(57)【要約】【課題】SNSに投稿した写真等の画像から個人の嗜好を分析する画像分析装置等を提供する。【解決手段】サーバ２は、ユーザ端末５から認証情報を受信すると、SNSサーバ３に認証情報を送信してユーザがSNSに投稿した複数の画像を受信する。サーバ２は、各画像の特性値を算出し、各画像の特性値から、複数の画像の傾向を示す傾向値を算出する。サーバ２は、ユーザ端末５から新たな画像を受信すると、その中から傾向値に合う画像を選択し、ユーザ端末５に送信する。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザのSNS(Social Networking Service)アカウントに対応する複数の画像について特性値を求め、各画像の前記特性値から前記複数の画像の特性値の傾向を示す傾向値を算出することを特徴とする画像分析装置。
【請求項２】
別の複数の画像から前記傾向値に応じた画像を選択することを特徴とする請求項１記載の画像分析装置。
【請求項３】
前記別の複数の画像を、ユーザの端末から受信することを特徴とする請求項２記載の画像分析装置。
【請求項４】
別の画像を、前記傾向値に応じて加工することを特徴とする請求項１に記載の画像分析装置。
【請求項５】
前記特性値は、ユーザのSNSアカウントに対応する複数の画像を分類するカテゴリを含み、前記傾向値として、前記カテゴリごとの画像数の比を算出することを特徴とする請求項１から請求項４のいずれかに記載の画像分析装置。
【請求項６】
画像分析装置によってユーザのSNS(Social Networking Service)アカウントに対応する複数の画像について特性値を求め、各画像の前記特性値から前記複数の画像の特性値の傾向を示す傾向値を算出するべく、ユーザのSNSアカウントの認証情報を画像分析装置に送信することを特徴とする端末。
【請求項７】
ユーザの端末と画像分析装置を有する画像分析システムであって、
前記端末は、
ユーザのSNS(Social Networking Service)アカウントの認証情報を前記画像分析装置に送信し、
前記画像分析装置は、
前記認証情報を用いて取得したユーザのSNSアカウントに対応する複数の画像について特性値を求め、各画像の前記特性値から前記複数の画像の特性値の傾向を示す傾向値を算出することを特徴とする画像分析システム。
【請求項８】
コンピュータを、
ユーザのSNS(Social Networking Service)アカウントに対応する複数の画像について特性値を求め、各画像の前記特性値から前記複数の画像の特性値の傾向を示す傾向値を算出する画像分析装置として機能させるためのプログラム。
【請求項９】
コンピュータを、
画像分析装置によってユーザのSNS(Social Networking Service)アカウントに対応する複数の画像について特性値を求め、各画像の前記特性値から前記複数の画像の特性値の傾向を示す傾向値を算出するべく、ユーザのSNSアカウントの認証情報を画像分析装置に送信する端末として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像の分析を行う画像分析装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
ユーザがSNS(Social Networking Service)に投稿した写真を用いたサービスにはいろいろなものがあり、例えばユーザのSNSアカウントと連携し、ユーザが投稿した写真をフォトブックなどの各種印刷物として出力するサービスがある。
【０００３】
また、ユーザの投稿した写真に対し、良い写真かどうかを評価するサービスもある。特許文献１には、一般的な写真の評価法の例が記載されており、風景写真の評価を明度や彩度、構図等を用いて行っている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開2011-186714号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
写真の評価をプログラムにより自動で行う場合、写真の画質が十分か、手ブレが生じていないかといった条件により、一般的な観点から良い写真というものはある程度評価が可能である。
【０００６】
しかし、例えば明るさの度合いなど、良い写真についての明確な基準が存在しないものもある。そういった指標についての良し悪しは個人の嗜好によるところも大きく、個人の嗜好に合った良い写真を評価するにはそのような嗜好を分析する必要がある。
【０００７】
本発明は上記の問題に鑑みてなされたものであり、SNSに投稿した写真等の画像から個人の嗜好を分析することが可能な画像分析装置等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】
