JP2003271601A - Image management search method, image management search device, program, and recording medium storing the program - Google Patents
Image management search method, image management search device, program, and recording medium storing the programInfo
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- JP2003271601A JP2003271601A JP2002073535A JP2002073535A JP2003271601A JP 2003271601 A JP2003271601 A JP 2003271601A JP 2002073535 A JP2002073535 A JP 2002073535A JP 2002073535 A JP2002073535 A JP 2002073535A JP 2003271601 A JP2003271601 A JP 2003271601A
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- image
- search
- feature amount
- folder
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- Processing Or Creating Images (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 フォルダ単位で類似の画像、ユーザが指定し
た色に類似する画像、ユーザが描いた線画に類似する画
像を効率よく検索する。
【解決手段】 未登録のフォルダ内の任意の画像ファイ
ル21を1つ選択し、選択された画像ファイル21から
画像特徴量を抽出し、画像ファイル21を特定できるよ
うに画像ファイル名を画像ファイル名ファイル22に登
録し、これに対応付けして画像特徴量を画像特徴量ファ
イル23に登録する。フォルダ内に未登録の画像ファイ
ル21があれば最初の処理に戻り、なければ登録処理を
終了する。そして、検索用の問合せ画像を入力とし、問
合せ画像から画像特徴量を抽出し、問合せ画像の画像特
徴量に類似する画像特徴量を検索する検索処理を実行す
る。検索結果の各画像特徴量に関連付けられている画像
ファイル名を画像ファイル名ファイル22から取得し、
画像ファイル名の検索結果を生成する。
(57) [Summary] [PROBLEMS] To efficiently search for an image similar to a folder, an image similar to a color designated by a user, and an image similar to a line drawing drawn by a user. SOLUTION: An arbitrary image file 21 in an unregistered folder is selected, an image feature amount is extracted from the selected image file 21, and an image file name is changed to an image file name so that the image file 21 can be specified. The image feature amount is registered in the file 22 and is associated with the image feature amount in the image feature amount file 23. If there is an unregistered image file 21 in the folder, the process returns to the first process, and if not, the registration process ends. Then, a query image for search is input, an image feature value is extracted from the query image, and a search process for searching for an image feature value similar to the image feature value of the query image is executed. An image file name associated with each image feature amount of the search result is obtained from the image file name file 22,
Generate search results for image file names.
Description
【0001】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明はコンピュータ上で画
像を管理検索する画像検索方法及びこの方法を実施する
装置、並びにコンピュータ上で画像を管理検索するプロ
グラム及びこのプログラムを記憶した記録媒体に関す
る。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an image retrieval method for managing and retrieving images on a computer, an apparatus for implementing this method, a program for retrieving and managing images on a computer, and a recording medium storing this program.
【0002】[0002]
【従来の技術】この種の技術として例えば (1)特開2000−187731号公報 (2)特開2000−285141号公報 (3)特開2000−311246号公報 等に開示された発明が公知である。2. Description of the Related Art As this type of technology, for example, (1) Japanese Patent Laid-Open No. 2000-187731 (2) Japanese Patent Laid-Open No. 2000-285141 (3) Japanese Patent Laid-Open No. 2000-311246 The invention disclosed in US Pat.
【0003】このうち(1)の公報には、用意された画
像を構成する画素毎の色に基づいて、各画素が予め複数
の領域に分割された色空間中のいずれの領域に属するか
を特定し、各領域に属する画その数に基づいて画像の色
のヒストグラムを生成し、生成した色のヒストグラムを
画像の特徴を表す特徴量として抽出する際に、色空間と
して人間が有する色の感覚に即した色空間であり、か
つ、人間が有する色の感覚に即した単位の領域に分割さ
れた色空間を用い、画像から特徴量を抽出する際の作業
の自動化を図り、人手を要することなく人間の類似感覚
に即した画像の特徴量を抽出できるようにした発明が開
示されている。Among these, the publication (1) describes which region in a color space each pixel belongs to in advance based on the color of each pixel constituting the prepared image. When a color histogram of an image is generated based on the number of strokes that belong to each region and the generated color histogram is extracted as a feature amount that represents the feature of the image, the color perception that humans have as a color space It is a color space that is suitable for human beings, and uses a color space that is divided into unit areas that match the human sense of color. There is disclosed an invention capable of extracting a feature amount of an image according to a human sense of similarity.
【0004】また、(2)の公報には、問い合わせ画像
及び複数の検索対象の画像から画像の特徴を表す特徴量
を少なくとも1種類抽出し、抽出した少なくとも1種類
の特徴量を用いて前記問い合わせ画像及び検索対象の画
像の類似度を求めることにより、前記複数の検索対象の
画像から前記問い合わせ画像と同一または類似の画像を
検索する画像検索装置において、問い合わせ画像及び検
索対象の画像の類似度を求める際に使用される各種類の
特徴量毎にそれぞれ1つの問い合わせ画像を指定する指
定手段と、検索対象の画像毎に、前記指定手段で指定さ
れた各問い合わせ画像との類似度にを対応する種類の特
徴量を用いて求めるとともに、求めた各問い合わせ画像
との類似度を合計して前記検索対象の画像の総合類似度
を求める検索手段と、この検索手段で前記検索対象の画
像毎に求めた総合類似度に基づいて、検索結果を出力す
る出力手段とを備え、ユーザの意図を検索条件として正
確に表現可能とする発明が開示されている。Further, in the publication (2), at least one kind of feature quantity representing a feature of the image is extracted from the inquiry image and a plurality of images to be searched, and the inquiry is made using at least one kind of extracted feature quantity. In an image search device that searches for an image that is the same as or similar to the inquiry image from the plurality of search target images by determining the similarity between the image and the search target image, the similarity between the query image and the search target image is calculated. Correspondence is made between the designating means for designating one inquiring image for each kind of feature amount used when obtaining and the similarity of each inquiring image designated by the designating means for each image to be searched. Retrieval means for obtaining the total similarity of the images to be retrieved by summing the similarities with the respective query images thus obtained, using the characteristic amounts of the types Disclosed is an invention that includes an output unit that outputs a search result based on the total similarity calculated for each image to be searched by the search unit, and that allows the user's intention to be accurately expressed as a search condition. There is.
