(57)【要約】【課題】イベントやシーン等の画像の本質的な部分での検索を実現可能にする。【解決手段】タグ読出部２３は画像ファイルの既存のタグから付帯情報を読み出し撮影位置、撮影日時等を画像属性として取得し、画像解析部２４は画像解析技術を用いて被写体の種類や被写体が人物である場合にはその服装などを画像属性として取得する。付帯情報ＤＢ２８には、画像に付加する付帯情報の候補となる複数の付帯情報候補と、付帯情報候補のそれぞれについて複数の参照属性と、参照属性のそれぞれに複数の個別適合度と設定してある。付帯情報候補ごとに、画像から取得した各画像属性に相関性を有する参照属性の個別適合度の合計を求め、一定以上の総合適合度となる付帯情報候補を内容としてタグを画像ファイルに付加する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を入力するための画像入力手段と、
入力画像が有する属性を画像属性として取得する属性取得手段と、
入力画像に付加する付帯情報の候補となる複数の付帯情報候補と、前記付帯情報候補ごとに予め複数設定され付帯情報の内容と関連ある属性を表す参照属性と、前記参照属性の各々と関連づけられた付帯情報との間の第１の適合度とを記憶した付帯情報候補記憶手段と、
前記属性取得手段で取得した画像属性と相関性のある参照属性の各々に関連付けられた第１の適合度に基づいて、入力画像と付帯情報候補との間の第２の適合度を評価する適合度評価手段と、
前記適合度評価手段で評価された第２の適合度に基づいて、付加すべき付帯情報を前記付帯情報候補の中から選択する付帯情報選択手段と、
前記付帯情報選択手段で選択された付帯情報を内容とするタグを前記入力画像に付加する付加手段とを備えたことを特徴とする付帯情報付加装置。
【請求項２】
前記適合度評価手段は、付帯情報候補ごとに、前記属性取得手段で取得した画像属性と相関性のある参照属性の各々に関連付けられた第１の適合度の合計を第２の適合度とし、
前記付帯情報選択手段は、第２の適合度が所定のしきい値以上となる付帯情報候補を付加すべき付帯情報として選択することを特徴とする請求項１記載の付帯情報付加装置。
【請求項３】
前記参照属性は、画像を撮影した際の撮影場所，撮影時期，撮影時刻，照度、被写体の人物の属性，被写体の衣類，撮影パラメータ，撮影時の環境情報，撮影者パラメータのうち少なくとも一つ以上を含むことを特徴とする請求項１または２記載の付帯情報付加装置。
【請求項４】
前記第１の適合度は、参照属性が関連づけられた付帯情報候補の内容の画像が統計的に存在する確率と、その付帯情報候補の内容の画像が参照属性を有する統計的な確率とに基づいて決められ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項に記載の付帯情報付加装置。
【請求項５】
前記参照属性に対応する第１の適合度は、予め用意された多数の画像と、それら画像に対して正解となる参照属性の組を機械学習させ、それぞれの参照属性に対応して求めた確率に基づくものであることを特徴とする請求項１ないし３のいずれか１項に記載の付帯情報付加装置。
【請求項６】
入力画像に付加する付帯情報の候補となる複数の付帯情報候補と、前記付帯情報候補ごとに予め複数設定され付帯情報の内容と関連ある属性を表す参照属性と、前記参照属性の各々と関連づけられた付帯情報との間の第１の適合度とを予め規定しておき、
入力画像から取得した画像属性と相関性のある参照属性の各々に関連付けられた第１の適合度に基づいて、入力画像と付帯情報候補との間の第２の適合度を評価し、
評価された第２の適合度に基づいて、付加すべき付帯情報を前記付帯情報候補の中から選択して、選択した付帯情報を内容とするタグを入力画像に付加することを特徴とする付帯情報付加方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像に対して付加情報を付加する付帯情報付加装置及び方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年では、デジタルカメラ，デジタルビデオカメラや、インターネット等の普及に伴い、撮影された静止画や動画、ＷＥＢ上に公開されている静止画や動画等の様々な内容の大量の画像が利用可能になっている。このため大量の画像から所望とする画像を簡単に検索して取得したいというニーズがある。
【０００３】