【０００８】
前述した課題を解決するための第１の発明は、ユーザのSNS(Social
Networking Service)アカウントに対応する複数の画像について特性値を求め、各画像の前記特性値から前記複数の画像の特性値の傾向を示す傾向値を算出することを特徴とする画像分析装置である。
【０００９】
このように、本発明ではユーザがSNSに投稿した画像を分析材料として用い、その傾向を示す値を算出することで、ユーザの嗜好に即した「その人らしい」画像がどのような特徴を有するかを分析できるようになる。SNSに投稿した画像にはユーザの好みが特に反映されると考えられるので、本発明ではこのような画像の分析によりユーザの嗜好を好適に把握できる。
【００１０】
前記画像分析装置は、別の複数の画像から前記傾向値に応じた画像を選択することが望ましい。前記別の複数の画像は、例えばユーザの端末から受信する。
これにより、分析結果である傾向値を多くの画像中からユーザの嗜好に合った画像を選択するのに用いることができる。この多くの画像は、例えばユーザが新たに撮影した写真等であり、ユーザの端末から画像分析装置に送信する。選択された画像は、SNSへの投稿やフォトブックの作成等に用いることができる。
【００１１】
前記画像分析装置は、別の画像を、前記傾向値に応じて加工することも望ましい。
この場合、分析結果である傾向値を、ユーザの嗜好に合った形に画像を加工するのに用いることができる。
【００１２】
前記特性値は、ユーザのSNSアカウントに対応する複数の画像を分類するカテゴリであり、前記傾向値として、前記カテゴリごとの画像数の比を算出することも望ましい。
これにより、ユーザの投稿した画像について、どのような種類の画像が多いか分析することができる。
【００１３】
第２の発明は、画像分析装置によってユーザのSNS(Social Networking
Service)アカウントに対応する複数の画像について特性値を求め、各画像の前記特性値から前記複数の画像の特性値の傾向を示す傾向値を算出するべく、ユーザのSNSアカウントの認証情報を画像分析装置に送信することを特徴とする端末である。
【００１４】
第３の発明は、ユーザの端末と画像分析装置を有する画像分析システムであって、前記端末は、ユーザのSNS(Social Networking Service)アカウントの認証情報を前記画像分析装置に送信し、前記画像分析装置は、前記認証情報を用いて取得したユーザのSNSアカウントに対応する複数の画像について特性値を求め、各画像の前記特性値から前記複数の画像の特性値の傾向を示す傾向値を算出することを特徴とする画像分析システムである。
【００１５】
第４の発明は、コンピュータを、ユーザのSNS(Social Networking
Service)アカウントに対応する複数の画像について特性値を求め、各画像の前記特性値から前記複数の画像の特性値の傾向を示す傾向値を算出する画像分析装置として機能させるためのプログラムである。
【００１６】
第５の発明は、コンピュータを、画像分析装置によってユーザのSNS(Social
Networking Service)アカウントに対応する複数の画像について特性値を求め、各画像の前記特性値から前記複数の画像の特性値の傾向を示す傾向値を算出するべく、ユーザのSNSアカウントの認証情報を画像分析装置に送信する端末として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１７】
本発明により、SNSに投稿した写真等の画像から個人の嗜好を分析する画像分析装置等を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】画像分析システム１を示す図。
【図２】サーバ２のハードウェア構成を示す図。
【図３】ユーザのSNSアカウント３１と投稿画像３２を示す図。
【図４】ユーザ端末５のハードウェア構成を示す図。
【図５】画像分析方法の流れを示すフローチャート。
【図６】画像の特性値の算出について説明する図。
【図７】画像の特性値の算出について説明する図。
【図８】画像の選択について説明する図。
【図９】画像の選択について説明する図。
【図１０】傾向値の算出について説明する図。
【図１１】傾向値の算出について説明する図。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、図面に基づいて本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。
【００２０】
（１．画像分析システム１）
図１は本発明の実施形態に係る画像分析装置を含む画像分析システム１を示す図である。本実施形態の画像分析システム１は、サーバ２、SNSサーバ３およびユーザ端末５がネットワーク６を介して通信可能に接続された構成を有する。
