(57)【要約】【課題】ユーザの特性に応じた画像データに対する操作を出力する。【解決手段】一実施形態の情報処理装置１０は、画像データにおける被写体の特徴を特定する特定部１２と、画像データの撮影に関する設定情報を取得する設定情報取得部１３と、被写体の特徴と設定情報とに基づいて、被写体の実際の状態を示す被写体情報を取得する被写体情報取得部１４と、被写体情報に基づいて、画像データの分類を決定する分類部１５と、分類部１５によって決定された分類と予め決定された評価値とが関連付けられた評価済み画像データに基づいて、評価モデルを分類毎に生成する生成部１６と、を備える。【選択図】図１
2018084861.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮影により取得された画像データに基づいて、前記画像データにおける被写体の特徴を特定する特定部と、
前記画像データの撮影に関する設定情報を取得する設定情報取得部と、
前記特定部により特定された前記被写体の特徴と前記設定情報取得部により取得された前記設定情報とに基づいて、前記被写体の実際の状態を示す被写体情報を取得する被写体情報取得部と、
前記被写体情報取得部により取得された前記被写体情報に基づいて、前記画像データの分類を決定する分類部と、
前記分類部によって決定された分類と予め決定された評価値とが関連付けられた評価済み画像データに基づいて、画像データを入力して当該画像データの評価値を出力する評価モデルを前記分類毎に生成する生成部と、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記特定部は、前記被写体の明るさを示す情報を前記被写体の特徴として特定し、
前記設定情報取得部は、露出に関する情報を前記設定情報として取得し、
前記被写体情報取得部は、前記被写体の実際の明るさを示す情報を前記被写体情報として取得する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記特定部は、前記画像データにおいて前記被写体が占める領域を前記被写体の特徴として特定し、
前記設定情報取得部は、レンズの焦点距離と、撮像素子とピント面との距離を示すピント距離とを前記設定情報として取得し、
前記被写体情報取得部は、前記被写体の実際の大きさを示す情報を前記被写体情報として取得する、
請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
評価対象の画像データを取得する画像データ取得部と、
前記評価対象の画像データに対して前記特定部、前記設定情報取得部、前記被写体情報取得部、及び前記分類部による処理を実行することで前記評価対象の画像データの分類を決定し、決定された分類に応じた前記評価モデルを用いて前記評価対象の画像データの評価値を算出する評価部と、
を更に備える請求項１〜３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
コンピュータにより実行される情報処理方法であって、
撮影により取得された画像データに基づいて、前記画像データにおける被写体の特徴を特定する特定ステップと、
前記画像データの撮影に関する設定情報を取得する設定情報取得ステップと、
前記特定ステップにおいて特定された前記被写体の特徴と前記設定情報取得ステップにおいて取得された前記設定情報とに基づいて、前記被写体の実際の状態を示す被写体情報を取得する被写体情報取得ステップと、
前記被写体情報取得ステップにおいて取得された前記被写体情報に基づいて、前記画像データの分類を決定する分類ステップと、
前記分類ステップにおいて決定された分類と予め決定された評価値とが関連付けられた評価済み画像データに基づいて、画像データを入力して当該画像データの評価値を出力する評価モデルを前記分類毎に生成する生成ステップと、
を含む情報処理方法。
【請求項６】
コンピュータを、
撮影により取得された画像データに基づいて、前記画像データにおける被写体の特徴を特定する特定部と、
前記画像データの撮影に関する設定情報を取得する設定情報取得部と、
前記特定部により特定された前記被写体の特徴と前記設定情報取得部により取得された前記設定情報とに基づいて、前記被写体の実際の状態を示す被写体情報を取得する被写体情報取得部と、
前記被写体情報取得部により取得された前記被写体情報に基づいて、前記画像データの分類を決定する分類部と、
前記分類部によって決定された分類と予め決定された評価値とが関連付けられた評価済み画像データに基づいて、画像データを入力して当該画像データの評価値を出力する評価モデルを前記分類毎に生成する生成部と、
として機能される情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、画像データを評価分類する手法として、画像の分類（例えば人物、及び建物等の被写体の分類）に応じた評価モデルを生成し、評価対象の画像の分類に応じた評価モデルによって当該評価対象の画像の評価値を算出することが開示されている。また、特許文献２には、画像の輝度情報と当該画像の撮影時におけるフラッシュ発光の有無を示すフラッシュ発光情報とに基づいて、画像のシーン（オーバー、アンダー露光、順光、及び逆光等）を判別することが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１４−１４９７１３号公報
【特許文献２】特開２００７−１８８４６４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に開示された手法における画像の分類として、特許文献２に開示された手法により判別される画像のシーンを用いた場合、画像のシーンに応じた評価モデルに基づいてシーンに応じた画像の評価を行うことが可能になると考えられる。しかし、このような画像のシーンに基づく分類は、あくまでも撮影された画像データの特徴に基づく分類であり、実際の被写体の状態に基づく分類ではない。一方、実際の被写体の状態に基づく分類に応じた評価モデルによれば、より適切な画像の評価を行い得る。
【０００５】
そこで、本発明の一側面は、実際の被写体の状態に応じて画像データを評価できる評価モデルを生成可能な情報処理装置、情報処理方法、及び情報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】
本発明の一側面に係る情報処理装置は、撮影により取得された画像データに基づいて、画像データにおける被写体の特徴を特定する特定部と、画像データの撮影に関する設定情報を取得する設定情報取得部と、特定部により特定された被写体の特徴と設定情報取得部により取得された設定情報とに基づいて、被写体の実際の状態を示す被写体情報を取得する被写体情報取得部と、被写体情報取得部により取得された被写体情報に基づいて、画像データの分類を決定する分類部と、分類部によって決定された分類と予め決定された評価値とが関連付けられた評価済み画像データに基づいて、画像データを入力して当該画像データの評価値を出力する評価モデルを分類毎に生成する生成部と、を備える。
【０００７】
本発明の一側面に係る情報処理装置では、画像データにおける被写体の特徴と当該画像データの撮影時の設定情報とから、被写体の実際の状態を示す被写体情報が取得される。そして、被写体情報に基づく分類と評価値とが関連付けられた評価済み画像データから、被写体情報に基づく分類毎に評価モデルが生成される。例えば、このように分類毎に生成された評価モデルを評価対象の画像データの分類に応じて使い分けることにより、評価対象の画像データにおける被写体の実際の状態に基づいて当該画像データを評価することができる。従って、上記情報処理装置によれば、実際の被写体の状態に応じて画像データを評価できる評価モデルを生成することができる。
【発明の効果】
【０００８】
