(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンテンツと当該コンテンツの属性とを対応させて複数記憶している記憶手段と、
前記記憶手段に記憶されている複数のコンテンツのうち、所定のコンテンツを画面に出力する第一出力制御手段と、
前記出力されているコンテンツの属性と関連する属性を持つ関連コンテンツの集合を、前記記憶手段に記憶されている複数のコンテンツから特定する関連コンテンツ特定手段と、
前記記憶手段に記憶されている複数のコンテンツを前記複数のコンテンツのそれぞれの属性に基づいて複数のグループに分類し、前記分類された各グループに属しているコンテンツの総数を計算し、前記計算されたコンテンツの総数が所定値を超えたグループに含まれるコンテンツを、高嗜好コンテンツの集合として特定するユーザ嗜好特定手段と、
前記高嗜好コンテンツの集合に属するコンテンツに対するユーザの嗜好度を算出するためのユーザ嗜好関数を生成するユーザ嗜好関数生成手段と、
前記生成されたユーザ嗜好関数を用いて、前記高嗜好コンテンツの集合に属する各コンテンツのユーザ嗜好度を計算し、前記関連コンテンツの集合と前記高嗜好コンテンツの集合との双方に属しているコンテンツを、前記コンテンツのユーザ嗜好度の高さに応じて目立つように加工して、画面に出力する第二出力制御手段と、
を備え、
前記ユーザ嗜好関数生成手段は、前記高嗜好コンテンツの集合が共通して保有する属性が数値で表現できる場合に、前記属性を横軸にして、前記高嗜好コンテンツの集合に属する各コンテンツの属性値をプロットし、前記プロットした各属性値が正規分布に従う標本であるとして確率密度関数を算出して、ユーザ嗜好関数を生成する
ことを特徴とするコンテンツ出力装置。
【請求項２】
第一出力制御手段と関連コンテンツ特定手段とユーザ嗜好特定手段とユーザ嗜好関数生成手段と第二出力制御手段とを備えるコンピュータにおける、ユーザに提示するためにコンテンツを出力するコンテンツ出力方法であって、
前記第一出力制御手段が、コンテンツと当該コンテンツの属性とを対応させて複数記憶している記憶手段に記憶されている複数のコンテンツのうち、所定のコンテンツを画面に出力する第一出力制御ステップと、
前記関連コンテンツ特定手段が、前記出力されているコンテンツの属性と関連する属性を持つ関連コンテンツの集合を、前記記憶手段に記憶されている複数のコンテンツから特定する関連コンテンツ特定ステップと、
前記ユーザ嗜好特定手段が、前記記憶手段に記憶されている複数のコンテンツを前記複数のコンテンツのそれぞれの属性に基づいて複数のグループに分類し、前記分類された各グループに属しているコンテンツの総数を計算し、前記計算されたコンテンツの総数が所定値を超えたグループに含まれるコンテンツを、高嗜好コンテンツの集合として特定するユーザ嗜好特定ステップと、
前記ユーザ嗜好関数生成手段が、前記高嗜好コンテンツの集合に属するコンテンツに対するユーザの嗜好度を算出するためのユーザ嗜好関数を生成するユーザ嗜好関数生成ステップと、
前記第二出力制御手段が、前記生成されたユーザ嗜好関数を用いて、前記高嗜好コンテンツの集合に属する各コンテンツのユーザ嗜好度を計算し、前記関連コンテンツの集合と前記高嗜好コンテンツの集合との双方に属しているコンテンツを、前記コンテンツのユーザ嗜好度の高さに応じて目立つように加工して、画面に出力する第二出力制御ステップと、
を含み、
前記ユーザ嗜好関数生成ステップにおいて、前記ユーザ嗜好関数生成手段が、前記高嗜好コンテンツの集合が共通して保有する属性が数値で表現できる場合に、前記属性を横軸にして、前記高嗜好コンテンツの集合に属する各コンテンツの属性値をプロットし、前記プロットした各属性値が正規分布に従う標本であるとして確率密度関数を算出して、ユーザ嗜好関数を生成する
ことを特徴とするコンテンツ出力方法。
【請求項３】
ユーザに提示するコンテンツを出力するための処理手順をコンピュータ上で実行するようにコンピュータ可読形式で記述されたプログラムであって、
前記処理手順は、
コンテンツと当該コンテンツの属性とを対応させて複数記憶している記憶手段に記憶されている複数のコンテンツのうち、所定のコンテンツを画面に出力する第一出力制御ステップと、
前記出力されているコンテンツの属性と関連する属性を持つ関連コンテンツの集合を、前記記憶手段に記憶されている複数のコンテンツから特定する関連コンテンツ特定ステップと、
前記記憶手段に記憶されている複数のコンテンツを前記複数のコンテンツのそれぞれの属性に基づいて複数のグループに分類し、前記分類された各グループに属しているコンテンツの総数を計算し、前記計算されたコンテンツの総数が所定値を超えたグループに含まれるコンテンツを、高嗜好コンテンツの集合として特定するユーザ嗜好特定ステップと、
前記高嗜好コンテンツの集合に属するコンテンツに対するユーザの嗜好度を算出するためのユーザ嗜好関数を生成するユーザ嗜好関数生成ステップと、
前記生成されたユーザ嗜好関数を用いて、前記高嗜好コンテンツの集合に属する各コンテンツのユーザ嗜好度を計算し、前記関連コンテンツの集合と前記高嗜好コンテンツの集合との双方に属しているコンテンツを、前記コンテンツのユーザ嗜好度の高さに応じて目立つように加工して、画面に出力する第二出力制御ステップと、
を含み、
前記ユーザ嗜好関数生成ステップにおいて、前記高嗜好コンテンツの集合が共通して保有する属性が数値で表現できる場合に、前記属性を横軸にして、前記高嗜好コンテンツの集合に属する各コンテンツの属性値をプロットし、前記プロットした各属性値が正規分布に従う標本であるとして確率密度関数を算出して、ユーザ嗜好関数を生成する
ことを特徴とするプログラム。
【請求項４】
ユーザに提示するコンテンツを出力するための処理手順をコンピュータ上で実行するようにコンピュータ可読形式で記述されたプログラムを記録したプログラム記録媒体であって、
前記処理手順は、
コンテンツと当該コンテンツの属性とを対応させて複数記憶している記憶手段に記憶されている複数のコンテンツのうち、所定のコンテンツを画面に出力する第一出力制御ステップと、
前記出力されているコンテンツの属性と関連する属性を持つ関連コンテンツの集合を、前記記憶手段に記憶されている複数のコンテンツから特定する関連コンテンツ特定ステップと、
前記記憶手段に記憶されている複数のコンテンツを前記複数のコンテンツのそれぞれの属性に基づいて複数のグループに分類し、前記分類された各グループに属しているコンテンツの総数を計算し、前記計算されたコンテンツの総数が所定値を超えたグループに含まれるコンテンツを、高嗜好コンテンツの集合として特定するユーザ嗜好特定ステップと、
前記高嗜好コンテンツの集合に属するコンテンツに対するユーザの嗜好度を算出するためのユーザ嗜好関数を生成するユーザ嗜好関数生成ステップと、
前記生成されたユーザ嗜好関数を用いて、前記高嗜好コンテンツの集合に属する各コンテンツのユーザ嗜好度を計算し、前記関連コンテンツの集合と前記高嗜好コンテンツの集合との双方に属しているコンテンツを、前記コンテンツのユーザ嗜好度の高さに応じて目立つように加工して、画面に出力する第二出力制御ステップと、
を含み、
前記ユーザ嗜好関数生成ステップにおいて、前記高嗜好コンテンツの集合が共通して保有する属性が数値で表現できる場合に、前記属性を横軸にして、前記高嗜好コンテンツの集合に属する各コンテンツの属性値をプロットし、前記プロットした各属性値が正規分布に従う標本であるとして確率密度関数を算出して、ユーザ嗜好関数を生成する
ことを特徴とするプログラム記録媒体。
【請求項５】
ユーザに提示するコンテンツを出力するコンテンツ出力集積回路であって、
コンテンツと当該コンテンツの属性とを対応させて複数記憶している記憶手段に記憶されている複数のコンテンツのうち、所定のコンテンツを画面に出力する第一出力制御手段と、
前記出力されているコンテンツの属性と関連する属性を持つ関連コンテンツの集合を、前記記憶手段に記憶されている複数のコンテンツから特定する関連コンテンツ特定手段と、
前記記憶手段に記憶されている複数のコンテンツを前記複数のコンテンツのそれぞれの属性に基づいて複数のグループに分類し、前記分類された各グループに属しているコンテンツの総数を計算し、前記計算されたコンテンツの総数が所定値を超えたグループに含まれるコンテンツを、高嗜好コンテンツの集合として特定するユーザ嗜好特定手段と、
前記高嗜好コンテンツの集合に属するコンテンツに対するユーザの嗜好度を算出するためのユーザ嗜好関数を生成するユーザ嗜好関数生成手段と、
前記生成されたユーザ嗜好関数を用いて、前記高嗜好コンテンツの集合に属する各コンテンツのユーザ嗜好度を計算し、前記関連コンテンツの集合と前記高嗜好コンテンツの集合との双方に属しているコンテンツを、前記コンテンツのユーザ嗜好度の高さに応じて目立つように加工して、画面に出力する第二出力制御手段と、
を備え、
前記ユーザ嗜好関数生成手段は、前記高嗜好コンテンツの集合が共通して保有する属性が数値で表現できる場合に、前記属性を横軸にして、前記高嗜好コンテンツの集合に属する各コンテンツの属性値をプロットし、前記プロットした各属性値が正規分布に従う標本であるとして確率密度関数を算出して、ユーザ嗜好関数を生成する
ことを特徴とするコンテンツ出力集積回路。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、映像、動画、音声等のコンテンツを出力するシステムに関し、特にコンテンツを検索して出力する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）レコーダ等の普及に伴い、個人が所有するコンテンツの量が増大している。このような多量のコンテンツの中からユーザが利用を望むコンテンツを提供するため、コンテンツの検索技術が知られている。コンテンツの検索技術のうち、コンテンツに対してコンテンツの作成日時、作成場所、作成者名、コンテンツの内容を表す文字列等を含むコンテンツの属性であるメタデータを付与し、そのメタデータを用いて検索を行う手法が存在する（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−６７３９７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述の技術を用いると、ユーザが表示装置を用いてコンテンツを表示している際にそのコンテンツのメタデータを用いて検索を行い、関連するコンテンツをさらに表示することができる。【０００５】
しかしながら、上述の従来技術では、表示しているコンテンツに関連するコンテンツを表示すると、ユーザが興味を持たないコンテンツまで表示してしまう。ユーザが興味を持たないコンテンツまで表示するため、この中から興味を持つものを探し出すのが容易ではないことから、ユーザにとってあまり好ましくない。【０００６】
本発明は係る問題に鑑みてなされたものであり、ユーザに対してなるべくそのユーザが興味を持つ可能性が高い関連コンテンツの表示を行うコンテンツ出力装置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】
上記課題を解決するために本発明に係るコンテンツ出力装置は、コンテンツと当該コンテンツの属性とを対応させて複数記憶している記憶手段と、前記記憶手段に記憶されている複数のコンテンツのうち、所定のコンテンツを画面に出力する第一出力制御手段と、前記出力されているコンテンツの属性と関連する属性を持つ関連コンテンツの集合を、前記記憶手段に記憶されている複数のコンテンツから特定する関連コンテンツ特定手段と、前記記憶手段に記憶されている複数のコンテンツを前記複数のコンテンツのそれぞれの属性に基づいて複数のグループに分類し、前記分類された各グループに属しているコンテンツの総数を計算し、前記計算されたコンテンツの総数が所定値を超えたグループに含まれるコンテンツを、高嗜好コンテンツの集合として特定するユーザ嗜好特定手段と、前記コンテンツの集合と前記高嗜好コンテンツの集合との双方に属しているコンテンツを画面に出力する第二出力制御手段と、を備えることを特徴とする。【０００８】
また、本発明に係るコンテンツ出力方法は、ユーザに提示するためにコンテンツを出力するコンテンツ出力方法であって、コンテンツと当該コンテンツの属性とを対応させて複数記憶している記憶手段に記憶されている複数のコンテンツのうち、所定のコンテンツを画面に出力する第一出力制御ステップと、前記出力されているコンテンツの属性と関連する属性を持つ関連コンテンツの集合を、前記記憶手段に記憶されている複数のコンテンツから特定する関連コンテンツ特定ステップと、前記記憶手段に記憶されている複数のコンテンツを前記複数のコンテンツのそれぞれの属性に基づいて複数のグループに分類し、前記分類された各グループに属しているコンテンツの総数を計算し、前記計算されたコンテンツの総数が所定値を超えたグループに含まれるコンテンツを、高嗜好コンテンツの集合として特定するユーザ嗜好特定ステップと、前記コンテンツの集合と前記高嗜好コンテンツの集合との双方に属しているコンテンツを画面に出力する第二出力制御ステップと、を含むことを特徴とする。【０００９】
また、本発明に係るプログラムは、ユーザに提示するコンテンツを出力するための処理手順をコンピュータ上で実行するようにコンピュータ可読形式で記述されたプログラムであって、前記処理手順は、コンテンツと当該コンテンツの属性とを対応させて複数記憶している記憶手段に記憶されている複数のコンテンツのうち、所定のコンテンツを画面に出力する第一出力制御ステップと、前記出力されているコンテンツの属性と関連する属性を持つ関連コンテンツの集合を、前記記憶手段に記憶されている複数のコンテンツから特定する関連コンテンツ特定ステップと、前記記憶手段に記憶されている複数のコンテンツを前記複数のコンテンツのそれぞれの属性に基づいて複数のグループに分類し、前記分類された各グループに属しているコンテンツの総数を計算し、前記計算されたコンテンツの総数が所定値を超えたグループに含まれるコンテンツを、高嗜好コンテンツの集合として特定するユーザ嗜好特定ステップと、前記コンテンツの集合と前記高嗜好コンテンツの集合との双方に属しているコンテンツを画面に出力する第二出力制御ステップと、を含むことを特徴とする。【００１０】
また、本発明に係るプログラム記録媒体は、ユーザに提示するコンテンツを出力するための処理手順をコンピュータ上で実行するようにコンピュータ可読形式で記述されたプログラムを記録したプログラム記録媒体であって、前記処理手順は、コンテンツと当該コンテンツの属性とを対応させて複数記憶している記憶手段に記憶されている複数のコンテンツのうち、所定のコンテンツを画面に出力する第一出力制御ステップと、前記出力されているコンテンツの属性と関連する属性を持つ関連コンテンツの集合を、前記記憶手段に記憶されている複数のコンテンツから特定する関連コンテンツ特定ステップと、前記記憶手段に記憶されている複数のコンテンツを前記複数のコンテンツのそれぞれの属性に基づいて複数のグループに分類し、前記分類された各グループに属しているコンテンツの総数を計算し、前記計算されたコンテンツの総数が所定値を超えたグループに含まれるコンテンツを、高嗜好コンテンツの集合として特定するユーザ嗜好特定ステップと、前記コンテンツの集合と前記高嗜好コンテンツの集合との双方に属しているコンテンツを画面に出力する第二出力制御ステップと、を含むことを特徴とする。【００１１】