【００２１】
サーバ２は、ユーザが投稿した写真等の画像を分析する画像分析装置である。
【００２２】
図２はサーバ２のハードウェア構成を示す図である。図２に示すように、サーバ２は、例えば制御部２１、記憶部２２、表示部２３、入力部２４、通信制御部２５等をバス等により接続して構成したコンピュータにより実現できる。但しこれに限ることなく、適宜様々な構成をとることができる。
【００２３】
制御部２１はCPU、ROM、RAMなどから構成される。CPUは、記憶部２２、ROMなどの記憶媒体に格納されたサーバ２の処理に係るプログラムをRAM上のワークエリアに呼び出して実行する。ROMは不揮発性メモリであり、ブートプログラムやBIOSなどのプログラム、データなどを恒久的に保持している。RAMは揮発性メモリであり、記憶部２２、ROMなどからロードしたプログラムやデータを一時的に保持するとともに、制御部２１が各種処理を行うために使用するワークエリアを備える。
【００２４】
記憶部２２はハードディスクドライブやソリッドステートドライブ、フラッシュメモリ等であり、後述する処理を実行するためのプログラム、プログラム実行に必要なデータ、OSなどが格納される。これらのプログラムやデータは、制御部２１により必要に応じて読み出され実行される。
【００２５】
表示部２３は例えば液晶ディスプレイ等である。
入力部２４はサーバ２に各種の設定入力を行うものである。
通信制御部２５はネットワーク６を介した通信を媒介する通信インタフェースであり、SNSサーバ３やユーザ端末５等との間で通信を行う。
【００２６】
SNSサーバ３はSNSサービスを提供するサーバであり、サーバ２と同様の制御部、記憶部、表示部、入力部、通信制御部等を有する。SNSサービスには例えばTwitter(登録商標)、Instagram(登録商標)、Facebook(登録商標)などがあり、登録ユーザが他のユーザに対して画像を公開でき、また画像等に対する他の登録ユーザからのコメントを受付け、自らも他の登録ユーザの画像等に対しコメントを投稿できるものである。
【００２７】
そのため、SNSサーバ３は、ユーザ端末５がSNSサーバ３に送信した（投稿した）画像を受信し、図３に示すように登録ユーザのSNSアカウント３１と紐付けて投稿画像３２として管理し、他のユーザのユーザ端末からの求めに応じて投稿画像３２を当該ユーザ端末に送信する。また、SNSサーバ３は、投稿画像３２等に対するコメントを他の登録ユーザのユーザ端末から受信したり、他の登録ユーザの投稿画像等に対するコメントをユーザ端末５から受信する。
【００２８】
ユーザ端末５はSNSサービスの登録ユーザが所持するコンピュータ端末であり、例えばスマートフォン、タブレット端末などの携帯端末やパーソナルコンピュータなどを用いることができる。
【００２９】
図４はユーザ端末５のハードウェア構成の例を示す図である。図４に示すように、ユーザ端末５は制御部５１、記憶部５２、表示部５３、入力部５４、通信制御部５５、カメラ５６、音声入出力部５７を有する。制御部５１、記憶部５２、通信制御部５５は前記した制御部２１、記憶部２２、通信制御部２５と同様の機能を有する。記憶部５２には後述する処理を実行するためのプログラムやデータが格納される。また表示部５３は液晶パネルなどのディスプレイ装置を有し、入力部５４としてのタッチパネルが設けられている。音声入出力部５７はマイクやスピーカー等である。
【００３０】
（２．画像分析方法）
次に、本実施形態に係る画像分析方法について説明する。図５は画像分析方法の流れを示すフローチャートである。
【００３１】
本実施形態では、まず、SNSサービスの登録ユーザ（以下、単にユーザという）がユーザ端末５によりサーバ２にアクセスし、ユーザID、パスワード等のSNSアカウント３１の認証情報を送信して画像分析要求を行う（Ｓ１）。
【００３２】
サーバ２は、認証情報を受信する（Ｓ２）と、SNSサーバ３に認証情報を送信して画像取得要求を行う（Ｓ３）。SNSサーバ３は、認証情報を受信する（Ｓ４）と、ユーザのSNSアカウント３１に対応する複数の投稿画像（以下、単に画像ということがある）３２をサーバ２に送信する（Ｓ５）。
【００３３】
サーバ２は、これら複数の画像３２を受信する（Ｓ６）と、画像３２の分析を行い、各画像３２の特性値を算出する（Ｓ７）。
【００３４】
Ｓ７において算出する画像３２の特性値は、画像３２の特徴を表わす値であれば特に限定されず、その例として、画像３２の彩度、明度、被写体内容、画像３２に対する人物の比率、人数、加工の有無、同一イベント写真の数等がある。本実施形態ではこのうち１又は複数の特性値を求める。
【００３５】
