(57)【要約】【課題】撮影装置によって撮影された複数の画像をより適切にグループ化する。【解決手段】実施形態の画像管理装置は、撮影された複数の画像を記憶する記憶部と、複数の前記画像を所定期間ごとにまとめてそれぞれをイベントとし、それぞれの前記イベントを、前記イベントに属する前記画像の数に基いて複数のイベントサイズクラスのいずれかに分類するイベントサイズクラス分類部と、同じ前記イベントサイズクラスに分類された複数の前記イベントについて、定期的に撮影されたものをまとめてイベントグループを作成するイベントグループ作成部と、を備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮影されて記憶部に記憶された複数の画像を所定期間ごとにまとめてそれぞれをイベントとし、それぞれの前記イベントを、前記イベントに属する前記画像の数に基いて複数のイベントサイズクラスのいずれかに分類するイベントサイズクラス分類部と、
同じ前記イベントサイズクラスに分類された複数の前記イベントについて、定期的に撮影されたものをまとめてイベントグループを作成するイベントグループ作成部と、を備える画像管理装置。
【請求項２】
それぞれの前記イベントグループについて、前記イベントグループに属する前記イベントの数に基いて複数のイベント回数クラスに分類するイベントグループ分類部を、さらに備える、請求項１に記載の画像管理装置。
【請求項３】
複数の前記イベントが定期的に撮影されたか否かを判定するための情報であるグループルールとして、少なくとも、定期的な期間の種類と、前記期間の種類ごとに連続性判定閾値と、が設定され、
前記イベントグループ作成部は、前記期間の種類ごとに、同じ前記イベントサイズクラスに分類された複数の前記イベントが当該期間ごとに連続しているか否かを判定し、判定の際、連続していない場合でも、間で抜けている前記イベントの数が前記連続性判定閾値以下の場合は連続しているものとみなし、連続している複数の前記イベントをまとめて前記イベントグループを作成する、請求項１または請求項２に記載の画像管理装置。
【請求項４】
ユーザによって指定された前記イベントサイズクラスと前記イベント回数クラスに基いて、該当する前記イベントグループを検索し、検索結果を表示部に表示する検索部を、さらに備える、請求項２に記載の画像管理装置。
【請求項５】
撮影された複数の画像を記憶する記憶部を備えるコンピュータに、
複数の前記画像を所定期間ごとにまとめてそれぞれをイベントとし、それぞれの前記イベントを、前記イベントに属する前記画像の数に基いて複数のイベントサイズクラスに分類するイベントサイズクラス分類ステップと、
同じ前記イベントサイズクラスに分類された複数の前記イベントについて、定期的に撮影されたものをまとめてイベントグループを作成するイベントグループ作成ステップと、を実行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、画像管理装置およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタルカメラやスマートフォン等の撮影装置によって撮影されて保存されている画像（写真）の数が多くなる場合がある。そうなると、ユーザは、見たい画像を探す場合に、画面を何度もスクロールさせたりする必要があり、手間がかかる。
【０００３】
このような状況を改善するための従来技術として、例えば、複数の画像を撮影日時で分類してグループ化し、グループごとに画像を表示させる手法がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−１４１１３０号公報
【特許文献２】特開２００７−１２２４３１号公報
【特許文献３】国際公開第２０１１／００１５８７号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来技術の複数の画像のグループ化では、グループを分けるべき２つの画像が同じグループに入ったり、同じグループに入るべき２つの画像が異なるグループに分けられたりするという事態の起きる頻度が高かった。
【０００６】
そこで、本発明の課題の一つは、撮影装置によって撮影された複数の画像をより適切にグループ化することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の第１態様にかかる画像管理装置は、撮影されて記憶部に記憶された複数の画像を所定期間ごとにまとめてそれぞれをイベントとし、それぞれの前記イベントを、前記イベントに属する前記画像の数に基いて複数のイベントサイズクラスのいずれかに分類するイベントサイズクラス分類部と、同じ前記イベントサイズクラスに分類された複数の前記イベントについて、定期的に撮影されたものをまとめてイベントグループを作成するイベントグループ作成部と、を備える。
【０００８】
本発明の第２態様にかかるプログラムは、撮影された複数の画像を記憶する記憶部を備えるコンピュータに、複数の前記画像を所定期間ごとにまとめてそれぞれをイベントとし、それぞれの前記イベントを、前記イベントに属する前記画像の数に基いて複数のイベントサイズクラスに分類するイベントサイズクラス分類ステップと、同じ前記イベントサイズクラスに分類された複数の前記イベントについて、定期的に撮影されたものをまとめてイベントグループを作成するイベントグループ作成ステップと、を実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の上記態様によれば、撮影装置によって撮影された複数の画像をより適切にグループ化することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、実施形態の画像管理システムの全体構成図である。
【図２】図２は、実施形態のストレージサーバにおける機能構成図である。
