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JP-2026077171-A - アイテム探索システム、アイテム探索方法及びアイテム探索プログラム

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Abstract

【課題】ユーザが所望するアイテムを探索するためのアイテム探索システム、アイテム探索方法及びアイテム探索プログラムを提供する。 【解決手段】支援装置２０は、ユーザ装置１０に接続される制御部２１を備える。そして、制御部２１が、ユーザ装置１０から検索対象アイテムを取得するアイテム取得処理と、検索対象アイテムの画像特徴量を算出し、画像特徴量によって、アイテム情報記憶部２２から指定数の類似アイテムを特定し、指定数の類似アイテムを複数のグループに分類し、グループ毎に属する類似アイテムの中で代表アイテムを特定し、グループ毎の代表アイテムを出力して、ユーザ装置１０に出力するアイテム検索処理を実行し、ユーザ装置１０において選択された代表アイテムを検索対象アイテムとして、アイテム検索処理を繰り返す。 【選択図】図１

Inventors

  • 橋本 大樹
  • 前川 秀正
  • 友澤 弘充
  • 小泉 拓
  • 森田 祐亮

Assignees

  • みずほリサーチ＆テクノロジーズ株式会社

Dates

Publication Date
20260513
Application Date
20241025

Claims (11)

  1. ユーザ装置に接続された制御部と、複数のアイテムを記録したアイテム情報記憶部と、を備えたアイテム探索システムであって、 前記制御部が、 前記ユーザ装置から検索対象アイテムを取得するアイテム取得処理と、 前記検索対象アイテムの画像特徴量を算出し、前記画像特徴量によって、前記アイテム情報記憶部から指定数の類似アイテムを特定し、 前記指定数の類似アイテムを複数のグループに分類し、 前記グループ毎に属する類似アイテムの中で代表アイテムを特定し、 前記グループ毎の前記代表アイテムを出力して、前記ユーザ装置に出力するアイテム検索処理を実行し、 前記ユーザ装置において選択された前記代表アイテムを検索対象アイテムとして、前記アイテム検索処理を繰り返すことを特徴とするアイテム探索システム。
  2. 前記制御部が、 前記分類において、クラスタ分析により、複数のクラスタを生成し、 前記クラスタに含まれる複数の類似アイテムの中で前記代表アイテムを特定することを特徴とする請求項１に記載のアイテム探索システム。
  3. 前記制御部が、 前記各クラスタと前記検索対象アイテムとの位置関係を特定し、 前記位置関係に応じて、前記代表アイテムの特定方法を変更することを特徴とする請求項２に記載のアイテム探索システム。
  4. 前記特定方法として、前記クラスタの中心位置に近い類似アイテムを、前記代表アイテムとして特定することを特徴とする請求項３に記載のアイテム探索システム。
  5. 前記特定方法として、前記検索対象アイテムに近い前記クラスタにおいては、前記検索対象アイテムの最寄りの類似アイテムを、前記代表アイテムとして特定することを特徴とする請求項３に記載のアイテム探索システム。
  6. 前記制御部が、 前記分類において、主成分分析により、画像特徴量成分を算出し、 前記画像特徴量成分において分散した類似アイテムを前記代表アイテムとして特定することを特徴とする請求項１に記載のアイテム探索システム。
  7. 前記制御部が、前記アイテム検索処理の繰り返し回数に応じて、前記指定数を変更することを特徴とする請求項１に記載のアイテム探索システム。
  8. 前記制御部が、各アイテムの属性と前記画像特徴量とを用いた判別分析により、属性特徴軸を算出し、 ユーザの属性の指定に応じて、前記属性特徴軸上で属性特徴量のばらつきを調整して、前記類似アイテムを検索することを特徴とする請求項１に記載のアイテム探索システム。
  9. 前記制御部が、 アイテムの選択履歴を取得し、 選択されたアイテムの画像特徴量の主成分分析を行ない、 前記主成分分析で算出した成分軸に重み付けして、探索範囲を絞り込むことを特徴とする請求項１に記載のアイテム探索システム。
  10. ユーザ装置に接続された制御部と、複数のアイテムを記録したアイテム情報記憶部と、を備えたアイテム探索システムを用いて、ユーザの趣向に応じたアイテムを探索する方法であって、 前記制御部が、 前記ユーザ装置から検索対象アイテムを取得するアイテム取得処理と、 前記検索対象アイテムの画像特徴量を算出し、前記画像特徴量によって、前記アイテム情報記憶部から指定数の類似アイテムを特定し、 前記指定数の類似アイテムを複数のグループに分類し、 前記グループ毎に属する類似アイテムの中で代表アイテムを特定し、 前記グループ毎の前記代表アイテムを出力して、前記ユーザ装置に出力するアイテム検索処理を実行し、 前記ユーザ装置において選択された前記代表アイテムを検索対象アイテムとして、前記アイテム検索処理を繰り返すことを特徴とするアイテム探索方法。
  11. ユーザ装置に接続された制御部と、複数のアイテムを記録したアイテム情報記憶部と、を備えたアイテム探索システムを用いて、ユーザの趣向に応じたアイテムを探索するアイテム探索プログラムであって、 前記制御部を、 前記ユーザ装置から検索対象アイテムを取得するアイテム取得処理と、 前記検索対象アイテムの画像特徴量を算出し、前記画像特徴量によって、前記アイテム情報記憶部から指定数の類似アイテムを特定し、 前記指定数の類似アイテムを複数のグループに分類し、 前記グループ毎に属する類似アイテムの中で代表アイテムを特定し、 前記グループ毎の前記代表アイテムを出力して、前記ユーザ装置に出力するアイテム検索処理を実行し、 前記ユーザ装置において選択された前記代表アイテムを検索対象アイテムとして、前記アイテム検索処理を繰り返す手段として機能させるためのアイテム探索プログラム。

