(57)【要約】【課題】高い精度で画像を評価する。【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前記画像データに基づく画像の中から、評価対象となる評価対象画像を特定する特定部２０と、前記評価対象画像を評価する評価者の位置情報を取得する取得部２２と、前記評価者の位置情報と前記評価対象画像の評価対象画像データに関連付けられている前記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、前記評価者による前記評価対象画像に対する評価指示を取得する指示取得部２２と、前記指示取得部により前記評価指示が取得された際に、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とを備えることを特徴とする。【選択図】図２
2015026109.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前記画像データに基づく画像の中から、評価対象となる評価対象画像を特定する特定部と、
前記評価対象画像を評価する評価者の位置情報を取得する取得部と、
前記評価者の位置情報と前記評価対象画像の評価対象画像データに関連付けられている前記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、
前記評価者による前記評価対象画像に対する評価指示を取得する指示取得部と、
前記指示取得部により前記評価指示が取得された際に、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】
前記取得部は、前記評価者の位置情報として、前記評価者に係る所定の位置範囲に関する情報を取得し、
前記検出部は、前記評価対象画像データに関連付けられている前記撮影地情報に基づく位置が前記所定の位置範囲内に含まれるか否かを判定し、
前記決定部は、前記撮影地情報に基づく位置が前記所定の位置範囲内に含まれる場合における前記評価点数を、前記撮影地情報に基づく位置が前記所定の位置範囲内に含まれない場合における前記評価点数よりも高く決定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】
前記評価対象画像が評価された評価時間に関する情報を取得する時間取得部と、
前記評価者と異なる他の評価者によって前記評価対象画像が評価された他の評価時間に関する情報、及び前記評価時間における前記他の評価者の位置情報を記憶する履歴記憶部と、
前記他の評価時間から前記評価時間までの時間が所定の時間内であり、かつ前記他の評価者の位置と前記評価者の位置との間の距離が所定の距離以下である場合に、前記評価者が前記他の評価者と同一グループに属すると判定する判定部とを備え、
前記決定部は、前記評価者が前記他の評価者と同一グループに属する場合における前記評価点数を、前記評価者が前記他の評価者と同一グループに属さない場合における前記評価点数よりも高くならないように決定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４】
前記取得部は、ＧＰＳにより測位された、前記評価者が前記対象画像の評価を行う際に用いる端末の位置情報を前記評価者の位置情報として取得し、
前記検出部は、前記端末の位置と前記評価対象画像データに関連付けられている前記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が所定の距離未満である場合の前記評価点数を、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決定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５】
前記評価者の住所を記憶する個人情報記憶部を備え、
前記取得部は、前記個人情報記憶部から前記評価者の住所を前記評価者の位置情報として取得し、
前記検出部は、前記住所と前記評価対象画像データに関連付けられている前記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が所定の距離未満である場合の前記評価点数を、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決定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６】
地図データを取得する地図取得部を備え、
前記検出部は、前記地図データに基づいて、前記評価者の位置から前記評価対象画像データに関連付けられている前記撮影地情報に基づく位置までの道のりを算出し、
前記決定部は、前記検出部により算出された前記道のり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記載の画像評価サーバ。
【請求項７】
地図データを取得する地図取得部と、
前記地図データに含まれる交通網に対応する交通費情報を取得する交通費取得部とを備え、
前記決定部は、前記交通費取得部により取得された交通費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記載の画像評価サーバ。
【請求項８】
前記評価対象画像が評価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記載の画像評価サーバ。
【請求項９】
