(57)【要約】【課題】  従来は、レシピを見て調理した料理の出来具合いを客観的に評価できなかった。また、過去の評価を次のレシピに反映できなかった。【解決手段】  料理の盛りつけ画像を撮影する撮像手段と、前記撮像手段で撮影された料理の盛りつけ画像から盛りつけの特徴量を抽出する画像処理手段と、料理の種類毎に該料理の盛りつけ画像と盛りつけ基準とを記憶するレシピデータベースと、前記画像処理手段で抽出した盛りつけの特徴量と前記レシピデータベースに記憶された盛りつけ基準とを比較する評価手段とを設けた。【選択図】    図１
2010061383.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
料理の盛りつけ画像を撮影する撮像手段と、
前記撮像手段で撮影された料理の盛りつけ画像から盛りつけの特徴量を抽出する画像処理手段と、
料理の種類毎に該料理の盛りつけ画像と盛りつけ基準とを記憶するレシピデータベースと、
前記画像処理手段で抽出した盛りつけの特徴量と前記レシピデータベースに記憶された盛りつけ基準とを比較する評価手段と
を有することを特徴とする自動レシピ作成装置。
【請求項２】
請求項１に記載の自動レシピ作成装置において、
前記画像処理手段が抽出する盛りつけの特徴量は、料理の配色，皿に対する料理の配置および形状，皿と料理の面積比率，具材の分散の少なくとも一つによって求められ、
前記レシピデータベースに記憶される盛りつけ基準は、料理の配色，皿に対する料理の配置および形状，皿と料理の面積比率，具材の分散の少なくとも一つによって決められる
ことを特徴とする自動レシピ作成装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の自動レシピ作成装置において、
表示手段を更に設け、
前記評価手段は、評価結果を前記表示手段に表示する
ことを特徴とする自動レシピ作成装置。
【請求項４】
請求項３に記載の自動レシピ作成装置において、
前記評価手段は、前記評価結果を数値または記号で前記表示手段に表示する
ことを特徴とする自動レシピ作成装置。
【請求項５】
請求項１から４のいずれか一項に記載の自動レシピ作成装置において、
前記評価手段は、前記撮像手段で撮影した料理の盛りつけ画像を過去の例として前記レシピデータベースの当該料理の種類に関連付けて記憶する
ことを特徴とする自動レシピ作成装置。
【請求項６】
請求項５に記載の自動レシピ作成装置において、
前記評価手段は、前記撮像手段で撮影した料理の盛りつけ画像を過去の例として前記レシピデータベースの当該料理の種類に関連付けて記憶する際に、前記評価手段の評価結果を付加して記憶する
ことを特徴とする自動レシピ作成装置。
【請求項７】
請求項６に記載の自動レシピ作成装置において、
コメントを入力するコメント入力手段を更に設け、
前記評価手段は、前記撮像手段で撮影した料理の盛りつけ画像を過去の例として前記レシピデータベースの当該料理の種類に関連付けて記憶する際に、前記評価手段の評価結果と前記コメント入力手段で入力された情報とを付加して記憶する
ことを特徴とする自動レシピ作成装置。
【請求項８】
請求項７に記載の自動レシピ作成装置において、
前記コメント入力手段で入力された情報に応じて、前記レシピデーターベースに記憶されたレシピ内容を変更するレシピ変更手段を更に設けたことを特徴とする自動レシピ作成装置。
【請求項９】
コンピュータを用いて処理されるプログラムであって、
料理の盛りつけ画像を入力する画像入力手段と、
前記画像入力手段で入力された料理の盛りつけ画像から盛りつけの特徴量を抽出する画像処理手順と、
料理の種類毎に該料理の盛りつけ画像と盛りつけ基準とを記憶するレシピデータベースに記憶された盛りつけ基準と前記画像処理手段で抽出した盛りつけの特徴量とを比較する評価手順と
を有することを特徴とする自動レシピ作成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、料理の出来映えを評価する自動レシピ作成装置およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、手入力された食材情報に基づいてコンピュータが当該食材を使用したレシピ（料理名および調理方法など）を表示するレシピ提供システムが考えられている（例えば、特許文献１参照）。一方で、気軽に撮影できるデジタルカメラの普及に伴い、料理を撮影してプログに登録したり、レシピを公開する人が増えており、料理の出来映えを評価し合うインターネットサイトもある。また、デジタルカメラの画像処理技術の向上により、撮影画像の中から様々な画像認識を行えるようになってきており、顔認識や表情認識などが実用化されている。
【特許文献１】特開平１１−０６６１７０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ところが、従来は、レシピを見て調理した料理の出来映えを客観的に評価できなかった。また、レシピを見て調理した料理の味が薄過ぎたり、濃過ぎたりした場合でも、次に同じ料理を作る場合は前回と同じ分量のレシピが表示されるため、調理する人が前回の味付けの失敗を覚えていない限り再び同じ味付けになってしまうという問題があった。
【０００４】
本発明の目的は、煩雑な操作を行うことなく、料理の盛りつけ画像から自動的に出来映えを評価することができ、評価結果を次の料理のレシピに反映することができる自動レシピ作成装置およびプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明に係る自動レシピ作成装置は、料理の盛りつけ画像を撮影する撮像手段と、前記撮像手段で撮影された料理の盛りつけ画像から盛りつけの特徴量を抽出する画像処理手段と、料理の種類毎に該料理の盛りつけ画像と盛りつけ基準とを記憶するレシピデータベースと、前記画像処理手段で抽出した盛りつけの特徴量と前記レシピデータベースに記憶された盛りつけ基準とを比較する評価手段とを有することを特徴とする。
【０００６】
また、好ましくは、前記画像処理手段が抽出する盛りつけの特徴量は、料理の配色，皿に対する料理の配置および形状，皿と料理の面積比率，具材の分散の少なくとも一つによって求められ、前記レシピデータベースに記憶される盛りつけ基準は、料理の配色，皿に対する料理の配置および形状，皿と料理の面積比率，具材の分散の少なくとも一つによって決められることを特徴とする。
