(57)【要約】【課題】複数の色により構成されている画像データの印象を的確に評価する画像評価技術を提供する。【解決手段】視覚により生じる印象とその印象を与える１以上の色を規定する色条件とが関連付けられており、印象の各色条件に対する画像データの評価値である色評価値が求められる。その後、各色条件に対する色評価値に基づいてその印象に対する画像データの評価値が演算される。【選択図】図２
2011248717.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データを取得する画像データ取得部と、
視覚により生じる印象と当該印象を与える１以上の色を規定する色条件とを関連付けて記憶する印象条件記憶部と、
前記色条件に対する前記画像データの評価値である色評価値を算出する色評価値算出部と、
前記色評価値に基づいて前記印象に対する前記画像データの評価値である印象評価値を算出する印象評価値算出部と、を備えたことを特徴とする画像評価装置。
【請求項２】
前記色条件は色相に関する色相条件、彩度に関する彩度条件、明度に関する明度条件を含み、
前記色評価値算出部は、画像データの前記色相条件、彩度条件および明度条件に対する充足度に基づいて前記色評価値を算出することを特徴とする請求項１記載の画像評価装置。
【請求項３】
前記印象条件記憶部は前記色条件に関連付けられた重みである色重みを記憶しており、
前記印象評価値算出部は前記色重みを用いて前記色評価値を加重平均することにより前記印象評価値を算出することを特徴とする請求項１または２記載の画像評価装置。
【請求項４】
前記印象条件記憶部にはＮ個（Ｎ＞１）の前記印象が記憶されており、
前記印象評価値算出部は前記Ｎ個の印象に対するＮ個の前記印象評価値を算出し、
前記Ｎ個の印象評価値のうち少なくともＭ個（１＜Ｍ≦Ｎ）の前記評価値をＭ次元空間の各座標値とすることにより、前記印象評価値を前記Ｍ次元空間の座標点に変換する座標点変換部と、
基準画像データに対する前記座標点と、対象画像データに対する前記座標点との距離を算出することにより前記基準画像データに対する前記対象画像データの類似度を評価する類似度評価部と、を備えたことを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の画像評価装置。
【請求項５】
画像データを取得するステップと、
視覚により生じる印象に関連付けられた１以上の色を規定する色条件に対する前記画像データの評価値である色評価値を算出するステップと、
前記色評価値に基づいて前記印象に対する前記画像データの評価値である印象評価値を算出するステップと、を備えたことを特徴とする画像評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像評価技術、特に、画像分類や画像検索に用いるための画像評価技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタルカメラ等の発展および普及により、膨大な量の画像データが身近に存在するようになっている。そのため、画像データを効率的に管理する方法への要望が高まっており、種々の画像分類や画像検索技術が提案されている。
【０００３】
例えば、１つの形容詞に対し、統計的に複数の異なるシーンの画像に共通して現れやすい輝度面のヒストグラムの分布形状のモデルを、少なくとも曲率と非対称性に関して設定するモデル設定手段と、入力画像に対し、輝度面のヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、前記モデルのヒストグラムの分布形状とマッチングを取ることによって、前記入力画像が前記形容詞で表される感性的な印象を備えているか否かを判別する判別手段と、を備えた画像分類装置がある（特許文献１参照）。
【０００４】
この特許文献１の画像分類装置では、画像データから得られる色成分（色相、彩度、明度）のヒストグラムの形状と形容詞に関連付けられたヒストグラムの形状とのマッチングをとることにより、画像データがその形容詞で表される感性的な印象を備えているか否かを判別している。
【０００５】
