(57)【要約】      （修正有）【課題】撮影日時も加味した画像の類似性の判定精度を向上させる。【解決手段】デジタルカメラの類似性判定部１８は、複数の画像をそれぞれの撮影日時の情報と共に取得する画像取得部２０と、画像取得部２０により取得された複数の画像の特徴量をそれぞれ算出する特徴量算出部２１と、特徴量算出部２１により算出された少なくとも２つの類似性判定対象画像のそれぞれの特徴量により画像間の類似度を表す評価値を算出する評価値算出部２２と、少なくとも２つの類似性判定対象画像のそれぞれの撮影日時の間の撮影間隔を算出する撮影間隔算出部２３と、撮影間隔と評価閾値とで定義された特性であって、撮影間隔が長いほど画像が類似していると判定されにくくした類似性判定特性を用いて、少なくとも２つの類似性判定対象画像間の類似性を判定する判定部２４とを備える。【選択図】図２
2015184760.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の画像をそれぞれの撮影日時の情報と共に取得する画像取得部と、
前記画像取得部により取得された複数の画像の特徴量をそれぞれ算出する特徴量算出部と、
前記特徴量算出部により算出された少なくとも２つの類似性判定対象画像のそれぞれの特徴量により画像間の類似度を表す評価値を算出する評価値算出部と、
前記少なくとも２つの類似性判定対象画像のそれぞれの撮影日時の間の撮影間隔を算出する撮影間隔算出部と、
撮影間隔と評価閾値とで定義された特性であって、前記撮影間隔が長いほど画像が類似していると判定されにくくした類似性判定特性を用いて、前記少なくとも２つの類似性判定対象画像間の類似性を判定する類似性判定部と、
を備える電子機器。
【請求項２】
請求項１に記載の電子機器において、
前記類似性判定部により異なる画像間について繰り返し行われた類似性判定の複数の結果に基づいて、複数の画像を分類する分類部をさらに備える電子機器。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の電子機器において、
前記類似性判定部は、前記算出された撮影間隔について前記類似性判定特性を用いて算出された評価閾値と、前記少なくとも２つの画像の特徴量により算出された前記評価値とに基づいて、前記少なくとも２つの類似性判定対象画像間の類似性を判定する電子機器。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の電子機器において、
前記類似性判定特性は、撮影間隔に対する評価閾値として定義された一つの特性であり、
前記類似性判定部は、前記少なくとも２つの類似性判定対象画像の特徴量により算出された前記評価値が、前記一つの特性により算出された前記評価閾値以上のとき、前記少なくとも２つの類似性判定対象画像が類似していると判定する電子機器。
【請求項５】
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の電子機器において、
前記類似性判定特性は、撮影間隔に対する評価閾値で定義された第１の特性、および撮影間隔に対する評価閾値で定義された第２の特性であり、
前記類似性判定部は、
前記少なくとも２つの類似性判定対象画像の特徴量により算出された前記評価値が、前記第１の特性に基づき算出された評価閾値以上のとき、前記少なくとも２つの類似性判定対象画像が類似していると判定し、
前記少なくとも２つの類似性判定対象画像の特徴量により算出された前記評価値が、前記第２の特性に基づき算出された評価閾値以下のとき、前記少なくとも２つの類似性判定対象画像が類似していないと判定し、
前記少なくとも２つの類似性判定対象画像の特徴量により算出された前記評価値が、前記第１の特性に基づき算出された評価閾値未満であり、かつ、前記第２の特性に基づき算出された評価閾値より大きいとき、類似/非類似の判定結果は出力しない電子機器。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれか１項に記載の電子機器において、
前記類似性判定特性は、前記撮影間隔の関数として前記評価閾値が定義されている特性である電子機器。
【請求項７】
請求項１乃至６のいずれか１項に記載の電子機器において、
前記類似性判定特性は、前記算出された評価値の大きさに無関係に、前記撮影間隔が第１の所定値以下の場合は画像同士が類似し、前記撮影間隔が第１の所定値よりも長い第２の所定値以上の場合は画像同士が非類似と判定するように定められている特性である電子機器。
【請求項８】
請求項７に記載の電子機器において、
前記第１の特性は類似性判定に供する特性であり、前記撮影間隔が前記第２の所定値またはその近傍にあるときより、前記第１の所定値またはその近傍にあるときの方が画像同士が類似していると判定されやすくした特性であり、
前記第２の特性は非類似性判定に供する特性であり、前記撮影間隔が前記第１の所定値またはその近傍にあるときより、前記第２の所定値またはその近傍にあるときの方が画像同士が非類似であると判定されやすくした特性である電子機器。
【請求項９】
複数の画像をそれぞれの撮影日時の情報と共に取得する画像取得手順と、
前記画像取得手順により取得された複数の画像の特徴量をそれぞれ算出する特徴量算出手順と、
前記特徴量算出手順により算出された少なくとも２つの類似性判定対象画像のそれぞれの特徴量により画像間の類似度を表す評価値を算出する評価値算出手順と、
前記少なくとも２つの類似性判定対象画像のそれぞれの撮影日時の間の撮影間隔を算出する撮影間隔算出手順と、
撮影間隔と評価閾値とで定義された特性であって、前記撮影間隔が長いほど画像が類似していると判定されにくくした類似性判定特性を用いて、前記少なくとも２つの類似性判定対象画像間の類似性を判定する類似性判定手順と、をコンピュータに実行させる類似性判定用プログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載の類似性判定用プログラムにおいて、
