(57)【要約】【課題】  特定の者の画像の審美性に関する判断基準として、画像に対する「美しさ」や「綺麗さ」の観点からの判断基準を得る。【解決手段】  デジタルカメラ１００は、デジタルカメラ１００で撮影した画像と、当該画像に対する審美性に関する評価指標とが相互に関連付けられた情報を、個人的審美基準用の教師データとして用いて機械学習を行う。【選択図】  図１
2018077718.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮影手段により撮影された画像と、当該画像の審美性に関する評価指標を含む付帯情報とを入力する入力手段と、
前記入力手段により入力された、前記画像および当該画像の前記付帯情報に基づいて、当該画像を撮影したユーザの審美性の判断基準を生成する生成手段と、
を有することを特徴とする情報処理システム。
【請求項２】
前記生成手段は、前記画像の特徴量と、当該画像の前記付帯情報とに基づいて、当該画像を撮影したユーザの審美性の判断基準を生成することを特徴とする請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項３】
前記判断基準は、画像の審美性に関する特徴量と画像の審美性に関する評価指標との関係を示す情報を含むことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理システム。
【請求項４】
前記生成手段は、前記入力手段により入力された、前記画像および当該画像の前記付帯情報を用いた機械学習の結果に基づいて、当該画像を撮影したユーザの審美性の判断基準を生成することを特徴とする請求項１〜３の何れか１項に記載の情報処理システム。
【請求項５】
審美性の評価対象の画像の審美性に関する評価指標を、前記判断基準に基づいて導出する導出手段を更に有することを特徴とする請求項１〜４の何れか１項に記載の情報処理システム。
【請求項６】
前記生成手段により生成された、複数の前記判断基準のうち、少なくとも何れか１つを選択する選択手段を更に有し、
前記導出手段は、審美性の評価対象の画像の審美性に関する評価指標を、前記選択手段により選択された前記判断基準に基づいて導出することを特徴とする請求項５に記載の情報処理システム。
【請求項７】
複数のユーザをクラスタリングするクラスタリング手段を更に有し、
前記生成手段は、同じクラスタに属する複数のユーザにより撮影された画像と、当該画像の前記付帯情報とに基づいて、当該クラスタに属するユーザの審美性に関する判断基準を生成することを特徴とする請求項１〜６の何れか１項に記載の情報処理システム。
【請求項８】
不特定多数の者の画像の審美性の判断基準を取得する取得手段を更に有することを特徴とする請求項１〜７の何れか１項に記載の情報処理システム。
【請求項９】
前記生成手段は、前記入力手段により入力された、前記画像および当該画像の前記付帯情報の数が所定の数以下であると、前記画像と、当該画像の前記付帯情報と、前記不特定多数の者の画像の審美性の判断基準とに基づいて、当該画像を撮影したユーザの審美性に関する判断基準を生成することを特徴とする請求項８に記載の情報処理システム。
【請求項１０】
前記入力手段により入力された、前記画像および当該画像の前記付帯情報に基づいて、前記不特定多数の者の画像の審美性の判断基準を更新する更新手段を更に有することを特徴とする請求項８または９に記載の情報処理システム。
【請求項１１】
前記入力手段を有する情報処理装置と、
前記生成手段を有する情報処理装置とを有し、
前記入力手段を有する情報処理装置は、前記画像と、当該画像の前記付帯情報とを、前記生成手段を有する情報処理装置をあて先として送信する送信手段を更に有し、
前記生成手段を有する情報処理装置は、前記画像を撮影したユーザの審美性に関する判断基準を出力する出力手段を更に有することを特徴とする請求項１〜１０の何れか１項に記載の情報処理システム。
【請求項１２】
請求項１〜１０の何れか１項に記載の情報処理システムを有することを特徴とする撮影装置。
【請求項１３】
撮影手段により撮影された画像と、当該画像の審美性に関する評価指標を含む付帯情報とを入力する入力工程と、
前記入力工程により入力された、前記画像および当該画像の前記付帯情報に基づいて、当該画像を撮影したユーザの審美性の判断基準を生成する生成工程と、
を有することを特徴とする情報処理方法。
【請求項１４】
請求項１〜１０の何れか１項に記載の情報処理システムの各手段としてコンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理システム、情報処理方法、およびプログラムに関し、特に、画像の審美性を判定するために用いて好適なものである。
【背景技術】
【０００２】
画像が美しいか否かの判断基準（審美基準）には、不特定多数の者に合意が得られる基準に加え、特定の者に固有の基準がある。後者の基準を推定する技術として、特許文献１に記載の技術がある。特許文献１には、符号化・復号化のパラメータを変えて復号画像を生成してユーザに提示して、当該復号画像に対するユーザの主観的品質値を取得し、取得した主観的品質値に基づいてユーザを複数のグループの何れかに分類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２００７‐３３６４０６号公報
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Ritendra Datta, Dhiraj Joshi, Jia Li and James Z. Wang, "Studying Aesthetics in Photographic Images Using a Computational Approach," Lecture Notes in Computer Science, vol. 3953, Proceedings of the European Conference on Computer Vision, Part III, pp. 288-301, Graz, Austria, May 2006.
【非特許文献２】Luca Marchesotti, Florent Perronnin, Diane Larlus, Gabriela Csurka. Assessing the aesthetic quality of photographs using generic image descriptors. ICCV 2011: 1784-1791
【非特許文献３】Xin Lu, Zhe Lin, Hailin Jin, Jianchao Yang and James Z. Wang, "RAPID: Rating Pictorial Aesthetics using Deep Learning," Proceedings of the ACM Multimedia Conference, pp. -, Orlando, Florida, ACM, November 2014.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に記載の技術では、ユーザにより入力された主観的品質値が、当該ユーザの画像に対する審美基準であるとする。即ち、特許文献１に記載の技術では、ユーザから見た画像の「見栄え」がそのまま当該ユーザの審美基準として推定される。従って、画像に対する「美しさ」や「綺麗さ」の観点から、特定の者に特有の画像に対する審美基準を得ることができない。
【０００６】
本発明は、かかる問題点に鑑みてなされたものであり、特定の者の画像の審美性に関する判断基準として、画像に対する「美しさ」や「綺麗さ」の観点からの判断基準が得られるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の情報処理システムは、撮影手段により撮影された画像と、当該画像の審美性に関する評価指標を含む付帯情報とを入力する入力手段と、前記入力手段により入力された、前記画像および当該画像の前記付帯情報に基づいて、当該画像を撮影したユーザの審美性の判断基準を生成する生成手段と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、特定の者の画像の審美性に関する判断基準として、画像に対する「美しさ」や「綺麗さ」の観点からの判断基準を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】デジタルカメラの概略構成を示す図である。