また、保存すべき画像データの入力を受け付ける入力受付手段と、前記画像データを保存する画像保存手段と、前記画像データの視覚的特徴を抽出する特徴抽出手段と、前記画像データと前記視覚的特徴との対応関係を記録する管理手段と、前記画像保存手段に保存される画像データについて、少なくとも前記視覚的特徴を検索条件に用いて検索処理を行う検索手段と、画像の視覚的特徴をパターン化してなる画像の色彩的特徴を表す識別情報を複数種類格納する識別情報格納手段と、前記識別情報格納手段に格納された識別情報の中から、前記特徴抽出手段が抽出した視覚的特徴に類似する識別情報を選択する識別情報選択手段と、を備え前記管理手段は、前記画像データと前記識別情報との対応関係を記録し、前記検索手段は、前記識別情報を検索条件に用いて、前記画像保存手段に保存される画像データに係る検索を行う画像管理装置がある（特許文献２参照）。この特許文献２の画像管理装置では、画像の色彩的特徴を用いて検索を行うことができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１０−７２６９９号公報
【特許文献２】特開２００６−９９２６７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、特許文献１の画像分類装置では色成分のヒストグラムの形状に基づいて形容詞が判別されるため、形容詞と画像を構成する個々の色との結び付きが小さくなり、適切な分類ができないおそれがある。また、特許文献２の画像管理装置では、画像に多く含まれている色のみを用いているため、複数の色が同程度に含まれている画像を管理することは困難である。
【０００８】
本発明の目的は、上記課題に鑑み、複数の色により構成されている画像データの印象を的確に評価する画像評価技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
前記課題を解決するために、本発明の画像評価装置は、画像データを取得する画像データ取得部と、視覚により生じる印象と当該印象を与える１以上の色を規定する色条件とを関連付けて記憶する印象条件記憶部と、前記色条件に対する前記画像データの評価値である色評価値を算出する色評価値算出部と、前記色評価値に基づいて前記印象に対する前記画像データの評価値である印象評価値を算出する印象評価値算出部と、を備えている。
【００１０】
この構成では、それぞれの印象とその印象を生じさせる色を規定する色条件とが関連付けられている。すなわち、本発明では、印象は１以上の色の組み合わせにより生じることを前提としている。画像データを構成する画素の画素値に基づいて、各色条件に対する色評価値が算出され、各色評価値に基づいて印象評価値が算出される。したがって、画像データが複数の優位な色により構成されている場合でも、的確に画像データの印象を評価することができる。
【００１１】
本発明の画像評価装置の好適な実施形態の一つでは、前記色条件は色相に関する色相条件、彩度に関する彩度条件、明度に関する明度条件を含み、前記色評価値算出部は、画像データの前記色相条件、彩度条件および明度条件に対する充足度に基づいて前記色評価値を算出する。
【００１２】
色空間には種々の空間があるが、色を規定する場合にはＲＧＢ空間よりもＨＳＶ空間等の均等色空間の方が便宜である。そのため、この構成では、色条件は色相、彩度および明度に関する条件である色相条件、彩度条件、明度条件を含んでいる。これにより、色相条件、彩度条件および明度条件の充足度に基づいて適切な色評価値を求めることができる。
【００１３】
本発明の画像評価装置の好適な実施形態の一つでは、前記印象条件記憶部は前記色条件に関連付けられた重みである色重みを記憶しており、前記印象評価値算出部は前記色重みを用いて前記色評価値を加重平均することにより前記印象評価値を算出する。
【００１４】
画像データから受ける印象は画像を構成する色の割合によっても異なる場合がある。そのため、この構成では１の印象に関連付けられている色条件に対して色重みが付与されており、色重みを用いて色評価値を加重平均することにより印象評価値を算出している。これにより、色の割合に依存する印象を的確に評価することができる。
【００１５】
上述の構成は、画像データに対する印象を評価するものであったが、この評価結果を画像データ間の類似度の評価に用いることもできる。そのような画像評価装置の好適な実施形態の一つでは、前記印象条件記憶部にはＮ個（Ｎ＞１）の前記印象が記憶されており、前記印象評価値算出部は前記Ｎ個の印象に対するＮ個の前記印象評価値を算出し、前記Ｎ個の印象評価値のうち少なくともＭ個（１＜Ｍ≦Ｎ）の前記評価値をＭ次元空間の各座標値とすることにより、前記印象評価値を前記Ｍ次元空間の座標点に変換する座標点変換部と、基準画像データに対する前記座標点と、対象画像データに対する前記座標点との距離を算出することにより前記基準画像データに対する前記対象画像データの類似度を評価する類似度評価部と、を備えている。