【図３】図３は、実施形態の画像ＤＢの例を示す図である。
【図４】図４は、実施形態のイベントサイズデータの例を示す図である。
【図５】図５は、実施形態の毎週日曜日の画像枚数の例を示すグラフである。
【図６Ａ】図６Ａは、実施形態のイベントデータごとのイベントサイズクラスを示す図である。
【図６Ｂ】図６Ｂは、実施形態のイベントデータごとのイベントサイズクラスを示す図である。
【図７】図７は、実施形態のイベントデータリストの例を示す図である。
【図８】図８は、実施形態のグループルールの例を示す図である。
【図９】図９は、実施形態の第１イベントグループリストの例を示す図である。
【図１０】図１０は、実施形態のストレージサーバにより実行されるイベントグループ分類処理を示す図である。
【図１１】図１１は、実施形態の仮イベントグループリストの例を示す図である。
【図１２】図１２は、実施形態のイベント回数データを示す図である。
【図１３】図１３は、実施形態のイベントグループＤＢを示す図である。
【図１４】図１４は、実施形態のストレージサーバにより実行されるイベント回数クラス分類処理を示す図である。
【図１５】図１５は、実施形態の毎週日曜日の撮影画像がグループ化された状態を示すグラフである。
【図１６】図１６は、実施形態のイベントグループデータの例を示す図である。
【図１７】図１７は、実施形態のスマートフォンにおける検索に関する画面の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の例示的な実施形態が開示される。以下に示される実施形態の構成、ならびに当該構成によってもたらされる作用および効果は、一例である。本発明は、以下の実施形態に開示される構成以外によっても実現可能である。また、本発明によれば、構成によって得られる種々の効果（派生的な効果も含む）のうち少なくとも一つを得ることが可能である。
【００１２】
まず、図１を参照して、実施形態の画像管理システム１０００の全体構成について説明する。図１は、実施形態の画像管理システム１０００の全体構成図である。画像管理システム１０００は、ストレージサーバ１とスマートフォン２を備える。ストレージサーバ１とスマートフォン２は通信ネットワーク３を介して接続される。なお、通信ネットワーク３は、無線、有線のいずれでもよい。
【００１３】
画像管理システム１０００の概要は、次の通りである。まず、ユーザは、スマートフォン２で写真（画像）を撮影する。その画像は、スマートフォン２から通信ネットワーク３を経由してストレージサーバ１に送信され、ストレージサーバ１で保存される。そして、ストレージサーバ１は、複数の画像をグループ化する。ユーザは、スマートフォン２を用いてストレージサーバ１に保存されている画像を検索し、その検索結果をスマートフォン２の画面で閲覧する。以下、詳細に説明する。
【００１４】
ストレージサーバ１は、ＣＰＵ１１、ＲＡＭ１２、ＨＤＤ１３、グラフィックインターフェース１４、入力インターフェース１５、光学ドライブ装置１６、および、通信インターフェース１７を備える。
【００１５】
ＣＰＵ１１は、ＨＤＤ１３に記憶されたプログラムをＲＡＭ１２に展開して実行し、各種の演算や制御を実現する。ＲＡＭ１２は、ＣＰＵ１１の作業領域として各種データを記憶する。ＨＤＤ１３は、ＣＰＵ１１の動作用のプログラム、画像データ、各種設定値等の各種情報を記憶する。
【００１６】
グラフィックインターフェース１４は、ＣＰＵ１１からの指示によりモニター１０１に画面表示を行うためのインターフェースである。入力インターフェース１５は、キーボード１０２やマウス１０３による入力情報を受け付けるインターフェースである。
【００１７】
光学ドライブ装置１６は、光ディスク１０４に対するリード動作やライト動作を行う装置である。通信インターフェース１７は、スマートフォン２等の外部機器との通信を行うためのインターフェースである。
【００１８】
スマートフォン２は、ＣＰＵ２１、ＲＡＭ２２、ＨＤＤ２３、グラフィックインターフェース２４、入力インターフェース２５、および、通信インターフェース２６を備える。
【００１９】
ＣＰＵ２１は、ＨＤＤ２３に記憶されたプログラムをＲＡＭ２２に展開して実行し、各種の演算や制御を実現する。ＲＡＭ２２は、ＣＰＵ２１の作業領域として各種データを記憶する。ＨＤＤ２３は、ＣＰＵ２１の動作用のプログラム、画像データ等の各種情報を記憶する。
【００２０】
グラフィックインターフェース２４は、ＣＰＵ２１からの指示により画面表示を行うためのインターフェースである。入力インターフェース２５は、タッチパネル等による入力情報を受け付けるインターフェースである。通信インターフェース２６は、ストレージサーバ１等の外部機器との通信を行うためのインターフェースである。
【００２１】
次に、図２を参照して、実施形態のストレージサーバ１における機能構成について説明する。図２は、実施形態のストレージサーバ１における機能構成図である。処理部１８は、ＣＰＵ１１がＨＤＤ１３からプログラムを読み出してＲＡＭ１２に展開することで実現される各モジュールとして、イベントサイズクラス分類部１８１、イベントグループ作成部１８２、イベントグループ分類部１８３、および、検索部１８４を備える。なお、これらの一部または全部がプロセッサ以外のハードウェアにより実現されてもよい。
【００２２】
また、ＨＤＤ１３に記憶される情報として、画像ＤＢ（Data  Base）１９１、グループルール１９２、イベントデータリスト１９３、仮イベントグループリスト１９４、および、イベントグループＤＢ１９５がある。
【００２３】
画像ＤＢ１９１は、スマートフォン２で撮影された複数の画像を記憶する。ここで、図３は、実施形態の画像ＤＢ１９１の例を示す図である。画像ＤＢ１９１は、ファイルＩｎｄｅｘ、画像ファイル名、撮影日時の各項目から構成される。ファイルＩｎｄｅｘは、画像ファイルの識別情報である。画像ファイル名は、静止画像、動画像のファイル名である。撮影日時は、画像を撮影した日時である。
