(57)【要約】  コンテンツ関連データ抽出手段は、入力コンテンツから第一のコンテンツ関連データを抽出する。第一のシーン判定手段は、第一のコンテンツ関連データと第一の基準コンテンツ関連データとを比較して、入力コンテンツに含まれる主たる対象と該主たる対象が存在する入力コンテンツ内での領域とを判定する。第二のシーン判定手段は、主たる対象が存在すると判定された領域の影響を上記第一のコンテンツ関連データから取り除いた第二のコンテンツ関連データを生成し、該生成した第二のコンテンツ関連データと第二の基準コンテンツ関連データとを比較して、入力コンテンツに含まれる従たる対象を判定する。
2012056610.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力コンテンツから第一のコンテンツ関連データを抽出するコンテンツ関連データ抽出手段と、
前記抽出された第一のコンテンツ関連データと、判定対象とする主たる対象を含む複数の第一の基準コンテンツから事前に生成された第一の基準コンテンツ関連データとを比較して、前記入力コンテンツに含まれる主たる対象と該主たる対象が存在する前記入力コンテンツ内での領域とを判定する第一のシーン判定手段と、
前記第一のシーン判定手段によって前記主たる対象が存在すると判定された領域の影響を前記第一のコンテンツ関連データから取り除いた第二のコンテンツ関連データを生成し、該生成した前記第二のコンテンツ関連データと、判定対象とする従たる対象を含む複数の第二の基準コンテンツから事前に生成された第二の基準コンテンツ関連データとを比較して、前記入力コンテンツに含まれる従たる対象を判定する第二のシーン判定手段と
を含むことを特徴とするコンテンツシーン判定装置。
【請求項２】
前記第二のシーン判定手段は、前記第一のコンテンツ関連データ中の前記主たる対象が存在すると判定された領域のデータを、前記主たる対象が存在すると判定された領域以外のデータから補間して生成したデータで置換することにより、前記第二のコンテンツ関連データを生成する
ことを特徴とする請求項１に記載のコンテンツシーン判定装置。
【請求項３】
前記第二のシーン判定手段は、前記第一のコンテンツ関連データ中の前記主たる対象が存在すると判定された領域のデータを取り除くことにより、前記第二のコンテンツ関連データを生成する
ことを特徴とする請求項１に記載のコンテンツシーン判定装置。
【請求項４】
前記第二のシーン判定手段は、前記主たる対象が存在すると判定された領域に対応するデータを前記複数の第二の基準コンテンツ関連データのそれぞれから取り除いた後の前記複数の第二の基準コンテンツ関連データと、前記第二のコンテンツ関連データとを比較する
ことを特徴とする請求項３に記載のコンテンツシーン判定装置。
【請求項５】
前記入力コンテンツは画像であり、前記主たる対象は予め定められた主要な被写体であり、前記従たる対象は背景である
ことを特徴とする請求項１乃至４の何れかに記載のコンテンツシーン判定装置。
【請求項６】
入力コンテンツから第一のコンテンツ関連データを抽出し、
前記抽出された第一のコンテンツ関連データと、判定対象とする主たる対象を含む複数の第一の基準コンテンツから事前に生成された第一の基準コンテンツ関連データとを比較して、前記入力コンテンツに含まれる主たる対象と該主たる対象が存在する前記入力コンテンツ内での領域とを判定し、
前記主たる対象が存在すると判定された領域の影響を前記第一のコンテンツ関連データから取り除いた第二のコンテンツ関連データを生成し、該生成した前記第二のコンテンツ関連データと、判定対象とする従たる対象を含む複数の第二の基準コンテンツから事前に生成された第二の基準コンテンツ関連データとを比較して、前記入力コンテンツに含まれる従たる対象を判定する
ことを特徴とするコンテンツシーン判定方法。
【請求項７】
前記入力コンテンツに含まれる従たる対象の判定では、前記第一のコンテンツ関連データ中の前記主たる対象が存在すると判定された領域のデータを、前記主たる対象が存在すると判定された領域以外のデータから補間して生成したデータで置換することにより、前記第二のコンテンツ関連データを生成する
ことを特徴とする請求項６に記載のコンテンツシーン判定方法。
【請求項８】
前記入力コンテンツに含まれる従たる対象の判定では、前記第一のコンテンツ関連データ中の前記主たる対象が存在すると判定された領域のデータを取り除くことにより、前記第二のコンテンツ関連データを生成する
ことを特徴とする請求項６に記載のコンテンツシーン判定方法。
【請求項９】
前記入力コンテンツに含まれる従たる対象の判定では、前記主たる対象が存在すると判定された領域に対応するデータを前記複数の第二の基準コンテンツ関連データのそれぞれから取り除いた後の前記複数の第二の基準コンテンツ関連データと、前記第二のコンテンツ関連データとを比較する
ことを特徴とする請求項８に記載のコンテンツシーン判定方法。
【請求項１０】
コンピュータを、
入力コンテンツから第一のコンテンツ関連データを抽出するコンテンツ関連データ抽出手段と、
前記抽出された第一のコンテンツ関連データと、判定対象とする主たる対象を含む複数の第一の基準コンテンツから事前に生成された第一の基準コンテンツ関連データとを比較して、前記入力コンテンツに含まれる主たる対象と該主たる対象が存在する前記入力コンテンツ内での領域とを判定する第一のシーン判定手段と、
前記第一のシーン判定手段によって前記主たる対象が存在すると判定された領域の影響を前記第一のコンテンツ関連データから取り除いた第二のコンテンツ関連データを生成し、該生成した前記第二のコンテンツ関連データと、判定対象とする従たる対象を含む複数の第二の基準コンテンツから事前に生成された第二の基準コンテンツ関連データとを比較して、前記入力コンテンツに含まれる従たる対象を判定する第二のシーン判定手段と
して機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像などのコンテンツを解析して、そのコンテンツのシーンを判定する装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、デジタルカメラやデジタルビデオカメラのみならず携帯電話においても、そこに搭載されたカメラや音響機器の高性能化が急速に進展し、日常の出来事や出会った光景を手軽にかつ高精度に記録可能になったことに伴い、多様な状況下におけるコンテンツの取得機会が増えてきている。こうした状況に対し、取得されたコンテンツがどういったシーンで取得されたものなのかを表すシーン情報について、自動で解析し、その解析結果をコンテンツと結びつけて利用する技術が提案されている。【０００３】
