(57)【要約】【課題】顔辞書を更新する処理の頻度を低減できるようにする。【解決手段】ある人物に関する現在保持している画像数と、その人物の顔辞書を前回更新したときの画像数との差を算出し、その差が５以上となった場合に顔辞書を更新するようにして、顔辞書を更新する処理の頻度を低減する。なお、保持している画像数が多くなるにつれて、段階的に顔辞書を更新する処理の頻度をより小さくするようにしてもよい。また、顔辞書を更新する際には、撮影日時がなるべく近いものから選択するようにしてもよい。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
顔認証を行うための顔辞書を保持する保持手段と、
前記保持手段に保持されている顔辞書を更新する更新手段とを有し、
前記更新手段は、前記顔辞書に登録されている人物に関する画像が所定の数に達した場合に前記人物の顔辞書を更新することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記更新手段は、前回に顔辞書を更新したときの前記人物に関する画像の数との差が所定値以上となった場合に、前記人物の顔辞書を更新することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記更新手段は、前記顔辞書に登録されている人物に関する画像が所定の倍数になった場合に、前記人物の顔辞書を更新することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記所定値は、前記人物の画像の数によって異なる値であることを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記更新手段は、前記人物が所定の期間内に撮影された画像から選択して前記顔辞書を更新することを特徴とする請求項１〜４の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記更新手段は、前記所定の期間に撮影された画像が所定の数に達していない場合は、前記所定の期間をより長い期間に設定して前記人物の画像を選択することを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記顔辞書に登録されている画像の人物の名前が変更された場合に、前記更新手段は、前記顔辞書を更新することを特徴とする請求項１〜６の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記顔辞書に登録されている画像が削除された場合に、前記更新手段は、前記顔辞書を更新することを特徴とする請求項１〜６の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
顔認証を行うための顔辞書を保持する情報処理装置の情報処理方法であって、
前記保持されている顔辞書を更新する更新工程を有し、
前記更新工程においては、前記顔辞書に登録されている人物に関する画像が所定の数に達した場合に前記人物の顔辞書を更新することを特徴とする情報処理方法。
【請求項１０】
顔認証を行うための顔辞書を保持する情報処理装置を制御するためのプログラムであって、
前記保持されている顔辞書を更新する更新工程をコンピュータに実行させ、
前記更新工程においては、前記顔辞書に登録されている人物に関する画像が所定の数に達した場合に前記人物の顔辞書を更新することを特徴とするプログラム。
【請求項１１】
請求項１０に記載のプログラムを記憶したことを特徴とするコンピュータ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、特に、顔認証に用いられる顔辞書を更新するために用いて好適な情報処理装置、情報処理方法、プログラム及び記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、画像の中から顔部分を検出する顔検出技術、及び人物を特定する顔認証技術が実用化されている。パーソナルコンピュータ（ＰＣ）に用いられるアプリとして、ＰＣに保存している画像から顔検出及び顔認証を行い、人名の情報を画像に付与することによって人名で画像を検索することができる。