また、本発明に係るコンテンツ出力集積回路は、ユーザに提示するコンテンツを出力するコンテンツ出力集積回路であって、コンテンツと当該コンテンツの属性とを対応させて複数記憶している記憶手段に記憶されている複数のコンテンツのうち、所定のコンテンツを画面に出力する第一出力制御手段と、前記出力されているコンテンツの属性と関連する属性を持つ関連コンテンツの集合を、前記記憶手段に記憶されている複数のコンテンツから特定する関連コンテンツ特定手段と、前記記憶手段に記憶されている複数のコンテンツを前記複数のコンテンツのそれぞれの属性に基づいて複数のグループに分類し、前記分類された各グループに属しているコンテンツの総数を計算し、前記計算されたコンテンツの総数が所定値を超えたグループに含まれるコンテンツを、高嗜好コンテンツの集合として特定するユーザ嗜好特定手段と、前記コンテンツの集合と前記高嗜好コンテンツの集合との双方に属しているコンテンツを画面に出力する第二出力制御手段と、備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明に係るコンテンツ出力装置は、上述の構成を備えることにより、ユーザが興味を持つ可能性が高い関連コンテンツの表示を行うことができる。【００１３】
また、前記コンテンツ出力装置は、ユーザ嗜好関数生成手段を備え、前記ユーザ嗜好関数生成手段は、前記高嗜好コンテンツの集合に属するコンテンツに対するユーザの嗜好度を算出するためのユーザ嗜好関数を生成し、前記第二出力制御手段は、前記生成されたユーザ嗜好関数を用いて、前記高嗜好コンテンツの集合に属する各コンテンツのユーザ嗜好度を計算し、前記関連コンテンツの集合と前記高嗜好コンテンツの集合との双方に属しているコンテンツを、前記コンテンツのユーザ嗜好度の高さに応じて目立つように加工して、画面に出力することとしてもよい。【００１４】
これにより、各関連コンテンツに対するユーザの嗜好度に応じて、表示される関連コンテンツの表示態様を変化させる（例えば、ユーザ嗜好度が高ければ目立つように加工し、ユーザ嗜好度が低ければ目立たないように加工させる）ことができるので、ユーザはより一層、自分が興味を持つ可能性が高い関連コンテンツに注目することができる。【００１５】
また、前記ユーザ嗜好関数生成手段は、前記高嗜好コンテンツの集合が共通して保有する属性が数値で表現できる場合に、前記属性を横軸にして、前記高嗜好コンテンツの集合に属する各コンテンツの属性値をプロットし、前記プロットした各属性値が正規分布に従う標本であるとして確率密度関数を算出して、ユーザ嗜好関数を生成することとしてもよい。【００１６】
このようにして作成したユーザ嗜好関数を用いることにより、高嗜好コンテンツに対する任意の属性値（例えば、任意の時刻や任意の場所）におけるユーザの嗜好度を計算することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】実施形態１に係る画像表示装置１０００の構成図である。
【図２】記憶手段１１００に記憶されているデータの構造である。
【図３】画像表示装置１０００の行う処理を示すフローチャートである。
【図４】関連コンテンツ特定手段１５００の行う処理を示すフローチャートである。
【図５】記憶手段１１００に記憶されている全ての画像に対応付けられている属性を列挙した例を示す図である。
【図６】関連コンテンツ特定手段１５００によって関連する画像を特定した結果の例を示す図である。
【図７】ユーザ嗜好特定手段１２００の行う処理を示すフローチャートである。
【図８】ユーザ嗜好特定手段１２００によって画像をグループ分けした結果の例を示す図である。
【図９】画像表示装置１０００による出力結果の例を示す図である。
【図１０】実施形態２に係る画像表示装置２０００の構成図である。
【図１１】画像表示装置２０００の行う処理を示すフローチャートである。
【図１２】画像表示装置２０００の「作成日時」属性における第二出力制御手段２６００が行うユーザ嗜好度計算の概念を示す図である。
【図１３】画像表示装置２０００の「場所」属性における第二出力制御手段２６００が行うユーザ嗜好度計算の概念を示す図である。
【図１４】画像表示装置２０００による出力結果の例を示す図である。
【図１５】画像表示装置１０００による他の出力結果の例を示す図である。
【図１６】画像表示装置２０００による他の出力結果の例を示す図である。
【図１７】実施形態３に係る画像表示装置３０００の構成図である。
【図１８】画像ごとの付属データ１８００のデータ構造及び内容例を示す図である。
【図１９】記憶手段３１００に記憶されるライフイベント情報の内容例を示す図である。
【図２０】記憶手段３１００に記憶される頻出場所情報の内容例を示す図である。
【図２１】記憶手段３１００に記憶される頻出人間情報の構成及び内容例を示す図である。
【図２２】画像表示装置３０００の動作を示すフローチャートである。
【図２３】属性情報評価手段３２００の行う属性情報評価処理を示すフローチャートである。
【図２４】配置決定手段３４００の行う配置決定処理を示すフローチャートである。
【図２５】画像表示装置３０００による出力結果を例示する図である。
【図２６】表示態様分類手段３５００の行う表示態様分類処理を示すフローチャートである。
【図２７】表示態様分類手段３５００の行う濃淡処理の説明図である。
【図２８】画像表示装置３０００による他の出力結果を例示する図である。
【図２９】実施形態４に係る画像表示装置４０００の構成図である。
【図３０】画像表示装置４０００の動作を示すフローチャートである。
【図３１】配置決定手段４４００の行う配置決定処理を示すフローチャートである。
【図３２】画像表示装置４０００による出力結果を例示する図である。
【図３３】属性情報評価手段４２００の行う属性情報評価処理を示すフローチャートである。
【図３４】画像表示装置４０００による他の出力結果を例示する図である。
【図３５】画像表示装置の出力結果を例示する図である。
【図３６】画像表示装置の出力結果を例示する図である。
【図３７】画像表示装置の出力結果を例示する図である。
【図３８】画像表示装置の出力結果を例示する図である。
【図３９】画像表示装置の出力結果を例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
＜実施形態１＞
以下、コンテンツ出力装置の一実施形態である画像表示装置１０００について説明する。
【００１９】
＜概要＞
実施形態１の画像表示装置１０００は、画像が複数記憶されている記憶手段を含み、ユーザ操作に基づいて画像を表示し、その表示している画像と関連し且つユーザの嗜好に合った画像を記憶手段に記憶された複数の画像の中から探索し、ユーザに表示する。
【００２０】
画像には予め作成日時、場所、作成者名、画像の内容を表す文字列（以下キーワードと呼ぶ）等が属性として対応付けられて記憶手段に記憶されている。画像表示装置は、ユーザ操作に基づいて表示している画像と関連する画像の探索を、その表示している画像の属性と関連する属性を有する画像の抽出により行う。
【００２１】
また、記憶手段に記憶されている画像の中からのユーザの嗜好に合った画像の探索を、画像を属性によってグループ分けし、グループごとに画像の個数を数えその個数が基準値よりも多いグループに属している画像を抽出することにより行う。所有している個数が多い画像がユーザにとって重要であろうと一般的に推測できるため、これによりユーザの嗜好に合うと考えられる画像を抽出することが期待できる。
【００２２】
上記の関連する画像の集合と、ユーザの嗜好に合うだろうと推定される画像の集合の両方に属している画像を表示装置に表示する。
【００２３】
例えば、嗜好に適合する画像を特定する処理に用いる属性として、内容を表すキーワード属性を用いた場合を考える。キーワードが旅行の画像を多量に有していた場合、関連画像の中からキーワード属性が旅行の画像を表示することになる。この場合、ユーザにとって旅行が重要であると期待できるため、ユーザにとって興味を持つ可能性が高い画像が表示されたことになる。
【００２４】
＜構成＞
以下、画像表示装置１０００の構成について説明する。
【００２５】
図１に示した構成図を用いて画像表示装置１０００を説明する。
【００２６】
同図に示すように、画像表示装置１０００は、記憶手段１１００とユーザ嗜好特定手段１２００とユーザ操作受付手段１３００と第一出力制御手段１４００と関連コンテンツ特定手段１５００と第二出力制御手段１６００とを備える。また、外部出力用の装置として画像表示装置１０００には、画像を描画するためのディスプレイ等である表示装置１７００が接続されている。
【００２７】
記憶手段１１００は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）、メモリ等から構成され、画像１１０１と当該画像の属性１１０２とを対応付けて複数記憶するためのものであり、例えばユーザが撮影した画像データをデジタルカメラから取得し、属性と対応付けて保存するためのものである。
【００２８】
ユーザ嗜好特定手段１２００とユーザ操作受付手段１３００と第一出力制御手段１４００と関連コンテンツ特定手段１５００と第二出力制御手段１６００とは、プロセッサとメモリから構成され、メモリに格納された制御プログラムをプロセッサが実行することにより後述する各機能が実現される。ユーザ操作受付手段１３００は加えてユーザからの操作を受け付けるためのポインティングデバイス等を有する。
【００２９】
ユーザ嗜好特定手段１２００は、ユーザ操作受付手段１３００から記憶手段１１００への画像入力の旨の通知を受けた場合に、記憶手段１１００内の画像の属性を参照し、キーワード属性が同じ画像同士をグループ分けし、グループの画像の総数が所定の基準個数を超えたグループ（以下、高ユーザ嗜好グループと呼ぶ）を特定し、そのグループに含まれる画像（以下、高ユーザ嗜好画像と呼ぶ）を第二出力制御手段１６００に通知する機能を有する。
【００３０】
ユーザ操作受付手段１３００は、ユーザによる画像入力を受けた場合に記憶手段１１００に入力された画像をその属性と対応付けて記憶させてユーザ嗜好特定手段１２００に画像入力の旨を通知する機能と、ユーザから画像を表示するよう操作を受けた場合に第一出力制御手段１４００に画像表示命令を通知する機能と、ユーザから表示装置１７００に出力されている画像のうち一個を選択する操作を受けた場合に第一出力制御手段１４００に画像選択命令を通知する機能とを有する。画像表示命令とは記憶手段１１００に記憶されている画像の縮小画像（サムネイル画像）を複数個作成し表示装置１７００に表示する指示を出すことである。また、画像選択命令とは選択された画像を記憶手段１１００から探索し表示装置１７００に表示すると共に関連コンテンツ特定手段１５００に関連画像を特定するよう指示を出すことである。
【００３１】
第一出力制御手段１４００は、ユーザ操作受付手段１３００から二種類の命令を受け、それらを処理する機能を有する。画像表示命令を受けた場合は、記憶手段１１００から表示する画像を複数個取得し、サムネイル画像を作成し外部の表示装置１７００へ出力し表示させる。画像選択命令を受けた場合は、記憶手段１１００からユーザが選択した画像を取得し、外部の表示装置１７００へ画像を出力し表示させると共に、関連コンテンツ特定手段１５００にユーザが選択した画像の関連画像の特定を指示する。
【００３２】
関連コンテンツ特定手段１５００は、第一出力制御手段１４００からユーザが選択した画像の関連画像の特定の指示を受け、次の処理を行う機能を有する。記憶手段１１００内の画像の属性を参照し、作成日時属性と作成者名属性と場所属性の３種類の属性それぞれについてユーザが選択した画像と所定の関係を有する属性を持つ画像を関連画像として特定し、その画像を第二出力制御手段１６００に通知する。所定の関係については後述する。
【００３３】
第二出力制御手段１６００は、ユーザ嗜好特定手段１２００からの高ユーザ嗜好画像の集合と関連コンテンツ特定処理からの関連画像の集合の通知を受け、双方の集合に属している画像を推薦画像として特定し、記憶手段１１００から推薦画像を取得し、外部の表示装置１７００へ推薦画像を出力し表示させる機能を有する。
【００３４】
表示装置１７００は、第一出力制御手段１４００からの画像の出力や第二出力制御手段１６００からの推薦画像の出力を受けた場合に、ディスプレイ等に画像を表示させる機能を有する。
【００３５】
＜データ構造＞
以下、上述の構成を備える画像表示装置１０００で扱うデータの構造について説明する。
【００３６】
記憶手段１１００は、画像と、画像に対応する属性とを対応付けて複数記憶する。ここでいう画像とは、デジタルカメラで撮影された写真などの静止画データ（ＪＰＥＧ（Ｊｏｉｎｔ  Ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃ  Ｅｘｐｅｒｔｓ  Ｇｒｏｕｐ）等）を指す。
【００３７】
図２は、記憶手段１１００に記憶されている画像に対応付けられるデータ構造２００を示す一例である。表２００はデータの種別を表す列２０１と実際のデータである列２０２から構成され、複数組みの要素を有している。図２の例での各要素に関して説明する。「ファイルパス」は画像を格納している場所を表す。「コンテンツＩＤ」は「ファイルパス」に格納されている画像を一意に識別するための番号である。「種類」は「ファイルパス」に格納されているファイルの種類であり、実施形態１では全て「画像」である。「作成日時属性」、「場所属性」、「作成者名属性」、「キーワード属性」はそれぞれ「ファイルパス」に格納されている画像を作成した日時、画像を作成した場所、画像の作成者名、画像の内容を表す文字列を意味する属性である。
【００３８】
表中２０３の要素である「ファイルパス」には画像の存在場所を表す文字列が画像表示装置によって入力される。図２の例では、画像が記憶手段１１００におけるａｂｃフォルダ内のファイル００１２３．ｘｘｘであることを表している。
【００３９】
表中２０４の要素である、「コンテンツＩＤ」は画像を記憶手段１１００に記憶させた際に画像表示装置によって付与される数値であり、コンテンツそれぞれに一意に付与される。図２の例では、／ａｂｃ／００１２３．ｘｘｘの画像の一意に識別する番号であるコンテンツＩＤが８であることを表している。
【００４０】
表中２０５の要素である「種類」は、図２では「画像」となっているが、これはファイル／ａｂｃ／００１２３．ｘｘｘが静止画データであることを表す。
【００４１】
表中２０６の属性の種類である「作成日時」は、年月日と時間とを数値を用いて「年／月／日  時間」というフォーマットで表現している。このデータは、画像が作成されたときに作成した装置によって画像に与えられる。図２の例では、画像が２００９年１１月３日の１５：０１に作成されたことを表している。
【００４２】
表中２０７の属性の種類である「場所」は作成した場所の緯度と経度とを数値を用いて「緯度，経度」というフォーマットで表している。このデータは、ファイルが作成されたときに作成した装置の仕様によって与えられることもある。図２の例では、画像が緯度ｘ６，経度ｙ６にて作成されたことを表している。