本発明の一側面によれば、実際の被写体の状態に応じて画像データを評価できる評価モデルを生成可能な情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】一実施形態に係る情報処理装置の機能構成を示すブロック図である。
【図２】画像データ格納部に格納された画像データの付加情報の例を示す図である。
【図３】被写体の実際の明るさの導出方法を説明するための模式図である。
【図４】被写体の実際の明るさの導出方法の他の例を説明するための模式図である。
【図５】被写体の実際の大きさの導出方法を説明するための模式図である。
【図６】画像データ格納部に格納された画像データの分類後における付加情報の例を示す図である。
【図７】情報処理装置の動作を示すフローチャートである。
【図８】一実施形態に係る情報処理プログラムのモジュール構成を示すブロック図である。
【図９】情報処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、添付図面を参照して、本発明の一実施形態について詳細に説明する。なお、図面の説明において同一又は相当要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１１】
図１は、本発明の一実施形態に係る情報処理装置１０の機能構成を示す図である。情報処理装置１０は、画像データにおける被写体の実際の状態（例えば、明るさ及び大きさ等）に基づいて画像データの分類を決定し、分類毎の画像データを学習データとして用いた機械学習を実行することにより、分類毎の評価モデルを生成する装置である。情報処理装置１０は、例えば、サーバ装置等のコンピュータに実装される。ただし、情報処理装置１０は、これに限られず、スマートフォン及びタブレット端末等のユーザが所有する携帯端末に実装されてもよい。また、情報処理装置１０の機能は、サーバ装置及び携帯端末等の複数のコンピュータに分散配置されてもよい。すなわち、情報処理装置１０は、複数のコンピュータが互いに通信可能に構成されたシステムとして実現され得る。
【００１２】
評価モデルとは、画像データの所定の特徴量を入力して当該画像データの評価値を出力するものであり、例えば一以上の特徴量を示す数値を説明変数として入力することで目的変数としての評価値が求まる関数として表現され得る。評価モデルは、例えば正例（評価値が「１」）となるべき複数の画像データ及び負例（評価値が「０」）となるべき複数の画像データを学習データとして用いた所定の機械学習を実行することにより得られる。このような評価モデルにより一の画像データについて得られる評価値が大きい（１に近い）ことは、一の画像データが正例として入力された画像データに類似する度合いが大きいことを示す。一方、上記評価値が小さい（０に近い）ことは、一の画像データが正例として入力された画像データに類似する度合いが小さいことを示す。従って、正例又は負例として用いられる画像データの特徴に応じて、生成される評価モデルの特徴も異なる。情報処理装置１０では、被写体の実際の状態に基づく分類毎に評価モデルを生成することにより、被写体の実際の状態に応じて画像データを評価する評価モデルが得られる。
【００１３】
図１に示されるように、情報処理装置１０は、被写体の実際の状態に基づく分類毎の評価モデルを生成及び格納する機能要素として、画像データ格納部１１と、特定部１２と、設定情報取得部１３と、被写体情報取得部１４と、分類部１５と、生成部１６と、評価モデル格納部１７とを備える。また、情報処理装置１０は、分類毎に生成された評価モデルを用いて評価対象となる画像データを評価する機能要素として、画像データ取得部１８と、評価部１９とを備える。
【００１４】
画像データ格納部１１は、不特定多数のユーザにより撮影された複数の画像データを格納する。画像データは、例えば所定の解像度（例えば４０００×３０００ピクセル）で撮像された画像の情報であり、各画素の画素値（例えば、輝度、明度、及び色彩等を数値で表現した値）を示す情報を含む。画像データには、例えばＥｘｉｆ（Exchangeable  image  file  format）情報等の補助情報が埋め込まれている。Ｅｘｉｆ情報は、例えば絞り値（Ｆ値）、シャッター速度（ＳＳ）、ＩＳＯ感度、撮像素子のサイズ（例えば35mmフィルム１コマと同じ面積を有する撮像素子の場合には「36mm×24mm」）、レンズの焦点距離、及び撮像素子とピント面との距離（以下「ピント距離」）等のような、撮影条件及び撮影時のカメラの設定等に関する情報を含む。
【００１５】
図２に示されるように、画像データ格納部１１に格納された各画像データには、画像データを一意に特定するための画像データ名と評価値とが付加情報として関連付けられている。すなわち、画像データ格納部１１には、評価済み画像データ（評価値が関連付けられた画像データ）が格納されている。本実施形態では一例として、評価値は、画像データが正例又は負例であるかを示すフラグ情報（０又は１を示す情報）である。例えば、画像データ格納部１１には、いわゆる写真ＳＮＳ（Social  Networking  Service）等が開催したフォトコンテスト等に応募された写真（画像データ）が格納されてもよい。この場合、フォトコンテストで入賞した写真に、正例であることを示すフラグ情報「１」が関連付けられ、それ以外の写真に、負例であることを示すフラグ情報「０」が関連付けられてもよい。各画像データに評価値を関連付ける処理は、例えば、予めオペレータ等によって実行される。
【００１６】
特定部１２は、画像データ格納部１１に格納された画像データ（すなわち、撮影により取得された画像データ）に基づいて、当該画像データにおける被写体の特徴を特定する。例えば、特定部１２は、画像データの各画素の画素値に基づいて、画像データにおける被写体の領域（以下「被写体領域」）を特定する。そして、特定部１２は、被写体領域に基づいて、被写体の特徴（例えば、画像データにおいて表現されている被写体の明るさ及び大きさ等）を特定する。
【００１７】
設定情報取得部１３は、画像データ格納部１１に格納された画像データの撮影に関する設定情報を取得する。画像データの撮影に関する設定情報は、例えば画像データの撮影時における撮影装置（例えばカメラ等）の設定情報である。例えば、設定情報取得部１３は、上述したＥｘｉｆ情報を参照することにより、絞り値及び焦点距離等の設定情報を取得する。
【００１８】
被写体情報取得部１４は、特定部１２により特定された被写体の特徴と設定情報取得部１３により取得された設定情報とに基づいて、被写体の実際の状態（例えば、明るさ及び大きさ等）を示す被写体情報を取得する。被写体情報取得部１４は、取得された被写体情報を分類部１５に受け渡す。
【００１９】
以下、特定部１２、設定情報取得部１３、及び被写体情報取得部１４による処理の例について説明する。第１の例では、被写体の実際の明るさを示す被写体情報を取得する処理について説明する。第２の例では、被写体の実際の大きさを示す被写体情報を取得する処理について説明する。
【００２０】
（第１の例）
第１の例では、特定部１２は、被写体の明るさを示す情報を被写体の特徴として特定する。まず、特定部１２は、画像データにおける被写体領域を特定する。例えば、特定部１２は、画像データの中央にメインの被写体が存在すると仮定し、画像データの中央に位置する１画素（中央画素）を被写体領域と見做してもよいし、画像データの中央画素を中心とする所定の領域を被写体領域と見做してもよい。後者の場合、所定の領域としては、例えば予め定められた半径を有する円形領域、及び予め定められた長さの辺を有する矩形領域等を用いることができる。
【００２１】