【図２】デジタルカメラの機能的な構成を示す図である。
【図３】デジタルカメラの処理を説明するフローチャートである。
【図４】審美性評価部の詳細な構成を示す図である。
【図５】個人的審美基準生成の詳細な構成を示す図である。
【図６】審美基準格納部に格納される情報を示す図である。
【図７】評価指標を入力する際のユーザインターフェースを示す図である。
【図８】評価指標の表示例を示す図である。
【図９】情報処理システムの第１の例を示す図である。
【図１０】情報処理システムの処理の第１の例を説明するフローチャートである。
【図１１】情報処理システムの第２の例を示す図である。
【図１２】情報処理システムの処理の第２の例を説明するフローチャートである。
【図１３】情報処理システムの第３の例を示す図である。
【図１４】画像の審美性を評価する際の処理を説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明を実施するための形態について、図面を参照しながら説明する。
（第１の実施形態）
まず、第１の実施形態を説明する。本実施形態では、情報処理装置が、画像の審美性を評価する機能を搭載したデジタルカメラである場合を例に挙げて説明する。
図１は、デジタルカメラ１００（撮像装置）の概略構成の一例を示す図である。
撮像素子１０２は、撮像光学系１０１（光学レンズ系）を通過した光を撮像素子１０２に結像し、結像した光を電気信号に変換する。尚、撮像素子１０２は、受光面上に結像された像による光信号を、対応する位置の受光画素毎に電気信号に変換する光電変換素子を有する。Ａ／Ｄコンバータ１０３は、撮像素子１０２から出力された電気信号をデジタル信号に変換し、画像処理部１０４に入力する。
【００１１】
システムコントローラ１０９は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を備えており、ＲＯＭに記憶されたコンピュータプログラムを実行すること等によりデジタルカメラを制御する。撮像光学系制御部１０６は、システムコントローラ１０９からの指示に基づいて、撮像光学系１０１の動作を制御する。
【００１２】
画像処理部１０４は、Ａ／Ｄコンバータ１０３から出力された画像データに対し、各種の画像処理を行う。画像処理が行われた画像データは、画像記録媒体１０８に保存されたり、表示部１０５により表示されたりする。尚、本実施形態では、表示部１０５は、タッチパネルの機能を有する。記憶部１０７は、例えば、ＨＤＤ等の補助記憶装置を有し、各種の情報を記憶する。
尚、デジタルカメラは、公知の技術で実現することができ、図１に示す構成のものに限定されない。また、デジタルカメラは、動画像および静止画像の少なくとも何れか一方を撮影できればよい。さらに、デジタルカメラに代えて、例えば、撮像手段を備える携帯端末を用いても構わない。
【００１３】
図２は、デジタルカメラ１００の機能的な構成の一例を示す図である。図３は、デジタルカメラ１００の処理の一例を説明するフローチャートである。図２および図３では、デジタルカメラ１００が有する機能のうち、審美基準を取得する機能に関わる部分のみを示す。本実施形態における審美基準とは、デジタルカメラ１００で撮影された画像の審美性（デジタルカメラ１００で撮影された画像が美しいか否か）をユーザが判断する際の判断基準である。
【００１４】
図２において、デジタルカメラ１００は、機能入力部２０１と、審美性評価部２０２と、個人的審美基準生成部２０３と、審美基準格納部２０４とを有する。機能入力部２０１は、例えば、システムコントローラ１０９および記憶部１０７を用いることにより実現される。審美性評価部２０２および個人的審美基準生成部２０３は、例えば、システムコントローラ１０９を用いることにより実現される。審美基準格納部２０４は、例えば、記憶部１０７を用いることにより実現される。図４は、審美性評価部２０２の詳細な構成の一例を示す図である。図５は、個人的審美基準生成部２０３の詳細な構成の一例を示す図である。図６は、審美基準格納部２０４に格納される情報の一例を示す図である。
【００１５】
本実施形態では、デジタルカメラ１００は、一般的審美基準６０１および個人的審美基準６０２（第１の個人的審美基準６０２ａ〜第ｎの個人的審美基準６０２ｎ）を記憶する。一般的審美基準は、不特定多数の者に合意が得られる画像の審美性に関する判断基準である。一方、個人的審美基準は、特定の者に固有の画像の審美性に関する判断基準であり、不特定多数の者に合意が得られるか否かは問わない。
【００１６】
＜審美性評価機能入力工程：Ｓ３０１＞
本実施形態のデジタルカメラ１００は、撮影した画像の審美性を判定するために、画像から特徴量を抽出する。この特徴量の抽出方法は「人間が設計した特徴量を抽出する」方法と「機械が自動的に特徴量を抽出する」方法との二種類に大別される。「人間が設計した特徴量を抽出する」方法として、例えば、色分布、色組合せ、色数、エッジ分布、高周波成分分布、コントラスト、平均彩度、平均輝度値など、画像内の局所領域または大域領域における統計的な情報を抽出する手法がある。このような手法は、非特許文献１に記載がある。
【００１７】
一方、「機械が自動的に特徴量を抽出する」方法として、例えば、局所汎用特徴（輝度勾配や色の平均・分散）に局所汎用特徴記述子（SIFTなど）を適用し、大域特徴記述子（コードブックおよびフィッシャーベクトルなど）により特徴量を得る方法がある。また、「機械が自動的に特徴量を抽出する」方法として、ニューラルネットワークにより学習したネットワークの中間層を特徴量とする方法がある。前者については非特許文献２に記載がある。後者については、非特許文献３に記載がある。デジタルカメラ１００は、特徴量を抽出した後、当該特徴量と教師値（良否情報や得点情報）との関係を機械学習する。機械学習の方法としては、例えば、サポートベクトルマシン、サポートベクトル回帰が挙げられる。
【００１８】
インターネット上には大量の画像データが存在する。デジタルカメラ１００は、そのようなビッグデータの活用によって、高精度の一般的審美基準を得ることができる。高精度の一般的審美基準が構築されると、デジタルカメラ１００は、記憶部１０７に記憶されている大量の画像の中から審美的に良いものを自動的に選択したり、並べ替えたりすることができる。さらに、デジタルカメラ１００は、表示部１０５に表示されるライブビュー画像に審美性に関する得点をリアルタイムで表示することができる。このようにすれば、審美的に良い画像をユーザが撮影することができる。
【００１９】
一方、デジタルカメラ１００のユーザの中には、一般的審美基準だけでは満足せず、個人的審美基準により、審美的に良い画像を得たいと考えるユーザも想定される。個人的審美基準の具体例として、「プロ写真家であるＡ氏が撮るような写真を高い審美度とするような審美基準」が挙げられる。
【００２０】
本実施形態では、デジタルカメラ１００は、一般的審美基準を出荷前に標準搭載し、個人的審美基準を出荷後に機械学習により生成する。
そこで、Ｓ３０１において、機能入力部２０１は、審美性を評価する機能を入力する。審美性とは「人間が感じる」美しさや綺麗さであるため、それを機械において評価するためには人間が機械に審美性について「教える」必要がある。この教え方として、ルールベースの手法がある。例えば、構図を例にあげると、「三分割法に従っていれば審美性は高い」であるとか、「首切り構図や串刺し構図になっていれば審美性は低い」などである。このようなルールは人間が審美性と関連すると思われる事項を経験則・ヒューリスティクスによって獲得したものである。しかし、このようなルールを網羅的に抽出することは困難であるし、仮に、ルールを網羅的に抽出できたとしても、それらのルールと審美性との関係を適切に調整することは困難である。
【００２１】
