(57)【要約】【課題】入力された画像に写っている人物と顔の類似度が高い人物のデータを検索し、検索の結果を、その根拠を示しながら表示する。【解決手段】顔画像抽出部３６は、サーバ１１に入力された画像から顔画像を原画像として抽出する。特徴量算出部３７は、顔画像抽出部３６で抽出された顔画像の特徴量を算出する。類似顔画像取得部３８は、特徴量算出部３７で算出された特徴量と数値的に最も近い特徴量に関連付けて記憶されている顔画像を、顔画像ＤＢ４１から類似顔画像として取得する。顔画像合成部３９は、原画像及び類似顔画像を段階的に合成して、合成画像を生成し、原画像、合成画像、及び類似顔画像からアニメーションを生成する。顔画像合成部３９で生成されたアニメーションは、クライアント端末１３に送信され、モニタ１５に表示される。【選択図】図８
2010086354.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力部を介して入力された画像から顔画像を抽出する顔画像抽出部と、
顔画像の特徴量を算出する特徴量算出部と、
顔画像の特徴量に基づいて、その顔画像と類似度が高い顔画像を取得する類似顔画像取得部と、
顔画像の取得の基礎とされた顔画像、及び取得された顔画像を元に合成画像を生成し、顔画像の取得の基礎とされた顔画像から、取得された顔画像に遷移するアニメーションを生成する顔画像合成部と、
前記アニメーションを出力する出力部とを備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記類似顔画像取得部は、顔画像とその特徴量とを関連付けて記憶した顔画像データベースから顔画像を取得することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記類似顔画像取得部は、顔画像を取得する際にその特徴量を併せて取得することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記類似顔画像取得部は、先に取得した顔画像の特徴量に基づく顔画像の取得を所定回数行い、
前記顔画像合成部は、取得された各顔画像について、取得の基礎とされた顔画像、及び取得された顔画像を元に合成画像を生成し、取得の基礎とされた顔画像から、取得された顔画像に次々と遷移するアニメーションを生成することを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記類似顔画像取得部は、先に取得した顔画像の取得の基礎とされた顔画像の特徴量、及び先に取得した顔画像の特徴量に基づく、その各顔画像と類似度が高い顔画像の取得を所定回数行い、
前記顔画像合成部は、先に取得された顔画像の取得の基礎とされた顔画像の特徴量、及び先に取得された顔画像の特徴量に基づいて取得された各顔画像について、取得の基礎とされた顔画像、及び取得された顔画像を元に合成画像を生成し、取得の基礎とされた顔画像から、取得された顔画像、又は取得された顔画像から、取得の基礎とされた顔画像に次々と遷移するアニメーションを生成することを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項６】
入力部を介して顔画像抽出部に入力された画像から顔画像を抽出する抽出ステップと、
顔画像の特徴量を特徴量算出部で算出する算出ステップと、
顔画像の特徴量に基づいて、その顔画像と類似度が高い顔画像を類似顔画像取得部で取得する取得ステップと、
顔画像の取得の基礎とされた顔画像、及び取得された顔画像を元に合成画像を生成し、顔画像の取得の基礎とされた顔画像から、取得された顔画像に遷移するアニメーションを顔画像合成部で生成する生成ステップと、
前記アニメーションを、出力部を介して出力する出力ステップとを備えたことを特徴とする画像処理方法。
【請求項７】
入力部を介して入力された画像から顔画像を抽出する抽出ステップと、
顔画像の特徴量を算出する算出ステップと、
顔画像の特徴量に基づいて、その顔画像と類似度が高い顔画像を取得する取得ステップと、
顔画像の取得の基礎とされた顔画像、及び取得された顔画像を元に合成画像を生成し、顔画像の取得の基礎とされた顔画像から、取得された顔画像に遷移するアニメーションを生成する生成ステップと、
前記アニメーションを出力する出力ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力された画像に写っている人物と顔の類似度が高い人物のデータを検索し、検索にヒットしたデータを表示する画像処理方法及び装置、並びに画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネット上には、画像に写っている顔が、どの有名人の顔にどの程度似ているのかを判定する顔ちぇき！〜誰に似てる？〜（登録商標）、空顔、顔写真分析などのサイトが存在する（非特許文献１〜３参照）。このようなサイトでは、判定結果として、有名人の氏名などがテキストデータで表示される。例えば、「顔写真の７０％は東村知美に似ています。顔写真の９％は井下和香に似ています。顔写真の９％は大東麻恵に似ています。顔写真の９％は優木まおに似ています。顔写真の３％は真下瞳に似ています。」と表示される。利用者は、自分の顔が写っている画像を入力することで、自分がどの有名人とどの程度顔が似ているのかを知ることができる。