【００２４】
図２に戻って、イベントサイズクラス分類部１８１は、画像ＤＢ１９１に記憶されている複数の画像を所定期間ごとにまとめてそれぞれをイベントとし、それぞれのイベントを、イベントに属する画像の数に基いて複数のイベントサイズクラスのいずれかに分類する。なお、以下では、所定期間を一例として１日単位とする。
【００２５】
ここで、図４は、実施形態のイベントサイズデータの例を示す図である。イベントサイズデータは、プリセットデータであり、イベントサイズクラスと枚数の各項目から構成される。イベントサイズクラス「１」は、画像枚数が１〜９枚のクラスである。また、イベントサイズクラス「２」は、画像枚数が１０〜１９枚のクラスである。また、イベントサイズクラス「３」は、画像枚数が２０枚以上のクラスである。
【００２６】
つまり、イベントサイズクラス分類部１８１は、１日の画像枚数（その１日に撮影された画像の枚数）が１〜９枚であればイベントサイズクラス「１」を選択し、１日の画像枚数が１０〜１９枚であればイベントサイズクラス「２」を選択し、１日の画像枚数が２０枚以上であればイベントサイズクラス「３」を選択する。なお、上述の各イベントサイズクラスの上限や下限の枚数は例であり、他の枚数であってもよい。また、例えば、連写機能を使って撮影され場合には、連写によって撮影された複数の画像は、一つのシーンに対応しているものとし、まとめて１枚として処理すればよい。また、例えば、動画像の場合は１本を１枚として処理すればよい。
【００２７】
ここで、図５は、実施形態の毎週日曜日の画像枚数の例を示すグラフである。図５では、イベントサイズクラスによる分類の例として、ある期間の日曜日における撮影日（横軸）と画像枚数（縦軸）が示されている。特定の日付に撮影された画像がどのイベントサイズクラスの分類に相当するかは、グラフから読み取ることができる。例えば、２０１６／２／１４に撮影された枚数は１４枚であるため、イベントサイズクラス「２」に該当する。また、２０１６／５／１に撮影された枚数は４１枚であるため、イベントサイズクラス「３」に該当する。
【００２８】
このような分類を各撮影日ごとに行った結果、イベントデータ（１日単位の画像データ）のクラスは、図６Ａ、図６Ｂに示す通りである。図６Ａ、図６Ｂは、実施形態のイベントデータごとのイベントサイズクラスを示す図である。つまり、撮影日（日曜日）ごとに、画像枚数（枚）とイベントサイズクラスが対応付けられている。例えば、撮影日「２０１６／１／３」は、画像枚数が３枚なので、イベントサイズクラスが「１」となっている。
【００２９】
イベントサイズクラス分類部１８１は、この図６Ａ、図６Ｂに示す情報に基いて、イベントデータリスト１９３を作成する。ここで、図７は、実施形態のイベントデータリスト１９３の例を示す図である。イベントデータリスト１９３は、イベントＩＤ（Identifier）、イベントサイズクラス、撮影日、合計画像枚数、および、画像データリストの各項目から構成される。
【００３０】
イベントＩＤは、各イベントを一意に特定するための識別情報である。撮影日は、イベントに属する画像が撮影された日付であり、例えば、年月日の情報である。なお、ここでは、イベントのまとまりを１日単位としているが、一時間単位や二日単位などの他の単位とすることも可能であり、その場合は「撮影日」に代えて、対応する期間を示す値を用いればよい。
【００３１】
合計画像枚数は、イベントに属する画像の枚数である。画像データリストは、イベントに属する画像の情報（画像データ）を保持するリストである。画像データリストは、撮影日時と画像ファイル名から構成される情報である。
【００３２】
このイベントデータリスト１９３によって、対象とする画像ＤＢ１９１内の全画像データから作成された全イベントデータをリストとして管理することができる。
【００３３】
また、イベントグループ作成部１８２は、グループルール１９２を用いて、同じイベントサイズクラスに分類された複数のイベントについて、定期的に撮影されたものをまとめてイベントグループを作成する。
【００３４】
ここで、図８は、実施形態のグループルール１９２の例を示す図である。グループルール１９２は、複数のイベントが定期的に撮影されたか否かを判定するための情報である。グループルール１９２は、ルールＩＤ、ルール名、条件、および、連続性判定閾値の各項目から構成される。ルールＩＤは、各ルールを一意に特定するための識別情報である。
【００３５】
ルール名は、ルールの名称であり、ここでは、定期的な期間の種類として、「毎週」、「毎月」、「毎年」が設けられている。条件は、ルールの条件である。例えば、ルールＩＤ「１」の「毎週」の場合は、曜日でグループ分けすることになるため、ＷＥＥＫＤＡＹ（）という条件になっている。これは、撮影日に該当する曜日を「１」から「７」の数値で返却する関数であり、この戻り値が同じものを同じグループにまとめることで曜日別のグループができる。
【００３６】
同様に、ルールＩＤ「２」の「毎月」の場合は、月ごとの日でグループ分けすることになるため、ＤＡＹ（）という条件になっている。これは、撮影日に該当する日を「１」から「３１」の数値で返却する関数であり、この戻り値が同じものを同じグループにまとめることで月別のグループができる。
【００３７】
また、ルールＩＤ「３」の「毎年」の場合は、月日でグループ分けすることになるため、月を返却する関数ＭＯＮＴＨ（）と日を返却する関数ＤＡＹ（）を組み合わせた条件になっている。この戻り値が両方とも合致するものを同じグループにまとめることで、毎年の日付別のグループができる。
【００３８】
