(57)【要約】【課題】高い精度で画像を評価することができる。【解決手段】画像データを撮影地情報と関連付けて記憶する画像記憶部２６と、前記画像記憶部に記憶されている画像データの中から評価対象画像の評価対象画像データを選択する選択部２０と、前記画像記憶部に記憶されている画像データの中から、前記評価対象画像を選択したユーザが投稿した画像の画像データを前記評価対象画像の評価を行う際に参照する参照画像データとして選出する選出部２０と、前記ユーザによる前記評価対象画像に対する評価指示を取得する取得部２２と、前記取得部により前記評価指示が取得された際に、前記評価対象画像データに関連付けられている第１撮影地情報と前記参照画像データに関連付けられている第２撮影地情報との位置関係を検出する検出部２０と、前記検出部により検出された前記位置関係に基づいて、前記評価対象画像に付与する評価点数を決定する決定部２０と、前記決定部により決定された前記評価点数を前記評価対象画像データに関連付ける関連部２０とを備える。【選択図】図２
2015026106.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データを撮影地情報と関連付けて記憶する画像記憶部と、
前記画像記憶部に記憶されている画像データの中から評価対象画像の評価対象画像データを選択する選択部と、
前記画像記憶部に記憶されている画像データの中から、前記評価対象画像を選択したユーザが投稿した画像の画像データを前記評価対象画像の評価を行う際に参照する参照画像データとして選出する選出部と、
前記ユーザによる前記評価対象画像に対する評価指示を取得する取得部と、
前記取得部により前記評価指示が取得された際に、前記評価対象画像データに関連付けられている第１撮影地情報と前記参照画像データに関連付けられている第２撮影地情報との位置関係を検出する検出部と、
前記検出部により検出された前記位置関係に基づいて、前記評価対象画像に付与する評価点数を決定する決定部と、
前記決定部により決定された前記評価点数を前記評価対象画像データに関連付ける関連部と
を備えることを特徴とする画像評価サーバ。
【請求項２】
前記画像記憶部に記憶されている画像データの中で、前記評価点数が所定の閾値を超えた画像データに関連付けられている撮影地情報を、前記評価点数が前記閾値を超えない他の画像データの撮影地情報と区別して登録する登録部を備え、
前記選出部は、前記画像記憶部に記憶されている画像データの中から、前記撮影地情報が前記登録部に登録された画像データを前記参照画像データとして選出することを特徴とする請求項１記載の画像評価サーバ。
【請求項３】
前記画像記憶部は、更に画像データを画像のカテゴリ情報と関連付けて記憶し、
前記選出部は、前記画像記憶部に記憶されている画像データの中から、前記評価対象画像データに関連付けられているカテゴリ情報と一致するカテゴリ情報が関連付けられている画像データを前記参照画像データとして選出することを特徴とする請求項１または２記載の画像評価サーバ。
【請求項４】
前記第１撮影地情報は前記評価対象画像の撮影地点の位置情報を含み、
前記第２撮影地情報は前記参照画像データに基づく参照画像の撮影地点の位置情報を含み、
前記検出部は、前記取得部により前記評価指示が取得された際に、前記第１撮影地情報に基づく位置と前記第２撮影地情報に基づく位置との間の距離を算出し、
前記決定部は、前記検出部により算出された距離に基づいて、前記評価点数を決定することを特徴とする請求項１〜３の何れか一項に記載の画像評価サーバ。
【請求項５】
前記決定部は、前記検出部により算出された距離が所定の距離未満である場合の前記評価点数が、前記検出部により算出された距離が所定の距離以上である場合の前記評価点数よりも高くなるように前記評価点数を決定することを特徴とする請求項４記載の画像評価サーバ。
【請求項６】
前記決定部は、前記検出部により算出された距離に基づいて、前記第２撮影地情報に基づく位置が前記第１撮影地情報に基づく位置から所定の距離の範囲内に位置する前記参照画像データの個数を算定し、算定した前記参照画像データの個数に基づいて、前記評価点数を決定することを特徴とする請求項４または５記載の画像評価サーバ。