或いは、特定部１２は、従来公知の任意の領域分割手法により、画像データを各画素の画素値に基づいて複数の部分領域に分割し、複数の部分領域のうちその重心位置が画像データの中央位置に最も近い部分領域を被写体領域として特定してもよい。また、特定部１２は、領域分割手法により得られた複数の部分領域のうち、局所的な空間周波数が最も高い領域（すなわち、ピントが合っている領域）を被写体領域として特定してもよい。
【００２２】
或いは、特定部１２は、サリエンシーディテクション（Saliency  Detection）等の公知の手法により、画像データ中の各画素の視覚顕著性（視覚的に注意を惹く度合い）を示すサリエンシーマップを作成し、最も視覚顕著性の高い画素又は当該画素を中心とする所定の領域を被写体領域として特定してもよい。また、特定部１２は、サリエンシーマップにおいて、所定の閾値以上の視覚顕著性を有する一又は複数の部分領域を被写体領域として特定してもよい。
【００２３】
なお、特定部１２は、被写体領域を特定するために、上述した各手法を組み合わせて用いてもよいし、上述した手法以外の種々の手法（例えば多層のニューラルネットワークを用いた機械学習による画像認識処理等）により被写体領域を特定してもよい。
【００２４】
続いて、特定部１２は、画像データ上の被写体の明るさを算出する。ここで、「画像データ上の被写体の明るさ」とは、絞り値及びシャッタースピード等の撮影時の設定を考慮することなく、画像データにのみ基づいて算出される明るさのことである。例えば、特定部１２は、デジタルの画像データに変換される前のアナログデータ（ＡＤ変換される前のデータ）を参照可能な場合には、当該アナログデータに基づいて被写体の明るさを算出してもよい。具体的には、特定部１２は、撮像素子（例えばＣＭＯＳイメージセンサ等）の被写体領域に対応する部分に単位時間当たりに受光した光量（ＣＭＯＳの出力電圧）を取得し、当該光量を当該部分の大きさ（例えば対応する画素数）で割ることで得た平均値を、画像データ上の被写体の明るさとしてもよい。
【００２５】
或いは、特定部１２は、デジタルの画像データの被写体領域に含まれる画素のＲＧＢ（赤・緑・青の各要素の明度を０〜２５５の２５６個の段階値で表現した値）を、被写体の明るさと見做してもよい。ここで、１画素が被写体領域として特定された場合、特定部１２は、当該画素のＲＧＢを画像データ上の被写体の明るさを示す情報として特定してもよい。一方、複数画素が被写体領域として特定された場合、特定部１２は、当該複数画素のＲＧＢの平均値及び中央値等を、画像データ上の被写体の明るさを示す情報として特定してもよい。
【００２６】
或いは、特定部１２は、被写体領域に含まれる画素のＲＧＢをＹＣｒＣｂに変換した上で、輝度成分であるＹ値を被写体の明るさと見做してもよい。この場合、特定部１２は、ＲＧＢを明るさと見做す上述の場合と同様に、画像データ上の被写体の明るさを示す情報を特定することができる。なお、ＹＣｒＣｂは、画素の色を輝度成分であるＹ値、並びに色相を示すＣｒ値（赤み成分）及びＣｂ値（青み成分）で表現した値である。
【００２７】
特定部１２は、上述のようにして特定された画像データ上の被写体の明るさを示す情報を被写体情報取得部１４に受け渡す。
【００２８】
設定情報取得部１３は、露出に関する情報（露出設定）を設定情報として取得する。例えば、設定情報取得部１３は、画像データのＥｘｉｆ情報を参照し、絞り値（Ｆ値）、シャッタースピード（ＳＳ）、及びＩＳＯ感度（ＩＳＯ）を露出設定として抽出する。設定情報取得部１３は、抽出された露出設定を被写体情報取得部１４に受け渡す。
【００２９】
被写体情報取得部１４は、特定部１２により特定された画像データ上の被写体の明るさと設定情報取得部１３により取得された露出設定（Ｆ値、ＳＳ、ＩＳＯ）とに基づいて、被写体の実際の明るさを示す情報を被写体情報として取得する。例えば、被写体情報取得部１４は、基準となる明るさを示す情報として、画像データ上の被写体の明るさ、Ｆ値、ＳＳ、及びＩＳＯの組み合わせを予め保持しておく。そして、被写体情報取得部１４は、特定部１２及び設定情報取得部１３から受け取った組み合わせと、予め基準として用意された組み合わせとを比較する。被写体情報取得部１４は、比較結果に基づいて把握される被写体の明るさを、被写体の実際の明るさを示す情報として取得する。
【００３０】
図３を参照して、ＲＧＢを画像データ上の被写体の明るさを示す情報として用いる場合の処理について説明する。図３の（ａ）は、被写体の実際の明るさの基準を示す組み合わせを示している。この例では、ＲＧＢが（２４２，２４２，２４２）であり、Ｆ値が「４」であり、ＳＳが「１／１００」であり、ＩＳＯが「４００」である場合が、基準となる組み合わせとして用意されている。
【００３１】
図３の（ｂ）に示されるＲＧＢ、Ｆ値、ＳＳ、及びＩＳＯの組み合わせが特定部１２及び設定情報取得部１３によって取得された場合について考える。この組み合わせは、Ｆ値が基準となる組み合わせの「４」よりも１段階大きい値「５．６」である（Ｆ値が「４」であるときよりも撮像素子に入射する光量が半分となる）点で、基準となる組み合わせと異なっている。すなわち、基準となる組み合わせよりも撮像素子に入射する光量が半分であるにもかかわらず、画像データ上の被写体の明るさ（ＲＧＢ）が一致している。このような比較結果に基づいて、被写体情報取得部１４は、図３の（ｂ）に示される組み合わせが得られた画像データの被写体の実際の明るさが、基準となる組み合わせによって示される被写体の実際の明るさよりも明るいと判定できる。
【００３２】
図３の（ｃ）に示されるＲＧＢ、Ｆ値、ＳＳ、及びＩＳＯの組み合わせが特定部１２及び設定情報取得部１３によって取得された場合について考える。この組み合わせは、露出設定（Ｆ値、ＳＳ、ＩＳＯ）が基準となる組み合わせと同一であるにもかかわらず、画像データ上の被写体の明るさ（ＲＧＢ）が基準となる組み合わせのおよそ半分程度となっている。このような比較結果に基づいて、被写体情報取得部１４は、図３の（ｃ）に示される組み合わせが得られた画像データの被写体の実際の明るさが、基準となる組み合わせによって示される被写体の実際の明るさよりも暗いと判定できる。
【００３３】
図４を参照して、ＹＣｒＣｂを画像データ上の被写体の明るさを示す情報として用いる場合の処理について説明する。なお、この例では、γ補正（撮像素子に入射する光量のＲＧＢへの変換）に用いられるパラメータγが「２．２」であるものとして説明する。図４の（ａ）は、被写体の実際の明るさの基準を示す組み合わせを示している。この例では、Ｙ値が「２４２」であり、Ｆ値が「４」であり、ＳＳが「１／１００」であり、ＩＳＯが「４００」である場合が、基準となる組み合わせとして用意されている。ここで、露出設定が上記基準と一致し、Ｙ値が最大値（２５５）である場合の被写体の実際の明るさを示す数値が「１」となるように正規化するための計算式を考える。この場合、図４の（ａ）に示される場合の被写体の実際の明るさは、計算式「（２４２／２５５）γ」によって「０．８９」と求まる。
【００３４】
図４の（ｂ）に示されるＹ値、Ｆ値、ＳＳ、及びＩＳＯの組み合わせが特定部１２及び設定情報取得部１３によって取得された場合について考える。この組み合わせは、基準となる組み合わせよりも、Ｙ値が小さく、Ｆ値が１段階大きく、ＳＳが１段階大きく、ＩＳＯが１段階小さい。上述した通り、Ｆ値が１段階大きい場合、撮像素子に入射する光量は半分になるという関係が成り立つ。また、ＳＳが１段階大きい場合、撮像素子に入射する光量は２倍になり、ＩＳＯが１段階小さい場合、撮像素子に入射する光量は半分になるという関係が成り立つ。このため、図４の（ｂ）に示される組み合わせが得られた場合の被写体の実際の明るさを上述した基準との比較に基づいて算出する場合、上述の計算式において、Ｆ値が１段階大きいことに基づいて２倍し、ＳＳが１段階小さいことに基づいて０．５倍し、ＩＳＯが１段階小さいことに基づいて２倍すればよい。従って、図４の（ｂ）に示される場合の被写体の実際の明るさは、計算式「（１８０／２５５）γ×２×０．５×２」によって「０．９３」と求まる。すなわち、図４の（ｂ）に示される場合の被写体の実際の明るさは、基準となる組み合わせによって示される被写体の実際の明るさよりも明るいと判定できる。