【非特許文献１】顔ちぇき！〜誰に似てる？、［online］、［平成２０年９月１０日検索］、インターネット（http://www.j-magic.co.jp/j/kaocheki/）
【非特許文献２】空顔、［online］、［平成２０年９月１０日検索］、インターネット（http://soragao.jp/）
【非特許文献３】顔写真分析、［online］、［平成２０年９月１０日検索］、インターネット（http://seibun.nosv.org/face/）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかし、上記のサイトでは、有名人の氏名などがテキストデータで表示されるだけであり、判定結果の根拠が示されるものではない。このため、利用者は、どうしてその有名人と似ていると判定されたのかを把握することができない。
【０００４】
また、このようなサイトは、使用料・広告料収入により成り立っているのが通常であり、収益を増やすために、エンターテイメント性を高めて多くの者に利用されることが望まれる。
【０００５】
本発明は、上記課題を鑑みてなされたものであり、入力された画像に写っている人物と顔の類似度が高い人物のデータを検索し、検索の結果を、その根拠を示しながら表示するエンターテイメント性が高い画像処理方法及び装置、並びに画像処理プログラム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】
上記目的を達成するために、本発明の画像処理装置は、入力部を介して入力された画像から顔画像を抽出する顔画像抽出部と、顔画像の特徴量を算出する特徴量算出部と、顔画像の特徴量に基づいて、その顔画像と類似度が高い顔画像を取得する類似顔画像取得部と、顔画像の取得の基礎とされた顔画像、及び取得された顔画像を元に合成画像を生成し、顔画像の取得の基礎とされた顔画像から、取得された顔画像に遷移するアニメーションを生成する顔画像合成部と、前記アニメーションを出力する出力部とを備えている。
【０００７】
請求項２に記載の発明では、前記類似顔画像取得部は、顔画像とその特徴量とを関連付けて記憶した顔画像データベースから顔画像を取得する。
【０００８】
請求項３に記載の発明では、前記類似顔画像取得部は、顔画像を取得する際にその特徴量を併せて取得する。
【０００９】
請求項４に記載の発明では、前記類似顔画像取得部は、先に取得した顔画像の特徴量に基づく顔画像の取得を所定回数行い、前記顔画像合成部は、取得された各顔画像について、取得の基礎とされた顔画像、及び取得された顔画像を元に合成画像を生成し、取得の基礎とされた顔画像から、取得された顔画像に次々と遷移するアニメーションを生成する。
【００１０】
請求項５に記載の発明では、前記類似顔画像取得部は、先に取得した顔画像の取得の基礎とされた顔画像の特徴量、及び先に取得した顔画像の特徴量に基づく、その各顔画像と類似度が高い顔画像の取得を所定回数行い、前記顔画像合成部は、先に取得された顔画像の取得の基礎とされた顔画像の特徴量、及び先に取得された顔画像の特徴量に基づいて取得された各顔画像について、取得の基礎とされた顔画像、及び取得された顔画像を元に合成画像を生成し、取得の基礎とされた顔画像から、取得された顔画像、又は取得された顔画像から、取得の基礎とされた顔画像に次々と遷移するアニメーションを生成する。
【００１１】
本発明の画像処理方法は、入力部を介して顔画像抽出部に入力された画像から顔画像を抽出する抽出ステップと、顔画像の特徴量を特徴量算出部で算出する算出ステップと、顔画像の特徴量に基づいて、その顔画像と類似度が高い顔画像を類似顔画像取得部で取得する取得ステップと、顔画像の取得の基礎とされた顔画像、及び取得された顔画像を元に合成画像を生成し、顔画像の取得の基礎とされた顔画像から、取得された顔画像に遷移するアニメーションを顔画像合成部で生成する生成ステップと、前記アニメーションを、出力部を介して出力する出力ステップとを備えている。
【００１２】