連続性判定閾値は、期間の種類ごとに設定されている。連続性判定閾値は、イベントの連続性を判定する際に、撮影されていない単位（１日）がいくつか間に入っていた場合に連続しているとみなすときの上限の閾値のことである。つまり、イベントグループ作成部１８２は、期間の種類ごとに、同じイベントサイズクラスに分類された複数のイベントが当該期間ごとに連続しているか否かを判定し、その際、連続していない場合でも、間で抜けているイベントの数が連続性判定閾値以下の場合は連続しているものとみなし、連続している複数のイベントをまとめてイベントグループを作成する。
【００３９】
例えば、連続性判定閾値が「１」の場合は、イベントグループ作成部１８２は、イベントが所定周期で連続している場合は連続とみなすとともに、撮影されていない単位（１日）を１回挟んだ後で撮影された場合も連続と判定することになる。そして、撮影されていない単位が２回以上挟まれている場合は、連続性が途切れたと判定される。
【００４０】
例えば、所定周期が「毎週」の場合は、撮影日の差が７の倍数となり、毎週撮影した場合は撮影日の差は７となる。図８のグループルール１９２の例で連続性判定閾値は「１」となっているため、差が１４日の場合は間で抜けているイベントの数が「１」なので連続と判定され、差が２１日、２８日、・・・の場合は連続でないと判定される。
【００４１】
また、所定期間が「毎月」の場合は、撮影日の「月」の値の差を取る。ただし、１２月と年をまたいで１月に撮影された場合は、連続しているとみなす。図８のグループルール１９２の例で連続性判定閾値は「２」となっているため、差が２か月、３か月の場合は間で抜けているイベントの数が「２」以下なので連続と判定され、差が４か月、５か月、・・・の場合は連続でないと判定される。
【００４２】
また、所定期間が「毎年」の場合は、撮影日の「年」の値の差を取る。図８のグループルール１９２の例で連続性判定閾値は「３」となっているため、差が２年、３年、４年の場合は間で抜けているイベントの数が「３」以下なので連続と判定され、差が５年、６年、・・・の場合は連続でないと判定される。
【００４３】
イベントグループ作成部１８２によって作成されたイベントグループは、第１イベントグループリストに保存される。図９は、実施形態の第１イベントグループリストの例を示す図である。
【００４４】
第１イベントグループリストは、同一のグループにまとめられたイベントを表すデータである。具体的には、第１イベントグループリストは、Ｉｎｄｅｘ、ルールＩＤ、条件の戻り値、イベントサイズクラス、イベントデータリストの各項目から構成される。
【００４５】
図１０は、実施形態のストレージサーバ１により実行されるイベントグループ分類処理を示す図である。まず、ステップＳ１１において、イベントグループ作成部１８２は、グループルール１９２からルール（図８の各行）を読み込む。
【００４６】
次に、ステップＳ１２において、イベントグループ作成部１８２は、未処理のルールがあるか否かを判定し、Ｙｅｓの場合はステップＳ１３に進み、Ｎｏの場合はステップＳ１５に進む。
【００４７】
ステップＳ１３において、イベントグループ作成部１８２は、未処理のルールから処理対象のルールを一つ取得し、取得したルールに対応した条件に基いて、「条件の戻り値の数×イベントサイズクラス」の数のイベントグループを作成する（空のイベントグループもある）。
【００４８】
次に、ステップＳ１４において、イベントグループ作成部１８２は、イベントデータリスト（図７）に、未処理のイベントデータがあるか否かを判定し、Ｙｅｓの場合はステップＳ１６に進み、Ｎｏの場合はステップＳ１２に戻る。
【００４９】
ステップＳ１６において、イベントグループ作成部１８２は、イベントデータリスト１９３（図７）内の未処理のイベントデータのうち、一番古い撮影日のイベントデータを取得する。なお、イベントデータリスト１９３が撮影日でソートされていて先頭に一番古い撮影日のイベントデータがある場合は、イベントグループ作成部１８２は、未処理のイベントデータの先頭を取得する。
【００５０】
次に、ステップＳ１７において、イベントグループ作成部１８２は、取得したイベントデータの撮影日をルールの条件に当てはめて得た値（戻り値）とイベントサイズクラスの両方に合致するイベントグループに、イベントデータの情報を追加する。ステップＳ１７の後、ステップＳ１４に戻る。
【００５１】
ステップＳ１５において、イベントグループ作成部１８２は、すべてのルールでのグループ分類処理が終了しているので、イベントグループのうち、イベントデータが一つ以上含まれるものを、仮イベントグループとして出力する。ステップＳ１５の後、処理を終了する。
【００５２】
例えば、ステップＳ１３で処理対象のルールが、図８のグループルール１９２のルールＩＤ「１」の「毎週」の場合、条件の戻り値は１から７の７通りあるため、イベントグループの数は、条件の戻り値の数の７個と、イベントサイズクラスが「１」から「３」の３個により、それらを乗算して合計で２１個となる。また、図８のグループルール１９２のルールＩＤ「２」の「毎月」の場合、条件の戻り値は１から３１の３１通りあるため、イベントグループの数は、条件の戻り値の数の３１個と、イベントサイズクラスが「１」から「３」の３個により、それらを乗算して合計で９３個となる。
【００５３】
そして、イベントデータを一つずつイベントグループに分類していくと、最終的に一つもイベントデータが含まれないイベントグループが出てくるが、そのようなイベントグループはステップＳ１５で除外される。つまり、最終的にイベントデータが含まれるものだけが仮イベントグループとして出力され、仮イベントグループリスト１９４が作成される。
【００５４】
ここで、図１１は、実施形態の仮イベントグループリスト１９４の例を示す図である。仮イベントグループリスト１９４は、Ｉｎｄｅｘ、ルールＩＤ、条件の戻り値、イベントサイズクラス、イベントデータリストの各項目により構成される。例えば、図７のイベントデータリスト１９３における一つ目のイベントＩＤ「１」のイベントデータは、撮影日が２０１０／９／１であり、これは木曜日のため、条件の関数ＷＥＥＫＤＡＹ（）で計算した戻り値は４（木曜日）となる。また、イベントサイズクラスは「１」のため、図１１の仮イベントグループリスト１９４のＩｎｄｅｘ「１０」のイベントデータリストに入れられている。同様にして図７のイベントデータリスト１９３におけるすべてのイベントデータが仮イベントグループリスト１９４に振り分けられている。
