(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
時系列に並ぶ動画像データ群から所定の被写体を検出し、該所定の被写体を連続的に検出した時間を取得する連続検出時間取得手段と、
前記連続検出時間取得手段により取得した連続検出時間に応じて、前記動画像データ群において区間を特定する特定手段と、
前記特定された区間内における動画像データから代表的な画像を抽出する代表画像の抽出手段と、
前記動画像データ群をグループ分けするグループ化手段と、
前記グループ化手段によりグループ分けされた動画像データ群において前記特定手段によって特定される区間の数を制限する手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記特定手段は、前記連続検出時間取得手段により取得した各連続検出時間のうちの上位を前記区間として特定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】
前記特定手段は、前記連続検出時間取得手段で取得した各連続検出時間が互いに類似した連続検出時間の場合には、所定の被写体の検出状態に基づいて前記区間を特定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４】
前記特定手段は、前記連続検出時間取得手段で取得した各連続検出時間が互いに類似した連続検出時間の場合には、前記グループ化手段でグループ分けされた動画像データ群において特定された区間の状況に基づいて、前記区間を特定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５】
前記グループ化手段は、前記動画像データ群の属性情報に基づいてグループ分けを行うことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記属性情報は、前記動画像データの撮影開始から撮影終了時刻の情報であることを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記属性情報は、前記動画像データの撮影日時の情報であることを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項８】
時系列に並ぶ動画像データ群から所定の被写体を検出し、該所定の被写体を連続的に検出した時間を取得する連続検出時間取得工程と、
前記連続検出時間取得工程により取得した連続検出時間に応じて、前記動画像データ群において区間を特定する特定工程と、
前記特定された区間内における動画像データから代表的な画像を抽出する代表画像の抽出工程と、
前記動画像データ群をグループ分けするグループ化工程と、
前記グループ化工程によりグループ分けされた動画像データ群において前記特定工程によって特定される区間の数を制限する工程と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置の制御方法。
【請求項９】
コンピュータを、請求項１乃至７のいずれか１項に記載された画像処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。
【請求項１０】
コンピュータを、請求項１乃至７のいずれか１項に記載された画像処理装置の各手段として機能させるためのプログラムを格納したコンピュータが読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、動画像データから代表的な画像を抽出する画像処理装置及び画像処理装置の制御方法、前記画像処理装置の制御方法を実現するためのプログラム、並びに前記プログラムを記憶した記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、撮影した画像から顔などの注目すべき被写体を検出して、検出された顔に対して表情を評価し、その評価値に応じて各種の処理を行うカメラが登場している。
【０００３】