本発明の画像処理プログラムは、入力部を介して入力された画像から顔画像を抽出する抽出ステップと、顔画像の特徴量を算出する算出ステップと、顔画像の特徴量に基づいて、その顔画像と類似度が高い顔画像を取得する取得ステップと、顔画像の取得の基礎とされた顔画像、及び取得された顔画像を元に合成画像を生成し、顔画像の取得の基礎とされた顔画像から、取得された顔画像に遷移するアニメーションを生成する生成ステップと、前記アニメーションを出力する出力ステップとをコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明の画像処理方法及び装置、並びに画像処理プログラムによれば、入力された画像から抽出された顔画像と類似度が高い顔画像を検索し、入力された画像から抽出された顔画像から、検索された顔画像に遷移するアニメーションを出力するから、検索結果の根拠が示される。また、エンターテイメント性が高い。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
［第１実施形態］
図１において、第１実施形態における画像処理装置は、画像処理プログラム４０（図３参照）のインストールによってサーバ１１に構築される形式で実現される。画像処理装置は、入力された画像に写っている人物と顔の類似度が高い人物が写る画像を検索し、検索にヒットした画像を元に生成したアニメーションを出力する。
【００１５】
サーバ１１は、インターネット１２を介して接続されたクライアント端末１３とともに、ネットワークシステム１４を構成する。クライアント端末１３は、例えば周知のパーソナルコンピュータやワークステーションであり、各種操作画面などを表示するモニタ１５と、操作信号を出力するマウス１６及びキーボード１７からなる操作部１８とを備えている。
【００１６】
クライアント端末１３には、デジタルカメラ１９で撮影して得られた画像や、メモリカードやＣＤ−Ｒなどの記録媒体２０に記録された画像が送信され、あるいは、インターネット１２を経由して画像が転送される。
【００１７】
デジタルカメラ１９は、例えば、ＩＥＥＥ１３９４、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）などに準拠した通信ケーブルや、無線ＬＡＮなどによりクライアント端末１３に接続され、クライアント端末１３とのデータの相互通信が可能となっている。また、記録媒体２０も同様に、専用のドライバを介してクライアント端末１３とのデータの遣り取りが可能となっている。
【００１８】
図２に示すように、クライアント端末１３を構成するＣＰＵ２１は、操作部１８から入力される操作信号などに従ってクライアント端末１３全体を統括的に制御する。ＣＰＵ２１には、操作部１８の他に、データバス２２を介して、ＲＡＭ２３、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）２４、通信インターフェース（通信Ｉ／Ｆ）２５、及びモニタ１５が接続されている。
【００１９】
ＲＡＭ２３は、ＣＰＵ２１が処理を実行するための作業用メモリである。ＨＤＤ２４には、クライアント端末１３を動作させるための各種プログラムやデータが記憶されている。ＣＰＵ２１は、ＨＤＤ２４からプログラムを読み出してＲＡＭ２３に展開し、読み出したプログラムを逐次処理する。
【００２０】
通信Ｉ／Ｆ２５は、例えばモデムやルータであり、インターネット１２に適合した通信プロトコルの制御を行い、インターネット１２を経由したデータの遣り取りをする。また、通信Ｉ／Ｆ２５は、デジタルカメラ１９や記録媒体２０などの外部機器とのデータ通信も行う。
【００２１】
図３に示すように、サーバ１１を構成するＣＰＵ３１は、インターネット１２を経由してクライアント端末１３から入力される操作信号に従ってサーバ１１全体を統括的に制御する。ＣＰＵ３１には、データバス３２を介して、ＲＡＭ３３、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）３４、通信インターフェース（通信Ｉ／Ｆ）３５、顔画像抽出部３６、特徴量算出部３７、類似顔画像取得部３８、及び顔画像合成部３９が接続されている。
【００２２】
ＲＡＭ３３は、ＣＰＵ３１が処理を実行するための作業用メモリである。ＨＤＤ３４には、サーバ１１を動作させるための各種プログラムやデータが記憶されている。また、ＨＤＤ３４には、画像処理プログラム４０が記憶されている。ＣＰＵ３１は、ＨＤＤ３４からプログラムを読み出してＲＡＭ３３に展開し、読み出したプログラムを逐次処理する。
【００２３】
ＨＤＤ３４には、顔画像データベース（顔画像ＤＢ）４１が設けられている。顔画像ＤＢ４１には、特徴量一覧テーブル（図示せず）が格納されている。特徴量一覧テーブルは、顔が写る顔画像と、顔の特徴量とを関連付けて記憶している。顔の特徴量としては、例えば画像の濃淡分布が挙げられる。詳しくは、特開平０５−０２０４４２号公報や、カリフォルニア大学サンタバーバラ校ＨＰ（http://www.cs.ucsb.edu/~mturk/Papers/mturk-CVPR91.pdf）を参照されたい。なお、顔の特徴量は、顔のパーツ（例えば、目）などでもよい。
【００２４】