【００１６】
この構成では、複数の印象に対する印象評価値を用いて画像データを多次元空間中の点として表現し、画像データ間の類似性をその多次元空間中における距離として評価している。これにより、単純な距離計算により画像データ間の類似度を評価することができる。
【００１７】
本発明の画像評価装置の技術的特徴は、同様の画像評価方法にも適用することができる。そのような画像評価方法として、例えば、画像データを取得するステップと、視覚により生じる印象に関連付けられた１以上の色を規定する色条件に対する前記画像データの評価値である色評価値を算出するステップと、前記色評価値に基づいて前記印象に対する前記画像データの評価値である印象評価値を算出するステップと、を備えた画像評価方法に適用することができる。当然ながら、このような画像評価方法にも、上述した画像評価装置の付加的特徴を適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】画像評価装置の各機能部を表す機能ブロック図である。
【図２】画像評価処理の流れを表すフローチャートである。
【図３】印象条件記憶部に記憶されている印象と色条件の例である。
【図４】色条件「緑」の例である。
【図５】色条件「茶」の例である。
【図６】色条件「ベージュ」の例である。
【図７】色評価値算出の処理の流れを表すフローチャートである。
【図８】画像データ間の類似度を評価する画像評価装置の各機能部を表す機能ブロック図である。
【図９】画像検索処理の流れを表すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下に図面を用いて本発明の画像評価装置を説明する。本実施形態では、画像評価装置は汎用コンピュータにより構成されている。図１は、画像評価装置Ａの各機能部を表す機能ブロック図である。図に示すように、画像評価装置Ａは、画像データを記録する画像記録部１、視覚により生じる印象とその印象を与える１以上の色を規定する色条件とを関連付けて記憶する印象条件記憶部２、画像評価装置Ａ全体の処理を制御する制御部３、印象に対する画像データの評価値（以下、印象評価値と称する）を算出する評価値算出部４を備えている。
【００２０】
また、評価値算出部４は、色条件に対する画像データの評価値（以下、色評価値と称する）を算出する色評価値算出部４ａ、色評価値に基づいて印象に対する画像データの印象評価値を算出する印象評価値算出部４ｂを備えている。
【００２１】
画像記録部１はハードディスクドライブ等の不揮発性記録媒体により構成されており、ユーザはデジタルカメラや画像データが記録された記録媒体等、またはネットワークを介して画像を記録する。
【００２２】
印象条件記憶部２は不揮発性記録媒体により構成されており、視覚により生じる印象とその印象を与える色を規定する色条件とが関連付けられて記憶されている。
【００２３】
制御部３は、画像評価装置Ａ全体の処理を制御する機能を有している。また、本実施形態では、画像記録部１から画像データを取得し、メモリ（図示せず）に一次記憶させる機能を有している。したがって、本実施形態では、制御部３は画像取得部として機能する。
【００２４】
色評価値算出部４ａは、各印象の各色条件に対するメモリに一次記憶された画像データの色評価値を算出する。したがって、色評価値算出部４ａは、印象毎にその印象に関連付けられている色条件と同数の色評価値を算出する。
【００２５】
印象評価値算出部４ｂは、色評価値算出部４ａにより算出された色評価値に基づいて画像データの印象評価値を算出する。
【００２６】
制御部３、評価値算出部４はソフトウェアにより構成されているが、ハードウェアにより構成しても構わないし、ソフトウェアとハードウェアとを協働させることにより構成しても構わない。
【００２７】
図２は画像評価装置Ａの処理の流れを表すフローチャートである。以下の処理は一の画像データについての処理のみを示すが、複数の画像データが存在する場合には下記の処理を繰り返せばよい。
【００２８】
先ず、画像データ取得部としての制御部３は画像記録部１から画像データを取得する（＃０１）。なお、本実施形態では、画像データはＲＧＢ空間で表現された画素値を持つ画素により構成されている。そのため、制御部３は公知の変換手法により画像データの画素値を均等色空間に変換し（＃０２）、メモリに記憶させる。なお、本実施形態では均等色空間としてＨＳＶ空間を用いているが他の空間を用いても構わない。その後、制御部３は、評価値算出部４に対してその画像データの色評価値を算出するよう指示を送る。制御部３から指示を受けた評価値算出部４は、メモリから画像データを取得すると、印象条件記憶部２から一の印象を選択し（＃０３）、その印象に関連付けられている色条件を取得する（＃０４）。