そこで、本実施形態では、画像の特徴量と審美性に関する評価指標との関係を、機械学習により導出する手法を採用する。審美性に関する評価指標とは、例えば、良否ラベルや審美スコアである。良否ラベルとは、画像が美しいか否かを示す情報である。具体的に説明すると、審美性の高い画像に対しては「良ラベル」を、審美性の低い画像に対しては「悪ラベル」がそれぞれ付与される。審美スコアとは、審美性を点数化した情報である。例えば、高い点数であるほど美しいことを示す情報を審美スコアとすることができる。例えば画像に対し、「１０点満点中３点」や「１０点満点中８点」の情報が審美スコアとして付与される。
【００２２】
機械学習では、ルールではなく教師データ（GT(Ground Truth)データ）が必要である。教師データは、画像と、当該画像の審美性に関する評価指標（良否ラベルや審美スコア）とのペアである。画像の審美性に関する評価指標は、人間が決定する。本実施形態では、この教師データを用いて、「教師あり学習」と呼ばれる機械学習を行う。この教師あり学習を行う学習器としては、教師データが「画像と良否ラベル」の場合は識別器を利用することができ、教師データが「画像と審美スコア」の場合は回帰器を利用することができる。識別器の例としてはサポートベクトルマシンが挙げられ、回帰器の例としてはサポートベクトル回帰が挙げられる。
【００２３】
教師データを用いて学習器を学習するためには、画像を何らかの特徴量によって表現する必要がある。特徴量を設計する第１の方法として、審美性に関連しそうな特徴量を人間が設計する方法がある。第２の方法として、審美性との関連は無視して情報量を多く含んだ一般的な特徴量を設計する方法がある。第３の方法として、特徴量すらも機械に設計させる方法がある。第１の方法は、非特許文献１に記載があり、第２の方法は、非特許文献２に記載があり、第３の方法は、非特許文献３に記載がある。
【００２４】
学習器（識別器または回帰器）は、画像の特徴量と教師データ（当該画像の審美性に関する評価指標（良否ラベルまたは審美スコア））を入力することによって、これらの関係を学習することができる。学習が完了すると、「辞書」と呼ばれる学習結果が得られ、これが教師データに対する「審美基準」となる。学習器（識別器または回帰器）は、辞書を読み込むことによって学習完了状態になる。このようにして辞書を読み込んだ学習器は、評価対象の画像から抽出された特徴量を入力すると、当該画像の審美性に関する評価指標（良否ラベルまたは審美スコア）を出力する。学習器は、識別器であれば「良否ラベル」を出力し、回帰器であれば「審美スコア」を出力する。
【００２５】
以上のことから本実施形態では、Ｓ３０１において、機能入力部２０１は、審美性を評価する機能として学習器を入力する。具体的に、Ｓ３０１の工程は、学習器をソフトウェアまたはチップとしてデジタルカメラ１００の内部に搭載する工程である。このようにすることで、学習器は、デジタルカメラ１００で利用可能になる。この際、学習器（識別器または回帰器）の入力となる特徴量のフォーマットは仕様として決めておく。
【００２６】
本実施形態では、機能入力部２０１は、学習器として、辞書が読み込まれていない学習器を入力する。辞書には、一般的審美基準に対応する辞書と、個人的審美基準に対応する辞書とがある。一般的審美基準に対応する辞書は、一般的審美基準を示す情報の一例であり、画像の特徴量と、当該画像の審美性に関する評価指標（良否ラベルまたは審美スコア）とを相互に関連付ける情報を含む。個人的審美基準に対応する辞書は、個人的審美基準を示す情報の一例であり、画像の特徴量と、当該画像の審美性に関する評価指標（良否ラベルまたは審美スコア）とを相互に関連付ける情報を含む。尚、本実施形態では、学習器が、サポートベクトルマシンやサポートベクトル回帰である場合を例に挙げて説明するが、学習器は、これらに限定されず、画像の審美性に関する評価指標は、良否ラベルまたは審美スコアに限定されない。学習器は、例えば、ニューラルネットワークであってもよい。学習器がニューラルネットワークである場合、審美基準に対応する辞書は、重み係数になる。Ｓ３０１の処理は、デジタルカメラ１００の出荷前に行われる。
【００２７】
＜一般的審美基準入力工程：Ｓ３０２＞
本実施形態では、デジタルカメラ１００の外部の情報処理装置は、一般的審美基準に対応する辞書を生成する。以下の説明では、デジタルカメラ１００の外部の情報処理装置を必要に応じて外部装置と称する。「一般的」というのは世間一般の人たちのことを表しており、「一般的審美基準」とは世間一般の人たちの全体的・統計的な審美基準のことである。これを生成するためには世間一般の人たちがラベル付けまたはスコア付けを行った大量の画像データを教師データとして必要とする。このような大量の教師データは、昨今のインターネット・ビッグデータ時代においては、容易に収集することができる。
【００２８】
外部装置は、機能入力部２０１で入力される学習器と同じ学習器を有する。外部装置は、世間一般の人たちがラベル付けまたはスコア付けを行った大量の画像データを一般的審美基準用の教師データとして収集し、一般的審美基準用の教師データを学習器に入力することにより、前述した機械学習を行う。一般的審美基準用の教師データに含まれる画像データは、学習器に入力する際に特徴量化される。学習が完了すると、学習結果として、一般的審美基準に対応する辞書が得られ、これが一般的審美基準６０１となる。
【００２９】
Ｓ３０２において、デジタルカメラ１００は、外部装置から、この一般的審美基準６０１を入力し、審美基準格納部２０４に格納する。デジタルカメラ１００は、Ｓ３０１で入力された学習器に、一般的審美基準６０１を読み込ませる。デジタルカメラ１００は、一般的審美基準６０１が読み込まれた学習器に、審美性の評価対象の画像データを入力することによって、当該画像データに対する一般的審美基準６０１による審美性の評価を得る。Ｓ３０２の処理のうち、少なくとも、一般的審美基準６０１を入力する処理は、デジタルカメラ１００の出荷前に行われる。従って、一般的審美基準６０１は、デジタルカメラ１００に標準装備される。尚、Ｓ３０２において、デジタルカメラ１００は、一般的審美基準に対応する辞書が読み込まれた学習器を入力してもよい。
【００３０】
＜画像・付帯情報入力工程：Ｓ３０３＞
次に、Ｓ３０３において、画像・付帯情報入力部５０１は、画像・付帯情報を入力する。具体的には、ユーザがデジタルカメラ１００を用いて撮影を行った後、撮影した画像と、当該画像の付帯情報とをデジタルカメラ１００に入力する。付帯情報には、ユーザが思う当該画像の審美性に関する評価指標（良否ラベルまたは審美スコア）が含まれる。この画像と当該画像の審美性に関する評価指標とのペアが、個人的審美基準用の教師データになる。
【００３１】
図７は、画像の審美性に関する評価指標を入力する際のユーザインターフェースの一例を示す図である。ライブビュー画像が表示部１０５に表示されている状態でユーザがデジタルカメラ１００に対し所定の操作を行うと、画像・付帯情報入力部５０１は、ライブビュー画像に重ねて、操作部７０１を表示部１０５に表示する。操作部７０１は、ライブビュー画像の審美性に関する評価指標を入力するためのグラフィカルユーザインターフェースである。ユーザは、表示部１０５のタッチパネルの機能を利用して、操作部７０１を操作する。画像・付帯情報入力部５０１は、この操作に基づいて、表示部１０５に表示されている画像の審美性に関する評価指標（良否ラベルまたは審美スコア）を入力する。図７に示す例では、ユーザは、表示部１０５に表示されている画像が１００点満点で７５点であると判断していることを示す。
【００３２】
付帯情報には、画像の審美性に関する評価指標（良否ラベルまたは審美スコア）に加えて、カメラ情報が含まれていてもよい。カメラ情報は、画像を撮影した際のデジタルカメラ１００の撮影条件の情報を含む。例えば、露出値やストロボ発光の有無などがカメラ情報に含まれる。この他、付帯情報には、環境条件（例えば、気温、湿度、天候、周囲の照度）が含まれていてもよい。このように、付帯情報には、デジタルカメラ１００で撮影された画像の審美性に影響を与える情報が含まれていればよい。付帯情報に、画像の審美性に関する評価指標（良否ラベルまたは審美スコア）以外の情報が含まれている場合、当該情報も個人的審美基準用の教師データとして用いることができる。
【００３３】
＜個人的審美基準生成工程：Ｓ３０４＞