【００３５】
以上説明した第１の例によれば、被写体情報取得部１４は、見かけ上の被写体の明るさ（画像データ上の明るさ）と露出設定（Ｆ値、ＳＳ、ＩＳＯ）とに基づいて、被写体の実際の明るさを示す情報（ここでは、予め基準として用意された組み合わせよりも明るいか暗いかを示す情報）を被写体情報として取得することができる。なお、ここでは基準となる組み合わせを１つだけ用意する例について説明したが、基準となる組み合わせは複数用意されてもよい。この場合、被写体情報取得部１４は、基準となる複数の組み合わせとの比較に基づいて、被写体の実際の明るさをより詳細に把握することができる。
【００３６】
（第２の例）
第２の例では、特定部１２は、画像データにおいて被写体が占める領域（被写体領域）を示す情報を被写体の特徴として特定する。例えば、特定部１２は、上述した領域分割手法、サリエンシーディテクション、及びその他の種々の手法（例えば多層のニューラルネットワークを用いた機械学習による画像認識処理等）により被写体領域を特定する。また、第２の例では、後述する被写体情報取得部１４による処理において、ピント面（ピントが合う面）と被写体の位置とが一致することを前提としているため、特定部１２は、ピントが合った領域を被写体領域として特定する。特定部１２は、このようにして特定された被写体領域を示す情報を被写体情報取得部１４に受け渡す。
【００３７】
設定情報取得部１３は、レンズの焦点距離と、撮像素子とピント面との距離を示すピント距離とを設定情報として取得する。例えば、設定情報取得部１３は、画像データのＥｘｉｆ情報を参照することにより、上述した設定情報を取得し、取得された設定情報を被写体情報取得部１４に受け渡す。
【００３８】
被写体情報取得部１４は、特定部１２により特定された被写体領域を示す情報と設定情報取得部１３により取得された設定情報（焦点距離、ピント距離）とに基づいて、被写体の実際の大きさを示す情報を被写体情報として取得する。図５を用いて、特定部１２によって椅子である被写体Ｓｉの被写体領域が特定された場合に、被写体情報取得部１４が被写体Ｓｉの実際の大きさを算出する処理について説明する。
【００３９】
図５に示されるように、被写体情報取得部１４は、焦点距離Ｄｆ、ピント距離Ｄｐ、センササイズ、及び画像データの画素数に基づいて、被写体Ｓｉの実際の大きさを算出する。焦点距離Ｄｆは、撮像素子Ｃｓからレンズまでの距離である。ピント距離Ｄｐは、撮像素子Ｃｓからピント面（ピントが合う面）までの距離である。上述の通り、ピントは被写体Ｓｉに合っているので、ピント距離Ｄｐは、撮像素子Ｃｓから被写体Ｓｉまでの距離である。センササイズは、撮像装置の撮像素子Ｃｓの大きさ（幅Ｗｓ×高さＨｓ）であり、予め定められている。
【００４０】
まず、被写体情報取得部１４は、被写体Ｓｉが位置する面であって、撮像素子Ｃｓと被写体Ｓｉとを結ぶ直線と直交する被写体面（ピント面）における撮影範囲の高さＨｒを計算する。具体的には、被写体情報取得部１４は、式（１）に示されるように、焦点距離Ｄｆ、ピント距離Ｄｐ、及び高さＨｓを用いて、高さＨｒを計算する。
【数１】
2018084861.tif 000003
【００４１】
被写体情報取得部１４は、画像データの高さ方向の画素数Ｎｐｈを画像データのＥｘｉｆ情報等から取得する。また、被写体情報取得部１４は、画像データにおける被写体の高さ方向の画素数Ｎｔｈを、特定部１２から取得した被写体領域を示す情報に基づいてカウントする。そして、被写体情報取得部１４は、式（２）に示されるように、画素数Ｎｐｈ、画素数Ｎｔｈ、及び高さＨｒを用いて、被写体の実際の高さＨｔを計算する。
【数２】
2018084861.tif 000004
【００４２】
被写体情報取得部１４は、被写体の実際の幅Ｗｔについても同様に計算する。具体的には、被写体情報取得部１４は、式（３）に示されるように、焦点距離Ｄｆ、ピント距離Ｄｐ、及び幅Ｗｓを用いて、被写体面（ピント面）における撮影範囲の幅Ｗｒを計算する。
【数３】
2018084861.tif 000005
【００４３】
被写体情報取得部１４は、画像データの幅方向の画素数Ｎｐｗを画像データのＥｘｉｆ情報等から取得する。また、被写体情報取得部１４は、画像データにおける被写体の幅方向の画素数Ｎｔｗを、特定部１２から取得した被写体領域を示す情報に基づいてカウントする。そして、被写体情報取得部１４は、式（４）に示されるように、画素数Ｎｐｗ、画素数Ｎｔｗ、及び幅Ｗｒを用いて、被写体の実際の幅Ｗｔを計算する。
【数４】
2018084861.tif 000006
【００４４】
以上説明した第２の例によれば、被写体情報取得部１４は、見かけ上の被写体の大きさ（画像データ上の大きさ）と設定情報（焦点距離、ピント距離）とに基づいて、被写体の実際の大きさを示す情報（ここでは、高さＨｔ及び幅Ｗｔ）を被写体情報として取得することができる。
【００４５】
分類部１５は、被写体情報取得部１４により取得された被写体情報に基づいて、画像データの分類を決定する。例えば、分類部１５は、被写体の実際の明るさを示す情報（予め用意された基準と比較して明るいか暗いかを示す情報）を被写体情報取得部１４から受け取った場合、各画像データを「（基準よりも）明るい」又は「（基準よりも）暗い」に分類することができる。同様に、分類部１５は、被写体の実際の大きさを示す情報（高さＨｔ及び幅Ｗｔ）を被写体情報取得部１４から受け取った場合、高さＨｔ又は幅Ｗｔと予め定められた閾値とを比較することで、各画像データを例えば「大きい」又は「小さい」に分類することができる。ただし、分類部１５による分類の例はこれに限られない。例えば、分類部１５は、被写体の実際の明るさ又は大きさを、３つ以上の段階に分類してもよい。
【００４６】
分類部１５は、各画像データについて決定した分類を示す情報を生成部１６に受け渡す。本実施形態では一例として、分類部１５は、画像データ格納部１１に格納された各画像データの分類を示す情報を各画像データに対する付加情報として関連付ける。例えば、図６に示すように、分類部１５は、画像データ格納部１１に格納された各画像データ（評価済み画像データ）に対して、分類を示す情報（この場合「明るさ」又は「大きさ」）を付加情報として関連付けてもよい。なお、付加情報は、Ｅｘｉｆ情報と同様に画像データに埋め込まれてもよいし、画像データとは別個の情報として別の場所（少なくとも生成部１６が参照可能な場所）に記憶されてもよい。
【００４７】
生成部１６は、分類部１５によって決定された分類と予め決定された評価値とが関連付けられた評価済み画像データ（図６参照）に基づいて、画像データを入力して当該画像データの評価値を出力する評価モデルを分類毎に生成する。生成部１６によって生成された評価モデルは、評価モデル格納部１７に格納される。例えば、生成部１６は、被写体が「明るい」と分類された評価済み画像データ（図６の例では、「０００１．ｊｐｇ」及び「０１００．ｊｐｇ」等）のみを学習データとして用いた所定の機械学習を実行することにより、当該分類（ここでは被写体が「明るい」ことを示す分類）に対応する評価モデルを生成する。所定の機械学習としては、例えば、Convolutional  Neural  Network、ＳＶＭ（サポートベクターマシン）、及び重回帰分析等の公知の手法が用いられ得る。同様にして、生成部１６は、被写体が「暗い」ことを示す分類、被写体が「大きい」ことを示す分類、及び被写体が「小さい」ことを示す分類の各分類に対応する評価モデルを生成することができる。
【００４８】