【請求項７】
前記第１撮影地情報は前記評価対象画像の撮影地点の属する領域に関する情報を含み、
前記第２撮影地情報は前記参照画像データに基づく参照画像の属する領域に関する情報を含み、
前記検出部は、前記取得部により前記評価指示が取得された際に、前記第１撮影地情報の属する領域と前記第２撮影地情報の属する領域との位置関係を検出することを特徴とする請求項１〜３の何れか一項に記載の画像評価サーバ。
【請求項８】
前記評価点数の高低に応じて前記端末の表示部に表示する前記評価点数の表示態様を変更することを特徴とする請求項１〜７の何れか一項に記載の画像評価サーバ。
【請求項９】
前記評価点数の表示態様は、前記評価点数の表示サイズ、表示色、表示形状の中の少なくとも一つであることを特徴とする請求項８記載の画像評価サーバ。
【請求項１０】
前記取得部により前記評価対象画像に対する前記評価がなされた回数をカウントするカウント部を備え、
前記決定部は、前記検出部により検出された前記位置関係、及び前記カウント部によりカウントされた回数に基づいて、前記評価点数を決定することを特徴とする請求項１または２記載の画像評価サーバ。
【請求項１１】
画像データを取得する画像取得部と、
前記画像取得部により前記画像データが取得された際に、前記画像データに関連付けられている撮影地情報と前記登録部に登録されている撮影地情報との位置関係を検出する位置関係検出部とを備え、
前記決定部は、前記位置関係検出部により検出された前記位置関係に基づいて、前記画像データに基づく画像が投稿された際に加算する初期評価点数を決定することを特徴とする請求項２記載の画像評価サーバ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像評価サーバに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、投稿された画像の評価がなされた場合、投票者のランクに応じて評価点数を重みづけする評価方法が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−１３９３４３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、画像が評価される場合、画質、構図、美しさ等のような画像自体の良し悪しが評価されるケースの他に、撮影場所等の画像の意味内容が評価されるケースが考えられる。
【０００５】
ここで、後者のケースのように、ユーザがこの評価方法を用いて画像の撮影場所を評価した場合、評価したユーザがその撮影場所に対して知見があるか否かに関わらず同等の評価点数が付与されるという問題がある。
【０００６】
本発明の目的は、高い精度で画像を評価することができる画像評価サーバを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の画像評価サーバは、画像データを撮影地情報と関連付けて記憶する画像記憶部と、前記画像記憶部に記憶されている画像データの中から評価対象画像の評価対象画像データを選択する選択部と、前記画像記憶部に記憶されている画像データの中から、前記評価対象画像を選択したユーザが投稿した画像の画像データを前記評価対象画像の評価を行う際に参照する参照画像データとして選出する選出部と、前記ユーザによる前記評価対象画像に対する評価指示を取得する取得部と、前記取得部により前記評価指示が取得された際に、前記評価対象画像データに関連付けられている第１撮影地情報と前記参照画像データに関連付けられている第２撮影地情報との位置関係を検出する検出部と、前記検出部により検出された前記位置関係に基づいて、前記評価対象画像に付与する評価点数を決定する決定部と、前記決定部により決定された前記評価点数を前記評価対象画像データに関連付ける関連部とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、高い精度で画像を評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施の形態に係る画像評価システムの構成を示すブロック図である。