【0005】さらに、(3)の公報には、類似する複数
の画像を関連させて表示させる類似画像表示方法におい
て、各画像の画像データからその画像の特徴を示す特徴
量を抽出し、その抽出された各特徴量が存在する特徴領
空間を特徴量に基づいて階層的に分割し、その階層的に
分割された特徴領空間をノードとして枝分かれさせた木
構造に生成し、その生成された木構造に基づいて画像の
可視化空間である表示空間を分割し、分割された各表示
空間に対応する各画像データを配して画像表示し、特徴
量の空間を類似性に基づいて高速に表示可能とするよう
にした発明が開示されている。Further, in the publication (3), in a similar image display method in which a plurality of similar images are displayed in association with each other, a feature amount indicating the feature of the image is extracted from the image data of each image, and the extraction is performed. The feature region space in which each feature amount exists is hierarchically divided based on the feature amount, and the hierarchically divided feature region space is generated into a tree structure that is branched as nodes, and the generated tree is generated. The display space that is the visualization space of the image is divided based on the structure, each image data corresponding to each divided display space is arranged and the image is displayed, and the feature space can be displayed at high speed based on the similarity. The invention as set forth above is disclosed.
【0006】[0006]
【発明が解決しようとする課題】デジタルカメラで撮影
したような画像ファイルを管理する場合にコンピュータ
上のフォルダで画像を管理する場合が多いが、複数のフ
ォルダに画像ファイルが置かれている場合に画像から抽
出された画像特徴量を用いて効率よく検索することが困
難であった。前述の従来技術では、それぞれ大量画像に
対する検索技術を提供しているが、コンピュータのファ
イルシステムのフォルダ上でどのように検索するかにつ
いては言及されていない。When managing image files such as those taken by a digital camera, the images are often managed in folders on the computer. However, when the image files are stored in a plurality of folders, It was difficult to search efficiently using the image feature quantity extracted from the image. The above-mentioned conventional techniques each provide a search technique for a large number of images, but do not mention how to perform a search on a folder of a file system of a computer.
【0007】本発明は、このような背景に鑑みてなされ
たもので、その目的は、フォルダ単位で類似の画像、ユ
ーザが指定した色に類似する画像、ユーザが描いた線画
に類似する画像を効率よく検索することが可能な画像管
理検索方法、画像管理検索装置、画像管理検索プログラ
ム及び当該プログラムを記憶した記録媒体を提供するこ
とにある。The present invention has been made in view of such a background, and an object thereof is to provide an image similar to each folder, an image similar to a color designated by the user, and an image similar to a line drawing drawn by the user. An object of the present invention is to provide an image management search method, an image management search device, an image management search program, and a recording medium storing the program that enable efficient search.
【0008】[0008]
【課題を解決するための手段】前記目的を達成するた
め、第1の手段は、画像データファイルをコンピュータ
のファイルシステムのフォルダで管理検索する画像管理
検索方法において、前記フォルダごとに記憶された画像
データから各画像の画像特徴量を予め抽出しておき、入
力された検索対象画像の画像特徴量と前記抽出した画像
特徴量の類似性を比較して前記検索対象画像に類似した
画像を検索することを特徴とする。In order to achieve the above object, a first means is an image management search method for performing a management search for an image data file in a folder of a file system of a computer, and an image stored for each folder. The image feature amount of each image is extracted in advance from the data, and the similarity between the image feature amount of the input search target image and the extracted image feature amount is compared to search for an image similar to the search target image. It is characterized by
【0009】第2の手段は、画像データファイルをコン
ピュータのファイルシステムのフォルダで管理検索する
画像管理検索方法において、前記フォルダごとに記憶さ
れた画像データから各画像の画像特徴量を予め抽出して
おき、ユーザが指定した色の画像特徴量と前記抽出した
画像特徴量との類似性を比較して前記色に類似した画像
を検索することを特徴とする。A second means is an image management search method for performing a management search for an image data file in a folder of a file system of a computer, in which the image feature amount of each image is extracted in advance from the image data stored for each folder. Every other time, the image feature quantity of the color designated by the user is compared with the extracted image feature quantity to search for an image similar to the color.
【0010】第3の手段は、画像データファイルをコン
ピュータのファイルシステムのフォルダで管理検索する
画像管理検索方法において、前記フォルダごとに記憶さ
れた画像データから各画像の画像特徴量を予め抽出して
おき、ユーザが描いた線画の画像特徴量と前記抽出した
画像特徴量との類似性を比較して前記線画に類似した画
像を検索することを特徴とする。A third means is an image management search method for performing a management search for an image data file in a folder of a file system of a computer, in which the image feature amount of each image is extracted in advance from the image data stored for each folder. Every other time, the image feature amount of the line drawing drawn by the user is compared with the extracted image feature amount, and an image similar to the line image is searched.
【0011】第4の手段は、第1ないし第3のいずれか
の手段において、登録済みのフォルダに対してユーザが
画像ファイルを変更した場合、画像特徴量の更新を行な
うことを特徴とする。A fourth means is characterized in that, in any one of the first to third means, when the user changes the image file in the registered folder, the image feature amount is updated.
【0012】第5の手段は、第1ないし第4のいずれか
の手段において、検索時に指定されたフォルダに属する
下位のフォルダすべてを検索の対象とすることを特徴と
する。A fifth means is characterized in that, in any one of the first to fourth means, all the subordinate folders belonging to the folder designated at the time of the search are targeted for the search.
【0013】第6の手段は、画像データファイルをコン
ピュータのファイルシステムのフォルダで管理検索する
画像管理検索装置において、前記フォルダごとに記憶さ
れた画像データから各画像の画像特徴量を予め抽出する
手段と、入力された検索対象画像の画像特徴量と前記抽
出した画像特徴量の類似性を比較して前記検索対象画像
に類似した画像を検索する手段とを備えていることを特
徴とする。A sixth means is an image management search device for managing and searching an image data file in a folder of a file system of a computer, and means for previously extracting the image feature amount of each image from the image data stored for each folder. And a means for searching the image similar to the search target image by comparing the similarity between the image feature amount of the input search target image and the extracted image feature amount.
【0014】第7の手段は、第1ないし第5のいずれか
の手段に係る画像管理検索方法の各工程を実行する手順
を実行する手順を書き込んでプログラムとしたことを特
徴とする。The seventh means is characterized in that a procedure for executing each step of the image management search method according to any one of the first to fifth means is written as a program.
