(57)【要約】【課題】複数の顔画像をソートする際に、不要な顔画像がソート順の上位とならないようにする。【解決手段】顔を含む複数の顔画像をソートするに際し、少なくとも１つの第１の顔および少なくとも１つの第２の顔の指定を受け付ける。ソート部３８が、複数の顔画像を第１の顔に類似しかつ第２の顔に類似しない順にソートする。例えば、第１の顔および第２の顔と複数の顔画像のそれぞれの類似度に基づく評価値を算出し、評価値が高い順に複数の顔画像をソートする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の顔画像をソートする画像ソート装置において、
少なくとも１つの第１の顔および少なくとも１つの第２の顔の指定を受け付ける指定手段と、
前記複数の顔画像を前記第１の顔に類似しかつ前記第２の顔に類似しない順にソートするソート手段とを備えたことを特徴とする画像ソート装置。
【請求項２】
前記第１の顔および前記第２の顔と前記複数の顔画像のそれぞれとの類似度に基づく評価値を算出する評価値算出手段をさらに備え、
前記ソート手段は、前記評価値が高い順に前記複数の顔画像をソートする手段であることを特徴とする請求項１記載の画像ソート装置。
【請求項３】
複数の顔画像をソートする画像ソート方法において、
少なくとも１つの第１の顔および少なくとも１つの第２の顔の指定を受け付け、
前記複数の顔画像を前記第１の顔に類似しかつ前記第２の顔に類似しない順にソートすることを特徴とする画像ソート方法。
【請求項４】
複数の顔画像をソートする画像ソート方法をコンピュータに実行させるためのプログラムにおいて、
少なくとも１つの第１の顔および少なくとも１つの第２の顔の指定を受け付ける手順と、
前記複数の顔画像を前記第１の顔に類似しかつ前記第２の顔に類似しない順にソートする手順とを有することを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の画像とくに顔画像をソートするための画像ソート装置および方法並びに画像ソート方法をコンピュータに実行させるためのプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、デジタルカメラの普及と画像を保存しておくための記録媒体の容量が飛躍的に大きくなったことにより、ユーザは多くの画像を１つの媒体内に保存することが可能となってきている。その一方で、プリント等の処理をすべき画像を膨大な画像の中から選ぶという手間が生じており、効率的に画像を選択するための必要性が高まっている。ここで、一般的に、撮影により取得した画像には人物の顔が含まれることが多いため、検索対象画像中の顔を検出して、検索対象画像から所望とする画像を検索するための手法が提案されている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、顔の特徴に基づいて、画像から特定の顔を検出する手法が提案されている。また、特許文献２には、検索対象画像から顔を検出し、検出した顔とあらかじめ登録された顔との類似度を算出し、類似度に基づいて登録された顔を含む画像を検索する手法が提案されている。また、特許文献３には、画像から顔を選択し、選択した顔を含む画像を検索対象画像から検索する手法が提案されている。
【特許文献１】特開２００６−９２１９１号公報
【特許文献２】特開２００３−１７８３０４号公報
【特許文献１】特開２００６−７９２２０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、複数の顔画像から所望とする人物の顔画像を選択する場合、所望とする人物の顔画像を検索の対象に指定し、指定した顔画像と複数の顔画像との類似度を算出し、類似度が高い順に画像をソートすることにより、画像の選択を容易に行うことが可能となる。しかしながら、指定した顔画像と同一人物の顔画像であっても、例えばその顔画像が横を向いたものであったりすると、その顔画像はソート順の上位となってほしいにもかかわらず、指定した顔画像との類似度が低くなってしまうため、ソート順が下位となってしまう場合がある。この場合、さらに横を向いた顔画像を検索の対象に追加することにより、横を向いた顔画像についてもソート順の上位とすることができる。
【０００５】
しかしながら、特定の人物の兄弟等、特定の人物に似ている人物の顔画像が複数の顔画像に含まれると、類似する人物の顔画像のように不要な画像についても指定した顔画像との類似度が高くなるため、特定の人物に似ている顔画像がソート順の上位となってしまうこととなる。
【０００６】
本発明は上記事情に鑑みなされたものであり、複数の顔画像をソートする際に、不要な顔画像がソート順の上位とならないようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明による画像ソート装置は、複数の顔画像をソートする画像ソート装置において、
