(57)【要約】【課題】画像キャプチャ装置に対するスパムコメントの検出方法及び検出装置を提供する。【解決手段】検出方法は、コメントにおける特徴言葉及び評価言葉を抽出し、該評価言葉の第１評価極性を決定するステップと、画像キャプチャ装置により撮影された関連画像の特徴言葉及び評価言葉に対応する画像特徴の第２評価極性を決定するステップと、第１評価極性と第２評価極性とを比較し、第１評価極性と第２評価極性とが一致しない場合、コメントがスパムコメントであると決定するステップと、を含む。該方法はコメント情報及び関連画像などの具体的な事実に基づいてコメントの客観性を評価することによって、検出精度が比較的高く、また、当該方法は大量の手間がかからずに済むことによって、迅速にスパムコメントを検出することができる。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像キャプチャ装置に対するスパムコメントの検出方法であって、
コメントにおける特徴言葉及び評価言葉を抽出し、該評価言葉の第１評価極性を決定するステップと、
前記画像キャプチャ装置により撮影された関連画像の、前記特徴言葉及び評価言葉に対応する画像特徴の第２評価極性を決定するステップと、
前記第１評価極性と前記第２評価極性とを比較し、前記第１評価極性と前記第２評価極性とが一致しない場合、前記コメントがスパムコメントであると決定するステップと、を含むスパムコメントの検出方法。
【請求項２】
前記第１評価極性と前記第２評価極性とが一致し、且ついずれも肯定的な評価ではない場合、前記画像キャプチャ装置が前記関連画像を撮影する時に各撮影パラメータが正確に設定されているか否かを決定するステップと、
少なくとも１つの前記撮影パラメータが正確に設定されていない場合、前記コメントがスパムコメントであると決定するステップと、をさらに含む請求項１に記載のスパムコメントの検出方法。
【請求項３】
前記画像キャプチャ装置により撮影された関連画像の前記特徴言葉及び評価言葉に対応する画像特徴の第２評価極性を決定するステップは、
所定の第１マッピングテーブルに基づいて、前記特徴言葉及び評価言葉に対応する画像特徴を決定するステップと、
前記関連画像の該画像特徴の品質を検出し、該品質に基づいて当該画像特徴の第２評価極性を決定するステップと、を含む請求項１又は２に記載のスパムコメントの検出方法。
【請求項４】
前記画像キャプチャ装置が前記関連画像を撮影する時に各撮影パラメータが正確に設定されているか否かを決定するステップは、
所定の第２マッピングテーブルに基づいて、前記特徴言葉及び評価言葉に対応する各撮影パラメータを決定するステップと、
撮影時に設定された各撮影パラメータとそれぞれの所定の合理的パラメータとを比較し、各撮影パラメータを正確に設定しているか否かを決定するステップとを含む請求項２に記載のスパムコメントの検出方法。
【請求項５】
撮影時に設定された各撮影パラメータとそれぞれの所定の合理的パラメータとを比較し、各撮影パラメータを正確に設定しているか否かを決定するステップは、
数値型の前記撮影パラメータについて、前記関連画像を撮影する時に設定された数値が所定の合理的パラメータの画像キャプチャ装置で達成可能な最大値／最小値である場合、当該撮影パラメータを正確に設定していると決定するステップをさらに含む請求項４に記載のスパムコメントの検出方法。
【請求項６】
撮影時に設定された各撮影パラメータとそれぞれの所定の合理的パラメータとを比較し、各撮影パラメータを正確に設定しているか否かを決定するステップは、
種類選択型の前記撮影パラメータについて、前記関連画像を撮影する時に設定された種類が所定の合理的パラメータの所定の種類であり、或いは前記関連画像を撮影する時に設定された種類が所定の合理的パラメータの所定の種類ではなく、且つ前記画像キャプチャ装置が前記合理的パラメータの前記所定の種類を備えない場合、当該撮影パラメータを正確に設定していると決定するステップをさらに含む請求項４又は５に記載のスパムコメントの検出方法。
【請求項７】
画像キャプチャ装置に対するスパムコメントの検出装置であって、
コメントにおける特徴言葉及び評価言葉を抽出し、該評価言葉の第１評価極性を決定する抽出手段と、
前記画像キャプチャ装置により撮影された関連画像の、前記特徴言葉及び評価言葉に対応する画像特徴の第２評価極性を決定する極性決定手段と、
前記第１評価極性と前記第２評価極性とを比較し、前記第１評価極性と前記第２評価極性とが一致しない場合、前記コメントがスパムコメントであると決定する比較手段と、を含むスパムコメントの検出装置。
【請求項８】
前記第１評価極性と前記第２評価極性とが一致し、且ついずれも肯定的な評価ではない場合、前記画像キャプチャ装置が前記関連画像を撮影する時に各撮影パラメータが正確に設定されているかどうかを決定するパラメータ検出手段をさらに含み、