例えば、被写体が明るい場合、適正と思われる露出よりも少し明るめに撮影されたハイキーの写真が良い評価を得やすい傾向がある。一方、被写体が暗い場合、適正と思われる露出よりも少し暗めに撮影されたローキーの写真が良い評価を得やすい傾向がある。このように、被写体の実際の状態（この場合「明るさ」）に応じて、良い写真（評価値の高い写真）と評価されるために求められるテクニックの方向性が異なり得る。従って、上記のように被写体の実際の明るさに基づく分類毎に評価モデルを生成することにより、良い写真と評価されるために求められるテクニックの方向性が同じ画像データを学習データとして用いて、分類毎の評価モデルを適切に生成することができる。
【００４９】
また、生成部１６は、複数の分類（ここでは「明るさ」の分類と「大きさ」の分類）が組み合わされた分類毎に評価モデルを生成してもよい。例えば、生成部１６は、「明るさ」の分類が「明るい」であり、「大きさ」の分類が「大きい」である評価済み画像データのみを学習データとして用いることで、このような複合的な分類に対応する評価モデルを生成してもよい。
【００５０】
また、生成部１６は、上述したような複合的な分類同士が組み合わされた分類毎に評価モデルを生成してもよい。例えば、被写体が「大きい」ことを示す分類を分類Ａ、被写体が「小さい」ことを示す分類を分類Ｂ、被写体と撮像素子との距離（すなわち上述したピント距離）が「遠い（例えば所定の閾値以上である）」ことを示す分類を分類Ｃ、被写体と撮像素子との距離が「近い（例えば所定の閾値未満である）」ことを示す分類を分類Ｄとする。ここで、分類Ｃ及び分類Ｄは、例えば設定情報取得部１３により取得されるピント距離に基づいて得られる。
【００５１】
分類Ａと分類Ｃとの組み合わせ（以下「分類Ａ＋Ｃ」）を持つ画像データは、ポートレートを意図して撮影された写真である可能性が高く、分類Ａと分類Ｄとの組み合わせ（以下「分類Ａ＋Ｄ」）を持つ画像データは、パンフォーカスを意図して撮影された写真である可能性が高い。また、分類Ｂと分類Ｃとの組み合わせ（以下「分類Ｂ＋Ｃ」）を持つ画像データは、いわゆる圧縮効果を意図して撮影された写真である可能性が高く、分類Ｂと分類Ｄとの組み合わせ（以下「分類Ｂ＋Ｄ」）を持つ画像データは、マクロ撮影を意図して撮影された写真である可能性が高い。
【００５２】
ポートレートを意図して撮影された写真（分類Ａ＋Ｃ）とマクロ撮影を意図して撮影された写真（分類Ｂ＋Ｄ）とは、いずれも一般的に背景がボケる程度に絞りを開放することで見栄えが良くなる（高い評価を得やすくなる）という点で共通している。すなわち、「分類Ａ＋Ｃ」の写真と「分類Ｂ＋Ｄ」の写真とは、良い写真（評価値の高い写真）を撮影するために求められるテクニックの方向性が一致している。
【００５３】
また、パンフォーカスを意図して撮影された写真（分類Ａ＋Ｄ）と圧縮効果を意図して撮影された写真（分類Ｂ＋Ｃ）とは、いずれも一般的に背景がボケない程度に絞りを適切に絞ることで見栄えが良くなる（高い評価を得やすくなる）という点で共通している。すなわち、「分類Ａ＋Ｄ」の写真と「分類Ｂ＋Ｃ」の写真とは、良い写真（評価値の高い写真）とするために求められるテクニックの方向性が一致している。
【００５４】
そこで、生成部１６は、上述のようにテクニックの方向性が一致する複数の分類に共通の評価モデルを生成してもよい。すなわち、上記の例では、生成部１６は、「分類Ａ＋Ｃ」に分類される評価済み画像データと「分類Ｂ＋Ｄ」に分類される評価済み画像データとを学習データとして用いた機械学習を実行することで、このような複合的な分類に対応する評価モデルを生成してもよい。同様に、生成部１６は、「分類Ａ＋Ｄ」に分類される評価済み画像データと「分類Ｂ＋Ｃ」に分類される評価済み画像データとを学習データとして用いた機械学習を実行することで、このような複合的な分類に対応する評価モデルを生成してもよい。このような手法によれば、複数の異なる分類をまとめることで１つの評価モデルを生成するために必要となる学習データの個数を確保し易くなる。また、別個に生成した場合に同様の傾向を持つと想定される複数の評価モデルを一の評価モデルに統合することが可能となる。
【００５５】
評価モデル格納部１７は、生成部１６によって生成された評価モデルを格納する。具体的には、評価モデル格納部１７は、分類部１５により決定された分類に基づいて生成部１６が分類（上述の複合的な分類を含む）毎に生成した各評価モデルを格納する。評価モデル格納部１７に格納される評価モデルには、当該評価モデルに対応する分類（上述の複合的な分類を含む）を示す情報が関連付けられる。これにより、後述する評価部１９は、評価モデルに関連付けられた分類を示す情報に基づいて、評価のために利用する評価モデルを適切に選択することが可能となっている。
【００５６】
画像データ取得部１８は、評価対象の画像データを取得する。例えば、画像データ取得部１８は、情報処理装置１０のユーザ等によって評価対象として入力された画像データを評価対象の画像データとして取得する。或いは、情報処理装置１０がカメラ等の撮像装置を含んで構成される場合、画像データ取得部１８は、撮像装置によって撮像された画像データを評価対象の画像データとして取得してもよい。例えば情報処理装置１０がカメラアプリケーションを有するスマートフォン等の場合、画像データ取得部１８は、撮影者がカメラアプリケーションを起動した後に、カメラのレンズが向けられている方向の画像を、評価対象の画像データとして取得してもよい。
【００５７】
評価部１９は、評価対象の画像データに対して特定部１２、設定情報取得部１３、被写体情報取得部１４、及び分類部１５による処理を実行することで評価対象の画像データの分類を決定する。そして、評価部１９は、決定された分類に応じた評価モデルを評価モデル格納部１７から取得し、当該評価モデルを用いて評価対象の画像データの評価値を算出する。例えば、評価対象の画像データの分類として被写体が「明るい」ことを示す分類が決定された場合、評価部１９は、当該分類に対応する評価モデル（すなわち、当該分類に属する評価済み画像データに基づいて生成部１６によって生成された評価モデル）を用いて評価対象の画像データの評価値を算出する。これにより、被写体の実際の状態（この場合「明るさ」）に応じて適切な評価を行うことが可能となる。評価部１９により算出された評価値は、例えばディスプレイ等に表示出力され、ユーザに提示されてもよい。
【００５８】
図７に示されるフローチャートを参照して、情報処理装置１０の動作（情報処理方法）の一例を説明する。ステップＳ１〜Ｓ５の処理は、被写体の実際の状態に基づく分類毎の評価モデルを生成及び格納するための処理である。ステップＳ６及びＳ７の処理は、分類毎に生成された評価モデルを用いて評価対象となる画像データを評価するための処理である。
【００５９】
まず、特定部１２が、画像データ格納部１１に格納された各画像データ（評価済み画像データ）に基づいて、各画像データにおける被写体の特徴を特定する（ステップＳ１、特定ステップ）。また、設定情報取得部１３が、各画像データの撮影に関する設定情報を取得する（ステップＳ２、設定情報取得ステップ）。続いて、被写体情報取得部１４が、特定部１２により特定された被写体の特徴と設定情報取得部１３により取得された設定情報とに基づいて、被写体の実際の状態を示す被写体情報を取得する（ステップＳ３、被写体情報取得ステップ）。例えば、特定部１２、設定情報取得部１３、及び被写体情報取得部１４は、上述した第１又は第２の例の処理を実行することで、被写体の実際の明るさ又は大きさを被写体の実際の状態を示す情報として取得する。被写体情報取得部１４によって取得された被写体情報は、分類部１５に受け渡される。
【００６０】
続いて、分類部１５が、被写体情報取得部１４により取得された被写体情報に基づいて、画像データの分類を決定する（ステップＳ４、分類ステップ）。これにより、例えば図６に示されるように、画像データ格納部１１に格納された各画像データ（評価済み画像データ）には、分類を示す情報が付加情報として関連付けられる。
【００６１】