【０００３】
顔認証を行う場合には、顔辞書と呼ばれる辞書を用いる。顔辞書には、人物の名前と、その人物かどうかを判定するための顔特徴量データとが登録されており、顔認証を行う際には、画像から顔を検出して顔特徴量データを求め、この顔特徴量データと、顔辞書に登録されている顔特徴量データとの類似度を算出する。そして、類似度が所定値以上である場合には、検出された顔は顔辞書に登録されている人物の顔であると判定する。顔辞書を作成する場合には、同じ人名を付与した画像の中から数枚を選んで作成する。そして、同じ人名を付与した画像が増えていくと、これらの画像の中からさらに数枚を選んで顔辞書を更新する。
【０００４】
図３は、従来の顔辞書に登録されているデータの一例を示す図である。図３に示す例では、「YAMADA TARO」という名前の人物Ａの顔辞書であり、辞書として最大５個の顔画像データと、この顔画像データから抽出した特徴量データとで構成されている。
【０００５】
一方、このような顔辞書を更新するには時間が多くかかるという問題がある。そこで、特定のタイミングで顔辞書を更新する技術が、例えば特許文献１に開示されている。特許文献１に記載の技術によれば、画像の撮影日時情報に基づいて予め定めたルールに従って顔辞書の更新を行う。例えば、最近の画像から優先的に顔辞書を更新するなどのルールに従って更新を行う。
【０００６】
また、ある人物の画像を検索する場合に、予め管理されている画像に含まれている人物の類似度をＤＢに登録すると、検索の時に類似度が所定値以上のものを抽出するだけで済むため、次回の検索ではより高速に検索を行うことができる。
【０００７】
図６は、管理されている画像に対して作成される顔類似度ＤＢの例を示す図である。例えば、画像の中の顔の特徴量と、顔辞書に登録されている特徴量とを比較してその相関度（類似度）を求め、顔類似度ＤＢに登録する。
【０００８】
図６において、横の列６０１には、顔辞書に登録されている人物の一覧が並び、縦の行６０２には、管理されている画像中の顔の一覧が並ぶ。例えば、顔辞書に登録されている人物Ａの特徴量と、"顔００００１"の特徴量との類似度６０３は"５１"であることを示している。このように、顔辞書に登録されているすべての人物の特徴量と、各画像の中のすべての顔の特徴量とを比較してそれぞれ類似度を算出する。そして、人物Ａと同一人物の顔を検索する指示があった場合には、類似度が所定値以上、例えば類似度が２００以上の顔を、人物Ａと推定して検索結果として抽出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２００２−２６９５６３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
前述したように、顔辞書を更新する場合には、多くの処理時間を要する。また、顔辞書が更新されると、図６に示した顔類似度ＤＢに登録する類似度も変化する。したがって、顔類似度ＤＢに保持されているデータを破棄して新しい類似度を算出してその結果を顔類似度ＤＢに登録し直す必要があるため、さらに多くの時間がかかってしまう。
【００１１】
図６に示す例の場合、人物Ａの顔辞書が変更されると、"顔００００１"から"顔１０００００"まで類似度を算出し直さなければならない。このように顔辞書を頻繁に更新すると、検索速度が低下し、あまり好ましくない。
【００１２】
また、特許文献１に記載の方法では、画像の撮影日時情報が新しい画像の追加に伴って顔辞書を更新するので、カメラで撮影した画像をＰＣに取り込むたびに、顔辞書を更新することになる。したがって、カメラで撮影してＰＣに取り込んだ画像を表示するという一般的な操作フローでは、取り込むたびに毎回顔辞書を更新することになってしまう。
【００１３】
本発明は前述の問題点に鑑み、顔辞書を更新する処理の頻度を低減できるようにすることを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明の情報処理装置は、顔認証を行うための顔辞書を保持する保持手段と、前記保持手段に保持されている顔辞書を更新する更新手段とを有し、前記更新手段は、前記顔辞書に登録されている人物に関する画像が所定の数に達した場合に前記人物の顔辞書を更新することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、顔辞書を更新する頻度を低減して処理に要する時間を節約することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】実施形態に係る撮像装置の構成を示すブロック図である。