前記比較手段は、少なくとも１つの前記撮影パラメータが正確に設定されていないと前記パラメータ検出手段により決定された場合、前記コメントがスパムコメントであると決定する請求項７に記載のスパムコメントの検出装置。
【請求項９】
画像キャプチャ装置に対するスパムコメントの検出方法であって、
コメントにおける各々の見解に対して、
当該見解における特徴言葉及び評価言葉を抽出し、該評価言葉の第１評価極性を決定し、
前記画像キャプチャ装置により撮影された関連画像の、前記特徴言葉及び評価言葉に対応する画像特徴の第２評価極性を決定し、
前記第１評価極性と前記第２評価極性とを比較し、前記第１評価極性と前記第２評価極性とが一致しない場合は、前記見解の客観性が非客観的であると決定するステップと、
各々の見解の客観性を加重平均し、前記コメントの客観性を算出して当該コメントがスパムコメントであるか否かを決定するステップと、を含み、
該加重平均の重みが各々の見解の重要性に基づいて決定される、スパムコメントの検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は総じてネットワーク情報処理に関し、具体的には画像キャプチャ装置に対するスパムコメントの検出方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネットの発展につれて、人々はネットワークで自分の見解を表現する傾向が高まりつつある。例えば、ユーザは商品を購買する際に、さまざまなビジネスサイト、電子掲示板及びブログで商品に対するコメントを投稿することができる。それらのコメント情報は商品提供者にとって極めて重要であり、商品提供者が商品の欠点や欠陥を把握して次世代の商品を改善することに寄与することができる。一方、それらのコメント情報は他のユーザにとって同様に重要であり、他のユーザが迅速に商品の性能、利点や欠点などを把握して商品を選択する時により良い購買決定と選択を行うことに寄与する。
【０００３】
しかしながら、ネットワークの開放性によって、人々はウェブサイトで任意にコメントを書き込むことができるので、あるいくつかのコメントの客観性が低下することにより、スパムコメント（ｓｐａｍ  ｃｏｍｍｅｎｔ）になる。例えば、ユーザはある商品の機能を知らずに当該商品が期待を満たしていないと考えることによって、当該商品への印象が悪くなって過小評価を出すおそれがある。別の例として、ある会社の社員はその自社の商品を過大評価し、ライバル会社の商品を過小評価するおそれがある。この客観性が低いスパムコメントは商品提供者が商品の実際の欠陥を把握して改善することができない一方、他のユーザが迅速に商品の性能、利点や欠点を把握することに悪影響をもたらし、且つ他の潜在的ユーザを誤解させるおそれがある。そのため、スパムコメントであるコメントを決定することができ、商品提供者及び他の潜在的ユーザへの干渉を解消することが望ましい。
【０００４】
従来、どのようにスパムコメントを検出するかについて、いろいろな検討が行われている。それらの検討は、通常、テキストコメント情報及び投稿者情報によってコメントの客観性を判定することにより、コメントがスパムコメントであるか否かを決定する。例えば、普通のスパムコメント検出技術はまず投稿者の履歴コメントによって投稿者の信頼性を決定し、次に各投稿者の信頼性によってそのコメントがスパムコメントであるか否かを決定する。しかしながら、この技術によれば、例えば投稿者の履歴コメントなどのデータを手動でマーキングすることに大量の時間がかかり、また、例えば、確率モデルを作成することによって決定された投稿者の信頼性が常に確実ではないので、スパムコメントの検出精度が比較的低い。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の実施例は、画像キャプチャ装置に対するスパムコメントを検出する方法及び装置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】
本発明の一実施例によれば、画像キャプチャ装置に対するスパムコメントの検出方法であって、コメントにおける特徴言葉及び評価言葉を抽出し、該評価言葉の第１評価極性を決定するステップと、前記画像キャプチャ装置により撮影された関連画像の、前記特徴言葉及び評価言葉に対応する画像特徴の第２評価極性を決定するステップと、前記第１評価極性と前記第２評価極性とを比較し、前記第１評価極性と前記第２評価極性とが一致しない場合、前記コメントがスパムコメントであると決定するステップと、を含むスパムコメントの検出方法を提供する。
【０００７】
本発明の別の一実施例によれば、画像キャプチャ装置に対するスパムコメントの検出装置であって、コメントにおける特徴言葉及び評価言葉を抽出し、該評価言葉の第１評価極性を決定する抽出手段と、前記画像キャプチャ装置により撮影された関連画像の、前記特徴言葉及び評価言葉に対応する画像特徴の第２評価極性を決定する極性決定手段と、前記第１評価極性と前記第２評価極性とを比較し、前記第１評価極性と前記第２評価極性とが一致しない場合、前記コメントがスパムコメントであると決定する比較手段と、を含むスパムコメントの検出装置を提供する。