本工程では、デジタルカメラ１００によって個人的審美基準が生成される。本実施形態において「個人的」というのは、デジタルカメラ１００のユーザのことを表す。一般的審美基準が世間一般の人たちの全体的・統計的な審美基準であるのに対比して、「個人的審美基準」とは、デジタルカメラ１００のユーザの個人的な審美基準である。
【００３４】
まず、特徴抽出部５０２は、Ｓ３０３で入力された個人的審美基準用の教師データに含まれる画像データから特徴量を抽出する。学習部５０３は、当該特徴量と、個人的審美基準用の教師データに含まれる評価指標（良否ラベルまたは審美スコア）と、Ｓ３０１で入力された学習器（識別器または回帰器）とを用いて、前述した機械学習を行う。機械学習が完了すると、学習結果として、個人的審美基準に対応する辞書が得られ、これが個人的審美基準６０２となる。このような個人的審美基準６０２の生成が、個人的審美基準用の複数の教師データ群のそれぞれを用いて行うことにより複数の個人的審美基準（第１の個人的審美基準６０２ａ、・・・、第ｎの個人的審美基準６０２ｎ）が得られる。
【００３５】
このようにする場合、例えば、ユーザは、個人的審美基準用の教師データ群を入力する際に、当該教師データ群の識別情報をデジタルカメラ１００に入力する。個人的審美基準出力部５０４は、当該個人的審美基準用の教師データ群を用いて学習部５０３により生成された個人的審美基準６０２と、当該識別情報とを相互に関連付けて審美基準格納部２０４に格納する。本実施形態では、個人的審美基準６０２は、１つあればよい。デジタルカメラ１００のユーザ以外のユーザの個人的審美基準６０２をデジタルカメラ１００に入力すると、複数の個人的審美基準６０２が審美基準格納部２０４に格納される。デジタルカメラ１００は、Ｓ３０１で入力された学習器に、個人的審美基準６０２（第１の個人的審美基準６０２ａ、・・・、第ｎの個人的審美基準６０２ｎの何れか１つ）を読み込ませる。個人的審美基準６０２が読み込まれた学習器に、審美性の評価対象の画像データを入力することによって、当該画像データに対する個人的審美基準による審美性の評価が得られる。
尚、Ｓ３０３およびＳ３０４の処理は、デジタルカメラ１００の出荷後に行われる。
【００３６】
＜審美性の評価対象の画像に対する審美性の評価＞
一般的審美基準６０１および個人的審美基準６０２の少なくとも１つが審美基準格納部２０４に格納されると、審美性評価部２０２は、審美性の評価対象の画像データ（良否ラベルや審美スコアが未知の画像データ）に対する審美性の評価を行うことができる。まず、画像入力部４０１は、審美性の評価対象の画像データを入力する。また、画像入力部４０１は、ユーザのデジタルカメラ１００の操作に基づいて、当該画像データに対し、どの審美基準による評価を行うのかを特定する情報を入力する。複数の個人的審美基準６０２（第１の個人的審美基準６０２ａ、・・・、第ｎの個人的審美基準６０２ｎ）が審美基準格納部２０４に格納されている場合、ユーザは、前述した識別情報を用いることにより、複数の個人的審美基準の１つを選択することができる。審美基準格納部２０４に格納されている個人的審美基準６０２が１つである場合、どの審美基準による評価を行うのかを特定する情報の入力や、複数の個人的審美基準の１つの選択は不要になる。
【００３７】
次に、特徴抽出部４０２は、画像入力部４０１で入力された画像データから、仕様によって決められたフォーマットの特徴量を抽出する。次に、評価部４０３は、ユーザにより指定された審美基準を、一般的審美基準６０１および個人的審美基準６０２の中から選択して読み出し、機能入力部２０１により入力された学習器に読み込ませる。評価部４０３は、画像の特徴量を学習器に入力する。そうすると、学習器は、当該画像の審美性に関する評価指標（良否ラベルまたは審美スコア）を出力する。審美性出力部４０４は、学習器で得られた評価指標（良否ラベルまたは審美スコア）を表示部１０５に表示する。例えば、画像入力部４０１が、撮影時に表示部１０５に表示されるライブビュー画像を入力する場合、表示部１０５は、ライブビュー画像の審美性に関する評価指標をライブビュー画像に重ねてリアルタイムに表示することができる。審美性出力部４０４は、画像の審美性に関する評価指標（良否ラベルまたは審美スコア）の表示に代えてまたは加えて、記憶部１０７への記憶、および外部装置への送信の少なくとも何れか一方を行ってもよい。審美性出力部４０４は、画像入力部４０１で入力された画像データと、当該画像データの審美性に関する評価指標とを相互に関連付けて記憶することができる。このようにすれば、例えば、デジタルカメラ１００は、撮影した画像群を個人的審美基準６０２によりソートし、ソートした順に画像群を表示部１０５に表示することができる。
【００３８】
また、ユーザは、画像入力部４０１による画像データの入力に際し、複数の審美基準を選択することができる。このようにする場合、複数の審美基準のそれぞれを用いて、前述した特徴抽出部４０２、評価部４０３、および審美性出力部４０４の処理が繰り返し行われる。これにより、同一の画像データに対し、複数の審美基準に基づく審美性に関する評価指標（良否ラベルまたは審美スコア）が得られる。
【００３９】
図８を参照しながら、デジタルカメラ１００に標準搭載された一般的審美基準６０１や、本実施形態の手法によって生成した個人的審美基準６０２の利用方法の一例を説明する図である。図８は、ライブビュー画像に表示された各種表示モードにおける評価指標（審美スコア）の表示例である。図８（ａ）は、一般的審美基準６０１による審美スコアの表示の一例である。デジタルカメラ１００は、一般的審美基準６０１のみを表示するモードを有する。審美性出力部４０４は、個人的審美基準６０２がデジタルカメラ１００に存在しない場合や、存在する場合であっても、ユーザによる当該モードの選択によって、図８（ａ）に示すような表示を行うことができる。
【００４０】
図８（ｂ）は、ユーザにより選択された１つの個人的審美基準６０２による審美スコアの表示の一例である。デジタルカメラ１００は、個人的審美基準６０２のみを１つ表示するモードを有する。審美性出力部４０４は、ユーザが、当該モードを選択し、複数の個人的審美基準６０２のどれか一つを選択した場合に、図８（ｂ）に示すような表示を行うことができる。尚、審美性出力部４０４は、個人的審美基準６０２が一つ存在する場合、ユーザが、当該モードを選択すると、当該個人的審美基準６０２を自動的に選択して表示する。
【００４１】
図８（ｃ）は、審美基準格納部２０４に格納されている全ての審美基準（一般的審美基準６０１および個人的審美基準６０２）による審美スコアの表示の一例である。図８（ｃ）では、一般的審美基準による審美スコア（General Score）、個人的審美基準による審美スコア（Personal1 Score）、および個人的審美基準による審美スコア（Personal2 Score）が表示される。デジタルカメラ１００は、全ての審美基準を表示するモードを有する。審美性出力部４０４は、ユーザが、当該モードを選択した場合に、図８（ｃ）に示すような表示を行うことができる。このような表示により、ユーザは、審美基準格納部２０４に格納されている全ての審美基準による評価指標を確認することができる。尚、審美性出力部４０４は、審美基準格納部２０４に格納されている全ての審美基準ではなく、ユーザによって選択された複数の審美基準を表示してもよい。
【００４２】
図８（ｄ）は、統合された審美スコアの表示の一例である。図８（ｄ）では、図８（ｃ）に示した審美スコアに加え、複数の審美スコアを統合した審美スコア（Merged Score）が表示される。デジタルカメラ１００は、複数の審美スコアを統合した審美スコアを表示するモードを有する。ユーザが、当該モードを選択した場合、評価部４０３は、個別の審美スコアに加え、当該個別の審美スコアを統合した審美スコアを導出し、審美性出力部４０４が、それらの審美スコアを出力する。複数の審美スコアを統合した審美スコアは、例えば、ユーザによって指定された各審美基準に対する重みと、各審美基準による審美スコアとを用いて導出される。図８（ｄ）に示す例では、一般的審美基準による審美スコア（General Score）の重みは５０％である。また、個人的審美基準（Personal1 Score）による審美スコアの重みは３０％である。また、個人的審美基準による審美スコア（Personal2 Score）の重みは２０％である。従って、評価部４０３は、統合された審美基準による審美スコア（Merged Score）として、例えば、５６点（＝０．５×７０＋０．３×５０＋０．２×３０）を導出する。