【図２】実施の形態に係る画像評価サーバの構成を示すブロック図である。
【図３】実施の形態に係る端末の構成を示すブロック図である。
【図４】実施の形態に係る画像評価システムにおける画像評価処理を示すフローチャートである。
【図５】実施の形態に係る画像評価サーバによって提供される画像評価サイトの表示を示す図である。
【図６】実施の形態に係る画像評価システムにおいて、基準画像の撮影地点から評価対象画像の撮影地点までの距離と評価対象画像に付与されるウエイト点数との関係を示す図である。
【図７】実施の形態に係る画像評価サーバによって提供される画像評価サイトの表示を示す図である。
【図８】実施の形態に係る画像評価サーバによって提供される画像評価サイトの表示を示す図である。
【図９】実施の形態に係る画像評価サーバによって提供される画像評価サイトの表示を示す図である。
【図１０】実施の形態に係る画像評価サーバによって提供される画像評価サイトの表示を示す図である。
【図１１】実施の形態に係る画像評価サーバによって提供される画像評価サイトの表示を示す図である。
【図１２】実施の形態に係る画像評価サーバに投稿された画像、及び他人の名所画像を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態に係る画像評価システムについて説明する。図１は、実施の形態に係る画像評価システム２の構成を示すブロック図である。画像評価システム２は、画像の評価処理を行う画像評価サーバ４を備え、画像評価サーバ４はネットワーク６を介して種々の端末８と通信可能となっている。
【００１１】
ここで、上記端末８には、デジタルカメラ、スマートフォン、タブレット端末、携帯電話のように画像を撮影することが可能な撮像装置のほか、画像データを保存可能なパソコンなどが含まれている。いずれの端末も、画像評価サーバ４に対して通信接続可能な通信装置を内蔵、または外部機器として装着している。
【００１２】
図２は、実施の形態に係る画像評価サーバ４の構成を示すブロック図である。画像評価サーバ４は、画像を位置情報に対応付けて表示するとともに、通信可能な端末８からの画像評価を受け付ける画像評価サイトを提供するサーバであり、画像評価サーバ４の各部を統括的に制御するＣＰＵ２０を備えている。ＣＰＵ２０には、ネットワーク６を介して端末８との通信を行う通信部２２、個人情報を予め記憶する個人情報記憶部２４、ネットワーク６を介して端末８からアップロードされた画像の画像データを記憶する画像記憶部２６、画像記憶部２６に記憶されている画像データの評価履歴を記憶する履歴記憶部２７、所定の評価がなされた画像の撮影地点の位置情報を記憶する撮影名所記憶部２８、及び地図データを記憶する地図データ記憶部２９が接続されている。
【００１３】
ここで、個人情報記憶部２４には、端末８のユーザのＩＤ、パスワード等が個人情報として記憶されている。また、画像記憶部２６に記憶されている画像データには、ファイル名、画像の評価点数、及び位置情報等がタグ情報として付加される。なお、画像の評価点数は、画像評価が行われた場合に必ず付与される基本点数と、後述する所定の条件が満たされた場合に基本点数の重みづけとして付与されるウエイト点数とを合計した点数である。
【００１４】
その他、画像データには、画像を投稿したユーザのＩＤ、画像に写っている被写体のカテゴリーに関する情報等が関連付けられる。なお、被写体のカテゴリーに関する情報とは、例えば、「桜」、「神社」等（図７参照）のキーワードであり、画像が投稿される際にユーザによって画像データに付加される。
【００１５】
履歴記憶部２７には、端末８のユーザによって画像の評価が行われる度に、画像を評価したユーザのＩＤ、評価された画像の画像データのファイル名、及び画像が評価された評価日時を関連付けた評価履歴情報が記録される。
【００１６】