大量の画像を検索する際に、画像にタグとして予め付加されている撮影状況（撮影時刻，撮影場所）で絞り込んでから、絞り込まれた各画像の内容を解析することにより検索にかかる演算量を軽減するようにした検索システムが知られている（特許文献１を参照）。また、画像の検索性を増すために、撮影された画像を記録する際に、撮影時の環境情報（温度、湿度、照度など）や撮影者の情報をタグを付加するデジタルカメラも知られている（特許文献２を参照）。さらには、露光時間、開口値、シャッタ速度、輝度値、被写体距離、フラッシュ発光等のタグから得られる情報と、画像の色やテクスチャなどで画像を分類する分類方法も知られている（特許文献３を参照）。
【特許文献１】特開平１０−０９１６３４号公報
【特許文献２】特開２００６−０８６８２３号公報
【特許文献３】特開２００７−５１５７０３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、上記のような技術をもってしても、どのようなイベントやシーンで撮影された画像か、あるいは被写体が何かといった画像にとって本質的な部分、すなわち検索に際して最も注目すべき内容に基づいて分類するものでもなく、またそのような本質的な部分での検索を実現することはできなかった。
【０００５】
本発明は、上記問題を解決するためになされたもので、イベントやシーン、あるいは被写体の内容等の画像の本質的な部分での検索を実現することを可能とする付帯情報付加装置及び方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記問題を解決するために、本発明の請求項１記載の付帯情報付加装置では、画像を入力するための画像入力手段と、入力画像が有する属性を画像属性として取得する属性取得手段と、入力画像に付加する付帯情報の候補となる複数の付帯情報候補と、付帯情報候補ごとに予め複数設定され付帯情報の内容と関連ある属性を表す参照属性と、参照属性の各々と関連づけられた付帯情報との間の第１の適合度とを記憶した付帯情報候補記憶手段と、属性取得手段で取得した画像属性と相関性のある参照属性の各々に関連付けられた第１の適合度に基づいて、入力画像と付帯情報候補との間の第２の適合度を評価する適合度評価手段と、適合度評価手段で評価された第２の適合度に基づいて、付加すべき付帯情報を付帯情報候補の中から選択する付帯情報選択手段と、付帯情報選択手段で選択された付帯情報を内容とするタグを入力画像に付加する付加手段とを備えたものである。
【０００７】
請求項２記載の付帯情報付加装置では、適合度評価手段は、付帯情報候補ごとに、属性取得手段で取得した画像属性と相関性のある参照属性の各々に関連付けられた第１の適合度の合計を第２の適合度とし、付帯情報選択手段は、第２の適合度が所定のしきい値以上となる付帯情報候補を付加すべき付帯情報として選択するものである。
【０００８】
請求項３記載の付帯情報付加装置では、参照属性が、画像を撮影した際の撮影場所，撮影時期，撮影時刻，照度、被写体の人物の属性，被写体の衣類，撮影パラメータ，撮影時の環境情報，撮影者パラメータのうち少なくとも一つ以上を含むようにしたものである。
【０００９】
請求項４記載の付帯情報付加装置では、第１の適合度を、参照属性が関連づけられた付帯情報候補の内容の画像が統計的に存在する確率と、その付帯情報候補の内容の画像が参照属性を有する統計的な確率とに基づいて決めたものである。
【００１０】
請求項５記載の付帯情報付加装置では、参照属性に対応する第１の適合度を、予め用意された多数の画像と、それら画像に対して正解となる参照属性の組を機械学習させ、それぞれの参照属性に対応して求めた確率に基づくものとしたものである。
【００１１】
請求項６記載の付帯情報付加方法では、入力画像に付加する付帯情報の候補となる複数の付帯情報候補と、付帯情報候補ごとに予め複数設定され付帯情報の内容と関連ある属性を表す参照属性と、参照属性の各々と関連づけられた付帯情報との間の第１の適合度とを予め規定しておき、入力画像から取得した画像属性と相関性のある参照属性の各々に関連付けられた第１の適合度に基づいて、入力画像と付帯情報候補との間の第２の適合度を評価し、評価された第２の適合度に基づいて、付加すべき付帯情報を付帯情報候補の中から選択して、選択した付帯情報を内容とするタグを入力画像に付加するものである。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、複数の付帯情報候補の各々に複数の参照属性を関連づけておくとともに、参照属性の各々と関連づけられた付帯情報との間の第１の適合度とを予め規定しておき、入力画像から得られる画像属性と相関性を入力画像から取得した画像属性と相関性のある参照属性に関連付けてある第１の適合度に基づいて評価される第２の適合度評価された第２の適合度に基づいて、付加すべき付帯情報を付帯情報候補の中から選択して、それを内容とするタグを入力画像に付加するようにしたから、簡単にイベントやシーンや被写体の内容等の画像の本質的な部分を示す付帯情報を内容とするタグ付加することができるようになり、本質的な部分での検索や分類を実現できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
