(57)【要約】【課題】娯楽性を向上できる画像処理装置を提供する。【解決手段】保持された写真画像の各々について、撮影されている人物を特定し、写真画像と、当該写真画像に撮影されているとして特定された人物を表す人物識別情報とを関連付けて記憶する。複数の人物識別情報が関連付けられた写真画像であって、関連付けられた複数の人物識別情報が共通している写真画像の数を演算し、関連付けられた複数の人物識別情報が共通している写真画像の数が、予め定めたしきい値より多い写真画像をグループ化して、当該グループ化した写真画像について、グループ化した写真画像に基づく処理を行う。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
写真画像を保持する保持部に接続され、
前記保持部に保持された写真画像の各々について、撮影されている人物を特定する人物特定手段と、
写真画像と、当該写真画像に撮影されているとして特定された人物を表す人物識別情報とを関連付けて記憶する手段と、
複数の人物識別情報が関連付けられた写真画像であって、関連付けられた複数の人物識別情報が共通している写真画像の数を演算する手段と、
関連付けられた複数の人物識別情報が共通している写真画像の数が、予め定めたしきい値より多い写真画像をグループ化する手段と、
当該グループ化した写真画像について、グループ化した写真画像に基づく処理を行う処理手段と、
を含んでなる画像処理装置。
【請求項２】
請求項１記載の画像処理装置であって、
前記保持部は、写真画像の各々にタグ情報を関連付けて保持しており、
前記グループ化した写真画像について、グループ化した写真画像のそれぞれに関連付けられているタグ情報に基づいて、当該グループ化した写真画像に共通して関連付けられているべきタグ情報を推定する手段と、
グループ化した写真画像のうち、前記推定したタグ情報の付されていない写真画像に対して、前記推定したタグ情報を関連付けて前記保持部に保持させる手段と、
をさらに含む画像処理装置。
【請求項３】
請求項２記載の画像処理装置であって、
前記タグ情報には、写真画像を撮像した場所の情報が含まれる画像処理装置。
【請求項４】
請求項１から３のいずれか一項に記載の画像処理装置であって、前記保持部に保持された写真画像の撮影に使用されたカメラの情報を特定し、当該カメラの情報に予め関連付けて設定された、カメラ使用者である人物の情報を取得する手段を含み、
前記取得したカメラ使用者の情報が、前記人物特定手段による撮影に関係する人物を特定する処理に供される画像処理装置。
【請求項５】
写真画像を保持する保持部に接続されたコンピュータを、
前記保持部に保持された写真画像の各々について、撮影されている人物を特定する人物特定手段と、
写真画像と、当該写真画像に撮影されているとして特定された人物を表す人物識別情報とを関連付けて記憶する手段と、
複数の人物識別情報が関連付けられた写真画像であって、関連付けられた複数の人物識別情報が共通している写真画像の数を演算する手段と、
関連付けられた複数の人物識別情報が共通している写真画像の数が、予め定めたしきい値より多い写真画像をグループ化する手段と、
当該グループ化した写真画像について、グループ化した写真画像に基づく処理を行う処理手段と、
として機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、保持されている写真画像に係る処理を行う画像処理装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
画像を保持して、種々の態様の表示に供する技術がある。例えば、特許文献１に開示の技術では、ある利用者についてのイベント発生日には、当該利用者の画像等に、イベントを表す装飾画像を合成する。また、特許文献２に開示されている技術では、結婚記念日として設定された日に、ユーザとその配偶者とが含まれるフレームを抽出してフォトフレームに出力する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−２２４２０号公報