Description

本開示は、ユーザの好みに応じて、画像等のアイテムを探索するためのアイテム探索システム、アイテム探索方法及びアイテム探索プログラムに関する。 ユーザからの情報を取得して、ユーザの好みに応じたアイテムを探索する場合がある。例えば、クエリとして入力した画像について、同一の被写体が写っている画像をあらかじめ登録しておいた参照画像の中から取得する技術が検討されている（例えば、特許文献１）。この特許文献に記載された技術では、参照画像から抽出した特徴量に基づいてインデクスを作成しておく。そして、入力されたクエリ画像から特徴量を抽出する。インデクスを参照して同じクラスタに属する特徴量を持つ参照画像に対して、候補画像スコアを加算することにより、候補画像スコアの高い画像を候補画像とする。各候補画像に対しては、参照画像の特徴量を直接参照することにより、クエリ画像の特徴量との類似度に基づいて、より詳細な認識処理を行なうことで、詳細スコアを算出する。候補画像スコアと詳細スコアとを正規化した値を重み付きで合計した合計スコアの高い参照画像を、類似画像として出力する。 また、ユーザが所望するアイテムを探索するためのアイテム探索システムも検討されている（例えば、特許文献２）。この特許文献に記載された支援サーバは、ユーザ装置に接続される制御部を備える。そして、制御部が、アイテムを構成する複数の主成分において、第１成分値からなる第１アイテムと、第１成分値と異なる成分値からなる複数のアイテム候補とを、ユーザ装置に出力する。そして、アイテム候補から、ユーザ装置において選択された第２アイテムを特定する。次に、各主成分において、第１成分値と第２アイテムの第２成分値との位置関係を算出する。更に、各主成分において、位置関係に応じて成分値分布を算出する。そして、第２アイテムに対して、成分値分布に基づき複数のアイテム候補を新たに生成し、ユーザ装置に出力する。 特開２０１７－０１６５０１号公報特開２０２３－００２３２５号公報 第１実施形態のアイテム探索システムの説明図である。第１実施形態のハードウェア構成の説明図である。第１実施形態の選択支援処理の処理手順の説明図である。第１実施形態の代表アイテムの選択方法の説明図である。第２実施形態の処理手順の説明図である。別例の選択支援処理の処理手順の説明図である。別例の探索範囲の絞込処理の説明図である。別例の選択履歴の説明図である。別例の選択履歴に応じた抽出範囲の説明図である。別例の代表アイテムの選択方法の説明図である。別例の処理手順の説明図であって、（ａ）は属性特徴軸の生成処理、（ｂ）は探索範囲の絞込処理の説明図である。別例の探索範囲の説明図であって、（ａ）は同じ色合い、（ｂ）はカラーバリエーションの説明図である。 （第１実施形態） 図１～図４に従って、アイテム探索システム、アイテム探索方法及びアイテム探索プログラムを具体化した一実施形態を説明する。本実施形態では、ユーザが、趣向に応じて好みのアイテムを探索する場合を想定する。ここでは、アイテムとして、予め準備された２次元の静止画像を用いる。本実施形態では、２次元の静止画像として、ユーザに提供可能な洋服の撮影画像を含む。 図１に示すように、本実施形態のアイテム探索システムは、ネットワークを介して接続されたユーザ装置１０、支援装置２０を用いる。 （ハードウェア構成例） 図２は、ユーザ装置１０、支援装置２０等として機能する情報処理装置Ｈ１０のハードウェア構成例である。 情報処理装置Ｈ１０は、通信装置Ｈ１１、入力装置Ｈ１２、表示装置Ｈ１３、記憶装置Ｈ１４、プロセッサＨ１５を有する。なお、このハードウェア構成は一例であり、他のハードウェアを有していてもよい。 通信装置Ｈ１１は、他の装置との間で通信経路を確立して、データの送受信を実行するインタフェースであり、例えばネットワークインタフェースや無線インタフェース等である。 