また、撮影名所記憶部２８に撮影名所情報として記憶される位置情報は、画像データから取得される。例えば、画像に対する評価点数の合計が所定の点数を超え、その画像の撮影地点が撮影名所と評価されたとする。この場合、ＣＰＵ２０は、その画像の画像データに付加されている位置情報を、評価点数の合計が所定の点数を超えていない画像データに付加されている位置情報と区別し、撮影名所情報として撮影名所記憶部２８に登録する（以下、名所登録という。）。
【００１７】
図３は、実施の形態に係る画像評価サーバ４と通信可能な端末８の構成を示すブロック図である。この端末８は、ＣＰＵ３０を備え、ＣＰＵ３０には、ネットワーク６を介して画像評価サーバ４との間で通信を行う通信部３６、表示部３８、及び画像データを記憶するメモリカード５２を装着するメモリカードスロット５３が接続されている。
【００１８】
次に、図４に示すフローチャートを参照して、実施の形態に係る画像評価システム２における画像評価処理について説明する。まず、画像を評価しようとするユーザが、端末８（デジタルカメラ、スマートフォン、タブレット端末、携帯電話、パソコン）のブラウザから画像評価サイトへアクセスする場合、表示部３８（図２参照）にＩＤとパスワードの入力を要求する認証画面が表示される。この認証画面においてＩＤとパスワードの入力が行われると、画像評価サーバ４のＣＰＵ２０は、ネットワーク６を介してＩＤとパスワードを受信し、受信したＩＤ及びパスワードと、個人情報記憶部２４に記憶されているＩＤ及びパスワードとを照合する（ステップＳ１）。
【００１９】
ＩＤとパスワードが一致すると、端末８の表示部３８に画像評価サイトの画面が表示される。ここで、画像評価サイトの画面内には、評価したい画像のエリアを絞り込むためのエリア選択ボタン（図示せず）が表示される。
【００２０】
次に、ユーザにより、例えば、「関東地方」のように、評価したい画像のエリアが選択されると、画像評価サイトの画面内に図５に示すような関東地方の地図６０が表示される。
【００２１】
次に、ＣＰＵ２０は、画像記憶部２６に記憶されている画像データの中から、関東地方圏内の位置情報が付加されている画像データを検出し、検出した画像データに付加されている位置情報に基づく位置を地図６０上の対応する位置に白抜きの星印で表示する。なお、図５において黒く塗りつぶされている星印もこの時点では白抜きで表示される。また、検出した画像データに基づく画像を地図６０上の星印に対応させて表示する（ステップＳ２）。例えば、画像データａ、画像データｂ、画像データｃ、画像データｄが検出された場合、図５に示すように、画像データａに基づく画像Ａ、画像データｂに基づく画像Ｂ、画像データｃに基づく画像Ｃ、画像データｄに基づく画像Ｄをそれぞれ地図６０上の星印に対応させて表示する。
【００２２】
次に、ユーザにより評価したい画像が選択される。例えば、ユーザは画像Ｂを評価したい場合、図５に示す地図６０を見ながらマウスを操作し、表示部３８（図３参照）に表示されたカーソルを画像Ｂ上の位置に移動させて画像Ｂをクリックする。
【００２３】
画像Ｂが選択されると、ＣＰＵ２０は、画像Ｂを評価対象となる画像（以下、評価対象画像という）として特定し（ステップＳ３）、「画像Ｂを評価する」等の文言が記載された評価用アイコン（図示せず）を画像Ｂの近傍に表示する。
【００２４】
次に、ＣＰＵ２０は、地図６０上に表示されている画像の中から、画像評価を行うユーザ自身によって投稿された画像（以下、投稿画像という。）を特定する（ステップＳ４）。例えば、画像データａにユーザのＩＤが関連付けられている場合、画像データａに基づく画像Ａを投稿画像と特定する。
【００２５】
次に、ＣＰＵ２０は、投稿画像の画像データに付加されている位置情報と撮影名所記憶部２８に記憶されている位置情報とを照合することにより、画像Ａが名所登録された投稿画像であるか否かを判定する（ステップＳ５）。
【００２６】
画像Ａが名所登録された投稿画像である場合（ステップＳ５：Ｙｅｓ）、画像Ａは、評価対象画像である画像Ｂの評価点数を決定する際の基準となる基準画像に選定される（ステップＳ６）。ここで、地図６０上に白抜きの星印で表示されている画像Ａの撮影地点は、黒く塗りつぶされた星印に変更される。
【００２７】