例えば特許文献１では、撮影画像の中から、良い表情の画像（ベストショット画像）をユーザが容易に選択して印刷できるようにするため、次のような技術が提案されている。即ち、撮影画像から人物の顔を検出し、検出された顔に対して笑顔の評価値（笑顔評価値）を用いて画像に優先度を付け、優先度の高い順に画像をモニタに表示するという画像評価装置が提案されている。笑顔評価値は、顔画像における唇などの形状を評価する評価ポイントを求め、この評価ポイントに基づいて算出している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−０４６５９１号公報
【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、上記の従来技術のように撮影画像中の人物の表情を前記笑顔評価値で評価すると次のような問題があった。即ち、撮影画像が動画像データの場合には、笑顔評価値が閾値を超えた画像全てがモニタに表示されることになり、その結果、同じようなシーンの画像が多数モニタに表示される可能性がある。このような場合には、ユーザがベストショット画像を選択して印刷するまでに多くの時間がかかるという問題があった。
【０００６】
本発明は上記従来の問題点に鑑み、動画像データ群の中から代表的な画像（ベストショット画像）を簡易且つ的確に抽出することができる画像処理装置、画像処理装置の制御方法、プログラム及び記憶媒体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】
【０００７】
上記目的を達成するために、本発明の画像処理装置は、時系列に並ぶ動画像データ群から所定の被写体を検出し、該所定の被写体を連続的に検出した時間を取得する連続検出時間取得手段と、前記連続検出時間取得手段により取得した連続検出時間に応じて、前記動画像データ群において区間を特定する特定手段と、前記特定された区間内における動画像データから代表的な画像を抽出する代表画像の抽出手段と、前記動画像データ群をグループ分けするグループ化手段と、前記グループ化手段によりグループ分けされた動画像データ群において前記特定手段によって特定される区間の数を制限する手段と、を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、動画像データ群の中から代表的な画像を簡易且つ的確に抽出することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の画像処理装置の実施の一形態であるデジタルビデオカメラの構成を示すブロック図である。
【図２】動画像データ群が時間軸で変化する様子を表した一例を示す模式図である。
【図３】第１の実施の形態に係る、区間特定部の動作を示すフローチャートである。
【図４】第２の実施の形態で用いる画面と動画像データ群を示す図である。
【図５】第２の実施の形態に係る、区間特定部の動作を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。
【００１１】
［第１の実施の形態］
＜デジタルビデオカメラの構成＞
図１（ａ），（ｂ）は、本発明の画像処理装置の実施の一形態であるデジタルビデオカメラの構成を示すブロック図であり、同図（ａ）は、全体構成を示すブロック図であり、同図（ｂ）は、特徴部分の構成を示すブロック図である。
【００１２】
このデジタルビデオカメラ１は、図１（ａ）に示すように、撮像レンズ１０１と、ＣＣＤイメージセンサやＣＭＯＳイメージセンサから成る撮像素子１０２を有し、撮像レンズ１０１によって被写体像を表す光線が集光されて撮像素子１０２に入射する。撮像素子１０２は、入射した光線の強度に応じた電気信号を画素単位で出力する。この電気信号が映像信号である。
【００１３】
撮像素子１０２から出力された映像信号は、アナログ信号処理部１０３においてアナログ信号処理が行われる。アナログ信号処理部１０３から出力された映像信号は、Ａ／Ｄ変換部１０４においてデジタルデータの形式に変換され、画像処理部１０６に入力する。
【００１４】
画像処理部１０６には、画像抽出部１０５、顔検出部１０７、連続検出時間計測部１０８、表示部１０９、記録媒体１１０、及び印刷処理部１１１が接続されている。
【００１５】
