來具體說明“名稱檢測處理”。
[0136]這里，如圖8所示，目標圖像TGa包含對象物OBla?0B4a。對象物OBla是橙色的橘子，對象物0B2a是綠色的蘋果，對象物0B3a是甜瓜，對象物0B4a是紅色的蘋果。
[0137]若開始步驟S44的“名稱檢測處理”，則名稱檢測部108a參照“名稱”所涉及的特征信息所包含的特征信息表FE，來獲取與名稱所涉及的詞語“甜瓜”建立對應(yīng)地保存的分類“水果”。
[0138]接下來，名稱檢測部108a參照“名稱”所涉及的特征信息所包含的檢測優(yōu)先度表PR，來獲取與分類“水果”建立對應(yīng)地存儲的“圖像”、“顏色”、“形狀”、“同類物”、“關(guān)聯(lián)用語”的各屬性的優(yōu)先順序以及基準值。
[0139]然后，名稱檢測部108a從更高優(yōu)先順序的屬性起按順序判別一致度(步驟S444)，根據(jù)一致度和基準值來計算評價值(步驟S445)，并在滿足以下的計算式的時刻，將滿足該計算式的對象物0B判別為檢測出的對象物(步驟S446-S448)。
[0140]〈計算式〉
[0141](優(yōu)先順序第1的屬性的一致度X基準值)+(優(yōu)先順序第2的屬性的一致度X基準值)+ (優(yōu)先順序第3的屬性的一致度X基準值)+ (優(yōu)先順序第4的屬性的一致度X基準值)+ (優(yōu)先順序第5的屬性的一致度X基準值)多第1閾值
[0142](其中，(一致度X基準值)<第2閾值的情況下從累計的對象中去除(步驟S446)ο )
[0143]具體而言，對輸入詞語“甜瓜”(分類“水果”)的情況、并且是第1閾值為80且第2閾值為20的情況進行說明。如圖4Β所示，在檢測優(yōu)先度表PR中，優(yōu)先順序被設(shè)定為第1的屬性是“圖像”。因此，名稱檢測部108a利用與優(yōu)先順序第1的屬性“圖像”相對應(yīng)的檢測方法即“圖像對照處理”，來獲取與在圖4A的特征信息表FE中與詞語“甜瓜”建立對應(yīng)地保存的、作為屬性“圖像”所涉及的特征的對照圖像#4的一致度，由此來嘗試檢測。
[0144](1)在基于屬性“圖像”的檢測的結(jié)果是對照圖像#4與對象物0B3a的一致度為85%的情況下，評價值被計算為“基準值100X —致度85%= 85”。由于該評價值“85”大于第1閾值“80”，因此名稱檢測部108a判別為檢測到對象物0B3a作為符合條件的對象物。
[0145](2)在基于屬性“圖像”的檢測的結(jié)果是對照圖像#4與對象物0B3a的一致度為60 %的情況下，評價值被計算為“基準值100 X 一致度60 % = 60 ”。該評價值“60 ”小于第1閾值“80”。在該情況下，名稱檢測部108a將評價值“60”暫時存儲為累計值。
[0146]接下來，名稱檢測部108a利用與優(yōu)先順序第2的屬性“顏色”相對應(yīng)的檢測方法即“顏色檢測處理”，以在圖4A的特征信息表FE中與詞語“甜瓜”建立對應(yīng)地保存的、作為屬性“顏色”所涉及的特征的“綠色”來嘗試檢測。其結(jié)果，在特征“綠色”與對象物0B3a的一致度是90%的情況下，評價值被計算為“基準值80X —致度90%= 72”。通過將該評價值與暫時存儲的累計值“60”相加，從而累計值被更新為“60+72 = 132”。由于該累計值“132”大于第1閾值“80”，因此名稱檢測部108a判別為檢測到對象物0B3a作為符合條件的對象物。
[0147](3)在基于屬性“圖像”的檢測的結(jié)果是對照圖像#4與對象物0B3a的一致度是40 %的情況下，評價值被計算為“基準值100 X 一致度40 % = 40 ”。由于該評價值“ 40 ”小于第1閾值“80”，因此名稱檢測部108a將評價值“40”暫時存儲為累計值。