続いて、生成部１６が、分類部１５によって決定された分類と予め決定された評価値とが関連付けられた評価済み画像データに基づいて、画像データを入力して当該画像データの評価値を出力する評価モデルを分類（上述の複合的な分類を含む）毎に生成する（ステップＳ５、生成ステップ）。生成部１６によって生成された分類毎の評価モデルは、評価モデル格納部１７に格納される。
【００６２】
続いて、画像データ取得部１８が、評価対象の画像データを取得する（ステップＳ６、画像データ取得ステップ）。例えば、画像データ取得部１８は、情報処理装置１０のユーザ等によって評価対象として入力された画像データを評価対象の画像データとして取得する。
【００６３】
続いて、評価部１９が、画像データ取得部１８により取得された評価対象の画像データの分類に応じた評価モデルを用いて、当該画像データの評価値を算出する（ステップＳ７、評価ステップ）。具体的には、評価部１９は、評価対象の画像データに対して特定部１２、設定情報取得部１３、被写体情報取得部１４、及び分類部１５による処理を実行することで評価対象の画像データの分類を決定する。そして、評価部１９は、決定された分類に応じた評価モデルを評価モデル格納部１７から取得し、当該評価モデルを用いて評価対象の画像データの評価値を算出する。
【００６４】
図８を参照して、コンピュータを情報処理装置１０として機能させるための情報処理プログラムＰについて説明する。
【００６５】
情報処理プログラムＰは、メインモジュールＰ１０、画像データ格納モジュールＰ１１、特定モジュールＰ１２、設定情報取得モジュールＰ１３、被写体情報取得モジュールＰ１４、分類モジュールＰ１５、生成モジュールＰ１６、評価モデル記憶モジュールＰ１７、画像データ取得モジュールＰ１８、及び評価モジュールＰ１９を備える。メインモジュールＰ１０は、情報処理装置１０としての処理を統括的に制御する部分である。画像データ格納モジュールＰ１１、特定モジュールＰ１２、設定情報取得モジュールＰ１３、被写体情報取得モジュールＰ１４、分類モジュールＰ１５、生成モジュールＰ１６、評価モデル記憶モジュールＰ１７、画像データ取得モジュールＰ１８、及び評価モジュールＰ１９を実行することにより実現される機能は、それぞれ、情報処理装置１０の画像データ格納部１１、特定部１２、設定情報取得部１３、被写体情報取得部１４、分類部１５、生成部１６、評価モデル格納部１７、画像データ取得部１８、及び評価部１９の機能と同様である。
【００６６】
情報処理プログラムＰは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ若しくはＲＯＭ等の記録媒体又は半導体メモリによって提供される。また、情報処理プログラムＰは、搬送波に重畳されたコンピュータデータ信号としてネットワークを介して提供されてもよい。
【００６７】
以上述べた情報処理装置１０では、特定部１２により特定された画像データにおける被写体の特徴と、設定情報取得部１３により取得された当該画像データの撮影時の設定情報とから、被写体情報取得部１４によって被写体の実際の状態を示す被写体情報が取得される。そして、分類部１５によって決定された被写体情報に基づく分類と評価値とが関連付けられた評価済み画像データから、生成部１６によって被写体情報に基づく分類毎に評価モデルが生成される。例えば、このように分類毎に生成された評価モデルを評価対象の画像データの分類に応じて使い分けることにより、評価対象の画像データにおける被写体の実際の状態に基づいて当該画像データを評価することができる。従って、情報処理装置１０によれば、実際の被写体の状態に応じて画像データを評価できる評価モデルを生成することができる。
【００６８】
また、特定部１２が、被写体の明るさを示す情報を被写体の特徴として特定し、設定情報取得部１３が、露出に関する情報（露出設定）を設定情報として取得し、被写体情報取得部１４が、被写体の実際の明るさを示す情報を被写体情報として取得する。これによれば、画像データにおける被写体の実際の明るさに基づく分類毎に評価モデルを生成することができる。すなわち、被写体の実際の明るさに応じて画像データを適切に評価し得る評価モデルを生成することができる。
【００６９】
また、特定部１２が、画像データにおいて被写体が占める領域を被写体の特徴として特定し、設定情報取得部１３が、レンズの焦点距離とピント距離とを設定情報として取得し、被写体情報取得部１４が、被写体の実際の大きさを示す情報を被写体情報として取得する。これによれば、画像データにおける被写体の実際の大きさに基づく分類毎に評価モデルを生成することができる。すなわち、被写体の実際の大きさに応じて画像データを適切に評価し得る評価モデルを生成することができる。
【００７０】
また、情報処理装置１０では、画像データ取得部１８が、評価対象の画像データを取得する。そして、評価部１９が、評価対象の画像データに対して特定部１２、設定情報取得部１３、被写体情報取得部１４、及び分類部１５による処理を実行することで評価対象の画像データの分類を決定し、決定された分類に応じた評価モデルを用いて評価対象の画像データの評価値を算出する。このような構成によれば、評価対象の画像データの分類に応じた評価モデルを用いることにより、被写体の実際の状態に応じて評価対象の画像データを適切に評価し得る。
【００７１】
以上、本発明の実施形態について説明したが、これらの実施形態は例示であり、本発明の趣旨及び範囲内において適宜変形することが可能である。例えば、評価部１９は、評価モデルにより算出された評価値をユーザ（撮影者）に提示することで、画像データの評価結果をユーザに把握させてもよい。評価値の提示は、例えばディスプレイ等に評価値を表示出力することにより行われる。
【００７２】
また、評価部１９は、評価モデルにより算出された評価値をユーザに提示すると共に、評価対象の画像データについて決定された分類と同じ分類に属する正例の画像データを参考例として提示してもよい。このとき、評価部１９は、参考例となる正例の画像データの設定情報（例えば露出設定等）をユーザに提示してもよい。このような構成によれば、ユーザに対して、良い写真を撮影するために撮影時の設定（ここでは露出設定）に関するアドバイスを提供することが可能となる。さらに、評価部１９は、公知の画像認識手法によって評価対象の画像データの特徴（被写体の種類等）を把握し、評価対象の画像データについて決定された分類と同じ分類に属する正例の画像データのうちから、把握された特徴と類似する特徴を有する画像データ及び撮影時の設定等を参考例として提示してもよい。このような構成によれば、ユーザによって撮影された写真の特徴に基づいて、より適切なアドバイスをユーザに提供することが可能となる。
【００７３】