例えば特許文献１では、高画質な画像を自動で生成することを目的として、撮影された画像の画像データと共に、撮影時に取得または入力されたカメラ情報（撮影日時情報、撮影位置情報等）や、データベース等から取り込まれた撮影シーンの関連情報（地図情報、天気情報、イベント情報等）を利用して、撮影シーンの判定を行い、推定された撮影シーンに応じた所定の画像処理を行っている。【０００４】
また例えば特許文献２では、人物の顔と非人物の領域とを異なるシーン情報として捉え、それぞれ異なるパラメータ値を用いて画質を共に向上させることを目的として、一般的な人物の撮影シーンを集め、平均的な人物撮影シーンにおける顔の位置、大きさ、及び形状についてのマハラノビス空間の作成を通じた、人物領域及び非人物領域を組み合わせた撮影シーンの判定を行い、各領域に適した画像処理を行っている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００１−２３８１７７号公報
【特許文献２】特開２０００−２７８５２４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１に記載の技術では、日時や場所等のように、一つのコンテンツから唯一つ抽出される情報を積極的にシーンの判定に利用する。この技術では、一つのコンテンツに対し一つのシーン情報しかコンテンツには付与できない。このため、コンテンツを構成する主たる対象（人物領域など）と従たる対象（背景など）に対し、それぞれ適切なシーン情報を精度良く付与することはできない。【０００７】
一方、特許文献２に記載の技術では、画像データから抽出される特徴量（色味やエッジ等）を利用して、コンテンツに対し複数のシーン情報を付与する。しかし、この技術では、コンテンツを構成する主たる対象と従たる対象とに対し同時にシーンの判定を行っている。つまり、複数の撮影シーンから事前に作成された複数の基準データのうち、判定対象となる画像データとの間のマハラノビス距離が最も短い基準データに対応するシーンを判定結果としている。このため、画像中の主たる対象（人物など）と従たる対象（背景など）とを組み合わせた大量の基準データを事前に準備しておかなければ、コンテンツを構成する主たる対象と従たる対象とに対して同時にシーンの判定を行うことができない。また、基準データの量が多いために、シーン判定を行う際の照合数が多くなり、処理に長時間を要する。【０００８】
本発明の目的は、上述したような課題、すなわち、コンテンツを構成する主たる対象と従たる対象とに対して同時にシーンの判定を行う場合には、主たる対象と従たる対象を共に含む基準データが大量に必要となり、処理に要する時間が長くなる、という課題を解決するコンテンツシーン判定装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の一形態にかかるコンテンツシーン判定装置は、
入力コンテンツから第一のコンテンツ関連データを抽出するコンテンツ関連データ抽出手段と、
上記抽出された第一のコンテンツ関連データと、判定対象とする主たる対象を含む複数の第一の基準コンテンツから事前に生成された第一の基準コンテンツ関連データとを比較して、上記入力コンテンツに含まれる主たる対象と該主たる対象が存在する上記入力コンテンツ内での領域とを判定する第一のシーン判定手段と、
上記第一のシーン判定手段によって上記主たる対象が存在すると判定された領域の影響を上記第一のコンテンツ関連データから取り除いた第二のコンテンツ関連データを生成し、該生成した上記第二のコンテンツ関連データと、判定対象とする従たる対象を含む複数の第二の基準コンテンツから事前に生成された第二の基準コンテンツ関連データとを比較して、上記入力コンテンツに含まれる従たる対象を判定する第二のシーン判定手段と
を含む、という構成を採る。
【発明の効果】
【００１０】
本発明は、上述したような構成を有するため、コンテンツを構成する主たる対象と従たる対象のそれぞれに対してシーンを判定する際に必要な基準データの数を削減することができる。また、基準データの数が削減されることにより、シーン判定を行う際の照合数が少なくなり、処理に要する時間が短くなる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】第二の実施の形態の概略構成を示すブロック図である。
【図２】第二の実施の形態全体を示すフローチャートである。
【図３】第二のシーン判定手段の構成例を表すブロック図である。
【図４】第二の実施の形態における第二のシーン判定手段の構成例を示すブロック図である。
【図５】第二領域部コンテンツ関連データ補間手段の構成例を示すブロック図である。
【図６】第二領域部コンテンツ関連データ補間手段の構成例を示すブロック図である。
【図７】第二領域部コンテンツ関連データ補間手段の構成例を示すブロック図である。
【図８】第二領域部コンテンツ関連データ補間手段の構成例を示すブロック図である。
【図９】第三の実施の形態における第二のシーン判定手段の構成例を示すブロック図である。
【図１０】第一の実施の形態のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
次に本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００１３】
[第一の実施形態]
図１０を参照すると、本発明の第一の実施形態にかかるコンテンツシーン判定装置１は、入力コンテンツ２を入力して解析し、シーン判定結果３を出力する機能を有する。コンテンツシーン判定装置１は、コンテンツ関連データ抽出手段４と、第一のシーン判定手段５と、第二のシーン判定手段６とを有する。
【００１４】
コンテンツ関連データ抽出手段４は、入力コンテンツ２から第一のコンテンツ関連データを抽出する機能を有する。
【００１５】
第一のシーン判定手段５は、コンテンツ関連データ抽出手段４によって抽出された第一のコンテンツ関連データと、１または複数の第一の基準コンテンツ関連データとを比較して、入力コンテンツ２に含まれる主たる対象とこの主たる対象が存在する入力コンテンツ２内での領域とを判定する機能を有する。上記第一の基準コンテンツ関連データは、判定対象とする主たる対象を含む複数の第一の基準コンテンツから事前に生成され、例えばコンテンツシーン判定装置１内のメモリに記憶されている。