【００４３】
以上のように本実施形態では、デジタルカメラ１００は、デジタルカメラ１００で撮影した画像と、当該画像に対する審美性に関する評価指標とが相互に関連付けられた情報を、個人的審美基準用の教師データとして用いて機械学習を行う。デジタルカメラ１００は、この機械学習の結果として得られる個人的審美基準６０２（辞書）を用いて、審美性の評価対象の画像の、個人的審美基準による評価指標を導出する。従って、特定の者の審美性に関する判断基準として、画像に対する「美しさ」や「綺麗さ」の観点からの判断基準を得ることができる。
【００４４】
（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態を説明する。第１の実施形態では、デジタルカメラ１００が、個人的審美基準６０２を生成し、１つの情報処理装置（デジタルカメラ１００）で情報処理システムが構築される場合を例に挙げて説明した。これに対し、本実施形態では、外部装置が個人的審美基準６０２を生成し、デジタルカメラ１００がこれを入力するようにし、複数の情報処理装置を用いて情報処理システムが構築される場合を例に挙げて説明する。このように本実施形態と第１の実施形態とは、個人的審美基準６０２を生成する主体が異なることによる構成および処理が主として異なる。従って、本実施形態の説明において、第１の実施形態と同一の部分については、図１〜図８に付した符号を付す等して詳細な説明を省略する。
【００４５】
図９は、本実施形態における情報処理システムの一例を示す図である。図１０は、本実施形態における情報処理システムの処理の一例を説明するフローチャートである。
＜審美性評価機能入力工程：Ｓ１００１＞
本工程は、図３のステップＳ３０１と同じであるので、本工程の詳細な説明を省略する。
＜一般的審美基準入力工程：Ｓ１００２＞
本工程は、図３のＳ３０２と同じであるので、本工程の詳細な説明を省略する。
【００４６】
＜画像・付帯情報入力工程：Ｓ１００３＞
第１の実施形態では、デジタルカメラ１００が画像の撮影を行った後に、個人的審美基準用の教師データ群（撮影した画像と、ユーザが思う当該画像の審美性に関する評価指標（良否ラベルまたは審美スコア）とのペア群）を入力する。これに対し、本実施形態では、情報処理装置９０１は、ユーザの操作に基づいて、個人的審美基準用の教師データ群の入力を行う。情報処理装置９０１は、ユーザが撮影した画像をアップロードし、アップロードした画像の審美性に関する評価指標（良否ラベルまたは審美スコア）を入力して設定することができる。また、カメラメーカ側が既定の画像をサイトに用意しておき、情報処理装置９０１が、ユーザによる操作に基づいてそのサイトにアクセスし、当該サイトにおいて、当該画像の審美性に関する評価指標を設定してもよい。本工程では、ユーザがどのような画像を審美性が高いと評価し、どのような画像を審美性が低いと評価したかの情報を得ていれば、何れの方法を用いて、個人的審美基準用の教師データ群の入力が行われてもよい。尚、情報処理装置９０１は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤＤ、および各種のインターフェースを有する。また、情報処理装置９０１には、コンピュータディスプレイが接続される。
【００４７】
尚、カメラメーカは、ユーザから利用料（個人的審美基準６０２の作成料）を徴収してもよい。また、カメラメーカは、デジタルカメラ１００の購入特典として所定の回数だけ無料で個人的審美基準６０２を提供してもよい。また、カメラメーカは、完全に無料で個人的審美基準６０２をユーザに提供できるようにしてもよい。
【００４８】
＜個人的審美基準生成工程：Ｓ１００４＞
第１の実施形態では、デジタルカメラ１００本体によって個人的審美基準６０２を生成する。しかし、デジタルカメラ１００本体が備える計算資源は、ＰＣ等に比べると一般に貧弱であり、処理時間の観点でも処理容量の観点でも大きな差がある。そこで、本工程では、デジタルカメラ１００本体によって個人的審美基準６０２を生成するのではなく、カメラメーカが用意したサーバ９０２により個人的審美基準６０２を生成する。例えば、Ｓ１００３による個人的審美基準用の教師データ群の入力が完了した後に、ユーザが情報処理装置９０１に対して所定の操作を行うことにより、本工程が開始するようにすればよい。例えば、ユーザは、カメラメーカが提供する前述したサイトに表示されるボタンのうち、個人的審美基準６０２の生成の開始を指示するボタンを押下することにより、個人的審美基準６０２の生成の開始を指示することができる。
【００４９】
個人的審美基準６０２の生成の開始が指示されると、サーバ９０２は、個人的審美基準６０２の作成を開始する。この際、サーバ９０２には、個人的審美基準用の教師データ群が入力されている。サーバ９０２は、Ｓ１００１でデジタルカメラ１００に入力される学習器と同じ学習器を有する。サーバ９０２は、個人的審美基準用の教師データ群に含まれる画像データの特徴量を抽出する。そして、サーバ９０２は、抽出した特徴量と、個人的審美基準用の教師データ群に含まれる画像の審美性に関する評価指標（良否ラベルまたは審美スコア）と、学習器（識別器または回帰器）とを用いて、第１の実施形態で説明した機械学習を行う。学習が完了すると、学習結果として、個人的審美基準に対応する辞書が得られ、これが個人的審美基準６０２となる。サーバ９０２は、個人的審美基準６０２の生成が完了したら、そのことを示す情報を情報処理装置９０１に送信してもよい。例えば、サーバ９０２は、前述したサイトの所定の領域に、個人的審美基準６０２の生成が完了した旨のメッセージを表示してもよい。また、サーバ９０２は、個人的審美基準６０２の生成に時間がかかるようであれば、サーバ９０２に登録された電子メールアドレスに、そのことを示すメールを送信することによって、そのことをユーザに知らせてもよい。尚、サーバ９０２は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤＤ、および各種のインターフェースを有する。
【００５０】
＜個人的審美基準入力工程：Ｓ１００５＞
第１の実施形態では、デジタルカメラ１００本体によって個人的審美基準を生成するため、本工程は必要ない。しかし、本実施形態では、サーバ９０２（デジタルカメラ１００以外の情報処理装置）が個人的審美基準６０２を生成するので、デジタルカメラ１００は、これを入力する必要がある。本工程では、まず、ユーザは、Ｓ１００４で生成された個人的審美基準６０２をカメラメーカのサイトから取得する。例えば、カメラメーカは、カメラメーカのサイトに対しユーザから個人的審美基準６０２の郵送を希望する旨の情報が入力されると、ユーザに対して記録メディアに個人的審美基準６０２を保存して郵送することができる。また、カメラメーカが、カメラメーカのサイト上で個人的審美基準６０２のダウンロードが可能な状態にし、情報処理装置９０１が、前述したサイトから個人的審美基準６０２のダウンロードを行ってもよい。ユーザは、個人的審美基準６０２を取得すると、当該個人的審美基準６０２をデジタルカメラ１００に入力する。個人的審美基準６０２のデジタルカメラ１００への入力は、例えば、記録メディアによって行ってもよいし、有線通信または無線通信によって行ってもよい。
以上の工程を経ることにより、第１の実施形態と同様に、デジタルカメラ１００を用いて、ユーザの個人的な審美基準によって画像の審美性を評価することができる。
【００５１】
（第３の実施形態）