【００５５】
図２に戻って、イベントグループ分類部１８３は、仮イベントグループリスト１９４（図１１）と、グループルール１９２（図８）の連続性判定閾値の情報を用いて、それぞれのイベントグループについて、イベントグループに属するイベントの数に基いて複数のイベント回数クラスに分類し、イベントグループＤＢ１９５を作成する。また、図１２に示すイベント回数データも使用する。
【００５６】
図１２は、実施形態のイベント回数データを示す図である。イベント回数データは、プリセットデータであり、イベント回数クラスと回数の各項目から構成される。例えば、イベント回数クラス「１」は、回数が１、２回のクラスである。また、イベント回数クラス「２」は、回数が３〜５回のクラスである。また、イベント回数クラス「３」は、回数が６回以上のクラスである。なお、上述の各イベント回数クラスの上限や下限の回数は例であり、他の回数であってもよい。
【００５７】
図１３は、実施形態のイベントグループＤＢ１９５を示す図である。イベントグループＤＢ１９５は、グループＩＤ、ルール、イベントサイズクラス、イベント回数クラス、イベントデータリストの各項目から構成される。
【００５８】
グループＩＤは、グループを一意に特定するための識別情報である。ルールは、グループのルールである。イベントサイズクラス、イベント回数クラスは、前述の通りである。イベントデータリストは、そのグループに属するイベントデータのリストである。
【００５９】
次に、図１４を参照して、実施形態のストレージサーバ１により実行されるイベント回数クラス分類処理について説明する。図１４は、実施形態のストレージサーバ１により実行されるイベント回数クラス分類処理を示す図である。
【００６０】
まず、ステップＳ２０１において、イベントグループ分類部１８３は、仮イベントグループリスト１９４（図１１）のデータを読み込む。
【００６１】
次に、ステップＳ２０２において、イベントグループ分類部１８３は、未処理のイベントグループがあるか否かを判定し、Ｙｅｓの場合はステップＳ２０３に進み、Ｎｏの場合はステップＳ２０６に進む。
【００６２】
ステップＳ２０３において、イベントグループ分類部１８３は、未処理のイベントグループから処理対象のイベントグループのデータを選択する。
【００６３】
次に、ステップＳ２０４において、イベントグループ分類部１８３は、イベントグループを新規に作成し、出力対象イベントグループとする。また、イベントグループ分類部１８３は、処理対象のイベントグループに属するイベントデータのうち、一番古い撮影日のイベントデータを抽出して、この出力対象イベントグループ内のイベントデータリストに追加する。また、イベントグループ分類部１８３は、イベントグループＤＢ１９５（図１３）における他のデータを次のようにして作成する。グループＩＤは新規に割り振る。ルールはルールＩＤ（図８）に合致するルール名と条件の戻り値から作成した文字列を入れる。イベントサイズクラスは処理対象のイベントグループの値（図１１）をコピーする。イベント回数クラスは、初期値として「１」を記載する。
【００６４】
次に、ステップＳ２０５において、イベントグループ分類部１８３は、処理対象イベントグループに未処理のイベントデータがあるか否かを判定し、Ｙｅｓの場合はステップＳ２０７に進み、Ｎｏの場合はステップＳ２０２に戻る。
【００６５】
ステップＳ２０７において、イベントグループ分類部１８３は、未処理のイベントデータから、一番古い撮影日のイベントデータを取得する。
【００６６】
次に、ステップＳ２０８において、イベントグループ分類部１８３は、取得したイベントデータの撮影日と、出力対象イベントグループ内の一番新しいイベントデータの撮影日の差を求める。
【００６７】
次に、ステップＳ２０９において、イベントグループ分類部１８３は、グループルール１９２（図８）の該当するルールＩＤの連続性判定閾値を参照し、撮影日の差の値が、この連続性判定閾値の値以下か否かを判定し、Ｙｅｓの場合はステップＳ２１１に進み、Ｎｏの場合はステップＳ２１０に進む。
【００６８】
ステップＳ２１０において、ここでグループの連続性が途切れることになるため、イベントグループ分類部１８３は、出力対象イベントグループに属するイベントデータの個数をカウントし、イベント回数データ（図１２）を参照して、イベント回数クラスを決定する。そして、イベントグループ分類部１８３は、決定したイベント回数クラスで、出力対象イベントグループのイベント回数クラスの情報を更新し、新規にイベントグループを作成し、新しく出力対象イベントグループとする。なお、この新規のイベントグループのデータの初期値は次のようにする。グループＩＤは新規に割り振る。ルールとイベントサイズクラスは処理対象のイベントグループの値をコピーする。イベント回数クラスは、初期値として「１」を記載する。ステップＳ２１０の後、ステップＳ２１１に進む。
【００６９】
ステップＳ２１１において、イベントグループ分類部１８３は、出力対象イベントグループのイベントデータリストに、処理対象のイベントデータを追加する。ステップＳ２１１の後、ステップＳ２０５に戻る。
【００７０】
ステップＳ２０６において、イベントグループ分類部１８３は、出力対象イベントグループをイベントグループＤＢ１９５（図１３）に記録する。
【００７１】
以下、処理の具体例について説明する。ステップＳ２０３において、仮イベントグループリスト１９４（図１１）内の未処理のイベントグループとして、例えば、一つ目のＩｎｄｅｘ「１」のデータが選択される。
【００７２】