【特許文献２】特開２０１１−１０００７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら上記従来の技術では、予め定められた日に、定められた条件を満足する画像を表示するといった処理にとどまるので、例えば利用者による装置の利用態様に応じた演出が行われないなど、娯楽性に欠ける。
【０００５】
本発明は上記実情に鑑みて為されたもので、娯楽性を向上できる画像処理装置及びプログラムを提供することを、その目的の一つとする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記従来例の問題点を解決するための本発明は、画像処理装置であって、写真画像を保持する保持部に接続され、前記保持部に保持された写真画像の各々について、撮影されている人物を特定する人物特定手段と、写真画像と、当該写真画像に撮影されているとして特定された人物を表す人物識別情報とを関連付けて記憶する手段と、複数の人物識別情報が関連付けられた写真画像であって、関連付けられた複数の人物識別情報が共通している写真画像の数を演算する手段と、関連付けられた複数の人物識別情報が共通している写真画像の数が、予め定めたしきい値より多い写真画像をグループ化する手段と、当該グループ化した写真画像について、グループ化した写真画像に基づく処理を行う処理手段と、を含むこととしたものである。
【０００７】
またここで前記保持部は、写真画像の各々にタグ情報を関連付けて保持しており、前記グループ化した写真画像について、グループ化した写真画像のそれぞれに関連付けられているタグ情報に基づいて、当該グループ化した写真画像に共通して関連付けられているべきタグ情報を推定する手段と、グループ化した写真画像のうち、前記推定したタグ情報の付されていない写真画像に対して、前記推定したタグ情報を関連付けて前記保持部に保持させる手段と、をさらに含んでもよい。またこのタグ情報には、写真画像を撮像した場所の情報が含まれてもよい。
【０００８】
さらに、前記保持部に保持された写真画像の撮影に使用されたカメラの情報を特定し、当該カメラの情報に予め関連付けて設定された、カメラ使用者である人物の情報を取得する手段を含み、前記取得したカメラ使用者の情報が、前記人物特定手段による撮影に関係する人物を特定する処理に供されてもよい。
【０００９】
また本発明の別の態様は、プログラムであって、写真画像を保持する保持部に接続されたコンピュータを、前記保持部に保持された写真画像の各々について、撮影されている人物を特定する人物特定手段と、写真画像と、当該写真画像に撮影されているとして特定された人物を表す人物識別情報とを関連付けて記憶する手段と、複数の人物識別情報が関連付けられた写真画像であって、関連付けられた複数の人物識別情報が共通している写真画像の数を演算する手段と、関連付けられた複数の人物識別情報が共通している写真画像の数が、予め定めたしきい値より多い写真画像をグループ化する手段と、当該グループ化した写真画像について、グループ化した写真画像に基づく処理を行う処理手段と、として機能させることとしたものである。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によると、娯楽性を向上できる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施の形態に係る画像処理装置の構成例を表すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る画像処理装置が処理の対象とする写真画像を保持する保持部の内容例を表す説明図である。
【図３】本発明の実施の形態に係る画像処理装置の例を表す機能ブロック図である。
【図４】本発明の実施の形態に係る画像処理装置による処理の例を表す流れ図である。
【図５】本発明の実施の形態に係る画像処理装置の別の例を表す機能ブロック図である。