図１に本発明を実施した付帯情報付加装置の構成を示す。この例においては、パーソナルコンピュータ（以下、ＰＣという）１０を付帯情報付加装置とし、メモリカード１２から入力される画像に対して、各種付帯情報を内容とするタグを付加し、その画像をメモリカード１２に出力するように構成してある。
【００１４】
付帯情報付加装置として機能するＰＣ１０は、周知のパーソナルコンピュータの構成と同じであり、キーボード１３，マウス１４，モニタ１５を接続してある。また、ＰＣ１０には、各種処理を実行するＣＰＵ１６、各種のプログラムやデータが記録されるハードディスク１７、メモリカード１２が挿入されるカードドライブ１８を設けてある。ハードディスク１７には、付帯情報付加プログラムが書き込まれており、この付帯情報付加プログラムをＣＰＵ１６が実行することにより、ＰＣ１０が付帯情報付加装置として機能する。
【００１５】
メモリカード１２には、例えばデジタルカメラによって画像ファイルが記録されている。画像ファイルには、撮影された画像の他、各種の付帯情報を内容とするタグを含んでいる。カードドライブ１８にメモリカード１２を挿入することで、メモリカード１２から画像ファイルを読み出し、またタグを付加した画像ファイルをメモリカード１２に記録することができる。
【００１６】
図２に示すように、ＰＣ１０は、付帯情報付加プログラムをＣＰＵ１６が実行することによって、画像入力部２１，画像記憶部２２，タグ読出部２３，画像解析部２４，適合度算出部２５，付帯情報選択部２６，タグ付加部２７、付帯情報ＤＢ２８，画像出力部２９として機能する。
【００１７】
画像入力手段としての画像入力部２１は、タグを付加する処理対象となる画像を取得するものである。この画像入力部２１は、カードドライブ１８からなり、メモリカード１２に記録されている画像ファイルを読み出す。この読み出しでは、例えば、処理対象となる複数の画像ファイルを一括して読み出すが、画像ファイルを処理ごとに読み出してもよい。画像記憶部２２は、メモリ（図示せず）あるいはハードディスク１７で構成してあり、画像入力部２１で読み出した画像ファイルを記憶する。
【００１８】
画像固有の情報である属性を画像属性として取得する属性取得手段として、タグ読出部２３，画像解析部２４を設けてある。タグ読出部２３は、画像記憶部２２に記録されている処理対象の画像ファイルから画像とともに記録されている既存のタグの内容を読み出し、そのうちのうち画像を撮影したときの撮影位置や撮影日時等の付帯情報を画像属性として取得する。また、タグの内容として絞り，シャッタ速度，撮影感度、焦点距離あるいはズーム倍率、照度、被写体深度、ストロボの使用の有無などを記録した撮影パラメータから照度を画像属性として取得する。
【００１９】
タグに記録されている撮影位置は、例えばデジタルカメラに設けたＧＰＳ（全地球測位システム）用の測位センサによって検出された緯度・経度等からなる情報が記録されている。この緯度・経度を直接用いてもよいが、画像解析部２４では、その緯度・経度に示される地点を、例えば地図情報等を利用して「学校」，「幼稚園」や「海岸」等の施設や場所の情報に変換したものを画像属性としている。なお、緯度・経度を施設や場所の情報に変換するには、ＰＣ１０のそのような変換のためのデータを持たせてもよいが、外部のサーバに接続して変換してもよい。
【００２０】
画像解析部２４は、画像に対して各種の画像解析処理を行うことにより、画像自体から画像属性を取得するものである。この画像解析部２４によって取得する画像属性としては、顔認識技術を用いた例えば被写体が人物であるか否かを含む被写体の種類やその服装や大人と子供の別、屋内で撮影されたか屋外で撮影されたか等がある。なお、タグに記録されている内容を考慮して画像解析を行って画像属性を取得してもよい。
【００２１】