【００１６】
第二のシーン判定手段６は、コンテンツ関連データ抽出手段４によって抽出された第一のコンテンツ関連データから、第一のシーン判定手段５によって主たる対象が存在すると判定された領域の影響を取り除いた第二のコンテンツ関連データを生成する機能を有する。例えば、第二のシーン判定手段６は、第一のコンテンツ関連データ中の主たる対象が存在すると判定された領域のデータを、主たる対象が存在すると判定された領域以外のデータから補間して生成したデータで置換することにより、第二のコンテンツ関連データを生成して良い。或いは、第二のシーン判定手段６は、第一のコンテンツ関連データ中の主たる対象が存在すると判定された領域のデータを取り除くことにより、第二のコンテンツ関連データを生成して良い。
【００１７】
さらに第二のシーン判定手段６は、上記生成した第二のコンテンツ関連データと、１または複数の第二の基準コンテンツ関連データとを比較して、入力コンテンツ２に含まれる従たる対象を判定する機能を有する。上記第二の基準コンテンツ関連データは、判定対象とする従たる対象を含む複数の第二の基準コンテンツから事前に生成され、例えばコンテンツシーン判定装置１内のメモリに記憶されている。また、第二のシーン判定手段６は、第一のコンテンツ関連データ中の主たる対象が存在すると判定された領域のデータを取り除くことにより第二のコンテンツ関連データを生成する場合、主たる対象が存在すると判定された領域に対応するデータを複数の第二の基準コンテンツ関連データのそれぞれから取り除いた後の複数の第二の基準コンテンツ関連データと、第二のコンテンツ関連データとを比較して良い。
【００１８】
コンテンツ判定装置１の出力するシーン判定結果３は、第一のシーン判定手段５の判定結果と第二のシーン判定手段６の判定結果とを含んでいる。
【００１９】
上記のコンテンツシーン判定装置１は、例えば、マイクロプロセッサ等のプロセッサにより構成することができる。また上記のコンテンツ関連データ抽出手段４、第一のシーン判定手段５、および第二のシーン判定手段６は、例えば、上記プロセッサに接続されたメモリに記憶されたプログラムで実現することができる。このプログラムは、コンテンツシーン判定装置１を構成するプロセッサに読み取られ、そのプロセッサの動作を制御することにより、そのプロセッサ上に上記のコンテンツ関連データ抽出手段４、第一のシーン判定手段５、および第二のシーン判定手段６を実現する。上記プログラムは、プロセッサに接続されたメモリに記憶される以外に、コンピュータが読み取り可能な記録媒体、例えばフレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリ等の可搬性を有する媒体に記憶されていてもよい。
【００２０】
次に本実施形態にかかるコンテンツシーン判定装置１の動作を説明する。
【００２１】
最初にコンテンツ関連データ抽出手段４が、入力コンテンツ２を入力し、入力コンテンツ２から第一のコンテンツ関連データを抽出する。次に、第一のシーン判定手段５が、コンテンツ関連データ抽出手段４によって抽出された第一のコンテンツ関連データと、１または複数の第一の基準コンテンツ関連データとを比較して、入力コンテンツ２に含まれる主たる対象とこの主たる対象が存在する入力コンテンツ２内での領域とを判定する。次に、第二のシーン判定手段６が、コンテンツ関連データ抽出手段４によって抽出された第一のコンテンツ関連データから、第一のシーン判定手段５によって主たる対象が存在すると判定された領域の影響を取り除いた第二のコンテンツ関連データを生成する。更に、第二のシーン判定手段６が、上記生成した第二のコンテンツ関連データと、１または複数の第二の基準コンテンツ関連データとを比較して、入力コンテンツ２に含まれる従たる対象を判定する。最後にコンテンツ判定装置１が、第一のシーン判定手段５の判定結果と第二のシーン判定手段６の判定結果とを含むシーン判定結果３を出力する。
【００２２】
上述したように本実施形態では、まず第一のシーン判定手段５が、入力コンテンツ２に含まれる主たる対象とこの主たる対象が存在する入力コンテンツ２内での領域とを判定する。第一のシーン判定手段５は、入力コンテンツ２に含まれる従たる対象を判定しないので、第一の基準コンテンツ関連データの生成元となる第一の基準コンテンツには、従たる対象を基本的に含んでいる必要はない。但し、第一の基準コンテンツに従たる対象が含まれていても構わない。
【００２３】
また、本実施形態では、第二のシーン判定手段６が、入力コンテンツ２から抽出された第一のコンテンツ関連データから、主たる対象が存在すると判定された領域の影響を取り除いた第二のコンテンツ関連データを生成し、この第二のコンテンツ関連データと、１または複数の第二の基準コンテンツ関連データとを比較して、入力コンテンツ２に含まれる従たる対象を判定する。第二のシーン判定手段６は、入力コンテンツ２に含まれる主たる対象は判定しないので、第二の基準コンテンツ関連データの生成元となる第二の基準コンテンツには、主たる対象は含まれていない。また、第二のシーン判定手段６は、主たる対象が存在すると判定された領域の影響を取り除いた第二のコンテンツ関連データを生成して、第二の基準コンテンツ関連データと比較するので、主たる対象の影響を受けずに従たる対象を判定することできる。このため、主たる対象が存在すると判定された領域の影響を取り除かない場合に比べて、従たる対象の判定の精度が向上する。
【００２４】
また、上述したように、第一および第二の基準コンテンツ関連データは、主たる対象と従たる対象の組み合わせを考慮する必要がない。このため、必要となる基準コンテンツ関連データの総数は、主たる対象と従たる対象とを同時に判定する場合に必要な基準コンテンツ関連データの総数に比べて、遥かに少なくなる。この結果、第一および第二のシーン判定手段５、６における照合回数を大幅に削減でき、処理時間を短縮することができる。
【００２５】
[第二の実施形態]
図１を参照すると、本発明の第二の実施形態にかかるコンテンツシーン判定装置は、シーン判定対象となるコンテンツを入力するコンテンツ入力手段１１、入力されたコンテンツに関連する様々なデータを抽出するコンテンツ関連データ抽出手段１２、抽出されたコンテンツ関連データを利用して、入力されたコンテンツに含まれる主たる対象とこの主たる対象が存在する入力コンテンツ内での領域を判定する第一のシーン判定手段１３、入力されたコンテンツから主たる対象の領域の影響を取り除き、入力されたコンテンツに含まれる従たる対象を判定する第二のシーン判定手段１４、第一のシーン判定結果及び第二のシーン判定結果を出力するシーン判定結果出力手段１５で構成される。