【００２９】
上述したように、印象条件記憶部２には、視覚により生じる印象とその印象を生じさせる色の色条件とが関連付けられて記憶されている。図３は印象条件記憶部２に記憶されている印象と色条件の例である。この例では、８つの印象が記憶されており、各印象に対しては少なくとも１つの色条件が関連付けられている。また、各色条件には色重みが設定されている。例えば、印象「ナチュラル（自然）」に対しては「緑」，「茶」および「ベージュ」に対する色条件が設定されており、各色条件には色重みとして０．５，０．２５および０．２５が設定されている。
【００３０】
この例では、評価値算出部４は先ず印象「ナチュラル（自然）」に関連付けられた色条件を取得する。すなわち、評価値算出部４は色条件「緑」，「茶」および「ベージュ」を取得する。
【００３１】
図４から図６は、印象「ナチュラル（自然）」に関連付けられた色条件「緑」，「茶」および「ベージュ」の例である。本実施形態では、色条件は色の３要素（色相、彩度、明度）の値に対する重みとして表現している。本実施形態では、色空間を、色相を２４、彩度を１０、明度を１０に分割し、それぞれの区間に重みを設定している。図４から図６にはこれらの重みを示している。
【００３２】
図４（ａ），図５（ａ）および図６（ａ）はそれぞれ、色条件「緑」，「茶」および「ベージュ」の色相値に対する重みである。なお、これらの図中（ａ）に示すＲＧＢＣＭＹの記号はそれぞれ赤、緑、青、シアン、マゼンタ、イエローを示している。これらの図から明らかなように、色条件「緑」の色相値に対する重みは、Ｇ（緑）を中心として大きな重みを持っている。また、色条件「茶」および「ベージュ」の色相値に対する重みはＹ（イエロー）付近を中心として大きな重みを持っている。
【００３３】
図４（ｂ），図５（ｂ）および図６（ｂ）はそれぞれ、色条件「緑」，「茶」および「ベージュ」の彩度値に対する重みである。これらの図から明らかなように、色条件「緑」の彩度値に対する重みは、低彩度から中彩度にかけて大きくなっている。一方、色条件「茶」および「ベージュ」の彩度値に対する重みは、低彩度付近を中心に大きくなっている。
【００３４】
図４（ｃ），図５（ｃ）および図６（ｃ）はそれぞれ、色条件「緑」，「茶」および「ベージュ」の明度値に対する重みである。これらの図から明らかなように、色条件「緑」の明度値に対する重みは一様である。一方、色条件「茶」の明度値に対する重みは中明度付近を中心として大きくなっており、他方、色条件「ベージュ」の明度値に対する重みは高明度付近を中心として大きなっている。
【００３５】
なお、これらの重みは経験的に決定しても構わないし、ニューラルネットワーク等の統計的手法により決定しても構わない。
【００３６】
評価値算出部４は、色条件を取得すると色評価値算出部４ａに対して、各色条件に対する画像データの評価値の算出を指示する。色評価値算出部４ａは、上述の色条件（重み）を用いて、各色条件に対する画像データの色評価値を算出する（＃０５）。具体的には、図７のフローチャートの処理が行われる。なお、以下ではＨＳＶ空間での画素値をＰ（ｉ，ｊ）＝（Ｈ（ｉ，ｊ），Ｓ（ｉ，ｊ），Ｖ（ｉ，ｊ））と表記する。ここで、（ｉ，ｊ）は画像データ中における画素の座標である。
【００３７】
色評価値算出部４ａは、先ず、一の画素値Ｐ（ｉ，ｊ）を選択する（＃１１）。そして、画素値Ｐ（ｉ，ｊ）の＃０４の処理で選択した色条件に対する評価値を算出する（＃１２）。
【００３８】
具体的な評価値の算出方法を「緑」に関する色条件（図４参照）が選択された場合を例に説明する。上述したように、本実施形態では色条件は色相，彩度，明度の値に対する重みとして表現されており、一種のＬＵＴ（Look-Up Table）とみなすことができる。ここで、色相，彩度および明度の値に対する重みをそれぞれＣH[]，ＣS[]およびＣV[]と表記し、ＦH（），ＦS（），ＦV（）をそれぞれ、色相，彩度，明度に対する重み（ＬＵＴ）のインデックス番号を返す関数とすると、画素Ｐ（ｉ，ｊ）の色条件「緑」に対する評価値Ｅ（緑，Ｐ（ｉ，ｊ））は、
【数１】
2011248717.tif 000003
により求められる。
【００３９】