彩度、明度については画像３２の各画素の画素値(例えばRGB値)の平均等から求めることができる。この他、画素値からは、特性値としてホワイトバランス等を算出することも可能である。
【００３６】
被写体内容は、画像３２内の登場物を検出してその内容から判定することができる。被写体内容には例えば「風景」「人物」「ペット」などがあり、特性値は画像３２を分類するカテゴリデータとして求められる。例えば画像３２から山や空等の登場物が検出された場合「風景」などし、図６のように登場物として人が検出されれば「人物」などとする。なお、図６の例では登場物として人の他に家（建物）も検出されている。これらの登場物の検出には既知の画像認識手法を用いることができ、例えばMicrosoft社のComputer Vision APIなどのディープラーニングを用いた画像認識手法や、テンプレートマッチングを用いた画像認識手法を利用することができる。なお、画像認識はサーバ２が行ってもよいし、画像認識処理を行う別のサーバ（不図示）に画像３２を送信して当該サーバから画像認識結果を受信してもよい。
【００３７】
画像３２に対する人物の比率は、図６に例示した画像３２内の顔領域Ａの大きさの画像３２の大きさに対する比率として求めることができる。顔領域Ａは、既知の顔認識手法により画像３２から検出できる。顔領域Ａの比率が大きい場合は自撮り等の人物がメインの写真、顔領域Ａが小さい場合は、その他の登場物（例えば山や空等の風景）、または人物とその他の登場物の両方がメインの写真などと判断できる。
【００３８】
加工の有無は、画像３２に付加された付加情報からフィルタ等を用いた加工（画像処理）の有無が判別できる場合に、当該付加情報に基づき判定することができる。加工の有無は、被写体内容と同様、画像３２を「加工有」か「加工無」かに分類するカテゴリデータとして求められる。また加工に用いた画像処理用のフィルタが付加情報から分かる場合には、用いたフィルタを当該付加情報から判定することも可能である。
【００３９】
人数は、画像３２から登場物として検出した人の多寡である。検出した顔領域Ａの数を人数としてもよい。
【００４０】
同一イベント写真の数は、同一イベントの写真と判定された当該画像３２を含む画像の数である。例えば図７に示すように、ある画像３２に関し、同一イベントの写真の数が当該画像３２を含んで４枚ある場合、当該画像３２の同一イベント写真の数は４枚である。同一イベントの写真であるかどうかは、撮影日時（あるいは投稿日時）や被写体内容から判別することができる。例えば近い時間に撮影された（あるいは投稿された）「風景」の画像３２が複数枚ある場合、それらは旅行等の同一イベントにおいて撮影されたものとする。
【００４１】
こうして各画像３２の分析を行った後、サーバ２は、Ｓ６で受信した複数の画像３２の傾向値を算出する（Ｓ８）。傾向値は、これら複数の画像３２の特性値の傾向を示すものである。
【００４２】
本実施形態では、例えば彩度、明度、人物の比率、人数など特性値が数値として定量的に求められるものについては、複数の画像３２全体の平均値を画像３２全体の傾向を示す傾向値として算出することができる。
【００４３】
ただし、同一イベント写真については、イベント毎の枚数平均を画像３２全体の傾向を示す傾向値として計算する。例えば８枚の画像３２のうち４枚の画像３２が同一イベントの写真と判定され、別の３枚の画像３２が別の同一イベントの写真と判定され、残りの１枚の画像３２については同一イベントの写真が他に無い場合（同一イベント写真が１枚）、同一イベント写真についての傾向値は、(4+3+1)/3≒2.7（枚）となる。ただし、同一イベント写真の傾向値の算出方法はこれに限らない。
【００４４】
また、被写体内容や加工の有無など、特性値がカテゴリとして定性的に求められるものについては、画像３２全体の傾向を示す傾向値を、各カテゴリに属する画像数の比として算出する。例えば被写体内容の場合、傾向値は「風景」:「人物」:「ペット」=1:7:2等のように求めることができ、加工の有無の場合、傾向値は「加工有」：「加工無」=2:8のように求めることができる。なお、「加工有」の画像３２について、フィルタごとの使用比率も計算することが可能である。
【００４５】
フローの説明に戻る。ユーザは、ユーザ端末５から投稿画像３２とは異なる別の複数の画像をサーバ２に新たに送信する（Ｓ９）。この別の複数の画像は、例えばユーザが新たに撮影した写真等である。
【００４６】
サーバ２は、当該複数の画像を受信して（Ｓ１０）、その中からＳ８で算出した傾向値に応じて画像を選択し（Ｓ１１）、ユーザ端末５に送信する（Ｓ１２）。ユーザ端末５は当該画像を受信する（Ｓ１３）。
【００４７】
Ｓ１１において、サーバ２は、Ｓ１０で受信した複数の画像のそれぞれに対してＳ７と同様に特性値を算出する。そして、Ｓ８で算出した傾向値に応じて１又は複数の画像を選択し、ユーザ端末５に送信する。