入力装置Ｈ１２は、ユーザ等からの入力を受け付ける装置であり、例えばマウスやキーボード等である。表示装置Ｈ１３は、各種情報を表示するディスプレイやタッチパネル等である。 記憶装置Ｈ１４は、ユーザ装置１０、支援装置２０の各種機能を実行するためのデータや各種プログラムを格納する記憶装置である。記憶装置Ｈ１４の一例としては、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスク等がある。 プロセッサＨ１５は、記憶装置Ｈ１４に記憶されるプログラムやデータを用いて、ユーザ装置１０、支援装置２０における各処理（例えば、後述する制御部２１における処理）を制御する。プロセッサＨ１５の一例としては、例えばＣＰＵやＭＰＵ等がある。このプロセッサＨ１５は、ＲＯＭ等に記憶されるプログラムをＲＡＭに展開して、各種処理に対応する各種プロセスを実行する。例えば、プロセッサＨ１５は、ユーザ装置１０、支援装置２０のアプリケーションプログラムが起動された場合、後述する各処理を実行するプロセスを動作させる。 プロセッサＨ１５は、自身が実行するすべての処理についてソフトウェア処理を行なうものに限られない。例えば、プロセッサＨ１５は、自身が実行する処理の少なくとも一部についてハードウェア処理を行なう専用のハードウェア回路（例えば、特定用途向け集積回路：ＡＳＩＣ）を備えてもよい。すなわち、プロセッサＨ１５は、以下で構成し得る。 （１）コンピュータプログラムに従って動作する１つ以上のプロセッサ （２）各種処理のうち少なくとも一部の処理を実行する１つ以上の専用のハードウェア回路、或いは （３）それらの組み合わせ、を含む回路 プロセッサは、ＣＰＵ並びに、ＲＡＭ及びＲＯＭ等のメモリを含み、メモリは、処理をＣＰＵに実行させるように構成されたプログラムコード又は指令を格納している。メモリすなわちコンピュータ可読媒体は、汎用又は専用のコンピュータでアクセスできるあらゆる利用可能な媒体を含む。 （各情報処理装置の機能） 図１を用いて、ユーザ装置１０、支援装置２０の機能を説明する。 ユーザ装置１０は、本システムを利用するユーザが用いるコンピュータ端末である。 支援装置２０は、ユーザが所望するアイテムの探索を支援するためのコンピュータシステムである。この支援装置２０は、制御部２１、アイテム情報記憶部２２、履歴情報記憶部２３を備えている。 制御部２１は、後述する処理（管理段階、抽出段階、候補出力段階等を含む処理）を行なう。このためのアイテム探索プログラムを実行することにより、制御部２１は、管理部２１１、抽出部２１２、候補出力部２１３等として機能する。 管理部２１１は、アイテムに関する情報を取得して管理する処理を実行する。 抽出部２１２は、ユーザ装置１０において特定されたアイテムに基づいて類似アイテムを特定する処理を実行する。 候補出力部２１３は、類似アイテムの中で特定したアイテム候補を、ユーザ装置１０に出力する処理を実行する。 アイテム情報記憶部２２には、アイテムに関するアイテム管理情報が記録される。このアイテム管理情報は、ユーザ装置１０に提供可能なアイテムが登録された場合に記録される。このアイテム管理情報には、アイテム識別子、アイテム画像、アイテム属性、画像特徴量に関するデータが含まれる。例えば、アイテムとして、洋服を撮影した画像を用いる。 アイテム識別子は、各アイテムを特定するための識別子である。 アイテム画像は、アイテム（洋服）を撮影した画像である。 アイテム属性は、このアイテムを構成する要素（素材、色、柄、形状、サイズ、スタイル、ブランド、価格、機能等）である。 画像特徴量は、このアイテム画像の特徴量である。例えば、アイテム画像を、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）を用いた深層学習により算出した多次元ベクトルを、画像特徴量として用いることができる。