【００４３】
表中２０８の属性の種類である「作成者名」は画像を作成した装置の仕様によっては与えられることもある。ただし、必ず与えられるものではないため、ユーザが画像表示装置を用いて入力する場合もある。図２の例では、画像がＤＤ男によって作成されたことを表している。
【００４４】
表中２０９の属性の種類である「キーワード」は画像を作成した装置の仕様によっては与えられることもある。ただし、必ず与えられるものではないため、ユーザが画像表示装置を用いて入力する場合もある。図２の例では、画像が旅行に関する内容であることを表している。
【００４５】
属性の種類である「場所」、「作成者名」、「キーワード」は必ず与えられるものではないため、データが存在しない場合がある。
【００４６】
＜動作＞
以下、上述の構成とデータ構造を備える画像表示装置１０００の動作について説明する。
【００４７】
図３は画像表示装置１０００の行う表示処理を示すフローチャートである。
【００４８】
まず、ユーザ操作受付手段１３００は、ユーザからの画像表示要求を受け付ける（ステップＳ３０１）。ユーザによって表示要求がなされない場合（ステップＳ３０１の「ＮＯ」）、ステップＳ３０１に戻る。ユーザからの画像表示要求があった場合（ステップＳ３０１の「ＹＥＳ」）、第一出力制御手段１４００は、記憶手段１１００から画像を複数個読み込み、サムネイル画像を作成して表示装置１７００に出力し、表示する（ステップＳ３０２）。本明細書においては、当該表示処理を第一出力制御処理と称することもある。その後、ユーザが興味を持った画像を見たいという要求によって一個の画像が選択されるのを待つ（ステップＳ３０３）。選択されなかった場合（ステップＳ３０３の「ＮＯ」）、選択されるまで待機する。選択された場合（ステップＳ３０３の「ＹＥＳ」）、第一出力制御手段１４００は、選択した画像を表示し（ステップＳ３０４）、関連コンテンツ特定手段１５００が、関連コンテンツ特定処理を行う（ステップＳ３０５）。
【００４９】
関連コンテンツ特定処理について、図４を用いて詳しく述べる。
【００５０】
図４は、関連コンテンツ特定手段１５００がステップＳ３０５で行う関連コンテンツ特定処理を示すフローチャートである。関連コンテンツ特定手段１５００は、まずユーザによって選択された画像の属性から、作成日時属性と作成者名属性と場所属性とを取得する（ステップＳ４０１）。次に、記憶手段１１００に記憶されている全ての画像について、作成日時属性と作成者名属性と場所属性とのそれぞれについて、ユーザが選択した画像との関連を調べる（ステップＳ４０２）。作成日時属性の場合、ユーザによって選択された画像の作成日時との差分値が基準値以内であれば関連する画像であるとみなす（ステップＳ４０３）。作成者名属性の場合、ユーザによって選択された画像の作成者名と同一であれば、関連する画像であるとみなす（ステップＳ４０４）。場所属性の場合、ユーザによって選択された画像の場所との差分値が基準値以内であれば、関連する画像であるとみなす（ステップＳ４０５）。上記構成にて説明した関連コンテンツ特定手段１５００によるユーザが選択した画像に所定の関係を有する属性を持つ関連画像の特定は、関連コンテンツ特定手段１５００がステップＳ４０３からステップＳ４０５の処理を実行することによりなされる。なお、ステップＳ４０３〜ステップＳ４０５の処理はその実行順序が前後してもよく、また、並列に処理されてもよい。最後に、作成日時属性の関連画像と作成者名属性の関連画像と場所属性の関連画像とを特定する（ステップＳ４０６）。
【００５１】
例えば、図５の表を用いて関連コンテンツ特定処理を行う。図５では、コンテンツＩＤが１１以上のデータについては省略して表示している。ここでは、例としてコンテンツＩＤが１０までの画像で関連コンテンツ特定手段１５００が行う処理について説明する。また、表の要素において、「−」となっているのは属性が存在しないことを表しており、この場合は属性がないものとして関連コンテンツ特定処理の対象から外れる。ユーザが選択した画像がコンテンツＩＤ＝８の画像であったとする。そしてこの画像の属性として「作成日時」属性を選択したとする。基準値が「作成日時から４日間」であったとすると、ユーザが選択したコンテンツＩＤ＝８の画像の「作成日時」属性「２００９／１１／３  １５：０１」と関連するとみなせる属性の範囲が「２００９／１１／３  １５：０１から４日間」となる。すると、この範囲に含まれる属性を持つ画像を検索した結果は、コンテンツＩＤ＝３、６、１０となる。その結果、コンテンツＩＤ＝８の画像の「作成日時」属性の関連画像はコンテンツＩＤ＝３、６、１０の画像となる。同様に、「作成者名」属性について述べる。コンテンツＩＤ＝８の画像の場合、コンテンツＩＤ＝８以外の画像で属性値「ＤＤ男」を持つ画像はないため、関連画像は存在しない。同様に、「場所」属性についても述べる。基準値が「その地点を中心にして半径１０ｋｍ以内」であったとすると、コンテンツＩＤ＝８の画像の「場所」属性については、属性「｛ｘ６，ｙ６｝(緯度がｘ６、経度がｙ６という値を示すとする)」と関連するとみなせる属性の範囲が「｛ｘ６，ｙ６｝を中心地点とする１０ｋｍ範囲以内」となる。この範囲に含まれる属性を持つ画像を検索した結果がコンテンツＩＤ＝２のみだったとすると、関連画像はコンテンツＩＤ＝２の画像となる。このように、コンテンツＩＤ＝８の画像に対して、作成日時、作成者名、場所の属性それぞれについて関連画像が特定されることになる（ステップＳ４０６）。図６は、以上の結果を纏めた表である。この表からコンテンツＩＤ＝８の関連画像は、コンテンツＩＤが２，３，６，１０の画像となることがわかる。
【００５２】
以上で図４の関連コンテンツ特定処理の説明を終え、図３のステップＳ３０６に戻る。
【００５３】
次に、ユーザ操作受付手段１３００は、画像の入力があるかどうかを外部の記憶手段（フラッシュメモリやＳＤ（Ｓｅｃｕｒｅ  Ｄｉｇｉｔａｌ）カード等）から内部の記憶手段１１００への入力信号の有無で確認する（ステップＳ３０６）。ユーザによる画像の入力がなかった場合（ステップＳ３０６の「ＮＯ」）、ユーザによる画像の入力を待つ。ユーザによる画像の入力があった場合（ステップＳ３０６の「ＹＥＳ」）、ユーザ嗜好特定手段１２００がユーザ嗜好特定処理を行う（ステップＳ３０７）。
【００５４】
ユーザ嗜好特定処理について、図７を用いて詳しく述べる。
【００５５】
図７は、ユーザ嗜好特定手段１２００がステップＳ３０７で行うユーザ嗜好特定処理を示すフローチャートである。ユーザ嗜好特定手段１２００は、記憶手段１１００に記憶されている全画像を対象としてグループ分けを行う。グループ分けはキーワード属性を用いて行う。まず、同じキーワード属性を有するグループごとに分割する（ステップＳ７０１）。分割したグループごとに画像数を数え、所定の基準個数を超えたグループを高ユーザ嗜好グループとする（ステップＳ７０２）。最後に高ユーザ嗜好グループに含まれる画像を高ユーザ嗜好画像として特定する（ステップＳ７０３）。
【００５６】
例えば、記憶手段１１００に記録されているデータを表にしたものを図５に示す。図５では、コンテンツＩＤが１１以上のデータについては省略して表示している。ここでは、例としてコンテンツＩＤが１０までの画像でユーザ嗜好特定手段１２００が行う処理について説明する。まず、キーワード属性によってグループに分割する（ステップＳ７０１）。例えば、キーワード属性が「お菓子」のグループにはＩＤ＝１，７，１０の３個の画像が所属する。同様に「旅行」のグループにはＩＤ＝２，８，９の３個の画像が所属する。他には「海」のグループにはＩＤ＝３の画像が、「子ども」のグループにはＩＤ＝４の画像が所属する。「−」となっているのは属性が存在しないことを表しており、この場合はキーワード属性がないものとしてユーザ嗜好特定処理の対象から外れる。これらを表に纏めたものを図８にて示す。次に、所定の基準個数を超えたグループを高ユーザ嗜好グループとする（ステップＳ７０２）。この例では、基準個数を３としたため、図８中にも書いてあるが、キーワード属性が「お菓子」と「旅行」のグループを高ユーザ嗜好グループとする。最後に、高ユーザ嗜好グループに含まれる画像を高ユーザ嗜好画像として特定する（ステップＳ７０３）。この例では、図８より、ＩＤ＝１，２，７，８，９，１０の６個の画像が高ユーザ嗜好画像となる。
【００５７】
以上で図７のユーザ嗜好特定処理の説明を終え、図３のステップＳ３０８に戻る。
【００５８】
図７で示したユーザ嗜好特定処理（図３のステップＳ３０７）の次に、第二出力制御手段１６００は、高ユーザ嗜好画像の集合と関連画像の集合の双方に属している画像を推薦画像と特定し、推薦画像をユーザが選択した画像と共に表示し（ステップＳ３０８）、ステップＳ３０１へ戻る。本明細書においては、第二出力制御手段１６００による推薦画像の特定、表示処理を第二出力制御処理と称することもある。
【００５９】
例えば、図５の画像リストのうち、ＩＤ＝１０までについて考える。高ユーザ嗜好画像がＩＤ＝１，２，７，８，９，１０であり、ユーザが選択した画像がＩＤ＝８のとき関連画像はＩＤ＝２，３，６，１０であるため、双方の集合に属している画像はＩＤ＝２，１０となる。これらの画像を推薦画像として特定し、表示装置１７００に表示する。表示の例として、図９をあげる。ユーザによって選択されたコンテンツＩＤ＝８の画像を表示する領域９０１があり、「作成日時」属性の関連画像を提示する領域９０２を設け、その領域に「作成日時」属性の関連画像であり、且つ高ユーザ嗜好画像であるコンテンツＩＤ＝１０を示すアイコンをキーワードの属性である「お菓子」とともに表示する（図９の９０２Ａ）。また「場所」属性の関連画像を提示する領域９０３を設け、その領域に「場所」属性の関連画像であり、且つ高ユーザ嗜好画像であるコンテンツＩＤ＝２を示すアイコン（図９の９０３Ａ）をキーワードの属性である「旅行」とともに表示する（ステップＳ３０７）。
【００６０】
図９において推薦画像９０２Ａ，９０３Ａを選択した操作を行った場合、選択された画像が図９の９０１に表示され、図３と同様の動作を経て推薦画像が表示される。
＜実施形態２＞
以下、コンテンツ出力装置の一実施形態である画像表示装置２０００について説明する。
【００６１】
＜概要＞
図１０は、実施形態２の画像表示装置２０００の構成図である。
【００６２】
画像表示装置２０００は実施形態１で示した画像表示装置１０００から高ユーザ嗜好画像の属性をもとにユーザ嗜好度の計算を行うように構成要素を変更したものである。
【００６３】
即ち、同図に示すように実施形態１で示した画像表示装置１０００に、第二出力制御手段１６００の代わりに、ユーザの嗜好度を計算する機能を持たせた第二出力制御手段２６００を接続した。これにより、推薦画像を表示する前に、ユーザの嗜好度の高さを示すユーザ嗜好度を計算し、出力に反映させる。
【００６４】
＜構成とデータ構造＞
以下、画像表示装置２０００の構成について説明する。
【００６５】
図１０を用いて画像表示装置２０００の構成について述べる。同図に示すように、画像表示装置２０００は、実施形態１で示した画像表示装置と同一の記憶手段１１００、ユーザ嗜好特定手段１２００、ユーザ操作受付手段１３００、第一出力制御手段１４００、関連コンテンツ特定手段１５００、表示装置１７００とを備える。ここでは、画像表示装置１０００と同一の構成要素についての説明は省略する。
【００６６】
第二出力制御手段２６００は、プロセッサとメモリから構成され、メモリに格納された制御プログラムをプロセッサが実行することにより以下の機能が実現される。
【００６７】
第二出力制御手段２６００は、ユーザ嗜好特定手段１２００からの高ユーザ嗜好画像の集合と関連コンテンツ特定処理からの関連画像の集合の通知を受け、双方の集合に属している画像を推薦画像として特定し、記憶手段１１００から推薦画像を取得し、ユーザが選択した画像の属性とユーザ嗜好特定手段１２００で特定された画像の属性とを用いてユーザ嗜好度を計算し、外部の表示装置１７００へ推薦画像と共にユーザ嗜好度を出力し表示させる機能を有する。ユーザ嗜好度の計算方法は後述する。第二出力制御手段２６００は、ユーザ嗜好関数生成手段２６１０を備え、ユーザ嗜好関数生成手段２６１０は、ユーザ嗜好度を算出するためのユーザ嗜好関数を生成する機能を有する。ユーザ嗜好関数の生成の詳細については後述する。なお、ここでは、第二出力制御手段２６００がユーザ嗜好関数生成手段２６１０を備えることとしているが、ユーザ嗜好関数生成手段２６１０は、画像表示装置２０００内にあれば、第二出力制御手段２６００が備えずともよく、その際に、ユーザ嗜好関数生成手段２６１０が第二出力制御手段２６００に対して生成したユーザ嗜好関数を出力する構成を備えていればよい。
【００６８】
また、上述の構成を備える画像表示装置２０００で扱う記憶手段１１００のデータ構造についても説明を行う。画像表示装置２０００で扱うデータの構造は、実施形態１で扱うデータの構造と同一である。従って、説明は省略する。
【００６９】
＜動作＞
以下、上述の構成とデータ構造を備える画像表示装置２０００の動作について説明する。
【００７０】
図１１は、画像表示装置２０００の動作を表すフローチャートである。実施形態１の図３に示すフローチャートと同一の動作をする動作については実施形態１と同一の符号を用いており、説明を省略する。
【００７１】
画像表示装置２０００は、第二出力制御手段２６００を用いて関連画像と高ユーザ嗜好画像の双方に属している画像を推薦画像として特定する（ステップＳ１１０８）。次に、ユーザが選択した画像の属性とユーザ嗜好特定手段１２００で特定された画像の属性とを用いて計算したユーザ嗜好度を用いて表示内容を決定し、表示装置１７００へ出力し、表示を行う（ステップＳ１１０９）。なお、図１１では、ステップＳ１１０９に第二出力制御処理と記載しているが、厳密には、ステップＳ１１０８とステップＳ１１０９との処理が第二出力制御処理となる。
【００７２】
例えば、図１１のステップＳ３０７まで実施形態１の説明であげた例と同一の処理を行った場合を述べる。この場合、高ユーザ嗜好グループは図６より属性が「お菓子」と「旅行」の二つである。また、図５で列挙される画像と属性が記憶手段１１００に格納されている場合、数値で表せる属性は、「作成日時」と「場所」である。ここで、ユーザ嗜好関数生成手段２６１０は、「お菓子」の高ユーザ嗜好グループに属する画像であるコンテンツＩＤ＝１，７，１０の「作成日時」属性を変数とするユーザ嗜好関数を次のように作る。図１２に示すように、コンテンツＩＤ＝１，７，１０それぞれの「作成日時」属性を作成日時ｔの軸上にプロットし、これらが正規分布に従う標本であるとして確率密度関数を算出し、その確率密度関数を「お菓子」を持つ高ユーザ嗜好グループの「作成日時」ｔを変数とするユーザ嗜好関数Ｆ＿作成日時（ｔ）とする。
【００７３】
また、ユーザ嗜好関数生成手段２６１０は、「お菓子」の高ユーザ嗜好グループの「場所」属性を変数とするユーザ嗜好関数を次のように作成する。図１３に示すように、コンテンツＩＤ＝１，７，１０のうち、「場所」属性がないＩＤ＝７は無視し、それ以外のＩＤ＝１，１０のそれぞれの「場所」属性を緯度ｘ、経度ｙの座標上にプロットし、これらが二次元正規分布に従う標本であるとして確率密度関数を算出し、その確率密度関数を「お菓子」を持つ高ユーザ嗜好グループの「場所」｛ｘ，ｙ｝を変数とするユーザ嗜好関数Ｆ＿場所（ｘ，ｙ）とする。