【図６】本発明の実施の形態に係る画像処理装置におけるタグ情報の推定処理の例を表すフローチャート図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
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。本発明の実施の形態に係る画像処理装置１は、図１に例示するように、制御部１１と、記憶部１２と、操作部１３と、表示部１４と、通信部１５とを含んで構成される。ここで制御部１１は、ＣＰＵ等のプログラム制御デバイスであり、記憶部１２に格納されているプログラムに従って動作する。
【００１３】
本実施の形態の制御部１１は、保持されている写真画像の各々について、撮影されている人物を特定する。またこの制御部１１は、各写真画像と、当該写真画像に撮影されているとして特定された人物を表す人物識別情報とを関連付けて記憶し、複数の人物識別情報が関連付けられた写真画像であって、関連付けられた複数の人物識別情報が共通している写真画像の数を演算する。そして制御部１１は、関連付けられた複数の人物識別情報が共通している写真画像の数が、予め定めたしきい値より多い写真画像をグループ化し、当該グループ化した写真画像について、グループ化した写真画像に基づく所定の処理を実行する。この制御部１１の具体的な処理の内容については後に述べる。
【００１４】
記憶部１２は、メモリデバイスや、ディスクデバイス等を含んで構成される。この記憶部１２は、制御部１１によって実行されるプログラムを格納している。このプログラムは、ＤＶＤ−ＲＯＭ（Digital Versatile Disc
Read Only Memory）等のコンピュータ可読な記録媒体に格納されて提供されてもよく、また、ネットワークを介して配信され、この記憶部１２に格納されたものであってもよい。この記憶部１２はまた、制御部１１のワークメモリとしても動作し、さらに本実施の形態では、この記憶部１２が写真画像を保持する保持部としても機能する。なお、写真画像を保持する保持部は、この画像処理装置１にＵＳＢ（Universal Serial Bus）等を介して接続される外付のディスク装置であってもよいし、通信部１５を介してアクセス可能な記憶デバイスであってもよい。
【００１５】
操作部１３は、リモートコントローラと、当該リモートコントローラにおける利用者の指示操作の内容を表す信号を受け入れる受信器とを含んで構成される。この受信器は、リモートコントローラから受け入れた信号が表す利用者の指示操作の内容を制御部１１に出力する。
【００１６】
表示部１４は、ディスプレイであってもよいし、家庭用テレビジョン装置に対する出力端子であってもよい。この表示部１４は、制御部１１から入力される指示に従って画像をディスプレイやテレビジョン装置に表示出力する。
【００１７】
通信部１５は、ネットワークインタフェース等であり、ネットワークを介して受信される情報を制御部１１に出力する。またこの通信部１５は、制御部１１から入力される指示に従って、ネットワークを介して、指示された宛先に対して情報を送信する。
【００１８】
ここで制御部１１の動作について説明するが、それに先立って、本実施の形態の保持部である記憶部１２に格納された写真画像について説明する。この写真画像は、図２に例示するように、画像情報の本体（Ｂ）に対して、この画像情報に関連する付帯的な情報であるタグ情報（Ｔ；撮影日の情報など、いわゆるＥｘｉｆ情報から抽出された情報を含む）が関連付けられて記憶部１２内に記録されている。また、この写真画像には、後に述べるように、写真画像に撮影されているとして特定された人物（あるいは人物群）を表す人物識別情報（Ｐ）が関連付けられている。ここで人物または人物群を表す情報は、例えば当該人物の人名、あるいは人物群に含まれる人物の人名を列挙したものでよい。
【００１９】
制御部１１は、この写真画像を保持する保持部に接続されて、保持部から写真画像及びそれに関連付けられた情報を読み出すことができるようになっている。この制御部１１が、記憶部１２に格納されたプログラムを実行することで、本実施の形態の画像処理装置１は、機能的には図３に例示するように、人物特定部２１と、人物設定部２２と、頻度演算部２３と、グループ化部２４と、処理部２５とを含む。