前記評価点数に応じて、前記評価者が前記評価対象画像の評価を行う際に用いる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前記画像データに基づく画像の中から、評価対象となる評価対象画像を特定する特定部と、前記評価対象画像を評価する評価者の位置情報を取得する取得部と、前記評価者の位置情報と前記評価対象画像の評価対象画像データに関連付けられている前記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、前記評価者による前記評価対象画像に対する評価指示を取得する指示取得部と、前記指示取得部により前記評価指示が取得された際に、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、端末の現在位置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システムにおいて、評価者の行動範囲と評価対象画像の撮影地点との関係を示す図である。
【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おいて同一グループとみなせる評価者を判定するための手順を示すフローチャートである。
【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。
【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、アドレス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】
また、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、端末８の現在位置の位置情報、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。
【００１５】
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３２、ＧＰＳ衛星から受信した信号に基づいて現在位置を測位するＧＰＳ３４、表示部３８、被写体光を撮像して撮像信号を生成する撮像素子４１、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。なお、端末８の種類によっては撮像素子４１やＧＰＳ３４を備えない場合もあるが、これらの機能を代替する構成を備えていてもよい。つまり、撮像素子４１やＧＰＳ３４を備えていないパソコンなどは、代わりに画像データを記憶する記憶デバイスを備えていればよく、通信基地局を介して概略的な位置情報が特定できるだけでもよい。
【００１６】
また、いずれの端末８も少なくとも通信部３２を実質的に備えているが、他の機能で装備していないものについては、画像評価サーバ４との間のサービスが制限されるに過ぎない。
【００１７】
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。なおフローチャートは、画像評価サーバ４のＣＰＵ２０を主体として記載されている。
【００１８】
まず、画像を評価しようとするユーザ（以下、評価者という。）は、所有する端末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）からその位置情報を画像評価サーバ４に送信可能な状態に設定しておく。この状態において、端末８のＣＰＵ３０は、ＧＰＳ３４により現在位置の測位を行うことにより位置情報の取得を開始する。
【００１９】
次に、評価者が端末８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）。
【００２０】
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。
【００２１】
次に、評価者により、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。
【００２２】
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（画像の撮影地点）を地図６０上の対応する位置に白抜きの星印で表示する。また、検出した画像データに基づく画像を地図６０上の星印の位置に対応させて表示する（ステップＳ２）。例えば、関東地方圏内の位置情報が付加されている画沿いデータとして、画像データａ、画像データｂ、画像データｃ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をそれぞれ地図６０上の星印の位置に対応させて表示する。
【００２３】
次に、評価者により評価したい画像が選択される。例えば、評価者は画像Ａ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Ａ上の位置に移動させて画像Ａをクリックする。
【００２４】
画像Ａが選択されると、ＣＰＵ２０は、画像Ａを評価対象となる画像（以下、評価対象画像という）として特定する（ステップＳ３）。そして、画像Ａを拡大して表示すると共に、「画像Ａを良いと評価する」等の文言が記載された評価用アイコン（図示せず）を画像Ａの近傍に表示する。
【００２５】
次に、ＣＰＵ２０は、ＧＰＳ３４による現在位置の位置情報の送信要求をネットワーク６を介して端末８のアドレスに送信する。端末８のＣＰＵ３０は、送信要求を受信すると、ＧＰＳ３４により取得した位置情報をネットワーク６を介して画像評価サーバ４に送信する。
【００２６】