適合度評価手段としての適合度算出部２５は、タグ読出部２３と画像解析部２４とで取得する各画像属性が入力される。適合度算出部２５は、入力される各画像属性と、詳細を後述する付帯情報候補記憶手段としての付帯情報ＤＢ２８に予め登録してある適合性判断表とを用いて、予め用意された各付帯情報候補のそれぞれについて総合適合度（第２の適合度）を算出して出力する。
【００２２】
付帯情報選択部２６は、適合度算出部２５で算出された総合適合度に基づいて、複数の付帯情報候補の中から画像に対して付加すべき付帯情報を選択する。この選択では、付帯情報選択部２６は、総合適合度が例えば所定のしきい値以上となる付帯情報候補を付加する付帯情報として選択する。これにより、付加する付帯情報として処理対象の画像に適切なものを選択する。
【００２３】
なお、付加する付帯情報の選択する際の手法は、上記の手法に限られるものではなく、例えば総合適合度が最も高い付帯情報候補、あるいは上位の数個の付帯情報候補を付加する付帯情報として選択してもよい。また、付帯情報候補を選択する際のしきい値は、全付帯情報候補に同一のものを用いてもよく、付帯情報候補ごとに別々のしきい値を設定してもよい。
【００２４】
付加手段としてのタグ付加部２７は、画像記憶部２２に記憶されている対象となっている画像ファイルに対して、付帯情報選択部２６で選択された付帯情報を内容とするタグを付加する。
【００２５】
画像出力部２９は、処理済みとなった画像ファイルを出力するものであり、カードドライブ１８からなる。この画像出力部２９は、タグが付加されて画像ファイルが処理済みとなると、その画像ファイルをメモリカード１２に記録する。なお、この記録においては、処理前の画像ファイルが記録されたメモリカード１２とは別のメモリカード１２に記録してもよい。また、処理前の画像ファイルが記録されたメモリカード１２に処理済みの画像ファイルを記録する場合、別の画像ファイルとして記録してもよく、上書きしてもよい。
【００２６】
前述のように、付帯情報ＤＢ２８には適合性判断表を予め登録してある。適合性判断表は、図３に示すように、画像に付加する付帯情報の候補となる複数の付帯情報候補と、付帯情報候補ごとに予め複数設定され付帯情報の内容と関連ある属性を表す参照属性と、参照属性の各々と関連づけられた付帯情報との間の個別適合度（第１の適合度）とを記録してある。なお、図３では、説明の便宜のために個別適合度に対応するスコアと重みとを記してある。
【００２７】
付帯情報候補としては、「運動会」，「七五三」，「海水浴」，「入学式」等のイベントやシーン等の画像の内容を示すものが多数設定してある。この付帯情報候補としては、この他にも、画像中の被写体に関する名称、性別、色、形状等の情報や、画像を分類・検索する際に有用となる各種情報等を設定することができる。
【００２８】
参照属性は、関連付けられた付帯情報（候補）に示されるイベントやシーンの内容の画像が有すると推定される属性である。個別適合度は、参照属性とそれに関連付けられた付帯情報との間の関連の度合いを示すものであり、その参照属性を画像が有するときに、その参照属性が設定された付帯情報候補に示されるイベントやシーン等の画像となることの度合いを示している。
【００２９】
前述の適合度算出部２５は、タグ読出部２３，画像解析部２４で取得した画像属性と、相関性のある参照属性の各々に関連付けられた個別適合度に基づいて、入力画像と付帯情報候補との間の総合適合度を算出する。具体的には、画像属性と相関性のある参照属性に関連づけられている個別適合度の付帯情報候補ごとの合計を総合適合度を算出する。画像属性と参照属性との相関性としては、例えば参照属性に画像属性とが一致している、参照属性の内容を条件としたとき画像属性がその条件を満たしている場合などがある。
【００３０】
この例においては、個別適合度は、参照属性に対応して決められた「スコア」と「重み」との積として決めてある。「スコア」は、付帯情報に示されるイベントやシーンとは無関係に、撮影画像で参照属性の内容が統計的に発生する確率を「Ｘ×１００」％としたときの値「１−Ｘ」となっている。「重み」は、付帯情報候補に示されるイベントやシーンであるときに、参照属性となる統計的な確率を「Ｗ×１００」％としたときの値「Ｗ」としてあり、「参照属性の内容が付帯情報に示されるイベントやシーンの場合に該当するか、しないか」に依存した関数としてある。
【００３１】
なお、個別適合度は、それに対応する参照属性を有するときに、その参照属性が設定された付帯情報候補に示されるイベントやシーン等であることの度合いを示すものであれば種々のものを採用することができ、例えば上記の値「Ｗ」だけを用いることもできる。また、付帯情報候補に関してある参照属性の重みを大きくしたければ、「Ｗ」を大きくするように設定してもよい。