次に、ＣＰＵ２０は、評価対象画像である画像Ｂの画像データｂに付加されている位置情報、及び基準画像である画像Ａの画像データａに付加されている位置情報に基づいて、画像Ｂの撮影地点と画像Ａの撮影地点との間の距離を算出する（ステップＳ７）。
【００２８】
次に、ＣＰＵ２０は、算出された距離に基づいて画像Ｂに加算するウエイト点数を決定する（ステップＳ８）。ここで、図６は、基準画像の撮影地点から評価対象画像の撮影地点までの距離と評価対象画像に加算するウエイト点数との関係を示す図である。図６に示すように、例えば、基準画像の撮影地点から評価対象画像の撮影地点までの距離が５０ｋｍ未満である場合、ＣＰＵ２０は、ウエイト点数を５点と決定する。また、基準画像の撮影地点から評価対象画像の撮影地点までの距離までの距離が５０ｋｍ以上１００ｋｍ未満である場合、ＣＰＵ２０は、ウエイト点数を２点と決定する。また、基準画像の撮影地点から評価対象画像の撮影地点までの距離が１００ｋｍ以上である場合、ＣＰＵ２０は、ウエイト点数を０点と決定する。なお、基本点数は１点である。
【００２９】
ここでは、基準画像である画像Ａの撮影地点（スカイツリー）から評価対象画像である画像Ｂの撮影地点（東京駅）までの距離は５０ｋｍ未満であるため、画像Ｂに付与するウエイト点数は５点と決定される。なお、画像Ｂに代えて画像Ｃが評価対象画像とされた場合、画像Ａの撮影地点（スカイツリー）から画像Ｃの撮影地点（芦ノ湖）までの距離は５０ｋｍ以上１００ｋｍ未満であるため、画像Ｃに付与するウエイト点数は２点と決定される。同様に、画像Ｂに代えて画像Ｄが評価対象画像とされた場合、画像Ａの撮影地点（東京駅）から画像Ｄの撮影地点（日光東照宮）までの距離は１００ｋｍ以上であるため、画像Ｄに付与するウエイト点数は０点と決定される。
【００３０】
次に、画像Ｂが表示部３８に表示された状態において、ユーザにより評価アイコン「画像Ｂを評価する」がクリックされると、ＣＰＵ２０は、基本点数の１点にウエイト点数の５点を加算した６点を評価点数と決定し、画像Ｂの画像データｂに評価点数６点を付加する（ステップＳ９）。なお、画像データｂに既に評価点数が付加されている場合、既に付加されている評価点数に評価点数６点が加算される。
【００３１】
一方、画像Ａが名所登録された投稿画像でない場合（ステップＳ５：Ｎｏ）、ウエイト点数の加算は行われない。このため、ユーザにより評価アイコン「画像Ｂを評価する」がクリックされると、ＣＰＵ２０は、評価点数の１点を評価点数と決定し、画像Ｂの画像データｂに評価点数１点を付加する（ステップＳ１０）。
【００３２】
この実施の形態に係る画像評価システム２によれば、評価対象画像の撮影地点が基準画像の撮影地点に近づくほど評価対象画像のウエイト点数を増加させることにより、評価対象画像の撮影地点の近くを訪れたことのあるユーザによる評価を高くすることができるため、高い精度で評価対象画像を評価することができる。なお、基準画像は、画像評価の結果撮影名所と評価された撮影地点の画像であることを考慮すると、基準画像を投稿したユーザは、評価対象画像の撮影地点に対する知見がある上に撮影技術も高いことが考えられる。このようなユーザによる評価を高くすることにより、信用の高い評価を実現することができる。
【００３３】
なお、上述の実施の形態において、基準画像を選定する際に画像データに関連付けられている被写体のカテゴリーに関する情報を参照してもよい。例えば、図７に示すように、「桜」を被写体とする画像ＳＡ、画像ＳＢ、画像ＳＣ、画像ＳＤ、及び「神社」を被写体とする画像ＪＡ、画像ＪＢ、画像ＪＣ、画像ＪＤが地図６０上に表示されていたとする。
【００３４】
次に、画像ＳＢが評価対象画像として特定され、画像ＳＡ、画像ＳＤ、画像ＪＡ、画像ＪＢの４枚が名所登録された投稿画像であると判定されたとする。なお、名所登録された投稿画像の撮影地点は、地図６０上において黒く塗りつぶされた星印で示されている。
【００３５】
この場合、ＣＰＵ２０は、画像ＳＡ、画像ＳＤ、画像ＪＡ、画像ＪＢの４枚の名所登録された投稿画像の画像データの中から、評価対象画像である画像ＳＢの画像データｓｂに関連付けられているのと同じカテゴリー「桜」が関連付けられている、画像ＳＡの画像データｓａ、及び画像ＳＤの画像データｓｄを選出する。