【０００８】
本発明の別の一実施例によれば、画像キャプチャ装置に対するスパムコメントの検出方法であって、コメントにおける各々の見解に対して、当該見解における特徴言葉及び評価言葉を抽出し、該評価言葉の第１評価極性を決定し、前記画像キャプチャ装置により撮影された関連画像の、前記特徴言葉及び評価言葉に対応する画像特徴の第２評価極性を決定し、前記第１評価極性と前記第２評価極性とを比較し、前記第１評価極性と前記第２評価極性とが一致しない場合、前記見解の客観性が非客観的であると決定するステップと、各々の見解の客観性を加重平均し、前記コメントの客観性を算出して当該コメントがスパムコメントであるか否かを決定するステップと、を含み、該加重平均の重みが各々の見解の重要性に基づいて決定される、スパムコメントの検出方法。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の実施例に係る画像キャプチャ装置に対するスパムコメントの検出技術によれば、コメント情報と関連画像の一致性に基づいてコメントの客観性を判定することによって、コメントがスパムコメントであるか否かを決定し、具体的な事実に基づいてコメントの客観性を評価することによって、検出精度が比較的高い。また、当該検出技術は大量の手間がかからずに済むことによって、迅速にスパムコメントを検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】画像キャプチャ装置についてのコメント及び関連画像を例示する。
【図２】本発明の第１実施例に係る画像キャプチャ装置に対するスパムコメントの検出方法のフローチャートを示す。
【図３】別の画像キャプチャ装置についてのコメント及び関連画像を例示する。
【図４】さらに別の画像キャプチャ装置についてのコメント及び関連画像を例示する。
【図５】コメントにおける評価言葉の第１評価極性と画像特徴の第２評価極性との可能な対応関係を示す。
【図６】第１評価極性と前記第２評価極性が一致し、且ついずれも否定的である場合のカメラパラメータ設定の例示である。
【図７】本発明の実施例に係る画像キャプチャ装置に対するスパムコメントの検出装置の機能設定ブロック図を示す。
【図８】本発明の実施例に係る画像キャプチャ装置に対するスパムコメントの検出システムの全体的ハードウェアブロック図を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
当業者が本発明をよりよく理解するために、以下、図面及び具体的な実施形態を参照しながら本発明をさらに詳細に説明する。
【００１２】
まず、本発明の実施例に係る画像キャプチャ装置に対するスパムコメントの検出技術の基本的な趣旨を簡単に説明する。
【００１３】
画像キャプチャ装置のユーザは画像キャプチャ装置に対してコメントする際に、通常、当該画像キャプチャ装置によりキャプチャされた関連画像を根拠として同時に表示してそのコメントにおける見解を証明する。例えば、図１に示されるように、カメラユーザは、当該カメラが良くなく、それは逆光の時顔が暗く写ってしまうからであるとコメントする。この見解を証明するために、当該ユーザは逆光の時に当該カメラで撮影された写真を示す。このような事情を鑑みて、本発明の実施例に係るスパムコメントの検出技術において、コメントと画像キャプチャ装置によりキャプチャされた関連画像の対応する画像特徴との一致性に基づいて当該コメントがスパムコメントであるか否かを決定する。具体的には、コメントは関連画像の対応する画像特徴の品質と一致しない場合、前記コメントはカメラを過大又は過小評価していると決定することができるので非客観的であり、スパムコメントである。一方、コメントは対応する画像特徴の品質と一致し且つ画像品質が不良である場合、さらに画像特徴の品質が不良である原因は当該関連画像を撮影する時に画像キャプチャ装置の撮影パラメータを正確に設定していないためであるか否かを検査し、ＹＥＳである場合、画像キャプチャ装置のコメントが非客観的であると決定することができ、スパムコメントである。
【００１４】
画像キャプチャ装置はカメラ、ビデオカメラ、撮影機能を備えるスマートフォンなどのさまざまな電子機器であってもよい。以下、カメラを例として説明する。
【００１５】
＜第１実施例＞
図２は本発明の第１実施例に係る画像キャプチャ装置に対するスパムコメントの検出方法のフローチャートを示す。
【００１６】
図２に示されるように、ステップＳ２０１において、コメントにおける特徴言葉及び評価言葉を抽出し、且つ当該評価言葉の第１評価極性を決定する。
【００１７】
評価言葉は評価を表現する言葉であり、名詞、動詞、形容詞、感嘆詞及びいくつかの慣用語であってもよい。評価極性は評価の傾向を反映し、例えば肯定的評価、中立的評価及び否定的評価を含んでもよい。評価言葉及び評価極性はいずれも本分野の常用専門用語であり、ここで詳細な説明を省略する。