前記類似性判定手順により異なる画像間について繰り返し行われた類似性判定の複数の結果に基づいて、複数の画像を分類する分類手順をコンピュータにさらに実行させる類似性判定用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電子機器と、その電子機器に備わるコンピュータに実行される類似性判定用プログラムとに関する。
【背景技術】
【０００２】
互いに類似している画像を所定個数のグループに分類する画像分類方法が知られている（たとえば、特許文献１）。特許文献１では、撮像日時に基づく階層的クラスタリングを用いて複数の画像を粗グループへ分類した後に、画像特徴量に基づく階層的クラスタリングを用いて各粗グループの画像を最終グループに分類している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−１３４４１１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載の方法では、撮像日時と画像特徴量との両方を同時に考慮して画像を分類することがないため、画像が類似しているか否かの判定精度が低くなることがある。たとえば、画像特徴量が近く同一の最終グループに分類されるべき画像であっても、撮像日時による分類で異なる粗グループに分類された場合には、異なる最終グループに分類されてしまう。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の一態様による電子機器は、複数の画像をそれぞれの撮影日時の情報と共に取得する画像取得部と、画像取得部により取得された複数の画像の特徴量をそれぞれ算出する特徴量算出部と、特徴量算出部により算出された少なくとも２つの類似性判定対象画像のそれぞれの特徴量により画像間の類似度を表す評価値を算出する評価値算出部と、少なくとも２つの類似性判定対象画像のそれぞれの撮影日時の間の撮影間隔を算出する撮影間隔算出部と、撮影間隔と評価閾値とで定義された特性であって、撮影間隔が長いほど画像が類似していると判定されにくくした類似性判定特性を用いて、少なくとも２つの類似性判定対象画像間の類似性を判定する類似性判定部とを備える。
本発明の別の一態様による類似性判定用プログラムは、複数の画像をそれぞれの撮影日時の情報と共に取得する画像取得手順と、画像取得手順により取得された複数の画像の特徴量をそれぞれ算出する特徴量算出手順と、特徴量算出手順により算出された少なくとも２つの類似性判定対象画像のそれぞれの特徴量により画像間の類似度を表す評価値を算出する評価値算出手順と、少なくとも２つの類似性判定対象画像のそれぞれの撮影日時の間の撮影間隔を算出する撮影間隔算出手順と、撮影間隔と評価閾値とで定義された特性であって、撮影間隔が長いほど画像が類似していると判定されにくくした類似性判定特性を用いて、少なくとも２つの類似性判定対象画像間の類似性を判定する類似性判定手順とをコンピュータに実行させる。
【０００６】
本発明によれば、撮影日時も加味して画像の類似/非類似を判定することができ、分類の精度が向上する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本発明の第１から第４の実施の形態による電子機器の構成例を示すブロック図である。
【図２】類似性判定部に関する機能ブロック図である。
【図３】本発明の第１の実施の形態による電子機器における類似性判定部の説明に用いる図である。
【図４】本発明の第１の実施の形態による電子機器における類似性判定部に関するフローチャートである。
【図５】本発明の第１から第４の実施の形態による電子機器における画像分類部に関するフローチャートである。
【図６】画像分類部の説明に用いる図である。
【図７】本発明の第２の実施の形態による電子機器における類似性判定部の説明に用いる図である。
【図８】本発明の第２の実施の形態による電子機器における類似性判定部に関するフローチャートである。
【図９】本発明の第３の実施の形態による電子機器における類似性判定部の説明に用いる図である。
【図１０】本発明の第４の実施の形態による電子機器における類似性判定部の説明に用いる図である。
【図１１】本発明の第４の実施の形態による電子機器における類似性判定部に関するフローチャートである。
【図１２】本発明の第４の実施の形態の変形例の説明に用いる図である。
【図１３】画像分類部の変形例の説明に用いる図である。
【図１４】本発明による電子機器が類似画像の分類処理を実行するためのコンピュータプログラム製品の提供形態を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
（第１の実施の形態）
図１は、本発明の第１の実施の形態による電子機器の構成例を示すブロック図である。図１には、デジタルカメラ１の構成が例示されており、撮像部１０と、画像処理部１１と、ＣＰＵ１２と、記憶部１３と、表示部１４とを備える。画像処理部１１と、ＣＰＵ１２と、記憶部１３と、表示部１４とは、バス１５を介して接続されている。
【０００９】
撮像部１０は、撮影光学系、撮像素子等を有し、被写体像を撮像する。そして、撮像によって得られた画像信号を画像処理部１１へ出力する。
画像処理部１１は、撮像部１０が出力した画像信号をバス１５を介して記憶部１３に記録し、ホワイトバランス調整、画像圧縮処理などの画像処理を施して、画像データを生成する。生成された画像データは、記憶部１３、デジタルカメラ１に着脱可能に装着される不図示のメモリカード等に記録される。記憶部１３等に記録された画像データには、撮像日時に関する情報などが関連付けられる。
【００１０】
ＣＰＵ１２は、デジタルカメラ１の全体を制御する。ＣＰＵ１２は、記憶部１３に記憶された画像分類プログラム１６を実行することにより、画像分類部１７として機能する。画像分類部１７は、入力された複数の画像データを複数のグループに分類し、画像の分類結果に関する情報を出力する。
【００１１】