【０００７】
また、好ましくは、表示手段を更に設け、前記評価手段は、評価結果を前記表示手段に表示することを特徴とする。
【０００８】
また、好ましくは、前記評価手段は、前記評価結果を数値または記号で前記表示手段に表示することを特徴とする。
【０００９】
また、好ましくは、前記評価手段は、前記撮像手段で撮影した料理の盛りつけ画像を過去の例として前記レシピデータベースの当該料理の種類に関連付けて記憶することを特徴とする。
【００１０】
また、好ましくは、前記評価手段は、前記撮像手段で撮影した料理の盛りつけ画像を過去の例として前記レシピデータベースの当該料理の種類に関連付けて記憶する際に、前記評価手段の評価結果を付加して記憶することを特徴とする。
【００１１】
また、好ましくは、コメントを入力するコメント入力手段を更に設け、前記評価手段は、前記撮像手段で撮影した料理の盛りつけ画像を過去の例として前記レシピデータベースの当該料理の種類に関連付けて記憶する際に、前記評価手段の評価結果と前記コメント入力手段で入力された情報とを付加して記憶することを特徴とする。
【００１２】
また、好ましくは、前記コメント入力手段で入力された情報に応じて、前記レシピデーターベースに記憶されたレシピ内容を変更するレシピ変更手段を更に設けたことを特徴とする。
【００１３】
本発明に係る自動レシピ作成プログラムは、コンピュータを用いて処理されるプログラムであって、料理の盛りつけ画像を入力する画像入力手段と、前記画像入力手段で入力された料理の盛りつけ画像から盛りつけの特徴量を抽出する画像処理手順と、料理の種類毎に該料理の盛りつけ画像と盛りつけ基準とを記憶するレシピデータベースに記憶された盛りつけ基準と前記画像処理手段で抽出した盛りつけの特徴量とを比較する評価手順とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明では、煩雑な操作を行うことなく、料理の盛りつけ画像から自動的に出来映えを評価することができ、評価結果を次の料理のレシピに反映することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、本発明に係る自動レシピ作成装置およびプログラムに関する実施形態について説明する。
【００１６】
（第１の実施形態）
第１の実施形態は、デジタルカメラ１０１で自動レシピ作成装置を実現する場合の一例である。図１は、デジタルカメラ１０１の構成を示すブロック図である。デジタルカメラ１０１は、撮影光学系１０２と、撮像素子１０３と、ＡＦＥ（アナログフロントエンド）１０４と、Ａ／Ｄ変換部１０５と、画像バッファ１０６と、制御部１０７と、表示部１０８と、メモリカードＩ／Ｆ１０９と、操作部１１０と、メモリ１１１と、デートモジュール１１２と、手振れセンサ１１４とで構成される。
【００１７】
図１において、撮影光学系１０２に入射された被写体光は、撮像素子１０３の受光面に入射される。ここで、撮影光学系１０２は、ズームレンズやフォーカスレンズなどの複数枚のレンズで構成され、制御部１０７からのズーム指令によってズームレンズを移動したり、フォーカス指令によってフォーカスレンズを移動する。尚、ズームレンズの位置やフォーカスレンズの位置は制御部１０７に出力される。
【００１８】
撮像素子１０３の受光面には二次元状に光電変換部が配置されており、各光電変換部に入射された光は制御部１０７から出力されるタイミング信号に応じて電気信号に変換され、変換された電気信号はＡＦＥ１０４に出力される。
【００１９】
ＡＦＥ１０４は、制御部１０７から出力されるタイミング信号に応じて、撮像素子１０３から出力される電気信号のノイズ除去や増幅などを行って、Ａ／Ｄ変換部１０５に出力する。
【００２０】
Ａ／Ｄ変換部１０５は、制御部１０７から出力されるタイミング信号に応じて、ＡＦＥ１０４から出力される電気信号をデジタル信号に変換する。そして、１画面分のデジタル信号が撮影画像の画像データとして画像バッファ１０６に一時的に記憶される。
【００２１】
制御部１０７は、内部に予め記憶されているプログラムに従って動作し、デジタルカメラ１０１の各部を制御する。例えば、画像バッファ１０６に一時的に記憶されている画像データに対して、色補間処理やホワイトバランス処理などを行い、表示部１０８に撮影画像として表示する。或いは、色補間処理やホワイトバランス処理後の画像データにＪＰＥＧ圧縮処理などの画像圧縮処理を行う。尚、画像圧縮されたＪＰＥＧ形式の画像データはメモリカードＩ／Ｆ１０９を介して接続されているメモリカード１０９ａに保存される。
【００２２】
表示部１０８は、制御部１０７の指令に応じて、撮影画像や文字および図形などで構成されるメニュー画面などを表示する。特に、本実施形態では、料理画像，調理器具画像およびレシピなどを表示する。
【００２３】
操作部１１０は、図２のデジタルカメラ１０１の外観図に示すように、電源ボタン２０１、レリーズボタン２０２、ズームボタン２０３、十字キー２０４（上キー２０４ａ，下キー２０４ｂ，左キー２０４ｃ，右キー２０４ｄ）、確定ボタン２０５などで構成される。ユーザーは、これらの操作ボタンを操作してデジタルカメラ１０１を操作する。これらの操作ボタンの操作情報は、制御部１０７に出力され、制御部１０７は、操作部１１０から入力する操作情報に応じて、デジタルカメラ１０１の全体の動作を制御する。また、操作部１１０は、図２の表示部１０８の画面に表示される項目Ａ，項目Ｂおよび項目Ｃなどを十字キー２０４で選択し、確定ボタン２０５を押下して選択を確定する。例えば、十字キー２０４の上キー２０４ａまたは下キー２０４ｂを押下する毎に、項目Ａ，項目Ｂ，項目Ｃの３つの選択対象が順に選択され、選択された項目は太枠で表示される。また、１画面に表示できない項目は別の画面で表示するようにし、次画面や前画面への操作は、例えば十字キー２０４の左キー２０４ｃで前画面へ、右キー２０４ｄで次画面へ、それぞれ移動することができる。
【００２４】
図２の場合は、項目Ｂが十字キー２０４で選択された場合を示し、項目Ｂは選択されていることを示す太枠で囲まれて表示されている。このように太枠で項目が囲まれた状態で、確定ボタン２０５を押下すると、太枠で囲まれていた項目の選択が確定する。