【0015】第8の手段は、第7の手段に係るプログラ
ムがコンピュータによって読み込まれ、実行できるよう
に記録媒体に書き込んだことを特徴とする。An eighth means is characterized in that the program according to the seventh means is read by a computer and written in a recording medium so that it can be executed.
【0016】[0016]
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施形態について
図面を参照して説明する。BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
【0017】1. 第1の実施形態
1.1 構成
図1は本発明の第1の実施形態に係る画像管理検索シス
テムのシステム構成を示すブロック図である。本システ
ムは、コンピュータ10と、記憶装置内のファイルシス
テム20と、ディスプレイ30とからなる。コンピュー
タ10には画像管理検索プログラム11が格納され、こ
のプログラムにしたがって画像管理検索が実行される。
画像管理検索プログラム11には、画像登録ルーチン1
2と画像検索ルーチン15が含まれ、画像登録ルーチン
12では、第1の特徴抽出処理13、登録処理14が実
行され、画像検索ルーチン15では、第2の特徴抽出処
理16、検索処理17及び結果表示処理18の各処理が
実行される。また、結果表示処理18の処理結果はディ
スプレイ30に出力され、ディスプレイ30に表示され
る。1. First Embodiment 1.1 Configuration FIG. 1 is a block diagram showing the system configuration of an image management search system according to a first embodiment of the present invention. This system comprises a computer 10, a file system 20 in a storage device, and a display 30. An image management search program 11 is stored in the computer 10, and an image management search is executed according to this program.
The image management search program 11 includes an image registration routine 1
2 and an image search routine 15 are included. In the image registration routine 12, the first feature extraction process 13 and the registration process 14 are executed, and in the image search routine 15, the second feature extraction process 16, the search process 17 and the result. Each processing of the display processing 18 is executed. The processing result of the result display processing 18 is output to the display 30 and displayed on the display 30.
【0018】ファイルシステム20は、画像ファイル2
1と画像ファイル名ファイル22と、画像特徴量ファイ
ル23の3つのファイルを含む。The file system 20 is an image file 2
1, the image file name file 22, and the image feature amount file 23 are included.
【0019】このように大略構成されたシステムで、例
えば、デジタルカメラなどで得られた画像ファイルが記
憶装置上にあると想定する。このよう場合、指定された
フォルダに対しては、以下のような手順に沿って登録処
理が行われる。It is assumed that an image file obtained by, for example, a digital camera is stored in a storage device in the system configured as described above. In such a case, registration processing is performed on the designated folder according to the following procedure.
【0020】1) 未登録のフォルダ内の任意の画像フ
ァイル21を1つ選択する(ファイル選択)。
2) 選択された画像ファイル21から画像特徴量を抽
出する特徴抽出処理を実行する(特徴抽出処理)。
3) 画像ファイル21を特定できるように画像ファイ
ル名を画像ファイル名ファイル22に登録し、これに対
応付けして画像特徴量を画像特徴量ファイル23に登録
する登録処理を実行する(登録処理)。
4)フォルダ内に未登録の画像ファイル21があれば
1)に戻る。なければ終了する。1) One arbitrary image file 21 in an unregistered folder is selected (file selection). 2) A feature extraction process for extracting an image feature amount from the selected image file 21 is executed (feature extraction process). 3) The image file name is registered in the image file name file 22 so that the image file 21 can be identified, and the registration process of registering the image feature amount in the image feature amount file 23 in association with this is executed (registration process). . 4) If there is an unregistered image file 21 in the folder, return to 1). If not, it ends.
【0021】検索処理は以下のように処理される。The search process is processed as follows.
【0022】1) 検索用の問合せ画像を入力とする。
入力画像は当該のフォルダ以外に存在する画像でも構わ
ない(検索入力)。
2) 問合せ画像から画像特徴量を抽出する特徴抽出処
理を実行する(特徴抽出処理)。
3) 問合せ画像の画像特徴量に類似する画像特徴量を
検索する検索処理を実行する。この検索処理では、全画
像特徴量と逐一比較して類似する画像を検索しても良い
し、R−TREEなどの空間インデックスを利用しても
良い。そして、検索結果の各画像特徴量に関連付けられ
ている画像ファイル名を画像ファイル名ファイル22か
ら取得し、画像ファイル名の検索結果を生成する(検索
処理)。
4) 画像ファイル名の検索結果から画像ファイル21
の画像を一覧してディスプレイ30に表示する検索結果
表示処理を実行する(表示処理)。1) Input an inquiry image for retrieval.
The input image may be an image existing in a folder other than the relevant folder (search input). 2) A feature extraction process for extracting the image feature amount from the inquiry image is executed (feature extraction process). 3) A search process for searching an image feature amount similar to the image feature amount of the inquiry image is executed. In this search processing, similar images may be searched one by one with all image feature amounts, or a spatial index such as R-TREE may be used. Then, the image file name associated with each image feature amount of the search result is acquired from the image file name file 22, and the search result of the image file name is generated (search process). 4) Image file 21 from the search result of the image file name
A search result display process of displaying a list of the images of and displayed on the display 30 is executed (display process).
【0023】1.2 画像登録ルーチン 画像登録ルーチン12の詳細は以下の通りである。1.2 Image Registration Routine The details of the image registration routine 12 are as follows.
【0024】コンピュータ10のファイルシステム20
のフォルダは図2のフォルダ構造の説明図に示すような
3層のフォルダ200、210,220、221,22
2の階層構造になっており、3層目の特定のフォルダ2
22に大量の画像があるとする。図のように画像特徴量
ファイル23と画像ファイル名ファイル22は、その画
像が存在するフォルダに配置しても良いし、画像のフォ
ルダに対応付けられた別のフォルダに配置してもよい。File system 20 of computer 10
Folders are three-layer folders 200, 210, 220, 221, 22 as shown in the folder structure of FIG.
It has a hierarchical structure of 2 and a specific folder 2 of the 3rd layer.
Suppose there are a large number of images in 22. As shown in the figure, the image feature amount file 23 and the image file name file 22 may be placed in the folder in which the image exists, or may be placed in another folder associated with the image folder.