次に、第３の実施形態を説明する。第１および第２の実施形態では、デジタルカメラ１００のユーザの個人的審美基準６０２を利用する場合を例に挙げて説明した。これに対し、本実施形態では、デジタルカメラ１００のユーザ以外の第三者としてプロ写真家の個人的審美基準６０２を当該デジタルカメラ１００が利用する場合を例に挙げて説明する。具体的には、カメラメーカは、プロ写真家に依頼し、プロ写真家の審美基準を個人的審美基準６０２として作成する。カメラメーカは、作成した個人的審美基準６０２を、デジタルカメラ１００のユーザが取得できるように配備する。デジタルカメラ１００のユーザは、そこから個人的審美基準６０２を取得し、自分が所有するデジタルカメラ１００に個人的審美基準６０２を入力させる。このように、本実施形態と第２の実施形態とは、個人的審美基準用の教師データの入力主が異なることによる構成および処理が主として異なる。従って、本実施形態の説明において、第１および第２の実施形態と同一の部分については、図１〜図１０に付した符号を付す等して詳細な説明を省略する。
【００５２】
図１１は、本実施形態における情報処理システムの一例を示す図である。図１２は、本実施形態における情報処理システムの処理の一例を説明するフローチャートである。尚、図１１において、各プロ写真家Ａ、Ｂ、Ｃ、およびその他のユーザは、それぞれ、第２の実施形態で説明した情報処理装置９０１を有し、カメラメーカは、第２の実施形態で説明したサーバ９０２を有するものとする。
【００５３】
＜審美性評価機能入力工程：Ｓ１２０１＞
本工程は、図３のステップＳ３０１と同じであるので、本工程の詳細な説明を省略する。
【００５４】
＜一般的審美基準入力工程：Ｓ１２０２＞
本工程は、図３のＳ３０２と同じであるので、本工程の詳細な説明を省略する。
【００５５】
＜画像・付帯情報入力工程：Ｓ１２０３＞
第１の実施形態および第２の実施形態では、個人的審美基準用の教師データの入力方法は違えども、その入力主は、デジタルカメラ１００のユーザである。これに対し、本実施形態では、個人的審美基準用の教師データの入力主はプロ写真家である。カメラメーカがプロ写真家Ａ、Ｂ、Ｃに依頼し、プロ写真家Ａ、Ｂ、Ｃが自身の審美基準に基づいて、個人的審美基準用の教師データの入力を行う。例えば、第１の実施形態で説明したように、プロ写真家は、自身のデジタルカメラを用いて撮影を行い、その後、撮影した画像の審美性に関する評価指標を当該デジタルカメラに入力することができる。また、第２の実施形態で説明したように、プロ写真家は、カメラメーカが用意したインターネット上のサイトを用いて、画像と、当該画像の審美性に関する評価指標との入力を行ってもよい。カメラメーカがプロ写真家に個人的審美基準用の教師データの入力を依頼する際には、カメラメーカは、プロ写真家に対して対価（契約料）を支払うようにしてもよい。
【００５６】
＜個人的審美基準生成工程：Ｓ１２０４＞
第１の実施例形態では、デジタルカメラ１００本体によって個人的審美基準６０２を生成する。第２の実施形態では、カメラメーカのサーバ９０２を用いて個人的審美基準６０２を生成する。本実施形態では、個人的審美基準６０２の生成の主体は、デジタルカメラ１００であってもカメラメーカのサーバ９０２であっても構わない。つまり、デジタルカメラ１００が個人的審美基準６０２を生成してもよいし、サーバ９０２が個人的審美基準６０２を生成してもよい。この他、大規模クラスタを用いて個人的審美基準６０２を生成してもよい。このように、プロ写真家の個人的審美基準用の教師データ群をカメラメーカが取得し、この教師データ群と学習器とを用いて機械学習することができれば、個人的審美基準６０２の生成の主体は問わない。機械学習が完了すると、学習結果として、個人的審美基準に対応する辞書が得られ、これが、プロ写真家の個人的審美基準６０２となる。
【００５７】
＜個人的審美基準配備工程：Ｓ１２０５＞
本工程では、Ｓ１２０４で生成されたプロ写真家の個人的審美基準６０２をデジタルカメラ１００の一般のユーザが取得できるように配備する。例えば、カメラメーカは、第２の実施形態のＳ１００３の項で説明したサイトに準ずるサイトを用意する。カメラメーカは、デジタルカメラ１００の一般のユーザが、このサイトから、プロ写真家の個人的審美基準６０２を取得できるように、プロ写真家の個人的審美基準６０２を配備する。カメラメーカは、複数のプロ写真家の個人的審美基準６０２がある場合、それら複数のプロ写真家の個人的審美基準６０２を配備する。尚、第２の実施形態と同様に、カメラメーカは、ユーザから利用料（プロ写真家の個人的審美基準６０２の利用料）を徴収してもよい。また、カメラメーカは、デジタルカメラ１００の購入特典として所定の回数だけ無料で個人的審美基準６０２を提供してもよい。また、カメラメーカは、完全に無料で個人的審美基準６０２をユーザに提供できるようにしてもよい。
【００５８】
＜個人的審美基準入力工程：Ｓ１２０６＞
まず、ユーザは、情報処理装置９０１を操作し、プロ写真家の個人的審美基準６０２をカメラメーカのサイトから取得する。プロ写真家の個人的審美基準６０２の取得方法は、例えば、第２の実施形態（Ｓ１００５）で説明した手法を採用することができる。ユーザは、プロ写真家の個人的審美基準６０２を取得すると、当該個人的審美基準６０２をデジタルカメラ１００に入力させる。個人的審美基準６０２のデジタルカメラ１００への入力は、例えば、記録メディアによって行ってもよいし、有線通信または無線通信によって行ってもよい。
【００５９】
以上の工程を経ることにより、ユーザは、自身のデジタルカメラ１００を用いて、プロ写真家の個人的な審美基準によって画像の審美性を評価することができる。例えば、一般のユーザは、自身のデジタルカメラ１００のライブビュー画像に、或るプロ写真家の教師データで学習した学習器による審美スコアをリアルタイムで表示させることができる。このようにすれば、当該プロ写真家が撮るような写真に近づけて撮影することができるようになる。また、デジタルカメラ１００は、或るプロ写真家の個人的審美基準用の教師データで学習した学習器を用いて得られた審美スコアにより複数の画像をソートすれば、そのプロ写真家が採用するような画像を上位に表示することができる。
【００６０】
（第４の実施形態）
次に、第４の実施形態を説明する。第３の実施形態では、デジタルカメラ１００のユーザ以外の第三者としてプロ写真家の個人的審美基準６０２を当該デジタルカメラ１００が利用する場合を例に挙げて説明した。これに対し、本実施形態では、デジタルカメラ１００のユーザ以外の第三者としてプロ写真家以外のユーザの個人的審美基準６０２を当該デジタルカメラ１００が利用する場合を例に挙げて説明する。具体的には、カメラメーカは、個人的審美基準をダウンロードできるサイトを用意し、デジタルカメラ１００のユーザＡが当該サイトに対して自分の作成した個人的審美基準６０２をアップロードする。別のデジタルカメラ１００のユーザＢは、アップロードされたユーザＡの個人的審美基準６０２を当該サイトからダウンロードする。このように、本実施形態と第３の実施形態とは、個人的審美基準用の教師データの入力主が異なることによる構成および処理が主として異なる。従って、本実施形態の説明において、第１〜第３の実施形態と同一の部分については、図１〜図１２に付した符号を付す等して詳細な説明を省略する。
【００６１】
図１３は、本実施形態における情報処理システムの一例を示す図である。本実施形態における情報処理システムの処理の各ステップは、図１２のフローチャートと同じであるので、ここでは、図１２のフローチャートを用いて、各ステップの具体的な処理を説明する。図１３において、各セミプロ写真家Ａ、Ｂ、Ｃ、およびその他のユーザは、それぞれ、第２の実施形態で説明した情報処理装置９０１を有し、カメラメーカは、第２の実施形態で説明したサーバ９０２を有するものとする。
【００６２】
＜審美性評価機能入力工程：Ｓ１２０１＞
本工程は、図３のステップＳ３０１と同じであるので、本工程の詳細な説明を省略する。
【００６３】
＜一般的審美基準入力工程：Ｓ１２０２＞
本工程は、図３のＳ３０２と同じであるので、本工程の詳細な説明を省略する。
【００６４】
＜画像・付帯情報入力工程：Ｓ１２０３＞
第３の実施形態では、個人的審美基準用の教師データの入力主は、プロ写真家である。これに対し、本実施形態では、個人的審美基準用の教師データの入力主は、デジタルカメラ１００の一般のユーザである。一般のユーザの中でもコアなユーザ層は、特定のコミュニティで支持されているセミプロ・ハイアマの写真家である。写真家の中には写真を仕事にしていなくても、趣味として行っている人は多い。その趣味として、例えば、鉄道や登山を例に挙げると、鉄道コミュニティや登山コミュニティの中では写真のやりとりが頻繁に行われており、それらを通して特定の人の写真を好むコミュニティのメンバーがでてくる。このような状況に対して、支持されているユーザの個人的審美基準用の教師データを用いて生成された個人的審美基準６０２が、当該ユーザを支持しているユーザに届けられるシステムが存在すれば便利である。