【００１８】
単一見解を含む基本的コメントは１つのクインテットＯｉ＝（ｅｊ、ａｋ、ｓｌ、ｈｍ、ｔｎ）（Ｏｉは投稿者ｈｍが時間ｔｎに投稿した、ターゲットオブジェクト／エンティティｅｊのａｋ特徴／態様についての意見であり、ｓｌは意見Ｏｉの評価値である。）で表することができる。本実施例において、ターゲットオブジェクト／エンティティ（カメラ）のａｋ特徴／態様及び関連評価ｓｌを抽出するだけでよい。例えば、上記の例示コメント「当該カメラが良くなく、それは逆光の時顔が暗く写ってしまうからである」について、特徴言葉である「顔」及び評価言葉「暗い」を抽出する必要がある。
【００１９】
本分野におけるあらゆる公知の技術を用いてコメントから特徴言葉及び評価言葉を抽出して評価言葉の評価極性を決定することができる。例えば、Ｌｉｕ、Ｂ．の「Ａｓｐｅｃｔ−ｂａｓｅｄ  Ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ」、Ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｏｐｉｎｉｏｎ  Ｍｉｎｉｎｇ、２０１２年（ページ４９−７８）、Ｍｏｒｇａｎ＆Ｃｌａｙｐｏｏｌ  Ｐｕｂｌｉｓｈｅｒｓ又はＰａｎｇ、Ｂ．及びＬｅｅ、Ｌ．の「Ｏｐｉｎｉｏｎ  Ｍｉｎｉｎｇ  ａｎｄ  Ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ」、Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｓ  ａｎｄ  Ｔｒｅｎｄｓ  ｉｎ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ、２００８年／１月、ページ１−１３５に記載された方法を用いることができる。本発明の発明内容の不必要な混乱を回避するために、ここで当該処理を詳細に説明しない。
【００２０】
ステップＳ２０２において、前記画像キャプチャ装置により撮影された関連画像の前記特徴言葉及び評価言葉に対応する画像特徴の第２評価極性を決定する。
【００２１】
上記のように、画像キャプチャ装置のユーザは画像キャプチャ装置をコメントする際に、通常、当該画像キャプチャ装置によりキャプチャされた関連画像を根拠として同時に表示してそのコメントにおける見解を証明する。そのため、当該関連画像はコメントにおける特徴言葉に対応する画像特徴を有する。このステップＳ２０２において、コメントにおける特徴言葉に対応する画像特徴を決定し、関連画像の当該画像特徴の評価極性を決定する。以下、このステップの具体的な処理を詳細に説明する。
【００２２】
まず、特徴言葉及び評価言葉に対応する画像特徴がどの画像特徴であるかを決定しなければならず、それは、例えば、所定の第１マッピングテーブルを検索することによって行われてもよい。表１は当該第１マッピングテーブルの一例を示す。
【表１】
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【００２３】
この表１は画像キャプチャ装置、例えば、カメラの結像原理及び機能などに基づいて予め設定される。表１に示されるものは一例にすぎず、画像処理分野の当業者は容易にこの表を拡張することができる。また、現在の研究によれば、ユーザが商品の特徴／態様をコメントする際に、用いる特徴言葉及び評価言葉は一致する傾向にあるので、非常に長く網羅的なマッピングテーブルを用意してすべてのコメントをカバーする必要がなく、合理的に第１マッピングテーブルを設定してほとんどのコメントをカバーすることができる。
【００２４】
画像特徴を決定した後、関連画像の当該画像特徴の品質を検出し、且つそれに基づいて当該画像特徴の評価極性を決定することができる。例えば、関連画像の当該画像特徴の品質が良い場合、評価極性が肯定的であり、当該画像特徴の品質が不良である場合、評価極性が否定的であり、当該画像特徴の品質が普通であると、評価極性が中立的である。
【００２５】
どのように関連画像の当該画像特徴の品質を検出するかは本分野に公知されており、当業者は具体的な画像特徴に応じて各種の適切な手段でその品質を検出することができる。
【００２６】
例えば、投稿者のコメントは「屋内で撮影された写真がいつもぼやける」であり、且つ図３に示される画像を示すとする。この場合、まず、例えばマッピングテーブルを検索することによって対応する画像特徴が輝度勾配値であると決定し、通常、輝度勾配値が高いほど、画面のエッジ情報が豊かで、画像が鮮明である。そのため、画像特徴の品質を検出する際に、図３に示される画像の平均輝度勾配値を算出し、且つそれを複数の画像の輝度勾配値を統計して決定される判定閾値と比較することによってその品質を決定することができる。例えば、算出した平均輝度勾配値が１０未満であると、ぼやけると考えられ、すなわち品質が不良で、平均輝度勾配値が１４を超えると、鮮明であると考えられ、すなわち品質が良く、平均輝度勾配値が１０〜１４であると、鮮明度が普通であると考えられ、すなわち品質が普通である。