通信Ｉ／Ｆ３５は、例えばモデムやルータであり、インターネット１２に適合した通信プロトコルの制御を行い、インターネット１２を経由したデータの遣り取りをする。通信Ｉ／Ｆ３５は、画像が入力される入力部として機能し、また、顔画像合成部３９で生成されたアニメーションをクライアント端末１３に出力する出力部として機能する。通信Ｉ／Ｆ３５を介して入力されたデータは、ＲＡＭ３３に一時的に記憶される。
【００２５】
図４に示すように、顔画像抽出部３６は、画像がサーバ１１に入力されると、その画像から顔画像を抽出する。顔画像の抽出には、特開平０５−１５８１６４号公報で開示されている測光値から作成した色相値と彩度値とのヒストグラムを用いた方法や、特開平０７−３０６４８３号公報で開示されている肌色検出を用いた方法などを利用する。詳しい説明は、特開平０５−１５８１６４号公報や、特開平０７−３０６４８３号公報などを参照されたい。なお、顔画像の抽出には、パターンマッチングを用いた技術を利用してもよい。
【００２６】
特徴量算出部３７は、顔画像抽出部３６で抽出された顔画像の特徴量を算出する。特徴量の算出には、特開平０５−０２０４４２号公報や、カリフォルニア大学サンタバーバラ校ＨＰ（http://www.cs.ucsb.edu/~mturk/Papers/mturk-CVPR91.pdf）で開示されている画像の濃淡分布を表現した特徴ベクトルを算出する方法などを利用する。詳しい説明は、特開平０５−０２０４４２号公報や、カリフォルニア大学サンタバーバラ校ＨＰなどを参照されたい。
【００２７】
図５に示すように、類似顔画像取得部３８は、特徴量算出部３７で算出された特徴量に基づいて、顔画像ＤＢ４１を検索し、当該特徴量と数値的に最も近い特徴量と関連付けて記憶されている顔画像、すなわち当該特徴量と類似度が高い顔画像を、類似顔画像として取得する。
【００２８】
図６に示すように、顔画像合成部３９は、顔画像抽出部３６で抽出された顔画像（以下、「原画像」という。）、及び類似顔画像取得部３８で取得された類似顔画像を段階的に合成し、合成画像を生成する。一つ目としては、原画像の透過率を３０％（０〜２５５の描写濃度で示されるアルファ値：１７８）とし、類似顔画像の透過率を７０％（アルファ値：７７）として、その原画像と類似顔画像を重ね合わせることによって合成する。二つ目としては、原画像の透過率を６０％とし、類似顔画像の透過率を４０％として、その原画像と類似顔画像を重ね合わせることによって合成する。三つ目としては、原画像の透過率を９０％とし、類似顔画像の透過率を１０％として、その原画像と類似顔画像を重ね合わせることによって合成する。なお、合成された画像の数は三つに限定されず、画像処理装置の設定値を調整することによって変更可能である。また、透過率は、原画像についての割合が段階的に増加し、類似顔画像についての割合が段階的に減少するものであればよく、上記の場合に限定されない。
【００２９】
図７に示すように、顔画像合成部３９は、原画像、先に生成した合成画像、及び類似顔画像を、原画像の透過率が低い方から順（０％→３０％→６０％→９０％→１００％）に並べたアニメーションを生成する。アニメーションのフォーマットとしては、アニメーションＧＩＦや、アドビ（登録商標）フラッシュ（登録商標）などを用いればよい。
【００３０】
次に、上記構成のサーバ１１（図１及び図３参照）が画像処理装置として機能したときの処理手順について、図８のフローチャートを参照しながら説明する。利用者は、クライアント端末１３の操作部１８を操作して、サーバ１１に画像を入力する。サーバ１１に入力された画像は、ＲＡＭ３３に記憶される。
【００３１】
サーバ１１に入力された画像は、ＲＡＭ３３から顔画像抽出部３６に読み出される。顔画像抽出部３６では、読み出された画像から顔画像が抽出される（図４参照）。抽出された顔画像は、ＲＡＭ３３に原画像として記憶される。
【００３２】
顔画像抽出部３６で抽出された顔画像は、ＲＡＭ３３から特徴量算出部３７に読み出される。特徴量算出部３７では、顔画像抽出部３６で抽出された顔画像の特徴量が算出される（図４参照）。算出された特徴量は、ＲＡＭ３３に記憶される。
【００３３】
特徴量算出部３７で算出された特徴量は、ＲＡＭ３３から類似顔画像取得部３８に読み出される。類似顔画像取得部３８では、特徴量算出部３７で算出された特徴量と数値的に最も近い特徴量に関連付けて記憶されている顔画像が、顔画像ＤＢ４１から類似顔画像として取得される（図５参照）。取得された類似顔画像は、特徴量とともにＲＡＭ３３に記憶される。
【００３４】
顔画像抽出部３６で抽出された顔画像（原画像）は、ＲＡＭ３３から顔画像合成部３９に読み出される。また、類似顔画像取得部３８で取得された類似顔画像は、ＲＡＭ３３から顔画像合成部３９に読み出される。顔画像合成部３９では、原画像及び類似顔画像が段階的に合成され、合成画像が生成される（図６参照）。
【００３５】