【0025】第1の特徴抽出処理13で抽出される画像
特徴量は従来技術として挙げた特開2000−1877
31号公報で使用されている特徴量を利用することが可
能であり、また、画像検索では一般的なカラーヒストグ
ラムなどが利用可能である。特開2000−18773
1号公報に開示されている特徴量の抽出は、用意された
画像を構成する画素毎との色に基づいて各画素が予め複
数の領域に分割された色空間中のいずれの領域に属する
かを特定し、各領域に属する画素の数に基づいて画像の
色のヒストグラムを生成し、生成した色のヒストグラム
を画像の特徴を表す特徴量として抽出するもので、その
抽出の際に、色空間として人間が有する色の感覚に即し
た色空間であり、かつ、人間が有する色の感覚に即した
単位の領域に分割された色空間を用いるようにしたもの
である。これらの特徴量データはベクトルデータ(多次
元データ)として表現される。The image feature quantity extracted in the first feature extraction processing 13 is described in the prior art as Japanese Patent Laid-Open No. 2000-1877.
It is possible to use the feature amount used in Japanese Patent No. 31, and, for image retrieval, a general color histogram or the like can be used. JP 2000-18773 A
The extraction of the feature amount disclosed in Japanese Patent Laid-Open No. 1-54: Which region in a color space each pixel belongs to in advance is divided into a plurality of regions based on the color of each pixel constituting the prepared image. Is specified, a color histogram of the image is generated based on the number of pixels belonging to each area, and the generated color histogram is extracted as a feature amount representing the feature of the image. Is a color space that matches a human sense of color, and a color space that is divided into unit areas that match a human sense of color is used. These feature amount data are represented as vector data (multidimensional data).
【0026】登録処理14では画像特徴量と画像ファイ
ル名が図3の画像特徴量と画像ファイル名の関係を示す
説明図から分かるように1対1に関連付けられて、画像
特徴量ファイル23と画像ファイル名ファイル22に登
録される。このように1対1に関連付けて登録しておく
と、いずれか一方が検索できれば、他方の対応関係が分
かっているのですぐに検索することができる。また、高
速に画像検索を実行するために画像特徴量とは別にさら
に特徴量のインデックスファイルをもつことも可能であ
る。インデックスファイルとしては一般的な多次元空間
インデックスのR−TREEなどが利用可能である。In the registration process 14, the image feature amount and the image file name are associated with each other in a one-to-one relationship as can be seen from the explanatory diagram showing the relationship between the image feature amount and the image file name in FIG. It is registered in the file name file 22. In this way, by registering in association with one-to-one, if either one can be searched, it is possible to search immediately because the corresponding relationship of the other is known. Further, in order to execute the image search at high speed, it is possible to further have an index file of the feature amount in addition to the image feature amount. As the index file, a general multidimensional spatial index R-TREE or the like can be used.
【0027】1.3 画像検索ルーチン
画像検索ルーチン15では、画像登録処理時の特徴量抽
出(第1の特徴量抽出処理13)と同様に、第2の特徴
量抽出処理16で指定された画像から特徴量が抽出され
る。抽出された画像特徴量は画像特徴量ファイル23中
の画像特徴量との類似性を逐一比較する。類似性は特徴
量ベクトル空間内の距離により表現されるので、一般的
な距離式であるユークリッド距離などが利用可能であ
る。複数の特徴量を利用している場合には特徴量ごとの
重み付けをユーザが指定できるようにしても良い。問合
せ画像の画像特徴量と画像特徴量ファイル23中の画像
特徴量との距離が小さい(類似性が大きい)順に画像特
徴量をソートし、上位からユーザが予め指定した画像数
を画像検索の結果とする。または、ユーザが予め指定し
た距離(類似度)の閾値に入る画像特徴量を検索の結果
とする。こうして得られた画像特徴量に関連付けられた
画像ファイル名を画像ファイル名ファイル22から取得
し、各画像ファイル21をロードして画像をディスプレ
イ30に表示する。検索画面及び検索結果画面の一例を
図4に示す。図4はディスプレイ30の画面を示す正面
図である。1.3 Image Retrieval Routine In the image retrieval routine 15, the image specified by the second feature amount extraction process 16 is extracted as in the feature amount extraction (first feature amount extraction process 13) during the image registration process. A feature amount is extracted from the. The extracted image feature amount is compared with the image feature amount in the image feature amount file 23 for each similarity. Since the similarity is expressed by the distance in the feature vector space, the Euclidean distance, which is a general distance expression, can be used. When a plurality of feature amounts are used, the user may be allowed to specify weighting for each feature amount. The image feature amounts are sorted in ascending order of distance (larger similarity) between the image feature amount of the inquiry image and the image feature amount in the image feature amount file 23, and the number of images previously designated by the user from the higher order is the result of the image search. And Alternatively, the image feature amount that falls within the threshold value of the distance (similarity) designated by the user in advance is set as the search result. The image file name associated with the image feature amount thus obtained is acquired from the image file name file 22, each image file 21 is loaded, and the image is displayed on the display 30. An example of the search screen and the search result screen is shown in FIG. FIG. 4 is a front view showing a screen of the display 30.
【0028】図4において、類似画像検索画面31に
は、操作表示領域31aと検索結果表示領域31bが設
定され、操作表示領域31aが上部側に、検索結果表示
領域31bが下部側にそれぞれ設けられている。In FIG. 4, an operation display area 31a and a search result display area 31b are set on the similar image search screen 31, the operation display area 31a is provided on the upper side, and the search result display area 31b is provided on the lower side. ing.
【0029】操作表示領域31aの上部には、検索対象
画像32が表示され、その右側に「全体色」「色分布」
「輪郭」及び「模様」の重み付けパラメータを指定する
ためのスライダーバー33が表示されている。また、検
索対象画像32の下には検索フォルダの指定入力部34
が、前記スライド入力部33の下には検索の最大表示数
を入力する表示数入力部35がそれぞれ設けられてい
る。この画面では、検索フォルダはC¥TEMP¥DA
TAで、最大表示数は20となっている。検索フォルダ
の指定入力部34からは、画像フォルダの指定や下位フ
ォルダを検索するか否かがの指定できる。これらの入力
や指定が終了し、表示数入力部35の下方に設けられた
検索開始キー50を選択すると前述の設定に基づいて検
索が開始される。The search target image 32 is displayed on the upper part of the operation display area 31a, and the "entire color" and "color distribution" are displayed on the right side thereof.