上述の演算を全ての画素について行うと（＃１３のＹｅｓ分岐）、色評価値算出部４ａは、これらの評価値に基づいて、画像データの色条件に対する色評価値を算出する（＃１４）。具体的には、各画素の色条件に対する評価値の平均値が色評価値となる。例えば、画像データＩの色条件「緑」に対する色評価値Ｅ（緑，Ｉ）は、
【数２】
2011248717.tif 000004
により求められる。なお、Ｎｕｍは画像データＩの画素数である。
【００４０】
上述の処理を全ての色条件に対して行うと（＃０６のＹｅｓ分岐）、評価値算出部４は印象評価値算出部４ｂに対して、画像データＩの印象評価値を算出するように指示を出す。
【００４１】
指示を受けた印象評価値算出部４ｂは、色評価値算出部４ａにより算出された色評価値に基づいて印象評価値を算出する（＃０７）。具体的には、印象評価値算出部４ｂは色評価値に色条件の重みを乗じた値を加算することにより印象評価値を算出する。例えば、印象画像データＩの「ナチュラル（自然）」に対する印象評価値Ｅ（ナチュラル，Ｉ）は
【数３】
2011248717.tif 000005
となる。なお、ここでｗ（）は図３における色重みである。また、本実施形態では一の印象に対する色重みの総和は１としているため印象評価値は色評価値の加重和となっているが、色重みの総和が１でない場合には、数３の結果を色重みの総和で除し、印象評価値は色評価値の加重平均とする。
【００４２】
上述の処理を全ての印象について行うと（＃０８）、処理は終了する。
【００４３】
このようにして求められた画像データに対する評価値は画像分類や画像検索に用いることができる。以下にその応用例を示す。
【００４４】
〔画像検索〕
図８は、本発明に係る画像評価技術により評価された画像データ間の類似度を評価する機能を備えた画像評価装置Ａの機能ブロック図である。本実施形態では、画像データ間の類似度により画像検索を行う場合を説明する。
【００４５】
図に示すように、画像評価装置Ａは、図１に示した画像評価装置の機能部に加え、所定の画像データに類似する画像データを画像記録部１から検索する画像検索部１１を備えている。また、画像検索部１１は、各画像データに付与されている印象評価値に基づいて、画像データの特徴量を多次元空間中の座標点に変換する座標点変換部１１ａ、画像データ間の類似度を多次元空間中の座標点間の距離として評価する類似度評価部１１ｂを備えている。
【００４６】
なお、本実施形態では、上述した画像評価処理により得られた画像データに対する印象評価値が画像データと関連付けられて記録されている。すなわち、各々の画像データに対して８の印象評価値が付与されている。本実施形態では、各画像データＩに付与された印象評価値を｛Ｅ（ｅｘｐi，Ｉ）｝（ｉ＝１〜８）と表記する。なお、ｅｘｐiはｉ番目の印象を示している。
【００４７】
図９は本実施形態における画像検索処理のフローチャートである。先ず、制御部３はユーザからの指示により検索キーとして、一の画像データを決定する（＃２１）。なお、検索キーとしての画像データの指定は、画像評価装置Ａに構築されるＧＵＩ（Graphical User Interface）等を介してユーザから取得してもよいし、制御部３自身が行っても構わない。一の画像データが検索キーとして決定されると、その検索キーは画像検索部１１に送られる。
【００４８】
検索キーとしての画像データ（以下、検索キー画像データＩkと称する）を取得した画像検索部１１は、画像記録部１から検索キー画像データＩkの印象評価値｛Ｅ（ｅｘｐi，Ｉk）｝を取得する（＃２２）。
【００４９】
取得された印象評価値｛Ｅ（ｅｘｐi，Ｉk）｝は座標点変換部１１ａにより、印象評価値を座標軸とする多次元空間中の座標点に変換される（＃２３〜＃２４）。すなわち、各画像データが持つ印象はこの多次元空間上の点で表現することができる。したがって、この多次元空間を印象空間Ｓと称する。
【００５０】
本実施形態では、印象数が８あるため、全ての印象に対する印象評価値を用いると印象空間Ｓの次元は８となる。しかしながら、後述する類似度演算の演算量を低減するためには印象空間Ｓの次元数を低減することが望ましい。そのため、本実施形態では全ての印象評価値を用いるのではなく、検索キー画像データＩkを最もよく表している印象評価値のみを用いる。
【００５１】
そこで、座標点変換部１１ａは検索キー画像データＩkの印象評価値｛Ｅ（ｅｘｐi，Ｉk）｝を参照して、印象空間Ｓの座標軸に対応させる印象ｅｘｐiを決定する（＃２３）。具体的には、印象評価値Ｅ（ｅｘｐi，Ｉk）が所定の閾値以上となる印象ｅｘｐiを選択したり、印象評価値Ｅ（ｅｘｐi，Ｉk）を降順にソートするとともに印象評価値Ｅ（ｅｘｐi，Ｉk）の総和を求め、この総和に対する印象評価値Ｅ（ｅｘｐi，Ｉk）の累積値が所定閾値を超えるまでの印象ｅｘｐiを選択したりすることができる。以下では、この処理により印象｛ナチュラル，マイルド，フレッシュ｝が選択されたとして説明する。