【００７４】
同様の関数を作成する処理を「旅行」に関しても行う。
【００７５】
次に第二出力制御手段２６００は、高ユーザ嗜好グループに関連付けられたユーザ嗜好関数に、ユーザが選択した画像の属性を代入して、高ユーザ嗜好グループのユーザ嗜好度を算出する。具体的には、ユーザが選択した画像のコンテンツＩＤが８であった場合、高ユーザ嗜好グループ「お菓子」の「作成日時」属性におけるユーザ嗜好度は、コンテンツＩＤ＝８の画像の「作成日時」属性である「２００９／１１／３  １５：０１」を高ユーザ嗜好グループ「お菓子」を持つ高ユーザ嗜好グループの「作成日時」ｔを変数とするユーザ嗜好関数Ｆ＿作成日時（ｔ）のｔに代入して得られた値である０．２となる。また、高ユーザ嗜好グループ「旅行」の「場所」属性におけるユーザ嗜好度は、コンテンツＩＤ＝８の画像の「場所」属性である「緯度ｘ６、経度ｙ６」を高ユーザ嗜好グループ「旅行」を持つ高ユーザ嗜好グループの「場所」｛ｘ，ｙ｝を変数とするユーザ嗜好関数Ｆ＿場所（ｘ，ｙ）のｘ、ｙに代入して得られた値である０．５となる。
【００７６】
最後に第二出力制御手段２６００は、関連画像であり且つ高ユーザ嗜好画像である画像をユーザ嗜好度に応じて表示する。例えば図１４のように、ユーザが選択した画像の「作成日時」属性の関連画像を表示する領域（１４０１）、「場所」属性の関連画像を表示する領域（１４０２）を設け、実施形態１と同様にそれぞれの領域に「作成日時」属性の関連画像であり且つ高ユーザ嗜好画像である画像と「場所」属性の関連画像であり且つ高ユーザ嗜好画像である画像の中から、ユーザ嗜好度が高いものから順に表示する。
【００７７】
図１４において、推薦画像を選択した操作を行った場合、選択された画像が図１４の左の領域に表示され、図１１と同様の動作を経て推薦画像がユーザ嗜好度と共に表示される。このとき、第二出力制御手段２６００は、ユーザ嗜好度に応じて各推薦画像の表示態様を変えて出力してもよい。例えば、ユーザ嗜好度の高い推薦画像ほど目立つように（例えば、ユーザ嗜好度の高い推薦画像を大きく表示する）、そして、ユーザ嗜好度の低い推薦画像ほど目立たないように（例えば、ユーザ嗜好度の高い推薦画像に比べて小さく表示する）、表示態様を変えて出力してもよい。ユーザ嗜好度に応じた表示態様の変更の更なる詳細については、実施形態３及び実施形態４において説明する。
＜実施形態３＞
本実施形態３においては、上記実施形態４において説明した第２出力制御手段によるコンテンツごとの表示態様を換えたコンテンツ出力手法の詳細について説明する。以下、実施形態３に係る画像表示装置３０００について説明する。
【００７８】
＜概要＞
実施形態３の画像表示装置３０００は、画像が複数記憶されている記憶手段３１００を含み、ユーザ操作に基づいて複数の画像を同じサイズで、作成した日時の順に表示し、それらの表示している画像の濃淡をユーザの操作に合わせて変化させることで、ユーザの画像探索の補助を行う。
【００７９】
画像には予め作成日時、場所、画像に写っている人物の顔情報が属性として対応付けられて記憶手段３１００に記憶されている。画像表示装置３０００は、属性ごとに重要度を構成する重要度成分を計算し、画面内のユーザインタフェースとしてのスライドバーを用いてユーザによって指定した属性ごとの重視の度合いを表す重み係数と重要度成分との積の総和を画像の重要度とする。
【００８０】
その画像の重要度をＮ段階（ここでは３段階）に分類し、画像表示装置３０００は画像をその分類結果それぞれに応じて異なる表示態様で表示するよう制御する。即ち画像の表示態様を、表示用のサイズを同一とし、高い段階に分類された画像ほど濃く、低い段階に分類された画像ほど薄くするように制御する。また、画像の表示用の配置としては、作成日時属性が示す日時の順に画像を並べるよう制御する。これによりユーザの画像探索が容易になる。
【００８１】
＜構成＞
以下、図１７を用いて画像表示装置３０００の構成について説明する。
【００８２】
同図に示すように、画像表示装置３０００は、記憶手段３１００と属性情報評価手段３２００とユーザ操作受付手段３３００と配置決定手段３４００と表示態様分類手段３５００と表示制御手段３６００とを備える。また、画像表示装置３０００には、画像を描画するためのディスプレイ等である表示装置３７００が接続されている。図１７の点線で囲った範囲が上記実施形態１、２に示す第二出力制御手段２６００に相当する。また、ユーザ操作受付手段３３００は、上記実施形態１、２に示すユーザ操作受付手段１３００に相当し、記憶手段３１００は、上記実施形態１、２に示す記憶手段１１００に相当する。
【００８３】
記憶手段３１００は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）、メモリ等から構成され、画像１１０１とその画像の属性１１０２とを対応付けて複数記憶するためのものであり、例えばデジタルカメラから入力されたユーザが撮影した画像を、属性と対応付けて保存するためのものである。
【００８４】
属性情報評価手段３２００とユーザ操作受付手段３３００と配置決定手段３４００と表示態様分類手段３５００と表示制御手段３６００は、プロセッサとメモリから構成される。これら各部の各機能（後に詳細に説明する）はメモリに格納された制御プログラムをプロセッサが実行することにより実現される。ユーザ操作受付手段３３００は加えて画像の入力を受け付けるためのＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）インターフェイス等や、ユーザからの操作を受け付けるためのマウス等を有する。
【００８５】
属性情報評価手段３２００は、ユーザ操作受付手段３３００から記憶手段３１００への画像入力の旨の通知を受けた場合に後述する属性情報評価処理を行う機能、即ち、記憶手段３１００内の画像の属性を参照し、ユーザが予め入力した情報により構成されるライフイベント情報や頻出場所情報や、入力された画像に基づいて生成した頻出人間情報を用いて、各画像の属性ごとの重要度成分を算出し、記憶手段３１００に記憶させる機能を有する。ライフイベント情報、頻出場所情報、頻出人間情報のそれぞれについて、及び、各画像の属性ごとの重要度成分の算出方法については、後に詳しく説明する。
【００８６】
ユーザ操作受付手段３３００は、４つの機能を有する。
【００８７】
まず、ＵＳＢインターフェイス等に接続された外部の記憶装置から記憶手段３１００に画像入力がなされた際に、作成日時属性と場所属性は画像を作成した装置で画像に付加された情報から取得し、顔情報属性については入力を受け付けた直後に従来の顔認識技術を用いる顔認識プログラムにより画像を解析することで取得し、画像についてのこれらの取得した属性を、後述する「ファイルパス」や「コンテンツＩＤ」や「種類」といった情報とを対応付けてなる付属データを記憶させる機能を有する。また、記憶手段３１００に画像及び付属データを記憶させた後に属性情報評価手段３２００に画像入力の旨を通知する機能を有する。さらに、ユーザから画像を表示するよう操作を受けた場合に、配置決定手段３４００に属性ごとに決定されている表示用の配置のうち、採用する表示用の配置を決定するよう指示を出す機能を有する。最後に、ユーザから表示装置３７００に出力されている属性ごとの重み係数の入力を行うスライドバーに対する入力操作を受けた場合に表示態様分類手段３５００に属性ごとの重み係数を通知する機能を有する。
【００８８】
配置決定手段３４００は、ユーザ操作受付手段３３００から表示用の配置を決定するよう通知を受け、画像を作成した日時の順に並べていく作成日時属性用の表示配置アルゴリズムに基づく配置決定処理により、各画像の表示位置を決定してその決定した配置を表示制御手段３６００に通知する機能を有する。
【００８９】
表示態様分類手段３５００は、後述する表示態様分類処理を行う機能、即ち、ユーザ操作受付手段３３００から通知された属性ごとの重み係数の値の通知を受け、属性ごとに構成される重要度成分の値を記憶手段３１００から取得し、各々の属性について、属性ごとの重み係数と重要度成分をかけ、その積（かけた結果の値）を全て足し、画像の重要度とする機能と、画像のサイズを全て同一とし、画像の重要度が大きいほど濃く表示する表示態様にするよう表示制御手段３６００に通知する機能を有する。
【００９０】
表示制御手段３６００は、配置決定手段３４００からは各画像の表示配置の通知を、表示態様分類手段３５００からは画像ごとの表示態様の通知を受け、表示される画像を記憶手段３１００から取得し、画像の表示配置と表示態様に従って外部の表示装置３７００へ画像を出力する機能を有する。
【００９１】
表示装置３７００は、表示制御手段３６００からの画像の入力を受けた場合に、ディスプレイ等に画像を表示する機能を有する。
【００９２】
＜データ＞
以下、上述の構成を備える画像表示装置３０００で扱うデータについて説明する。
【００９３】
画像表示装置は、画像と、画像に対応する属性とを対応付けて記憶手段３１００に複数記憶する。ここでの画像とは、デジタルカメラで撮影された写真などの静止画データ（ＪＰＥＧ：Ｊｏｉｎｔ  Ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃ  Ｅｘｐｅｒｔｓ  Ｇｒｏｕｐ等）を指す。
【００９４】
図１８は、記憶手段３１００に記憶されている画像ごとに対応付けられる、属性を含む付属データ２００のデータ構造及び内容例を示す図である。付属データ１８００はファイルパス１８０３、コンテンツＩＤ１８０４、種類１８０５、作成日時属性１８０６、場所属性１８０７、顔情報属性１８０８、作成日時属性の重要度成分１８０９、場所属性の重要度成分１８１０、顔情報属性の重要度成分１８１１を含んで構成される。図１８の例での各要素に関して説明する。
【００９５】
ファイルパス１８０３はファイルの格納場所を表し、ユーザがどこに入力画像を保存するかを指定することを受けてユーザ操作受付手段３３００によって画像の存在場所を表すように定められる。図１８の例では、画像が記憶手段３１００におけるａｂｃフォルダ内のファイル００１２３．ｘｘｘに格納されていることを表している。
【００９６】
コンテンツＩＤ１８０４は画像を記憶手段３１００に記憶させた際にユーザ操作受付手段３３００によって付与される数値であり、画像それぞれに一意に付与される。図１８の例では、／ａｂｃ／００１２３．ｘｘｘの画像を一意に識別する番号であるコンテンツＩＤが８であることを表している。
【００９７】
種類１８０５は、コンテンツの種類を表すもので、ここでは一律に「画像」であるとして説明する。ここでの「画像」は、ファイル内容である画像は、静止画であることを表す。
【００９８】
作成日時属性１８０６は、画像を作成した年月日と時間とを数値で示したものである。このデータは、画像を作成した装置（デジタルカメラ等）によって画像作成の時を示すものとして画像に与えられる。図１８の例では、画像が２００９年１１月３日の１５：０１に作成されたことを表している。
【００９９】
場所属性１８０７は作成した場所の緯度と経度とを数値で示したものである。このデータは、画像を作成した装置（デジタルカメラ等）によって画像作成の場所を示すものとして画像に与えられる。図１８の例では、画像が緯度ｘ６，経度ｙ６にて作成されたことを表している。
【０１００】
顔情報属性１８０８はユーザ操作受付手段３３００によって画像を解析することで与えられる。図１８の例では、人数は画像に写っている人数が２人であり、それぞれの人物について、１、２という顔番号をつけ、顔認識プログラムの解析結果としての顔識別用の画像特徴を示すパラメータ値を「パラメータＡ」や「パラメータＢ」等で表している。
【０１０１】
作成日時属性の重要度成分１８０９、場所属性の重要度成分１８１０、顔情報属性の重要度成分１８１１は属性情報評価手段３２００によって与えられる属性ごとに構成される画像の重要度成分であり、値の範囲は０から１である。詳細は後述する。
【０１０２】
次に、属性情報評価手段３２００で用いるライフイベント情報、頻出場所情報、頻出人間情報について述べる。
【０１０３】
まず、ライフイベント情報を図１９に示す。ライフイベント情報とは、ユーザにとってのイベントの日時を表す日付情報の集合である。例えば、ユーザが１９９０年５月１０日生まれの女性だった場合、誕生日は５月１０日、お宮参りは生後１ヶ月として１９９０年６月１０日、初節句は１９９１年３月３日、などが候補として挙げられる。図１９のようなライフイベント情報は、ユーザによって記憶手段３１００に記憶される。なお、ライフイベントはユーザがイベントと考える日付であればよいため、図１９に示した以外の日付情報も入力され得る。
【０１０４】
次に、頻出場所情報を図２０に示す。ここで頻出場所情報とは、ユーザが頻繁に行く場所に関する情報である。例えば、図２０のように、ユーザの自宅の場所や実家の場所などである。頻出場所情報に示されるそれぞれの場所は、具体的には、経緯度情報により表される。図２０において、｛３５，１３５｝は、緯度３５度、経度１３５度を示す。図２０のような頻出場所情報は、ユーザによって記憶手段３１００に記憶される。なお、頻出場所情報はユーザが「頻繁に行く」と考える場所であればよいため、図２０に示した以外の場所情報も入力され得る。
【０１０５】
最後に、頻出人間情報を図２１に示す。ここで頻出人間情報とは、ユーザが頻繁に一緒に写る人に関する情報である。例えば、図２１のように、ユーザ自身やユーザの両親などである。図１８で示した顔情報属性１８０８中のパラメータ値を求めるために用いた顔認識プログラムによる解析と同様の方法で得られたパラメータ値を図２１でも用いて、「パラメータＡ」や「パラメータＢ」等で表している。図２１のような頻出人間情報は、ユーザによって記憶手段３１００に記憶される。なお、頻出人間情報はユーザが「頻繁に写る」と考える人物であればよいため、図２１に示した以外の人物についても入力され得る。
【０１０６】
＜動作＞
以下、上述の構成とデータを備える画像表示装置３０００の動作について説明する。
【０１０７】
図２２は画像表示装置３０００の行う表示処理を示すフローチャートである。
【０１０８】
まず、ユーザによる画像入力があった場合、即ちＵＳＢインターフェイス等に外部の記憶装置（フラッシュメモリ等）が装着され、ユーザから画像入力コマンドを受け付けた場合には（ステップＳ２２０１）、ユーザ操作受付手段３３００は、外部の記憶装置から画像を記憶手段３１００に転送し、属性情報評価手段３２００がその新たに入力された画像について属性情報評価処理を行う（ステップＳ２２０２）。
【０１０９】
ここで、属性情報評価処理について、図２３を用いて詳しく述べる。
【０１１０】
図２３は、属性情報評価手段３２００がステップＳ２２０２で行う属性情報評価処理を示すフローチャートである。
【０１１１】
図２３において、ステップＳ２３０１からステップＳ２３０３は図１８のデータにおける作成日時属性の重要度成分１８０９を、ステップＳ２３０４からステップＳ２３０６は場所属性の重要度成分１８１０を、ステップＳ２３０７からステップＳ２３０８は顔情報属性の重要度成分１８１１をそれぞれ求める処理である。
