画像検索


これまでの検索エンジンは、文中の用語を検索するエンジンが多く登場してきた、しかし、マルチメディア化が進み、画像や動画、音などが多く利用されるようになってきたことから登場した目的の画像を探し出すためのエンジンの総称。画像検索には、サーバー内のファイル名から探し出す、これまでの文書検索に似たテキスト・コード検索方式から、画像の色や形の特徴によって検索できるエンジンなどが開発されているが、テキスト・コード検索方式以外ではまだ技術的には発展途上で、人間の眼による選択が必要とされることが多い。富士通研究所は2002年8月23日に、デジタル映像をカットに分解して仮想3次元空間内に表示し、自由に分類・配置することで、欲しい場面を素早く探し出すことのできるシーン検索技術を開発したと発表した。富士通研究所では、テレビ番組を録画した1時間の映像から目的のシーンを探し出すという実験を行った結果、30秒〜5分で探し出すことができたということである。詳細情報はURL(http://pr.fujitsu.com/jp/news/2002/08/23.html)で知ることができる。リコーは2004年3月3日に、「類似画像検索システム」である「VISMeister(ヴィズマイスター)」の販売を開始すると発表した。詳細情報はURL(http://www.ricoh.co.jp/release/by_field/software/2004/0302.html)または、URL(http://www.ricoh.co.jp/vismeister/)で知ることができる。iPixは2004年5月27日に、インターネットなどのネットワーク上に存在する画像、映画、ビデオ、グラフィックス、音クリップなどを含むメディア・オブジェクトの獲得、処理および分配など広範囲の問題を解決し、ビデオとオーディオ・ファイルのような内容を集める過程を合理化する技術特許(米国特許#6,732,162)を2004年5月4日に取得したと報告した。詳細情報はURL(http://www.ipix.com/cgi-bin/news/news_view.pl?title=IPIX%20Expands%20Patent%20Portfolio%20with%20the%20Issuance%20of%20Core%20Patent%20on%20Its%20AdMission%20Platform)または、URL(http://patft.uspto.gov/netacgi/nph-Parser?Sect1=PTO2&Sect2=HITOFF&p=1&u=/netahtml/search-bool.html&r=1&f=G&l=50&co1=AND&d=ptxt&s1=6,732,162&OS=6,732,162&RS=6,732,162)で知ることができる。Google社は2006年8月15日に、Picasa photo softwareに組み込む写真から情報を自動的に抜粋する写真検索ソフトを開発しているNeven Vision社を買収したと発表した。Google社は2006年のはじめに若い始動したばかりで、同様の技術を開発していたRiya社を買収したのに続き、Neven Vision社は10年前に生物測定学会社として設立され、ここ数年間で焦点をモバイルの視覚検索に変更し、その技術では人々、場所、および物を写真から特定することが可能になると報告している。詳細情報はURL(http://googleblog.blogspot.com/2006/08/better-way-to-organize-photos.html)または、URL(http://www.nevenvision.com/)で知ることができる。ビバコンピュータは2007年4月16日に、大阪府立大学大学院理学系研究科の馬野元秀教授と共同研究により、フォトマネジメントサービス「PhotoCorpus」に採用されている画像検索エンジン「FeelPhrase」を採用して開発した、複数の写真共有サービスや旅行サイトの画像を自然文で検索できるイメージ検索サイト「Feelimage」α版の運用を開始したと発表した。詳細情報はURL(http://www.feelimage.jp/photo/)で知ることができる。VNUnet UKは2007年10月18日に、ほとんど知られていない「Google Labsウィジェット(Google Labs widget)」をUCSD(UCサンディエゴ/UC San Diego)とUCLAからの研究者が、コンピュータの「常識(common sense)」に加えたと報告した。つまりこれは、コンピュータ科学者がシステムをラベル化しながら自動映像による写真で物を特定するのを助け、文脈を使用する能力を加えたことになった。「セマンティック」の世界で、「Google Labsウィジェット(Google Labs widget)」の「Google Sets」が画像検索で利用できることをコンピュータ科学者に承認された。「意味(セマンティック/Semantic)」を理解するコンピュータの世界へ、「Google Sets」で本格的に突入することが可能であることを実証したことになった。