【００２０】
人物特定部２１は、保持部に保持された写真画像の各々について、撮影されている人物の認識処理を実行する。この認識処理は、顔認識処理として広く知られたものを採用すればよい。人物特定部２１は、処理の対象となった写真画像から認識された人物（つまり写真画像に撮影されている人物）を表す人物識別情報として、各写真画像に撮影された人物の、例えば人名の文字列の情報を出力する。人物設定部２２は、人物特定部２１が処理の対象とした写真画像に対して、人物特定部２１が出力した人物識別情報を関連付けて保持部に記録する。
【００２１】
頻度演算部２３は、複数の人物識別情報が関連付けられた写真画像であって、関連付けられた複数の人物識別情報が共通している（人物識別情報の組み合せが同じ）写真画像の数を演算する。例えば、写真画像Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４にそれぞれ、人物Ａ，Ｂ，Ｃ、人物Ａ，Ｄ、人物Ｄ、人物Ａ，Ｂ，Ｃが撮影されているとすると、同じ人物群が撮影されている写真画像ごとの写真画像の数を演算する。この例では、人物群Ａ，Ｂ，Ｃが「２」、人物群「Ａ，Ｄ」が「１」となる。
【００２２】
グループ化部２４は、頻度演算部２３による演算の結果を参照し、関連付けられた複数の人物識別情報が共通している写真画像の数が、予め定めたしきい値より多い写真画像をグループ化する。具体的にこのグループ化部２４は、関連付けられた複数の人物識別情報が共通している写真画像の数が、予め定めたしきい値より多い写真画像に対して共通のグループ識別子をタグ情報として関連付けることとすればよい。一例としてこのしきい値を「２」とすると、先の写真画像Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４については、人物Ａ，Ｂ，Ｃが撮影されている写真画像Ｐ１，Ｐ４に対して同じグループ識別子をタグ情報として関連付ける。
【００２３】
処理部２５は、グループ化部２４がグループ化した写真画像について、グループ化した写真画像に基づく処理を行う。この処理部２５による処理の一例は、次のようなものである。すなわち処理部２５は、グループ化部２４が、共通のグループ識別子をタグ情報として関連付けたときに、当該グループ識別子（このタグ情報として関連付けたグループ識別子を、ここでは対象識別子と呼ぶ）とともに写真画像に関連付けられている、人物識別情報を取得する。処理部２５は取得した人物識別情報（複数）を表示部１４に表示出力する。そして処理部２５は、表示した複数の人物識別情報の群を表す名称を入力するよう利用者に要求する。処理部２５は、利用者からこの名称の入力を受けると、当該入力された名称と、表示した人物識別情報の群とを関連付けて記憶部１２に格納し、また対象識別子が関連付けられた写真画像に、当該入力された名称をタグ情報として関連付けて記憶させる。
【００２４】
本実施の形態は、以上のように構成されており、次のように動作する。画像処理装置１は、人物Ａ，Ｂ，Ｃ、人物Ａ，Ｄ、人物Ｄ、人物Ａ，Ｂ，Ｃがそれぞれ撮影されている写真画像Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４の入力を受けて、これらの写真画像を記憶部１２に格納しておく（図４：Ｓ１）。
【００２５】
そして画像処理装置１は、各写真画像に撮影された人物を認識し、写真画像ごとに、撮影された人物を特定する人物識別情報を関連付けて格納する（図４：Ｓ２）。画像処理装置１は関連付けられている人物識別情報の組が共通している写真画像の数が、予め定めたしきい値より多い写真画像をグループ化する。上述の例においては先の写真画像Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４については、人物Ａ，Ｂ，Ｃが撮影されている写真画像Ｐ１，Ｐ４に対して同じグループ識別子（例えばグループ識別子「ｘ」とする）をタグ情報として関連付ける（図４：Ｓ３）。