画像処理部１０６から出力された映像信号、つまり動画像データは顔検出部１０７に供給される。顔検出部１０７は、画像中の人物の顔を検出する。検出方法は公知の顔検出方法を用いる。顔検出の公知技術は、顔に関する知識（肌色情報、目・鼻・口などのパーツ）を利用する方法とニューラルネットに代表される学習アルゴリズムにより顔検出のための識別器を構成する方法などがある。認識率向上のためにこれらを組み合わせて顔認識を行うのが一般的である。具体的には特開２００２−２５１３８０号公報に記載のウェーブレット変換と画像特徴量を利用して顔検出する方法などが挙げられる。
【００１６】
顔検出部１０７で検出された人物の顔情報は、連続検出時間計測部１０８に送られる。連続検出時間計測部１０８（連続検出時間取得手段）は、顔情報を連続的に検出した時間を計測し、その結果である連続検出時間情報を画像処理部１０６に供給する。画像処理部１０６は、連続検出時間計測部１０８から供給される連続検出時間情報を動画像データに付加して画像抽出部１０５に供給する。
【００１７】
また、画像処理部１０６から出力された動画像データは表示部１０９にも送られる。表示部１０９は、例えばＬＣＤや有機ＥＬディスプレイであり、動画像データを表示する。また、画像処理部１０６から出力された動画像データは、記録媒体１１０（例えば着脱可能なメモリカード）に記録される。また、画像処理部１０６から出力された動画像データは、印刷処理部１１１にも送られ、印刷処理部１１１では供給された動画像データの画像を印刷処理する。
【００１８】
上述した各構成部は、システム制御部１００によって動作が制御される。また、システム制御部１００には、ユーザが指示を入力するための操作部１２０が接続されている。
【００１９】
次に、図１（ｂ）を参照して、本実施の形態の特徴を成す上記画像抽出部１０５の詳細な構成を説明する。
【００２０】
この画像抽出部１０５は、連続検出時間取得部１０５ａ、区間特定部１０５ｂ、代表画像検出部１０５ｃ、及び制御部１０５ｄを備えている。連続検出時間取得部１０５ａは、動画像データに付加された被写体の連続検出時間情報を取得し、連続検出時間情報を区間特定部１０５ｂに供給する。制御部１０５ｄは、図示されていない操作部から指定された印刷枚数情報を区間特定部１０５ｂに供給する。
【００２１】
区間特定部１０５ｂでは、制御部１０５ｄより指定された印刷枚数と連続検出時間取得部１０５ａより供給された連続検出時間情報とに応じて動画像データの中から所定の区間を特定し、特定した区間情報を代表画像検出部１０５ｃに供給する。代表画像検出部１０５ｃでは、供給された動画像データの特定の区間内から代表的な画像、つまり代表画像（ベストショット画像）を検出する。代表画像検出方法は、公知の代表画像検出方法を用いる。この公知技術には、例えば、検出された顔に対して例えば笑顔の笑顔評価値を付けて、最大の笑顔評価値が付けられた画像を代表画像として検出する方法などがある。具体的には例えば特開２００８−０４２３１９号公報に記載の検出方法がある。この検出方法では、顔を検出して、笑顔と通常の表情などの笑顔とは異なる表情との間において一方の表情にどれだけ近いかの度合いを示す表情評価値を算出し、この表情評価値が所定の閾値を超えた場合に画像信号を記録媒体に記録する方法などが挙げられる。
【００２２】
代表画像検出部１０５ｃにより検出された代表画像は、画像処理部１０６を通して印刷処理部１１１に供給され、印刷処理部１１１では供給された代表画像を印刷処理する。
【００２３】
＜第１の実施の形態に係る動画像データ＞
図２は、動画像データ群２００が時間軸で変化する様子を表した一例を示す模式図である。
【００２４】
動画像データ群２００は、時系列に並ぶ動画像データ２０１，２０２，２０３，２０４，２０５で構成されている。動画像データ２０１は、タイムコードｔ１からタイムコードｔ２の動画像データであり、動画像データ２０２はタイムコードｔ２からタイムコードｔ３の動画像データである。動画像データ２０３は、タイムコードｔ３からタイムコードｔ４までの動画像データであり、動画像データ２０４は、タイムコードｔ４からタイムコードｔ５までの動画像データである。動画像データ２０５は、タイムコードｔ５からタイムコードｔ６までの動画像データで構成されている。
【００２５】