【図２】実施形態に係るパーソナルコンピュータの構成例を示すブロック図である。
【図３】従来の顔辞書に登録されているデータの一例を示す図である。
【図４】従来の顔辞書の更新を判定する処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図５】顔辞書を更新する処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図６】管理されている画像に対して作成される顔類似度ＤＢの例を示す図である。
【図７】実施形態における顔辞書のデータ構造の一例を示す図である。
【図８】第１〜第３の実施形態において、図７に示す顔辞書の更新を判定する処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図９】第２の実施形態における所定値を定義したテーブルを示す図、及び図８のＳ８０９における差が所定値以上かどうかの判断処理の詳細な手順の一例を示すフローチャートである。
【図１０】第３の実施形態において、図８のＳ８１０における顔辞書を更新する処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１１】人物名の変更または画像の削除により図７に示す顔辞書の更新を判定する処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１２】第１の実施形態において、図８のＳ８０９における差が所定値以上かどうかの判断処理の詳細な手順の一例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】
【００１７】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら説明する。
（第１の実施形態）
図１は、本実施形態に係る撮像装置１００の構成を示すブロック図である。
図１において、本実施形態に係る撮像装置１００は、光学系１０１と、撮像素子１０２と、ＣＰＵ１０３と、一次記憶装置１０４と、二次記憶装置１０５と、記憶媒体１０６と、表示部１０７と、操作部１０８と、通信装置１０９とを備えている。
【００１８】
光学系１０１は、レンズ、シャッター、及び絞りから構成されており、被写体からの光を適切な量、タイミングで撮像素子１０２に結像させる。撮像素子１０２は、光学系１０１を通って結像した光を画像に変換する。ＣＰＵ１０３は、入力された信号やプログラムに従って、各種の演算や、撮像装置１００を構成する各部分の制御を行う。一次記憶装置１０４は、一時的なデータを記憶し、ＣＰＵ１０３の作業用に使われる。二次記憶装置１０５は、撮像装置１００を制御するためのプログラム（ファームウェア）や各種の設定情報などを記憶する。
【００１９】
記憶媒体１０６は、撮影した画像データ、顔辞書などを記憶する。なお、撮影後に記憶媒体１０６は取り外すことが可能であり、パーソナルコンピュータ（以下、ＰＣ）などに装着してデータを読み出すことが可能である。つまり、撮像装置１００は記憶媒体１０６へのアクセス手段を有し、記憶媒体１０６へのデータの読み書きが行うことができればよい。なお、顔辞書は記憶媒体１０６に記憶されるものとしたが、二次記憶装置１０５に記憶されてもよいものとする。
【００２０】
表示部１０７は、撮影時のビューファインダー画像を表示したり、撮影した画像を表示したり、対話的な操作のための文字を表示したりする。また、顔辞書を登録するための操作画面や、登録された顔辞書についても表示部１０７に表示される。操作部１０８は、使用者の操作を受け付けるためのものである。操作部１０８は例えばボタンやレバー、タッチパネルなどを用いることが可能である。
【００２１】