記憶部１３は、ＳＤＲＡＭやフラッシュメモリが含まれる。ＳＤＲＡＭは、揮発性のメモリであって、ＣＰＵ１２がプログラム実行時にプログラムを展開するためのワークメモリとして使用されると共に、データを一時的に記録するためのバッファメモリとして使用される。また、フラッシュメモリは、不揮発性のメモリであって、ＣＰＵ１２が実行する画像分類プログラム１６などのプログラムのデータや、プログラム実行時に読み込まれる種々のパラメータなどが記録されている。
【００１２】
表示部１４は、たとえばデジタルカメラ１の背面に設けられた液晶モニタなどであって、デジタルカメラ１の設定画面などが表示される。
【００１３】
画像分類部１７は、入力された二つの画像データが類似しているか否かを判定する類似性判定部１８を有し、この類似性判定部１８の判定結果に基づいて、階層的クラスタリングを用いることなく複数の画像データをグループ分けする。デジタルカメラ１では、たとえば特許文献１のように、画像データのスライドショー表示を行う場合などに、画像分類部１７により画像データがグループ分けされる。
【００１４】
図２は、類似性判定部１８の機能ブロック図である。図２に示すように類似性判定部１８は、画像取得部２０と、特徴量算出部２１と、評価値算出部２２と、撮影間隔算出部２３と、判定部２４と、閾値設定部２５とを有する。図２に示す類似性判定部１８には、画像Ａと画像Ｂが入力され、画像Ａと画像Ｂが類似しているか否かの判定結果が出力される。以降の説明では、画像Ａと画像Ｂのことを入力画像Ａと入力画像Ｂと呼ぶことがある。
【００１５】
画像取得部２０は、入力画像Ａおよび入力画像Ｂの画像データを、それらの画像データに関連付けられた撮像日時に関する情報と共に取得する。画像取得部２０は、取得した画像データを特徴量算出部２１に出力し、撮像日時に関する情報を撮影間隔算出部２３に出力する。
【００１６】
特徴量算出部２１は、入力画像Ａと入力画像Ｂの各々の画像特徴量を算出する。画像特徴量には、たとえば、ＩＳＯ／ＩＥＣ１５９３８−３（ｍｐｅｇ  ｖｉｓｕａｌ  ｄｉｓｃｒｉｐｔｉｏｎ）に定義されている各種画像統計量（色、テクスチャ、形状等）が含まれる。特徴量算出部２１は、たとえば公知のエッジ検出処理、輪郭抽出処理などを用いて、各種特徴量を算出して、入力画像Ａと入力画像Ｂの各々の特徴量ベクトルＶＡ，ＶＢを生成する。
【００１７】
評価値算出部２２は、特徴量算出部２１が生成した特徴量ベクトルＶＡ，ＶＢの類似度を表す評価値ＥＡＢを算出する。評価値算出部２２は、たとえば特徴量ベクトルＶＡ，ＶＢのコサイン類似度を評価値ＥＡＢとして算出する。
【００１８】
撮影間隔算出部２３は、入力画像Ａに関連付けられている撮像日時ｔＡと入力画像Ｂに関連付けられている撮像日時ｔＢとの間の間隔、すなわち撮影間隔ＴＡＢを（式１）を用いて算出する。
ＴＡＢ＝｜ｔＡ−ｔＢ｜  …（式１）
【００１９】
判定部２４は、図３に示すように撮影間隔と評価閾値とで定義された類似性判定特性線図を用いて、入力画像Ａと入力画像Ｂとが類似しているか否かを判定する。
【００２０】
図３に示す類似性判定特性線図は、縦軸が評価値ＥＡＢ、横軸が撮影間隔ＴＡＢである座標系である。類似性判定特性線図の座標領域は、右肩上がりの境界線４０により、入力画像Ａと入力画像Ｂとが類似するという判定結果を出力する類似領域と、入力画像Ａと入力画像Ｂとが非類似であるという判定結果を出力する非類似領域とに分割されている。
【００２１】
境界線４０は、傾きが正であり、撮影間隔ＴＡＢを引数とする、類似判定の閾値Ｅｔｈを表す一次関数である。境界線４０が示す閾値Ｅｔｈは、撮影間隔ＴＡＢの増加に伴って増加する。撮影間隔ＴＡＢが短い場合は、たとえば、デジタルカメラ１の設定を変えて同一被写体を短時間に複数回撮影した場合、連続撮影を行った場合などには、閾値Ｅｔｈが小さく設定され、入力画像Ａと入力画像Ｂとが類似していると判定され易くなっている。一方、撮影間隔ＴＡＢが長い場合は、異なる被写体を撮影したり、異なる場所で撮影したりしている可能性が高いため、閾値Ｅｔｈが大きく設定され、入力画像Ａと入力画像Ｂとが類似していると判定され難くなっている。
すなわち、境界線４０で定義された類似性判定特性は、撮影間隔が長いほど画像が類似していると判定されにくくなる特性である。
【００２２】
閾値設定部２５は、撮影間隔算出部２３が算出した撮影間隔ＴＡＢが入力されると、境界線４０を表す関数に基づいてその撮影間隔ＴＡＢに応じた閾値Ｅｔｈを判定部２４に出力する。判定部２４は、評価値算出部２２が算出した評価値ＥＡＢが、閾値設定部２５により設定される閾値Ｅｔｈ以上か否かを判定する。評価値ＥＡＢが閾値Ｅｔｈ以上の場合、すなわち類似領域内の場合、判定部２４は、入力画像Ａと入力画像Ｂとが類似していると判定する。画像評価値ＥＡＢが閾値Ｅｔｈ未満の場合、すなわち非類似領域内の場合、判定部２４は、入力画像Ａと入力画像Ｂとが非類似であると判定する。
換言すると、評価値算出部２２が算出した評価値ＥＡＢと、撮影間隔算出部２３が算出した撮影間隔ＴＡＢとの交点の座標位置が図３の境界線４０で区画した上下２つの領域のどちらに存在するかにより画像間の類似/非類似が判定される。
【００２３】
類似性判定部１８では、閾値設定部２５が撮影間隔ＴＡＢに基づいて閾値Ｅｔｈを設定し、判定部２４が画像特徴量の類似度を表す評価値ＥＡＢと閾値Ｅｔｈとを比較することにより、画像特徴量と撮像日時との両方を同時に考慮して画像が類似しているか否かを判定することができる。したがって、撮影日時も加味して画像が類似しているか否かの判定を行うことができ、分類の精度が向上する。
【００２４】
図４は、類似性判定部１８に関するフローチャートを示す。図４に示すフローチャートは、画像分類プログラム１６を実行しているＣＰＵ１２により実行され、二つの画像が入力画像Ａおよび入力画像Ｂとして入力されるとその実行を開始する。
【００２５】
ステップＳ３００では、ＣＰＵ１２は、画像取得部２０を用いて入力された二つの画像、すなわち入力画像Ａおよび入力画像Ｂに関連付けられて記憶されている撮像日時ｔＡ，ｔＢをそれぞれ取得し、撮影間隔算出部２３を用いて撮影間隔ＴＡＢを算出する。