連続検出時間取得部１０５ａに動画像データ群２００が入力されると、連続検出時間取得部１０５ａは、動画像データ群２００における被写体の連続検出時間情報を取得する。動画像データ群２００の場合、動画像データ２０１〜２０５に対して、それぞれ（ｔ２−ｔ１）時間情報、（ｔ３−ｔ２）時間情報、（ｔ４−ｔ３）時間情報、（ｔ５−ｔ４）時間情報、（ｔ６−ｔ５）時間情報を取得する。
【００２６】
＜第１の実施の形態に係る区間特定部の動作＞
次に、上記区間特定部１０５ｂの動作について、図３を参照して説明する。
【００２７】
図３は、第１の実施の形態に係る、区間特定部１０５ｂの動作（区間特定処理）を示すフローチャートである。
【００２８】
まずステップＳ３０１において、連続検出時間取得部１０５ａから出力された連続検出時間情報から、動画像データ群全体に存在する区間の総数を示す特定区間総数ｚｍａｘを取得する。例えば図２で示した動画像データ群２００の場合では、特定区間総数ｚｍａｘ＝５となる。
【００２９】
次のステップＳ３０２では、制御部１０５ｄから印刷枚数ｎを取得し、さらにステップＳ３０３において、印刷枚数ｎが特定区間総数ｚｍａｘより大きいか否かを判断する。ステップＳ３０３において印刷枚数ｎがｚｍａｘより大きい場合は、ステップＳ３０４でｎの値をｎ＝ｚｍａｘに更新する。ステップＳ３０３において印刷枚数ｎがｚｍａｘより小さい場合には、ステップＳ３０４をスキップしてステップＳ３０５へ進む。
【００３０】
次にステップＳ３０５において、特定した区間のナンバーを示す特定区間Ｎｏ．をｚとして、ｚ＝０に初期化し、続くステップＳ３０６において、ｚ＝ｚ＋１の計算処理をし、ｚの値を更新する。次にステップＳ３０７において、連続検出時間取得部１０５ａより供給された連続検出時間がｚ番目に長い区間を特定する。動画像データ群２００の場合では、ｚ＝１番目に長い検出時間であるタイムコードｔ５からｔ６までの区間、つまり動画像データ２０５を、代表画像を検出するための対象の動画像データとして特定することになる。
【００３１】
次にステップＳ３０８において、特定された区間の情報を代表画像検出部１０５ｃに供給し、続くステップＳ３０９において、ｎ＝ｎ−１の計算処理をし、ｎの値を更新する。次にステップＳ３１０において、ｎ＝０か否かの判断を行い、ｎ＝０ではない場合はステップＳ３０６の処理に戻り、ｎ＝０だった場合は、区間特定処理を終了する。
【００３２】
上述した区間特定処理においては、例えば、動画像データ群２００で印刷枚数がｎ＝２と指定された場合は、被写体の検出時間が長い上位２区間を代表画像検出部１０５ｃに供給することになる。本例では、タイムコードｔ５からｔ６の区間と、タイムコードｔ１からｔ２の区間の情報を代表画像検出部１０５ｃに供給する。
【００３３】
代表画像検出部１０５ｃでは、タイムコードｔ５からｔ６の区間で代表画像を１枚、タイムコードｔ１からｔ２の区間で代表画像を１枚、計２枚の代表画像を検出する。その検出結果は、画像処理部１０６を通して印刷処理部１１１に供給される。印刷処理部１１１では、供給された代表画像を印刷処理する。
【００３４】
＜第１の実施の形態に係る利点＞
本実施の形態によれば、動画像データ群の中の、連続検出時間が長い動画像データを、代表画像つまりベストショット画像を検出するための対象の動画像データとする。これにより、被写体の顔認識を行うことなく、動画像データ群の中から所望の枚数のベストショット画像を検出して印刷することが可能になる。
【００３５】
＜第１の実施の形態に係る変形例＞
本実施の形態では、ステップＳ３０７において連続検出時間取得部１０５ａより供給された連続検出時間がｚ番目に長い区間を特定した。その際、供給された各連続検出時間が同じもしくは相互に類似していた場合には、例えば、画面に対して所定の被写体が大きく写っている、もしくは顔が正面を向いているなどの所定の被写体の検出状態を加味して区間を特定する。
【００３６】
［第２の実施の形態］
第２の実施の形態では、区間特定部１０５ｂによる区間特定処理が第１の実施の形態と異なる。
【００３７】
図４（ａ）は、第２の実施の形態の表示部１０９の表示画面の一例を示す画面図である。
【００３８】