【００２５】
メモリ１１１は、フラッシュメモリなど不揮発性の記憶媒体で構成される。メモリ１１１には、デジタルカメラ１０１の撮影条件（撮影モード、撮影画像の解像度など）が保存されている。また、色補間処理やホワイトバランス処理後の画像データや、メモリカード１０９ａに読み書きされるＪＰＥＧ形式の画像データなども必要に応じてメモリ１１１に保持される。また、本実施形態では、レシピや食材や人物などに関する様々なデータベースもメモリ１１１に記憶される。尚、データベースの詳細な内容については、後で詳しく説明する。
【００２６】
デートモジュール１１２は、撮影年月日や時間を得るための時計カレンダ機能を有するＩＣチップで構成され、デジタルカメラ１０１で画像を撮影する毎に、撮影時の年月日や時間を制御部１０７に出力し、制御部１０７は撮影画像と共にメモリ１１１やメモリカード１０９ａに記録する。
［データベースの構成］
ここで、メモリ１１１に記憶されるデータベースの構成について詳しく説明する。メモリ１１１には情報の種類毎に記憶する領域が設けられ、食材データベース（食材ＤＢ）１１１ａと、調理器具データベース（調理器具ＤＢ）１１１ｂと、レシピデータベース（レシピＤＢ）１１１ｃと、人物データベース（人物ＤＢ）１１１ｄと、その他データベース（その他ＤＢ）１１１ｅとを有する。以下、各データベースについて順番に説明する。
（食材ＤＢ１１１ａ）
食材ＤＢ１１１ａは、食材画像や食材情報を記憶する。尚、メモリ１１１には、デジタルカメラ１０１の製品出荷時に予め食材画像とその食材画像に対応する食材情報（食材名や特徴など）が食材ＤＢ１１１ａとして記憶されていても良いし、デジタルカメラ１０１を購入後にユーザーが登録するようにしても構わない。本実施形態では、デジタルカメラ１０１の製品出荷時に予め主要な食材画像とその食材画像に対応する食材情報（食材名や特徴など）が食材ＤＢ１１１ａとして記憶されており、また食材ＤＢ１１１ａとして記憶されていない食材画像や食材情報は、後から追加登録できるようになっている。
（調理器具ＤＢ１１１ｂ）
調理器具ＤＢ１１１ｂは、調理器具画像や調理器具情報を記憶する。尚、調理器具ＤＢ１１１ｂについても、撮影された調理器具を判別するための主要な調理器具画像や調理器具情報は予め登録されているが、特に調理器具ＤＢ１１１ｂの場合は、ユーザーが持っている調理器具やサイズなどの情報を蓄積するため、デジタルカメラ１０１を購入後にユーザーが登録するようになっている。
（レシピＤＢ１１１ｃ）
レシピＤＢ１１１ｃは、料理画像や料理名および調理方法などのレシピ情報を記憶する。特に、本実施形態では、料理の盛り付け画像や、盛り付けの美しさを評価するための情報が記憶されている。尚、メモリ１１１には、デジタルカメラ１０１の製品出荷時に予め主要な料理画像，料理名，調理方法，料理の盛り付けに関する情報などのレシピ情報がレシピＤＢ１１１ｃとして記憶されているが、レシピＤＢ１１１ｃとして記憶されていない料理については、デジタルカメラ１０１に「レシピ登録モード」を設け、その料理の料理名や料理画像および調理方法などをレシピＤＢ１１１ｃに追加登録できるようになっている。
（人物ＤＢ１１１ｄ）
人物ＤＢ１１１ｄは、特定人物の顔データ（顔の特徴量），基本情報（性別，生年月日，出身地など），好物の食材名や料理名，苦手な食材名や料理名，アレルギー情報（アレルギーがある食材名）などの人物情報を記憶する。尚、人物ＤＢ１１１ｄへの登録は、デジタルカメラ１０１に「人物登録モード」を設け、撮像素子１０３で撮影された人物画像や顔の特徴量を抽出する。そして、人物情報を入力する画面で、撮影された人物の基本情報，好物の食材や料理，苦手な食材や料理，アレルギーのある食材名などを人物ＤＢ１１１ｄに登録する。
（その他ＤＢ１１１ｅ）
その他ＤＢ１１１ｅは、人間に必要とされている栄養情報など性別や年齢などに応じた一般的な情報が記憶されている。例えば「男性」や「女性」の年齢別の栄養重視マップとして、カロリー，脂肪分，タンパク質，糖分，ビタミンＣ，ミネラル，食物繊維などの各栄養項目に対して、重視する度合いを年齢毎に示した情報を記憶する。尚、その他ＤＢ１１１ｅは、デジタルカメラ１０１の製品出荷時に予め上記のような栄養情報を記憶しておいても構わないが、デジタルカメラ１０１に「その他情報登録モード」を設け、人物ＤＢ１１１ｄなどと同様に、デジタルカメラ１０１を購入後にユーザーが登録できるようにしても構わない。
［制御部１０７の構成］
次に、図１の制御部１０７の構成について詳しく説明する。制御部１０７は、レンズ制御部１２１と、食材認識部１２２と、レシピ作成部１２３と、調理器具認識部１２５と、ＡＦ制御部１２６と、人物認識部１２７と、料理評価部１２８とで構成される。尚、本実施形態では説明が分かり易いように、レンズ制御部１２１，食材認識部１２２，レシピ作成部１２３，調理器具認識部１２５，ＡＦ制御部１２６，人物認識部１２７，料理評価部１２８は、制御部１０７の処理に含めて描いてあるが、制御部１０７とは別の専用のＩＣチップなどで構成しても構わない。以下、各部の処理について詳しく説明する。
（レンズ制御部１２１およびＡＦ制御部１２６の処理）
レンズ制御部１２１は、操作部１１０のズームボタン２０３の操作に応じて、レンズ制御部１２１を介して撮影光学系１０２のズームレンズの位置を移動する。また、ＡＦ制御部１２６は、画像バッファ１０６に取り込まれた画像の所定位置（ＡＦ測定位置）において山登り方式などの焦点検出方式によってデフォーカス量を算出し、焦点位置を求める。制御部１０７は、ＡＦ制御部１２６が求めた焦点位置になるように、レンズ制御部１２１を介して撮影光学系１０２のフォーカスレンズの位置を調節する。
【００２７】
ここで、本実施形態では、制御部１０７は、レンズ制御部１２１を介して撮影光学系１０２のフォーカスレンズの位置を入力し、被写体までの距離を知ることができるようになっている。同様に、制御部１０７は、レンズ制御部１２１を介して撮影光学系１０２のズームレンズの位置を入力し、ズーム倍率（焦点距離）を知ることができるようになっている。そして、制御部１０７は、フォーカスレンズの位置から求めた被写体までの距離と、ズームレンズの位置から求めたズーム倍率とを合わせて、撮影された被写体の大きさ（食材や調理器具などの大きさ）を推定することができる。尚、被写体までの距離とズーム倍率に基づいて被写体の大きさを推定する技術は周知なので、ここでは詳しい説明を省略する。