また、顔画像合成部３９では、原画像、先に生成された合成画像、及び類似顔画像からアニメーションが生成される（図７参照）。生成されたアニメーションは、ＲＡＭ３３に記憶される。
【００３６】
顔画像合成部３９で生成されたアニメーションは、ＲＡＭ３３から読み出される。ＲＡＭ３３から読み出されたアニメーションは、インターネット１２を介してクライアント端末１３に送信される。クライアント端末１３に送信されたアニメーションは、ＲＡＭ２３に記憶される。
【００３７】
クライアント端末１３に送信されたアニメーションは、ＲＡＭ２３から読み出され、モニタ１５に表示される。
【００３８】
以上説明したように、入力された画像から原画像として抽出された顔画像と類似度が高い顔画像を類似顔画像として検索し、原画像から類似顔画像に遷移するアニメーションを生成するから、そのアニメーションが表示されることで検索結果の根拠が示され、利用者は、直感的な類似度の判定により、検索結果の根拠を把握することができる。また、生成したアニメーションが表示されることで、検索結果の表示にエンターテイメント性をもたせることができる。
【００３９】
［第２実施形態］
上記第１実施形態の画像処理装置では、原画像に対して類似度が高い顔画像だけを検索したが、さらに、検索された顔画像に対して類似度が高い顔画像を繰り返して検索するようにしてもよい。この場合、次の第２実施形態の画像処理装置で説明するように、原画像から、検索された各顔画像に次々と遷移するアニメーションを生成することになる。
【００４０】
第２実施形態の画像処理装置では、図９に示すように、類似顔画像取得部３８は、第一に、特徴量算出部３７で算出された特徴量に基づいて、顔画像ＤＢ４１を検索し、当該特徴量と数値的に最も近い特徴量と関連付けて記憶されている顔画像、すなわち当該特徴量と類似度が高い顔画像を、一つ目の類似顔画像としてその特徴量とともに取得する（図面左下参照）。
【００４１】
類似顔画像取得部３８は、第二に、先に取得した一つ目の類似顔画像の特徴量に基づいて、顔画像ＤＢ４１を検索し、一つ目の類似顔画像を除外した中から、当該特徴量と数値的に最も近い特徴量と関連付けて記憶されている顔画像、すなわち当該特徴量と類似度が高い顔画像を、二つ目の類似顔画像としてその特徴量とともに取得する（図面右上参照）。
【００４２】
類似顔画像取得部３８は、第三に、先に取得した二つ目の類似顔画像の特徴量に基づいて、顔画像ＤＢ４１を検索し、一つ目及び二つ目の類似顔画像を除外した中から、当該特徴量と数値的に最も近い特徴量と関連付けて記憶されている顔画像、すなわち当該特徴量と類似度が高い顔画像を、三つ目の類似顔画像としてその特徴量とともに取得する（図面右下参照）。なお、取得する類似顔画像は三つに限定されず、画像処理装置の設定値を調整することによって変更可能である。
【００４３】
顔画像合成部３９は、顔画像抽出部３６で抽出された顔画像（以下、「画像」という。）、及び類似顔画像取得部３８で取得された一つ目の類似顔画像を段階的に合成し、合成画像を生成する（図６参照）だけではなく、図１０に示すように、類似顔画像取得部３８で取得された一つ目の類似顔画像、及び二つ目の類似顔画像を段階的に合成し、合成画像を生成する。また、顔画像合成部３９は、類似顔画像取得部３８で取得された二つ目、及び三つ目の類似顔画像を段階的に合成し、合成画像を生成する。
【００４４】
図１１に示すように、顔画像合成部３９は、原画像、原画像と一つ目の類似顔画像とを元に先に生成した合成画像、一つ目の類似顔画像、一つ目の類似顔画像と二つ目の類似顔画像とを元に先に生成した合成画像、二つ目の類似顔画像、二つ目の類似顔画像と三つ目の類似顔画像とを元に先に生成した合成画像、及び三つ目の類似顔画像をその順番に並べたアニメーションを生成する。なお、上記第１実施形態と同様の構成については、その説明を省略する。
【００４５】
次に、上記構成のサーバ１１（図１及び図３参照）が画像処理装置として機能したときの処理手順について、図１２のフローチャートを参照しながら説明する。なお、上記第１実施形態と同様の処理手順については、その説明を省略する。
【００４６】
類似顔画像取得部３８では、特徴量算出部３７で算出された特徴量と数値的に最も近い特徴量に関連付けて記憶されている顔画像が、顔画像ＤＢ４１から一つ目の類似顔画像としてその特徴量とともに取得される（図９左下参照）。また、一つ目の類似顔画像の特徴量と数値的に最も近い特徴量に関連付けて記憶されている顔画像が、顔画像ＤＢ４１から二つ目の類似顔画像としてその特徴量とともに取得される（図９右上参照）。同様に、二つ目の類似顔画像の特徴量と数値的に最も近い特徴量に関連付けて記憶されている顔画像が、顔画像ＤＢ４１から三つ目の類似顔画像としてその特徴量とともに取得される（図９右下参照）。取得された類似顔画像は、それぞれの特徴量とともにＲＡＭ３３に記憶される。
【００４７】