同図に示すように、表示部１０９の画面には、「同一撮影日時画像からの印刷枚数  ｍ枚」と「印刷枚数  ｎ枚」といった、選択肢が表示される。ユーザは動画像データに対して、同一撮影日時画像からの印刷枚数ｍと、動画像データ群全体からの印刷枚数ｎを、操作部１２０によって指定することができる。
【００３９】
＜第２の実施の形態に係る動画像データ＞
図４（ｂ）は、第２の実施の形態に係る動画像データ群４１０が時間軸で変化する様子を表した一例を示す模式図である。
【００４０】
動画像データ群４１０は、図４（ｂ）に示すように、それぞれ異なる日時に撮影された、時系列に並ぶ動画像データ４１１，４１２，４１３，４１４，４１５から構成されている。動画像データ４１１は、タイムコードｔ１からタイムコードｔ４の動画像データであり、動画像データ４１２は、タイムコードｔ４からタイムコードｔ５の動画像データである。また、動画像データ４１３は、タイムコードｔ５からタイムコードｔ６までの動画像データであり、動画像データ４１４は、タイムコードｔ６からタイムコードｔ７までの動画像データである。動画像データ４１５は、タイムコードｔ７からタイムコードｔ８までの動画像データである。
【００４１】
システム制御部１００は、撮影日時情報（属性情報）に基づいて動画像データ群４１０のグループ分けを行い、動画像データ群４１０をグループ４１１〜４１５に分ける（グループ化手段）。
【００４２】
画像処理部１０６から連続検出時間取得部１０５ａに動画像データ群４１０が入力されると、連続検出時間取得部１０５ａは、当該動画像データ群４１０における被写体の連続検出時間情報を取得する。即ち、動画像データ群４１０の場合、グループ４１１〜４１５に対し、それぞれ（ｔ２−ｔ１）時間、（ｔ４−ｔ３）時間、（ｔ５−ｔ４）時間、（ｔ６−ｔ５）時間、（ｔ７−ｔ６）時間、（ｔ８−ｔ７）時間の各連続検出時間情報を取得する（図４（ｂ）参照）。
【００４３】
＜第２の実施の形態に係る区間特定部の動作＞
次に、第２の実施の形態に係る区間特定部１０５ｂの動作について、図５を参照して説明する。
【００４４】
図５は、第２の実施の形態に係る、区間特定部１０５ｂの動作（区間特定処理）を示すフローチャートである。
【００４５】
まずステップＳ５０１において、連続検出時間取得部１０５ａから出力された連続検出時間情報から、動画像データ群全体に存在する区間の総数を示す特定区間総数ｚｍａｘを取得する。次のステップＳ５０２において、制御部１０５ｄでグループ分けされた各動画像データ群に含まれる区間数Ｓｎと、その最大区間数Ｓｍａｘを取得する。
【００４６】
例えば、動画像データ群４１０の場合では、グループ４１１は、動画像データ４１１ａ、４１１ｂで示される２区間が検出されるので、区間数Ｓ１＝２となる。グループ４１２は動画像データ４１２ａで示される１区間が検出されるので、区間数Ｓ２＝１となり、グループ４１３は動画像データ４１３ａで示される１区間が検出されるので、区間数Ｓ３＝１となる。グループ４１４は動画像データ４１４ａで示される１区間が検出されるので、区間数Ｓ４＝１となる。グループ４１５は動画像データ４１５ａで示される１区間が検出されるので、区間数Ｓ５＝１の値が取得される。
【００４７】
次にステップＳ５０３において、制御部１０５ｄから同一撮影日時画像からの印刷枚数ｍと動画像データ群全体からの印刷枚数ｎを取得する。同一撮影日時画像からの印刷枚数ｍは、最大区間数Ｓｍａｘ≧ｍに制限される。また、印刷枚数ｎは、特定区間総数ｚｍａｘ≧ｎに制限される。
【００４８】
次にステップＳ５０４において、グループ分けされた動画像群の区間数Ｓｎが指定された枚数ｍより大きいか否かを判断する。ステップＳ５０４においてＳｎが指定された枚数ｍより大きい場合は、ステップＳ５０５でＳｎの値をＳｎ＝ｍに更新する。ステップＳ５０４においてＳｎが指定された枚数ｍより小さい場合には、ステップＳ５０６へ進む。
【００４９】
ステップＳ５０６では、特定した区間のナンバーを示す特定区間Ｎｏ．をｚとして、ｚ＝０に初期化する。さらにステップＳ５０７において、ｚ＝ｚ＋１の計算処理をし、ｚの値を更新する。続くステップＳ５０８において、連続検出時間取得部１０５ａより供給された連続検出時間がｚ番目に長い区間を特定する。例えば、動画像データ群４１０の場合は、ｚ＝１番目に長い検出時間の動画像データ４１５のタイムコードｔ７からｔ８までの区間を特定することになる。