（食材認識部１２２の処理）
次に、食材認識部１２２の処理について説明する。食材認識部１２２は、撮影された食材画像と、メモリ１１１の食材ＤＢ１１１ａに予め記憶された様々な食材画像とを比較する。そして、両画像の類似度を求める。尚、類似画像を検索する技術は、既に顔認識技術などで実用化されているように、画像の特徴量を利用して実現することができる。画像の特徴量とは色や形状などをパラメータで表され、類似するパラメータを持つ画像を探し出すことによって類似画像を検索する一般的な技術である。
【００２８】
例えば、トマトは色が赤で形状が丸いという特徴があるので、赤の色相範囲や丸い形状の直径などを特徴量として記憶しておき、これに合致する場合はトマトであると判別する。同様に、キュウリは色が濃い緑色で形状が長細いという特徴があるので、濃い緑色の色相範囲や長細い形状の長さと幅の比率などを特徴量として判別することができる。このように、色や形状の特徴量を用いることで認識精度を高くすることができる。また、食材認識部１２２は、先に述べたように、被写体距離と焦点距離とから食材の大きさも推定することができるので、食材の量も判別できる。
（レシピ作成部１２３の処理）
次に、レシピ作成部１２３の処理について説明する。レシピ作成部１２３は、撮影された人物画像や食材画像或いはユーザーが所有する調理器具などに応じて、レシピＤＢ１１１ｃに記憶されている様々な料理の中から適切なレシピを検索する。そして、検索した料理の中からユーザーが選択した料理の調理手順や必要な食材などの情報を表示部１０８に表示する。尚、レシピ作成処理については、後で詳しく説明する。
（調理器具認識部１２５の処理）
次に、調理器具認識部１２５の処理について説明する。調理器具認識部１２５は、先に説明した食材画像の判別処理と同様に、撮影された調理器具が何であるかを判別する処理を行う。さらに、判別された以外に、撮影された調理器具をユーザーが所有する調理器具であることを示す情報を付加して、メモリ１１１の調理器具ＤＢ１１１ｂに登録する処理を行う。これによって、レシピ作成部１２３は、ユーザーがどんな調理器具を所有しているか分かるので、ユーザーが所有する調理器具に応じた調理方法をユーザーに提供することができる。
（人物認識部１２７の処理）
次に、人物認識部１２７の処理について説明する。人物認識部１２７は、先に述べたような顔認識処理技術を用いて、撮影された人物の年齢（年代）、性別、表情（顔色を含む）、人数或いは人物ＤＢ１１１ｄに登録されている特定人物の誰であるかなどの判別処理を行うことができる。そして、これらの情報の応じて、どのようなレシピが適切であるかを選択し、レシピ作成部１２３がレシピを作成する際の条件の一つとする。
（料理評価部１２８の処理）
次に、料理評価部１２８の処理について説明する。料理評価部１２８は、料理の盛り付けの美しさ（出来映え）を評価するが、料理の盛り付けの美しさを評価する方法として、撮影した料理の盛り付け画像から得られる特徴を抽出する方法（見本画像を使わない方法）と、レシピＤＢ１１１ｃに記憶されている盛り付け画像を見本画像として比較する方法がある。
［見本画像を使わない方法］
＜色のバランス＞
料理評価部１２８は、撮影された料理の盛り付け画像の色のバランスをチェックする。色のバランスは、例えば、赤・黄・緑・青・黒・白などの所定の色範囲が含まれているか否かによって判別する。そして、含まれている色の数が増える毎に加点する。或いは、料理だけでなく皿の色も判別し、料理と皿が同系色だったら減点する。尚、画像の色分析は、例えば料理や皿部分の画素毎に赤・黄・緑などの色相範囲にあるか否かを判別すればよい。また、料理や皿部分の検出は、周知の顔認識技術のように、料理や皿の特徴を抽出することによって検出できる。
【００２９】
また、料理の盛り付け画像の中で所定の色相範囲にある画素数を色相範囲毎に求め、料理画像全体に占める面積の割合を求めるようにしても構わない。例えば、料理画像が１００画素で構成されている場合、赤近傍の色相範囲にある画素数が３０画素であった場合は、赤の割合を３０％とする。このようにして、料理の盛り付け画像の赤・黄・緑・青・黒・白の割合を求めることができるので、料理の種類毎に最も見映えの良い割合をレシピＤＢ１１１ｃに予め記憶しておけば、料理毎の見映えの良さを採点することができる。例えば、中華料理の「チンジャオロース」の場合は、ピーマンの緑色が２５％と、牛肉の赤茶色が５０％と、タケノコのベージュ色が２５％であれば高得点になるように採点する。或いは「マーボー豆腐」の場合は、豆腐の白色が５０％と、豚ひき肉の赤茶色が４０％と、ねぎの緑色が１０％であれば高得点になるように採点する。また、焦げ茶の部分が多ければ焦げていると判断して減点するようにしても構わないが、ハンバーグなど焦げ目が必要な料理は逆に加点する。このように、料理の種類に応じて用いる食材や食材の色および色の割合が異なるので、レシピＤＢ１１１ｃに記憶されている料理の種類毎に最適な評価基準を予め記憶しておく。
＜盛り付けの形＞
また、料理評価部１２８は、撮影された料理の盛り付けの形（配置を含む）をチェックする。ここで、料理の盛り付けの形を評価する場合、副菜がある時は盛り付けの配置で、一品料理などは盛り付け自体の形でそれぞれ評価する必要がある。例えば、同じ皿に複数の副菜と一緒に盛り付ける料理を評価する場合、盛り付けの形状が三角形になるように料理を配置するのが良いと言われている。例えば、図３（ａ）の場合は皿の上に各料理が三角形を成すように配置されているので加点し、図３（ｂ）の場合は皿の上に各料理が四角形に配置されているので減点する。尚、図３（ｂ）の場合は、副菜など４種類の料理が配置されているので四角形になるのはやむ得ないと思われるが、２つの副菜を１ヶ所にまとめることで図３（ａ）のように三角形を形成することができるので減点対象となる。
【００３０】
或いは、盛り付け自体の形で評価する方法として、例えば「チンジャオロース」や「マーボー豆腐」の場合は、盛り付け形状が円形になるように盛り付けるのが良いと言われている。例えば、図４（ａ）の場合は皿の上に料理が円形になるように盛り付けられているので加点し、図４（ｂ）の場合は皿の上にまとまりなく盛り付けられているので減点する。