【００２６】
ステップＳ３０１では、ＣＰＵ１２は、画像取得部２０が画像データを取得した二つの画像、すなわち入力画像Ａおよび入力画像Ｂに対して、特徴量算出部２１を用いてそれぞれ特徴量ベクトルＶＡ，ＶＢを算出する。
【００２７】
ステップＳ３０２では、ＣＰＵ１２は、評価値算出部２２を用いて、ステップＳ３０１で算出した特徴量ベクトルＶＡ，ＶＢに基づいて、入力画像Ａと入力画像Ｂとの類似度を表す評価値ＥＡＢを算出する。
【００２８】
ステップＳ３０３では、ＣＰＵ１２は、閾値設定部２５を用いて、ステップＳ３００で算出された撮影間隔ＴＡＢに基づいて、閾値Ｅｔｈを設定する。
【００２９】
ステップＳ３０４では、ＣＰＵ１２は、判定部２４を用いて、ステップＳ３０２で算出された評価値ＥＡＢがステップＳ３０３で算出された閾値Ｅｔｈ以上か否かを判定する。ＣＰＵ１２は、評価値ＥＡＢが閾値Ｅｔｈ以上の場合、ステップＳ３０４を肯定判定して、ステップＳ３０５の処理に進み、評価値ＥＡＢが閾値Ｅｔｈ未満の場合、ステップＳ３０４を否定判定して、ステップＳ３０６の処理に進む。
【００３０】
ステップＳ３０５では、ＣＰＵ１２は、入力画像Ａと入力画像Ｂとが類似しているという判定結果を出力し、図４の処理を終了する。たとえば、ＣＰＵ１２は、類似性判定部１８の出力結果として、ＴＲＵＥを返す。
ステップＳ３０６では、ＣＰＵ１２は、入力画像Ａと入力画像Ｂとが非類似であるという判定結果を出力し、図４の処理を終了する。たとえば、ＣＰＵ１２は、類似性判定部１８の出力結果として、ＦＡＬＳＥを返す。
【００３１】
図５と図６を用いて画像分類部１７の動作の一例について説明する。図５は、画像分類部１７に関するフローチャートの一例である。
【００３２】
図６は、画像分類部１７により分類される画像データの具体例を示す。図６では、撮像日時がそれぞれ異なる４個の画像データＩＭＧ［１］，ＩＭＧ［２］，ＩＭＧ［３］，ＩＭＧ［４］が例示されている。
【００３３】
図５のステップＳ５００では、ＣＰＵ１２は、入力された未分類のｎ個の画像データＩＭＧ［１］，ＩＭＧ［２］，・・・，ＩＭＧ［ｎ］を、図６に例示するように、それらに関連付けられた撮像日時を基準にソートする。
【００３４】
図５のステップＳ５０１では、ＣＰＵ１２は、以下で説明するステップＳ５０３からステップＳ５０７までの処理の繰り返し回数ｉを１に初期化する。
【００３５】
ステップＳ５０２では、ＣＰＵ１２は、１番目の画像データを含むグループを生成する。換言すると、ＣＰＵ１２は、１番目の画像データを１個目のグループ、第１グループに分類する。たとえば、図６におけるＩＭＧ［１］を第１グループに分類する。ＣＰＵ１２は、１番目の画像データに対して、第１グループであることを示す情報を関連付ける。
【００３６】
ステップＳ５０３では、ＣＰＵ１２は、類似性判定部１８を用いて、ステップＳ５００でソートされたｎ個の画像データのうち、ｉ番目の画像データとｉ＋１番目の画像データについて類似判定を行う。ステップＳ５０２の処理完了直後のタイミングでは、ｉ＝１に設定されているため、１番目の画像、たとえばＩＭＧ［１］と、２番目の画像、たとえばＩＭＧ［２］とが類似か否かを判定する。
【００３７】
ステップＳ５０４では、ＣＰＵ１２は、ステップＳ５０３の類似判定において、ｉ番目の画像データとｉ＋１番目の画像データとが似ていると判定されたか否かを判定する。ＣＰＵ１２は、ステップＳ５０３の類似判定において似ていると判定された場合はステップＳ５０５の処理に進み、似ていないと判定された場合はステップＳ５０６の処理に進む。たとえば、ＩＭＧ［１］とＩＭＧ［２］とが類似していると判定された場合はステップＳ５０５に進み、ＩＭＧ［１］とＩＭＧ［２］とが非類似であると判定された場合はステップＳ５０６に進む。
【００３８】
ステップＳ５０５では、ＣＰＵ１２は、ｉ番目の画像データを含むグループにｉ＋１番目の画像データを含める。たとえば、ＩＭＧ［１］を含む第１グループにＩＭＧ［２］を含める。
ＣＰＵ１２は、ｉ＋１番目の画像データに対して、分類されたグループであることを示す情報を関連付ける。
【００３９】
ステップＳ５０６では、ＣＰＵ１２は、ｉ＋１番目の画像データを含むグループを生成する。換言すると、ＣＰＵ１２は、ｉ＋１番目の画像データをｉ番目の画像データとは異なるグループに分類する。たとえば、ＩＭＧ［２］を新しいグループ、第２グループに分類する。
ＣＰＵ１２は、ｉ＋１番目の画像データに対して、分類されたグループであることを示す情報を関連付ける。
【００４０】
ステップＳ５０７では、ＣＰＵ１２は、ｉを１増加させる。
ステップＳ５０８では、ＣＰＵ１２は、ｉがｎ−１よりも大きいか否かを判定する。ＣＰＵ１２は、ｉがｎ−１以下の場合はステップＳ５０３に戻り、ｉがｎ−１より大きい場合はステップＳ５０９に進む。
【００４１】
ＣＰＵ１２は、ステップＳ５０３からステップＳ５０７までの処理をｎ−１回繰り返す。すなわち、ｎ−１番目の画像とｎ番目の画像とが類似しているか否かの判定が完了するまでステップＳ５０１、Ｓ５０７、Ｓ５０８の処理を繰り返す。
【００４２】
ステップＳ５０９では、ＣＰＵ１２は、分類結果を各画像データに関連付けて、図５の処理を終了する。たとえば、画像データＩＭＧ［１］が第１グループ、ＩＭＧ［２］〜ＩＭＧ［４］が第２グループに分類された場合は、画像データＩＭＧ［１］には、付加情報として第１グループを表す情報を関連付け、画像データＩＭＧ［２］〜ＩＭＧ［４］には、付加情報として第２グループを表す情報を関連付ける。
【００４３】
図６の例では、２回目のステップＳ５０３では、ＩＭＧ［２］とＩＭＧ［３］について類似判定を行う。ＩＭＧ［２］とＩＭＧ［３］とが類似と判定された場合はＩＭＧ［２］を含むグループにＩＭＧ［３］を含め、ＩＭＧ［２］とＩＭＧ［３］とが非類似と判定された場合はＩＭＧ［３］を含む新しいグループを生成する。
【００４４】