【００５０】
次のステップＳ５０９において、特定された区間のＳｎの値をＳｎ＝Ｓｎ−１に更新する。例えば、動画像データ群４１０の場合は、ステップＳ５０８において、Ｓ５の区間が特定されたのでＳ５＝Ｓ５−１の計算処理をし、Ｓ５の値を更新する。他の区間であるＳ１〜Ｓ３の値は更新しない。次のステップＳ５１０において、特定された区間の情報を代表画像検出部１０５ｃに供給する。
【００５１】
続くステップＳ５１１においては、Ｓｎの値が０か否かを判断する。Ｓｎ＝０であった場合は、次のステップＳ５１２において、特定されたＳｎのグループの動画像データ群を次に特定する範囲から外す。例えば、動画像データ群４１０の場合では、Ｓ５＝Ｓ５−１の計算処理によりＳ５＝０となるのでＳ５の区間、即ちグループ４１５の動画データ群は次から特定区間外となる。
【００５２】
ステップＳ５１１においてＳｎ＝０でなかった場合は、前記ステップＳ５１２をスキップしてステップＳ５１３へ進む。次のステップＳ５１３において、ｎ＝ｎ−１の計算処理をし、ｎの値を更新する。続くステップＳ５１４において、ｎ＝０か否かの判断を行い、ｎ＝０ではない場合は、ステップＳ５０７の処理に戻る。ステップＳ５１４において、ｎ＝０だった場合は、本区間特定処理を終了する。
【００５３】
例えば、動画像データ群４１０において、ステップＳ５０３でｍ＝１、ｎ＝３が指定された場合は、撮影日時が同じ画像データからは１枚、合計で３枚の印刷を指定されたこととなる。即ち、動画像データ４１５のタイムコードｔ７からｔ８の区間、動画像データ４１１のタイムコードｔ１からｔ２の区間、動画像データ４１３のタイムコードｔ５からｔ６の区間からそれぞれ１枚ずつ代表画像を検出する。
【００５４】
また、ステップＳ５０３において、ｍ＝２、ｎ＝３が指定された場合は、撮影日時が同じ画像データからは２枚、合計で３枚の印刷を指定されたことになる。即ち、動画像データ４１５のタイムコードｔ７からｔ８の区間、及び動画像データ４１１のタイムコードｔ１からｔ２の区間、同じく動画像データ４１１のタイムコードｔ３からｔ４の区間から１枚ずつ代表画像を検出する。
【００５５】
そして印刷処理部１１１では、代表画像検出部１０５ｃにより検出された代表画像を印刷処理する。
【００５６】
＜第２の実施の形態に係る利点＞
本実施の形態によれば、撮影日時に対応した代表画像を簡単に検出して印刷することができる。
【００５７】
＜第２の実施の形態に係る変形例＞
本実施の形態では、撮影日時情報に基づいて動画像データ群をグループ化したが、撮影開始から撮影終了時刻情報に基づいてグループ分けをしてもよい。
【００５８】
また、本実施の形態では、ステップＳ５０８において連続検出時間取得部１０５ａより供給された連続検出時間がｚ番目に長い区間を特定した。これに対して、供給された連続検出時間が同じもしくは類似していた場合には、例えば、既に特定されたグループの動画像データ群からは特定しないなど、グループ化手段で分類された動画像データ群の特定された区間の状況を加味して区間を特定する。
【００５９】
［他の実施の形態］
上記各実施の形態では、デジタルビデオカメラを例にして説明したが、この限りではなく、所定の被写体の検出時間が付加された動画像データが入力される装置、例えば撮像部を持たない動画像再生装置や印刷処理装置にも適用できることは言うまでもない。
【００６０】
また、本発明の実施の形態は、ネットワーク又は各種記憶媒体を介して取得したソフトウェア（プログラム）をパーソナルコンピュータ（ＣＰＵ，プロセッサ）にて実行することでも実現できる。
【符号の説明】
【００６１】
１０５  画像抽出部
１０５ａ  連続検出時間取得部
１０５ｂ  区間特定部
１０５ｃ  代表画像検出部
１０５ｄ  制御部
１０６  画像処理部
１０８  連続検出時間計測部
【図１】
0005451299.tif 000002
【図２】
0005451299.tif 000003
【図３】
0005451299.tif 000004
【図４】
0005451299.tif 000005
【図５】
0005451299.tif 000006