通信装置１０９は、外部装置と接続し、制御コマンドやデータの送受信を行う。接続を確立し、データ通信するためのプロトコルとしては、例えば、ＰＴＰ（Ｐｉｃｔｕｒｅ  Ｔｒａｎｓｆｅｒ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）やＭＴＰ（Ｍｅｄｉａ  Ｔｒａｎｓｆｅｒ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）が用いられる。なお、通信装置１０９は、例えばＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）ケーブルなどの有線接続により通信を行ってもよい。また、無線ＬＡＮなどの無線接続により通信を行ってもよい。また、外部装置と直接接続してもよいし、サーバを経由してもよく、インターネットなどのネットワークを介して外部装置と接続してもよい。
【００２２】
以上、撮像装置１００の構成について説明したが、情報処理装置としてＰＣでも同様の処理を行うことができる。以下、ＰＣの構成について説明する。
【００２３】
図２は、本実施形態に係るＰＣの構成例を示すブロック図である。
図２において、ＰＣ２００は、表示部２０１と、操作部２０２と、ＣＰＵ２０３と、一次記憶装置２０４と、二次記憶装置２０５と、通信装置２０６とを備えている。なお、表示部２０１〜通信装置２０６の各構成の基本的な機能は撮像装置１００と同様であるから、ここでは詳細な説明は省略する。なお、表示部２０１にはＬＣＤなどのディスプレイ装置が用いられる。また、表示部２０１はＰＣ２００が備える必要はなく、ＰＣ２００は表示部２０１の表示を制御する表示制御機能を有していればよい。さらに、操作部２０２としては、キーボードやマウスなどを用いることが可能であり、例えば、顔辞書に人物名を入力するために使用される。
【００２４】
ここで、従来の方法により顔辞書を更新する手順について説明する。
【００２５】
図４は、図３に示す顔辞書の更新を判定する処理手順の一例を示すフローチャートである。以下、顔辞書に登録されている人物Ａを例に説明する。
まず、Ｓ４０１において、新しい画像を入力すると、Ｓ４０２において画像中に顔が存在するか否かをチェックする。このチェックの結果、顔が存在する場合はＳ４０３に進み、その顔の特徴量を算出する。なお、顔が存在しない場合は、Ｓ４０８に進む。
【００２６】
次に、Ｓ４０４において、Ｓ４０３で算出した特徴量と、顔辞書に登録されている人物Ａの特徴量とから類似度を求める。そして、Ｓ４０５において、類似度が所定値以上か否かを判定し、類似度が所定値以上である場合は、この顔は人物Ａの顔であると判定し、Ｓ４０６において画像のメタデータに、"YAMADA TARO"という名称を書き込む。そして、Ｓ４０７において、人物Ａの画像が増えたことを示すフラグを１に設定する。次に、Ｓ４０８において、新規画像がまだあるか否かを判定し、新規画像がなくなるまで処理を繰り返す。その後、Ｓ４０９で前記フラグをチェックすることによって、人物Ａの画像が増えているか否かを判定する。この判定の結果、人物Ａの画像が増えていない場合はそのまま終了し、増えている場合は、Ｓ４１０において人物Ａの顔辞書を更新する。
【００２７】
図５は、Ｓ４１０において顔辞書を更新する処理手順の一例を示すフローチャートである。
まず、Ｓ５０１において、顔辞書に登録されている画像及び図４の処理でフラグが１に設定された画像の合計枚数が所定枚数、例えば５枚より多いかどうかを判定する。この判定の結果、５枚以下である場合は、Ｓ５０２において全画像を顔辞書に登録する。例えば、図３に示すように、顔画像データと、顔特徴量データとを顔辞書に登録する。
【００２８】
一方、Ｓ５０１の判定の結果、５枚より多い場合は、Ｓ５０３において、顔の特徴量データが似ているものは排除し、特徴量データが互いに離れているものから５枚を選択する。そして、Ｓ５０４において選択した画像を顔辞書に登録する。具体的には、図３に示すように、顔画像データと、顔特徴量データとを顔辞書に登録する。
【００２９】
以上のように従来の場合、顔辞書を更新すると多くの処理時間を要する。また、顔辞書が更新されると、図６に示した顔類似度ＤＢに登録する類似度も変化する。したがって、顔類似度ＤＢに保持されているデータを破棄して新しい類似度を算出してその結果を顔類似度ＤＢに登録し直す必要があるため、さらに多くの時間がかかってしまう。そこで本実施形態では、顔辞書を更新するタイミングを制御して、処理時間を削減する手順について説明する。