たとえば、１回目のステップＳ５０３でＩＭＧ［１］とＩＭＧ［２］とが類似と判定され、２回目のステップＳ５０３でＩＭＧ［２］とＩＭＧ［３］とが類似と判定された場合、ＩＭＧ［２］がＩＭＧ［１］と同じ第１グループに含まれているため、ＩＭＧ［３］もＩＭＧ［１］とＩＭＧ［２］と同じ第１グループに含められる。
【００４５】
１回目のステップＳ５０３でＩＭＧ［１］とＩＭＧ［２］とが非類似と判定され、２回目のステップＳ５０３でＩＭＧ［２］とＩＭＧ［３］とが類似と判定された場合、ＩＭＧ［１］が第１グループに含まれ、ＩＭＧ［２］が第２グループに含まれており、ＩＭＧ［３］はＩＭＧ［２］と同じ第２グループに含められる。
【００４６】
１回目のステップＳ５０３でＩＭＧ［１］とＩＭＧ［２］とが類似と判定され、２回目のステップＳ５０３でＩＭＧ［２］とＩＭＧ［３］とが非類似と判定された場合、ＩＭＧ［２］がＩＭＧ［１］と同じ第１グループに含まれており、ＩＭＧ［３］は、ＩＭＧ［１］とＩＭＧ［２］とは異なる新しいグループ、第２グループに含められる。なお、３回目のステップＳ５０３でＩＭＧ［３］とＩＭＧ［４］とが類似と判定された場合、ＩＭＧ［４］は、ＩＭＧ［３］と同じ第２グループに含められる。
【００４７】
１回目のステップＳ５０３でＩＭＧ［１］とＩＭＧ［２］とが非類似と判定され、２回目のステップＳ５０３でＩＭＧ［２］とＩＭＧ［３］とが非類似と判定された場合、ＩＭＧ［１］が第１グループに含まれ、ＩＭＧ［２］が第２グループに含まれており、ＩＭＧ［３］はＩＭＧ［１］ともＩＭＧ［２］とも異なる第３グループに含められる。
【００４８】
上述した第１の実施の形態によれば、次の作用効果が得られる。
（１）本発明の第１の実施の形態による電子機器であるデジタルカメラ１は、ＣＰＵ１２が画像分類プログラム１６を実行して行う以下の機能部を備えている。すなわち電子機器は、複数の画像をそれぞれの撮影日時の情報と共に取得する画像取得部２０と、画像取得部２０により取得された複数の画像の特徴量をそれぞれ算出する特徴量算出部２１と、特徴量算出部により算出された少なくとも２つの類似性判定対象画像のそれぞれの特徴量により画像間の類似度を表す評価値ＥＡＢを算出する評価値算出部と、少なくとも２つの類似性判定対象画像のそれぞれの撮影日時の間の撮影間隔ＴＡＢを算出する撮影間隔算出部２３と、撮影間隔ＴＡＢと評価閾値ＥＡＢとで定義された特性であって、撮影間隔が長いほど画像が類似していると判定されにくくした類似性判定特性（換言すると、撮影間隔が長いほど画像の類似判定が厳しくなるようにした類似性判定特性）を用いて、少なくとも２つの類似性判定対象画像間の類似性を判定する類似性判定部２４とを備える。
したがって、本発明の第１の実施の形態による電子機器であるデジタルカメラ１は、類似性判定対象である２つの画像の撮影間隔も加味して二つの画像間の類似/非類似を判定することができ、従来の電子機器よりも長い期間内における複数枚の画像に対する類似/非類似の判定精度を向上させることができる。
【００４９】
（２）  デジタルカメラ１は、ＣＰＵ１２が画像分類プログラム１６を実行して、異なる画像間について繰り返し行われた類似性判定の複数の結果に基づいて、複数の画像を分類する画像分類部１７としても機能する。画像分類部１７は、複数の画像のうち、撮影日時を基準にソートされた隣り合うすべての二つの画像のペアについて、類似性判定部１８により似ているか否かを判定し、それらの判定結果に基づいて、複数の画像を一つ以上のグループに分類する。したがって、デジタルカメラ１は、階層的クラスタリングを用いる手法よりも、二つの画像が類似しているか否かの判定を行う回数が少なくなり、高速に画像を分類することができる。
【００５０】
（第２の実施の形態）
本発明の第２の実施の形態による電子機器について説明する。第２の実施の形態による電子機器は、図１に示す構成を有するデジタルカメラ１である点は第１の実施の形態と同様である。第２の実施の形態では、類似性判定部１８の機能ブロックのうち、判定部２４の処理が第１の実施の形態と異なっている。第２の実施の形態では、判定部２４は、図７に例示するような類似性判定特性線図を用いて、入力画像Ａと入力画像Ｂとが類似しているか否かを判定する。
【００５１】
図７に示す類似性判定特性線図では、撮影間隔ＴＡＢが所定時間Ｔ１以下の場合は評価値に関わらず入力画像Ａと入力画像Ｂとが類似していると判定し、撮影間隔が所定時間Ｔ２以上の場合は評価値に関わらず入力画像Ａと入力画像Ｂとが非類似であると判定する。撮影間隔ＴＡＢがＴ１より大きく所定時間Ｔ２未満の場合は、第１の実施の形態と同様に、評価値ＥＡＢと閾値Ｅｔｈとの大小関係により類似しているか否かを判定する。Ｔ１＜ＴＡＢ＜Ｔ２における境界線６０は、第１の実施の形態における境界線４０と同様に、傾きが正であり、撮影間隔ＴＡＢを引数とする、類似判定の閾値Ｅｔｈを表す一次関数である。
【００５２】
所定時間Ｔ１は、たとえば連続撮影で生成される画像データ間の撮影間隔であって、たとえば、数秒〜数十秒の時間である。所定時間Ｔ２は、たとえば数十秒〜数百秒の時間である。
【００５３】
図８は、第２の実施の形態における類似性判定部１８に関するフローチャートである。図８に示す動作のうち、図４と同様の動作については、図４と同一のステップ番号を付し、その説明を省略する。図８に示すフローチャートは、ステップＳ３００とステップＳ３０１との間にステップＳ７００とステップＳ７０１が挿入されている点が図４と異なる。
【００５４】
ステップＳ７００では、ＣＰＵ１２は、ステップＳ３００で算出された撮影間隔ＴＡＢが所定時間Ｔ１以上か否かを判定する。ＣＰＵ１２は、撮影間隔ＴＡＢが所定時間Ｔ１以下の場合、ステップＳ３０５の処理に進み、撮影間隔ＴＡＢが所定時間Ｔ１より長い場合、ステップＳ７０１の処理に進む。
【００５５】
ステップＳ７０１では、ＣＰＵ１２は、ステップＳ３００で算出された撮影間隔ＴＡＢが所定時間Ｔ２以上か否かを判定する。ＣＰＵ１２は、撮影間隔ＴＡＢが所定時間Ｔ２以上の場合、ステップＳ３０６の処理に進み、撮影間隔ＴＡＢが所定時間Ｔ２未満の場合、ステップＳ３０１の処理に進む。
【００５６】