例えば、従来の自動化された物の識別子はイメージをスキャンして、「人」「テニスラケット」「テニスコート」、および「レモン」を特定した場合、新しい後工程文脈チェックは「テニスボール」として「レモン」を再ラベルする。UCサンディエゴのコンピュータ・サイエンス学科Serge Belongie教授は、「私たちは、私たちの論文が外部の意味関係を物体認識の問題にもたらす最初であると思います。」と、言った。研究者は、外部の文脈上の情報を自動化された物の識別子に提供するのに「Google Sets」を使用することができることを示した。「Google Sets」はわずかいくつかの例から関連する項目か物のリストを発生させることが可能であることを証明した。例えばユーザーが「ジョン」「ポール」、および「ジョージ」をタイプすると、それは単語「リンゴ」「ビートルズ」、および「ジョン・レノン」と返してくる。同様に、「ネオン」と「アルゴン」をタイプすると、他の高貴なガスのリスト、「ヘリウム」「クリプトン」が発生して、「キセノン」は「ラドン」と返してくる。Belongie教授は、「ある点では、Google Setsは常識のためのプロキシです。」と説明しました。「論文で私たちは、あなたがシステムをラベルする自動映像の精度を改良する文脈上の情報を提供するこの常識を使用することができることを示した。」システムをラベルするイメージは3ステップの過程で、まず第一に、自動化されたシステムは、イメージ分割を使用することでイメージを異なった領域に分ける。「テニス」の例では、イメージ分割として「人」「規則」「ラケット」および「黄色い球」に切り離す。次に、自動化されたシステムは、ありえそうなラベルの格付けされたリストをそれぞれこれらのイメージ領域に提供する。最終的にシステムは、イメージの中でラベルのすべて異なった可能な組み合わせを処理して、各画像の中でラベルされた物の文脈上の規定を最大にすることによって、文脈の投与量を加える。このステップの間で、システムが「レモン」を「テニスボール」に変えることを助ける文脈の源として「Google Sets」を使用することができた。この場合「意味文脈規制(semantic context constraints)」が、システムは目視により同様の物の間であいまいさを除くことを支援した。これは、リオデジャネイロで開催された第11回IEEE国際会議で2007年10月18日に紹介された。詳細情報はURL(http://www.vnunet.com/vnunet/news/2201451/boffins-give-comptuers-common)で知ることができる。「Google Sets」はURL(http://labs.google.com/sets)、論文はURL(http://www.cs.ucsd.edu/~sjb/iccv2007a.pdf)にある。
Bloombergは2008年10月13日に、世界で最もポピュラーなインターネット検索エンジンの所有者Google社が画像検索のプレビュー画像でドイツのカメラマンなどが告訴していた2件の裁判で敗訴したと報告した。
この裁判は、ドイツ人カメラマンのマイケル・バーンハード(Michael Bernhard)によって、ドイツで著作権侵害として訴えられた裁判で、ハンブルクの地方裁判所が有罪と裁決したと、彼の弁護士Matthies van Eendenburgがインタビューで月曜日に報告した。
もう1件は、トーマス・ホルン(Thomas Horn)が著作権を所有するコミックが複数点Google検索結果で表示され、法廷は、原画よりはるかに小さく、低い解像度でサブネール表示することは重要では無いとと言っている。
つまり、サブネールだから著作権侵害してもかまわないと言うことはなく、正当化する理由にはならないと判断した。
今回の紛争は、所有者の許可なしで版権を取っている作品をどう使用できるかに関する論争を強調した。
Google社などのWebサイトで消費者がそのような材料を共有することが、より簡単になり、アーティスト、出版社、およびスポーツ連盟が、彼らの特性を保護するための努力を促進するようにうながしている。
Google社は、この判決を上告できる。詳細情報はURL(http://www.bloomberg.com/apps/news?pid=20601204&sid=a_C1wVkCvPww)で知ることができる。

●David Rumsey and Cartography Associatesが公開している30コレクションの30万画像が検索できる「David Rumsey Announces Image Collection Portal 」のURL(http://www.davidrumsey.com/collections/)
●ニュース画像が検索できる「NewsImages」のURL(http://www.newsimages.com)
●米軍関連画像データベース「Military Images (Multimedia, Photographs & Clip-Art) 」のURL(http://library.nps.navy.mil/home/images.htm)