【００３１】
このように、料理評価部１２８は、盛り付けの配置や盛り付け自体の形で料理を評価することができるが、料理の種類に応じて美しく見える配置や形が異なるので、レシピＤＢ１１１ｃに記憶されている料理の種類毎に異なる評価基準を予め記憶しておく必要がある。
＜盛り付け量＞
また、料理評価部１２８は、撮影された料理の盛り付け量をチェックする。ここで、料理の盛り付け量で評価する場合は、皿の面積と料理の面積との比率によって評価することができる。例えば、一品料理の場合は皿の面積に対して料理が盛り付けられている部分の面積が６０％程度を高得点とし、副菜など４種類程度の料理の場合は皿の面積に対して料理が盛り付けられている部分の面積が７０％程度を高得点とする。図５（ａ）の例では皿の上に一品料理が皿の面積に対して６０％程度に盛り付けられているので加点し、図５（ｂ）の例では皿の上に同じ一品料理が皿の面積に対して９０％程度に盛り付けられているので大きく減点する。
【００３２】
このように、料理評価部１２８は、盛り付け量に応じて料理を評価することができるが、料理の種類に応じて美しく見える盛り付け量が異なるので、レシピＤＢ１１１ｃに記憶されている料理の種類毎に異なる評価基準を予め記憶しておく必要がある。
＜具材の分散＞
また、料理評価部１２８は、撮影された料理の具材の分散度合いをチェックする。ここで、料理の具材の分散度合いで評価する場合は、料理で使われている各具材を具材の色や形状で判別して、料理画像の中の各具材の位置が分散しているか否かによって評価することができる。例えば、中華料理の「チンジャオロース」の場合は、ピーマンの緑色と、牛肉の赤茶色と、タケノコのベージュ色とが主な具材の色なので、料理画像の中でそれぞれの色のブロックがある位置の代表画素を具材の位置（縦横画素を二次元座標系（ｘ、ｙ）で表した時の座標位置）とする。そして、具材別に複数の座標位置に対して多変量解析を行えば具材毎の分散値を求めることができる。例えば、中華料理の「チンジャオロース」の場合は、ピーマンの緑色の分散値：０．８、牛肉の赤茶色の分散値：０．６と、タケノコのベージュ色の分散値：０．７で、総合の分散値を０．７とする。尚、上記の方法は一例であり、他の方法で具材の分散値を求めても構わない。ここで、中華料理の「チンジャオロース」の例では具材が分散していた方が盛り付けの見映えが良いので、分散値の高い方が高得点になる。逆に、「冷やし中華」の場合は、中華麺の上にハム，錦糸玉子，キュウリ，しょうがなどの具材がまとまって載せられている方が盛り付けが美しいので、分散値は低い方が高得点になる。
【００３３】
このように、料理評価部１２８は、具材の分散値に応じて料理を評価することができるが、料理の種類に応じて美しく見える具材の分散値が異なるので、レシピＤＢ１１１ｃに記憶されている料理の種類毎に異なる評価基準を予め記憶しておく必要がある。
＜その他＞
上記に述べた以外にも、料理の盛り付けの見映えを評価するための様々な方法が考えられる。例えば、料理の盛り付けが平面的になっていれば減点し、立体的になっていれば加点するなどの評価方法もある。この場合は、料理を撮影する角度を変えて、例えば空の皿と斜めから料理を撮影した画像と上から料理を撮影した画像など、複数枚の料理画像を撮影することによって、料理の盛り付けを三次元で評価することができる。このように、様々な評価方法が考えられるが、本実施形態ではいずれの評価方法を用いても構わない。
［見本画像を使う方法］
次に、レシピＤＢ１１１ｃに予め記憶されている盛り付け画像を盛り付けの見本画像（基準画像）として用いる方法について説明する。
【００３４】
見本画像の特徴量と撮影された盛り付け画像の特徴量とを比較する。特徴量としては、先に［見本画像を使わない方法］で説明した色のバランス，盛り付けの形，盛り付け量，具材の分散などを用いる。［見本画像を使わない方法］では、予め料理別に評価基準をレシピＤＢ１１１ｃに記憶しておく必要があったが、［見本画像を使う方法］では、評価基準をレシピＤＢ１１１ｃに予め記憶しておく必要がなく、レシピＤＢ１１１ｃに記憶されている盛り付けの見本画像から評価基準を算出する。例えば、先ずレシピＤＢ１１１ｃに記憶されている「チンジャオロース」の見本画像から色の特徴量を抽出する。次に、撮影された盛り付け画像から色の特徴量を抽出する。そして、見本画像の色の特徴量と撮影画像の色の特徴量とを比較して採点する。ここで、色合いの数や各色の分散などを比較し、ピーマンが入っていたら緑色があり、コーンが入っていたら黄色が含まれているはずである。また、「チンジャオロース」や「チャーハン」だったらまばらに分散し、「冷やし中華」や「味噌ラーメン」だったら固まっていて分散していないのが高得点になる。同様に、皿に対する料理の割合についても、［見本画像を使わない方法］で説明したように、皿の面積と料理の面積との比率によって評価することができる。例えば、先ずレシピＤＢ１１１ｃに記憶されている「チンジャオロース」の見本画像から皿の面積と料理の面積との比率を求める。次に、撮影された盛り付け画像から皿の面積と料理の面積との比率を求める。そして、見本画像の皿の面積と料理の面積との比率と撮影画像の皿の面積と料理の面積との比率とを比較して採点する。例えば、「チンジャオロース」の見本画像の皿の面積と料理の面積との比率が６０％で、撮影画像の皿の面積と料理の面積との比率が６０％±５％の範囲内であれば加点し、６０％±１０％の範囲外であれば減点する。
【００３５】
このように、料理評価部１２８は、レシピＤＢ１１１ｃに予め記憶されている盛り付けの見本画像と、撮影された料理の盛り付け画像とを比較することによって、ユーザーが作成した料理の盛り付け画像を評価することができる。
【００３６】
尚、上記の説明では、レシピＤＢ１１１ｃに予め記憶されている盛り付けの見本画像は一つだけとしたが、複数の見本画像を記憶しておき、複数の見本画像とそれぞれ比較して採点を行い、その平均点や最高得点の点数を採点結果として採用するようにしても構わない。また、複数の見本画像の中からユーザが目標とする見本画像を選択できるようにして、その見本画像に対する点数を採用するようにしても構わない。
【００３７】