【００６５】
本工程では、例えば、他の一般のユーザに支持されているユーザ（例えばセミプロ写真家Ａ、Ｂ、Ｃ）が、自身の審美基準に基づいて、個人的審美基準用の教師データの入力を行う。例えば、第１の実施形態で説明したように、ユーザは、自身のデジタルカメラを用いて撮影を行い、その後、撮影した画像の審美性に関する評価指標を当該デジタルカメラに入力することができる。また、第２の実施形態で説明したように、ユーザは、カメラメーカが用意したインターネット上のサイトを用いて、画像と、当該画像の審美性に関する評価指標の入力を行ってもよい。
【００６６】
第３の実施形態では、カメラメーカがプロ写真家に、個人的審美基準用の教師データの入力を依頼する際には、プロ写真家に対して対価を支払うこともあり得ると説明した。本実施形態では、この逆のケースも考えられる。つまり、或る一般のユーザが、自身の個人的審美基準用の教師データをカメラメーカのサイトにアップロードする際に登録料を支払う。その後、他の一般のユーザがカメラメーカに利用料を支払い、当該或るユーザの個人的審美基準用の教師データを用いて生成された個人的審美基準６０２がダウンロードされると、カメラメーカは、その一部をインセンティブとして当該或るユーザに支払う。尚、このように料金を課すシステムではなくて、完全無料のシステムにしてもよい。
【００６７】
＜個人的審美基準生成工程：Ｓ１２０４＞
本工程は、図１２のＳ１２０４と同じであるので、本工程の詳細な説明を省略する。ただし、第３の実施形態では、本工程により、プロ写真家の個人的審美基準６０２が生成される。これに対し、本実施形態では、デジタルカメラ１００の一般のユーザ（例えばセミプロ写真家Ａ、Ｂ、Ｃ）の個人的審美基準６０２が生成される。
【００６８】
＜個人的審美基準配備工程：Ｓ１２０５＞
本工程は、図１２のＳ１２０５と同じであるので、本工程の詳細な説明を省略する。ただし、第３の実施形態では、本工程により、プロ写真家の個人的審美基準６０２が生成される。これに対し、本実施形態では、デジタルカメラ１００の一般のユーザ（例えばセミプロ写真家Ａ、Ｂ、Ｃ）の個人的審美基準６０２が配備される。
【００６９】
＜個人的審美基準入力工程：Ｓ１２０６＞
本工程は、図１２のＳ１２０５と同じであるので、本工程の詳細な説明を省略する。ただし、第３の実施形態では、本工程により、一般のユーザは、プロ写真家の個人的審美基準６０２をカメラメーカのサイトから取得する。これに対し、本実施形態は、一般のユーザは、自身が支持する他の一般のユーザの個人的審美基準６０２をカメラメーカのサイトから取得する。
【００７０】
以上の工程を経ることにより、第３の実施形態で説明した効果と同様の効果が得られる。即ち、ユーザは、自身のデジタルカメラ１００を用いて、自身が支持する他の一般のユーザの個人的な審美基準によって画像の審美性を評価することができる。例えば、一般のユーザは、自身のデジタルカメラ１００のライブビュー画像に、当該ユーザが支持する他の一般のユーザの教師データで学習した学習器による審美スコアをリアルタイムで表示させることができる。このようにすれば、デジタルカメラ１００のユーザは、当該ユーザが支持する他のユーザが撮るような写真に近づけて撮影することができるようになる。また、デジタルカメラ１００は、或るユーザの教師データで学習した学習器による審美スコアにより複数の画像をソートすれば、そのユーザが採用するような画像を上位に表示することができるようになる。
【００７１】
（第５の実施形態）
次に、第５の実施形態を説明する。本実施形態では、デジタルカメラ１００に存在する各種の審美基準を利用して、審美性の評価対象の画像の審美性に関する評価指標（審美スコア）を導出して表示する手法の具体例を説明する。即ち、第１の実施形態で図８を参照しながら説明した処理の具体例を説明する。本実施形態の手法は、第１〜第４の実施形態の何れの形態に対しても適用することができる。
【００７２】
図１４は、審美性の評価対象の画像の審美性に関する評価指標（審美スコア）を導出して表示する際のデジタルカメラ１００の処理の一例を説明するフローチャートである。
＜個人的審美基準有無判定工程：Ｓ１４０１＞
評価部４０３は、デジタルカメラ１００に個人的審美基準６０２が存在するか否かを判定する。デジタルカメラ１００には一般的審美基準６０１が標準で搭載されているが、これとは別の個人的審美基準６０２がデジタルカメラ１００に存在しない場合がある。そこで、評価部４０３は、個人的審美基準６０２がデジタルカメラ１００に存在するか否かを判定する。この判定の結果、個人的審美基準６０２がデジタルカメラ１００に存在する場合、処理は、Ｓ１４０２に進む。一方、個人的審美基準６０２がデジタルカメラ１００に存在しない場合、処理は、後述するＳ１４０３ａに進む。
【００７３】
＜評価方法選択工程：Ｓ１４０２＞
Ｓ１４０２において、評価部４０３は、ユーザによるデジタルカメラ１００に対する操作の結果に基づいて、デジタルカメラ１００に存在する１つまたは複数の個人的審美基準６０２を用いた審美性の評価の方法を選択する。Ｓ１４０１において、個人的審美基準がデジタルカメラ１００に存在すると判定された場合には、その存在する１つまたは複数の個人的審美基準をどのように評価して表示するかに自由度がある。この自由度として、本実施形態では、評価部４０３は、「択一評価」、「全部評価」、または「統合評価」の評価方法の何れか１つを、ユーザによるデジタルカメラ１００に対する操作に基づいて選択する。評価部４０３は、「択一評価」を選択する場合、ユーザによるデジタルカメラ１００に対する操作の結果に基づいて、どの個人的審美基準を用いるのかも合わせて選択する。
【００７４】
＜評価工程：Ｓ１４０３ａ〜Ｓ１４０３ｄ＞
次に、評価部４０３は、Ｓ１４０１、Ｓ１４０２の判定の結果に従って、画像入力部４０１で入力された画像データの審美性を評価する。まず、Ｓ１４０１において、個人的審美基準６０２がデジタルカメラ１００に存在しないと判定された場合、処理は、Ｓ１４０３ａに進む。Ｓ１４０３ａにおいて、評価部４０３は、一般的審美基準６０１を読み込ませた学習器に、画像入力部４０１により入力された画像データの特徴量を入力する。評価部４０３は、学習器から、画像入力部４０１により入力された画像データの審美スコアとして、一般的審美基準６０１による審美スコアを得る。
【００７５】
Ｓ１４０２において、「択一評価」が選択された場合、処理は、Ｓ１４０３ｂに進む。Ｓ１４０３ｂにおいて、評価部４０３は、ユーザによって選択された一つの個人的審美基準６０２を読み込ませた学習器に、画像入力部４０１により入力された画像データの特徴量を入力する。評価部４０３は、学習器から、画像入力部４０１により入力された画像データの審美スコアとして、ユーザによって選択された個人的審美基準６０２による審美スコアを得る。
【００７６】
Ｓ１４０２において、「全部」が選択された場合、処理は、Ｓ１４０３ｃに進む。Ｓ１４０３ｃにおいて、評価部４０３は、審美基準格納部２０４に格納されている、一般的審美基準６０１を読み込ませた学習器に、画像入力部４０１により入力された画像データの特徴量を入力する。評価部４０３は、学習器から、画像入力部４０１により入力された画像データの審美スコアとして、一般的審美基準６０１による審美スコアを得る。さらに、評価部４０３は、審美基準格納部２０４に格納されている、個人的審美基準６０２の一つを読み込ませた学習器に、画像入力部４０１により入力された画像データの特徴量を入力する。評価部４０３は、学習器から、画像入力部４０１により入力された画像データの審美スコアとして、個人的審美基準６０２による審美スコアを得る。評価部４０３は、このような個人的審美基準６０２による審美スコアの導出を、審美基準格納部２０４に格納されている、個人的審美基準６０２の全てについて行う。
【００７７】