【００４８】
例えば彩度等、定量的に算出される特性値の傾向値を画像の選択に用いる場合、Ｓ８で算出した傾向値に近い値の画像を選択する。選択する画像は、例えばその特性値がＳ８で算出した傾向値から上下20%の範囲にあるものとし、図８（ａ）のように彩度45、32、35、10、55の画像３３があってＳ８で算出した傾向値が彩度40の場合、彩度45、32、35の画像を選択する。明度、人物の比率、人数などについても同様である。
【００４９】
これらは組み合わせて用いられることもあり、例えば彩度がＳ８で算出した傾向値から上下20%の範囲にあり、且つ明度がＳ８で算出した傾向値から上下10%の範囲にある画像を選択することも可能である。なお上記の各範囲は特に限定されない。
【００５０】
また、同一イベント写真の傾向値、および、被写体内容や加工の有無などカテゴリとして求められる特性値の傾向値は、前記した彩度、明度、人物の比率、人数などによる画像の選択と組み合わせて、選択する画像の枚数の調整等に補助的に用いることができる。
【００５１】
例えば、Ｓ１１において選択する画像のうち同一イベントとなる画像の枚数の上限を、Ｓ８で算出した同一イベント写真の傾向値とすることができる。すなわち、図８（ｂ）のように、彩度を基準として選択された画像３３の中で、同一イベントとなる画像３３の枚数がＳ８で算出された同一イベント写真の傾向値（図の例では2.67）を超える場合、１または複数の画像３３を選択されていない画像３３に置き換えて、同一イベントとなる画像３３の枚数が傾向値内に収まるようにする。図の例では、同一イベントとなる画像３３のうち、彩度がＳ８で算出された傾向値から最も遠い１枚を、選択されなかった画像３３のうち、彩度がＳ８で算出された傾向値に最も近い１枚に置き換えている。
【００５２】
また、例えばＳ１１において複数の画像を選択する場合、選択する画像における被写体内容の割合を、Ｓ８で算出した被写体内容の傾向値に合わせることができる。例えば図９のように傾向値が「風景」:「人物」:「ペット」=1:7:2であり、１０枚の画像３３をＳ１１で選択する場合、選択される画像３３のうち被写体内容が「風景」の画像３３は１枚、「人物」の画像３３は７枚、「ペット」の画像３３は２枚とする。被写体内容が「人物」の画像３３については、例えば彩度がＳ８で算出された傾向値に近いものから順に７枚の画像３３を選択する。これは加工の有無についても同様である。
【００５３】
以上説明したように、本実施形態によれば、ユーザがSNSに投稿した画像３２を分析材料として用い、その傾向を示す値を算出することで、個人の好みに即した「その人らしい」画像がどのような特徴を有するかを分析できるようになる。SNSに投稿した画像３２にはユーザの好みが特に反映されると考えられるので、本実施形態ではこのような画像の分析によりユーザの嗜好を好適に把握できる。
【００５４】
また、本実施形態では、分析結果である傾向値を多くの画像中からその人らしい画像を選択するのに用いることができる。この多くの画像は、ユーザが新たに撮影した写真等であり、ユーザ端末５からサーバ２に送信する。選択された画像３３は、SNSへの投稿やフォトブックの作成等に用いることができる。なお、選択元の画像はユーザ端末５から送信するものに限らない。例えば画像販売サイトが販売する画像であってもよく、この場合もＳ１１の処理によりユーザの嗜好に応じた画像を選択し、ユーザによる画像の購入につなげることができる。
【００５５】
さらに、本実施形態では被写体内容や加工の有無などカテゴリごとの画像数の比も傾向値として算出しており、これにより、ユーザの投稿した画像３２について、どのような種類の画像３２が多いか分析することができる。
【００５６】
しかしながら、本発明はこれに限らない。例えばサーバ２は、投稿画像３２とは異なる別の画像に対し、明度、彩度、カラーバランス等の特性値が傾向値に近付くように補正を行うことも可能である。当該別の画像は例えばユーザ端末５から受信し、補正結果の画像はユーザ端末５に送信する。これにより、分析結果である傾向値を、その人らしい形に画像を加工するのに用いることができる。
【００５７】
また、サーバ２は、投稿画像３２とは異なる別の画像に対し、傾向値にどれだけ合致しているかの観点で評価を行うことも可能である。当該別の画像は例えばユーザ端末５から受信し、その画像の特性値が傾向値に近い場合に高い評価点として、ユーザ端末５に評価点を送信する。あるいは傾向値そのものをユーザ端末５に送信し、ユーザが自身の嗜好を把握できるようにしてもよい。
【００５８】