【００３６】
次に、ＣＰＵ２０は、画像データｓａ、及び画像データｓｄに関連付けられている位置情報、並びに評価対象画像である画像ＳＢの画像データｓｂに関連付けられている位置情報に基づいて、画像ＳＡの撮影地点（東京）と画像ＳＤの撮影地点（北茨木）の何れが画像ＳＢの撮影地点（横浜）に近いかを判定する。ここでは、画像ＳＡの撮影地点（東京）の方が画像ＳＤの撮影地点（北茨木）よりもＳＢの撮影地点（横浜）に近いため、ＣＰＵ２０は、画像ＳＡを基準画像と特定し、画像ＳＢの撮影地点と画像ＳＡの撮影地点との間の距離に基づいて画像ＳＢに加算するウエイト点数を決定する（図６参照）。これにより、名所登録された投稿画像が複数存在する場合においても的確に基準画像を絞り込むことができ、高い精度で評価対象画像を評価することができる。
【００３７】
なお、ユーザが画像ＳＢに代えて画像ＳＣを選択し、画像ＳＣが評価対象画像として特定された場合、撮影地点が画像ＳＣの撮影地点に最も近い画像ＪＢではなく、画像ＳＢと同じく「桜」を被写体とする画像の中で、撮影地点が最も画像ＳＣの撮影地点に近いＪＡが基準画像と特定される。
【００３８】
また、ユーザが画像ＳＢに代えて画像ＪＣを選択し、画像ＪＣが評価対象画像として特定された場合、「神社」を被写体とする画像ＪＡ、画像ＪＢのうち、画像ＪＣの撮影地点に近い画像ＪＡが基準画像と特定される。同様に、画像ＪＤが評価対象画像として特定された場合、「神社」を被写体とする画像ＪＡ、画像ＪＢのうち、画像ＪＤの撮影地点に近い画像ＪＡが基準画像と特定される。
【００３９】
また、上述の実施の形態において、名所登録された投稿画像の数に応じてウエイト点数を加算するようにしてもよい。例えば、図８（ａ）に示すように、ユーザが画像ＳＫを選択し画像ＳＫが評価対象画像として特定されたとする。また、画像ＳＬが名所登録された投稿画像であると判定され、更に基準画像として選定されたとする。
【００４０】
この場合、ＣＰＵ２０は、まず、基準画像である画像ＳＬの撮影地点と評価対象画像である画像ＳＫの撮影地点との間の距離に基づいて画像ＳＫに加算するウエイト点数（以下、距離点数という。）を決定する。具体的には、基準画像である画像ＳＬの撮影地点（関内）から評価対象画像である画像ＳＫの撮影地点（戸塚）までの距離は５０ｋｍ未満であるため、ＣＰＵ２０は、画像ＳＫに加算する距離点数を５点と決定する（図６参照）。
【００４１】
次に、ＣＰＵ２０は、名所登録された投稿画像の数に応じて画像ＳＫに加算するウエイト点数（以下、名所点数という。）を決定する。この名所点数は、例えば、名所登録された投稿画像が一枚増える度に２点ずつ加算される。具体的には、図８（ａ）に示すように、名所登録された投稿画像が基準画像である画像ＳＬの１枚だけである場合、名所点数が２点加算される。ここで、基本点数は１点であり、距離点数は５点であるため、画像ＳＫには、評価点数として８点（基本点数１点＋距離点数５点＋名所点数２点）が加算される。
【００４２】
また、図８（ｂ）に示すように、基準画像である画像ＳＬの他に、画像ＳＭ、画像ＳＮが存在する場合、名所登録された投稿画像は合計で３枚であるため、名所点数は６点加算される（２点×３枚）。このため、画像ＳＫには、評価点数として１２点（基本点数１点＋距離点数５点＋名所点数６点）が加算される。
【００４３】
これにより、ユーザの評価対象画像の撮影地点に対する知見や撮影技術を強調した画像評価を行うことができる。
【００４４】
また、ウエイト点数を決定する際に、評価者であるユーザ以外のユーザが投稿して名所登録された画像（以下、他人の名所画像という）の有無を考慮してもよい。そして、他人の名所画像が検出された場合には、そのことを根拠とするウエイト点数（以下、他人点数という。）を加算する。
【００４５】
例えば、図９（ａ）に示すように、評価対象画像である画像ＳＫの撮影地点（戸塚）から所定の距離の範囲内（例えば１００ｋｍの範囲内）に他人の名所画像である画像ＳＳの撮影地点（金沢）が検出されたとする。この場合、ＣＰＵ２０は、例えば、画像ＳＫに他人点数を２点加算する。なお、図９（ａ）に示す図では、基準画像である画像ＳＬの撮影地点（関内）から画像ＳＫの撮影地点（戸塚）までの距離が５０ｋｍ未満であるため距離点数が５点加算され、かつ、名所登録された投稿画像の枚数は基準画像である画像ＳＬの１枚であるため名所点数が２点加算される。よって、画像ＳＫには、評価点数として１０点（基本点数１点＋距離点数５点＋名所点数２点＋他人点数２点）が加算される。