このように、第２の実施の形態では、類似性判定部１８の動作において、撮影間隔ＴＡＢが所定時間Ｔ１以下の場合と、所定時間Ｔ２以上の場合に、ステップＳ３０１からステップＳ３０４までの処理を省略することにより、処理時間を短縮することができる。
【００５７】
上述した第２の実施の形態によれば、次の作用効果が得られる。
（１）  本発明の第２の実施の形態による電子機器であるデジタルカメラ１の判定部２４は、図７に示すように、算出された評価値の大きさに無関係に、撮影間隔が第１の所定値以下の場合は画像同士が類似し、第２の所定値（＞第１の所定値）以上の場合は画像同士が非類似と判定するように定められている類似性判定特性線図を有している。具体的には、判定部２４は、撮影間隔算出部２３が算出した撮影間隔ＴＡＢが所定時間Ｔ１以下のときは第１の画像と第２の画像、たとえば入力画像Ａと入力画像Ｂとが類似と判定し、撮影間隔ＴＡＢが所定時間Ｔ２以上のときは第１の画像と第２の画像とが非類似と判定する。したがって、本発明の第２の実施の形態によるデジタルカメラ１は、第１の画像と第２の画像とが類似しているか否かを撮影日時も加味して判定して分類する際の処理時間を第１の実施の形態よりも短くすることができる。
【００５８】
（第３の実施の形態）
本発明の第３の実施の形態による電子機器について説明する。第３の実施の形態による電子機器は、図１に示す構成を有するデジタルカメラ１である点は第１の実施の形態と同様である。第３の実施の形態では、閾値設定部２５が撮影間隔ＴＡＢに基づいて、二つの閾値、第１閾値Ｅ１と第２閾値Ｅ２とを設定し、判定部２４がそれらの第１閾値Ｅ１と第２閾値Ｅ２とを用いて入力画像Ａと入力画像Ｂとが類似しているか否かを判定する点が第１の実施の形態と異なっている。
【００５９】
図９は、第３の実施の形態における類似性判定線図を示す。この類似性判定線図では、閾値設定部２５が設定する第１閾値Ｅ１を表す第１境界線８０と第２閾値Ｅ２を表す第２境界線８１とが示されている。図９に示す類似性判定特性線図は、第１境界線８０と第２境界線８１とにより、類似領域と、非類似領域と、入力画像Ａと入力画像Ｂとが類似しているか否かの判定を保留するグレー領域とに分割されている。
【００６０】
判定部２４は、評価値ＥＡＢが第１閾値Ｅ１以上の場合、入力画像Ａと入力画像Ｂとが類似していると判定し、評価値ＥＡＢが第２閾値Ｅ２以下の場合、入力画像Ａと入力画像Ｂとが非類似であると判定し、評価値ＥＡＢが第２閾値Ｅ２より大きく第１閾値Ｅ１未満の場合、入力画像Ａと入力画像Ｂとが類似か否かの判定を保留する。
【００６１】
上述した第３の実施の形態によれば、次の作用効果が得られる。
（１）  本発明の第３の実施の形態による電子機器であるデジタルカメラ１の判定部２４は、図９に示すように、撮影間隔に対する評価閾値で定義された第１の特性、および撮影間隔に対する評価閾値で定義された第２の特性を備えている。具体的には、閾値設定部２５が撮影間隔ＴＡＢに基づいて、第１閾値Ｅ１と第２閾値Ｅ２とを設定し、判定部２４がそれらの第１閾値Ｅ１と第２閾値Ｅ２とを用いて入力画像Ａと入力画像Ｂとが類似しているか否かを判定する。すなわち、類似性判定部２４は、第１の画像と第２の画像の特徴量により算出され評価値が、第１の特性である境界線８０に基づき算出された評価閾値Ｅ１以上のとき、第１の画像と第２の画像が類似していると判定する。第１の画像と第２の画像の特徴量により算出され評価値が、第２の特性である境界線８１に基づき算出された評価閾値Ｅ２以下のとき、第１の画像と第２の画像が類似していないと判定する。第１の画像と第２の画像の特徴量により算出され評価値が、評価閾値Ｅ１未満であり、かつ、第２の特性に基づき算出された評価閾値Ｅ２より大きいとき、類似/非類似の判定結果を出力しない。
したがって、本発明の第３の実施の形態による電子機器であるデジタルカメラ１は、境界線８０と８１で決定された２つの閾値との間に分類されるような類似性がどっちつかずの画像に対する類似性判定は保留することにより、従来の電子機器よりも画像が類似しているか否かの判定精度をさらに向上させることができる。
【００６２】
たとえば、連写により得られた３枚の画像Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３について説明すると以下のとおりである。連写による画像Ｄ１とＤ２との間の類似度を示す評価値Ｅ１２と、連写による画像Ｄ２とＤ３との間の類似度を示す評価値Ｅ２３とは、ほぼ同様の値を示すことが多い。しかし、第１の実施の形態のように一つの境界線４０による類似/非類似を判定する場合、画像Ｄ１とＤ２は類似、画像Ｄ２とＤ３は非類似と判定される虞れがある。第３の実施の形態は、連写で得られた複数の画像がこのように類似と非類似に分類される不合理性を解消することができる。
【００６３】
（第４の実施の形態）
本発明の第４の実施の形態による電子機器について説明する。第４の実施の形態による電子機器は、図１に示す構成を有するデジタルカメラ１である点は第１の実施の形態と同様である。第４の実施の形態では、判定部２４は、第２の実施の形態と同様に、撮影間隔ＴＡＢが所定時間Ｔ１以下の場合は評価値に関わらず入力画像Ａと入力画像Ｂとが類似していると判定し、撮影間隔が所定時間Ｔ２以上の場合は評価値に関わらず入力画像Ａと入力画像Ｂとが非類似であると判定する。また、判定部２４は、撮影間隔が所定時間Ｔ１より大きく所定時間Ｔ２未満の場合は、第３の実施の形態と同様に、評価値ＥＡＢが第１閾値Ｅ１以上のときは入力画像Ａと入力画像Ｂとが類似していると判定し、評価値ＥＡＢが第２閾値Ｅ２以下のときは入力画像Ａと入力画像Ｂとが非類似であると判定し、評価値ＥＡＢが第２閾値Ｅ２より大きく第１閾値Ｅ１未満のときは入力画像Ａと入力画像Ｂが類似しているか否かの判定を保留する。
【００６４】
第４の実施の形態における類似性判定特性線図の一例を図１０に示す。図１０では、撮影間隔ＴＡＢが所定時間Ｔ１以下の領域と、第１の閾値に関する第１境界線９０以上の領域とが類似領域であり、撮影間隔ＴＡＢが所定時間Ｔ２以上の領域と、第２の閾値に関する第２境界線９１以下の領域が非類似領域であり、第１境界線９０と第２境界線９１とに挟まれる領域がグレー領域である。