【０１１２】
まず、ステップＳ２３０１からステップＳ２３０３までについて説明する。
【０１１３】
属性情報評価手段３２００は、図１９に示すライフイベント情報を参照する（ステップＳ２３０１）。
【０１１４】
ライフイベント情報参照の後、属性情報評価手段３２００は、属性情報評価処理の対象となっている画像の作成日時属性が示す日時と、ライフイベント情報として登録されている日時の中で、最も近い日時との差分値を、単位を日として計算する（ステップＳ２３０２）。ただし、誕生日のような年指定のないライフイベントに関しては、作成日時属性が示す日時と同じ年のライフイベントとしてその差分値の計算を行う。
【０１１５】
例えば、図１８に示す属性を有する画像についての属性情報評価処理においては、図１９に示すライフイベント情報が記憶されているとすると、作成日時属性「２００９年１１月３日」と最も近い日時情報は誕生日の「２００９年５月１０日」であるため、差分値は１７７日となる。
【０１１６】
差分値を計算した後に、属性情報評価手段３２００は、ステップＳ２３０２で計算した差分値を、差分値が大きいほど１に、小さいほど０になるように、正規化することで作成日時属性の重要度成分を求める（ステップＳ２３０３）。このため、作成日時属性の重要度成分は０以上１未満の値になる。例えば、作成日時属性の重要度成分＝（３６５−差分値）÷３６５として計算する。ただし値が負になった場合は０とする。このように計算すると、作成日時属性の重要度成分は（３６５−１７７）÷３６５＝０．５２となる。
【０１１７】
次に、ステップＳ２３０４からステップＳ２３０６について説明する。
【０１１８】
属性情報評価手段３２００は、図２０のような頻出場所情報を参照する（ステップＳ２３０４）。
【０１１９】
属性情報評価手段３２００は、頻出場所情報を参照した後、属性情報評価処理の対象となっている画像の、場所属性と頻出場所情報として登録されている場所の中で、最も近い場所情報との距離を、単位をｋｍで計算する（ステップＳ２３０５）。例えば、図１８に示す属性を有する画像を例として用いると、図２０に示す頻出場所情報が登録されており、例えば場所属性「緯度ｘ６，経度ｙ６」と自宅の距離が３０ｋｍであり、実家との距離が３０ｋｍより大きい場合、距離は３０ｋｍとなる。
【０１２０】
頻出場所との距離を計算した後、属性情報評価手段３２００は、ステップＳ２３０５で計算した距離を、その距離が大きいほど１に、小さいほど０になるように、正規化することで場所属性の重要度成分を求める（ステップＳ２３０６）。場所属性の重要度成分も０以上１未満の値になる。例えば、場所属性の重要度成分＝距離÷１００として計算する。ただし（距離÷１００）が１以上の場合、場所属性の重要度＝１とする。このように計算すると、場所属性の重要度成分は、３０÷１００＝０．３となる。
【０１２１】
最後に、ステップＳ２３０７とステップＳ２３０８について説明する。
【０１２２】
場所属性の重要度成分を算出した後、属性情報評価手段３２００は、図２１のような頻出人間情報を参照し、頻繁に写る人ではない人、即ち頻繁に写らない人の数を求める（ステップＳ２３０７）。例えば、図１８に示す属性を有する画像を例として用いると、図２１に示す頻出人間情報が登録されており、比較したところ２人とも頻出人間情報には存在しない人物だった場合、頻繁に写らない人の数は２人となる。
【０１２３】
頻出人間情報を参照し、頻繁に写らない人の数を求めた後、属性情報評価手段３２００は、頻繁に写らない人の数が少ない画像ほど重要度成分が１になるように計算する（ステップＳ２３０８）。例えば、顔情報属性の重要度成分＝１÷頻繁に写らない人の数として計算する。ただし、頻繁に写らない人が０人だった場合、重要度成分は０とする。このように計算すると、１÷２＝０．５となる。
【０１２４】
以上で図２３の属性情報評価処理の説明を終え、図２２のステップＳ２２０１に戻る。
【０１２５】
ユーザによる画像の入力がなかった場合（ステップＳ２２０１の「ＮＯ」）と図２３で示した属性情報評価処理（図２２のステップＳ２２０２）が行われた場合の次に、ユーザからの画像の表示要求を待つ（ステップＳ２２０３）。ユーザからの画像表示要求があった場合（ステップＳ２２０３の「ＹＥＳ」）、配置決定手段３４００が配置決定処理を行う（ステップＳ２２０４）。
【０１２６】
配置決定処理について、図２４を用いて詳しく述べる。
【０１２７】
配置決定手段３４００では、表示される画像を作成日時属性の順に並べる（ステップＳ２４０１）。これにより、画像が日付順に並ぶことになる。次に、月ごとにグループ分けを行い、表示の順番を決定する（ステップＳ２４０２）。これにより、月ごとに表示される画像が分類され、その月ごとに表示する順番が日付順に決定することになる。最後に、各画像の配置を決定する（ステップＳ２４０３）。
【０１２８】
ステップＳ２４０３での配置について説明する。図２５のように、まず作成日時がわかるように画面の左側に月を出力する。なお、図２５の例では月ごとに表示されているが、時間ごとでも日ごとでも年ごとでも構わない。次に、作成した日時の順に画面に画像を配置する。従って、作成日時属性が異なる月を示す画像同士は、異なる行に表示され、また同じ月を示す画像同士は、水平方向に日付順に並んで表示されるように配置が決定される。
【０１２９】
なお、図２５では、例として縦に３個、横に４個並べるように配置を行っている。また、縦に３個、横に４個並べる配置で画像が表示しきれない場合は、スクロールバー等を設けて画面をスクロールさせることで表示させてもよい。
【０１３０】
以上で図２４の配置決定処理の説明を終え、図２２のステップＳ２２０３に戻る。
【０１３１】
ユーザからの画像表示要求がなかった場合（ステップＳ２２０３の「ＮＯ」）、ステップＳ２２０１へ戻る。
【０１３２】
図２４で示した配置決定処理（図２２のステップＳ２２０４）の次に、表示態様分類手段３５００は、表示態様分類処理を行う（ステップＳ２２０５）。
【０１３３】
表示態様分類処理について、図２６を用いて詳しく述べる。
【０１３４】
まず、表示される各画像の重要度を計算する（ステップＳ２６０１）。重要度は、０から１の間の値である各々の属性の重み係数と重要度成分をかけ、それらの結果の値を全て足すことで求める。
【０１３５】
次に、重要度の値を用いて３つのグループに分類する（ステップＳ２６０２）。グループ分けは、重みの値の和を求め、重要度が０から重みの値の和の１／３までのグループ、重みの値の和の１／３から重みの値の和の２／３までのグループ、重みの値の和の２／３から重みの値の和までのグループというように行う。なお、分類するグループの数は３個以上であれば何個でも構わない。
【０１３６】
最後に、グループごとに表示の濃淡を決定する（ステップＳ２６０３）。表示の濃淡は以下のように決定する。図２７を用いて説明を行う。まず、表２７００は表示の濃淡について例を用いて表したものである。まず表示されるべき各画像を一定サイズ（例えば縦横６０×６０画素）に縮小する。この縮小した画像を、以下、縮小画像と称する。
【０１３７】
表の列２７０１のそれぞれの画像は、縮小画像の画素をそのまま用いて作成した。従って、縮小画像そのものである。列２７０１の一番上の要素内にある「０％」とは、元の縮小画像から間引いた情報の割合が０％であることを意味している。
【０１３８】
表の列２７０２のそれぞれの画像は、縮小画像の画素のうち、縦横２×２画素毎にその中２画素のみを用いて後はマスクするパターンにより、５０％の情報を間引いて作成した。列２７０２の一番上の要素内にある「５０％」とは、間引いた情報の割合が５０％であることを意味している。
【０１３９】
表の列２７０３のそれぞれの画像は、縮小画像である列２７０１の画像の画素のうち、縦横３×３画素毎にその中１画素のみを用いて後はマスクするパターンにより８９％の情報を間引いて作成した。列２７０３の一番上の要素内にある「８９％」とは、間引いた情報の割合が８９％であることを意味している。
【０１４０】
以上のように、縮小画像から情報を間引くことによって表示の濃淡を決定する。ユーザの関心度合いが高い画像を、画素を間引かないことによって目立たせることで、ユーザの関心度合いを考慮した画像を見つけやすくできる。図２７のこれらの濃淡が異なるように作成された各縮小画像を用いて表示態様を決定する。例えば、重みの値の和の２／３から重みの値の和のグループは列２７０１のそれぞれの画像を表示し、重みの値の和の１／３から重みの値の和の２／３のグループは列２７０２のそれぞれの画像を表示し、０から重みの値の和の１／３のグループは列２７０３のそれぞれの画像を表示する。
【０１４１】
以上で図２６の表示態様分類処理の説明を終え、図２２のステップＳ２２０６に戻る。
【０１４２】
次に、表示制御手段３６００が作成日時属性を用いる際の表示用の配置と各画像の濃淡に従って画面表示を行い（ステップＳ２２０６）、各属性の重み係数を入力するスライドバーを表示する（ステップＳ２２０７）。
【０１４３】
この状態での画面を表示した例が図２５である。図２５における８００などの矩形は画像を表しており、画像の重要度が大きいほど濃く表示され、小さいほど薄く表示される。例えば図２５の８００は図１８に示す属性と結びついた画像であり、作成日時属性の重要度が０．５２であるため、中程度の濃度で表示されている。また、画面の下部に表示してあるスライドバーはマウスで操作され、左端では重み係数が０、右端では重み係数が１であり、その間は０から１まで連続的に変化する。
【０１４４】
この後、ユーザからの画像の選択を待つ（ステップＳ２２０８）。マウスでダブルクリックすることによって画像が選択されたなら（ステップＳ２２０８の「ＹＥＳ」）、選択された画像を表示し（ステップＳ２２０９）、終了する。画像が選択されない場合（ステップＳ２２０８の「ＮＯ」）、スライドバーに対する入力を待つ（ステップＳ２２１０）。スライドバーに対する入力がなかった場合（ステップＳ２２１０の「ＮＯ」）、ステップＳ２２０８へ戻る。スライドバーに対する入力があった場合（ステップＳ２２１０の「ＹＥＳ」）、ステップＳ２２０５へ戻り、再度画面の表示を行う。スライドバーに対する入力があった場合の画面の表示例を図２８に示す。図２８における９００などの矩形は図２５と同様に画像を表している。図２８の９００は図１８に示す属性と結びついた画像であり、画像の重要度がスライドバーの入力により減少したため、最も薄く表示されている。
＜実施形態４＞
以下、画像表示装置の一実施形態である画像表示装置４０００について説明する。
【０１４５】
＜概要＞
図２９は、実施形態４の画像表示装置４０００の構成図である。
【０１４６】
画像表示装置４０００は、実施形態３で示した画像表示装置３０００からユーザが選択した画像をもとに類似した他の画像を探索することの支援を行うように構成要素を変更したものである。
【０１４７】
即ち、同図に示すように実施形態３で示した画像表示装置３０００に、属性情報評価手段３２００から、ユーザが選択した画像の属性と表示されている画像の属性とを用いて属性ごとの重要度成分を算出する機能を持つ属性情報評価手段４２００に変更した。これにより、ユーザが選択した画像と類似する画像の重要度を大きく評価し、類似していない他の画像より濃く表示することによってユーザの画像探索の支援を行うことができる。
【０１４８】
＜構成とデータ＞
以下、画像表示装置４０００の構成について説明する。
【０１４９】
図２９を用いて画像表示装置４０００の構成について述べる。同図に示すように画像表示装置４０００は、実施形態３で示した画像表示装置と同一の記憶手段３１００、表示態様分類手段３５００、表示制御手段３６００を備える。ここでは、画像表示装置３０００と同一の構成要素についての説明は省略する。
【０１５０】
属性情報評価手段４２００とユーザ操作受付手段４３００と配置決定手段４４００は、それぞれプロセッサとメモリから構成され、メモリに格納された制御プログラムをプロセッサが実行することにより後述の機能が実現される。ユーザ操作受付手段４３００は加えて画像の入力を受け付けるためのＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）インターフェイス等や、ユーザからの操作を受け付けるためのマウス等を有する。
【０１５１】
属性情報評価手段４２００は、ユーザ操作受付手段４３００から、類似する他の画像を探索するためにユーザが一枚の画像を選択した旨の通知を受けた場合に、選択された画像の属性と、表示装置３７００に表示される各画像の属性とを用いて、属性ごとに重要度成分を算出し、その値を記憶手段３１００に記憶させる機能を有する。属性ごとの重要度成分の算出方法は後述する。
【０１５２】
ユーザ操作受付手段４３００は、４つの機能を有する。まず、ＵＳＢインターフェイス等に接続された外部の記憶装置から記憶手段３１００に画像入力をする際に、作成日時属性と場所属性は画像を作成した装置から、顔情報属性については入力を受け付けた直後に顔認識プログラムによる解析を行って属性を取得し、それらの属性と「ファイルパス」や「コンテンツＩＤ」や「種類」といった情報とを対応付けて記憶させる機能を有する。また、ユーザから画像を表示するよう操作を受けた場合に、配置決定手段４４００に属性ごとに決定されている表示用の配置のうち、採用する表示用の配置を決定するよう指示を出す機能を有する。さらに、ユーザから表示装置３７００に出力されている属性ごとの重み係数の入力を行うスライドバーに対する入力操作を受けた場合に表示態様分類手段３５００に属性ごとの重み係数を通知する機能を有する。最後に、表示装置３７００に出力されている画像のうち一枚の画像を類似する他の画像の探索をするためにユーザが選択した場合に、属性情報評価手段４２００に属性ごとに重要度成分の計算を行うよう通知する機能を有する。
【０１５３】
配置決定手段４４００は、ユーザ操作受付手段４３００から表示用の配置を決定するよう通知を受け、画像を作成日時属性の順に並べる表示配置を用いることを表示制御手段３６００に通知する機能を有する。
また、上述の構成を備える画像表示装置４０００における記憶手段３１００のデータは、実施形態３で扱うデータと同一である。
【０１５４】
＜動作＞
以下、上述の構成とデータを備える画像表示装置４０００の動作について説明する。
【０１５５】
図３０は、画像表示装置４０００の動作を表すフローチャートである。実施形態３と同一の動作をする処理ステップについては実施形態３と同一の符号を用いており、詳細な説明を省略する。
【０１５６】
まず、ユーザ操作受付手段４３００がユーザからの表示要求を受け付け、配置決定手段４４００に表示用の配置を決定するように通知を出す。通知を受け取った後、配置決定手段４４００は配置決定処理を行う（ステップＳ３００１）。
【０１５７】
配置決定処理について、図３１を用いて詳しく述べる。
【０１５８】
配置決定手段４４００では、表示される画像を作成日時属性の順に並べる（ステップＳ３１０１）。これにより、画像が日付順に並ぶことになる。次に、各画像の配置を決定する（ステップＳ３１０２）。
【０１５９】