次に、画像評価サーバ４のＣＰＵ２０は、ネットワーク６を介して端末８の現在位置の位置情報を受信し（ステップＳ４）、受信した位置情報に基づく位置を地図６０上の対応する位置に黒く塗り潰された星印で表示する。
【００２７】
次に、ＣＰＵ２０は、評価対象画像である画像Ａの画像データａに付加されている位置情報、受信した端末８の現在位置の位置情報に基づいて、画像Ａの撮影地点と端末８の現在位置との間の距離を算出する（ステップＳ５）。
【００２８】
次に、ＣＰＵ２０は、算出された距離に基づいて画像Ａに加算するウエイト点数を決定する（ステップＳ６）。ここで、図６は、端末８の現在位置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、端末８の現在位置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、端末８の現在位置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、端末８の現在位置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、端末８の現在位置（東京都心）から評価対象画像である画像Ａの撮影地点（東京駅）までの距離は５０ｋｍ未満であるため、画像Ａに加算するウエイト点数は５点と決定される。なお、画像Ａに代えて画像Ｂが評価対象画像とされた場合、端末８の現在位置（東京都心）から画像Ｂ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Ｂ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Ａに代えて画像Ｃが評価対象画像とされた場合、端末８の現在位置（東京都心）から画像Ｃ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Ｃ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Ａが表示部３８に表示された状態において、評価者により評価アイコン「画像Ａを良いと評価する」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Ａの画像データａに評価点数６点を付加する（ステップＳ７）。なお、画像データａ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】
次に、ＣＰＵ２０は、画像データに付加されている評価点数の合計が所定の点数を超えたか否かを判定する（ステップＳ８）。評価点数の合計が所定の点数を超えていない場合（ステップＳ８：Ｎｏ）、ＣＰＵ２０は、一連の処理を終了する。一方、評価点数の合計が所定の点数を超えた場合（ステップＳ８：Ｙｅｓ）、ＣＰＵ２０は、当該画像の撮影地点を、評価点数の合計が所定の点数を超えていない他の画像の撮影地点と区別し、「撮影名所」として登録する（ステップＳ９）。即ち、当該画像の画像データに付加されている位置情報を撮影名所情報として撮影名所記憶部２８に記憶する。これにより、例えば、一定の評価が得られた画像のみをその撮影地点と関連付けてＷＥＢページに表示させることが可能となる。
【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の近くに位置し、その撮影地点に対する知見があることが予想される評価者による評価を高くすることにより、高い精度で評価対象画像を評価することができる。
【００３３】
なお、上述の実施の形態において、評価対象画像の撮影地点が評価者の行動範囲内（後述）に位置する場合にウエイト点数を加算するようにしてもよい。例えば、図７に示すように、画像Ｄが評価対象画像として特定されたとする。ここで、図７（ａ）に示すように、画像Ｄの撮影地点が評価者の行動範囲７０内に位置する場合、ＣＰＵ２０は、画像Ｄに加算するウエイト点数を５点と決定する。次に、評価者により評価アイコン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Ｄの画像データｄに評価点数６点を加算する。一方、図７（ｂ）に示すように、画像Ｄの撮影地点が評価者の行動範囲７０内に位置しない場合、ＣＰＵ２０は、画像Ｄに加算するウエイト点数を０点と決定する。ここで、評価者により評価アイコンがクリックされた場合、基本点数である１点が評価点数と決定され、画像Ｄの画像データｄに評価点数１点が加算される。
【００３４】
ここで、評価者の行動範囲７０については、例えば、端末８の表示部３８に地図６０が表示された際に、評価者自身がカーソル等を用いて所定の範囲を囲むことによって決定してもよい。また、予め評価者自身が地図データにおいて行動範囲７０を指定しておき、指定された行動範囲に関する情報を個人情報記憶部２４に登録してもよい。この場合、ＣＰＵ２０は、評価対象画像が特定された際に個人情報記憶部２４から行動範囲に関する情報を読み出し、評価対象画像の撮影地点が評価者の行動範囲７０内に位置するか否かを判定する。
【００３５】
また、履歴記憶部２７に記憶されている端末８の現在位置の位置情報の履歴に基づいて、例えば、履歴として記録された全ての現在位置が含まれる範囲を所定の範囲７０として決定してもよい。
【００３６】
また、上述の実施の形態において、同一グループとみなせる複数の評価者が同一の評価対象画像を評価した場合、その評価対象画像のウエイト点数を低下させるようにしてもよい。例えば、評価者Ａにより、図８に示す画像Ｆが評価されたとする。続けて、評価者Ｂにより、同一の画像Ｆが評価された場合、ＣＰＵ２０は、図９に示すフローチャートに従って、評価者Ｂが評価者Ａと同一グループの評価者とみなせるか否かを判定する。