顔画像合成部３９では、原画像及び一つ目の類似顔画像が段階的に合成され、合成画像が生成されるだけでなく、一つ目の類似顔画像、及び二つ目の類似顔画像が段階的に合成され、合成画像が生成される。また、二つ目の類似顔画像、及び三つ目の類似顔画像が段階的に合成され、合成画像が生成される（図１０参照）。
【００４８】
また、顔画像合成部３９では、原画像、原画像と一つ目の類似顔画像とを元に先に生成された合成画像、一つ目の類似顔画像、一つ目の類似顔画像と二つ目の類似顔画像とを元に先に生成された合成画像、二つ目の類似顔画像、二つ目の類似顔画像と三つ目の類似顔画像とを元に先に生成された合成画像、及び三つ目の類似顔画像からアニメーションが生成される（図１１参照）。生成されたアニメーションは、ＲＡＭ３３に記憶される。
【００４９】
以上説明したように、検索された顔画像と類似度が高い顔画像を次々と検索し、検索された各顔画像に次々と遷移するアニメーションを生成するようにしたから、生成したアニメーションが表示されることで、検索結果の表示に更なるエンターテイメント性をもたせることができる。また、次々と異なる顔画像に遷移するアニメーション表示であるから、利用者の予想の域をはるかに超えており、利用者を飽きさせることがない。
【００５０】
［第３実施形態］
上記第１実施形態の画像処理装置では、検索された順に各顔画像に遷移するアニメーションを生成するようにしたが、アニメーションの構成はこれに限定されるものではない。
【００５１】
第３実施形態の画像処理装置では、図１３に示すように、類似顔画像取得部３８は、第一に、特徴量算出部３７で算出された特徴量に基づいて、顔画像ＤＢ４１を検索し、当該特徴量と数値的に最も近い特徴量と関連付けて記憶されている顔画像、すなわち当該特徴量と類似度が高い顔画像を、一つ目の類似顔画像としてその特徴量とともに取得する（図面左側参照）。
【００５２】
類似顔画像取得部３８は、第二に、特徴量算出部３７で算出された特徴量、及び先に取得した一つ目の類似顔画像の特徴量に基づいて、顔画像ＤＢ４１を検索し、一つ目の類似顔画像を除外した中から、当該特徴量と数値的に最も近い特徴量と関連付けて記憶されている顔画像、すなわち当該各特徴量の顔画像と類似度が高い顔画像を、二つ目の類似顔画像としてその特徴量とともに取得する（図面右側参照）。なお、各特徴量の顔画像と類似度が高い顔画像とは、数値が大きいほど類似度が高いとした場合、各顔画像との類似度の合計値が大きい特徴量の顔画像のことをいう。
【００５３】
図１４に示すように、顔画像合成部３９は、第一に、顔画像抽出部３６で抽出された顔画像（以下、「原画像」という。）、及び類似顔画像取得部３８で取得された二つ目の類似顔画像を合成し、合成画像を生成する。具体的には、原画像の透過率を５０％とし、類似顔画像の透過率を５０％として、その原画像と二つ目の類似顔画像とを重ね合わせることによって合成する。なお、合成された画像の数は一つに限定されず、画像処理装置の設定値を調整することによって変更可能である。また、透過率は、原画像についての割合が段階的に増加し、二つ目の類似顔画像についての割合が段階的に減少するものであればよく、上記の場合に限定されない。
【００５４】
顔画像合成部３９は、第二に、類似顔画像取得部で取得された二つ目の類似顔画像、及び一つ目の類似顔画像を合成し、合成画像を生成する。具体的には、二つ目の類似顔画像の透過率を５０％とし、一つ目の類似顔画像の透過率を５０％として、その二つ目の類似顔画像と一つ目の類似顔画像とを重ね合わせることによって合成する。なお、合成された画像の数は一つに限定されず、画像処理装置の設定値を調整することによって変更可能である。また、透過率は、二つ目の類似顔画像についての割合が段階的に増加し、一つ目の類似顔画像についての割合が段階的に減少するものであればよく、上記の場合に限定されない。
【００５５】
図１５に示すように、顔画像合成部３９は、原画像、原画像と二つ目の類似顔画像とを元に先に生成した合成画像、二つ目の類似顔画像、二つ目の類似顔画像と一つ目の類似顔画像とを元に先に生成した合成画像、一つ目の類似顔画像をその順番に並べたアニメーションを生成する。なお、第１実施形態と同様の構成については、その説明を省略する。
【００５６】
次に、上記構成のサーバ１１（図１及び図３参照）が画像処理装置として機能したときの処理手順について説明する。なお、上記第１実施形態と同様の処理手順については、その説明を省略する。
【００５７】
類似顔画像取得部３８では、特徴量算出部３７で算出された特徴量と数値的に最も近い特徴量に関連付けて記憶されている顔画像が、顔画像ＤＢ４１から一つ目の類似顔画像としてその特徴量とともに取得される（図１３左側参照）。また、特徴量算出部３７で算出された特徴量、及び先に取得された一つ目の類似顔画像の特徴量と数値的に最も近い特徴量に関連付けて記憶されている顔画像が、顔画像ＤＢ４１から二つ目の類似顔画像としてその特徴量とともに取得される（図１３右側参照）。取得された類似顔画像は、それぞれの特徴量とともにＲＡＭ３３に記憶される。