[0148]接下來，名稱檢測部108a以優(yōu)先順序第2的屬性“顏色”所涉及的特征“綠色”來嘗試檢測。其結(jié)果，在特征“綠色”與對象物0B3a的一致度是45%的情況下，評價值被計算為“基準值80X —致度45% = 36”，累計值被更新為“累計值40+36 = 76”。由于該累計值“76”小于第1閾值“80”，因此名稱檢測部108a進一步暫時存儲累計值“76”。
[0149]接下來，名稱檢測部108a利用與優(yōu)先順序第3的屬性“形狀”相對應(yīng)的檢測方法即“形狀檢測處理”，以在圖4A的特征信息表FE中與詞語“甜瓜”建立對應(yīng)地保存的、作為屬性“形狀”所涉及的特征的“圓形”來嘗試檢測。其結(jié)果，在特征“圓形”與對象物0B3a的一致度是80%的情況下，評價值被計算為“基準值60X —致度80%= 48”，累計值被更新為“76+48 = 124”。由于該累計值“124”大于第1閾值“80”，因此名稱檢測部108a判別為檢測到對象物0B3a作為符合條件的對象物。
[0150](4)在基于“圖像”的檢測的結(jié)果是對照圖像#4與對象物0B3a的一致度是15%的情況下，評價值被計算為“基準值100X —致度15%= 15”。由于該評價值“15”小于第2閾值“20”，因此名稱檢測部108a判別為不應(yīng)該使用該評價值，從而不加到累計值中。接下來，名稱檢測部108a以下一個優(yōu)先順序的屬性進行檢測。名稱檢測部108a在其他優(yōu)先順序的屬性的情況下也同樣地，不將非第2閾值以上的評價值加到累計值中。
[0151]以下，同樣地，名稱檢測部108a利用與優(yōu)先順序第4的屬性“同類物”相對應(yīng)的檢測方法即“同類物檢測處理”，以在圖4A的特征信息表FE中與詞語“甜瓜”建立對應(yīng)地保存的、作為屬性“同類物”所涉及的特征的特征“西瓜”來嘗試檢測，進而，利用與優(yōu)先順序第5的屬性“關(guān)聯(lián)用語”相對應(yīng)的檢測方法即“關(guān)聯(lián)用語檢測處理”，以在圖4A的特征信息表FE中與詞語“甜瓜”建立對應(yīng)地保存的、作為屬性“關(guān)聯(lián)用語”所涉及的特征的特征“種子” “網(wǎng)狀”“高價”來嘗試檢測，直到判別為存在評價值的累計值是第1閾值以上的對象物0B，或者判別為針對保存在“名稱”所涉及的特征信息中的全部屬性，已經(jīng)執(zhí)行完基于相對應(yīng)的檢測方法的檢測。其結(jié)果，在即使針對保存在“名稱”所涉及的特征信息中的全部屬性，執(zhí)行基于相對應(yīng)的檢測方法的檢測，也不存在滿足上述計算式“(優(yōu)先順序第1的屬性的一致度X基準值)+ (優(yōu)先順序第2的屬性的一致度X基準值)+ (優(yōu)先順序第3的屬性的一致度X基準值)+ (優(yōu)先順序第4的屬性的一致度X基準值)+ (優(yōu)先順序第5的屬性的一致度X基準值)多第1閾值”的對象物0B的情況下，名稱檢測部108a判別為不能檢測到檢測對象。
[0152]以下，詳細敘述作為“名稱檢測處理”的一部分而被執(zhí)行的、每個屬性的檢測方法。關(guān)于與屬性“顏色”相對應(yīng)的檢測方法即“顏色檢測處理”、以及與屬性“形狀”相對應(yīng)的檢測方法即“形狀檢測處理”，后面詳細進行敘述。這里，對與屬性“同類物”相對應(yīng)的檢測方法即“同類物檢測處理”、以及與屬性“關(guān)聯(lián)用語”相對應(yīng)的檢測方法即“關(guān)聯(lián)用語檢測處理”進行說明。
[0153]“同類物檢測處理”由檢測部108所具備的同類物檢測部108e來執(zhí)行。
[0154]在圖5的流程圖的步驟S3中輸入“甜瓜”作為檢測對象的指定所涉及的語句，并對圖8的目標圖像TGa執(zhí)行“同類物檢測處理”的情況下，同類物檢測部108e首先參照圖4A的特征信息表FE，獲取與詞語“甜瓜”建立對應(yīng)地保存的、作為屬性“同類物”所涉及的特征的詞語“西瓜”。
