(57)【要約】【課題】数千枚、数万枚オーダーで蓄積されている画像を整理することは容易ではなかった。写っている人物を特定し、イベントやグループごとに整理する方法についてはあったが、写真に写った人物について重みのある関係を見つけ出す仕組みがなかった。単に枚数による基準のみであった。【解決手段】本発明は人間の文化や習慣を利用して、人間関係の推測を行うことで、被写体間の親密度を予測し、より親密度の高い人間関係が含まれた写真を優先的に評させられる仕組みを持つようにする。これにより人間の文化や習慣からその日にあっている人物がどのような親密度にある人間なのかを予測し考慮した、写真分類を行うことができる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の画像を分類する画像分類装置であって、
複数の画像から、被写体として移っている人物を抽出し、前記それぞれの画像から抽出された人物の同一性を判断し、複数の人物を識別する人物認識部と、
日時と、該日時と関連するイベントと、の関係を保持する文化風習データベース部と、
前記抽出対象となった画像と、該画像の撮影日時と、前記撮影日時のイベントと、に基づいて、前記人物認識部が識別した人物間の親密度を判定する親密度計測部と、
を備えた画像分類装置。
【請求項２】
前記文化風習データベース部は、複数のイベントそれぞれに設定された価値の重み付けを記憶しており、
前記親密度性判定部は、前記価値の重み付けを用いて、前記人物間の新密度を判定する、
請求項１に記載の画像分類装置。
【請求項３】
前記重み付けは、地域情報に基づいて異なる重み付けてある、
請求項２に記載の画像分類装置。
【請求項４】
前記親密度判定部によって判定した関連性に基づいて、複数の画像を整理する機能を有する、
請求項１に記載の画像分類装置。
【請求項５】
前記親密度判定部によって判定した関連性に基づいて、関連性のある人物の写真を優先的に表示する機能を有する、
請求項１に記載の画像分類装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、撮影された多数の画像を容易に整理することが可能な画像分類装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタルカメラで撮影した写真や、ムービーカメラで撮影した動画などには撮影者もしくは被写体となった人物に重要な思い出やイベントが映し出されている。このデジタルカメラ等で撮影した写真画像や動画等が大量になると、これらを効率的に分類する作業が非常に手間のかかる作業となる。
【０００３】
特許文献１には、この多数の画像を閲覧・検索する場合の利便性を向上させる方法が記載されている。これを図４にて説明する。画像分類装置４００は、画像格納部４１０、人物認識部４１１、顔画像ＤＢ４１２、画像分類部４１３で構成されている。また画像分類装置４００での分類結果を受けて動作する代表画像選択部４２０と画像処理部４３０がある。顔画像ＤＢ４１２には、予め各人物の顔画像を格納している。そして人物認識部４１１は、画像格納部４１０に格納された画像と、顔画像ＤＢ４１２に格納された画像を比較することにより、画像格納部４１０の各画像に含まれている人物を認識する。この認識結果に基づいて画像分類部４１３は複数の画像を画像に含まれる人物の組み合わせの種類毎のグループに分類する。この分類結果から代表画像選択部４２０は複数のグループのそれぞれかそのグループを代表する代表画像を選択する。選択された代表画像を画像として表示デバイスに表示する。このように、単に人物個人の分類ではなく、個人と個人の集まりをグループとして分類情報として利用する方法が開示されている。
【０００４】
また、特許文献２には、単にグループとして分類するだけではなく、そのグループの画像の枚数の量から関連性がある人物同士を見つけ出し表示する方法が開示されている。
【０００５】
また、特許文献３には、利用者に入力させたイベントに写真を関連付けることで写真を整理する方法が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００４−２６４５５５号公報
【特許文献２】特開２００６−２９３９８６号公報
【特許文献３】特開２００４−２１４７５９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