【００６５】
図１１は、図１０の類似性判定特性線図に準拠した類似判定を行う類似性判定部１８に関するフローチャートである。図１１に示す動作のうち、図４や図８と同様の動作については、図４や図８と同一のステップ番号を付し、その説明を省略する。図１１に示すフローチャートは、ステップＳ３０３がステップＳ１０００に置換され、ステップＳ３０４がステップＳ１００１とステップＳ１００２とに置換されている点が図８と異なる。
【００６６】
ステップＳ１０００では、ＣＰＵ１２は、閾値設定部２５を用いて、ステップＳ３００で算出された撮影間隔ＴＡＢに基づいて、第１閾値Ｅ１と第２閾値Ｅ２とを設定する。
【００６７】
ステップＳ１００１では、ＣＰＵ１２は、判定部２４を用いて、ステップＳ３０２で算出された評価値ＥＡＢがステップＳ１０００で算出された第１閾値Ｅ１以上か否かを判定する。ＣＰＵ１２は、評価値ＥＡＢが第１閾値Ｅ１以上の場合、ステップＳ１００１を肯定判定して、ステップＳ３０５の処理に進み、評価値ＥＡＢが第１閾値Ｅ１未満の場合、ステップＳ１００１を否定判定して、ステップＳ１００２の処理に進む。
【００６８】
ステップＳ１００２では、ＣＰＵ１２は、判定部２４を用いて、ステップＳ３０２で算出された評価値ＥＡＢがステップＳ１０００で算出された第２閾値Ｅ２以下か否かを判定する。ＣＰＵ１２は、評価値ＥＡＢが第２閾値Ｅ２以下の場合、ステップＳ１００２を肯定判定して、ステップＳ３０６の処理に進み、評価値ＥＡＢが第２閾値Ｅ２より大きいの場合、ステップＳ１００２を否定判定して、図１１の処理を終了する。
【００６９】
上述した第４の実施の形態によれば、次の作用効果が得られる。
（１）  本発明の第４の実施の形態による電子機器であるデジタルカメラ１は、撮影間隔算出部２３が算出した撮影間隔ＴＡＢが所定時間Ｔ１以下のときは第１の画像と第２の画像、たとえば入力画像Ａと入力画像Ｂとが類似と判定し、撮影間隔ＴＡＢが所定時間Ｔ２以上のときは第１の画像と第２の画像とが非類似と判定する。したがって、本発明の第４の実施の形態によるデジタルカメラ１は、第３の実施の形態と同様の作用効果を奏するとともに、入力画像Ａと入力画像Ｂとが類似しているか否かを第３の実施の形態よりも高速に判定することができる。
【００７０】
次のような変形も本発明の範囲内であり、変形例の一つ、もしくは複数を上述の実施形態と組み合わせることも可能である。
（変形例１）
図１０に示した第１境界線９０と第２境界線９１は、直線でなくてもよい。たとえば、図１２に例示する第１境界線９０ａと第２境界線９１ａのように、曲線であってもよく、任意の関数で表される線であってもよい。撮影間隔ＴＡＢが所定時間Ｔ１またはその近傍にある場合には、撮影間隔ＴＡＢが所定時間Ｔ２またはその近傍にある場合よりも入力画像Ａと入力画像Ｂとが類似している確率が高いため、所定時間Ｔ１の近傍における第１境界線９０ａの撮影間隔の軸に対する傾きを所定時間Ｔ２の近傍よりも緩やか（平坦）にして、類似していると判定され易くしている。撮影間隔ＴＡＢが所定時間Ｔ２またはその近傍にある場合には、撮影間隔ＴＡＢが所定時間Ｔ１またはその近傍にある場合よりも入力画像Ａと入力画像Ｂとが非類似である確率が高いため、所定時間Ｔ２の近傍における第２境界線９０ｂの撮影間隔の軸に対する傾きを所定時間Ｔ１の近傍よりも緩やか（平坦）にして、非類似と判定され易くしている。
なお、図３に示した境界線４０、図７に示した境界線６０、図９に示した第１境界線９０と第２境界線９１についても同様に任意の関数で表される線であってもよい。
また、関数を使用せず、ルックアップテーブルの形式で類似性判定線図を定義してもよい。
【００７１】
（変形例２）
上記の実施の形態では、閾値設定部２５は、撮影間隔ＴＡＢに基づいて、閾値Ｅｔｈを設定することとしたが、他の方法で設定することにしてもよい。たとえば、図３に示した境界線４０、図７に示した境界線６０の両端の類似性判定特性線図上の位置をユーザに手動入力させることにしてもよい。
【００７２】
（変形例３）
画像データが生成されるたびにその撮影日時を記憶部１３に記録して、過去１０件分の撮影間隔の平均値を算出し、その平均撮影間隔に基づいて第１閾値Ｅ１および第２閾値Ｅ２を設定することにしてもよい。たとえば、連続撮影が行われた後のように、平均撮影間隔が所定時間Ｔ１よりも短くなっている場合は、さらに連続撮影を行う可能性が高いと判断して、第１閾値Ｅ１の値を下げる補正を行うことにしてもよい。また、平均撮影間隔が所定時間、たとえば１日よりも長くなっている場合は、第２閾値Ｅ２の値を上げる補正を行うことにしてもよい。
【００７３】
（変形例４）
次のようにして閾値Ｅｔｈを設定することにしてもよい。電子機器には、ユーザの識別情報と、ユーザが指定したデジタルカメラ１の設定に関する情報と、ユーザが指定した閾値Ｅｔｈとを含むユーザ情報が予め記憶部１３に記憶されているものとする。ここで、デジタルカメラ１の設定に関する情報とは、ＡＦモード、シーンモード、レンズ情報、露光時間などである。ＣＰＵ１２は、画像データの生成時点のデジタルカメラ１の設定に関する情報を取得し、履歴情報として記憶部１３に記録する。ＣＰＵ１２は、画像データが類似しているか否かを判定するとき、画像データの撮影日時から所定時間前までの履歴情報の中で最頻のデジタルカメラ１の設定を検索する。そして、最頻のデジタルカメラ１の設定に関する情報に基づいてユーザ情報のデータベースを検索して、閾値Ｅｔｈを検索されたユーザ情報に含まれる閾値Ｅｔｈの値に設定する。このようにすることで、ユーザの個性に適合した類似判定を行うことができる。
【００７４】
（変形例５）