A slider bar 33 for designating weighting parameters of "outline" and "pattern" is displayed. Below the search target image 32, a search folder specification input unit 34 is provided.
However, below the slide input unit 33, a display number input unit 35 for inputting the maximum number of search displays is provided. On this screen, the search folder is C \ TEMP \ DA
In TA, the maximum display number is 20. From the search folder specification input unit 34, it is possible to specify an image folder and whether to search a subordinate folder. When these inputs and designations are completed and the search start key 50 provided below the display number input section 35 is selected, the search is started based on the above-mentioned settings.
【0030】検索結果表示領域31bには、検索された
類似の画像が表示される。この例では最大表示数が20
に設定されていることから20の画像が表示されてい
る。ユーザは、この中から意図する画像を選択すればよ
い。The searched similar image is displayed in the search result display area 31b. In this example, the maximum display number is 20
Since it is set to, 20 images are displayed. The user may select an intended image from these.
【0031】1.4 画像特徴量更新
フォルダの画像は編集されるかもしれないし、また画像
ファイルが追加される可能性もある。そこで、ユーザが
フォルダを指定して画像登録チェックを実行すると、指
定されたフォルダ内の画像ファイル21が画像ファイル
名ファイル22に登録されているかいなかをチェック
し、場合によっては再登録する。以下に処理を示す。1.4 Images in the image feature amount update folder may be edited, and image files may be added. Therefore, when the user designates a folder and executes the image registration check, it is checked whether the image file 21 in the designated folder is registered in the image file name file 22 and the image file name file 22 is re-registered in some cases. The processing is shown below.
【0032】(1)フォルダ中の画像から任意の画像フ
ァイルを1つ選択する。
(2)選択された画像ファイル21が画像ファイル名フ
ァイル22に存在しない場合には、当該の画像ファイル
21を新規に登録する。
(3)当該画像ファイル21が画像ファイル名ファイル
22に存在する場合でも、登録日時よりも画像ファイル
21の更新日時が新しければ再登録する。なお、これを
実現するために画像ファイル名ファイル22には登録日
時も登録時に記録しておく必要がある。
(4)未処理の画像ファイルがあれば1)に戻る。
(5)画像ファイル名ファイル22中の画像ファイル2
1でフォルダ中に存在しない画像特徴量を画像特徴量フ
ァイル23及び画像ファイル名ファイル22から削除す
る。(1) Select an arbitrary image file from the images in the folder. (2) If the selected image file 21 does not exist in the image file name file 22, the image file 21 is newly registered. (3) Even if the image file 21 exists in the image file name file 22, if the update date and time of the image file 21 is newer than the registration date and time, it is re-registered. In order to realize this, it is necessary to record the registration date and time in the image file name file 22 at the time of registration. (4) If there is an unprocessed image file, return to 1). (5) Image file 2 in image file name file 22
In 1, the image feature amount that does not exist in the folder is deleted from the image feature amount file 23 and the image file name file 22.
【0033】この第1の実施形態によれば、フォルダ毎
に画像から画像特徴量を予め抽出しておき、1対1に対
応付けて画像特徴量ファイル23と画像ファイル名ファ
イル22に登録しておき、検索時には当該の画像特徴量
を利用して検索することによってフォルダ単位の検索が
可能となる。また、既に登録済みのフォルダに対してユ
ーザが画像ファイル21を変更した場合でも画像特徴量
の更新を行なうことができる。さらに、フォルダの指定
入力部34からのフォルダの検索の指定に応じて検索時
に指定されたフォルダに属する下位のフォルダすべてを
検索の対象とすることができる。According to the first embodiment, the image feature amount is extracted from the image for each folder in advance and registered in the image feature amount file 23 and the image file name file 22 in a one-to-one correspondence. Every time the search is performed, it is possible to search in units of folders by searching using the image feature amount. Further, even when the user changes the image file 21 in the already registered folder, the image feature amount can be updated. Furthermore, according to the designation of the folder search from the folder designation input unit 34, all the subordinate folders belonging to the folder designated at the time of the search can be targeted for the search.
【0034】2.第2の実施形態
この実施形態は、各フォルダに分散して格納されている
画像を検索することができるように構成した例である。
以下、前述の第1の実施形態と同等な各部には同一の参
照符号を付し、重複する説明は適宜省略する。2. Second Embodiment This embodiment is an example configured so that an image stored in a distributed manner in each folder can be searched.
Hereinafter, the same reference numerals will be given to the respective units equivalent to those of the above-described first embodiment, and the duplicate description will be appropriately omitted.
【0035】2.1 構成
システム構成は図1に示した第1の実施形態と同様であ
る。2.1 Configuration The system configuration is the same as that of the first embodiment shown in FIG.
【0036】2.2 画像登録ルーチン
第2の実施形態における画像登録ルーチン12の詳細は
以下の通りである。2.2 Image Registration Routine The details of the image registration routine 12 in the second embodiment are as follows.
【0037】コンピュータ10のファイルシステム20
のフォルダは図5のフォルダ構造の説明図に示すよう3
層のフォルダ200、210,220、221,222
の階層構造になっており、複数のフォルダに画像が置か
れ、例えば第2層のフォルダ210と第3層のフォルダ
222にそのフォルダの画像を登録した画像特徴量ファ
イル23b,23a及び画像ファイル名ファイル23
b,21aをそれぞれ配置する。File system 20 of computer 10
Folder is 3 as shown in the explanatory diagram of the folder structure in FIG.
Layer folders 200, 210, 220, 221, 222
Images are placed in a plurality of folders, and for example, image feature amount files 23b and 23a and image file names in which images of the folders are registered in the second layer folder 210 and the third layer folder 222, respectively. File 23
b and 21a are arranged.
【0038】ユーザはフォルダ210あるいは222を
指定して登録処理を実行し、指定されたフォルダ中の画
像をフォルダ内の画像特徴量ファイル23bあるいは2
3a及び画像ファイル名ファイル22bあるいは22a
に登録する。その処理は前述の第1の実施形態と同様で
ある。The user executes the registration process by designating the folder 210 or 222, and the images in the designated folder are stored in the image feature amount file 23b or 2 in the folder.
3a and image file name file 22b or 22a
Register with. The processing is similar to that of the first embodiment described above.