次に、ステップＳ２０４において、出力対象イベントグループを作成する際に、グループＩＤを「１」とする。ルールＩＤは「１」、条件の戻り値は「１」のため、「ルール」はルールＩＤの示すルール名の「毎週」（図８）と、条件の戻り値の意味する文字列「日曜日」をもとに「毎週日曜日」とする。イベントサイズクラスはＩｎｄｅｘ「１」のイベントサイズクラスの値「１」（図１１）とする。イベント回数クラスは初期値として「１」とする。処理対象のイベントグループに属するイベントデータはＩＤ１６のみであるため、これを抽出しイベントデータリストに追加する。
【００７３】
ステップＳ２０５では、処理対象イベントグループに属するイベントデータはＩＤ１６のみであるので「Ｎｏ」となり、ステップＳ２０２に戻る。
【００７４】
ステップＳ２０２では、未処理のイベントグループがあるため「Ｙｅｓ」となり、ステップＳ２０３に進む。
【００７５】
ステップＳ２０３では、未処理のイベントグループとして、Ｉｎｄｅｘ「２」のデータ（図１１）が選択される。
【００７６】
次に、ステップＳ２０４において、出力対象イベントグループを作成する際に、グループＩＤを新規に「２」とする。ルールＩＤは「１」、条件の戻り値は「１」のため、「ルール」はルールＩＤの示すルール名の「毎週」（図８）と、条件の戻り値の意味する文字列「日曜日」をもとに「毎週日曜日」とする。イベントサイズクラスはＩｎｄｅｘ「２」のイベントサイズクラスの値「２」（図１１）とする。イベント回数クラスは初期値として「１」とする。処理対象のイベントグループに属するイベントデータはＩＤ４、ＩＤ９、ＩＤ１２があり、そのうち一番古い撮影日のＩＤ４を抽出し、イベントデータリストに追加する。
【００７７】
次に、ステップＳ２０５において、処理対象イベントグループに未処理のイベントデータがあるため「Ｙｅｓ」となり、ステップＳ２０７に進む。ステップＳ２０７では、未処理のイベントデータはＩＤ９、ＩＤ１２があり、そのうち一番古い撮影日のイベントデータのＩＤ９を取得する。
【００７８】
次に、ステップＳ２０８において、ＩＤ９のイベントデータの撮影日が２０１０／１０／１０で、出力対象イベントグループで一番新しいイベントデータであるＩＤ４の撮影日は２０１０／９／２６であるので、その差は１４日であり、毎週という条件をもとに換算すると、ここでの差（間で抜けている回数）は「１」となる。
【００７９】
次に、ステップＳ２０９において、グループルール１９２（図８）の該当するルールＩＤの連続性判定閾値は「１」であり、撮影日の差の値「１」は、この連続性判定閾値の値「１」以下なので「Ｙｅｓ」となり、ステップＳ２１１に進む。
【００８０】
ステップＳ２１１において、出力対象のグループＩＤ「２」のイベントグループに、ＩＤ９を追加する。
【００８１】
次に、ステップＳ２０５に戻り、処理対象イベントグループに未処理のイベントデータがあるため「Ｙｅｓ」となり、ステップＳ２０７に進む。ステップＳ２０７では、未処理のイベントデータはＩＤ１２があり、そのイベントデータのＩＤ１２を取得する。
【００８２】
次に、ステップＳ２０８において、ＩＤ１２のイベントデータの撮影日が２０１０／１０／１７で、出力対象イベントグループで一番新しいイベントデータであるＩＤ９の撮影日は２０１０／１０／１０であるので、その差は７日であり、毎週という条件をもとに換算すると、ここでの差（間で抜けている回数）は「０」となる。
【００８３】
次に、ステップＳ２０９において、グループルール１９２（図８）の該当するルールＩＤの連続性判定閾値は「１」であり、撮影日の差の値「０」は、この連続性判定閾値の値「１」以下なので「Ｙｅｓ」となり、ステップＳ２１１に進む。
【００８４】
ステップＳ２１１において、出力対象のグループＩＤ「２」のイベントグループに、ＩＤ１２を追加する。
【００８５】
ステップＳ２０５に戻り、処理対象イベントグループに未処理のイベントデータがないため「Ｎｏ」となり、ステップＳ２０２に戻る。
【００８６】
ステップＳ２０２において、未処理のイベントグループがあるため「Ｙｅｓ」となり、ステップＳ２０３に進む。
【００８７】
ステップＳ２０３において、未処理のイベントグループとして、Ｉｎｄｅｘ「３」のデータが選択される。以下、同様にして、すべての未処理のイベントグループが処理される。ステップＳ２０２で、未処理のイベントグループが存在しない状態になると「Ｎｏ」となり、ステップＳ２０６で出力対象イベントグループがイベントグループＤＢ１９５に記録され、終了となる。
【００８８】
このような処理によって、イベントグループのデータが作成される。図１５は、実施形態の毎週日曜日の撮影画像がグループ化された状態を示すグラフである。また、図１６は、実施形態のイベントグループデータの例を示す図である。図１６のイベントグループデータは、グループＩＤ、ルール、イベントサイズクラス、イベント回数クラス、イベント名の各項目から構成される。図１５において、グループＩＤ「４０１」〜「４１１」に対応する各イベントグループが枠で示されている。それぞれの枠で囲まれたものがイベントグループである。
【００８９】
次に、図１７を参照して、実施形態のスマートフォン２における検索について説明する。図１７は、実施形態のスマートフォン２における検索に関する画面の例を示す図である。ストレージサーバ１には、画像ＤＢ１９１の情報、イベントグループＤＢ１９５（図１３）の情報等が保持されている。
【００９０】
検索部１８４は、ユーザによって指定されたイベントサイズクラスとイベント回数クラスに基いて、該当するイベントグループを検索し、検索結果を表示部に表示する。具体的には、検索部１８４は、まず、ユーザによる操作に応じて、ストレージサーバ１にアクセスし、画像ＤＢ１９１の情報とイベントグループＤＢ１９５の情報を取得する。そして、検索部１８４は、取得したそれらの情報とユーザによって指定されたイベントサイズクラスとイベント回数クラスに基いて、画面にイベントの情報を表示する。
【００９１】