また、デジタルカメラ１０１に通信機能を持たせて、インターネットなどに接続できるようにし、料理の見本画像を予めプリセットされたサーバなどからダウンロードして作った料理を評価するようにしても構わない。さらに、ユーザーが作った料理ではなく、インターネット上の他人が作った料理画像をダウンロードして、デジタルカメラ１０１で評価することもできる。また、デジタルカメラ１０１の料理評価処理を行うプログラムをインターネット上のサーバー上で動作するようにすれば、世界中の様々な人が自分の作った料理を評価し合ったり、料理コンテストを行うことも可能である。
【００３８】
さらに、上記の説明では、見本画像と撮影画像のそれぞれから特徴量を抽出して比較するようにしたが、２つの画像の相関を計算して、直接、類似度を計算するようにしても構わない。尚、この場合は、画像内の皿の大きさや料理の大きさなどがほぼ同程度に撮影されている必要がある。
［料理評価処理の流れ］
次に、本実施形態に係るデジタルカメラ１０１で実行される料理評価部１２８の一連の料理評価処理について、図６のフローチャートを用いて説明する。尚、図６のフローチャートは、制御部１０７に予め記憶されたプログラムに従って処理される。また、デジタルカメラ１０１の撮影モードは、ユーザーが操作部１１０を操作して［料理評価モード］に設定されている状態とする。この状態で、図７（ａ）に示すように、表示部１０８には（料理評価モード）であることを示す表示と、「料理を撮影して下さい」というメッセージが表示される。
【００３９】
（ステップＳ２５１）ユーザーは、デジタルカメラ１０１のレリーズボタン２０２を押下して料理画像を撮影する。撮像素子１０３で撮影された料理画像は、画像バッファ１０６に一時的に記憶される。この状態で、図７（ｂ）に示すように、表示部１０８には、撮影された料理画像が表示される。
【００４０】
（ステップＳ２５２）制御部１０７の料理評価部１２８は、画像バッファ１０６に一時的に記憶されている料理の盛り付け画像の特徴量を抽出する。尚、料理の盛り付け画像の特徴量は、先に説明した通り、色のバランス，盛り付け量，具材の分散などである。
【００４１】
（ステップＳ２５３）制御部１０７の料理評価部１２８は、ステップＳ２５２で抽出した料理画像の特徴量を用いて、撮影された料理の評価を行う。例えば、色のバランス：６０点，盛り付け量：７０点，具材の分散：５０点などのように、レシピＤＢ１１１ｄの料理別に記憶されている評価基準に応じて、ステップＳ２５２で抽出した料理画像の特徴量を評価する。或いは、レシピＤＢ１１１ｄに記憶されている見本画像と比較して、見本画像との特徴量の差異や画像自体の類似度によって評価する。尚、評価処理を行っている間、表示部１０８には、図７（ｃ）に示すように、（評価中）のメッセージが表示される。
【００４２】
（ステップＳ２５４）制御部１０７の料理評価部１２８は、ステップＳ２５３で評価した結果を表示部１０８に表示する。例えば、図７（ｄ）に示すように、（評価結果）として、総合点：８０点、個別評価点として盛り付けの配置：９０点および配色：７０点が表示部１０８に表示される。ユーザーは、評価結果を確認したら、「確認」項目を十字キー２０４で選択して確定ボタン２０５を押下すると料理評価処理を終了する。尚、料理評価処理の終了時に、料理評価部１２８は、レシピＤＢ１１１ｃの当該料理の情報として評価結果を保存する。
【００４３】
ここで、ユーザーが図７（ｄ）の評価結果を気に入らないときは、「修正」項目を十字キー２０４で選択して確定ボタン２０５を押下すると、図７（ｄ’）に示すような修正モードに入る。修正モードでは、「総合：８０点」，「配置：９０点」，「配色：７０点」の中から修正したい項目を十字キー２０４で選択して確認ボタン２０５を押下すると、同図に示すようなポップアップウィンドウが開いて点数を修正することができる。同図の場合は、配色：７０点を９０点に修正しようとしている様子を描いてある。修正が終了したら、「終了」項目を十字キー２０４で選択して確認ボタン２０５を押下すると図７（ｄ）の画面の状態に戻る。
【００４４】
尚、図７（ｄ）では、評価結果を点数で示したが、図８（ａ）に示すように、三ツ星や五つ星など星の数で視覚的に分かり易く表示するようにしても構わない。また、図８（ｂ）に示すように、コメントを入力できるようにしても構わない。図８（ｂ）の場合は、味付けの評価を入力する画面例を示し、味付け全体の評価が３０点で、甘さは５段階評価の３なので中くらい、辛さは５段階評価の５なので辛すぎたことがわかる。或いは、図８（ｃ）に示すように、文章によるコメントを入力できるようにしても構わない。また、評価結果は、料理評価部１２８によって、レシピＤＢ１１１ｃの当該料理の情報として保存されるので、次回同じ料理を調理する場合に、保存された評価結果を参照して、食材の量や味付けを変更したレシピを作成することができる。このような評価結果に応じてレシピ内容を変更する処理については次のレシピ作成処理で詳しく説明する。
【００４５】
［レシピ作成処理］
次に、図６のフローチャートで説明した料理評価処理を用いて、最適なレシピを作成するレシピ作成部１２２のレシピ作成処理について、図９のフローチャートを用いて詳しく説明する。尚、図９のフローチャートは、制御部１０７に予め記憶されたプログラムに従って処理される。また、デジタルカメラ１０１の撮影モードは、ユーザーが操作部１１０を操作して［レシピ作成モード］に設定されている状態とする。
【００４６】
（ステップＳ３５１）制御部１０７の人物認識部１２７は、人物判別処理を行う。尚、本ステップは、先に説明した人物判別処理を行うサブルーチンである。従って、本サブルーチンが終了すると、撮影された人物の年齢，性別，表情，人数などが分かっている状態にある。或いは、人物ＤＢ１１１ｄに予め登録されている特定人物の誰であるかが分かっている状態にある。
【００４７】
（ステップＳ３５２）制御部１０７のレシピ作成部１２３は、例えば、図１０（ａ）に示すように、「レシピ作成」または「食材撮影」を選択するメニュー画面を表示部１０８に表示する。そして、ユーザーは操作部１１０の十字キー２０４を用いて「レシピ作成」または「食材撮影」を選択し、確認ボタン２０５を押下する。図１０（ａ）の場合は太枠で囲まれた「レシピ作成」が選択されている。例えば「食材撮影」が選択された場合はステップＳ３５３に進み、「レシピ作成」が選択された場合はステップＳ３５４に進む。
【００４８】