【0039】2.3 画像検索ルーチン
ユーザはフォルダの指定入力部34から検索するフォル
ダを指定する。次のようにして指定したフォルダのみな
らず下位フォルダをすべて検索することが可能である。
指定されたフォルダに画像特徴量ファイル及び画像ファ
イル名ファイルが存在する場合(フォルダ210−画像
特徴量ファイステップ23b、画像ファイル名ファイル
22b、画像ファイル21bに対応)には、第1の実施
形態の検索処理と同様に処理し、検索結果の画像ファイ
ルリストを得る。2.3 Image Retrieval Routine The user designates a folder to be retrieved from the folder designation input section 34. It is possible to search all subordinate folders as well as the specified folder as follows.
In the case where the image feature amount file and the image file name file exist in the designated folder (corresponding to the folder 210-image feature amount file step 23b, the image file name file 22b, and the image file 21b), the first embodiment The same process as the search process is performed to obtain an image file list of search results.
【0040】フォルダの中にさらにフォルダが存在する
場合(フォルダ220−フォルダ222−画像特徴量フ
ァイル23a、画像ファイル名ファイル22a、画像フ
ァイル21aに対応)には、同様に画像特徴量ファイル
及び画像ファイル名ファイルが存在するなら、実施形態
1の検索処理と同様に処理検索結果の画像ファイルリス
トを得て該当画像ファイルリストとマージする。同様に
して、下位のフォルダを順じ辿り同様の処理を繰り返
し、順次検索結果の画像ファイルリストをマージする。
そして、この画像ファイルリストを距離(類似度)でソ
ートして、ユーザが指定した上位のうちユーザが予め指
定した画像数を画像検索の結果とする。または、ユーザ
が予め指定した距離(類似度)の閾値に入る画像特徴量
を検索の結果とする。こうして得られた画像特徴量に関
連付けられた画像ファイル名を画像ファイル名ファイル
から取得し、各画像ファイルをロードして画像をディス
プレイ30に表示する。このときの表示画面は図4に示
した第1の実施形態と同様である。If another folder exists in the folders (corresponding to the folder 220-folder 222-image feature amount file 23a, image file name file 22a, and image file 21a), the image feature amount file and the image file are similarly set. If the name file exists, the image file list of the process search result is obtained and merged with the corresponding image file list as in the search process of the first embodiment. Similarly, the lower folders are sequentially traced and the same processing is repeated to sequentially merge the image file lists of the search results.
Then, the image file list is sorted by the distance (similarity), and the number of images designated by the user in the upper rank designated by the user is set as the result of the image search. Alternatively, the image feature amount that falls within the threshold of the distance (similarity) designated by the user in advance is set as the search result. The image file name associated with the image feature amount thus obtained is acquired from the image file name file, each image file is loaded, and the image is displayed on the display 30. The display screen at this time is the same as that of the first embodiment shown in FIG.
【0041】その他、特に説明しない各部は前述の第1
の実施形態と同等に構成され、同等に機能する。In addition, each part not particularly described is the same as the first part described above.
Is configured and functions in the same manner as the embodiment of FIG.
【0042】この第2の実施形態によれば、各フォルダ
に分散して格納されている画像について第1の実施形態
と同様の検索が可能になる。According to the second embodiment, it is possible to perform the same search as that in the first embodiment for the images distributed and stored in each folder.
【0043】3.第3の実施形態
本実施形態は、ユーザが色を指定してその色を有する画
像を検索することができるように構成した例である。以
下、前述の第1及び第2の実施形態と同等な各部には同
一の参照符号を付し、重複する説明は適宜省略する。3. Third Embodiment The present embodiment is an example configured so that the user can specify a color and search for an image having that color. Hereinafter, the same reference numerals will be given to the respective units equivalent to those of the above-described first and second embodiments, and the duplicated description will be appropriately omitted.
【0044】3.1 構成
システム構成は図1に示した第1の実施形態と同様であ
る。3.1 Configuration The system configuration is the same as that of the first embodiment shown in FIG.
【0045】3.2 画像登録ルーチン 第1及び第2の実施形態と同様である。3.2 Image Registration Routine This is similar to the first and second embodiments.
【0046】3.3 画像検索ルーチン
図6は第3の実施形態に係る全体色検索画面36を示す
図である。ディスプレイ30の全体色検索画面36には
操作表示領域36aと検索結果表示領域36bが設定さ
れ、操作表示領域36aが上部側に、検索結果表示領域
36bが下部側にそれぞれ設けられている。3.3 Image Retrieval Routine FIG. 6 is a view showing the entire color retrieval screen 36 according to the third embodiment. An operation display area 36a and a search result display area 36b are set on the overall color search screen 36 of the display 30, and the operation display area 36a is provided on the upper side and the search result display area 36b is provided on the lower side.
【0047】操作表示領域36aの上部には、カラーパ
レット(カラーピッカ)27が表示され、その下側に明
度スライダバー38が、また、スライダーバー38の右
側には、選択色表示部39がそれぞれ設けられている。
さらに、明度スライダバー38の下には検索フォルダの
指定入力部34が、前記スライド入力部33の下には検
索の最大表示数を入力する表示数入力部35がそれぞれ
設けられている。検索結果表示領域36bには、検索さ
れた類似の色の画像が表示される。この例では最大表示
数が20に設定されていることから20の画像が表示さ
れている。また、表示数入力部35の下には検索開始キ
ー50が設けられている。A color palette (color picker) 27 is displayed above the operation display area 36a, a brightness slider bar 38 is below the color palette 27, and a selection color display section 39 is to the right of the slider bar 38. It is provided.
Further, below the lightness slider bar 38, a search folder designation input unit 34 is provided, and below the slide input unit 33, a display number input unit 35 for inputting the maximum number of search displays is provided. The searched image of the similar color is displayed in the search result display area 36b. In this example, since the maximum display number is set to 20, 20 images are displayed. A search start key 50 is provided below the display number input section 35.
