は、前記画像群の各画像の前記スコアを、前記画像群の各画像の画像特徴量と、前記言語特徴量とに基づき算出する、
請求項１に記載の画像選択装置。
【請求項８】
前記画像選択手段により選択された画像に基づき、前記スコアの算出に用いられる機械学習モデルの機械学習を実行する学習手段をさらに有し、
前記画像選択手段は、前記機械学習が行われた前記機械学習モデルに基づき算出された前記スコアの分布に基づくサンプリングにより、前記画像群から画像を選択する、請求項１に記載の画像選択装置。
【請求項９】
コンピュータが、
画像群から取得する画像を指定するテキスト情報を取得し、
前記画像群の各画像と、前記テキスト情報との適合の度合いを表すスコアを算出し、
前記スコアの分布に基づくサンプリングにより前記画像群から画像を選択する、
画像選択方法。
【請求項１０】
画像群から取得する画像を指定するテキスト情報を取得し、
前記画像群の各画像と、前記テキスト情報との適合の度合いを表すスコアを算出し、
前記スコアの分布に基づくサンプリングにより前記画像群から画像を選択する処理をコンピュータに実行させるプログラムを格納した記憶媒体。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、画像の選択を行う画像選択装置、画像選択方法及び記憶媒体の技術分野に関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
ユーザが入力したテキスト情報に基づいて画像を選択するシステムが知られている。例えば、特許文献１には、画像データごとに画像データの意味を表す特徴量データを関連付けた画像データベースを参照し、ユーザが入力したテキスト情報に適合する画像データを抽出し、抽出した画像データをユーザに提示するシステムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２００９－６４０７９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
指定されたテキスト情報と候補となる各画像との適合の度合いに基づき画像を選択する場合、適合の度合いが類似する画像同士は見た目も類似しているという傾向があり、映像から画像を選択する場合には、時系列において連続する画像が選択されてしまう。このように選択された画像は、互いに高い類似性を有する画像となり、深層学習モデルの学習データとして用いる場合や画像検索の結果として用いる場合などに好ましくない場合がある。
【０００５】
本開示は、上述した課題を鑑み、画像の選択を好適に実行することが可能な画像選択装置、画像選択方法及び記憶媒体を提供することを目的の一つとする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
画像選択装置の一の態様は、
画像群から取得する画像を指定するテキスト情報を取得するテキスト情報取得手段と、
前記画像群の各画像と、前記テキスト情報との適合の度合いを表すスコアを算出するスコア算出手段と、
前記スコアの分布に基づくサンプリングにより前記画像群から画像を選択する画像選択手段と、
を有する画像選択装置である。
【０００７】
画像選択方法の一の態様は、
コンピュータが、
画像群から取得する画像を指定するテキスト情報を取得し、
前記画像群の各画像と、前記テキスト情報との適合の度合いを表すスコアを算出し、
前記スコアの分布に基づくサンプリングにより前記画像群から画像を選択する、
画像選択方法である。
【０００８】
記憶媒体の一の態様は、
画像群から取得する画像を指定するテキスト情報を取得し、
前記画像群の各画像と、前記テキスト情報との適合の度合いを表すスコアを算出し、
前記スコアの分布に基づくサンプリングにより前記画像群から画像を選択する処理をコンピュータに実行させるプログラムを格納した記憶媒体である。
【発明の効果】
【０００９】
本開示の１つの効果の例として、画像の選択を好適に実行することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
画像選択システムの概略構成を示す。
画像選択装置のハードウェア構成を示す。
画像選択装置の機能ブロックの一例である。
画像選択装置が実行する処理の手順を示すフローチャートの一例である。
（Ａ）、（Ｂ）ある映像の適合スコアの時系列での変化を示すグラフである。
画像選択装置の機能ブロックの一例である。
画像選択装置が実行する処理の手順を示すフローチャートの一例である。
画像選択装置の機能ブロックの一例である。
図８に示す画像選択装置の機能ブロックに、機械学習に用いる適合画像を評価及び選定する評価部を追加した機能ブロックを示す。
画像選択装置の機能ブロックの一例である。
画像選択装置のブロック図である。
画像選択装置の処理手順を示すフローチャートの一例である。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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