【００４６】
なお、図９（ｂ）に示すように、評価対象画像である画像ＳＫの撮影地点から所定の距離の範囲内に他人の名所画像が検出されない場合、他人点数は加算されない。このため、画像ＳＫには、評価点数として８点（基本点数１点＋距離点数５点＋名所点数２点）が加算される。
【００４７】
また、図９（ｃ）に示すように、評価対象画像である画像ＳＫの撮影地点から所定の距離の範囲内に他人の名所画像が検出されたとしても、基準画像が存在しない場合には、他人点数は加算されない。また、図９（ｄ）に示すように、他人の名所画像、基準画像の何れも存在しない場合には、他人点数は加算されない。
【００４８】
また、上述の実施の形態において、画像の近傍にウエイト点数を表示するようにしてもよい。そして、ウエイト点数の大きさに応じてウエイト点数を表示する大きさを変更してもよい。例えば、図１０に示すように、画像Ｂに加算されたウエイト点数が「＋５点」であり、画像Ｃに加算されたウエイト点数が「＋２点」であったとする。この場合、ウエイト点数「＋５点」をウエイト点数「＋２点」よりも大きく表示する。これにより、画像の評価を行うユーザは、視覚を通じてウエイト点数を容易に認識することができる。
【００４９】
なお、ウエイト点数の高低に応じてウエイト点数の表示色を変化させるようにしてもよい。例えば、ウエイト点数が高くなるほどウエイト点数の彩度を上げるようにしてもよい。また、ウエイト点数の高低に応じてウエイト点数の表示形状を変化させるようにしてもよい。例えば、ウエイト点数が所定の閾値を超えた場合にはウエイト点数を歪んだ形状で表示させてもよい。また、ウエイト点数の高低に応じてウエイト点数の書体を変化させるようにしてもよい。また、ウエイト点数が表示される吹き出しをアニメーション表示させる場合には、ウエイト点数の高低に応じてアニメーションの表示態様を変化させてもよい。
【００５０】
また、上述の実施の形態において、所定の期間内に画像が評価された回数をカウントするようにしてもよい。そして、カウントした回数をウエイト点数に反映させるようにしてもよい。例えば、現に画像評価を行っているユーザ以外の他のユーザによって１週間以内に評価対象画像が評価された回数が７０回に達した場合、そのことを根拠とするウエイト点数（以下、カウント点数という。）として、例えば３点を評価対象画像に加算する。
【００５１】
具体的には、図１１に示すように、ユーザが画像Ｂを選択し画像Ｂが評価対象画像として特定されたとする。また、画像Ａが基準画像として選定されたとする。この場合、ＣＰＵ２０は、まず、基準画像である画像Ａの撮影地点（スカイツリー）から評価対象画像である画像Ｂの撮影地点（東京駅）までの距離に基づいて、画像Ｂの距離点数を５点と決定する（図６参照）。
【００５２】
次に、ＣＰＵ２０は、履歴記憶部２７に記憶されている評価履歴情報を参照し、１週間以内に他のユーザによって画像Ｂが評価された回数を判定する。ここで、１週間以内に他のユーザによって画像Ｂが評価された回数が５０回であった場合、評価対象画像が評価された回数が７０回に達していないため、カウント点数は加算されない。このため、画像Ｂには、評価点数として６点（基本点数１点＋距離点数５点）が加算される。
【００５３】
また、ユーザが画像Ｃを選択し画像Ｃが評価対象画像として特定された場合、ＣＰＵ２０は、基準画像である画像Ａの撮影地点（スカイツリー）から評価対象画像である画像Ｃの撮影地点（芦ノ湖）までの距離に基づいて、画像Ｂに加算する距離点数を２点と決定する（図６参照）。
【００５４】
ここで、１週間以内に他のユーザによって画像Ｃが評価された回数が１００回である場合、評価対象画像が評価された回数が７０回を超えているため、ＣＰＵ２０は、画像Ｃにカウント点数を３点加算する。このため、画像Ｃには、評価点数として６点（基本点数１点＋距離点数２点＋カウント点数３点）が加算される。