【0048】ユーザは図6のように表示された全体色検
索画面36のカラーパレット37から色を選択し、明度
をスライダーバー38で指定すると、指定した色が選択
色表示部39に表示される。この第3の実施形態では、
前述の第1及び第2の実施形態とは異なり選択された単
一色からカラーヒストグラムを生成する。生成する方法
は単純で、選択された色に対応するカラーヒストグラム
のビンに値をセットする。合計が100で正規化されて
いるカラーヒストグラムでは100の値をセットし、カ
ラーヒストグラムの特徴量で前述の第1及び第2の実施
形態と同様の処理により検索を実施する。なお、この実
施形態では画像特徴量としてカラーヒストグラムの特徴
量が抽出されていることが前提となる。When the user selects a color from the color palette 37 of the overall color search screen 36 displayed as shown in FIG. 6 and specifies the lightness with the slider bar 38, the specified color is displayed in the selected color display section 39. . In this third embodiment,
Unlike the first and second embodiments described above, the color histogram is generated from the selected single color. The method of generation is simple, setting a value in the bin of the color histogram corresponding to the selected color. A value of 100 is set in the color histogram that is normalized with the total of 100, and the search is performed by the same processing as that of the first and second embodiments described above with the feature amount of the color histogram. In this embodiment, it is assumed that the feature amount of the color histogram is extracted as the image feature amount.
【0049】その他、特に説明しない各部は前述の第1
または第2の実施形態と同等に構成され、同等に機能す
る。The other parts not particularly explained are the same as those in the first section.
Alternatively, it is configured in the same manner as the second embodiment and functions in the same manner.
【0050】この第3の実施形態によれば、第1及び第
2の実施形態の効果に加え、ユーザが指定した色を有す
る画像を検索することができる。According to the third embodiment, in addition to the effects of the first and second embodiments, it is possible to retrieve an image having a color designated by the user.
【0051】4.第4の実施形態
本実施形態は、ユーザが線画像を指定してその線画像に
類似する画像を検索することができるように構成した例
である。以下、前述の第1ないし第3の実施形態と同等
な各部には同一の参照符号を付し、重複する説明は適宜
省略する。4. Fourth Embodiment The present embodiment is an example configured so that the user can specify a line image and search for an image similar to the line image. Hereinafter, the same reference numerals are given to the respective units equivalent to those of the above-described first to third embodiments, and the duplicated description will be appropriately omitted.
【0052】4.1 構成
システム構成は図1に示した第1の実施形態と同様であ
る。4.1 Configuration The system configuration is the same as that of the first embodiment shown in FIG.
【0053】4.2 画像登録ルーチン 第1及び第2の実施形態と同様である。4.2 Image Registration Routine This is similar to the first and second embodiments.
【0054】4.3 画像検索ルーチン
図7は第4の実施形態に係るスケッチ検索画面40を示
す図である。スケッチ検索画面40には操作表示領域4
0aと検索結果表示領域40bが設定され、操作表示領
域40aが上部側に、検索結果表示領域40bが下部側
にそれぞれ設けられている。4.3 Image Retrieval Routine FIG. 7 is a view showing a sketch retrieval screen 40 according to the fourth embodiment. Operation display area 4 on the sketch search screen 40
0a and the search result display area 40b are set, the operation display area 40a is provided on the upper side, and the search result display area 40b is provided on the lower side.
【0055】操作表示領域40aの左側には、スケッチ
用キャンバス41が表示され、その右側に鉛筆ボタン4
2、消しゴムボタン43、リセットボタン44が、下側
に検索フォルダの指定入力部45と検索の最大表示数を
入力する表示数入力部35がそれぞれ設けられている。
検索結果表示領域40bには、検索された線画と類似す
る画像が表示される。この例では最大表示数が20に設
定されていることから20の画像が表示されている。ま
た、表示数入力部35の下には検索開始キー50が設け
られている。A sketch canvas 41 is displayed on the left side of the operation display area 40a, and a pencil button 4 is displayed on the right side thereof.
2. An eraser button 43 and a reset button 44 are provided below the search folder specification input unit 45 and a display number input unit 35 for inputting the maximum number of search displays.
An image similar to the searched line drawing is displayed in the search result display area 40b. In this example, since the maximum display number is set to 20, 20 images are displayed. A search start key 50 is provided below the display number input section 35.
【0056】ユーザは図7に示すようにスケッチ用キャ
ンバス41上で自由に線画を書いたり消したりすること
ができる。検索処理では、指定された線画像からエッジ
の特徴量を抽出する。この特徴量により第1または第2
の実施形態と同様に検索処理を行なう。ただし、特徴量
として予めエッジの特徴量が抽出されている必要があ
る。エッジの特徴量の抽出処理は公知の方法、例えば前
述の特開2000−285141号公報に開示されてい
るような方法で行うことができる。The user can freely write or erase a line drawing on the sketch canvas 41 as shown in FIG. In the search process, the edge feature amount is extracted from the designated line image. The first or second depending on this feature amount
The search process is performed in the same manner as in the above embodiment. However, the feature amount of the edge needs to be extracted in advance as the feature amount. The extraction processing of the edge feature amount can be performed by a known method, for example, the method disclosed in the above-mentioned Japanese Patent Laid-Open No. 2000-285141.
【0057】その他、特に説明しない各部は前述の第1
または第2の実施形態と同等に構成され、同等に機能す
る。In addition, each part not particularly explained is the above-mentioned first part.
Alternatively, it is configured in the same manner as the second embodiment and functions in the same manner.
【0058】この第4の実施形態によれば、第1及び第
2の実施形態の効果に加え、ユーザが描いた線画に類似
する画像を検索することができる。According to the fourth embodiment, in addition to the effects of the first and second embodiments, it is possible to retrieve an image similar to the line drawing drawn by the user.
【0059】[0059]
【発明の効果】以上のように、本発明によれば、フォル
ダ単位で類似の画像、ユーザが指定した色に類似する画
像、ユーザが描いた線画に類似する画像を効率よく検索
することができる。As described above, according to the present invention, a similar image, an image similar to a color designated by the user, and an image similar to a line drawing drawn by the user can be efficiently searched for in each folder. .
【図1】本発明の第1の実施形態に係る画像管理検索シ
ステムのシステム構成を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing a system configuration of an image management search system according to a first embodiment of the present invention.
【図2】図1のファイルシステム(第1の実施形態)の
フォルダ構造を示す説明図である。FIG. 2 is an explanatory diagram showing a folder structure of the file system of FIG. 1 (first embodiment).
【図3】図1におけるファイルシステムの画像ファイル
名ファイルと画像特徴量ファイルに格納された画像ファ
イル名と画像特徴量との対応関係を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing a correspondence relationship between an image file name stored in an image file name file and an image feature amount file of the file system in FIG. 1 and an image feature amount.