（ステップＳ３５３）制御部１０７の食材認識部１２２は、食材判別処理を行う。本ステップは、食材画像を撮影して食材が何であるかを判別するサブルーチン処理である。つまり、本サブルーチンが終了すると、撮影された食材が何であるかが分かっている状態にある。
【００４９】
（ステップＳ３５４）レシピ作成部１２３は、ステップＳ３５１で判別した人物情報に応じた料理名一覧を表示部１０８に表示する。この時、ステップＳ３５１の人物判別処理で判別した人物情報に応じた料理や、ステップＳ３５３の食材判別処理で判別した食材情報に応じた料理をレシピＤＢ１１１ｃから検索して料理一覧を表示部１０８に表示する。例えば、判別した人物情報が高齢者で、撮影した食材がサバである場合は、図１０（ｃ）に示すように、「サバのみそ煮」や「サバの塩焼き」などカロリーが低い高齢者向けの料理一覧が表示部１０８に表示される。或いは、ステップＳ３５１の人物判別処理でその他ＤＢ１１１ｅに記憶されている特定人物が判別された場合は、その人物の好物や、その人物の基本情報として登録されている生年月日と、デートモジュール１１２から入力する年月日とから年齢を計算して、その他ＤＢ１１１ｅに記憶されている栄養重視マップなどを参照して、その特定人物に最適な料理一覧が表示される。
【００５０】
（ステップＳ３５５）ユーザーは、表示部１０８に表示されている料理名一覧の中からレシピを作成したい料理名を選択する。例えば、操作部１１０の十字キー２０４を用いて料理名を選択し、確認ボタン２０５を押下する。
【００５１】
このようにして、レシピを作成したい料理名が決定される。そして、決定された料理名の応じた調理手順の表示処理に移行する。
【００５２】
続いて、図９のフローチャートにおいて、レシピを作成したい料理名が決定された後の処理について説明する。尚、ここでは、図１０（ｂ）に示すように、太枠で囲まれた「サバのみそ煮」が選択された場合を例に挙げて説明する。
【００５３】
（ステップＳ３５６）レシピ作成部１２３は、選択した料理を作るのに必要な食材を表示部１０８に表示する。ここでは、「サバのみそ煮」が選択されているので、図１０（ｃ）に示すように、「サバのみそ煮」を作るのに必要な食材や調味料として、「サバ：２５０ｇ（或いは、半身一枚）」、「しょうが：１０ｇ」、「みそ：大さじ１．５杯」、「酒：２００ｃｃ」などが表示部１０８に表示される。
【００５４】
ここで、例えば、先に説明した料理評価処理において、過去に同じ料理を作った時の評価結果がレシピＤＢ１１１ｄに記憶されている場合は、その評価結果を反映した食材の量を表示する。例えば、過去の評価結果が図８（ｂ）に示したように辛過ぎたとすると、最初に登録されていた食材の量（図１０（ｃ））ではなく、みその量を少なくした食材の量（図１０（ｃ’））を表示する。この結果、みその量は大さじ１．５杯から１．０杯になり、ユーザーの過去の評価を反映した辛さを抑えたレシピを提供することができる。
【００５５】
このようにして、レシピ作成部１２３は、過去の評価結果に応じて、レシピ内容を変えて表示することができる。ユーザーは、表示内容を確認したら確認ボタン２０５を押下し、次のステップに進む。
【００５６】
（ステップＳ３５７）レシピ作成部１２３は、例えば、図１０（ｄ）に示すように、使用する調理器具を表示する。図１０（ｄ）の場合は、使用する調理器具として、「鍋（直径：２０ｃｍ，深さ：８ｃｍ）」と、「おたま」と、「さい箸」と、「包丁」と、「まな板」と、「コンロ」などが表示部１０８に表示されている。
【００５７】
ここで、調理器具ＤＢ１１１ｂには、ユーザーが所持している調理器具であるか否かを示す情報が付加されているので、レシピ作成部１２３は、使用する調理器具をユーザーが所持しているか否かを判別することができる。そこで、本実施形態では、もしユーザーが所持していない調理器具がある場合は、代用できる他の調理器具を表示する。例えば、ユーザーが「鍋（直径：２０ｃｍ，深さ：８ｃｍ）」は持っていないが、「フライパン（直径：３０ｃｍ）」を持っている場合は、図１０（ｄ‘）に示すように、「鍋（直径：２０ｃｍ，深さ：８ｃｍ）」の代わりに「フライパン（直径：３０ｃｍ）」が表示される。ユーザーは、表示内容を確認したら確認ボタン２０５を押下し、次のステップに進む。
【００５８】
（ステップＳ３５８）レシピ作成部１２３は、例えば、図１１から図１４に示すように、調理方法を順番に表示する。以下、調理方法を表示部１０８に表示する一例を説明する。
【００５９】
［手順１］として、図１１（ａ）に示すように、「鍋に酒を入れて強火で沸騰させる。」という説明が表示される。ユーザーは、表示内容を確認して確認ボタン２０５を押下すると、図１１（ｂ）に示すような画面が表示される。図１１（ｂ）の例では、鍋に入れた酒が沸騰している画像が表示されている。ユーザーは、表示内容を確認して確認ボタン２０５を押下する。
【００６０】
［手順２］として、図１１（ｃ）に示すように、「一尾のサバを二枚に下ろして半身にし二等分する。」という説明が表示される。ユーザーは、表示内容を確認して確認ボタン２０５を押下すると、図１１（ｄ）に示すような画面が表示される。図１１（ｄ）の例では、サバの切り身の画像が表示されている。ユーザーは、表示内容を確認して確認ボタン２０５を押下する。
【００６１】
［手順３］として、図１２（ａ）に示すように、「大さじ３杯のみそをおたまに取ってさい箸で溶かす。」という説明が表示される。ユーザーは、表示内容を確認して確認ボタン２０５を押下すると、図１２（ｂ）に示すような画面が表示される。図１２（ｂ）の例では、鍋の中でおたまに取ったみそをさい箸で溶かしている画像が表示されている。ユーザーは、表示内容を確認して確認ボタン２０５を押下する。
【００６２】
［手順４］として、図１２（ｃ）に示すように、「サバの切り身を鍋に入れる。」という説明が表示される。ユーザーは、表示内容を確認して確認ボタン２０５を押下すると、図１２（ｄ）に示すような画面が表示される。図１２（ｄ）の例では、サバの切り身を鍋に入れた画像が表示されている。ユーザーは、表示内容を確認して確認ボタン２０５を押下する。
【００６３】
［手順５］として、図１３（ａ）に示すように、「鍋にふたをして５分ほど強火で煮込む。」という説明が表示される。ユーザーは、表示内容を確認して確認ボタン２０５を押下すると、図１３（ｂ）に示すような画面が表示される。図１３（ｂ）の例では、鍋にふたをして煮込んでいる画像が表示されている。ユーザーは、表示内容を確認して確認ボタン２０５を押下する。