【００５８】
顔画像合成部３９では、原画像及び二つ目の類似顔画像が合成され、合成画像が生成される。また、二つ目の類似顔画像及び一つ目の類似顔画像が合成され、合成画像が生成される（図１４参照）。
【００５９】
また、顔画像合成部３９では、原画像、原画像と二つ目の類似顔画像とを元に先に生成された合成画像、二つ目の類似顔画像、二つ目の類似顔画像と一つ目の類似顔画像とを元に先に生成された合成画像、及び一つ目の類似顔画像からアニメーションが生成される（図１４参照）。生成されたアニメーションは、ＲＡＭ３３に記憶される。
【００６０】
以上説明したように、原画像、及び原画像を基礎として検索された類似顔画像のそれぞれと類似度が高い顔画像を検索し、その検索された顔画像を、原画像から、原画像を基礎として検索された類似顔画像に遷移するアニメーションの中間に挿入したから、そのアニメーションが表示されることで、検索結果の表示に更なるエンターテイメント性をもたせることができる。
【００６１】
［第４実施形態］
上記第３実施形態の画像処理装置では、原画像、及び原画像を基礎として検索された類似顔画像のそれぞれと類似度が高い顔画像だけを、原画像から、原画像を基礎として検索された類似顔画像に遷移するアニメーションの中間に挿入したが、次々に検索を繰り返し、検索された各顔画像を、検索の基礎とされた顔画像同士の中間に挿入するようにしてもよい。
【００６２】
第４実施形態の画像処理装置では、図１６に示すように、類似顔画像取得部３８は、第三に、特徴量算出部３７で算出された特徴量、及び先に取得した二つ目の類似顔画像の特徴量に基づいて、顔画像ＤＢ４１を検索し、一つ目及び二つ目の類似顔画像を除外した中から、当該各特徴量と数値的に最も近い特徴量と関連付けて記憶されている顔画像、すなわち当該各特徴量の顔画像と類似度が高い顔画像を、三つ目の類似顔画像としてその特徴量とともに取得する（図面左側参照）。
【００６３】
類似顔画像取得部３８は、第四に、先に取得した一つ目の類似顔画像の特徴量、及び先に取得した二つ目の類似顔画像の特徴量に基づいて、顔画像ＤＢ４１を検索し、一つ目、二つ目及び三つ目の類似顔画像を除外した中から、当該各特徴量と数値的に最も近い特徴量と関連付けて記憶されている顔画像、すなわち当該各特徴量の顔画像と類似度が高い顔画像を、四つ目の類似顔画像としてその特徴量とともに取得する（図面右側参照）。
【００６４】
図１７に示すように、顔画像合成部３９は、第一に、顔画像抽出部３６で抽出された顔画像（以下、「原画像」という。）、及び類似顔画像取得部３８で取得された三つ目の類似顔画像を合成し、合成画像を生成する。
【００６５】
顔画像合成部３９は、第二に、類似顔画像取得部３８で取得された三つ目の類似顔画像、及び二つ目の類似顔画像を合成し、合成画像を生成する。顔画像合成部３９は、第三に、類似顔画像取得部３８で取得された二つ目の類似顔画像、及び四つ目の類似顔画像を合成し、合成画像を生成する。顔画像合成部３９は、第四に、類似顔画像取得部で取得された四つ目の類似顔画像、及び一つ目の類似顔画像を合成し、合成画像を生成する。
【００６６】
図１８に示すように、顔画像合成部３９は、原画像、原画像と三つ目の類似顔画像とを元に先に生成した合成画像、三つ目の類似顔画像、三つ目の類似顔画像と二つ目の類似顔画像とを元に先に生成した合成画像、二つ目の類似顔画像、二つ目の類似顔画像と四つ目の類似顔画像とを元に先に生成した合成画像、四つ目の類似顔画像、四つ目の類似顔画像と一つ目の類似顔画像とを元に先に生成した合成画像をその順番に並べたアニメーションを生成する。なお、第３の実施形態と同様の構成については、その説明を省略する。
【００６７】
次に、上記構成のサーバ１１（図１及び図３参照）が画像処理装置として機能したときの処理手順について説明する。なお、上記第３実施形態と同様の処理手順については、その説明を省略する。
【００６８】
類似顔画像取得部３８では、特徴量算出部３７で算出された特徴量、及び先に取得された二つ目の類似顔画像の特徴量と数値的に最も近い特徴量に関連付けて記憶されている顔画像が、顔画像ＤＢ４１から三つ目の類似顔画像としてその特徴量とともに取得される（図１６左側参照）。また、先に取得された一つ目の類似顔画像の特徴量、及び先に取得された二つ目の類似顔画像の特徴量と数値的に最も近い特徴量に関連付けて記憶されている顔画像が、顔画像ＤＢ４１から四つ目の類似顔画像としてその特徴量とともに取得される（図１６右側参照）。取得された類似顔画像は、それぞれの特徴量とともにＲＡＭ３３に記憶される。
【００６９】
顔画像合成部３９では、原画像及び三つ目の類似顔画像が合成され、合成画像が生成される。また、三つ目の類似顔画像及び二つ目の類似顔画像が合成され、合成画像が生成される。さらに、二つ目の類似顔画像及び四つ目の類似顔画像が合成され、合成画像が生成される。同様に、四つ目の類似顔画像及び一つ目の類似顔画像が合成され、合成画像が生成される（図１７参照）。