【００３２】
また、参照属性に対応する個別適合度を決定する際には、予め用意された多数の画像と、その画像に対して正解となる付帯情報（候補）と複数の画像属性（参照属性）の組を機械学習させ、それぞれの画像の属性に対応する確率を求めるという手法で決定することも好ましい手法である。
【００３３】
図４に画像ファイルでのタグの記録状態を模式的に示す。画像ファイルの形式としては、例えばＥＸＩＦフォーマット（Exchangeable Image File）フォーマットに準拠しており、画像である画像データ３０に対して撮影日時等の内容のタグが付加されたものとなっている。タグ３１の内容としては、例えばデジタルカメラがＧＰＳ（全地球測位システム）を用いて撮影時に測定した撮影位置や、撮影日時、撮影パラメータなどがある。図４（ａ）のような構成の画像ファイルに対して、ＰＣ１０による付帯情報の付加を行うことにより、図４（ｂ）に示すように、付帯情報として例えば「運動会」を内容とする新たなタグ３１が追加される。
【００３４】
次に上記構成の作用について図５を参照しながら説明する。画像に対して付帯情報を付加する場合には、その画像を含む１以上の画像ファイルを記録したメモリカード１２をカードドライブ１８に装着して読み取らせる。
【００３５】
カードドライブ１８、すなわち画像入力部２１によって読み取られた各画像ファイルは、画像記憶部２２に書き込まれる。この後、処理対象となる１番目の画像ファイルに対してタグ読出部２３により各タグの読み出しが行われ、タグの内容として撮影日時が記録されていれば、それを画像属性として取得し、適合度算出部２５に送る。また、タグの内容として撮影位置（緯度・経度）が記録されている場合には、その緯度・経度に示される地点を「学校」，「幼稚園」「海岸」等の施設や場所に変換し、それを画像属性として適合度算出部２５に送る。さらに、タグの内容として撮影パラメータが記録されている場合には、そのうちの照度が画像属性として適合度算出部２５に送られる。
【００３６】
一方、画像解析部２４では、画像記憶部２２に記録された画像ファイルから画像を取り出し、これを解析することにより、被写体の種類、被写体が人物である場合には、その服装や大人と子供の別等の各種情報を取得して、それらをやはり画像属性として適合度算出部２５に送る。
【００３７】
このようにして画像属性を取得すると、それら取得した画像属性と、適合性判断表に設定されている参照属性とが合致しているかが付帯情報候補ごとに順次に調べられる。そして、取得した画像属性と相関性のある参照属性があれば、その参照属性に関連付けて設定されている個別適合度を取り出し、付帯情報候補ごとに取り出した各個別適合度を合計することによって、付帯情報候補の総合適合度が算出される。
【００３８】
例えば、画像から取得した画像属性として撮影場所が「学校」，被写体が「子供（人物）」、「服装が制服」、照度が「所定値未満」、撮影日時が「２００８年４月７日１０時２３分」となっている場合、例えば付帯情報候補「運動会」に対しては、参照属性「撮影場所が学校・幼稚園」，「撮影時期が春または秋」（４月は春とする）が相関性があるため、それらの個別適合度である「Ａ０１」，「Ａ０３」、「Ａ０５」を加算した値が総合適合度される。
【００３９】
また、例えば付帯情報候補「入学式」に対しては、全ての参照属性「撮影場所が学校・幼稚園」，「屋内（照度が所定値未満）」，「撮影時期が春」，「被写体の人物の服装が制服」，「撮影時刻が昼間」が相関性があるため、それらの個別適合度である「Ａ３１」〜「Ａ３５」を加算した値が総合適合度される。さらに、例えば付帯情報候補「海水浴」に対しては、いずれの参照属性も相関性がないから総合適合度は「０」となる。
【００４０】
上記のようにして、付帯情報候補についての総合適合度が算出されると、その付帯情報候補とそれに対応する総合適合度が付帯情報選択部２６に順次に送られる。入力された総合適合度が所定のしきい値よりも高いきには、それに対応する付帯情報候補が適切な付帯情報であるとされ、この付帯情報選択部２６によって付加すべき付帯情報として選択されタグ付加部２７に送られる。そして、このタグ付加部２７によって、選択された付加すべき付帯情報を内容とするタグが処理対象となった１番目の画像ファイルに追加される。この例では、総合適合度が所定のしきい値よりも高いものが複数あれば、それらの付帯情報を内容とするタグが順次に追加される。
【００４１】