さらに、図１０に示すように、彩度、明度、ホワイトバランス、人物の比率、人数などの定量的な特性値については、被写体内容や加工の有無等のカテゴリごとの平均値を傾向値として算出してもよい。特性値をカテゴリごとに算出することで、カテゴリごとに「その人らしい」画像がどのようなものかより詳しい分析を行うことができる。Ｓ１１では、例えば図９で説明したように被写体内容が「人物」の画像３３を選択する時に、特性値が「人物」のカテゴリについて算出された傾向値に近い画像３３を選択することができる。
【００５９】
また、彩度、明度、ホワイトバランス、人物の比率、人数などの定量的な特性値について傾向値を求めるときに、単純に平均をとらない場合もある。例えばこれらの特性値の画像間での偏差が所定値を超える場合、例えば標準偏差が１０を超える場合、傾向が１つに定まっていない、または複数のピークがあると考え、別の方法で傾向値を求める。
【００６０】
その一例を挙げると、例えば図１１（ａ）に例示するように、横軸を特性値のデータ区間（図の例では5刻みのデータ区間として離散化している）、縦軸を画像の枚数（頻度）とした度数分布表を、図１１（ｂ）に示すように画像の枚数順に並べかえ（枚数が同じ場合はデータ区間の小さいものを先とする）、枚数順にデータ区間の比較を行ってデータ区間が近い範囲にあるものを１つに纏める。
【００６１】
例えばこの例では、最も枚数の多い「80」のデータ区間を基準とする比較を行い、データ区間が±25の範囲にある「65」のデータ区間までを一つに纏める。また、その次の「20」のデータ区間を基準とする比較を行い、同じくデータ区間が±25の範囲にある「35」のデータ区間までを一つに纏める。その次の「55」のデータ区間の次は「15」であり、「55」のデータ区間から±25の範囲に無いため、「55」のデータ区間はそれ一つで一纏まりとする。以下同様にデータ区間を纏めてゆくことで、「80〜65」、「20〜35」、「55」、「15〜40」、「45〜50」、「100」、「5〜10」のデータ区間をそれぞれ一纏まりとする。ただし、上記の範囲は±25に限らない。
【００６２】
そして、各一纏まりのデータ区間の平均値をそれぞれ計算し、図１１（ｃ）に示すように平均順に並べかえる。この例では「100」（平均100）、「80〜65」（平均77.5）、「55」（平均55）、「45〜50」（平均47.5）、「20〜35」（平均27.5）、「15〜40」（平均26.7）、「5〜10」（平均11.25）の順に並べ替えられる。そして、並び順に各一纏まりのデータ区間の平均値の比較を行って平均値が近い範囲にあるものを１つにまとめる。
【００６３】
その方法については前記と同様であり、例えば前記した範囲を±15とすると、「55」のデータ区間（平均55）と「15〜40」のデータ区間（平均47.5）がさらに一つに纏められ、「20〜35」のデータ区間（平均27.5）と「15〜40」のデータ区間（平均26.7）がさらに１つに纏められる。ただし、上記の範囲は±15に限らない。
【００６４】
そして、図１１（ｄ）に示すように、最終的に纏められたデータ区間「100」、「80〜65」、「55〜50」、「20〜40」、「5〜10」のそれぞれについて画像の枚数の合計を算出し、合計が一番多かったデータ区間の平均を、傾向値とする。この例では、「80〜65」のデータ区間の平均（77.5）を傾向値とする。このように、全ての画像の特性値の平均を算出するのではなく、画像数の多い一部の特性値の範囲の画像について特性値の平均を算出することで、投稿画像３２の特性値にばらつきがある場合にも、ユーザの嗜好を正確に算出することができる。
【００６５】
以上、添付図面を参照して、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は係る例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【符号の説明】
【００６６】
１：画像分析システム
２：サーバ
３：SNSサーバ
５：ユーザ端末
６：ネットワーク
３１：SNSアカウント
３２：投稿画像
３３：画像
【図１】
2019053536.tif 000003
【図２】
2019053536.tif 000004
【図３】
2019053536.tif 000005
【図４】
2019053536.tif 000006
【図５】
2019053536.tif 000007
【図６】
2019053536.tif 000008
【図７】
2019053536.tif 000009
【図８】
2019053536.tif 000010
【図９】
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【図１０】
2019053536.tif 000012
【図１１】
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