【図4】第1の実施形態における検索画面と検索結果画
面の一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing an example of a search screen and a search result screen in the first embodiment.
【図5】第3の実施形態におけるフォルダ構造を示す説
明図である。FIG. 5 is an explanatory diagram showing a folder structure in the third embodiment.
【図6】第3の実施形態における検索画面と検索結果画
面の一例を示す図である。FIG. 6 is a diagram showing an example of a search screen and a search result screen in the third embodiment.
【図7】第4の実施形態における検索画面と検索結果画
面の一例を示す図である。FIG. 7 is a diagram showing an example of a search screen and a search result screen in the fourth embodiment.
10 コンピュータ 11 画像管理検索プログラム 12 画像登録ルーチン 13 第1の特徴抽出処理 14 登録処理 15 画像検索ルーチン 16 第2の特徴抽出処理 17 検索処理 18 結果表示処理 20 ファイルシステム 21,21a,21b 画像ファイル 22,22a,22b 画像ファイル名ファイル 23,23a,23b 画像特徴量ファイル 31 類似画像検索画面 36 全体色検索画面 40 スケッチ検索画面 50 検索開始キー 200,210,220,221,222 フォルダ 10 computers 11 Image management search program 12 Image registration routine 13 First feature extraction process 14 Registration process 15 Image search routine 16 Second feature extraction process 17 Search processing 18 Result display processing 20 file system 21,21a, 21b image files 22,22a, 22b Image file name file 23, 23a, 23b Image feature amount file 31 Similar image search screen 36 Global Color Search Screen 40 Sketch search screen 50 Search start key 200,210,220,221,222 folders
フロントページの続き Fターム(参考) 5B050 CA07 DA09 EA04 EA08 EA09 EA18 FA02 FA08 FA12 FA19 GA08 5B075 ND06 PR06 5L096 AA02 AA06 BA18 FA35 JA03 JA11 Continued front page F-term (reference) 5B050 CA07 DA09 EA04 EA08 EA09 EA18 FA02 FA08 FA12 FA19 GA08 5B075 ND06 PR06 5L096 AA02 AA06 BA18 FA35 JA03 JA11
Claims (8)
ァイルシステムのフォルダで管理検索する画像管理検索
方法において、 前記フォルダごとに記憶された画像データから各画像の
画像特徴量を予め抽出する工程と、 入力された検索対象画像の画像特徴量と前記抽出する工
程で抽出した画像特徴量の類似性を比較して前記検索対
象画像に類似した画像を検索する工程と、を備え、前記
フォルダ内の画像を前記画像特徴量の比較により高速で
検索することを特徴とする画像管理検索方法。1. An image management search method for performing a management search for an image data file in a folder of a file system of a computer, the method comprising: preliminarily extracting an image feature amount of each image from image data stored for each folder; Comparing the image feature amount of the search target image with the similarity of the image feature amount extracted in the extracting step to search for an image similar to the search target image. An image management search method characterized by performing a high-speed search by comparing image feature amounts.
ァイルシステムのフォルダで管理検索する画像管理検索
方法において、 前記フォルダごとに記憶された画像データから各画像の
画像特徴量を予め抽出する工程と、 ユーザが指定した色の画像特徴量と前記抽出した画像特
徴量との類似性を比較して前記色に類似した画像を検索
する工程と、を備え、前記フォルダ内の画像を前記画像
特徴量の比較により高速で検索することを特徴とする画
像管理検索方法。2. An image management search method for performing a management search for an image data file in a folder of a file system of a computer, wherein a step of previously extracting an image feature amount of each image from the image data stored for each folder, Comparing the image feature amount of the designated color with the extracted image feature amount to search for an image similar to the color, and comparing the images in the folder with the image feature amount. An image management search method characterized by high-speed search.
ァイルシステムのフォルダで管理検索する画像管理検索
方法において、 前記フォルダごとに記憶された画像データから各画像の
画像特徴量を予め抽出する工程と、 ユーザが描いた線画の画像特徴量と前記抽出した画像特
徴量との類似性を比較して前記線画に類似した画像を検
索する工程と、を備え、前記フォルダ内の画像を前記画
像特徴量の比較により高速で検索することを特徴とする
画像管理検索方法。3. An image management search method for performing a management search for an image data file in a folder of a file system of a computer, wherein a step of previously extracting an image feature amount of each image from the image data stored for each folder, Comparing the image feature amount of the drawn line drawing with the extracted image feature amount to search for an image similar to the line drawing, and comparing the images in the folder with the image feature amount. An image management search method characterized by high-speed search.
像ファイルを変更したときに画像特徴量の更新を行なう
工程をさらに備えていることを特徴とする請求項1ない
し3のいずれか1項に記載の画像検索管理方法。4. The method according to claim 1, further comprising a step of updating an image feature amount when a user changes an image file in a registered folder. Image search management method described.
位のフォルダすべてを対象として検索する工程をさらに
備えていることを特徴とする請求項1ないし4のいずれ
か1項に記載の画像管理検索方法。5. The image management search method according to claim 1, further comprising a step of searching all lower folders belonging to a folder designated at the time of search. .
ァイルシステムのフォルダで管理検索する画像管理検索
装置において、 前記フォルダごとに記憶された画像データから各画像の
画像特徴量を予め抽出する手段と、 入力された検索対象画像の画像特徴量と前記抽出した画
像特徴量の類似性を比較して前記検索対象画像に類似し
た画像を検索する手段と、を備えていることを特徴とす
る画像管理検索装置。6. An image management search device for performing a management search for an image data file in a folder of a file system of a computer, comprising means for extracting in advance image feature amount of each image from image data stored for each folder. An image management search device, comprising: means for comparing the image feature amount of the search target image with the similarity of the extracted image feature amount to search for an image similar to the search target image.
の画像管理検索方法の各工程を実行する手順が書き込ま
れたプログラム。7. A program in which a procedure for executing each step of the image management search method according to any one of claims 1 to 5 is written.
タによって読み込まれ、実行可能に書き込まれた記録媒
体。8. A recording medium in which the program according to claim 7 is read by a computer and written so as to be executable.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2002073535A JP2003271601A (en) | 2002-03-18 | 2002-03-18 | Image management search method, image management search device, program, and recording medium storing the program |
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