【００２６】
画像処理装置１は、このグループ識別子「ｘ」が関連付けられた写真画像に関連付けられている人物識別情報の群を表示し、利用者からこの人物識別情報の群を表す名称の情報の入力を受け入れる。ここでは利用者から、例えば「家族」といった文字列が入力されるものとする。画像処理装置１は、当該入力された名称をタグ情報として、グループ識別子「ｘ」が関連付けられた写真画像Ｐ１，Ｐ４に関連付ける（図４：Ｓ４）。
【００２７】
画像処理装置１はまた、利用者から入力された文字列をキーとして、当該キーに対応するタグ情報に関連付けられた写真画像を記憶部１２から読み出し、読み出した写真画像を表示する。例えば利用者は「家族」の文字列をキーとして入力する。そして画像処理装置１は文字列「家族」がタグ情報として関連付けられている写真画像Ｐ１，Ｐ４を記憶部１２から読み出して表示する。
【００２８】
また本実施の形態についてのここまでの説明では一例として、グループ化された写真画像に対し、利用者から入力された文字列をタグ情報として関連付けることとしていた。しかしながら、このグループ化された写真画像に関連付けるタグ情報は利用者から入力を受けるのではなく、画像処理装置１が推定するものであってもよい。
【００２９】
具体的にこの例の画像処理装置１は、機能的に、図５に例示するように、人物特定部２１と、人物設定部２２と、頻度演算部２３と、グループ化部２４と、処理部２５′と、タグ情報推定部２６とを含む。なお、図３に示したものと同様の構成をとるものについては、同じ符号を付して詳細な説明を省略する。
【００３０】
タグ情報推定部２６は、グループ化部２４によりグループ化された写真画像（以下グループ化された写真画像と短く称する）に関連付けられている人物識別情報の群を参照し、これらの写真画像に共通して関連付けるべきタグ情報を推定する。処理部２５′は、グループ化された写真画像のうち、タグ情報推定部２６が推定したタグ情報の付されていない写真画像に対して、推定したタグ情報を関連付ける。
【００３１】
このタグ情報推定部２６による具体的なタグ情報の推定処理は、例えば次のようなものである。タグ情報推定部２６は、グループ化された写真画像の撮影日の情報を参照し、撮影日が周期的であるか否かを調べる。具体的にタグ情報推定部２６はグループ化された写真画像の撮影日の情報を抽出し、この抽出した撮影日の情報を昇順または降順に並べ替える。タグ情報推定部２６は、並べ替えた撮影日の情報から重複した情報を排除し、重複がなく、かつ並べ替えられた撮影日の情報Ｔ1，Ｔ2…（例えばＴi＜Ｔi+1、ｉ＝１，２…とする）について、ΔＴi＝Ｔi+1−Ｔiを演算する。タグ情報推定部２６はそしてΔＴiの値の範囲の頻度を調べる。この値の範囲は、例えば「１」，「２」…「７」（１週）、「８」、…、「１２」、「１３から１５」（約２週間）、…、「２８から３１」（約１月）、…、「３６０から３７０」（約１年）…というように、大きくなるほど幅広の範囲として設定してもよい。
【００３２】
タグ情報推定部２６は、その最瀕値（最も頻度の多い値）となっている値の範囲を取り出す。例えばΔＴiの最瀕値に対応する値の範囲が「２８から３１」であると、タグ情報推定部２６は、グループ化された写真画像は毎月発生するイベントを撮影したものとして、「月次イベント」とする文字列をこのグループ化された写真画像に関連付けるべきタグ情報として推定する。
【００３３】
またタグ情報推定部２６は、このΔＴiの最瀕値に対応する値の範囲が「３６０から３７０（約１年）」である場合には、例えば当該グループ化された写真画像に関連付けられた人物特定情報を取り出し、取り出した人物特定情報のいずれかが表す人物の誕生日（人物識別情報と、その誕生日の情報とは関連付けられて蓄積されているものとする）が、グループ化された写真画像の撮影日の前後１週間の間にあるか否かを調べ、取り出した人物特定情報のいずれかが表す人物の誕生日がグループ化された写真画像の撮影日の前後１週間の間にあれば、当該撮影日の前後１週間の間に誕生日のある人物を表す人物特定情報「ｐ」を用いて「ｐの誕生日」とする文字列を、グループ化された写真画像に関連付けるべきタグ情報として推定する。