図１７（ａ）に示すイベント検索画面では、イベントサイズクラスとイベント回数クラスの２つを３段階で指定して検索を行うことができる。例えば、図１７（ａ）に示すイベントサイズの「１」「２」「３」の値は、図４のイベントサイズクラスの値に対応している。また、図１７（ａ）に示すイベント回数の「１」「２」「３」の値は、図１２のイベントの回数の値に対応している。
【００９２】
例えば、定期的な長期間に少数枚を撮影しているような画像を探す場合は、イベントサイズを小さく指定し、イベント回数を大きく指定すれば、所望の画像を表示することができる。図１７（ａ）に示すイベント検索画面では、ユーザは、イベントサイズのスライダーを「１」にし、イベント回数のスライダーを「３」にした上で、検索ボタンをタップすることで、検索することができる。
【００９３】
図１７（ｂ）に示すイベント検索結果には、検索条件に合致したイベントが表示される。例えば、毎週日曜日に撮影している画像は、「毎週日曜日」というイベント名で表示される。画面例に記載の一つ目のイベントの期間は２０１６／１／３〜２０１６／４／１７となっているが、この期間の日曜日に撮影された写真のうち、２０１６／２／１４の写真は、このイベントには含まれない。これは、検索条件で指定した条件のイベントサイズが「１」であるのに対し、２０１６／２／１４の写真のイベントサイズクラスは「２」であるため、この日の写真は除外された状態でグループになっているからである。
【００９４】
また、図示は省略するが、例えば、毎年のイベントも同様に検索して表示することができる。例えば、毎年２月３日の節分に豆まきをしているような家庭の様子を撮影した写真は、「毎年２月３日」というイベント名で表示される。
【００９５】
また、毎年行われる撮影枚数の多いようなイベントの画像は、イベントサイズが大きく、イベント回数が大きいという条件で検索することができる。検索した結果、スマートフォン２の画面上に該当のイベントが表示される。
【００９６】
このように、本実施形態の画像管理システム１０００によれば、複数の画像をより適切にグループ化することができる。具体的には、複数の画像を所定期間ごとにまとめてそれぞれをイベントとし、それぞれのイベントを、イベントに属する画像の数に基いて複数のイベントサイズクラスのいずれかに分類するとともに、同じイベントサイズクラスに分類された複数のイベントについて、定期的に撮影されたものをまとめてイベントグループを作成することで、複数の画像をより適切にグループ化することができる。
【００９７】
また、さらに、それぞれのイベントグループについて、イベントグループに属するイベントの数に基いて複数のイベント回数クラスに分類することで、イベントの連続性に基いてより適切に複数の画像をグループ化することができる。また、その際、グループルール１９２における期間の種類ごとに設定された連続性判定閾値を用いることで、間で抜けているイベントの数に応じて、イベントが連続しているか連続していないかを的確に分けることができる。
【００９８】
また、このような複数の画像のグループ化により、ユーザは、イベントサイズとイベント回数を指定することで、所望の画像を容易に検索画面に表示させることができる。
【００９９】
例えば、ユーザは、一度の撮影枚数は少ないが定期的に撮影されている画像について、そのような画像だけを検索できる。また、撮影枚数が多いイベントについても、定期的に行われるイベントなのか一度だけ行われたイベントなのかを区別して検索できる。また、定期的に撮影された画像について、撮影された回数が多いものと少ないものを区別して検索できる。
【０１００】
近年、デジタルカメラやスマートフォンの普及にともない、生活の中で写真撮影する機会が増えてきている。また、撮影した写真を、ライフログとして残したり、ＳＮＳ（Social  Networking  Service）に投稿したりすることも一般的となってきている。そのような状況で、本実施形態のように複数の画像をより適切にグループ化することができるのは、非常に有用である。
【０１０１】
一方、例えば、従来技術における撮影枚数の多いイベントの画像をグループ化する手法の場合、撮影枚数が少ない画像はグループ化されないという問題があった。本実施形態の手法によれば、撮影枚数が少ない画像もグループ化することができる。
【０１０２】
また、従来技術における予めイベントを指定して画像をグループ化する手法の場合、ユーザがイベントを設定する必要があって手間がかかったり、イベントの設定が困難な場合があったりする、という問題があった。本実施形態の手法によれば、ユーザがイベントを設定することなく、自動的に画像をグループ化することができる。
【０１０３】
なお、本実施形態のストレージサーバ１やスマートフォン２で実行されるプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供することができる。
【０１０４】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【０１０５】
例えば、写真を撮影する機器は、スマートフォン２に限定されず、ほかに、デジタルカメラやタブレットコンピュータ等であってもよい。
【０１０６】
また、図４に示すイベントサイズデータにおいて、イベントサイズクラスの数は３つに限定されず２つや４つ以上であってもよい。また、枚数の範囲は、ユーザごとに異なっていてもよい。同様に、図８に示すグループルール１９２の内容や図１２に示すイベント回数データ等の内容も、記載のものに限定されない。
【符号の説明】
【０１０７】
１…ストレージサーバ、２…スマートフォン、３…通信ネットワーク、１１…ＣＰＵ、１２…ＲＡＭ、１３…ＨＤＤ、１４…グラフィックインターフェース、１５…入力インターフェース、１６…光学ドライブ装置、１７…通信インターフェース、１８…処理部、１０１…モニター、１０２…キーボード、１０３…マウス、１０４…光ディスク、１８１…イベントサイズクラス分類部、１８２…イベントグループ作成部、１８３…イベントグループ分類部、１８４…検索部、１９１…画像ＤＢ、１９２…グループルール、１９３…イベントデータリスト、１９４…仮イベントグループリスト、１９５…イベントグループＤＢ、１０００…画像管理システム。