【００２７】
別の例として、投稿者のコメントは「カメラにより撮影された写真の色に偏りがあり、常に青っぽい」、且つ図４に示される画像を示すとする。この場合、まず、対応する画像特徴が色成分であると決定することができる。そのため、画像特徴の品質を検出する際に、図４に示されるＲＧＢ画像をＣＩＥＬ＊ａ＊ｂ＊（Ｌ＊が画像の輝度、ａ＊が画像の赤／緑成分、ｂ＊が画像の黄／青成分を示す。）空間に変換することができる。通常、色かぶりした画像は、ａ＊及びｂ＊成分における平均値が原点から遠くずれ、分散も比較的小さいので、図４に示される画像のａ＊及びｂ＊成分における平均値及び分散を算出することによって、色かぶりするか否かを決定することができ、画像の品質を決定することができる。
【００２８】
上記の両例は例示的なものであり、本発明を制限するものではないと理解すべきである。当業者は具体的な画像特徴に基づいて各種の適切な手段でその品質を検出し、さらに画像特徴の品質に基づいてその評価極性を決定することができる。
【００２９】
図２に戻り、ステップＳ２０３において、第１評価極性と第２評価極性とを比較し、第１評価極性と第２評価極性とが一致しない場合、コメントがスパムコメントであると決定する。
【００３０】
例えば、図４に示される画像を例として、「カメラにより撮影された写真の色に偏りがあり、常に青っぽい」というコメントの評価極性は否定的である一方、上記のように図４に示される画像における色成分の平均値及び分散を算出することによって、当該画像における色成分の品質が普通であると検出し、それにより評価極性が中立的であると決定するとする。このような場合、第１評価極性と第２評価極性が一致せず、すなわちカメラについてのコメントが関連画像の対応する画像特徴の品質と一致せず、それによりコメントが非客観的であると決定することができ、投稿者はわざと又は画像のスタイルが気に入らないだけでカメラを過小評価しているおそれがあるので、当該コメントはスパムコメントである。
【００３１】
一方、カメラについてのコメントは関連画像の対応する画像特徴の品質より良いことがある。例えば、コメントは「カメラで撮影された写真が色鮮やかで、美しい」であり、すなわち第１評価極性が肯定的であり、関連画像の画像特徴を検出することによって、画像にカラーキャストが発生し、画像特徴の品質が不良であることを発見し、すなわち第２評価極性が否定的である。この時、第１評価極性と第２評価極性が一致せず、投稿者はわざと又は個人の好みだけでカメラを過大評価するおそれがあるので、当該コメントもスパムコメントである。
【００３２】
以上、本発明の第１実施例に係る画像キャプチャ装置のスパムコメントの検出方法を詳細に説明した。当該実施例において、コメント情報と関連画像の一致性に基づいてコメントの客観性を判定することによって、客観性が低いスパムコメントを検出する。当該検出方法は、不確実要素、例えば投稿者の信頼性ではなく、コメント及び関連画像などの具体的な事実に基づいてコメントの客観性を決定することによって、検出精度が比較的高い。また、当該検出方法は大量の手間がかからずに済むことによって、迅速にスパムコメントを検出することができる。
【００３３】
＜第２実施例＞
本発明の第１実施例に係る画像キャプチャ装置に対するスパムコメントの検出方法において、第１評価極性と第２評価極性が一致するコメントに対して、客観的コメントであると黙認し、すなわちスパムコメントではない。実際に、第１評価極性と第２評価極性が一致する場合、画像キャプチャ装置についてのコメントは必ずしも客観的ではない。例えば、すなわちカメラについてのコメントが否定的であり、且つ画像特徴の品質が比較的悪い場合（すなわち第１評価極性と第２評価極性が一致し、且ついずれも否定的である場合）、当該否定的コメントが客観的であると見なすことができず、画像特徴の品質が比較的悪いのはカメラで画像を撮影する時の不適切なパラメータ設定に起因するおそれがあるからであり、この時、カメラが悪いと見なしてはならない。
【００３４】
具体的には、図５はコメントにおける評価言葉の第１評価極性と画像特徴の第２評価極性との可能な対応関係を示す。図５に示されるように、第１評価極性と第２評価極性がいずれも中立的又は否定的である場合、対応するコメントが客観的であるか否かを決定することができず、第２評価極性が肯定的ではないのはカメラで画像を撮影する時の不適切なパラメータ設定に起因するおそれがあり、すなわちパラメータを正確に設定すると、画像特徴の品質は良い可能性があり、それにより第２評価極性は肯定的である可能性がある。
【００３５】