【００２６】
ここで、コンテンツとは、例えば写真、動画（ショートクリップを含む）、音響、音声等を表している。また、コンテンツに関連する様々なデータとは、例えば、前記コンテンツが写真であった場合、その画素値のデータや、画素値に対し何らかの処理を施し抽出した特徴量のデータ等を表している。また、主たる対象とは、例えば、人物・ペット・車等といったコンテンツの主要被写体となり得るものを表している。また、従たる対象とは、例えば背景領域といったコンテンツにおける主たる対象以外のものを表している。
【００２７】
コンテンツ入力手段１１は、デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ、携帯電話等の撮像機器で撮影された画像、スキャナー等を通して取り込まれた画像を入力コンテンツとして入力する。入力コンテンツは、ＪＰＥＧ等のように圧縮された画像でも、ＴＩＦＦ、ＰＳＤ、ＲＡＷ等のように圧縮されていない画像でも、どちらでも良い。また、入力コンテンツは、圧縮された動画あるいはそれを復号した動画でも良く、この場合、フレーム画像毎に入力される。圧縮された動画である場合、その圧縮形式は、ＭＰＥＧ、ＭＯＴＩＯＮ  ＪＰＥＧ、ＷＩＮＤＯＷＳ
Ｍｅｄｉａ Ｖｉｄｅｏ等、復号可能なものであれば何でも良い。また、入力コンテンツは、画像や動画ではなく音声データや音響データでも良い。コンテンツ入力手段１１は例えば、あらかじめ定められたルールにて動作するプログラムを搭載したＣＰＵによって実現される。
【００２８】
コンテンツ関連データ抽出手段１２は、コンテンツ入力手段１１から入力コンテンツを受け取り、入力コンテンツに関連する様々なデータをコンテンツ関連データとして抽出する。例えば、入力コンテンツが画像であった場合、その画素値のデータや、画素値に対し何らかの処理を施し算出される画像特徴量のデータ等を抽出する。入力コンテンツが非圧縮画像であった場合は、画素値を記録したデータ部分を抽出し、入力コンテンツが圧縮された画像であった場合は、復号した後に画素値を記録したデータ部分を抽出する。また、特徴量を抽出する場合は、例えば、２次元のラプラシアンフィルタやＣａｎｎｙフィルタ等のエッジ検出フィルタの適用、あるいは色情報の取得等を通して、画像中の色配置、色ヒストグラム、部分領域毎の各方向のエッジパターンのヒストグラム、ＭＰＥＧ７における視覚特徴量等の特徴量を抽出する。もし、入力コンテンツが音響データであった場合、ＭＦＣＣ、音響のパワー、ＭＰＥＧ７の音響特徴量等の特徴量を抽出する。コンテンツ関連データ抽出手段１２は例えば、あらかじめ定められたルールにて動作するプログラムを搭載したＣＰＵによって実現される。
【００２９】
第一のシーン判定手段１３は、コンテンツ関連データ抽出手段１２からコンテンツ関連データを受け取り、人物・ペット・車等といったコンテンツの主要被写体となり得る物体の入力コンテンツにおける検出結果と、その存在位置情報を第一のシーン判定結果として出力する。第一のシーン判定手段１３は例えば、あらかじめ定められたルールにて動作するプログラムを搭載したＣＰＵによって実現される。第一のシーン判定手段１３の詳細については後述する。
【００３０】
第二のシーン判定手段１４は、コンテンツ関連データ抽出手段１２からコンテンツ関連データを、第一のシーン判定手段１３から第一のシーン判定結果をそれぞれ受け取り、入力コンテンツ中から主たる対象の影響を取り除いた上で、入力コンテンツにどのような従たる対象が含まれているかを判定した結果を第二のシーン判定結果として出力する。第二のシーン判定手段１４は例えば、あらかじめ定められたルールにて動作するプログラムを搭載したＣＰＵによって実現される。第二のシーン判定手段１４の詳細については後述する。
【００３１】
シーン判定結果出力手段１５は、第一のシーン判定手段１３及び第二のシーン判定手段１４でそれぞれ判定された、入力コンテンツに付与するシーン情報を出力する。例えば、シーン判定結果出力手段１５がプログラムとして実装されており、後段の処理を行うプログラムにメモリを介して情報を通知する場合には、入力コンテンツに付与するシーン情報をメモリに出力する。
【００３２】
図２は、図１に示した第二の実施の形態の全体の処理フローを説明するためのフローチャートである。図２に示すように、まずコンテンツ入力手段１１が、写真等のコンテンツを入力する（Ｓ１０１）。次に、コンテンツ関連データ抽出手段１２が、入力されたコンテンツから、画素値のデータや特徴量のデータをコンテンツ関連データとして抽出する（Ｓ１０２）。その後、第一のシーン判定手段１３が、入力コンテンツに含まれる主たる対象とその存在位置に関する判定を行う（Ｓ１０３）。次に、第二のシーン判定手段１４が、第一のシーン判定手段１３の判定結果を利用して、入力コンテンツに含まれる従たる対象に関するシーン判定を行う（Ｓ１０４）。次に、シーン判定結果出力手段１５が、第一及び第二のシーン判定結果を出力する（Ｓ１０５）。
【００３３】
上記のような構成を採用し、まず、第一のシーン判定手段１３が、入力コンテンツに含まれる主たる対象のシーンを判定した上で、その後、第二のシーン判定手段１４が、主たる対象の影響を取り除いて入力コンテンツに含まれる従たる対象のシーンを判定するため、主たる対象および従たる対象にそれぞれ適したシーン情報が付与可能になると共に、主たる対象と従たる対象に対するシーンの判定に必要なトータルの照合数が大きく減り、短い処理時間でシーン判定を行うことが可能になる。その結果、人物領域、ペット領域、背景領域など、コンテンツを構成する複数の領域に対するシーン判定を、短い処理時間で行うことが可能になる。
【００３４】
また、入力されたコンテンツの複数の領域に対するシーンの判定を、コンテンツの領域全体に対してシーン判定した結果を利用するのではなく、領域別にそれぞれ行うため、複数の領域を組み合わせた大量の基準データが得られない場合であっても、コンテンツを構成する複数の領域に対するシーン判定を、高精度に行うことができる。
【００３５】
次に、第一のシーン判定手段１３について詳述する。
【００３６】
図３を参照すると、第一のシーン判定手段１３の一例は、第一のシーン判定用基準コンテンツ関連データ記憶手段３０１、第一のシーン確度情報算出手段３０２、第一のシーン特定手段３０３で構成されている。