【００５５】
これにより、評価対象画像を最近評価した人の人数を反映させた画像評価を行うことができる。
【００５６】
また、上述の実施の形態において、ユーザが画像評価サイトに画像を投稿した際に、基本点数やウエイト点数とは別に初期評価点数を付与するようにしてもよい。ここで、初期評価点数としては、投稿された画像の撮影地点から所定の範囲内に他人の名所画像の撮影地点が存在するか否かによって異なる点数が付与される。
【００５７】
例えば、図１２（ａ）に示すように、ユーザが画像Ｐを画像評価サイトに投稿した場合、ＣＰＵ２０は、画像Ｐの撮影地点から１００ｋｍの範囲内に他人の名所画像の撮影地点が存在するか否かを判定する。ここでは、画像Ｐの撮影地点（スカイツリー）から１００ｋｍの範囲内に他人の名所画像である画像Ｑの撮影地点（東京駅）、及び画像Ｒの撮影地点（芦ノ湖）が存在するため、画像Ｐには、初期評価点数として「＋１点」が付与される。
【００５８】
一方、図１２（ｂ）に示すように、ユーザが画像Ｔを画像評価サイトに投稿した場合、ＣＰＵ２０は、画像Ｔの撮影地点（白根山）から１００ｋｍの範囲内には他人の名所画像の撮影地点が存在しない。この場合、画像Ｔには、「＋１点」よりも高い初期評価点数「＋５点」が付与される。
【００５９】
これにより、投稿された画像の撮影地点の近くに他人の名所画像の撮影地点が存在し、投稿した画像の撮影地点が良く知られた新鮮味のない場所の可能性がある場合には、投稿した画像は低く評価される。一方で、投稿した画像の撮影地点の近くに他人の名所画像の撮影地点が存在せず、投稿した画像の撮影地点があまり知られていない穴場スポット等の可能性がある場合には、投稿された画像は高く評価される。
【００６０】
なお、初期評価点数を付与する際に参照される画像は他人の名所画像に限定されず、ユーザ自身によって投稿され名所登録された画像を含めてもよい。
【００６１】
また、上述の実施の形態においては、名所登録された投稿画像を基準画像として選定しているが、基準画像は必ずしも名所登録された画像でなくてもよい。例えば、図４のステップＳ５においてＣＰＵ２０は、投稿画像である画像Ａが名所登録されているか否かを判定を行わずに画像Ａを基準画像として選定してもよい。また、選択されたエリアに投稿画像が１枚しかない場合等には、その投稿画像を基準画像として選定してもよい。
【００６２】
また、上述の実施の形態においては、撮影地情報として画像データに位置情報が付加され、位置情報に基づく位置の距離に基づいてウエイト点数を決定する場合を例に説明しているが、位置情報に代えて画像が撮影された領域（例えば、都道府県、市区町村等）が撮影地情報として付加されていてもよい。そして、都道府県等の位置関係に応じてウエイト点数を決定してもよい。例えば、図５に示すように、画像Ｂが評価対象画像である場合、画像Ｂは基準画像である画像Ａと同じ東京都内に属するため、ウエイト点数を５点と決定する。ここで、画像Ｂに代えて画像Ｃが評価対象画像であった場合、画像Ｃは画像Ａの隣接県に属するため、ウエイト点数を５点よりも低い２点と決定する。また、画像Ｂに代えて画像Ｄが評価対象画像であった場合、画像Ｄは画像Ａの隣接県にも属しないため、ウエイト点数を０点と決定する。
【００６３】
また、上述の実施の形態においては、画像評価サイトの画面に地図を表示させ、評価を行うユーザが地図を見ながら地図上に重ねて表示された画像を選択する場合を例に説明しているが、必ずしも地図を表示させる必要はない。例えば、画像評価サイトの画面に評価対象となる画像を一覧表示させ、ユーザが所望の画像を選択することにより画像評価が行われるようにしてもよい。
【符号の説明】
【００６４】
２…画像評価システム、４…画像評価サーバ、６…ネットワーク、８…端末、２０…ＣＰＵ、２４…個人情報記憶部、２６…画像記憶部、２８…撮影名所記憶部、３０…ＣＰＵ、３８…表示部
【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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