上記の事情を鑑みて、本実施例は画像キャプチャ装置に対する改良型スパムコメント検出方法を提供する。本実施例に係る画像キャプチャ装置に対するスパムコメントの検出方法は、第１実施例に記載される検出方法とほぼ同様であり、相違点については、ステップＳ２０３において第１評価極性と前記第２評価極性を比較した後、第１評価極性と第２評価極性が一致するコメントをさらに検査することによって、スパムコメントであるか否かを決定する点だけである。具体的には、ステップＳ２０４において、前記第１評価極性と前記第２評価極性とが一致し、且ついずれも肯定的ではない場合、画像キャプチャ装置で関連画像を撮影する時に各撮影パラメータを正確に設定するか否かを決定し、少なくとも１つの撮影パラメータが正確に設定されていない場合、コメントがスパムコメントであると決定する。このステップＳ２０４において、カメラについてのコメントが非肯定的であり且つ画像特徴の品質が不良（普通又は悪い）である場合、更なる検査を行う。このステップにおいて、各々の関連撮影パラメータを検査し、いずれかの撮影パラメータが正確に設定されていない限り、画像品質が不良である原因はカメラの撮影パラメータが正確に設定されていないことであると決定することができることによって、カメラについての非肯定的なコメントは非客観的であり、スパムコメントであり、各々の撮影パラメータがいずれも正確に設定されると、画像特徴の品質が不良であるのはカメラの性能に起因することによるものであり、カメラの非肯定的なコメントは客観的であり、スパムコメントではない。以下、このステップの具体的な処理を詳細に説明する。
【００３６】
まず、コメントにおける特徴言葉及び評価言葉に対応する撮影パラメータを決定しなければならず、それは、例えば、所定の第２マッピングテーブルを検索することによって行われてもよい。表２は当該第２マッピングテーブルの一例を示す。
【表２】
2015219923.tif 000004
【００３７】
この表２は画像キャプチャ装置、例えば、カメラの結像原理及び機能などに基づいて予め設定される。表２に示されるカメラ撮影パラメータは評価言葉欄に並ぶ各種の否定的／中立的評価と密接に関連した撮影パラメータであり、すなわちそれらのカメラ撮影パラメータを正確に設定していない場合、評価言葉欄に並ぶ各種の否定的／中立評価を招く。表２に示されるものは一例にすぎず、画像処理分野の当業者は容易にこの表を拡張し、さらに多くのコメント状況をカバーすることができる。
【００３８】
撮影パラメータを決定した後、撮影時の各撮影パラメータの具体的設定をそれぞれ対応する所定の合理的パラメータ設定と比較し、各撮影パラメータを正確に設定しているか否かを決定する。
【００３９】
撮影時の各撮影パラメータの具体的設定は画像のＥＸＩＦ情報から取得することができる。周知のように、画像キャプチャ装置、例えば、デジタルカメラによって画像を撮影する時に、デジタルカメラは撮影過程における一連の撮影パラメータ情報を収集して例えばＪＰＥＧ／ＴＩＦＦフォーマットの画像のＥＸＩＦに組み込む。ＥＸＩＦには画像を撮影する時に設定された複数のカメラパラメータ、例えば、絞り、シャッター、焦点距離及びフラッシュモードなどが含まれる。そのため、例えば、第２マッピングテーブルによって検査すべき撮影パラメータを決定すれば、ＥＸＩＦから撮影時のそれらの撮影パラメータの具体的設定を直接抽出することができる。
【００４０】
あらゆる適切な手段によって撮影時の撮影パラメータの具体的設定を所定の合理的パラメータ設定と比較することによって、前記撮影パラメータを正確に設定しているか否かを決定することができる。例えば、カメラの撮影パラメータをそのタイプに応じて数値型の撮影パラメータ及び種類選択型の撮影パラメータに分け、各々の数値型撮影パラメータに対して、撮影時に設定された数値が所定の合理的パラメータ設定により設定された画像キャプチャ装置の達成可能な最大値／最小値である場合、当該撮影パラメータを正確に設定していると決定し、各々の種類選択型撮影パラメータに対して、撮影時に設定された種類が所定の合理的パラメータ設定により設定された種類であり、或いは撮影時に設定された種類が対応する所定の合理的パラメータ設定により設定された種類ではなく、且つ画像キャプチャ装置が前記合理的パラメータ設定により設定された種類を備えない場合、当該撮影パラメータを正確に設定していると決定する。以下、図６に示される具体例を参照しながらこの処理を詳細に説明する。
【００４１】
図６は第１評価極性と前記第２評価極性が一致し、且ついずれも否定的である場合のカメラパラメータ設定の例示を示す。例えば、図６の例示１に示されるように、カメラについての評価は「背景のぼかしが十分ではない」という否定的なものであり、特徴言葉が「背景」、評価言葉が「ぼかしが十分ではない」である場合に、関連カメラ撮影パラメータが２つであり、すなわちデジタル型撮影パラメータの「絞り」及び「焦点距離」である。本分野において、周知のように、背景をできるだけぼかすために、絞りも焦点距離も最大値に設定すべきであり、すなわち所定の合理的パラメータ設定は「画像キャプチャ装置が達成可能な最大値」である。図６の例示１に示されるように、カメラ絞り範囲はＦ／２．８−Ｆ／５．６、焦点距離範囲は２８−５６０ｍｍ（この数値は例えばカメラの説明書から取得可能である。）