【００６４】
［手順６］として、図１３（ｃ）に示すように、「ふたを開けて弱火にし、おたまでみそをサバにかける。」という説明が表示される。ユーザーは、表示内容を確認して確認ボタン２０５を押下すると、図１３（ｄ）に示すような画面が表示される。図１３（ｄ）の例では、おたまでみそをサバにかけている画像が表示されている。ユーザーは、表示内容を確認して確認ボタン２０５を押下する。
【００６５】
［手順７］として、図１４（ａ）に示すように、「煮詰まってきたら火を止めてできあがり。」という説明が表示される。ユーザーは、表示内容を確認して確認ボタン２０５を押下すると、図１４（ｂ）に示すような画面が表示される。図１４（ｂ）の例では、サバが鍋の中で煮詰まっている画像が表示されている。ユーザーは、表示内容を確認して確認ボタン２０５を押下する。
【００６６】
最後に、図１４（ｃ）に示すように、サバのみそ煮をお皿に盛り付けた例が表示部１０８に表示される。尚，上記の説明では、調理している画像は静止画としたが、動画像であっても構わない。
【００６７】
（ステップＳ３５９）料理評価部１２８は、先に説明した図６のフローチャートのステップＳ２５１からステップＳ２５４までの処理を行う。この結果、図７（ｄ）や図８（ａ）に示すような評価結果が表示部１０８に表示される。
【００６８】
このように、本実施形態に係るデジタルカメラ１０１を用いた自動レシピ作成装置は、料理評価部１２８の処理によって、撮影された料理の盛り付け画像の出来映えを評価して評価結果を表示するので、料理の上達に効果的であったり、料理をする楽しみを倍増することができる。特に、過去の評価結果を次に同じ料理を作る際に反映するので、ユーザーの好みにあったレシピを作成することができる。
【００６９】
尚、上記の実施形態では、自動レシピ作成装置の一例として、デジタルカメラ１０１を例に挙げたが、既に撮影された料理画像や人物画像或いは食材画像をメモリカード１０９ａに保存しておき、パソコンにメモリカード１０９ａを装着して、料理画像や人物画像或いは食材画像を読み出して、レシピを作成するようにしても構わない。この場合は、図１０のフローチャートで説明した料理評価処理，人物判別処理，食材判別処理および調理器具判別処理を行うプログラムをパソコンで走らせるようにすればよい。ここで、デジタルカメラ１０１の場合と異なるのは、撮像素子１０３で料理画像，人物画像，食材画像および調理器具画像を撮影する代わりに、メモリカード１０９ａからこれらの画像を読み出すようにし、メモリ１１１に記憶されているレシピＤＢ１１１ｃ，人物ＤＢ１１１ｄ，その他ＤＢ１１１ｅ，食材ＤＢ１１１ａおよび調理器具ＤＢ１１１ｂなどをパソコンのハードディスクなどの記憶装置に記憶しておく必要がある。そして、図９のフローチャートで説明したレシピ作成処理を行うプログラムをパソコンで走らせるようにすれば、メモリカード１０９ａに記憶されている料理画像，人物画像，食材画像および調理器具画像に応じたレシピを作成して表示することができる。
【００７０】
このように、本発明に係る自動レシピ作成装置およびプログラムをデジタルカメラ１０１やパソコンで実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００７１】
【図１】第１の実施形態に係るデジタルカメラ１０１のブロック図である。
【図２】デジタルカメラ１０１の外観図である。
【図３】盛り付けの配置例を示す説明図である。
【図４】盛り付けの形状例を示す説明図である。
【図５】盛り付け量の一例を示す説明図である。
【図６】料理評価処理の一例を示すフローチャートである。
【図７】料理評価処理の一例を示す説明図である。
【図８】料理評価結果のその他の表示例を示す説明図である。
【図９】レシピ作成処理を示すフローチャートである。
【図１０】レシピ作成処理の一例を示す説明図である。
【図１１】レシピ作成処理の調理手順１と２を示す説明図である。
【図１２】レシピ作成処理の調理手順３と４を示す説明図である。
【図１３】レシピ作成処理の調理手順５と６を示す説明図である。
【図１４】レシピ作成処理の調理手順７を示す説明図である。
【符号の説明】
【００７２】
１０１・・・デジタルカメラ        １０２・・・撮影光学系
１０３・・・撮像素子              １０４・・・ＡＦＥ
１０５・・・Ａ／Ｄ変換部          １０６・・・画像バッファ
１０７・・・制御部                １０８・・・表示部
１０９・・・メモリカードＩ／Ｆ    １０９ａ・・・メモリカード
１１０・・・操作部                １１１・・・メモリ
１１２・・・デートモジュール      １２１・・・レンズ制御部
１２２・・・食材認識部            １２３・・・レシピ作成部
１２５・・・調理器具認識部        １２６・・・ＡＦ制御部
１２７・・・人物認識部            １２８・・・料理評価部
２０１・・・電源ボタン            ２０２・・・レリーズボタン
２０３・・・ズームボタン          ２０４・・・十字キー
２０４ａ・・・上キー              ２０４ｂ・・・下キー
２０４ｃ・・・左キー              ２０４ｄ・・・右キー
２０５・・・確定ボタン
【図１】
2010061383.tif 000003
【図２】
2010061383.tif 000004
【図３】
2010061383.tif 000005
【図４】
2010061383.tif 000006
【図５】
2010061383.tif 000007
【図６】
2010061383.tif 000008
【図７】
2010061383.tif 000009
【図８】
2010061383.tif 000010
【図９】
2010061383.tif 000011
【図１０】
2010061383.tif 000012
【図１１】
2010061383.tif 000013
【図１２】
2010061383.tif 000014
【図１３】
2010061383.tif 000015
【図１４】
2010061383.tif 000016