【００３７】
まず、評価者Ｂによって画像Ｆが評価され、ステップＳ７において評価アイコンがクリックされると、ＣＰＵ２０は、評価アイコンがクリックされた評価日時（以下、評価日時Ｂという。）を認識する（ステップＳ２１）。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、評価日時Ｂが、評価者Ａによって画像Ｆが評価された評価日時（以下、評価日時Ａという。）から所定の時間内であるか否かを判定する（ステップＳ２２）。評価日時Ｂが評価日時Ａから所定の時間内でない場合（ステップＳ２２：Ｎｏ）、即ち、評価日時Ａからある程度の時間が経過してから評価者Ｂによって画像Ｆが評価された場合、ＣＰＵ２０は、評価者Ｂが評価者Ａと同一グループの評価者でないと判定する（ステップＳ２４）。
【００３８】
一方、評価日時Ｂが評価日時Ａから所定の時間内である場合（ステップＳ２２：Ｙｅｓ）、即ち、評価日時Ａから間もない時間に評価者Ｂによって画像Ｆが評価された場合、ＣＰＵ２０は、評価者Ｂの端末８の現在位置が、評価日時Ａにおける評価者Ａの端末８の現在位置から所定の距離の範囲内に位置するか否かを判定する（ステップＳ２３）。評価者Ｂの端末８の現在位置が、評価日時Ａにおける評価者Ａの端末８の現在位置から所定の距離の範囲内に位置しない場合（ステップＳ２３：Ｎｏ）、即ち、評価者Ｂの端末８の現在位置が評価日時Ａにおける評価者Ａの端末８の現在位置からある程度離れている場合、ＣＰＵ２０は、評価者Ｂが評価者Ａと同一グループの評価者でないと判定する（ステップＳ２４）。一方、評価者Ｂの端末８の現在位置が、評価日時Ａにおける評価者Ａの端末８の現在位置から所定の距離の範囲内に位置する場合（ステップＳ２３：Ｙｅｓ）、即ち、評価者Ｂの端末８の現在位置が評価者Ａの端末８の現在位置と近接している場合、ＣＰＵ２０は、評価者Ｂが評価者Ａと同一グループの評価者であると判定する（ステップＳ２５）。
【００３９】
評価者Ｂが評価者Ａと同一グループの評価者であると判定された場合、ＣＰＵ２０は、図６に示す基準に従って決定された画像Ｆのウエイト点数を所定の割合低下させる。そして、低下させたウエイト点数（以下、低下ウエイト点数という。）を基本点数に加算した点数を評価者Ｂによる評価点数（以下、評価点数Ｂという。）と決定する。次に、ＣＰＵ２０は、既に画像データｆに付加されている評価者Ａによる評価点数（以下、評価点数Ａという。）に評価点数Ｂを加算する。
【００４０】
同様に、評価者Ａによる画像Ｆの評価に続けて、評価者Ｃ（図８参照）により、同一の画像Ｆが評価された場合、ＣＰＵ２０は、評価者Ｃが評価者Ａと同一グループの評価者とみなせるか否かを判定する。評価者Ｃが評価者Ａと同一グループの評価者であると判定された場合、ＣＰＵ２０は、図６に示す基準に従って決定された画像Ｆのウエイト点数を所定の割合低下させる。そして、低下ウエイト点数を基本点数に加算した点数を評価者Ｃによる評価点数（以下、評価点数Ｃという。）と決定し、画像データｆに評価点数Ｃを加算する。
【００４１】
これにより、同一グループの評価者による同一の評価対象画像への組織票を防止することができ、公平な評価を行うことができる。なお、評価者Ｂ、評価者Ｃが評価者Ａと同一グループの評価者である場合、評価者Ｂ、評価者Ｃによって画像Ｆが評価された際にウエイト点数を加算しないようにしてもよい。この場合、基本点数のみが評価点数として画像データｆに加算される。
【００４２】
また、上述の実施の形態において、個人情報記憶部２４に評価者の住所を記憶させるようにしてもよい。この場合、例えば、ステップＳ３において画像Ａが評価対象画像と特定されると、ＣＰＵ２０は、個人情報記憶部２４から評価者の住所を読み出し、評価者の住所の位置と画像Ａの撮影地点の位置との間の距離を算出する。そして、図６に示す基準を参照し、評価者の住所から画像Ａの撮影地点までの距離に応じて画像Ａのウエイト点数を決定する。なお、個人情報記憶部２４に評価者の住所が記憶されている場合に、併せてＧＰＳ３４による現在位置の位置情報を取得するようにしてもよい。この場合、画像Ａの撮影地点とＧＰＳ３４による端末８の現在位置との間の距離に基づいてウエイト点数を決定してもよく、画像Ａの撮影地点と評価者の住所との間の距離に基づいてウエイト点数を決定してもよい。何れの方法によりウエイト点数を決定するかについては、予め評価者が決定できるようにしてもよい。
【００４３】
また、上述の実施の形態においては、端末８の現在位置と評価対象画像の撮影地点との間の直線距離を算出する場合を例に説明しているが、端末８の現在位置と評価対象画像の撮影地点との間の道のりを算出してもよい。例えば、ＣＰＵ２０は、ステップＳ４において端末８の現在位置の位置情報を受信すると、地図データに基づいて、端末８の現在位置と評価対象画像の撮影地点との間の最短の道のりを算出する。そして、図６に示す基準を参照し、端末８の現在位置から評価対象画像の撮影地点までの道のりの長さに応じて評価対象画像に加算するウエイト点数を決定する。これにより、評価者が実際に評価対象画像の撮影地点に辿り着くまでに必要な移動距離を考慮して評価点数を算出することができる。
【００４４】