[0155]接下來，同類物檢測部108e參照圖4A的特征信息表FE，獲取與獲取到的詞語“西瓜”建立對應(yīng)地保存的、作為屬性“圖像”所涉及的特征的對照圖像#1。
[0156]同類物檢測部108e通過將表示在圖5的流程圖的步驟S1中的對象.顏色.臉部識別處理中識別出的各對象物0B的圖像數(shù)據(jù)與對照圖像#1進行對照，從而對檢測對象進行檢測。
[0157]這樣，在“同類物檢測處理”中，同類物檢測部108e作為在特征信息表FE中與各詞語建立對應(yīng)地保存的、屬性“同類物”所涉及的特征而獲取其他詞語。然后，作為在特征信息表FE中與該其他詞語建立對應(yīng)地保存的、屬性“圖像”所涉及的特征而獲取對照圖像，并通過將該對照圖像與表示通過圖5的流程圖的步驟S1中的對象.顏色.臉部識別處理而識別出的各對象物0B的圖像數(shù)據(jù)進行對照來對檢測對象進行檢測。
[0158]“關(guān)聯(lián)用語檢測處理”由檢測部108所具備的關(guān)聯(lián)用語檢測部108f來執(zhí)行。
[0159]在圖5的流程圖的步驟S3中輸入“甜瓜”作為檢測對象的指定所涉及的語句，并對圖8的目標圖像TGa執(zhí)行“關(guān)聯(lián)用語檢測處理”的情況下，關(guān)聯(lián)用語檢測部108f首先參照圖4A的特征信息表FE，獲取與詞語“甜瓜”建立對應(yīng)地保存的、作為屬性“關(guān)聯(lián)用語”所涉及的特征的詞語“種子” “網(wǎng)狀” “高價”。
[0160]接下來，關(guān)聯(lián)用語檢測部108f參照特征信息表FE，獲取與詞語“種子” “網(wǎng)狀”“高價”建立對應(yīng)地保存的詞語即與詞語“甜瓜”不同的詞語“西瓜” “蘋果” “葡萄”。
[0161]接下來，關(guān)聯(lián)用語檢測部108f參照特征信息表FE，獲取與所獲取到的詞語“西瓜” “蘋果” “葡萄”建立對應(yīng)地保存的、作為屬性“圖像”所涉及的特征的對照圖像#1、對照圖像#5、對照圖像#6。關(guān)聯(lián)用語檢測部108f將表示通過圖5的流程圖的步驟S1中的對象.顏色.臉部識別處理而識別出的對象物0B的圖像數(shù)據(jù)與對照圖像#1、對照圖像#5、對照圖像#6進行對照，由此來嘗試檢測對象的檢測。
[0162]這樣，在“關(guān)聯(lián)用語檢測處理”中，關(guān)聯(lián)用語檢測部108f獲取在特征信息表FE中與各詞語建立對應(yīng)地保存的、屬性“關(guān)聯(lián)用語”所涉及的特征。然后，獲取與該獲取到的詞語建立對應(yīng)地保存的其他詞語。然后，獲取在特征信息表FE中作為屬性“圖像”所涉及的特征而與該其他詞語建立對應(yīng)地保存的對照圖像，將該對照圖像與表示通過圖5的流程圖的步驟S1中的對象.顏色.臉部識別處理而識別出的各對象物0B的圖像數(shù)據(jù)進行對照，由此來對檢測對象進行檢測。
[0163]返回到圖6的流程圖，在步驟S44的“名稱檢測處理”結(jié)束之后，處理移至步驟S51。
[0164]在步驟S43中選擇了“顏色檢測”作為檢測方法的情況下，檢測部108所具備的顏色檢測部108b執(zhí)行“顏色檢測處理”(步驟S45)。
[0165]以圖9的目標圖像TGb為例，假設(shè)在圖5的流程圖的步驟S3中輸入了詞語“紅色”作為指定檢測對象的語句來具體說明顏色檢測部108b所執(zhí)行的“顏色檢測處理”。目標圖像TGb包含顏色互不相同的多個對象物OBlb?0B3b。對象物OBlb是綠色，對象物0B2b是紅色，對象物0B3b是藍色。
[0166]在步驟S45的“顏色檢測處理”中，顏色檢測部108b基于表示在步驟S1中由識別部101識別出的各對象物0B的顏色分布的信息，對具有與由提取部104在步驟S41中提取并在步驟S42中對屬性進