【００７０】
また、顔画像合成部３９では、原画像、原画像と三つ目の類似顔画像とを元に先に生成された合成画像、三つ目の類似顔画像、三つ目の類似顔画像と二つ目の類似顔画像とを元に先に生成された合成画像、二つ目の類似顔画像、二つ目の類似顔画像と四つ目の類似顔画像とを元に先に生成された合成画像、四つ目の類似顔画像、四つ目の類似顔画像と一つ目の類似顔画像とを元に先に生成された合成画像、及び一つ目の類似顔画像からアニメーションが生成される（図１８参照）。生成されたアニメーションは、ＲＡＭ３３に記憶される。
【００７１】
以上説明したように、次々と検索した各顔画像を、検索の基礎とされた顔画像同士の中間に挿入したアニメーションを生成するようにしたから、生成したアニメーションが表示されることで、検索結果の表示に更なるエンターテイメント性をもたせることができる。また、様々な顔画像に遷移するアニメーション表示であるから、利用者の予想の域をはるかに超えており、利用者を飽きさせることがない。
【００７２】
なお、上記第３及び第４実施形態では、類似顔画像取得部３８は、各顔画像との類似度の合計値に基づいて、二つ目、あるいは二つ目以降の顔画像を取得したが、この方法に限定されるものではない。例えば、先に取得した顔画像の取得の基礎とされた顔画像と類似度が高い顔画像をいくつか仮取得し、仮取得した顔画像の中から、先に取得した顔画像と類似度が高い顔画像を取得するようにしてもよい。
【００７３】
なお、上記各実施形態では、インターネット１２に接続されたサーバ１１に画像処理装置が構築され、万人がアクセス可能である場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、個人が使用するパーソナルコンピュータに画像処理装置が構築されるようにしてもよい。
【００７４】
また、上記各実施形態では、顔画像合成部３９は、透過率が異なる顔画像を重ね合わせることによって合成したが、合成方法はこれに限定されるものではない。例えば、各顔画像における顔のパーツ（例えば、目、鼻など）の位置を一致させた上で、モーフィング技術を用いて合成するようにしてもよい。
【００７５】
また、上記各実施形態で示した画像処理装置は一例にすぎず、本発明の趣旨を逸脱しなければ、如何様な態様にも適宜変更することができる。
【図面の簡単な説明】
【００７６】
【図１】第１実施形態のネットワークシステムの構成を示す該略図である。
【図２】第１実施形態のクライアント端末の内部構成を示すブロック図である。
【図３】第１実施形態のサーバの内部構成を示すブロック図である。
【図４】第１実施形態の顔画像の抽出、及び特徴量の算出を説明する図である。
【図５】第１実施形態の類似顔画像の取得を説明する図である。
【図６】第１実施形態の顔画像の合成を説明する図である。
【図７】第１実施形態の合成処理された顔画像の表示態様を説明する図である。
【図８】第１実施形態の画像処理手順を説明するフローチャートである。
【図９】第２実施形態の類似顔画像の取得を説明する図である。
【図１０】第２実施形態の顔画像の合成を説明する図である。
【図１１】第２実施形態の合成処理された顔画像の表示態様を説明する図である。
【図１２】第２実施形態の画像処理手順を説明するフローチャートである。
【図１３】第３実施形態の類似顔画像の取得を説明する図である。
【図１４】第３実施形態の顔画像の合成を説明する図である。
【図１５】第３実施形態の画像処理手順を説明するフローチャートである。
【図１６】第４実施形態の類似顔画像の取得を説明する図である。
【図１７】第４実施形態の顔画像の合成を説明する図である。
【図１８】第４実施形態の合成処理された顔画像の表示態様を説明する図である。
【符号の説明】
【００７７】
１１  サーバ（画像処理装置）
３５  通信インターフェース（通信Ｉ／Ｆ、入力部、出力部）
３６  顔画像抽出部
３７  特徴量算出部
３８  類似顔画像取得部
３９  顔画像合成部
４０  画像処理プログラム
４１  顔画像データベース（顔画像ＤＢ）
【図１】
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【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６】
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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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【図１８】
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