【００３０】
図７は、本実施形態における顔辞書のデータ構造の一例を示す図である。図７において、項目７０１には、顔辞書を前回更新した時の、人物Ａの画像の数が登録されており、項目７０２には、現時点での人物Ａの画像の数が登録されている。また、項目７０３は人物の名前が登録されている。項目７０４には、特徴量データが登録されており、項目７０５には、顔画像データが登録されている。項目７０６には、画像のパス名が登録されている。
【００３１】
図８は、本実施形態において、図７に示す顔辞書の更新を判定する処理手順の一例を示すフローチャートである。以下に説明するすべてのフローチャートでは、図１に示す撮像装置１００のＣＰＵ１０３がこれらの処理を行うものとする。また、顔を検出する処理及び顔認証における特徴量を算出する処理については、公知の方法により行うものとし、以下、顔辞書に登録されている人物Ａを例に説明する。
【００３２】
まず、Ｓ８０１において、光学系１０１及び撮像素子１０２を介して新規の画像を取得する。そして、Ｓ８０２において、顔検出処理によりその画像の中に顔が存在するか否かをチェックする。このチェックの結果、顔が存在する場合はＳ８０３に進み、顔が存在しない場合は、Ｓ８０８に進む。なお、取得した画像は、記憶媒体１０６に記憶される。
【００３３】
Ｓ８０３においては、その顔の特徴量を算出する。そして、Ｓ８０４において、Ｓ８０３で算出した特徴量と、記憶媒体１０６に記憶されている人物Ａの顔辞書の特徴量とを比較して類似度を算出する。次に、Ｓ８０５において、Ｓ８０４で算出した類似度が所定値以上であるか否かを判定する。この判定の結果、類似度が所定値以上である場合は、この顔は人物Ａの顔であると判断し、Ｓ８０６において、Ｓ８０１で取得した画像のメタデータに、"YAMADA TARO"という名称を書き込む。そして、Ｓ８０７において、人物Ａの画像数を＋１とする。具体的には、人物Ａの顔辞書の項目７０２の数字に＋１を加算する。
【００３４】
次に、Ｓ８０８において、まだ新規の画像があるか否かを判定する。この判定の結果、新規の画像がまだある場合にはＳ８０１に戻り、処理を繰り返す。一方、新規の画像がない場合には、Ｓ８０９において、図７の項目７０２における人物Ａの画像数と、項目７０１における前回更新のときの画像数との差を算出する。そして、その差が所定値以上であるか否かを判定する。この判定の結果、差が所定値未満である場合には、処理を終了する。一方、差が所定値以上である場合には、Ｓ８１０において、人物Ａの顔辞書を更新する。顔辞書を更新する手順は、図５に示した手順と同じである。そして、Ｓ８１１において、図７の項目７０１に、項目７０２の画像数を更新する。
【００３５】
図１２は、本実施形態において、図８のＳ８０９における差が所定値以上かどうかの判断処理の詳細な手順の一例を示すフローチャートである。まず、Ｓ１２０１において、図７の項目７０２における人物Ａの画像数と、項目７０１における前回更新のときの画像数との差を算出し、その差が５以上であるか否かをチェックする。このチェックの結果、差が５以上である場合は、Ｓ１２０２において、Ｓ８１０で人物Ａ用の顔辞書の更新処理を行うことを決定する。すなわち、Ｓ８０９の判定がＹｅｓであることを決定する。一方、差が５未満である場合には、Ｓ１２０３において、Ｓ８１０で人物Ａ用の顔辞書の更新処理を行わないことを決定する。すなわち、Ｓ８０９の判定がＮｏであることを決定する。なお、項目７０１における画像数が５枚に到達していない場合には、５枚目まではすべて顔辞書に登録し、６枚目以降では図１２の処理手順に従うものとする。
【００３６】
以上のように本実施形態によれば、毎回の更新ではなく、更新頻度を適度に抑えることができる。なお、本実施形態では、項目７０２の画像数と項目７０１の画像数との差が５以上である場合に顔辞書の更新処理を行ったが、新規画像が１枚である場合には、例えば、項目７０２の画像数が５の倍数になった場合に顔辞書の更新処理を行うようにしてもよい。この場合、図８のＳ８０７で人物Ａの画像数をインクリメントした後にＳ８０９へ進み、項目７０２の画像数が５の倍数になったか否かを判定する。