また、上述の実施の形態において、画像評価サーバ４が、地図データに含まれる交通網に対応する交通費が記録された交通費ＤＢ備えていてもよい。この場合、ＣＰＵ２０は、ステップＳ４において端末８の現在位置の位置情報を受信すると、交通費ＤＢを参照することにより、端末８の現在位置を出発し、所定の交通網を利用して評価対象画像の撮影地点に到着した場合の交通費を算出する。次に、ＣＰＵ２０は、算出した交通費に基づいて評価対象画像に加算するウエイト点数を決定する。ここで、ウエイト点数は、例えば、交通費が所定の金額よりも高い場合よりも、交通費が所定の金額よりも安い場合の方が評価点数が高くなるよう決定される。これにより、評価者の金銭的負担に配慮して評価点数を算出することができる。
【００４５】
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Ａに加算されたウエイト点数が「＋５点」であり、画像Ｂ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、画像の評価を行う評価者は、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。
【００４６】
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。
【００４７】
また、上述の実施の形態において、評価対象画像が所定の期間内に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評価者以外の他の評価者によって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３点を評価対象画像に加算する。
【００４８】
具体的には、図１１に示すように、評価者Ｘが画像Ａを選択し画像Ａが評価対象画像として特定されたとする。この場合、ＣＰＵ２０は、まず、端末８の現在位置（東京都心）から評価対象画像である画像Ａの撮影地点（東京駅）までの距離に基づいて、距離に基づく画像Ａのウエイト点数（以下、距離点数という。）を５点と決定する（図６参照）。
【００４９】
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週間以内に評価者Ｘ以外の他の評価者によって画像Ａが評価された回数を判定する。ここで、１週間以内に他の評価者によって画像Ａ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。この場合、画像Ａには、ウエイト点数５点（距離点数５点＋カウント点数０点）が加算される。なお、評価点数は６点（基本点数１点＋ウエイト点数５点）となる。
【００５０】
また、評価者Ｘ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場合、ＣＰＵ２０は、端末８の現在位置（東京都心）から評価対象画像である画像Ｂまでの撮影地点（芦ノ湖）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）。
【００５１】
ここで、１週間以内に他の評価者によって画像Ｂが評価された回数が１００回であった場合、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Ｂにカウント点数を２点加算する。この場合、画像Ｂには、ウエイト点数５点（距離点数２点＋カウント点数３点）が加算される。なお、評価点数は６点（基本点数１点＋ウエイト点数５点）となる。
【００５２】
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。
【００５３】
また、上述の実施の形態においては、評価対象画像の撮影地点の位置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、撮影地点が属する領域（例えば、都道府県、市区町村等）に基づい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Ａが評価対象画像である場合、画像Ａは評価者の端末８の現在位置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Ａに代えて画像Ｂが評価対象画像であった場合、画像Ｂは端末８の現在位置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Ｃが評価対象画像であった場合、画像Ｃは端末８の現在位置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。
【００５４】
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、評価者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、評価者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。
【００５５】
また、上述の実施の形態において、画像評価サーバ４が地図データ記憶部２９を備えず、画像評価処理を行う際に、ＣＰＵ２０がネットワーク６を介して所定の地図サイト等から地図データを取得してもよい。同様に、地図データに含まれる交通網に対応する交通費についても、地図データを取得する際にネットワーク６を介して取得してもよい。
【符号の説明】
【００５６】
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、２９…地図データ記憶部、３０…ＣＰＵ、３４…ＧＰＳ、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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