デジタルの画像データを整理する場合、パソコンなどのキーボードやファイル管理機能のある機器において、利用者が一枚一枚の写真を選別しつつ整理するには手間がかかるため、整理すること自体が大きな課題であった。また高度な熟練を必要とするパソコンを使用できない人にとっては、ただデータを溜め込むだけになっていた。そこで複雑な入力を必要とせずにデジタルカメラやビューア機器にて簡単に整理する方法が特許文献１から３に記載されている。
【０００８】
利用者の手間を最小限にする登録には、できるだけ多くの情報を写真内から獲得し、利用者が整理したいであろう形に自動的に分類する必要がある。利用者にとって整理した形とは必要な写真が選び出すのが容易（できるだけ操作手順は少なく簡単に）であることである。フォルダを作ってファイルを格納することとは異なる。
【０００９】
特許文献１では、顔認識を用いて写真ごとに写った全ての人を特定し、その組み合わせをグループとして整理する方法が記載されている。しかしこの方法では、被写体間の関係の重要度が考慮されておらず、たまたま通りかかった人や観光地で写真に写りこんでしまった人なども分類の対象になってしまう問題があった。
【００１０】
特許文献２では写真の枚数から重要度を判断する方法が記載されている。しかし核家族家庭が実家に帰る機会に親と撮影した写真など、年に１度や２度の機会しかない場合でも重要な写真はあり、それを考慮した撮影は行われていない。また子供のイベント(運動会や学芸会など)は集団行動を撮影しており、多くの場合多量の枚数の撮影を行う。しかし一緒に写った人は特に仲が良いわけではなく、たまたま身長が近かったとか名前順に並んだなどで立ち位置が近くなっただけで対して価値がある人間関係であるとは限らないが、わが子のいい写真を撮影するために連続してシャッターを切っているために、結果的に一緒に写ってしまっただけである場合も多く、その点には考慮されていない。
【００１１】
特許文献３には、撮影前に家族のイベントをカメラに記憶させておき、撮影前にとのイベントの写真を選択させておくことで、撮影時点で画像の分類を行う方法が開示されている。しかしこの方法で事前にイベントを登録しておかなければならず手間がかかる問題は解決されていなかった。
【００１２】
そこで事前に利用者によるイベントの登録や被写体間の人間関係の登録がなくても、人間関係の距離感(以下、親密度と記載する）を推測する方法が必要である。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記課題を解決するために、本発明は人間の文化や習慣を利用して、人間関係の推測を行うことで、被写体間の親密度を予測し、より親密度の高い人間関係が含まれた写真を優先的に評させられる仕組みを持つようにする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明を利用することで、人間の文化や習慣からその日にあっている人物がどのような親密度にある人間なのかを予測し考慮した、写真分類を行うことができる。また撮影者にとっての趣味も考慮することができる場合もあり、その場合にはそれも考慮した写真分類を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】実施の形態の画像分類装置１００の構成を示すブロック図
【図２】実施の形態の人物認識部１０２の処理を示すフローチャート
【図３】実施の形態の画像分類装置３００の構成を示すブロック図
【図４】特許文献１記載の画像分類装置の概観図
【発明を実施するための形態】
【００１６】
（実施の形態１）
以下に、本発明を実施するための最良の形態について、図面を参照しで説明する。本実施の形態の画像分類装置１００を図１に示す。画像分類装置１００は、は受け入れた画像を分類し分類結果を保存するとともに、外部に表示する機能を有する。画像分類装置１００は、画像格納部１０１、人物認識部１０２、顔画像ＤＢ１０３、親密度計測部１０４、文化習慣ＤＢ１０５、人間関係ＤＢ１０６、出力部１０７から成り立っている。
【００１７】