【００３７】
第一のシーン判定用基準コンテンツ関連データ記憶手段３０１は、人物・ペット・車等といったコンテンツの主要被写体となり得る物体を含む複数の基準コンテンツから抽出された各物体が存在する位置の画素値情報を利用して、各物体の画素値の分布をモデル化した際のモデルを記述する情報を、基準コンテンツ関連データとして記憶・蓄積する。その場合、第一のシーン判定用基準コンテンツ関連データ記憶手段３０１は、例えば、各物体の画素値の分布を簡易な関数でモデル化した時の関数情報及び最もフィッティングする際のパラメータ値、ＳＶＭのサポートベクトル、線形判別により求まる射影軸のパラメータ等を記憶する。
【００３８】
また、第一のシーン判定用基準コンテンツ関連データ記憶手段３０１は、人物・ペット・車等といったコンテンツの主要被写体となり得る物体を含む複数の基準コンテンツから抽出された各物体の特徴量の分布をモデル化した際のモデルを記述する情報を、基準コンテンツ関連データとして記憶・蓄積しても良い。このように、基準コンテンツ関連データとして、コンテンツから抽出される特徴量を使用する場合、その使用する特徴量の最低一つは、部分領域毎の各方向のエッジパターンのヒストグラムのように、コンテンツ中の位置情報も含む特徴量であることが必要である。
【００３９】
第一のシーン確度情報算出手段３０２は、コンテンツ関連データ抽出手段１２からコンテンツ関連データを、第一のシーン判定用基準コンテンツ関連データ記憶手段３０１から基準コンテンツ関連データをそれぞれ受け取り、これらを利用して第一のシーン確度情報を出力する。例えば、入力コンテンツの画素値のデータがコンテンツ関連データとして入力され、各シーン（物体）クラスの重心に関する情報が基準コンテンツ関連データとして入力された場合、コンテンツ関連データ抽出手段１２から入力される各画素の画素値について、各シーンクラスの重心までの距離を考え、その値に応じたシーン毎の比率を第一のシーン確度情報として出力する。また、第一のシーン確度情報算出手段３０２は、線形判別分析を用いた場合の結果、ＳＶＭを用いた場合の結果等に基づいて、各画素が各シーンに判定される度合いを表す指標を、第一のシーン確度情報として出力しても良い。コンテンツ関連データ抽出手段１２からコンテンツ関連データとして特徴量のデータを受け取る場合は、その受け取る特徴量の中の最低一つは、部分領域毎の各方向のエッジパターンのヒストグラムのように、コンテンツ中の位置情報も含む特徴量である必要があり、その位置情報を含む特徴量に関する基準コンテンツ関連データとの照合を行う。このような照合を行うことで、コンテンツ関連データとして特徴量のデータを用いた場合でも、各物体の特徴量の分布と、入力コンテンツの部分領域における特徴量の比較が可能となり、コンテンツ中の各部分領域が各シーンに判定される度合いを表す指標が算出される。
【００４０】
第一のシーン特定手段３０３は、第一のシーン確度情報算出手段３０２から第一のシーン確度情報を受け取り、第一のシーン判定結果を出力する。例えば、第一のシーン確度情報として、各画素が各シーンに判定される度合いを表す指標が入力される場合、各画素に関して、上記指標の中で最も高い値を持つシーンを抽出し、そのシーンを表す固有の識別子を割り当てることが考えられる。具体的には、人物が写っていると判断される画素は０、ペットが写っていると判断される画素は１、車等のその他主要被写体が写っていると判断される画素は２、主要被写体は存在しないと判断される画素は３というように、主要被写体となり得る物体が入力コンテンツ中に写っているか否かの判定結果に応じた値を画素毎に格納したデータが、第一のシーン判定結果として出力される。あるいは、第一のシーン判定結果は、全画素に関する判定結果ではなく、入力コンテンツ内に存在するシーンとそのシーンが存在する座標位置に関する情報であっても良い。
【００４１】
次に、第二のシーン判定手段１４について詳述する。
【００４２】
図４を参照すると、第二のシーン判定手段１４の一例は、マスク手段４０１、コンテンツ関連データ補間手段４０２、第二のシーン判定用基準コンテンツ関連データ記憶手段４０３、第二のシーン確度情報算出手段４０４、第二のシーン特定手段４０５で構成される。
【００４３】
マスク手段４０１は、コンテンツ関連データ抽出手段１２からコンテンツ関連データを、第一のシーン判定手段１３から第一のシーン判定結果をそれぞれ受け取り、コンテンツ関連データについて、主たる対象が存在する領域に対するマスク処理を行った上で、マスク処理後のコンテンツ関連データを出力する。例えば、第一のシーン判定手段１３から受け取る第一のシーン判定結果が、各画素についてシーンを表す固有の識別子が割り当てられた情報であった場合、主要被写体が何かしら存在していると判定された画素に関して、画素値のデータあるいは特徴量のデータは未知として扱うようにする。ここで、第一のシーン判定手段１３から受け取る第一のシーン判定結果が、主要被写体となり得る物体がコンテンツ中に存在しないという判定結果であった場合、マスク手段４０１では、マスク処理は行われない。このように、主たる対象が存在する領域から抽出されたコンテンツ関連データの影響を取り除くことで、従たる対象に関する正確なシーン判定処理を行うことが可能となる。
【００４４】
コンテンツ関連データ補間手段４０２は、マスク手段４０１からマスク処理後のコンテンツ関連データを受け取り、マスクされた領域以外の領域におけるコンテンツ関連データを利用し、マスクされた領域、すなわち主たる対象が存在していた領域に対するコンテンツ関連データの補間処理を行った後、補間後のコンテンツ関連データを出力する。コンテンツ関連データ補間手段４０２のより詳細な説明は後述する。
【００４５】
第二のシーン判定用基準コンテンツ関連データ記憶手段４０３は、その機能が、図３における第一のシーン判定用基準コンテンツ関連データ記憶手段３０１と類似している。但し、記憶・蓄積しておく基準コンテンツ関連データが、人物・ペット・車等といったコンテンツの主要被写体となり得る物体を含む複数のコンテンツから生成されたものではなく、これらの物体を含んでいない複数のコンテンツから生成されるものであるという点が異なる。
【００４６】