また、画像データ格納部１１に格納された各画像データ（評価済み画像データ）には、当該画像データ（写真）を撮影したユーザを特定する情報（例えばユーザＩＤ等）と当該ユーザの技術習熟度を示す情報とが関連付けられてもよい。そして、生成部１６は、分類部１５によって決定された分類毎の評価モデルを生成するにあたって、さらにユーザの技術習熟度に応じた分類（例えば初級、中級、上級等の分類）毎に評価モデルを生成してもよい。これにより、例えば、「明るさ」の分類が「明るい」であり、且つ、技術習熟度の分類が「初級者」であることを示すような複合的な分類に応じた評価モデルが生成される。また、評価部１９は、一のユーザが撮影した写真（評価対象の画像データ）に対する評価結果（例えば直近２週間以内に撮影された各写真に対する評価値）を履歴として保持し、当該履歴に基づいて一のユーザの技術習熟度を判定してもよい。例えば、評価部１９は、履歴に含まれる複数の評価値の平均値が０．５０未満の場合には「初級者」と判定し、０．５０以上０．７５未満の場合には「中級者」と判定し、０．７５以上の場合には「上級者」と判定する。そして、評価部１９は、このような技術習熟度の判定が行われた後（すなわち、一のユーザの技術習熟度が判明している場合）、当該一のユーザが撮影した写真を評価する際には、当該一のユーザの技術習熟度に応じた評価モデルを用いて評価値を算出してもよい。例えば、当該一のユーザの技術習熟度が「初級者」と判定された場合、評価部１９は、初級者用の評価モデル（すなわち、初級に分類されたユーザによって撮影された画像データを学習データとして用いて生成部１６が生成した評価モデル）を用いて評価値を算出してもよい。この構成によれば、写真を撮影したユーザの技術習熟度に基づいて、当該ユーザによって撮影された写真を適切に評価することができる。また、上述のような参考例（正例の写真及び撮影時の設定等）をユーザに提示する構成と組み合わせた場合、ユーザには、当該ユーザと同程度の技術習熟度のユーザによって撮影された写真及び撮影時の設定等がアドバイスとして提示されることになる。このようなアドバイスは、ユーザの技術習熟度に適合したアドバイスといえるため、ユーザにとって有用なアドバイスであるといえる。従って、このような構成によれば、より良い写真を撮影するための一層有用なアドバイスをユーザに提供することが可能となる。
【００７４】
なお、上記実施形態の説明に用いたブロック図（図１）は、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロック（構成部）は、ハードウェア及び／又はソフトウェアの任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現手段は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的及び／又は論理的に結合した１つの装置により実現されてもよいし、物理的及び／又は論理的に分離した２つ以上の装置を直接的及び／又は間接的に（例えば、有線及び／又は無線で）接続し、これら複数の装置により実現されてもよい。
【００７５】
例えば、上記実施形態における情報処理装置１０は、上記実施形態の情報処理装置１０の処理を行うコンピュータとして機能してもよい。図９は、本実施形態に係る情報処理装置１０のハードウェア構成の一例を示す図である。上述の情報処理装置１０は、物理的には、プロセッサ１００１、メモリ１００２、ストレージ１００３、通信装置１００４、入力装置１００５、出力装置１００６、及びバス１００７等を含むコンピュータ装置として構成されてもよい。
【００７６】
なお、以下の説明では、「装置」という文言は、回路、デバイス、ユニット等に読み替えることができる。情報処理装置１０のハードウェア構成は、図９に示された各装置を１つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。
【００７７】
情報処理装置１０における各機能は、プロセッサ１００１、メモリ１００２等のハードウェア上に所定のソフトウェア（プログラム）を読み込ませることで、プロセッサ１００１が演算を行い、通信装置１００４による通信、メモリ１００２及びストレージ１００３におけるデータの読み出し及び／又は書き込みを制御することで実現される。
【００７８】
プロセッサ１００１は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ１００１は、周辺装置とのインターフェース、制御装置、演算装置、レジスタ等を含む中央処理装置（ＣＰＵ：Central  Processing  Unit）で構成されてもよい。
【００７９】
また、プロセッサ１００１は、プログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュール、及び／又はデータを、ストレージ１００３及び／又は通信装置１００４からメモリ１００２に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムとしては、上述の実施の形態で説明した動作の少なくとも一部をコンピュータに実行させるプログラムが用いられる。例えば、情報処理装置１０の生成部１６は、メモリ１００２に格納され、プロセッサ１００１で動作する制御プログラムによって実現されてもよく、図１に示した他の機能ブロックについても同様に実現されてもよい。上述の各種処理は、１つのプロセッサ１００１で実行される旨を説明してきたが、２以上のプロセッサ１００１により同時又は逐次に実行されてもよい。プロセッサ１００１は、１以上のチップで実装されてもよい。なお、プログラムは、電気通信回線を介してネットワークから送信されてもよい。
【００８０】
メモリ１００２は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable  Programmable  ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically  Erasable  Programmable  ＲＯＭ）、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）等の少なくとも１つで構成されてもよい。メモリ１００２は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ（主記憶装置）等と呼ばれてもよい。メモリ１００２は、上記実施形態に係る情報処理方法（図７のフローチャートに示される手順等）を実施するために実行可能なプログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュール等を保存することができる。
【００８１】
ストレージ１００３は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact  Disc  ＲＯＭ）等の光ディスク、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク（例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）ディスク）、スマートカード、フラッシュメモリ（例えば、カード、スティック、キードライブ）、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ストリップ等の少なくとも１つで構成されてもよい。ストレージ１００３は、補助記憶装置と呼ばれてもよい。上述の記憶媒体は、例えば、メモリ１００２及び／又はストレージ１００３を含むデータベース、サーバ、その他の適切な媒体であってもよい。
【００８２】
通信装置１００４は、有線及び／又は無線ネットワークを介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア（送受信デバイス）であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュール等ともいう。
【００８３】
入力装置１００５は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス（例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スイッチ、ボタン、センサ等）である。出力装置１００６は、外部への出力を実施する出力デバイス（例えば、ディスプレイ、スピーカー、ＬＥＤランプ等）である。なお、入力装置１００５及び出力装置１００６は、一体となった構成（例えば、タッチパネル）であってもよい。
【００８４】
また、プロセッサ１００１及びメモリ１００２等の各装置は、情報を通信するためのバス１００７で接続される。バス１００７は、単一のバスで構成されてもよいし、装置間で異なるバスで構成されてもよい。
【００８５】