【００３４】
またタグ情報推定部２６によるタグ情報の推定処理は、このように撮影日を用いるものに限られない。タグ情報推定部２６によるタグ情報の推定処理の別の例では、タグ情報推定部２６は、グループ化部２４によりグループ化された写真画像に、その写真画像を撮影した場所を表す、いわゆるジオタグ（緯度や経度の等のＧＰＳに関する付属情報）や、任意に設定された位置情報その他、位置を表す種々の情報（緯度や経度の情報等）がタグ情報として関連付けられている場合、当該ジオタグの表す場所の名称を取得する。なお、ジオタグから場所の名称を得る技術については広く知られているので詳しい説明を省略する。
【００３５】
タグ情報推定部２６は、この取得した名称に共通して含まれる文字列部分（例えば「運動場」等）を取り出す。そしてこの文字列に関連付けて予め定められたタグ情報候補（例えば「スポーツ」等）を、グループ化された写真画像に関連付けるべきタグ情報として推定する。
【００３６】
タグ情報推定部２６のさらに別のタグ情報の推定処理について次に述べる。このタグ情報の推定処理は、図６に例示するものである。すなわちタグ情報推定部２６は、図６に例示するように、グループ化部２４によりグループ化された写真画像に関連付けられた人物識別情報（複数）を取得する（Ｓ１１）。そしてタグ情報推定部２６は、取得した人物識別情報のいずれか（それまでの処理で選択されていない人物識別情報）を注目情報として選択する（Ｓ１２）。タグ情報推定部２６は、グループ化された写真画像とは異なる写真画像であって、注目情報となった人物識別情報に関連付けられた写真画像を記憶部１２（つまり保持部）から抽出する（Ｓ１３）。
【００３７】
そしてタグ情報推定部２６は、抽出した写真画像に関連付けられているタグ情報の出現頻度を演算する（Ｓ１４）。なお、他の人物識別情報を注目情報として演算されたタグ情報の出現頻度があれば、当該出現頻度の情報に累積加算する。タグ情報推定部２６は、処理Ｓ１１にて取得した人物識別情報のすべてを注目情報として選択していない場合は、処理Ｓ１２に戻って処理を続ける（ループ）。
【００３８】
この処理により、タグ情報推定部２６は、グループ化された写真画像に撮影されている人物の少なくとも一人が撮像されている他の写真画像に対してすでに付されているタグ情報の頻度の情報を得る。一例として、
・写真画像Ｐ１１に人物Ａ，Ｂ，Ｃが撮像され、
・写真画像Ｐ１２に人物Ａ，Ｂが撮像され、
・写真画像Ｐ１３に人物Ｃが撮像され、
・写真画像Ｐ１４に人物Ａ，Ｃが撮像され、
・写真画像Ｐ１５に人物Ａが撮像されている
とする。またこのとき、
・写真画像Ｐ１１にはタグ情報「Ａくん」及び「野球チームＸのメンバー」が関連付けられ、
・写真画像Ｐ１２にはタグ情報「野球チームＸのメンバー」及び「Ｂくん」が関連付けられ、
・写真画像Ｐ１３にはタグ情報「Ｃくん」が関連付けられ、
・写真画像Ｐ１４にはタグ情報「野球チームＸのメンバー」が関連付けられ、
・写真画像Ｐ１５にはタグ情報「Ａくん」が関連付けられているとする。
【００３９】
すると、タグ情報推定部２６の上記処理において、人物識別情報として人物Ａ，Ｂ，Ｃを表す情報が、グループ化された写真画像に関連付けられているものとすると、タグ情報「Ａくん」については出現頻度は「４」（写真画像Ｐ１１について、Ａ，Ｂ，Ｃの各人物に対応する人物識別情報を注目情報として重複してカウントしているため）、タグ情報「野球チームＸのメンバー」については出現頻度は「７」、タグ情報「Ｂくん」については出現頻度は「２」…と出現頻度の情報が得られることとなる。
【００４０】
タグ情報推定部２６は、出現頻度が多い順に少なくとも一つのタグ情報を、グループ化された写真画像に関連付けるべきタグ情報として推定して（Ｓ１５）、処理を終了する。上記の具体例の場合、例えばグループ化された写真画像には、出現頻度が比較的高いタグ情報「野球チームＸのメンバー」が、関連付けられるべきタグ情報として推定される。なお、ここでは利用者が任意に設定したタグ情報を例としたが、この出現頻度の比較の対象となるタグ情報は、ジオタグやその他Ｅｘｉｆ情報に基づいて設定されるタグ情報等であってもよい。