デジタルカメラなどで撮影された画像は、画像格納部１０１に格納される。この画像格納部１０１への画像の格納は、デジタルカメラに記録されたフラッシュメモリなどの記録媒体を挿入することで格納されてもよいし、ネットワークなどを使用して格納されても良い。そもそもこの画像分類装置１００がデジタルカメラの中に内蔵されたもので撮影と同時に記録された画像が画像格納部１０１に保存されてもよい。また利用者が手動で格納してもかまわないし、ネットワークを用いて利用者の保有する写真を自動的に探し出し集めてくる機能を有していてもかまわない。
【００１８】
この画像格納部１０１には多数の画像データが格納されている。この画像データには画像が撮影された状況を記録したメタデータが添えつけられているものとする。このメタデータのフォーマットとして広くしられているものにＥＸＩＦ（Ｅｘｃｈａｎｇｅａｂｌｅ ｉｍａｇｅ ｆｉｌｅ ｆｏｒｍａｔ）が知られている。このＥＸＩＦには定められたフォーマットで、撮影日時／撮影機器メーカー名／撮影機器モデル名／画像全体の解像度／水平・垂直方向の単位あたり解像度／撮影方向／シャッタースピード／絞り値／ＩＳＯ感度／測光モード／フラッシュの有無／露光補正ステップ値／焦点距離／色空間情報などが記録されている。このメタデータは画像一枚一枚に撮影機材によって画像データ内に埋め込まれるため、利用者が手動でつける必要はない。また広く一般化した事実上の標準フォーマットであり、多くの撮影機材で採用されていると共に、古い歴史を持つため過去の撮影機材でも採用されているため、画像整理の情報として参照するに値する情報である。
【００１９】
画像格納部１０１には一枚の画像ではなく、多数の画像が格納されているものとする。今回は画像整理が目的であるため整理することが必要な程度の枚数がなければ意味を成さないためである。画像格納部１０１に格納された画像は、人物認識部１０２に渡される。人物認識部では被写体となった人物の顔を抽出すると共に、その人物が誰であるかを特定する。また特定に利用する顔画像は顔画像ＤＢ１０３に蓄積される。画像格納部１０１から顔画像ＤＢ１０３を使用して人物認識部１０２で人物を特定する仕組みを、図２を用いて説明する。
【００２０】
まず人物の特定は、画像ごとに行われるため、画像格納部１０１に格納された枚数分繰り返し実施される（ステップ２０１）。以前にすでに人物認識を行ったことがある画像が画像格納部に格納されている場合にはその画像は再度行う必要がない。どの画像の人物認識を実施したかを記録しておくことを別途していてもよい。一枚ずつ画像格納部１０１から画像データが人物認識部１０２に送られる。
【００２１】
人物認識部１０２ではまず、画像内に含まれる顔を検出する。いわゆる顔検出である（ステップ２０２）。
【００２２】
一枚の画像に複数の顔が写っている可能性があるため、事前に顔の数を検出した上で、顔の数だけ以下の処理を繰り返す（ステップ２０３）。
【００２３】
抽出されたそれぞれの顔について、順次画像内の顔の特徴点を抽出する（ステップ２０４）。
【００２４】
抽出した顔の特徴点に基づいて、顔画像ＤＢ１０３に記録済みの顔画像に登録された人物の顔であるかを確認する（ステップ２０５）。
【００２５】
確認の結果、初めての人物特定の場合、顔画像ＤＢ１０３にはは顔の特徴情報が記録されていないため、登録済の顔と認識される可能性は低い（ステップ２０６）。
【００２６】
ステップ２０６において、登録済の顔と認識されなかった場合、新しい人物の顔を検出したこととなるため、新規の顔情報（新規の顔の特徴情報等）を顔画像ＤＢ１０３に登録する（ステップ２０７）。この時に分類を明確にするためにこの人物に名前を付けることが好ましい。この名前は個人の本当の名前「山田太郎」などではなく、画像分類装置１００内で割り当てたユニークな名前「人物Ａ」「人物Ｂ」などの仮の名前でよい。単に「００１」や「００２」など番号であってもよい。
【００２７】
ステップ２０６において、登録済の顔と認識された場合、画像に人物の名称を基にしたタグを付ける（ステップ２０８）。つまり「人物Ａ」は「この写真とあの写真に写っているよ」ということが認識できるような印をつけていく。これにより複数の画像（写真）に被写体として撮影されている人物の関連付けを行うことが可能となる。
【００２８】
この作業は始めての人物が見つかってステップ２０７にて顔画像ＤＢ１０３に人物が登録されたあとにも、画像に対して実施する。このタグの付け方は画像ファイルのメタ情報記録欄に直接書き込んでもかまわないし、画像ファイルとは別途データベースのような情報管理部を設けてもかまわない。この作業は一枚の画像内に含まれる顔の数だけ実施する（ステップ２０９）。