画像分類部が画像をグループに分類する方法は、図５に示す方法だけに限定されない。たとえば、図１３に示すような手順でグループに分類することにしてもよい。分類対象のｎ個の画像データの中から１個の画像データを選択し、選択した画像データと他の画像データとが類似しているか否かを判定し、類似していると判定された画像データを選択した画像データと同一のグループに分類する。たとえば、画像データＩＭＧ［１］を選択し、ＩＭＧ［１］に対してＩＭＧ［２］とＩＭＧ［３］とＩＭＧ［４］とがそれぞれ類似しているかを判定する。そして、判定の結果、ＩＭＧ［１］とＩＭＧ［２］とが類似と判定され、ＩＭＧ［１］とＩＭＧ［３］とが非類似、ＩＭＧ［１］とＩＭＧ［４］とが類似と判定された場合、ＣＰＵ１２は、ＩＭＧ［２］とＩＭＧ［４］をＩＭＧ［１］と同一のグループに分類する。そして、ＣＰＵ１２は、ＩＭＧ［３］だけのグループを生成して、画像の分類を終了する。このようにすることで、時間的に離れた二つの画像データ同士であっても類似判定を行うことができ、類似性ある画像をグルーピングする精度を向上させることができる。
【００７５】
（変形例６）
上記の実施の形態では、評価値ＥＡＢは、画像特徴量が類似しているほど高くなるものとして説明したが、画像特徴量が類似しているほど低くなるような特徴量の算出方法を用いてもよい。たとえば、特徴量ベクトルＶＡ，ＶＢのコサイン類似度を、そのコサイン類似度の最大値から減じた値を評価値ＥＡＢとして算出することにしてもよい。第１の実施の形態において、画像特徴量が類似しているほど低くなるような特徴量を用いた場合は、図３の境界線４０が右肩下がりになるように閾値Ｅｔｈの値を変更することが好ましい。
【００７６】
（変形例７）
上述の説明では、本発明をデジタルカメラ１に適用する場合について説明したが、本発明は、画像分類プログラム１６を実行可能なコンピュータを備える電子機器であれば、デジタルカメラ１以外の電子機器、たとえばスマートフォン、パーソナルコンピュータなどにも適用することができる。
【００７７】
（変形例８）
上記実施の形態では、画像分類プログラム１６が予め記憶部１３に格納されている例を説明した。これらのプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤやＵＳＢメモリなどの種々の記録媒体やインターネットなどのデータ信号を通じてコンピュータに提供することができる。図１４はその様子を示す図である。コンピュータ１１００は、例えばＣＤ−ＲＯＭ１１０１を介してプログラムの提供を受ける。また、コンピュータ１１００は通信回線１１０２との接続機能を有する。サーバコンピュータ１１０３は上記プログラムを提供するコンピュータであり、ハードディスク１１０４などの記録媒体にプログラムを格納する。通信回線１１０２は、インターネットなどの通信回線、あるいは専用通信回線などである。サーバコンピュータ１１０３はハードディスク１１０４を使用してプログラムを読み出し、通信回線１１０２を介してプログラムをコンピュータ１１００に送信する。すなわち、プログラムをデータ信号として搬送波にのせて（embody）して、通信回線１１０２を介して送信する。このように、プログラムは、記録媒体やデータ信号などの種々の形態のコンピュータ読み込み可能なコンピュータプログラム製品として供給できる。
【００７８】
このような類似性判定プログラムは、撮影間隔も加味した画像間の類似度を判定する。すなわち、複数の画像をそれぞれの撮影日時の情報と共に取得する画像取得手順と、画像取得手順により取得された複数の画像の特徴量をそれぞれ算出する特徴量算出手順と、特徴量算出手順により算出された少なくとも２つの類似性判定対象画像のそれぞれの特徴量により画像間の類似度を表す評価値を算出する評価値算出手順と、少なくとも２つの類似性判定対象画像のそれぞれの撮影日時の間の撮影間隔を算出する撮影間隔算出手順と、撮影間隔と評価閾値とで定義された特性であって、撮影間隔が長いほど画像が類似していると判定されにくくした類似性判定特性を用いて、少なくとも２つの類似性判定対象画像間の類似性を判定する類似性判定手順と、異なる画像間について繰り返し行われた類似性判定の複数の結果に基づいて、複数の画像を分類する分類手順とをコンピュータに実行させる。
【００７９】
（変形例９）
上記の実施の形態による電子機器では、類似性判定部１８の判定結果に基づいて、画像分類部１７が複数の画像データをグループ分けすることにした。しかし、類似性判定部１８の判定結果に基づいて複数の画像データのグループ分け以外の処理を行う場合であっても、類似性判定部１８の判定の精度が向上する点については変わりがない。すなわち、本発明は、類似性判定部１８の判定結果に基づいて複数の画像データのグループ分け以外の処理を行う場合にも適用することができる。上記変形例８における類似性判定用プログラムについても同様である。
【００８０】
上記では、種々の実施の形態および変形例を説明したが、本発明はこれらの内容に限定されるものではない。本発明の技術的思想の範囲内で考えられるその他の態様も本発明の範囲内に含まれる。
したがって、一対の画像間の類似／非類似判定に代えて、たとえば複数枚で構成される一対の画像群の間での類似／非類似判定を行う電子機器も本発明の権利範囲である。
【符号の説明】
【００８１】
１  デジタルカメラ
１０  撮像部
１１  画像処理部
１２  ＣＰＵ
１３  記憶部
１６  画像分類プログラム
１７  画像分類部
１８  類似性判定部
２０  画像取得部
２１  特徴量算出部
２２  評価値算出部
２３  撮影間隔算出部
２４  判定部
２５  閾値設定部
【図１】
2015184760.tif 000003
【図２】
2015184760.tif 000004
【図３】
2015184760.tif 000005
【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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【図１３】
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【図１４】
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