【００４１】
なお、予め決定方法の定められているしきい値より出現頻度が低い場合は、出現頻度が比較的多い場合であっても、グループ化された写真画像に関連付けるべきタグ情報としなくてもよい。ここでしきい値の決定方法としては、例えば保持部に保持されている写真画像の数に対する比としてもよいし、所定の絶対数としてもよい。
【００４２】
さらにタグ情報推定部２６は、グループ化された写真画像に含まれる文字列をＯＣＲ（光学的文字認識）処理により認識し、グループ化された写真画像から比較的高い頻度で認識される文字列を、タグ情報として推定するなど、グループ化された写真画像に基づく推定を行ってもよい。
【００４３】
またここまでの説明では、人物特定部２１は、写真画像から人物を認識することとしていたが、この人物特定部２１は、写真画像から認識した人物に加え、次のようにしてその場にいる人物を特定してもよい。すなわちこの例では、予め、カメラの情報（機種や固有の識別情報（シリアル番号等）を表す情報でよい）と、当該情報で表されるカメラを使用している、カメラ使用者である人物の情報（人物識別情報）とを関連付けて、カメラデータベースとして記憶部１２に格納しておく。このカメラデータベースは、予め利用者が設定して記憶部１２に格納しておけばよい。
【００４４】
人物特定部２１は、処理の対象となった写真画像について、当該写真画像に撮影された人物を認識する処理を行うとともに、当該処理の対象となった写真画像に付帯する、撮影に用いられたカメラの情報を取得する。そして当該取得した情報で表されるカメラの、カメラ使用者の人物識別情報を、記憶部１２に格納されたカメラデータベースを参照して取得する。そして人物特定部２１は、写真画像に撮影された人物の人物識別情報と、カメラデータベースを参照して取得した人物識別情報との和集合（カメラ使用者が撮影されている場合は、他者に頼んで撮ってもらった可能性があるため）を、処理の対象とした写真画像に関連付けて保持部に記録する。この例によると、撮影の現場にいた人物を含めて、処理を行うことができる。
【００４５】
また画像処理装置１は、利用者からの指示により、写真画像を記憶部１２から読み出して表示する際に、表示する写真画像に関連付けられたタグ情報を参照し、当該タグ情報が所定の条件を満足する場合、当該条件に関連付けて演出方法が予め設定されている場合に、当該予め設定されている演出方法で演出処理を行ってもよい。
【００４６】
具体的には、タグ情報に「誕生日」の文字列が含まれる、との条件に対して予め「ハッピーバースディ」の楽曲を再生する、といった演出方法が設定されているとすると、タグ情報に「誕生日」の文字列を含むものがある写真画像を表示する際に、画像処理装置１は「ハッピーバースディ」の楽曲を再生する。
【００４７】
また、タグ情報に「結婚記念日」の文字列が含まれる、との条件については、別途設定された年度に流行した楽曲を再生する、あるいは当該年度に発生した事件の見出し情報を、ネットワークを介して取得（例えば wikipediaなどから取得すればよい）して表示する、などといった演出方法が設定されていてもよい。
【００４８】
本実施の形態によると、繰返し撮影される人物群が認識されるときに、当該人物群に関わるタグ情報を設定でき、また当該設定したタグ情報に基づく演出を行うなど、このタグ情報を種々の利用に供することができるので、娯楽性を向上できる。
【符号の説明】
【００４９】
１  画像処理装置、１１  制御部、１２  記憶部、１３  操作部、１４  表示部、１５  通信部、２１  人物特定部、２２  人物設定部、２３  頻度演算部、２４  グループ化部、２５，２５′  処理部、２６  タグ情報推定部。
【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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