【００２９】
さらに上記の処理を、画像格納部１０１に格納された画像の枚数分だけ繰り返す（ステップ２１０）。
【００３０】
なお顔の検出や人物の特定方法としてＡｄａＢｏｏｓｔ法やＨａａｒ型の特徴量検出法など多数の手法が広く知られていると共に、実際に使用されている。本実施の形態において検出方法について限定するものではない。顔領域の検出手法などは、文献Ｐ．Ｖｉｏｌａ，Ｍ．Ｊｏｎｅｓ，  “Ｒａｐｉｄ  ｏｂｊｅｃｔ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｕｓｉｎｇ  ａ  Ｂｏｏｓｔｅｄ  Ｃａｓｃａｄｅ  ｏｆ  Ｓｉｍｐｌｅ  Ｆｅａｔｕｒｅｓ”，  Ｉｎ  Ｐｒｏｃ．ＩＥＥＥ  Ｃｏｎｆ．ｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ  ａｎｄ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，Ｋａｕａｉ，ＵＳＡ，２００１等に具体的な方法等について示されている。本出願は、顔検出の方法そのものに関するものではないので詳細な説明は省略する。ただ、顔ＤＢ１０３に登録された顔画像や、ステップ２０４で抽出する顔の特徴点の情報は、顔検出の方法が使用する方式に合わせた形でよい。
【００３１】
図２の処理を実施することにより、画像分類装置１００に記録された全画像に写された全員の特定が可能である。しかしこれだけでは単にリストであり親密度は計測されていない。よって親密度の計測を行う。これを図１に戻って手順を説明する。
【００３２】
人物認識部１０２において認識された認識結果は親密度計測部１０４にて親密度が計測される。従来の方式と異なるのはここの親密度計測部において親密度の計測の情報として文化習慣ＤＢ１０５を用いることにある。文化習慣ＤＢ１０５には、人間の習慣や文化における規則性が記録されている。文化や習慣が国や地域によって大きく異なる場合には、切換機能を持っていてもよい。本実施の形態では説明と理解を容易にするため、被写体は日本に住む日本人を例としてあげ、文化習慣ＤＢ１０５も日本人の文化習慣が記録されているものとする。
【００３３】
ここで親密度の計測の指標となるのが先に説明した画像ごとに付けられたメタデータ（ＥＸＩＦ）である。ＥＸＩＦ内には、撮影日時の情報か記録されている。よってこの撮影日時の情報と文化習慣ＤＢに記録された文化習慣の日付とを比較してその撮影された画像の被写体間の親密度に重み付けを行っていく。以下に文化習慣の例を示す。
【００３４】
一つ目の例を説明する。３月３日は桃の節句であり雛祭りが行われることが広く知られている。女の子のすこやかな成長を祈る節句であるため、雛祭りを盛大に祝う家庭には、子供に女の子がいる可能性が高い。よって３月３日に多くの写真を撮影している家の、３月３日に写した写真の被写体にはその家の娘が写っている可能性が高いと言える。逆に５月５日は端午の節句であり、この日に写真が多く撮影されている家のこの日に撮影した写真には、その家の息子が写っている可能性が高いと言える。子供がいる家庭では、子供の写った写真が重要な意味を持つ。特に他人の子供の写真では意味はなく肉親の子供である必要がある。そこで、雛祭りやこどもの日などの子供に関する家族のイベントに注目し、その日に撮影した写真に多く写っている人物の写真はその人物の写真は重みを増すように親密度を高めるように親密関係を調整する。単一の年だけでは精度が低い場合もある。そのために毎年指定の日は写真が増えるなど年を通して判断するとよい。ここでは例として３月３日と５月５日を上げているが、他の行事の日（１２月２４日，２５日のクリスマス）でもよい。
【００３５】
この場合、子供がいる場合には写真の増加量があることが期待できるが、子供がいない家では雛祭りやこどもの日を祝う習慣はない。よって規則的な増加量がない場合には子供がいないと予想ができる。子供がいても写真をとっていなければ規則的な増加量が見込めないが、画像がない以上はもともと整理しても画像が出てくるはずがないので撮影者・利用者も認識している問題であるため特に特に意識する必要はない。
【００３６】