第二のシーン判定用基準コンテンツ関連データ記憶手段４０３では、山や海等の「風景」、「夜景」、「夕焼け」など、コンテンツが撮影された際に背景となり得るシーンを写した複数のコンテンツから、各シーンの画素値の分布をモデル化した際のモデルを記述する情報を、基準コンテンツ関連データとして記憶・蓄積する。その場合、例えば、第二のシーン判定用基準コンテンツ関連データ記憶手段４０３は、各シーンの画素値の分布を簡易な関数でモデル化した時の関数情報及び最もフィッティングする際のパラメータ値、ＳＶＭのサポートベクトル、線形判別により求まる射影軸のパラメータ等を記憶する。
【００４７】
また、第二のシーン判定用基準コンテンツ関連データ記憶手段４０３は、背景となり得るシーンを写した複数のコンテンツから抽出した特徴量を利用し、各シーンの特徴量の分布をモデル化した際のモデルを記述する情報を、基準コンテンツ関連データとして記憶・蓄積しても良い。
【００４８】
第二のシーン確度情報算出手段４０４は、その機能が、図３における第一のシーン確度情報算出手段３０２と類似している。但し、コンテンツ関連モデルデータとして特徴量のデータを受け取る場合、必ずしもコンテンツ中の位置情報を含む特徴量である必要がないという点が異なる。つまり、第二のシーン確度情報算出手段４０４は、各シーンに判定される度合いを表す指標を、コンテンツの部分領域に対して算出する必要はなく、コンテンツ全体に対し算出すれば良い。
【００４９】
第二のシーン特定手段４０５は、その機能が、図３における第一のシーン特定手段３０３と類似している。ただし、シーンを表す内容が表示されているコンテンツ中の位置に関する情報を出力する必要がないという点が異なる。例えば、第二のシーン確度情報として、各シーンに判定される度合いを表す指標が入力される場合、第二のシーン特定手段４０５は、その値が最も大きいシーン、あるいは上位数シーンをシーン判定結果として出力すれば良い。
【００５０】
次に、コンテンツ関連データ補間手段４０２の幾つかの構成例を説明する。
【００５１】
図５を参照すると、コンテンツ関連データ補間手段４０２の一例は、全情報参照補間手段４２０１で構成される。
【００５２】
全情報参照補間手段４２０１は、マスク手段４０１からマスク処理後のコンテンツ関連データを受け取り、マスク領域以外の領域を全て参照してマスク領域のコンテンツ関連データを補間した後、補間後のコンテンツ関連データを出力する。マスク領域以外の領域を全て参照したマスク領域部の補間方法としては、例えば、参照した全領域の平均値による一律な補間が考えられる。
【００５３】
図６を参照すると、コンテンツ関連データ補間手段４０２の別の例は、局所領域情報参照補間手段４２０２で構成される。
【００５４】
局所領域情報参照補間手段４２０２は、マスク手段４０１からマスク処理後のコンテンツ関連データを受け取り、マスク領域周辺の局所領域を参照してマスク領域のコンテンツ関連データを補間した後、補間後のコンテンツ関連データを出力する。マスク領域周辺の局所領域を参照した補間方法としては、例えば、縦横一定サイズの矩形をマスク領域周辺で少しずつずらして行き、上記矩形内のマスク領域以外の平均値による、前記矩形内のマスク領域に対する補間が考えられる。局所領域として考える領域は、矩形領域に限らず、円領域や楕円領域であっても良い。
【００５５】
図７および図８を参照すると、コンテンツ関連データ補間手段４０２の他の例は、横方向情報参照補間手段４２０３と縦方向情報参照補間手段４２０４で構成される。ここで、図７は、まず横方向の情報を参照しながら補間した後に縦方向の情報を参照して補間する構成を示す。これに対して、図８は、縦方向の情報を参照しながら補間した後に横方向の情報を参照して補間する構成を示す。
【００５６】
横方向情報参照補間手段４２０３による横方向の情報を参照した補間方法としては、例えば、コンテンツ関連データにおける行方向のデータに着目し、同一行におけるマスク領域以外の全データの平均値による、同一行のマスク領域に対する補間が考えられる。また、同一行のマスク領域に対する補間は、その行におけるマスク領域に隣接したデータを線形補間しても良い。また、同一行のマスク領域に対する補間は、その行におけるマスク以外の領域のデータをそれぞれ中心としたフィルタの重ね合わせによって行っても良い。
【００５７】
縦方向情報参照補間手段４２０４による縦方向の情報を参照した補間は、着目するデータが同一行ではなく同一列になること以外、横方向の場合と同様であり、詳細な説明は省略する。
【００５８】
このように本実施の形態におけるシーンの判定では、人物・ペット・車等といった主要被写体となり得るシーン（物体）の判定と背景シーンの判定を、一度の判定でまとめて行うのではなく、はじめに主要被写体となり得るシーンがコンテンツ中に存在するか否かを存在位置も含めて判定する。そして、その存在位置に主要被写体となり得るシーンが存在しなかった時のコンテンツの情報を、それ以外の領域におけるコンテンツの情報を用いて補間した後、背景領域のコンテンツのシーンを判定する。これにより、主要被写体となり得るシーンの存在が影響して、背景領域のコンテンツのシーンを判定するのに重要な役割を果たす領域の大半が隠れてしまった場合でも、わずかでもそのような領域が残っていれば、背景領域のコンテンツのシーン判定に役立つ領域は復元できるため、高精度に背景領域のシーン判定を行う事が可能となる。また、このシーン判定方法は、各背景シーンに対し主要被写体となり得るシーンの存在位置が多様であることを考慮する必要がなくなり、データベースに登録しておく必要のあるトータルの画像セット数を削減できる。このため、結果として両領域に対するシーン判定に必要なトータルの照合数が大きく減り、コンテンツに対するシーンの判定を短い処理時間で行うことが可能となる。
【００５９】
[第三の実施の形態]
次に本発明の第三の実施の形態について図面を参照して説明する。
第三の実施の形態は、第二のシーン判定手段１４が図９のような構成となる点が第二の実施の形態と異なる。その他の構成要素については第二の実施の形態と同様であり、詳細な説明は省略する。
【００６０】
図９を参照すると、第三の実施の形態で使用する第二のシーン判定手段１４は、マスク手段４０１、第二のシーン判定手段４０５、第二のシーン判定用基準コンテンツ関連データ記憶手段４０６、基準コンテンツ関連データ再算出手段４０７、第二のシーン確度情報算出手段４０８から構成される。
【００６１】
マスク手段４０１、第二のシーン判定手段４０５は、図４で示された第二の実施の形態における機能と同様であり、詳細な説明は省略する。
【００６２】