ステップＳ３１０２での配置について説明する。図３２のように縦に３個、横に４個格子状に並ぶように配置を行う。この配置上に記憶手段３１００に記憶されている画像を作成日時属性の順に配置する。なお、図３２では、例として縦に３個、横に４個並べるように配置を行っている。また、縦に３個、横に４個並べる配置で画像が表示しきれない場合は、スクロールバー等を設けて画面をスクロールさせることで表示させてもよい。
【０１６０】
以上で図３１の配置決定処理の説明を終え、図３０のステップＳ２２０５に戻る。
【０１６１】
表示用の配置を決定した後、表示態様分類手段３５００が表示態様分類処理を行うことで、属性ごとの重要度成分と重み係数とを用いて各画像の表示の際の濃淡を決定する（ステップＳ２２０５）。ステップＳ３００１とステップＳ２２０５で決定した作成日時属性用の配置と各画像の表示の濃淡に従って各画像の表示を行い（ステップＳ３００２）、ユーザが画像をマウスでシングルクリックすることにより選択した際に表示する枠線と各属性の重み係数を入力するスライドバーを表示する（ステップＳ３００３）。この状態での画面を表示した例を図３２に示す。図３２において、１２０１は枠線であり、画像をマウスでシングルクリックして選択した際にこの枠線も移動し、その選択した画像と類似する画像ほど濃く、類似しない画像ほど薄く表示させる。また、図３２では全ての画像が同じ濃さで、全ての属性ごとの重み係数も１に設定されているが、これは初期状態であるためで、ユーザにとって画像を選択しやすいようにしている。
【０１６２】
この後、ユーザからの画像の選択を待ち（ステップＳ２２０８）、マウスをダブルクリックすることで画像が選択された場合（ステップＳ２２０８の「ＹＥＳ」）、選択された画像を表示し終了する（ステップＳ２２０９）。選択されない場合（ステップＳ２２０８の「ＮＯ」）、スライドバーに対する入力を待つ（ステップＳ３００４）。ユーザがスライドバーを動かした場合（ステップＳ３００４の「ＹＥＳ」）、ステップＳ２２０５に戻る。スライドバーに対する入力がなかったとき（ステップＳ３００４の「ＮＯ」）、マウスをシングルクリックすることによる画像選択を待つ（ステップＳ３００５）。ユーザがマウスをシングルクリックして画像を選択した場合（ステップＳ３００５の「ＹＥＳ」）、属性情報評価手段４２００が属性情報評価処理を行う（ステップＳ３００６）。
【０１６３】
属性情報評価処理について、図３３を用いて詳しく述べる。
【０１６４】
図３３は、属性情報評価手段４２００がステップＳ３００６で行う属性情報評価処理を示すフローチャートである。属性情報評価手段４２００は、ユーザがマウスをシングルクリックして画像を選択した際に実行される。
【０１６５】
図３３において、ステップＳ３３０１からステップＳ３３０３は図１８のデータにおける作成日時属性の重要度成分１８０９を、ステップＳ３３０４からステップＳ３３０６は場所属性の重要度成分１８１０を、ステップＳ３３０７からステップＳ３３０８は顔情報属性の重要度成分１８１１をそれぞれ求める処理である。
【０１６６】
まず、ステップＳ３３０１からステップＳ３３０３までについて説明する。
【０１６７】
属性情報評価手段４２００では、ユーザが選択した画像の作成日時属性を参照する（ステップＳ３３０１）。
【０１６８】
作成日時属性を参照した後、属性情報評価手段４２００は、表示されている画像の作成日時属性とユーザが選択した画像の作成日時属性との差分を、単位を日で計算する（ステップＳ３３０２）。
【０１６９】
差分を計算した後に、属性情報評価手段４２００は、ステップＳ３３０２で計算した差分値が小さいほど１に、大きいほど０になるように正規化する（ステップＳ３３０３）。例えば、作成日時属性の重要度成分＝（３６５−差分値）÷３６５として計算する。ただし値が負になった場合は０とする。
【０１７０】
以上が、作成日時属性の重要度成分の算出方法であるステップＳ３３０１からステップＳ３３０３についての説明である。
【０１７１】
次に、ステップＳ３３０４からステップＳ３３０６について説明する。
【０１７２】
作成日時属性の重要度成分を算出した後、属性情報評価手段４２００は、ユーザが選択した画像の場所属性を参照する（ステップＳ３３０４）。
【０１７３】
場所属性を参照した後、属性情報評価手段４２００は、表示されている画像の場所属性とユーザが選択した画像の場所属性との距離を、単位をｋｍで計算する（ステップＳ３３０５）。
【０１７４】
距離を求めた後、属性情報評価手段４２００は、ステップＳ３３０５で計算した距離が小さいほど１に、大きいほど０になるように正規化する（Ｓ３３０６）。例えば、場所属性の重要度成分＝１−（距離÷１００）として計算する。ただし値が負になった場合は０にする。
【０１７５】
以上が、場所属性の重要度成分の算出方法であるステップＳ３３０４からステップＳ３３０６についての説明である。
【０１７６】
最後に、ステップＳ３３０７とステップＳ３３０８について説明する。
【０１７７】
場所属性の重要度成分を計算した後、属性情報評価手段４２００は、ユーザが選択した画像と表示されている画像の顔情報属性を参照し、表示されている画像についてユーザが選択した画像と同じ人物が写っている場合に、その人数を計算する（ステップＳ３３０７）。
【０１７８】
同じ人物が写っている場合の人数を計算した後、属性情報評価手段４２００は、ステップＳ３３０７で計算した人数が多いほど１に、少ないほど０になるように正規化を行う（ステップＳ３３０８）。ユーザが選択した画像に写っている人物の数をａ、表示されている他の画像にユーザが選択した画像に写っている人物と同じ人物が写っている場合の人数をｂとするとき、ｂ÷ａとして重要度成分を計算する。
【０１７９】
以上が、顔情報属性の重要度成分の算出方法であるステップＳ３３０７とステップＳ３３０８についての説明である。
【０１８０】
以上で図３３の属性情報評価処理の説明を終え、図３０のステップＳ３００５に戻る。
【０１８１】
ユーザがマウスのシングルクリックによる画像選択を行わない場合（ステップＳ３００５の「ＮＯ」）、ステップＳ２２０８に戻る。また、ステップＳ１１０６の属性情報評価処理が終わった後は、ステップＳ２２０５に戻り、再度画面の表示を行う。スライドバーの入力やマウスのシングルクリックによる選択があった場合の画面の表示例を図３４に示す。ユーザがマウスのシングルクリックで選択した、枠線で囲まれた画像と類似している画像ほど濃く表示される。
＜補足＞
以上、本発明に係るコンテンツ出力装置の実施形態として、実施形態１〜４を例として説明したが、例示したコンテンツ出力装置を以下のように変形することも可能であり、本発明は上述の実施形態で示した通りのコンテンツ出力装置に限られないことはもちろんである。
【０１８２】
（１）上述の実施形態１，２では記憶手段１１００に画像（静止画）が記憶されており、その属性を用いて推薦画像を検索したが、画像（静止画）にかわって動画や音声などのコンテンツが記憶手段に記憶され、その属性を用いて推薦コンテンツを検索してもよい。その場合、図２で示したデータ構造の「種類」に「動画」や「音声」と記録してもよい。
【０１８３】
動画の場合、図３のステップＳ３０１で動画の表示要求があり複数の動画を表示する場合、動画の中で代表的な場面をサムネイル画像にしてもよいし、動画のサイズを縮小して音声なしで再生させてもよい。また、このとき、図３のステップＳ３０３でユーザが興味を持った動画を選択し、ステップＳ３０８で推薦動画を表示する場合、図９や図１４のようにユーザが選択した動画を左側に表示して再生させると共に推薦動画を右側に表示させてもよい。推薦動画は代表的な場面をサムネイル画像にしてもよいし、縮小した動画で音声なしで再生させてもよい。
【０１８４】
画像に換えて音声を提示する場合、図３のステップＳ３０１で音声の提示要求があり複数の音声を提示する場合、作成者の顔写真や音符マーク等の何らかのアイコンを音声の作成日時属性や作成者名属性等の属性と共に表示させてもよい。また、図３のステップＳ３０３でユーザが興味を持った音声を選択し、ステップＳ３０８で推薦音声を提示する場合、図９や図１４のようにユーザが選択した音声を示す何らかのアイコンを左側に表示し再生をさせると共に推薦音声を表す何らかのアイコンを右側に表示させてもよい。
【０１８５】
また、記憶手段１１００に格納されているデータとして画像、動画、音声等が混在していてもよい。この場合に、ユーザ嗜好特定手段１２００においてキーワードを用いてグループ分けを行った後、グループごとの個数を数える際に画像、動画、音声等のフォーマット別に重み付けを行って数えてもよい。
【０１８６】
（２）ユーザ嗜好特定手段１２００において、グループに含まれるコンテンツの数が多いグループを高ユーザ嗜好グループとするとしたが、グループに含まれるコンテンツの再生回数の総和が大きいグループを高ユーザ嗜好グループとしたり、グループに含まれるコンテンツの総再生時間の総和が大きいグループを高ユーザ嗜好グループとしたり、コンテンツの再生回数と総再生時間それぞれに重み係数を乗じて和をとった値を得点とし、得点の総和が大きいグループを高ユーザ嗜好グループとしたり、コンテンツの種類（画像、動画、音声）ごとにコンテンツ係数を設けて、得点にコンテンツ係数を乗じた値の総和が大きいグループを高ユーザ嗜好グループとしたりしてもよい。なお、再生回数や再生時間は第一出力制御手段１４００において表示装置１７００に出力する際に計測してもよい。このとき、再生回数は再生が行われてから所定の基準時間が過ぎたら再生したとして１繰り上げるとしてもよいし、再生時間は再生が行われたときから計測が開始されるとしてもよい。また、再生回数や再生時間を記憶手段１１００に記憶させてもよい。
【０１８７】
（３）上記の実施形態１，２では、ユーザが一人であるとして説明を行ったが、複数のユーザによって利用される場合も考えられる。この場合は、ユーザごとにコンテンツ再生回数や再生時間等の履歴を記憶手段１１００に記憶させてもよい。
【０１８８】
また、ユーザが複数いる場合は、使用開始時にユーザを識別するためにユーザネームの入力を行わせてもよい。これにより、ユーザごとにコンテンツ再生回数や再生時間等の履歴を記録することができ、ユーザごとに推薦コンテンツを提案することができるようになる。
【０１８９】
（４）第二出力制御手段２６００において、ユーザ嗜好関数にユーザによって選択された画像の作成日時属性や場所属性を代入してユーザ嗜好度を求めたが、推薦画像の作成日時属性や場所属性を代入してもよい。この結果、ユーザが嗜好すると考えられる関連画像を作成したときのユーザ嗜好度を得ることができる。また、表示装置１７００に表示する現在の日時をユーザ嗜好関数に代入してもよい。この結果、表示装置１７００に表示しようとしている日時におけるユーザ嗜好度を得ることができる。
【０１９０】
また、ユーザ嗜好関数の決定方法として、高ユーザ嗜好グループの属性が正規分布に従う標本であるとしたが、正規分布以外の分布を用いてもかまわない。また、画像の個数、再生回数、再生時間等やそれらを組み合せて作成した数値を用いた度数分布をユーザ嗜好関数としてもよい。
【０１９１】
（５）上記の実施形態１，２ではユーザ嗜好特定手段１２００において高ユーザ嗜好グループごとの所属画像数を数える際に重み付けを行わなかったが、ユーザの嗜好が時間的に変化することを考え、過去に作成した画像よりも現在に近い日時に作成した画像に大きい重み係数をかけて画像数を数えてもよい。
【０１９２】
（６）上述の実施形態１，２では記憶手段１１００に記憶されているキーワード属性は１画像あたり１キーワードであったが、１画像あたりに複数のキーワードを含んでいてもよい。この場合、ユーザ嗜好特定手段１２００でのグループ分けは複数のキーワードそれぞれについて行ってもよい。
【０１９３】
（７）上述の実施形態１，２では、ユーザ嗜好特定手段１２００において図６のようにキーワード属性が「お菓子」と「旅行」で共に画像数が３個であったため、第二出力制御手段において平等に扱ったが、画像数に差があった場合、例えば「お菓子」が６個で「旅行」が３個だった場合に、６個である「お菓子」に含まれている関連画像を「旅行」に含まれている関連画像よりも表示順序を先にする等強調して表示してもよい。
【０１９４】
（８）上述の実施形態１，２ではユーザ嗜好特定手段１２００において予め所定の基準個数があったが、キーワードを用いてグループ分けを行った後、グループに所属している画像数の最も多いものを高ユーザ嗜好グループとしてもよいし、上位の複数グループを高ユーザ嗜好グループとしてもよい。
【０１９５】
（９）上述の実施形態では、ユーザ嗜好特定手段１２００において、一例として予め決められた属性を「キーワード」としたが、どの属性にしてもかまわない。またどの属性を予め決められた属性にするのかという情報は、画像表示装置に組み込まれていてもよいし、ユーザに図７のステップＳ７０１の前に属性一覧画面を提示するなどして、ユーザによって選択されるようにしてもよい。
【０１９６】
また、関連コンテンツ特定手段１５００において、一例として予め決められた属性を「作成日時」と「作成者名」と「場所」としたが、属性の個数はもちろん、どの属性にしてもかまわない。また、どの属性を予め決められた属性にするのかという情報は、画像表示装置に組み込まれていてもよいし、ユーザに図４のステップＳ４０１の前に属性一覧画面を提示するなどしてユーザによって選択されるようにしてもよい。
【０１９７】
（１０）ユーザ嗜好特定手段１２００による図７のステップＳ７０１でのグループ化処理は、属性が同じもの同士を同じグループとするとしたが、属性がテキスト（文字情報）として表現される場合は、記憶手段１１００に記憶されている類義語辞書等を用いて同一でなくても類似する属性同士であれば同じグループであるとしてもよい。また、属性が日時や緯度・経度のような数値として表現される場合は、属性同士の差分値がある一定の範囲以内であれば同じグループであるとしてもよい。また、関連コンテンツ特定手段１５００においても、属性がテキストとして表現される場合に、同様に記憶手段１１００に記憶されている類義語辞書等を用いて同一でなくても類似する属性同士であれば関連画像であるとしてもよい。
【０１９８】
（１１）説明のために図５のようなリストを用いたが、ユーザ嗜好特定手段１２００は、予め決められた属性によって画像をグループ化するために、全コンテンツの属性を参照できればよいので、図５のようなリストを作成せず、記憶手段１１００に記憶されている画像を一つずつ検索して属性を参照するようにしてもよい。
【０１９９】
（１２）ユーザ嗜好特定手段１２００による図７のステップＳ７０２での所定の基準個数は、画像表示装置に予め設定されている値またはユーザが設定する値とし、その値の決め方は限定しない。ユーザが設定する場合は、図７のステップＳ７０１の前にユーザに個数を決定させる画面を表示させて選択させるなどしてもよい。
【０２００】
また、関連コンテンツ特定手段１５００が図４のステップＳ４０３やステップＳ４０５で行う関連画像を特定するための基準値は画像表示装置に予め設計されていてもよいし、ユーザが設定してもよい。ユーザが設定する場合は、図４のステップＳ４０１の前にユーザに設定させる画面を表示させて選択させるなどしてもよい。
【０２０１】
（１３）第二出力制御手段１５００では、図９のように属性ごとに関連画像を表示する領域を設けたが、そのようにせず、関連画像であり、且つ高ユーザ嗜好画像であるコンテンツＩＤ＝２，１０のアイコンを、どの属性の関連属性かを区別せず、図１５のように表示してもよい。