また、アイテム画像の画素の主成分分析を行ない、各成分の主成分からなる多次元ベクトルを画像特徴量として用いてもよい。 履歴情報記憶部２３には、ユーザが選択したアイテムについての履歴管理情報が記録される。この履歴管理情報は、ユーザがアイテムを選択した場合に記録される。この履歴情報には、選択回毎に、初期アイテム及びアイテム識別子に関するデータが含まれる。 選択回は、選択処理を繰り返した回数（ｎ回目）である。 初期アイテムは、ユーザ装置１０から取得した画像（検索対象アイテム）である。 アイテム識別子は、選択回において、ユーザが選択したアイテムの識別子である。 （選択支援処理） 次に、図３を用いて、選択支援処理を説明する。 まず、アイテム取得処理を行なう。ここでは、支援装置２０の制御部２１は、サンプル画像の取得処理を実行する（ステップＳ１１）。具体的には、制御部２１の管理部２１１は、先行アイテムとして、ユーザ装置１０からサンプル画像を取得する。そして、管理部２１１は、初期アイテム（検索対象アイテム）として、サンプル画像を履歴情報記憶部２３に記録する。 次に、アイテム検索処理を行なう。ここでは、支援装置２０の制御部２１は、指定数分の類似画像の抽出処理を実行する（ステップＳ１２）。具体的には、制御部２１の抽出部２１２は、サンプル画像の画像特徴量を算出する。そして、抽出部２１２は、アイテム情報記憶部２２から、サンプル画像の特徴量を用いて、指定数分のアイテム管理情報を抽出する。この場合、抽出部２１２は、アイテム管理情報の画像特徴量が、サンプル画像の画像特徴量から所定距離内の類似範囲に含まれるアイテム管理情報を抽出する。 次に、支援装置２０の制御部２１は、類似画像クラスタリング処理を実行する（ステップＳ１３）。具体的には、制御部２１の抽出部２１２は、抽出した指定数分のアイテム管理情報の画像特徴量を用いて、クラスタ分析処理により、複数のグループ（クラスタ）に分類するクラスタリングを行なう。 次に、支援装置２０の制御部２１は、各クラスタを代表する候補アイテムの特定処理を実行する（ステップＳ１４）。具体的には、制御部２１の抽出部２１２は、各クラスタにおいて、類似アイテムの位置関係に応じて、代表アイテムを特定する。この場合、クラスタと先行アイテムとの位置関係に応じて、代表アイテムの特定方法を変更する。 図４に示すように、先行アイテムに近い最寄りのクラスタＣ１２については、クラスタＣ１２に属する類似アイテムの中で、先行アイテムとの距離が最も短い類似アイテム５０１を、代表アイテム（候補アイテム）として特定する。その他のクラスタＣ１１，Ｃ１３，Ｃ１４については、クラスタ毎に、各クラスタＣ１１，Ｃ１３，Ｃ１４の中心位置を特定し、この中心位置に近い特徴量を有する類似アイテム５０２を代表アイテム（候補アイテム）として特定する。これにより、抽出部２１２は、クラスタ数分のアイテム候補を特定する。 次に、支援装置２０の制御部２１は、候補アイテムの出力処理を実行する（ステップＳ１５）。具体的には、制御部２１の候補出力部２１３は、アイテム選択画面を、ユーザ装置１０の表示装置Ｈ１３に出力する。このアイテム選択画面には、特定したアイテム候補のアイテム画像、サンプル画像（先行アイテム画像）の選択ボタンや、終了を指示する選択ボタンを含める。 次に、支援装置２０の制御部２１は、アイテム選択処理を実行する（ステップＳ１６）。具体的には、ユーザは、アイテム選択画面において、所望のアイテム候補がある場合には、所望のアイテム候補の選択ボタンを押下する。また、処理を終了する場合には、終了ボタンを押下する。所望のアイテムがない場合には、先行アイテム（例えばサンプル画像）の選択ボタンを押下する。この場合、制御部２１の候補出力部２１３は、押下された選択ボタンを特定する。アイテム候補が選択された場合には、このアイテム候補のアイテム識別子を、ユーザ装置１０から取得する。この場合、候補出力部２１３は、履歴情報記憶部２