Ｓ１４０２において、「統合」が選択された場合、処理は、Ｓ１４０３ｄに進む。Ｓ１４０３ｄにおいて、評価部４０３は、Ｓ１４０３ｃの処理に加え、統合された審美スコアを導出する。例えば、S１４０３ｄにおいて、評価部４０３は、一般的審美基準による審美スコア（General Score）と、２つの個人的審美基準による審美スコア（Personal1 Score、Personal2 Score）とを導出したとする。その際、それぞれの審美スコアをどの程度重視するかがユーザに問われる。そこで、ユーザは、デジタルカメラ１００を操作して、各審美スコアに対する重みを入力する。ユーザは、例えば、一般的審美基準による審美スコア（General Score）に対する重みとして５０％を入力する。また、ユーザは、２つの個人的審美基準による審美スコア（Personal1 Score、Personal2 Score）に対する重みとして、それぞれ、３０％、２０％を入力する。そして、評価部４０３は、各審美スコアの重み付き線形和を、統合された審美スコアとして導出する。
【００７８】
＜評価値表示工程：Ｓ１４０４ａ〜Ｓ１４０４ｄ＞
次に、Ｓ１４０４ａ、Ｓ１４０４ｂ、Ｓ１４０４ｃ、Ｓ１４０４ｄにおいて、審美性出力部４０４は、それぞれ、Ｓ１４０３ａ、Ｓ１４０３ｂ、Ｓ１４０３ｃ、Ｓ１４０３ｄで導出された審美スコアを表示部１０５に表示する。例えば、図８に示したように、審美性出力部４０４は、表示部１０５に表示されているライブビュー画面に重ねて審美スコアを表示する。
【００７９】
図８（ａ）は、Ｓ１４０４ａの処理における表示例である。図８（ａ）では、一般的審美基準６０１による審美スコアが、１００点満点で７０点であることを示す。図８（ｂ）は、Ｓ１４０４ｂの処理における表示例である。図８（ｂ）では、ユーザにより選択された個人的審美基準６０２による審美スコアが１００点満点で５０点であることを示す。図８（ｃ）は、Ｓ１４０４ｃの処理における表示例である。図８（ｃ）では、一般的審美基準６０１による審美スコアが１００点満点で７０点であり、個人的審美基準６０２（Personal1、Personal2）による審美スコアが１００点満点でそれぞれ５０点、３０点であることを示す。図８（ｄ）は、Ｓ１４０４ｄの処理による表示例である。図８（ｄ）では、図８（ｃ）における表示に加え、統合された審美スコアが１００点満点で５６点（＝０．５×７０＋０．３×５０＋０．２×３０）であることを示す。
【００８０】
以上の工程を経ることにより、デジタルカメラ１００の内部に複数の審美基準が存在した場合に、ユーザの要求に適した評価と表示を行うことができる。また、各評価指標（審美スコア）を統合した評価指標を用いることによって、例えば、コミュニティ内のアンサンブル評価を算出することができる。具体的には、コミュニティの中にいるメンバーそれぞれの個人的審美基準６０２を収集し、それらの重みが全て等価になるように重みを設定し、統合評価を行う。これによって、コミュニティ全体の傾向としての個人的審美基準６０２が得られることになる。この際、個人的審美基準６０２の数が膨大になる場合には、統合された評価指標（審美スコア）のみを表示できるようにしておく。
【００８１】
（第６の実施形態）
次に、第６の実施形態を説明する。本実施形態では、個人的審美基準用の教師データの数が少ない場合に、個人的審美基準６０２を導出する方法の一例を説明する。本実施形態の手法は、第１〜第５の実施形態の何れの形態に対しても適用することができる。
【００８２】
学習部５０３は、画像・付帯情報入力部５０１により入力された個人的審美基準用の教師データの数が、所定の数以下であるか否かを判定する。この判定の結果、画像・付帯情報入力部５０１により入力された個人的審美基準用の教師データの数が、所定の数以下でない場合、学習部５０３は、第１の実施形態で説明したようにして個人的審美基準６０２を導出する。一方、画像・付帯情報入力部５０１により入力された個人的審美基準用の教師データの数が、所定の数以下である場合、学習部５０３は、一般的審美基準６０１をベースとして、個人的審美基準用の教師データを用いて追加学習を行う。例えば、学習部５０３は、個人的審美基準用の教師データに含まれる画像から抽出された特徴量と、当該個人的審美基準用の教師データに含まれる画像の審美性に関する評価指標と、一般的審美基準６０１を読み込ませた学習器とを用いて機械学習を行う。
このようにすれば、個人的審美基準用の教師データの数が少ない場合であっても、個人的審美基準６０２を導出することができる。
【００８３】
（第７の実施形態）
次に、第７の実施形態を説明する。本実施形態では、複数のユーザをクラスタリングし、クラスタリングしたユーザごとに個人的審美基準６０２を導出する方法の一例を説明する。本実施形態の手法は、第１〜第６の実施形態の何れの形態に対しても適用することができる。尚、ユーザには、第３の実施形態で説明したプロ写真家や第４の実施形態で説明したセミプロ写真家・ハイアマ写真家が含まれていてもよい。
【００８４】
画像・付帯情報入力部５０１は、複数のデジタルカメラ１００のユーザそれぞれの個人的審美基準用の教師データを入力する。
個人的審美基準生成部２０３は、複数のユーザの個人的審美基準用の教師データを用いて、複数のユーザをクラスタリングする。例えば、個人的審美基準生成部２０３は、決定木を用いて、複数のユーザをクラスタリングすることができる。決定木の説明変数は、例えば、画像の特徴量および画像の審美性に関する評価指標（良否ラベルまたは審美スコア）を用いて表される。また、決定木の目的変数は、ユーザが属するクラスタとなる。尚、複数のユーザをクラスタリングする手法は、決定木を用いる手法に限定されず、例えば、ニューラルネットワークを用いた手法であってもよい。
【００８５】
特徴抽出部５０２は、同一のクラスタに属する複数のユーザの個人的審美基準用の教師データに含まれる画像から特徴量を抽出する。学習部５０３は、当該複数のユーザの個人的審美基準用の教師データに含まれる画像の特徴量と、当該画像に対し各ユーザが決定した審美性に関する評価指標（良否ラベルまたは審美スコア）と、学習器とを用いて、機械学習を行う。この機械学習が終了すると、学習結果として、個人的審美基準に対応する辞書がクラスタごとに得られ、これが各クラスタの個人的審美基準６０２となる。
このようにすれば、審美基準が似ているユーザの審美基準を得ることができる。
【００８６】
（第８の実施形態）
次に、第８の実施形態を説明する。本実施形態では、一般的審美基準６０１を更新する方法の一例を説明する。本実施形態の手法は、第１〜第７の実施形態の何れの形態に対しても適用することができる。
本実施形態では、個人的審美基準生成部２０３は、一般的審美基準６０１の更新にも利用される。画像・付帯情報入力部５０１は、複数のデジタルカメラ１００のユーザそれぞれの個人的審美基準用の教師データを入力する。特徴抽出部５０２は、画像・付帯情報入力部５０１で入力した複数のユーザの個人的審美基準用の教師データに含まれる画像から特徴量を抽出する。学習部５０３は、一般的審美基準６０１を読み込ませた学習器と、特徴抽出部５０２により抽出された特徴量と、複数のユーザの個人的審美基準用の教師データに含まれる審美性に関する評価指標（良否ラベルまたは審美スコア）とを用いて機械学習を行う。この機械学習が終了すると、学習結果として、更新後の一般的審美基準６０１が得られる。
このようにすれば、一般的審美基準６０１をより高精度にすることができる。
【００８７】
尚、前述した実施形態は、何れも本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその技術思想、又はその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
【００８８】
（その他の実施例）
本発明は、前述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
【符号の説明】
【００８９】
１００：デジタルカメラ、２０１：機能入力部、２０２：審美性評価部、２０３：個人的審美基準生成部、２０４：審美基準格納部
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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