二つ目の例を説明する。日本の会社や学校は土日がお休みである場合が多い。日本の会社や学校は平日（月曜日から金曜日まで）に出社や登校が求められ、土曜日と日曜日がお休みであることが多い。よって家族での旅行や観光などのイベントはこのお休みの土曜日もしくは日曜日に行われることが多い。ただしデジタルカメラが一般に普及した時期で考えても学校の週休二日制は２００２年度からの導入であり、それまでは日曜日と第二第四土曜日が休みであることが多かった。よって、２００２年より前は日曜日と第二第四土曜日に撮影された写真には家族が写っている可能性が高いと言える。
【００３７】
このように日付から計算でもとめられる曜日についても情報として利用することが可能である。しかし全ての家庭が土日休みではない。土日勤務で他の曜日に休みという勤務体形で働いている人も多いし、特に職に付かないため毎日がお休みである人もいる。こういった場合には、曜日の分布による予測は困難であるため統計的な増減傾向が見られない。その場合にはこの方式は使用できない。また家に子供がいない場合、学校が土日休みであることは重要な意味を持たない。一つ目の例のような子供に関するイベントと組み合わせて、子供に関するイベントがない場合には、学校の土日判定も不要であるという重み付け判断をやってもよい。またある一週間の画像データの撮影の統計的量だけで判断するのは非常に難しい。長期間のデータから、統計的に写真撮影の規則性を見つけ出すことが必要である。本例では、土日を休みとして説明を行ったが、規則性から他の曜日に統計的な分布が表れれば、その曜日を基準としても良い。
【００３８】
三つ目の例を説明する。５月の連休、８月の連休、１２月末から１月初めまでの連休に遠くに住む家族と会う可能性が高い。日本の企業では、５月の長期休暇（以下ゴールデンウィーク）と８月の長期休暇（お盆休暇）と１２月末から１月初めの長期休暇（年末年始休暇）がある場合が多い、この期間には帰省を行うことが風習として知られており、高速道路や電車などの交通機関の混雑が起こることが一般化している。この期間に多くの撮影を行っている家の画像には、帰省先にいる親や親族や、帰ってきた息子や娘や孫などの子孫が写っていることが考えられる。   
【００３９】
多くの写真に写っている人物が必ずしも深い関係の人物であるとは限らない。遠くに住む親族は写真撮影の機会こそ少ないものの、非常に重い関係にある。よって一般的に会う機会が多いであろう時期に定期的に会う人物がいれば、人間関係に重み付けをつけて親密度を計算する。長期休暇の時期は大よその時期は決まっているが毎年位置は変動する。特にゴールデンウィークは法律によって故意に作られた休みであるため、法律が施工された時期によって期間も変わってくる。それを考慮するためには、連休が毎年どこにあったのかを記録しておく必要がある。
【００４０】
また毎年のイベントはカレンダーと一致するとは限らない。例えば、旧正月が例として上げられる。旧正月は月を基準とした太陰暦の正月であり、現在使用されている太陽暦とは日付が一致しない。以下に２０００年から２０１９年までの旧正月の日を太陽暦（グレゴリオ暦）にあわせた日付を記載する。
【００４１】
【表１】
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【００４２】
このように、１月後半から、２月中ごろの時期であるが、規則性が見えない。これは暦の基準が月なのか太陽なのかよって決まっているためで、天文学を用いれば太陽と月の動きから規則性があるが太陽暦の日付からは規則性をみいだすことができない、よって単にカレンダーを用いて判断することができず、文化・風習ＤＢに旧正月の日付を書き込んでおくか、月と太陽の動きを数式化し記録しておき太陰暦と太陽暦を変換する機能を有する必要がある。なお上記の表は必ずしも正しくはない、太陰暦は月の満ち欠けが基準であるため、太陽暦で同じ日であったとしても、地域によって月の見え方が変わるため、地域によって太陰暦では別の日になる場合もあるからである。これを判断するために別途ＥＸＩＦ内の撮影位置情報を使用しても良い。
【００４３】