【００３７】
（第２の実施形態）
第１の実施形態では、前回顔辞書を更新してから５枚以上の画像が追加された場合に、顔辞書の更新を行った。これに対して本実施形態では、画像数によって更新するタイミングを異なるようにする例について説明する。なお、本実施形態に係る撮像装置またはＰＣの構成、顔辞書の構成及び顔辞書を更新するまでの処理は、第１の実施形態と同様である。本実施形態では、第１の実施形態と異なる点についてのみ説明する。
【００３８】
顔辞書の更新は、人物Ａの画像数が少ないときは、特徴量がばらつきのある顔辞書に更新をこまめに行った方がいい。しかし人物Ａの画像数が多くなると、特徴量のばらつきのある顔辞書が出来上がっているので、こまめに更新しても検索精度はあまり向上しない。むしろ、顔辞書を更新することによって処理時間が多くかかるなどのマイナス面が多くなる。そこで本実施形態では、図９（ａ）に示すテーブル９１１のように、人物Ａの画像数９１２が１０枚以下までの間は、１枚増えるごとに顔辞書を更新し、その後、画像数９１２によって所定値９１３が増加するようにする。例えば、画像数９１２が５１枚以上で１００枚以下までの間は、２０枚増えるまで顔辞書は更新しないようにする。
【００３９】
図９（ｂ）は、本実施形態におけるＳ８０９における差が所定値以上かどうかの判断処理の詳細な手順の一例を示すフローチャートである。
まず、Ｓ９０１において、図９（ａ）に示す所定値９１３を確認しているか否かを判定する。この判定の結果、確認している場合には、Ｓ９０３に進む。
【００４０】
一方、Ｓ９０１の判定の結果、確認していない場合は、Ｓ９０２において、テーブル９１１を参照し、所定値９１３が何枚であるかを確認し、Ｓ９０１に戻る。そして、Ｓ９０３において、図７の項目７０２の人物Ａの画像数と、項目７０１の画像数との差を算出し、その差が所定値以上であるか否かをする。このチェックの結果、差が所定値以上である場合は、Ｓ９０４において、Ｓ８１０で人物Ａ用の顔辞書の更新処理を行うことを決定する。すなわち、Ｓ８０９の判定がＹｅｓであることを決定する。一方、差が所定値未満である場合には、Ｓ９０５において、Ｓ８１０で人物Ａ用の顔辞書の更新処理を行わないことを決定する。すなわち、Ｓ８０９の判定がＮｏであることを決定する。
【００４１】
以上のように本実施形態によれば、顔辞書の精度を高めることができるとともに、更新頻度を抑えて処理が膨大となることを防止することができる。
【００４２】
（第３の実施形態）
本実施形態では、時間の経過とともに、古い画像の顔の信頼性が低下していくことを考慮して撮影日時によって顔辞書の更新を制御する例について説明する。なお、本実施形態に係る撮像装置またはＰＣの構成、顔辞書の構成及び顔辞書を更新するまでの処理は、第１の実施形態と同様である。本実施形態では、第１の実施形態と異なる点についてのみ説明する。
【００４３】
図１０は、図８のＳ８１０における顔辞書を更新する処理手順の一例を示すフローチャートである。
まず、Ｓ１００１において、図７の項目７０２の人物Ａの画像枚数が所定枚数より多いかどうかを判定する。本実施形態では、所定枚数を例えば５枚とする。この判定の結果、５枚以下である場合は、Ｓ１００２において、全画像を顔辞書として登録する。つまり、図７に示すように、顔画像データと、顔特徴量データとを顔辞書として登録する。
【００４４】
一方、Ｓ１００１の判定の結果、所定枚数（５枚）よりも多い場合は、Ｓ１００３において、人物Ａの画像のメタデータの中の撮影日時情報を参照し、撮影日時順にソーティングする。そして、Ｓ１００４において、所定の期間内に撮影された画像が５枚以上あるか否かをチェックする。ここで所定期間は例えば１年とする。この判定の結果、所定期間（１年）以内に撮影された画像が５枚以上ある場合は、Ｓ１００５において、これらの画像のみに絞り込む。
【００４５】