第二のシーン判定用基準コンテンツ関連データ記憶手段４０６は、図４で示された第二の実施の形態における第二のシーン判定用基準コンテンツ関連データ記憶手段４０３の機能とほぼ同様である。但し、記憶・蓄積するデータの形式が限定される点が異なっている。具体的には、第二のシーン判定用基準コンテンツ関連データ記憶手段４０６には、各シーンをモデル化するために利用される複数のコンテンツから抽出されたコンテンツ関連データがそのまま保持されるか、あるいは上記コンテンツ関連データを一定以上の精度を持って復元可能な形式で保持される。この時、コンテンツ関連データは、画素値のデータでも特徴量のデータでも良く、特徴量のデータの場合は、部分領域毎の各方向のエッジパターンのヒストグラムのように、コンテンツ中の位置情報も含む特徴量である必要がある。
【００６３】
基準コンテンツ関連データ再算出手段４０７は、第一のシーン判定手段１３から第一のシーン判定結果を、第二のシーン判定用基準コンテンツ関連データ記憶手段４０６から第二のシーン判定用基準コンテンツ関連データをそれぞれ受け取り、第二のシーン判定用基準コンテンツ関連データを再算出する。具体的には、第二のシーン判定用基準コンテンツ関連データ記憶手段４０６から受け取る基準コンテンツ関連データに対し、第一のシーン判定手段１３から受け取る第一のシーン判定結果を利用して、主たる対象が存在する領域に相当する位置のコンテンツ関連データを除外する。
【００６４】
コンテンツ関連データが画素値のデータである場合は、その後、各シーンをモデル化するのに使用する複数のコンテンツの各々に対し、主たる対象が存在する領域に相当する画素値のデータを除外した後、各シーンの画素値の分布をモデル化した際のモデルを記述する情報を、基準コンテンツ関連データとして再算出する。また、コンテンツ関連データが特徴量のデータである場合も同様に、各シーンをモデル化するのに使用する複数のコンテンツからそれぞれ抽出した特徴量に対し、主たる対象が存在する領域に相当する位置の特徴量のデータを除外した後、各シーンの特徴量の分布をモデル化した際のモデルを記述する情報を、基準コンテンツ関連データとして再算出する。このような処理にすることで、主たる対象の影響を受けることなく、従たる対象のシーンを精度良く判定可能となる。
【００６５】
第二のシーン確度情報算出手段４０８は、図４で示された第二の実施の形態における第二のシーン確度情報算出手段４０４の機能とほぼ同様である。但し、マスク手段４０１から受け取るコンテンツ関連データが、主たる対象が存在する領域に対しコンテンツ関連データが補間されていないデータである点が異なっている。また、第二のシーン判定用基準コンテンツ関連データ再算出手段４０７から受け取る基準コンテンツ関連データも、主たる対象が存在する領域に相当する位置のコンテンツ関連データを用いること無く算出されたモデルデータであり、このモデルデータとマスク手段４０１から受け取るコンテンツ関連データとの間で照合を行い、第二のシーン確度情報を出力する。
【００６６】
本実施の形態におけるシーンの判定では、人物・ペット・車等といった主要被写体となり得るシーン（物体）の判定と背景シーンの判定を、一度の判定でまとめて行うのではなく、はじめに主要被写体となり得るシーンがコンテンツ中に存在するか否かを存在位置も含めて判定した後、その存在位置におけるコンテンツの情報を使用せず、それ以外の領域におけるコンテンツの情報だけを使用して背景領域に写るコンテンツのシーンを判定する。これにより、背景領域のシーンを判定するのに使用するコンテンツの情報量が減るため、モデルデータの再算出により増加する処理量を考慮してもなお、高速に背景領域のシーン判定を行うことが可能となる。また、このシーン判定方法は、第二の実施の形態と同様、各背景シーンに対し主要被写体となり得るシーンの存在位置が多様であることを考慮する必要がなくなり、データベースに登録しておく必要のあるトータルの画像セット数を削減できることから、結果として両領域に対するシーン判定に必要なトータルの照合数が大きく減り、コンテンツに対するトータルのシーン判定時間も短縮することが可能となる。
【００６７】
なお、本発明は、日本国にて２０１０年１０月２５日に特許出願された特願２０１０−２３８０９５の特許出願に基づく優先権主張の利益を享受するものであり、当該特許出願に記載された内容は、全て本明細書に含まれるものとする。
【産業上の利用可能性】
【００６８】
本発明によれば、様々な機器で撮影取得される写真、動画、音声といったコンテンツに対し、複数のシーン情報を付与することが実現可能になるため、これらのコンテンツ内の部分領域毎に最適な設定でコンテンツの質を向上させるシステムに適用可能である。【００６９】
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載され得るが、以下には限られない。
（付記１）
入力コンテンツから第一のコンテンツ関連データを抽出するコンテンツ関連データ抽出手段と、
前記抽出された第一のコンテンツ関連データと、判定対象とする主たる対象を含む複数の第一の基準コンテンツから事前に生成された第一の基準コンテンツ関連データとを比較して、前記入力コンテンツに含まれる主たる対象と該主たる対象が存在する前記入力コンテンツ内での領域とを判定する第一のシーン判定手段と、
前記第一のシーン判定手段によって前記主たる対象が存在すると判定された領域の影響を前記第一のコンテンツ関連データから取り除いた第二のコンテンツ関連データを生成し、該生成した前記第二のコンテンツ関連データと、判定対象とする従たる対象を含む複数の第二の基準コンテンツから事前に生成された第二の基準コンテンツ関連データとを比較して、前記入力コンテンツに含まれる従たる対象を判定する第二のシーン判定手段と
を含むことを特徴とするコンテンツシーン判定装置。
（付記２）
前記第二のシーン判定手段は、前記第一のコンテンツ関連データ中の前記主たる対象が存在すると判定された領域のデータを、前記主たる対象が存在すると判定された領域以外のデータから補間して生成したデータで置換することにより、前記第二のコンテンツ関連データを生成する
ことを特徴とする付記１に記載のコンテンツシーン判定装置。
（付記３）
前記第二のシーン判定手段は、前記第一のコンテンツ関連データ中の前記主たる対象が存在すると判定された領域のデータを取り除くことにより、前記第二のコンテンツ関連データを生成する
ことを特徴とする付記１に記載のコンテンツシーン判定装置。
（付記４）