であり、撮影時、実際の絞り設定はＦ／３．２、実際の焦点距離設定は２８ｍｍである。撮影時、絞りを達成可能な最大値Ｆ／２．８に設定しておらず、すなわち絞りを正確に設定していないことがわかる。それにより、図６の例示１に示される画像特徴の品質「前景と背景のコントラストが十分に大きくない」はカメラ自体に起因するものではなく、撮影時にカメラの撮影パラメータ（絞り）を正確に設定していないことによってカメラの性能を十分に発揮していないことに起因することがわかる。そのため、当該例示１において評価言葉である「ぼかしが十分ではない」の第１評価極性と画像特徴である「コントラスト」の第２評価極性が一致（いずれも否定的である。）しても、カメラについてのコメントは非客観的であり、スパムコメントである。
【００４２】
また、例えば、図６の例示２に示されるように、カメラについての評価は「逆光の時顔が暗く写ってしまう」という否定的なものであり、特徴言葉が「顔」、評価言葉が「暗い」である際に、関連カメラ撮影パラメータは２つであり、すなわち種類型撮影パラメータの「測光」及び「フラッシュ」である。本分野において、周知のように、光量不足の際に顔が暗く写ってしまうことを回避するために、スポット測光を採用すべきであり且つ好ましくはフラッシュをオンにし、すなわち所定の合理的パラメータ設定は「スポット測光」及び「（フラッシュ）オン」となる。図６の例示２に示されるように、カメラは評価測光、部分測光、スポット測光、及び中央重点平均測光の４種類の測光モードを備え、フラッシュはオン及びオフの２種類のモード（例えば、カメラの説明書から取得可能である。）を備え、撮影時、実際の測光モードを評価測光にし、実際のフラッシュをオフに設定する。撮影時、フラッシュ及び測光という撮影パラメータを正確に設定していないことがわかる。それにより、図６の例示２に示される画像特徴の品質「顔の輝度が異常である」はカメラ自体に起因するものではなく、撮影時にカメラの撮影パラメータ（測光及びフラッシュ）を正確に設定していないことによってカメラの性能を十分に発揮していないことに起因することがわかる。そのため、当該例示１において、評価言葉である「暗い」の第１評価極性と画像特徴である「輝度」の第２評価極性は一致（いずれも否定的である。）しても、カメラについてのコメントは非客観的であり、スパムコメントである。ただし、当該例示２の場合、カメラは評価測光、部分測光、中央重点平均測光の３種類の測光モードだけを備え、スポット測光モードを備えず、且つカメラにフラッシュが装着されていない場合、撮影時、撮影パラメータを正確に設定していると考えられ、つまり、画像特徴の品質「顔の輝度が異常である」はパラメータを正確に設定していないことに起因するものではなく、カメラ自体の機能不全に起因するものである。そのため、カメラについての否定的評価は客観的であり、すなわちスパムコメントではない。
【００４３】
以上、本発明の第２実施例に係る画像キャプチャ装置に対するスパムコメント検出方法を説明し、主として当該第２実施例と第１実施例との相違点を説明した。当該実施例において、カメラについてのコメントは非肯定的であり且つ画像特徴の品質が不良である（否定的又は中立的）場合に、当該非肯定的なコメントが客観的であると直接に認めず、さらに画像特徴の品質が不良であるのはカメラで画像を撮影する時の不適切なパラメータ設定に起因するか否かを検出し、それによりスパムコメントの検出精度をさらに向上させる。
【００４４】
＜変形例＞
上記の２つの実施例において、いずれも１つのコメントに１つの見解だけが含まれることを例として説明した。しかしながら、本発明はこの場合に適用できるだけでなく、１つのコメントに例えば、「色鮮やかで、美しい」、「背景のぼかしが十分ではない」など複数の見解が含まれる場合に適用できる。具体的には、１つのコメントに複数の見解が含まれる場合、各々の見解に対して本発明の上記実施例に係る検出方法を用いて、各々の見解の客観性を検出し、その後、各々の見解の重要性に基づいてそれに重みを割り当て、且つ各々の見解の客観性を加重平均することによってそれらの見解を含むコメントの客観性を算出することにより、当該コメントがスパムコメントであるか否かを決定する。
【００４５】
また、上記の説明において、評価極性によって評価言葉の評価傾向を示し、且つ評価極性を肯定的評価、中立的評価及び否定的評価に分ける。実際に、当業者は実際の需要に応じて、極性強度の相違によって、評価極性をさらに分ける。例えば、肯定的評価を強い肯定的評価、普通の肯定的評価、弱い肯定的評価にさらに分け、否定的評価を強い否定的評価、普通の否定的評価、弱い否定的評価にさらに分けるなどが挙げられる。
【００４６】
＜画像キャプチャ装置に対するスパムコメントの検出装置の全体的構成＞
図７は本発明の実施例に係る画像キャプチャ装置に対するスパムコメントの検出装置７００の機能設定ブロック図を示す。
【００４７】