一方、Ｓ１００４のチェックの結果、５枚未満である場合は、Ｓ１００６において、例えば２年以内に撮影された画像が５枚以上あるか否かをチェックする。このチェックの結果、５枚以上ある場合は、Ｓ１００７において、２年以内に撮影された画像のみに絞り込む。一方、Ｓ１００６のチェックの結果、５枚未満である場合は、Ｓ１００８において、例えば３年以内に撮影された画像が５枚以上あるか否かをチェックする。このチェックの結果、５枚以上ある場合は、Ｓ１００９において、３年以内に撮影された画像のみに絞り込む。一方、Ｓ１００８のチェックの結果、５枚未満である場合は、そのままＳ１０１０に進む。
【００４６】
次に、Ｓ１０１０において、絞り込みを行った人物Ａの画像から、顔の特徴量データが互いに似ているものの一方を排除し、特徴量データが互いに離れているものから５枚を選択する。そして、Ｓ１０１１において、選択した５枚の画像を顔辞書に登録し、Ｓ１０１２において、図７の項目７０１に、項目７０２の画像数を更新する。
【００４７】
以上のように本実施形態によれば、最近の画像を中心に顔辞書を作成するようにしたので、新しく増える画像は、新しく撮影された画像であり、より検索精度を上げることができる。なお、本実施形態では、図８のＳ８０９では、図１２に示す処理手順に従って顔辞書を更新するか否かを判定するが、第２の実施形態の手順により顔辞書を更新するか否かを判定してもよい。
【００４８】
（第４の実施形態）
本実施形態では、第１、第２または第３の実施形態の処理に加えて、顔辞書に登録されている画像の人物名を変更したり画像を削除したりした場合の顔辞書の更新処理について説明する。なお、本実施形態に係る撮像装置またはＰＣの構成、顔辞書の構成及び顔辞書を更新するまでの処理は、第１の実施形態と同様である。本実施形態では、第１の実施形態と異なる点についてのみ説明する。
【００４９】
図１１（ａ）は、本実施形態において、画像の人物名を変更した場合の顔辞書の更新を判断する手順の一例を示すフローチャートである。
まず、操作部１０８から人物名の変更指示を受けると、Ｓ１１０１において、対象となる画像のメタデータに登録された人物名を変更する。そして、Ｓ１１０２において、この画像は、顔辞書に登録されている画像であるか否かをチェックする。この処理では、図７の顔辞書の項目７０６に登録された画像のパス名を比較することによって人物名を変更した画像なのかどうかをチェックする。このチェックの結果、顔辞書に登録されている画像でない場合はそのまま処理を終了する。一方、顔辞書に登録されている画像である場合は、顔辞書に登録されている画像が別人のものにされたので、Ｓ１１０３において、第３の実施形態で説明した図１０に示す手順で顔辞書の更新処理を行う。
【００５０】
図１１（ｂ）は、本実施形態において、画像を削除した場合の顔辞書の更新を判断する手順の一例を示すフローチャートである。
まず、操作部１０８から記憶媒体１０６に保存されている画像を削除する指示を受けると、Ｓ１１２１において、対象となる画像を削除する。そして、Ｓ１１２２において、削除した画像は、顔辞書に登録されている画像であるか否かをチェックする。この処理でも同様に、図７の顔辞書の項目７０６に登録された画像のパス名を比較することによって削除した画像なのかどうかをチェックする。このチェックの結果、顔辞書に登録されている画像でない場合はそのまま処理を終了する。一方、顔辞書に登録されている画像である場合は、顔辞書に登録されている顔が削除されたので、Ｓ１１２３において、図１０に示した手順で顔辞書の更新処理を行う。
【００５１】
（その他の実施形態）
以上、本発明をその好適な実施形態に基づいて詳述してきたが、本発明はこれら特定の実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の様々な形態も本発明に含まれる。上述の実施形態の一部を適宜組み合わせてもよい。
【００５２】
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。また、当該プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体も本発明に含まれる。
【符号の説明】
【００５３】
１０３  ＣＰＵ
１０６  記憶媒体
【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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