前記第二のシーン判定手段は、前記主たる対象が存在すると判定された領域に対応するデータを前記複数の第二の基準コンテンツ関連データのそれぞれから取り除いた後の前記複数の第二の基準コンテンツ関連データと、前記第二のコンテンツ関連データとを比較する
ことを特徴とする付記３に記載のコンテンツシーン判定装置。
（付記５）
前記入力コンテンツは画像であり、前記主たる対象は予め定められた主要な被写体であり、前記従たる対象は背景である
ことを特徴とする付記１乃至４の何れかに記載のコンテンツシーン判定装置。
（付記６）
入力コンテンツから第一のコンテンツ関連データを抽出し、
前記抽出された第一のコンテンツ関連データと、判定対象とする主たる対象を含む複数の第一の基準コンテンツから事前に生成された第一の基準コンテンツ関連データとを比較して、前記入力コンテンツに含まれる主たる対象と該主たる対象が存在する前記入力コンテンツ内での領域とを判定し、
前記主たる対象が存在すると判定された領域の影響を前記第一のコンテンツ関連データから取り除いた第二のコンテンツ関連データを生成し、該生成した前記第二のコンテンツ関連データと、判定対象とする従たる対象を含む複数の第二の基準コンテンツから事前に生成された第二の基準コンテンツ関連データとを比較して、前記入力コンテンツに含まれる従たる対象を判定する
ことを特徴とするコンテンツシーン判定方法。
（付記７）
前記入力コンテンツに含まれる従たる対象の判定では、前記第一のコンテンツ関連データ中の前記主たる対象が存在すると判定された領域のデータを、前記主たる対象が存在すると判定された領域以外のデータから補間して生成したデータで置換することにより、前記第二のコンテンツ関連データを生成する
ことを特徴とする付記６に記載のコンテンツシーン判定方法。
（付記８）
前記入力コンテンツに含まれる従たる対象の判定では、前記第一のコンテンツ関連データ中の前記主たる対象が存在すると判定された領域のデータを取り除くことにより、前記第二のコンテンツ関連データを生成する
ことを特徴とする付記６に記載のコンテンツシーン判定方法。
（付記９）
前記入力コンテンツに含まれる従たる対象の判定では、前記主たる対象が存在すると判定された領域に対応するデータを前記複数の第二の基準コンテンツ関連データのそれぞれから取り除いた後の前記複数の第二の基準コンテンツ関連データと、前記第二のコンテンツ関連データとを比較する
ことを特徴とする付記８に記載のコンテンツシーン判定方法。
（付記１０）
前記入力コンテンツは画像であり、前記主たる対象は予め定められた主要な被写体であり、前記従たる対象は背景である
ことを特徴とする付記６乃至９の何れかに記載のコンテンツシーン判定方法。
（付記１１）
コンピュータを、
入力コンテンツから第一のコンテンツ関連データを抽出するコンテンツ関連データ抽出手段と、
前記抽出された第一のコンテンツ関連データと、判定対象とする主たる対象を含む複数の第一の基準コンテンツから事前に生成された第一の基準コンテンツ関連データとを比較して、前記入力コンテンツに含まれる主たる対象と該主たる対象が存在する前記入力コンテンツ内での領域とを判定する第一のシーン判定手段と、
前記第一のシーン判定手段によって前記主たる対象が存在すると判定された領域の影響を前記第一のコンテンツ関連データから取り除いた第二のコンテンツ関連データを生成し、該生成した前記第二のコンテンツ関連データと、判定対象とする従たる対象を含む複数の第二の基準コンテンツから事前に生成された第二の基準コンテンツ関連データとを比較して、前記入力コンテンツに含まれる従たる対象を判定する第二のシーン判定手段と
して機能させるためのプログラム。
（付記１２）
入力コンテンツと、判定対象とする主たる対象を含む複数の第一の基準コンテンツから事前に生成された第一の基準コンテンツ関連データと、判定対象とする従たる対象を含む複数の第二の基準コンテンツから事前に生成された第二の基準コンテンツ関連データとを記憶するメモリと、
前記メモリに接続されたプロセッサとを有し、
前記プロセッサは、
前記入力コンテンツから第一のコンテンツ関連データを抽出し、
前記抽出された第一のコンテンツ関連データと、前記第一の基準コンテンツ関連データとを比較して、前記入力コンテンツに含まれる主たる対象と該主たる対象が存在する前記入力コンテンツ内での領域とを判定し、
前記主たる対象が存在すると判定された領域の影響を前記第一のコンテンツ関連データから取り除いた第二のコンテンツ関連データを生成し、
前記生成した前記第二のコンテンツ関連データと、前記第二の基準コンテンツ関連データとを比較して、前記入力コンテンツに含まれる従たる対象を判定する
ようにプログラムされている
ことを特徴とするコンテンツシーン判定装置。
【符号の説明】
【００７０】
１…コンテンツシーン判定装置
２…入力コンテンツ
３…シーン判定結果
４…コンテンツ関連データ抽出手段
５…第一のシーン判定手段
６…第二のシーン判定手段
１１…コンテンツ入力手段
１２…コンテンツ関連データ抽出手段
１３…第一のシーン判定手段
１４…第二のシーン判定手段
１５…シーン判定結果出力手段
３０１…第一のシーン判定用基準コンテンツ関連データ記憶手段
３０２…第一のシーン確度情報算出手段
３０３…第一のシーン特定手段
４０１…マスク手段
４０２…コンテンツ関連データ補間手段
４０３…第二領域シーン判定用基準コンテンツ関連データ記憶手段
４０４…第二のシーン確度情報算出手段
４０５…第二のシーン特定手段
４０６…第二領域シーン判定用基準コンテンツ関連データ記憶手段
４０７…第二領域シーン判定用基準コンテンツ関連データ再算出手段
４０８…第二のシーン確度情報算出手段
４２０１…全情報参照補間手段
４２０２…局所領域情報参照補間手段
４２０３…横方向情報参照補間手段
４２０４…縦方向情報参照補間手段
【図１】
2012056610.tif 000003
【図２】
2012056610.tif 000004
【図３】
2012056610.tif 000005
【図４】
2012056610.tif 000006
【図５】
2012056610.tif 000007
【図６】
2012056610.tif 000008
【図７】
2012056610.tif 000009
【図８】
2012056610.tif 000010
【図９】
2012056610.tif 000011
【図１０】
2012056610.tif 000012
【国際調査報告】
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2012056610.tif 000014