【図１】
2020077254.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【手続補正書】
【提出日】令和1年10月1日(2019.10.1)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮影されて記憶部に記憶された複数の画像を所定期間ごとにまとめてそれぞれをイベントとし、それぞれの前記イベントを、前記イベントに属する前記画像の数に基いて複数のイベントサイズクラスのいずれかに分類するイベントサイズクラス分類部と、
同じ前記イベントサイズクラスに分類された複数の前記イベントについて、定期的に撮影されたものをまとめてイベントグループを作成するイベントグループ作成部と、を備え、
複数の前記イベントが定期的に撮影されたか否かを判定するための情報であるグループルールとして、少なくとも、定期的な期間の種類と、前記期間の種類ごとに連続性判定閾値と、が設定され、
前記イベントグループ作成部は、前記期間の種類ごとに、同じ前記イベントサイズクラスに分類された複数の前記イベントが当該期間ごとに連続しているか否かを判定し、判定の際、連続していない場合でも、間で抜けている前記イベントの数が前記連続性判定閾値以下の場合は連続しているものとみなし、連続している複数の前記イベントをまとめて前記イベントグループを作成する、画像管理装置。
【請求項２】
それぞれの前記イベントグループについて、前記イベントグループに属する前記イベントの数に基いて複数のイベント回数クラスに分類するイベントグループ分類部を、さらに備える、請求項１に記載の画像管理装置。
【請求項３】
ユーザによって指定された前記イベントサイズクラスと前記イベント回数クラスに基いて、該当する前記イベントグループを検索し、検索結果を表示部に表示する検索部を、さらに備える、請求項２に記載の画像管理装置。
【請求項４】
撮影された複数の画像を記憶する記憶部を備えるコンピュータに、
複数の前記画像を所定期間ごとにまとめてそれぞれをイベントとし、それぞれの前記イベントを、前記イベントに属する前記画像の数に基いて複数のイベントサイズクラスに分類するイベントサイズクラス分類ステップと、
同じ前記イベントサイズクラスに分類された複数の前記イベントについて、定期的に撮影されたものをまとめてイベントグループを作成するイベントグループ作成ステップと、を実行させるためのプログラムであり、
複数の前記イベントが定期的に撮影されたか否かを判定するための情報であるグループルールとして、少なくとも、定期的な期間の種類と、前記期間の種類ごとに連続性判定閾値と、が設定されており、
前記イベントグループ作成ステップは、前記期間の種類ごとに、同じ前記イベントサイズクラスに分類された複数の前記イベントが当該期間ごとに連続しているか否かを判定し、判定の際、連続していない場合でも、間で抜けている前記イベントの数が前記連続性判定閾値以下の場合は連続しているものとみなし、連続している複数の前記イベントをまとめて前記イベントグループを作成する、プログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００７】
本発明の第１態様にかかる画像管理装置は、撮影されて記憶部に記憶された複数の画像を所定期間ごとにまとめてそれぞれをイベントとし、それぞれの前記イベントを、前記イベントに属する前記画像の数に基いて複数のイベントサイズクラスのいずれかに分類するイベントサイズクラス分類部と、同じ前記イベントサイズクラスに分類された複数の前記イベントについて、定期的に撮影されたものをまとめてイベントグループを作成するイベントグループ作成部と、を備える。複数の前記イベントが定期的に撮影されたか否かを判定するための情報であるグループルールとして、少なくとも、定期的な期間の種類と、前記期間の種類ごとに連続性判定閾値と、が設定されている。前記イベントグループ作成部は、前記期間の種類ごとに、同じ前記イベントサイズクラスに分類された複数の前記イベントが当該期間ごとに連続しているか否かを判定し、判定の際、連続していない場合でも、間で抜けている前記イベントの数が前記連続性判定閾値以下の場合は連続しているものとみなし、連続している複数の前記イベントをまとめて前記イベントグループを作成する。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
本発明の第２態様にかかるプログラムは、撮影された複数の画像を記憶する記憶部を備えるコンピュータに、複数の前記画像を所定期間ごとにまとめてそれぞれをイベントとし、それぞれの前記イベントを、前記イベントに属する前記画像の数に基いて複数のイベントサイズクラスに分類するイベントサイズクラス分類ステップと、同じ前記イベントサイズクラスに分類された複数の前記イベントについて、定期的に撮影されたものをまとめてイベントグループを作成するイベントグループ作成ステップと、を実行させるためのプログラムである。複数の前記イベントが定期的に撮影されたか否かを判定するための情報であるグループルールとして、少なくとも、定期的な期間の種類と、前記期間の種類ごとに連続性判定閾値と、が設定されている。前記イベントグループ作成ステップは、前記期間の種類ごとに、同じ前記イベントサイズクラスに分類された複数の前記イベントが当該期間ごとに連続しているか否かを判定し、判定の際、連続していない場合でも、間で抜けている前記イベントの数が前記連続性判定閾値以下の場合は連続しているものとみなし、連続している複数の前記イベントをまとめて前記イベントグループを作成する。