また、情報処理装置１０は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：Digital  Signal  Processor）、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）、ＰＬＤ（Programmable  Logic  Device）、ＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等のハードウェアを含んで構成されてもよく、当該ハードウェアにより、各機能ブロックの一部又は全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ１００１は、これらのハードウェアの少なくとも１つで実装されてもよい。
【００８６】
以上、本発明について詳細に説明したが、当業者にとっては、本発明が本明細書中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本発明は、特許請求の範囲の記載により定まる本発明の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更された態様として実施することができる。従って、本明細書の記載は、例示説明を目的とするものであり、本発明に対して何ら制限的な意味を有するものではない。
【００８７】
本明細書で説明した各態様／実施形態の処理手順、シーケンス、フローチャート等は、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本明細書で説明した方法については、例示的な順序で様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。
【００８８】
入出力された情報等は特定の場所（例えば、メモリ）に保存されてもよいし、管理テーブルで管理されてもよい。入出力される情報等は、上書き、更新、又は追記され得る。出力された情報等は削除されてもよい。入力された情報等は他の装置へ送信されてもよい。
【００８９】
判定は、１ビットで表される値（０か１か）によって行われてもよいし、真偽値（Boolean：true又はfalse）によって行われてもよいし、数値の比較（例えば、所定の値との比較）によって行われてもよい。
【００９０】
本明細書で説明した各態様／実施形態は単独で用いられてもよいし、組み合わせて用いられてもよいし、実行に伴って切り替えて用いられてもよい。
【００９１】
ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語と呼ばれるか、他の名称で呼ばれるかを問わず、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、プログラム、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーチン、サブルーチン、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、手順、機能等を意味するよう広く解釈されるべきである。
【００９２】
また、ソフトウェア、命令等は、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、ソフトウェアが、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア及びデジタル加入者回線（ＤＳＬ）等の有線技術及び／又は赤外線、無線及びマイクロ波等の無線技術を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術及び／又は無線技術は、伝送媒体の定義内に含まれる。
【００９３】
本明細書で説明した情報及び信号等は、様々な異なる技術のいずれかを使用して表されてもよい。例えば、上記の説明全体に渡って言及され得るデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、チップ等は、電圧、電流、電磁波、磁界若しくは磁性粒子、光場若しくは光子、又はこれらの任意の組み合わせによって表されてもよい。
【００９４】
なお、本明細書で説明した用語及び／又は本明細書の理解に必要な用語については、同一の又は類似する意味を有する用語と置き換えてもよい。
【００９５】
また、本明細書で説明した情報、パラメータ等は、絶対値で表されてもよいし、所定の値からの相対値で表されてもよいし、対応する別の情報で表されてもよい。
【００９６】
上述したパラメータに使用される名称はいかなる点においても限定的なものではない。さらに、これらのパラメータを使用する数式等は、本明細書で明示的に開示したものと異なる場合もある。
【００９７】
本明細書で使用する「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」との両方を意味する。
【００９８】
「含む（including）」、「含んでいる（including）」、及びそれらの変形が、本明細書あるいは特許請求の範囲で使用されている限り、これら用語は、用語「備える」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本明細書あるいは特許請求の範囲において使用されている用語「又は（or）」及び「或いは（or）」は、排他的論理和ではないことが意図される。
【００９９】
本明細書において、文脈又は技術的に明らかに１つのみしか存在しない装置であることが示されていなければ、複数の装置をも含むものとする。
【０１００】
本明細書で使用する「決定(determining)」という用語は、多種多様な動作を包含する場合がある。「決定」は、例えば、計算(calculating)、算出(computing)、処理(processing)、導出(deriving)、調査(investigating)、探索(looking up)（例えば、テーブル、データベースまたは別のデータ構造での探索）、確認(ascertaining)した事を「決定」したとみなす事等を含み得る。また、「決定」は、受信(receiving)（例えば、情報を受信すること）、送信(transmitting)(例えば、情報を送信すること)、入力(input)、出力(output)、アクセス(accessing)（例えば、メモリ中のデータにアクセスすること）した事を「決定」したとみなす事等を含み得る。また、「決定」は、解決(resolving)、選択(selecting)、選定(choosing)、確立(establishing)、比較(comparing)等した事を「決定」したとみなす事を含み得る。つまり、「決定」は、何らかの動作を「決定」したとみなす事を含み得る。
【０１０１】
本開示の全体において、文脈から明らかに単数を示したものではなければ、複数のものを含むものとする。
【符号の説明】
【０１０２】
１０…情報処理装置、１１…画像データ格納部、１２…特定部、１３…設定情報取得部、１４…被写体情報取得部、１５…分類部、１６…生成部、１７…評価モデル格納部、１８…画像データ取得部、１９…評価部、１００１…プロセッサ、１００２…メモリ、１００３…ストレージ、１００４…通信装置、１００５…入力装置、１００６…出力装置、１００７…バス、Ｐ…情報処理プログラム、Ｐ１１…画像データ格納モジュール、Ｐ１２…特定モジュール、Ｐ１３…設定情報取得モジュール、Ｐ１４…被写体情報取得モジュール、Ｐ１５…分類モジュール、Ｐ１６…生成モジュール、Ｐ１７…評価モデル記憶モジュール、Ｐ１８…画像データ取得モジュール、Ｐ１９…評価モジュール。
【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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