【０２０２】
（１４）第二出力制御手段２６００では、図１４のように、属性ごとに関連画像であり且つ高ユーザ嗜好画像である画像を表示する領域を設けたが、図１６のように、どの属性かを区別せずに表示してもよい。ただしこの場合、同じ高ユーザ嗜好グループ「お菓子」でも、「作成日時」属性のユーザ嗜好度と「場所」属性のユーザ嗜好度が異なる場合があるが、その場合は、ユーザ嗜好度の最大値を用いるものとする。
【０２０３】
（１５）ユーザ嗜好特定手段１２００において、予め決めた属性でグループ分けするとしたが、コンテンツが持つ複数の属性のうち二つ以上の属性を用いて、それぞれの属性ごとにコンテンツをグループ分けし、グループ分けされた全てのグループの中からユーザの嗜好度が高いグループを特定してもよい。例えば、ユーザ嗜好特定処理において「キーワード」属性だけではなく、「作成者名」属性も考慮する場合を説明する。図５において、コンテンツＩＤが１０までの画像を用いて説明すると、作成者名属性でグループ分けを行った場合、「Ａ山Ａ子」のグループにはＩＤ＝１，３，５，６の４個の画像が所属する。同様に「Ｂ川」のグループにはＩＤ＝４，７の２個の画像が所属し、ＤＤ男にはＩＤ＝８の画像が所属する。「−」となっているのは属性が存在しないことを表しており、この場合は作成者名属性がないものとしてユーザ嗜好特定処理の対象から外れる。「キーワード」属性でグループ分けした結果である図８では、基準個数が３個以上の場合に高ユーザ嗜好グループとなるとしたため、「Ａ山Ａ子」も高ユーザ嗜好グループになり、図８の結果と考えて、高ユーザ嗜好画像はＩＤ＝１，２，３，５，６，７，８，９，１０となる。上記の例のように考えてもよいし、高ユーザ嗜好グループをグループの個数が最大である「Ａ山Ａ子」のみとし、高ユーザ嗜好画像をＩＤ＝１，３，５，６としてもよい。
【０２０４】
（１６）記憶手段１１００において、画像は記憶手段１１００内に記憶されているとして説明を行ったが、外部の記憶手段に記憶されていてもよい。この場合、図２のデータ構造のうち少なくとも表中２０３の要素である「ファイルパス」（その外部の記憶手段内の画像のアドレスを指すもの）が内部の記憶手段１１００に記憶される必要がある。
【０２０５】
（１７）上述の実施形態３、４では記憶手段３１００に画像（静止画）が記憶されており、その属性を用いて画像を検索したが、画像（静止画）にかわって動画や音声などのコンテンツが記憶装置に記憶され、その属性を用いてコンテンツを検索してもよい。その場合、図１８で示したデータの「種類」には「画像」に代えて「動画」や「音声」と記録することとしてよい。
【０２０６】
動画の場合、図２２のステップＳ２２０８で動画の表示要求があり複数の動画を表示する場合、動画の中で代表的な場面をサムネイル画像にしてもよいし、動画のサイズを縮小して音声なしで再生させてもよい。
【０２０７】
音声の場合、図２２のステップＳ２２０８で音声の提示要求があり複数の音声を提示する場合、作成者の顔写真や音符マーク等の何らかのアイコンを音声の作成日時属性と共に表示させてもよい。
【０２０８】
また、記憶手段３１００に格納されているデータとして画像、動画、音声等が混在していてもよい。
【０２０９】
（１８）実施形態３、４において、画像の濃淡を画像の情報を間引くことで表現したが、それ以外の方法で表現してもよい。
【０２１０】
例えば、背景画像を白単色の画像としてαブレンドを行ってもよい。αブレンドとは、もとの画像の画素値をＶａｌｕｅ０、背景画像の画素値をＶａｌｕｅ１、係数をα（αは０から１までの値）として、αブレンドの結果生じる新しい画像の画素値ＶａｌｕｅをＶａｌｕｅ=Ｖａｌｕｅ０×（１−α）＋Ｖａｌｕｅ１×αとして求める手法のことである。係数αを１にしていくことで、徐々に背景画像の色になる。背景画像が白単色の場合、画像全体が徐々に白色になる。このαの値を変化させて画像の濃淡を表現してもよい。また、αブレンドを行う際の背景画像を灰色単色の画像にしてもよいし、画像表示装置が結果を表示する際の背景画像を用いてαブレンドを行ってもよい。また、画像の画素ごとのＲＧＢの値を徐々に中間値にすることで画像全体を灰色にしてもよい。また、画像全体を徐々にモザイク状に変化させてもよい。
【０２１１】
（１９）実施形態３、４において、スライドバーを表示させてユーザに属性ごとの重み係数を入力させるようにしたが、スライドバーではなく、プルダウンメニューでユーザに値を選択させてもよいし、直接入力させる領域を設けてユーザに重み係数を入力させてもよい。
【０２１２】
また、スライドバーは表示しなくてもよい。この場合、重み係数はユーザが予め設定した値でもよいし、画像表示装置の設計者によって与えられた値でもよい。
【０２１３】
（２０）実施形態３では配置決定手段３４００において表示用の配置として作成日時属性を用いた場合の配置を、実施形態４では配置決定手段４４００において別の作成日時属性を用いた場合の配置をそれぞれ採用したが、その他の属性である場所属性の場合の表示用の配置や顔情報属性の場合の表示用の配置を採用してもよい。
【０２１４】
場所属性の場合、図３５のように地図上に場所属性が表す位置に画像を表示する配置にしてもよい。図３５の場合、実施形態３と同様に表示態様分類手段３５００での表示態様を画像のサイズを同一とし、画像の濃淡で重要度を表現するものにし、属性情報評価手段での属性の評価方法も実施形態３と同様に計算させ、重み係数は場所属性を１、その他の属性を０としている。従って、いつも行く場所ではないところほど画像が濃く表示されている。
【０２１５】
顔情報属性の場合、図３６のように人物名の横に画像を表示する配置にしてもよい。図３６の場合、実施形態３と同様に表示態様分類手段３５００での表示態様を画像のサイズを同一とし、画像の濃淡で重要度を表現するものにし、属性情報評価手段での属性の評価方法も実施形態３と同様に計算させ、重み係数は顔情報属性を１、その他の属性を０としている。従って、頻繁に写らない人が少ない人数で写っている画像ほど濃く表示されている。
【０２１６】
（２１）表示態様分類手段３５００において、表示態様として例えば縦横６０×６０画素のように画像のサイズを同一とし、画像の濃淡で重要度を表現するように設定したが、画像の濃淡を同一とし、画像のサイズによって重要度を表現するように設定してもよい。この場合、図３７のように表示される。図３７の場合、実施形態３と同様に属性情報評価手段での属性の評価を行い、表示用の配置は場所属性の場合の表示用の配置を採用し、重み係数は場所属性を１、その他の属性を０としている。従って、いつも行く場所ではないところほど画像が大きく表示されている。また、各縮小画像のサイズを同一とする場合、そのサイズは縦横６０×６０画素に限らない。なお、入力した画像がそのサイズより小さい場合には縮小ではなく拡大を行うことになる。
【０２１７】
また、表示態様として画像のサイズと画像の濃さを同一とし、画像を囲む枠線の太さで重要度を表してもよい。この場合、図３８のように表示される。図３８の場合、実施形態３と同様に属性情報評価手段での属性の評価を行い、表示用の配置は実施形態４での作成日時属性用の配置を採用し、重み係数は作成日時属性を１、その他の属性を０としている。従って、ライフイベントに近い画像ほど枠線が太く表示されている。
【０２１８】
また、表示態様として画像のサイズと画像の濃さを同一とし、画像につけるマークの数で重要度を表してもよい。この場合、図３９のように表示される。図３９の場合、実施形態３と同様に属性情報評価手段での属性の評価を行い、表示用の配置は実施形態４での作成日時属性用の配置を採用し、重み係数は作成日時属性を１、その他の属性を０としている。また、画像の重要度の大きさに合わせて、星がなし、星が１つ、２つ、３つと表現される。従って、ライフイベントに近い画像ほどマークである星の数が多くなっている。
【０２１９】
また、３次元ＵＩにおいて、表示態様として画像のサイズと濃淡を同一とし、基準面に垂直方向の軸で重要度の値に応じて配置をさせてもよい。真上から見ると、手前が大きく、後ろが小さくぼやけて見えるようになる。また、同じく３次元ＵＩを用いて、画像の重要度が小さいものほど倒れ、大きいものほど立っているように配置を行うことで画像の重要度を表現してもよい。
【０２２０】
（２２）実施形態３では、属性情報評価手段３２００において、ユーザが入力したライフイベント情報や頻出場所情報や頻出人間情報を用いて属性ごとの重要度を算出した。属性ごとの重要度の算出は、ユーザによって入力された情報を用いずに行ってもよい。作成日時属性の場合、普段撮影されている画像の枚数が５枚程度なのに、５０枚撮影された日があったとすると、その日は通常の日ではない特異な日であるとして重要度を大きくしてもよい。また、場所属性の場合、緯度と経度の情報から、普段よく撮影している場所から離れた場所において撮影されていたとすると、その場所は通常の場所ではない特異な場所であるとして重要度を大きくしてもよい。また、顔情報属性の場合、撮影されてきた画像に写っている人の中で、枚数が少ない人ほど特異な人間であるとして重要度を大きくしてもよい。
【０２２１】
（２３）実施形態３では、属性情報評価処理を図２３のように示したが、（i）ステップＳ２３０１からステップＳ２３０３の処理と、(ii)ステップＳ２３０４からステップＳ２３０６の処理と、(iii)ステップＳ２３０７からステップＳ２３０８の処理とは、図２３の順に計算する必要はなく、順番を変更して計算を行ってもよい。例えば、(ii)、(i)、(iii)の順に処理を実行してもよい。
【０２２２】
また、実施形態４では、属性情報評価処理を図３３のように示したが、（iv）ステップＳ１３０１からステップＳ１３０３の処理と、（v）ステップＳ１３０４からステップＳ１３０６の処理と、（vi）ステップＳ１３０７からステップＳ１３０８の処理とは、図３３の順に計算する必要はなく、順番を変更して計算を行ってもよい。例えば、(vi)、(v)、(iv)の順に処理を実行してもよい。
【０２２３】
（２４）実施形態において、属性ごとに構成される重要度成分の計算を行ったが、重要度成分の計算方法や正規化の方法については記載した方法以外のものでもよい。また、属性ごとの重要度成分を算出後にユーザによってその値を変更できるようにしてもよい。重み係数に関してもその値の範囲や大きさを自由に決定してもよい。
【０２２４】
（２５）実施形態３では、属性情報評価手段３２００において画像の顔情報属性から写っている人数が少ない画像ほど重要であるとしたが、写っている人の数が多い、例えば親戚同士で集まった際の集合写真などを重要であるように判定を行ってもよい。この場合、画像に占める顔の大きさで群衆写真かグループで撮った写真かを選別してもよい。
【０２２５】
（２６）表示態様分類手段３５００において、属性ごとの重要度のうち、一番重要度が高い属性に注目し、表示の際の濃淡をその属性のみで決定してもよい。また、属性ごとに閾値を決定し、ある属性では特に閾値よりも重要度が高かった場合、その属性に着目して表示の際の濃淡をその属性のみで決定してもよい。
【０２２６】
（２７）表示態様分類手段３５００において重みの値の和を用いて重要度が０から重みの値の和の１／３、重みの値の和の１／３から重みの値の和の２／３、重みの値の和の２／３から重みの値の和までというようにグループ分けを行ったが、重要度の最大値を用いて重要度が０から最大値の１／３、最大値の１／３から最大値の２／３、最大値の２／３から最大値までというようにグループ分けを行ってもよい。グループごとの重要度の範囲を等間隔にする必要はなく、自由に決定してもよい。また、重要度の度数分布を作成し、その分布から表示態様のグループ分けを行ってもよい。
【０２２７】
（２８）画像の顔情報を用いて画像に写っている人物の年齢を算出し、同年齢の人物が写っている画像ほど重要度が大きくなるようにしてもよい。例えば、乳幼児が写っている画像を選択したとすると、選択した画像に写っている乳幼児だけではなく他の乳幼児も含めて写っている画像の重要度を大きくしてもよい。
【０２２８】
（２９）ユーザ操作受付手段３３００，４３００では、ユーザからの操作を受け付けるためにマウス等を有しているが、一般的なポインティングデバイス等とキーボード等を有してもよい。この場合、マウスによるシングルクリックはポインティングデバイスによる座標指定で、ダブルクリックは座標指定とキーボードのＥｎｔｅｒキーの同時入力で行ってもよい。
【０２２９】
（３０）上述の実施形態１〜４の画像表示装置は、典型的には半導体集積回路であるＬＳＩとして実現される。これらは個別に１チップ化されてもよいし、一部または全てを含むように１チップ化されてもよい。ここではＬＳＩとしたが、集積度の違いにより、ＩＣ、システムＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩと呼称されることもある。
【０２３０】
また、集積回路化の手法はＬＳＩに限るものではなく、専用回路または汎用プロセッサで実現してもよい。ＬＳＩ製造後に、プログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）や、ＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサを利用してもよい。
【０２３１】
さらに、半導体技術の進歩または派生する別技術によりＬＳＩに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて機能ブロックの集積化を行ってもよい。バイオ技術の適応などが可能性として有り得る。
【０２３２】
さらに加えて、上述の実施形態１，２の画像表示装置を集積化した半導体チップと、画像を描画するためのディスプレイとを組み合せて、様々な用途に応じた描画機器を構成することができる。携帯電話やテレビ、デジタルビデオレコーダ、デジタルビデオカメラ、カーナビゲーション等における情報描画手段として、画像出力装置を利用することが可能である。ディスプレイとしては、ブラウン管（ＣＲＴ）の他、液晶やＰＤＰ（プラズマディスプレイパネル）、有機ＥＬなどのフラットディスプレイ、プロジェクターを代表とする投射型ディスプレイなどと組み合せることが可能である。
【０２３３】
（３１）上述の実施形態に１〜４で示したユーザ嗜好特定処理（図３、図４、図７、図１１等参照）、画像表示に係る処理等（図２２、図２３、図２４、図２６、図３０、図３１、図３３）、をプロセッサ、及びそのプロセッサに接続された各種回路に実行させるためのプログラムコードからなる制御プログラムを、記録媒体に記録すること、または各種通信路等を介して流通させ頒布することもできる。このような記録媒体には、ＩＣカード、ハードディスク、光ディスク、フレキシブルディスク、ＲＯＭ等がある。流通、頒布された制御プログラムはプロセッサに読み出され得るメモリ等に格納されることにより利用に供され、そのプロセッサがその制御プログラムを実行することにより各実施形態で示したような各種機能が実現されるようになる。
【０２３４】
（３２）以下、さらに本発明の一実施形態に係るコンテンツ出力装置の構成及びその変形例と効果について説明する。
【０２３５】