【００５２】
このようにして、印象空間Ｓの座標軸に対応させる印象ｅｘｐiが決定されると、座標点変換部１１ａは、検索キー画像データＩkの印象評価値｛Ｅ（ｅｘｐi，Ｉk）｝を印象空間の点Ｐkに変換する（＃２４）。上述したように、本例では印象｛ナチュラル，マイルド，フレッシュ｝が選択されているため、印象空間Ｓの次元は３であり、Ｐk＝（Ｅ（ナチュラル，Ｉk），Ｅ（マイルド，Ｉk），Ｅ（フレッシュ，Ｉk））となる。このようにして得られた印象空間Ｓにおける点Ｐkは類似度評価部１１ｂに送られる。
【００５３】
検索キー画像データＩkの印象空間Ｓ上の座標点Ｐkが求まると、画像検索部１１は評価対象となる画像データ（以下、評価対象画像データＩeと称する）を選択し、選択された評価対象画像データＩeの印象評価値｛Ｅ（ｅｘｐe，Ｉk）｝を画像記録部１から取得する（＃２５）。取得された印象評価値｛Ｅ（ｅｘｐe，Ｉk）｝は座標点変換部１１ａに送られる。
【００５４】
評価対象画像データＩeの印象評価値｛Ｅ（ｅｘｐe，Ｉk）｝を取得した座標点変換部１１ａは、この｛Ｅ（ｅｘｐe，Ｉk）｝を印象空間Ｓ上の座標点Ｐeに変換する（＃２６）。このとき、座標点変換部１１ａは印象空間Ｓの座標軸に対応する印象は決定せず、＃２４の処理により決定した印象ｅｘｐiを用いる。したがって、評価対象画像データＩeの印象評価値｛Ｅ（ｅｘｐe，Ｉe）｝は点Ｐe＝（Ｅ（ナチュラル，Ｉe），Ｅ（マイルド，Ｉe），Ｅ（フレッシュ，Ｉe））となる。変換された座標点Ｐeは類似度評価部１１ｂに送られる。
【００５５】
印象空間Ｓ上の検索キー画像データの座標点Ｐkと評価対象画像データの座標点Ｐeとを取得した類似度評価部１１ｂは、これらの座標点を用いて検索キー画像データＩkと評価対象画像データＩeとの類似度を評価する（＃２７）。本実施形態では、類似度は印象空間Ｓにおける距離を用いるが他の評価値を用いても構わない。また、距離はユークリッド距離（２ノルム）でも構わないし、マハラノビス距離等を用いても構わない。このようにして得られた類似度は画像検索部１１に送られる。
【００５６】
類似度を取得した画像検索部１１は、類似度が所定の閾値以上であれば評価対象画像データＩeを検索結果リストに追加する（＃２８）。
【００５７】
上述の処理が評価対象となる全ての画像データに対して繰り返され（＃２９のＹｅｓ分岐）、検索結果リストに含まれる画像データが検索結果として制御部３に送られる。
【００５８】
このように、本実施形態では、画像データに付与された印象評価値に基づいて画像データを印象空間上の点として表現し、その点間の類似度（例えば、距離）により画像データ間の類似度を評価することができる。
【００５９】
〔画像分類〕
画像データに付与された印象評価値は画像分類に用いることができる。換言すると、画像データを印象に基づいて検索することができる。この場合、画像データＩをその印象評価値Ｅ（ｅｘｐe，Ｉ）が最も大きい印象ｅｘｐeに分類しても構わないが、例えば、印象評価値Ｅ（ｅｘｐe，Ｉ）が所定閾値以上である印象ｅｘｐeに分類する等のように印象間で重複を許すように分類することが望ましい。
【００６０】
このような画像分類は、例えば画像データを元にしてアルバムを作成する際に用いることができる。例えば、アルバムの一つのページに同じ印象の画像データが配置されるように画像データを選択することができる。また、逆に一つのページに同じ印象の画像データが配置されないように画像データを選択することができる。さらに、一つのページに同じ印象の画像データを配置した場合には、その印象にあったテンプレート（アルバムの背景となる画像データ）を選択することもできる。
【産業上の利用可能性】
【００６１】
本発明は、画像分類や画像検索のための評価値の算出に利用することができる。
【符号の説明】
【００６２】
Ａ：画像評価装置
１：画像記録部
２：印象条件記憶部
３：制御部
４：評価値算出部
４ａ：色評価値算出部
４ｂ：印象評価値算出部
１１：画像検索部
１１ａ：座標点変換部
１１ｂ：類似度評価部
【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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