四件目の例を説明する。２年に一度１０月後半から１１月前半にかけて東京において東京モーターショウが開催される。日本で最大の展示イベントの一つであるモーターショウは多くの人を集めるイベントであるとともに、絶好の写真撮影の場である。毎回１５０万人程度の入場者を集めるため国民的な展示イベントといっていい。この展示会で撮影される写真の被写体は車やコンパニオンである可能性が高く、家族である可能性は低くなる。定期的に写真を撮っているからといって、それが家族と同等の価値を持つ写真であるとは限らない。モーターショウの開催時期は毎年変化する。また２００５年までは毎年行われていたものが、２００７年からは隔月となっており、単にカレンダーの規則性から見つけることは困難である。このイベントがいつ行われたかを文化習慣ＤＢに記録しておく必要がある。借りにモーターショウに毎年参加して写真を大量に撮影している人は、それは趣味であると判断できるため、家族とは別の軸（趣味の軸）での重要な分類基準となる。例えば、この日に撮影された画像は、趣味の日（この場合は車のイベントの日）として写真を整理することも可能である。本例ではモーターショウを例に挙げているが、電車が趣味の人を見つけ出すためには、電車が廃線になった日や、新しい路線の開業や新型車量が導入された日など記念すべき日があった年月日を文化風習ＤＢに記録しておくことで、趣味に関する写真を整理することができる。この場合、写真に人物が写っているかどうかはさほど価値はなくなる。撮影の被写体が電車や車であるからである。また人物が写っていたとしてもそれはキャンペーンガールであったりして人間関係の相関を出しても出せない場合もあるからである（特定個人のファンではなく、一元の関係で撮影した場合など）。
【００４４】
よってこの場合、画像分類装置１００の構成を変える必要がある。図３にこの場合の画像分類装置３００の例を記載する。画像分類装置３００には画像分類装置１００にあった人物認識部１０２と顔画像ＤＢ１０３が取り除かれた構成となっている。単に写真の撮影された時期と文化風習ＤＢ１０５のイベントの時期と撮影枚数の分布から判断することとなる。単に一回のイベントの時期と枚数の増加かが重なったとしても関係をいい表すことはできないが、同一のイベントが毎年ある時期に写真の増加があればそのイベントに参加している可能性が高くなり、趣味の予測が可能である。
【００４５】
ここでは４つの文化・風習を例に挙げたが他にも多くの風習文化がありそれらを総合的に判断することによって、国民の一般的な文化や習慣と写真撮影が行われた時期やその枚数の分布から重みのある人間関係を見つけることが可能である。これらのイベント個人ごとにあるわけではないため、事前（画像分類装置１００を開発する時点）に登録しておけば、それを入手し使用する利用者が個々に登録する必要はない。
【００４６】
図１に戻り、親密度計測部１０４で計測された人間関係の親密度は、人間関係ＤＢ１０６に記録される。これが画像の整理情報となる。
【００４７】
利用者が画像を見たい場合など、人間関係ＤＢ１０６の基準に基づいて指定された人物とその人物に関係ある（親密度が高い）人物の写真を優先的に表示し、出力部１０７より出力する。出力部１０７は液晶モニターなど画像分類装置１００に搭載された表示デバイスであってもよい。
【００４８】
なお、本実施の形態では、画像分類装置として記載した。しかし本実施の形態に記載していない、デジタルカメラや携帯電話やＰＤＡやパソコンなどの他の電子機器に同様の機能を取り入れてもかまわない。また画像分類装置内の各ブロックを複数の機器に分割した搭載し、ネットワークなどの接続手段を用いて一体となった動作を行ってもよい。またデバイスやＬＳＩやソフトウェアで動作するモジュールとして提供してもかまわない。
【産業上の利用可能性】
【００４９】
本発明にかかる画像分類装置は、文化習慣を基準に重み付けを行った人間関係を見つけ出すことで、写真の価値を判定し、より重要度の高い写真を見つけることによって、優先的に表示させることが可能となる、仕組みを提供することで、数千枚、数万枚という人間では用意に整理できない量のデジタル画像であったとしても、整理を可能とする仕組みを提供できる点で有用である。
【符号の説明】
【００５０】
１００  画像分類装置
１０１  画像格納部
１０２  人物認識部
１０３  顔画像ＤＢ
１０４  親密度計測部
１０５  文化習慣ＤＢ
１０６  人間関係ＤＢ
１０７  出力部
３００  画像分類装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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