図７に示されるように、スパムコメント検出装置７００は、コメントにおける特徴言葉及び評価言葉を抽出し、評価言葉の第１評価極性を決定する抽出部７１０と、画像キャプチャ装置により撮影された関連画像の、特徴言葉及び評価言葉に対応する画像特徴の第２評価極性を決定する極性決定部７２０と、第１評価極性と第２評価極性とを比較し、第１評価極性と第２評価極性とが一致しない場合、コメントがスパムコメントであると決定する比較部７３０と、を備えてもよい。
【００４８】
上記抽出部７１０、極性決定部７２０及び比較部７３０の具体的な機能及び操作は上記の図２〜図６の関連説明を参照することができ、ここで、重複説明を省略する。
【００４９】
検出装置７００は、第１評価極性と第２評価極性とが一致し、且ついずれも非肯定的である場合、画像キャプチャ装置が関連画像を撮影する時に各撮影パラメータが正確に設定されているかどうかを決定するパラメータ検出部７４０を備えてもよい。当該パラメータ検出部７４０が少なくとも１つの撮影パラメータが正確に設定されていないと決定すると、比較部７３０はコメントがスパムコメントであると決定する。パラメータ検出部７４０の具体的な機能及び操作は上記の図５、６の関連説明を参照することができ、ここで、重複説明を省略する。
【００５０】
＜システムのハードウェア構成＞
図８は本発明の実施例に係る画像キャプチャ装置に対するスパムコメントの検出システム８００の全体的ハードウェアブロック図を示す。図８に示されるように、スパムコメント検出システム８００は、外部から関連の画像又は情報、例えば、画像キャプチャ装置についてのコメント、関連画像などを入力することに用いられ、例えば、キーボード、マウス、カメラなどであってもよい入力装置８１０と、上記の本発明の実施例に係るスパムコメント検出方法を実施し、或いは上記スパムコメント検出装置として実施することに用いられ、例えばコンピュータの中央処理装置又は処理能力を有する他のチップなどであってもよい処理装置８２０と、外部に上記検出過程を実施した結果、例えば、客観性（コメントスパム）マーク付き各々のコメントなどを出力することに用いられ、例えば、ディスプレイ、プリンタなどであってもよい出力装置８３０と、上記対象追従過程に関わるデータ、例えば第１マッピングテーブル、第２マッピングテーブル、第１評価極性、第２評価極性、所定の合理的パラメータ設定、撮影時の各撮影パラメータの設定、画像キャプチャ装置の機能説明などを揮発的又は不揮発的に記憶することに用いられ、例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ハードウェア、又は半導体メモリなどの様々な揮発性又は不揮発性メモリであってもよい記憶装置８４０と、を備えてもよい。
【００５１】
以上、具体的実施例を参照しながら本発明の基本原理を説明した。ただし、当業者にとって、本発明の方法及び装置の全て或いはいずれのステップ又は部材も、あらゆるコンピューティング装置（処理装置、記憶媒体などを含む）又はコンピューティング装置のネットワークにおいて、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア又はそれらの組み合わせによって実現することができると理解可能であり、それは当業者が本発明の説明を読んだ上で彼らの基本的なプログラミングスキルを活用して実現することができる。
【００５２】
そのため、本発明の目的はさらに、あらゆるコンピューティング装置で１つのプログラム又は１組のプログラムを実行して実現してもよい。前記コンピューティング装置は公知の汎用装置であってもよい。そのため、本発明の目的は、前記方法又は装置を実現するプログラムコードを含むプログラム製品を提供することのみによって実現してもよい。つまり、このようなプログラム製品も本発明を構成し、且つこのようなプログラム製品を記憶した記憶媒体も本発明を構成する。当然、前記記憶媒体はあらゆる公知の記憶媒体であってもよく、将来開発するあらゆる記憶媒体であってもよい。
【００５３】
ただし、本発明の装置及び方法において、当然、各部材又は各ステップは分解及び／又は再構成することができる。それらの分解及び／又は再構成は本発明の等価手段と見なされるべきである。且つ、上記処理を実行するステップは自然に説明のように時間順に実行されてもよいが、それに限定されない。あるいくつかのステップは並行して又は互いに独立して実行されてもよい。
【００５４】
上記具体的な実施形態は、本発明の保護範囲を制限するものではない。当業者は、設計要求及び他の要素によって、さまざまな修正、組合せ、サブ組合せ及び代替を行うことができると理解すべきである。本発明の趣旨及び原則を逸脱せずに行われるあらゆる修正、等価置換及び改良などは、いずれも本発明の保護範囲に属する。
【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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