１番目の画像ファイルにタグが追加されると、その画像ファイルが画像出力部２９すなわちカードドライブ１８によってメモリカード１２に記録される。１番目の画像ファイルの出力後、２番目以降の画像ファイルに対しても上記と同様な処理が順次に行われ、総合適合度が所定のしきい値よりも高い付帯情報を内容とするタグが追加される。これにより、その画像の内容に応じたイベントやシーン等の付帯情報が自動的に付加される。
【００４２】
以上のようにして、画像ファイルには、その画像の内容に応じた付帯情報を内容とするタグが付加されるから、このタグを利用してどのようなイベントやシーンで撮影された画像かといった画像にとって本質的な部分で検索したり分類したりすることができるよういなる。
【００４３】
上記実施形態の参照属性は一例であり、それらに限られるものではない。そして、参照属性としては、撮影場所、撮影時期、撮影時刻、照度（屋内・屋外の別）、被写体の人物の属性（年齢、性別、個人特定情報、顔向き、目の開閉など）や、被写体の衣類、撮影パラメータ（シャッタ速度，絞り、撮影感度、露出、ズーム、被写体深度、ストロボの使用の有無など）、撮影時の環境情報（撮影時の温度、湿度など）、撮影者パラメータ等を用いることができ、これらのうち少なくとも一つ以上を用いるのが好ましい。なお、画像あるいは画像ファイルからは、設定した参照属性に対応した画像属性を取得するようにすればよい。また、例えば被写体の人物の属性は、顔認識技術を用いて取得することができ、撮影者パラメータについては、デジタルカメラに予め撮影者に関する情報を登録しておき、これを画像ファイルのタグとして記録するようにすればよい。
【００４４】
上記実施形態では、ＧＰＳ用の測位センサによって検出された緯度・経度等からなる情報を用いているが、例えばＧＰＳ衛星から受ける信号の強弱や受信可能なＧＰＳ衛星の個数などから得られる測位の精度までをタグの内容として記録するようにし、その測位精度を考慮して撮影場所に関する個別適合度を求めるようにしてもよい。例えば測位精度に基づいて特定の施設あるいは場所（学校・幼稚園等）であること確率Ｐを推測して、値「Ｗ・Ｐ・（１−Ｘ）−Ｗ・（１−Ｐ）・Ｘ」を個別適合度としてもよい。
【００４５】
また、上記実施形態では、１つの画像に対しては、その画像（画像ファイル）だけから得られる画像属性を用いているが、一括で複数の画像ファイルを処理する場合には、処理の対象となる他の画像または画像ファイルの属性を用いることができる。例えば、処理対象となる画像の前後に撮影された画像との関係で、前後に撮影された画像が処理対象となる画像と同様な特徴を有する場合に個別適合度が加算されるようにしてもよい。
【００４６】
上記ではＰＣを付帯情報付加装置として機能させた場合について説明したが、本発明はそれに限るものではない。例えば、ＰＣや通信機能を有したデジタルカメラから通信回線（例えばインターネット）を介して、付帯情報付加装置として機能するサーバコンピュータに画像ファイルを転送して付帯情報のタグを付加するようにしてもよい。また、外部に設けた付帯情報ＤＢにインターネットなどを介してＰＣがアクセスできるようにしておき、その外部の付帯情報ＤＢを用いてＰＣが付加すべき付帯情報を決定できるように構成してもよい。もちろん、デジタルカメラ等の撮影装置に付帯情報付加装置の機能を内蔵させることもできる。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】本発明を実施した付帯情報付加装置としてのＰＣの概略を示す斜視図である。
【図２】ＰＣの構成を示すブロック図である。
【図３】適合性判断表の一例を示す説明図である。
【図４】タグを有する画像ファイルの構成を示す説明図である。
【図５】付帯情報を付加する処理の手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００４８】
１０  ＰＣ
１２  メモリカード
２３  タグ読出部
２４  画像解析部
２５  適合度算出部
２６  付帯情報選択部
２７  タグ付加部
２８  付帯情報ＤＢ
【図１】
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【図２】
2010081453.tif 000004
【図３】
2010081453.tif 000005
【図４】
2010081453.tif 000006
【図５】
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