（ａ）本発明の一実施形態に係る制御装置は、コンテンツと当該コンテンツの属性とを対応させて複数記憶している記憶手段と、前記記憶手段に記憶されているコンテンツのうち一のコンテンツを出力する第一出力制御手段と、前記第一出力制御手段により出力されているコンテンツの属性と所定の関係を有する属性を持つコンテンツを前記記憶手段に記憶されている複数のコンテンツから特定する関連コンテンツ特定手段と、前記記憶手段に記憶されている複数のコンテンツを属性に基づいて複数のグループに分類し、分類された各グループに属しているコンテンツに係る量を計算し、その量が所定の基準量を超えたグループに含まれるコンテンツを特定するユーザ嗜好特定手段と、前記関連コンテンツ特定手段で特定された関連コンテンツの集合と前記ユーザ嗜好特定手段で特定されたコンテンツの集合との双方に属しているコンテンツを出力する第二出力制御手段とを備える。
【０２３６】
従ってこのコンテンツ出力装置は、ユーザに提示しているコンテンツに対して、ユーザが記憶手段に記憶した複数のコンテンツから、ユーザの嗜好に沿い且つ提示しているコンテンツの属性と関連した属性を有するコンテンツをユーザに提示することができる。
【０２３７】
（ｂ）前記記憶手段は、前記コンテンツの属性として内容に係る情報を記憶し、前記ユーザ嗜好特定手段は前記内容に係る情報に基づいて複数のグループに分類することとしてもよい。
【０２３８】
これにより、ユーザの嗜好を特定する際にコンテンツの内容に従った結果を出すことができる。
【０２３９】
（ｃ）前記コンテンツは、画像であり、前記第一出力制御手段は前記出力を表示で行い、前記第二出力制御手段は前記出力を表示で行い、前記記憶手段は、各コンテンツに対して複数の属性を記憶し、前記コンテンツの属性は当該コンテンツの内容を表した文字列を含み、前記ユーザ嗜好特定手段は前記記憶手段に記憶されている複数のコンテンツを、当該コンテンツの内容を表した文字列に基づいて分類することとしてもよい。
【０２４０】
これにより、コンテンツとして画像を取り扱い、画像を表示することができ、ユーザの嗜好を特定する際にコンテンツの内容に沿った且つ個数の多いグループに属するコンテンツを特定することができる。
【０２４１】
（ｄ）前記ユーザ嗜好特定手段は、各グループに属しているコンテンツの総数を、各グループに属しているコンテンツに係る量として計算することとしてもよい。
【０２４２】
これにより、グループに分割した後、そのグループのコンテンツの個数をもとにユーザ嗜好を特定することができる。
【０２４３】
（ｅ）前記記憶手段は、前記コンテンツの属性としてコンテンツの作成に係る情報を記憶し、前記関連コンテンツ特定手段は、前記コンテンツの内容を表した文字列を用いずに前記コンテンツの作成に係る情報に基づいて関連コンテンツの特定を行うこととしてもよい。
【０２４４】
これにより、コンテンツの属性としてコンテンツの作成した際の情報が得られ、関連コンテンツを特定する際は、ユーザ嗜好特定手段で用いた属性であるキーワードを用いずにコンテンツの作成した際の情報の属性を用いて関連コンテンツを特定することができる。
【０２４５】
（ｆ）前記作成に係る情報は当該コンテンツを作成した場所を示し、前記関連コンテンツ特定手段は、前記第一出力制御手段により出力されているコンテンツの場所と所定の距離以内の場所で作成されたコンテンツを前記記憶手段に記憶されているコンテンツから特定することとしてもよい。
【０２４６】
これにより、属性としてコンテンツを作成した場所を含むことができ、関連コンテンツ特定手段において前記第一出力制御手段により出力されているコンテンツの場所と所定の距離以内の場所で作成されたコンテンツを関連コンテンツとすることができる。
【０２４７】
（ｇ）ユーザの操作を受け付けるユーザ操作受付手段を備え、前記第一出力制御手段で出力する一のコンテンツは前記ユーザ操作受付手段で受け付けられたユーザの操作に基づいて決定され、前記記憶手段は、前記コンテンツの属性として当該コンテンツの作成日時を示す情報を記憶し、前記第二出力制御手段は前記ユーザ嗜好特定手段で特定されたコンテンツの作成日時の分布に基づいて前記出力する一のコンテンツの作成日時における嗜好度を計算し、嗜好度に応じて出力を行うこととしてもよい。
【０２４８】
これにより、第一出力制御手段で出力するコンテンツをユーザの操作によって決定することができ、コンテンツの属性としてコンテンツを作成した日時を含むことができ、ユーザ嗜好度を計算する際にユーザ嗜好特定手段で特定されたコンテンツの作成日時に基づいてユーザ嗜好関数を決定することができ、ユーザの操作に基づいて決定された第一出力制御手段で出力するコンテンツの作成日時でユーザ嗜好度を計算し、嗜好度に応じて出力を行うことができる。
【０２４９】
（ｈ）前記コンテンツの属性は当該コンテンツの作成日時を示す情報を含み、前記第二出力制御手段は前記ユーザ嗜好特定手段で特定されたコンテンツの作成日時の分布とコンテンツを出力する時刻とに基づいて前記第二出力制御手段がコンテンツを出力する時刻における嗜好度を計算し、嗜好度に応じて出力を行うこととしてもよい。
【０２５０】
これにより、コンテンツの属性としてコンテンツを作成した日時を含むことができ、ユーザ嗜好度を計算する際にユーザ嗜好特定手段で特定されたコンテンツの作成日時に基づいてユーザ嗜好関数を決定することができ、ユーザ嗜好度を計算する際にユーザ嗜好特定手段で特定されたコンテンツの作成日時に基づいてユーザ嗜好関数を決定することができ、第二出力制御手段がコンテンツを出力する日時におけるユーザ嗜好度を計算し、嗜好度に応じて出力を行うことができる。
【０２５１】
（ｉ）前記コンテンツの属性は当該コンテンツの内容を表した文字列を含み、前記記憶手段は、意味が関連する文字列同士を結びつけた表を記憶し、前記関連コンテンツ特定手段は、前記表に基づいて前記第一出力制御手段により出力されているコンテンツの内容を表した文字列と意味が関連するコンテンツを前記記憶手段に記憶されているコンテンツから特定することとしてもよい。
【０２５２】
これにより、コンテンツの属性としてキーワードを用いることができ、関連コンテンツ特定手段は、意味が関連するキーワードを結びつけた表を用いて関連するコンテンツを特定することができる。
【０２５３】
（ｊ）ユーザの操作を受け付けるユーザ操作受付手段を備え、前記第一出力制御手段は、前記ユーザ操作受付手段で受け付けられたユーザの操作に基づいてコンテンツを出力している回数を測定し、前記記憶手段は、前記コンテンツの属性として前記第一出力制御手段で逐次出力されたコンテンツごとに測定された出力回数を示す情報を記憶し、前記ユーザ嗜好特定手段における前期各グループに属しているコンテンツに係る量は、各グループに属しているコンテンツの出力回数であり、前記計算は前記各グループに属している全コンテンツの出力回数を合計することで行うこととしてもよい。
【０２５４】
これにより、第一出力制御手段でユーザの操作に応じてコンテンツの出力回数を測定することができ、記憶手段に出力されたコンテンツごとに測定された出力回数を記憶することができ、ユーザの嗜好を特定する際にコンテンツの内容に沿い且つユーザの出力回数が多いグループに属するコンテンツを特定することができる。
【０２５５】
（ｋ）前記記憶手段は、前記コンテンツの属性として当該コンテンツを作成した場所を示す情報を記憶し、前記ユーザ嗜好特定手段は前記記憶手段に記憶されている複数のコンテンツを所定の地点と前記コンテンツを作成した場所との距離に基づいて分類することとしてもよい。
【０２５６】
これにより、コンテンツを作成した場所に基づいてユーザの嗜好を特定することができる。
【０２５７】
（３３）以下、さらに本発明のコンテンツ出力装置の一実施形態に係る画像表示装置の構成及びその変形例と効果について説明する。
【０２５８】
（ａ）上記課題を解決するために本発明に係るコンテンツ出力装置は、コンテンツと当該コンテンツの属性とを対応させて複数記憶している記憶手段と、前記記憶手段で記憶されている複数の表示されるべきコンテンツそれぞれについて所定の基準に従って表示用の配置を決定する配置決定手段と、表示されるべき各コンテンツの属性に基づいて各コンテンツの重要度を算定し、当該重要度に基づいて各コンテンツの表示態様を決定する、表示態様分類手段と、前記表示用の配置に従って、前記決定した各コンテンツの表示態様で、前記表示されるべき複数のコンテンツを表示する、表示制御手段とを備える。
【０２５９】
従って、このコンテンツ出力装置は、ユーザに対してユーザが記憶装置に記憶したコンテンツから複数個のコンテンツをある表示用の配置とコンテンツの属性に基づいた重要度によって決定された表示態様とを用いてディスプレイに表示することができる。
【０２６０】
（ｂ）前記コンテンツの属性は、コンテンツを作成した時を含み、前記記憶手段は、ユーザにとってのイベントの時を記憶し、前記表示態様分類手段は、前記コンテンツを作成した時と前記ユーザにとってのイベントの時との差分値が小さいほど重要であるように前記重要度の前記算定を行うこととしてもよい。
【０２６１】
これにより、コンテンツの属性として作成した時を用いることができ、ユーザにとってのイベントの時との差分値が小さいものほど重要な作成した時であることを決定することができる。
【０２６２】
（ｃ）前記コンテンツは、画像であり、前記表示態様分類手段は、各コンテンツの重要度に応じて各コンテンツの画素を間引くこととしてもよい。
【０２６３】
これにより、コンテンツとして画像を取り扱い、ユーザの関心度合いが高いコンテンツを目立たせることで、ユーザの関心度合いを考慮したコンテンツを見つけやすくできる。
【０２６４】
（ｄ）前記記憶手段は、各コンテンツに対して複数の属性を記憶し、前記表示態様分類手段は、属性ごとに重要度を構成する重要度成分を算出し、前記複数の属性ごとの重要度成分に重みをかけ、その総和をとることで前記重要度の前記算定を行うこととしてもよい。
【０２６５】
これにより、コンテンツは複数の属性を持つことができ、その属性ごとに表示態様を決定する重要度を構成する重要度成分を算出することができ、その重要度成分に重みをかけ、その総和をとることで重要度の計算を行うことができる。
【０２６６】
（ｅ）前記重みの入力を受け付けるためのユーザ操作受付手段を備えることとしてもよい。
【０２６７】
これにより、属性ごとの重みをユーザが入力することで決定することができる。
【０２６８】
（ｆ）前記配置決定手段が従う前記所定の基準は、表示されるべき各コンテンツを当該コンテンツの属性である作成した時の順に並べることであることとしてもよい。
【０２６９】
これにより、コンテンツを作成した時の順に並べることができる。
【０２７０】
（ｇ）前記コンテンツは、画像であり、前記表示制御手段は、前記表示されるべきコンテンツの表示サイズの大きさを前記重要度に従って変化させて表示することとしてもよい。
【０２７１】
これにより、コンテンツとして画像を取り扱い、画像の重要度に従って画像の表示サイズの大きさを変更させることができる。
【０２７２】
（ｈ）前記コンテンツの属性は、コンテンツを作成した場所を含み、前記記憶手段は、所定の場所を記憶し、前記表示態様分類手段は、前記コンテンツを作成した場所と前記所定の場所との差分値が大きいほど重要であるように前記重要度の前記算定を行うこととしてもよい。
【０２７３】
これにより、コンテンツの属性として作成した場所を用いることができ、ユーザが決定した所定の場所との距離の差分値が大きいほどコンテンツの重要度が大きくなるようにすることができる。
【０２７４】
（ｉ）さらに前記コンテンツに基づきコンテンツに写る人ごとについての顔情報を生成し、当該コンテンツの属性の一つとして前記記憶手段に格納する顔情報生成手段を備え、前記コンテンツは、画像であり、前記表示態様分類手段は、前記コンテンツに写る人が前記所定の人と一致しない人達の人数に基づき前記重要度の前記算定を行うこととしてもよい。
【０２７５】
これにより、コンテンツとして画像を取り扱い、画像に写る人ごとに顔情報を生成することができ、画像に写っている人が、ユーザが設定した所定の人ではない人の数に応じて画像の重要度を決定することができる。
【０２７６】
（ｊ）前記コンテンツ出力装置は、さらに、ユーザ操作受付手段を備え、前記ユーザ操作受付手段は、前記表示されているコンテンツから一のコンテンツの選択を受け付け、前記表示態様分類手段は、前記一のコンテンツの属性と類似の属性を有するコンテンツであるほど重要であるように前記重要度の前記算定を行うこととしてもよい。
【０２７７】
これにより、ユーザが選択したコンテンツと似た属性を持つコンテンツほど重要になるようにコンテンツの重要度を決定することができる。
【０２７８】
（ｋ）ユーザ操作を受け付ける前に、前記表示制御手段は、表示されるべき各コンテンツの表示態様を全て同一として表示することとしてもよい。
【０２７９】
これにより、最初のコンテンツの選択を行う時に表示されている各コンテンツが同一に見えるため、コンテンツの選択を行いやすくなることができる。 
【産業上の利用可能性】
【０２８０】
本発明のコンテンツ出力装置は、様々な用途に利用可能である。例えば、携帯電話や携帯音楽プレーヤー、デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ等の電池駆動の携帯表示端末や、テレビ、デジタルビデオレコーダ、カーナビゲーション等の高解像度の情報表示機器におけるメニュー表示やＷｅｂブラウザ、エディタ、ＥＰＧ、地図表示等における情報表示手段として利用価値が高い。
【符号の説明】
【０２８１】
１０００、２０００、３０００、４０００  画像表示装置
１１００、３１００            記憶手段
１２００            ユーザ嗜好特定手段
１３００、３３００、４３００            ユーザ操作受付手段
１４００            第一出力制御手段
１５００            関連コンテンツ特定手段
１６００、２６００  第二出力制御手段
１７００、３７００            表示装置
２６１０  ユーザ嗜好関数生成手段
３２００、４２００  属性情報評価手段
３４００、４４００  配置決定手段
３５００  表示態様分類手段
３６００  表示制御手段
【図１】
0005879544.tif 000002
【図２】
0005879544.tif 000003
【図３】
0005879544.tif 000004
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
0005879544.tif 000008
【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
0005879544.tif 000012
【図１２】
0005879544.tif 000013
【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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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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