少なくとも１つの第１の顔および少なくとも１つの第２の顔の指定を受け付ける指定手段と、
前記複数の顔画像を前記第１の顔に類似しかつ前記第２の顔に類似しない順にソートするソート手段とを備えたことを特徴とするものである。
【０００８】
なお、本発明による画像ソート装置においては、前記第１の顔および前記第２の顔と前記複数の顔画像のそれぞれとの類似度に基づく評価値を算出する評価値算出手段をさらに備えるものとし、
前記ソート手段を、前記評価値が高い順に前記複数の顔画像をソートする手段としてもよい。
【０００９】
本発明による画像ソート方法は、複数の顔画像をソートする画像ソート方法において、
少なくとも１つの第１の顔および少なくとも１つの第２の顔の指定を受け付け、
前記複数の顔画像を前記第１の顔に類似しかつ前記第２の顔に類似しない順にソートすることを特徴とするものである。
【００１０】
なお、本発明による画像ソート方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして提供してもよい。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、少なくとも１つの第１の顔および少なくとも１つの第２の顔の指定が受け付けられ、複数の顔画像が第１の顔に類似しかつ第２の顔に類似しない順にソートされる。このため、検索を所望する顔を第１の顔に、検索を所望しない顔を第２の顔に指定することにより、検索を所望とする顔の顔画像のみがソート順の上位に含まれるように複数の顔画像をソートすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。図１は、本発明の実施形態による画像ソート装置の構成を示す概略ブロック図である。図１に示すように、本実施形態による画像ソート装置１は、例えば、ユーザによる画像のプリント注文を受け付けるために写真店の店頭に設置されたプリント注文受付装置等に搭載されてなるものであり、画像が記録された各種メモリカード２を装填し、メモリカード２から画像を読み出したり、メモリカード２に画像を記録したりするためのカードスロット４と、ソート結果等の各種表示を行う液晶等の表示部６とを備え、写真店に設置されたプリンタ８と接続されている。
【００１３】
また、画像ソート装置１は、画像を表す画像データの記録制御および表示制御等の各種制御を行うとともに、装置１を構成する各部の制御を行うＣＰＵ１２と、装置１を動作させるための基本的なプログラムや各種定数が記録されているＲＯＭおよびＣＰＵ１２が処理を実行する際の作業領域となるＲＡＭにより構成されるシステムメモリ１４と、種々の指示を装置１に対して行うためのタッチパネル式の入力部１６とを備える。
【００１４】
また、画像ソート装置１は、画像データをＪＰＥＧに代表される手法で圧縮したり、圧縮した画像データを解凍する圧縮解凍部２２と、複数の画像を保存するハードディスク２４と、システムメモリ１４、カードスロット４およびハードディスク２４を制御するメモリ制御部２６と、表示部６の表示を制御する表示制御部２８と、プリンタ８を装置１に接続するためのプリンタインターフェース３０とを備える。
【００１５】
また、画像ソート装置１は、後述するようにハードディスク２４に保存された複数の画像のそれぞれから顔領域を検出し、検出した顔領域を顔画像として抽出する顔検出部３２と、抽出された顔画像を用いて顔の特徴量を算出する特徴量算出部３４と、後述するように指定された第１の顔Ｔ１および第２の顔Ｔ２と複数の顔画像のそれぞれとの類似度に基づく評価値を算出する評価値算出部３６と、複数の顔画像をソートするソート部３８とを備える。
【００１６】
顔検出部３２は、テンプレートマッチングによる手法や、顔の多数のサンプル画像を用いてマシンラーニング学習により得られた顔判別器を用いる手法等により、各画像上における顔の位置を顔領域として検出する。そして検出した顔領域を含む矩形の領域を顔画像として抽出する。
【００１７】
特徴量算出部３４は、まず、指定された第１の顔Ｔ１および第２の顔Ｔ２について、顔Ｔ１，Ｔ２を構成する主要な顔部品を顔の特徴点として検出する。具体的には、各顔部品のテンプレートを用いたテンプレートマッチングによる手法や顔部品の多数のサンプル画像を用いたマシンラーニング学習により得られた、顔部品毎の判別器を用いる手法等により、例えば左右目頭、左右目尻、左右小鼻、左右口角、上唇の計９個の特徴点の位置を検出する。
【００１８】
なお、第１の顔Ｔ１は、複数の顔画像を表示部６に表示し、表示された顔画像からユーザが入力部１６を用いて、検索を所望する顔の顔画像を選択することにより指定される。また、第２の顔Ｔ２は、表示された顔画像から検索を所望しない顔の顔画像をユーザが選択することにより指定される。なお、第１の顔Ｔ１の例としては検索を行っているユーザの顔が、第２の顔Ｔ２の例としては、例えばユーザの兄弟等、ユーザに似ている人物の顔が挙げられる。
【００１９】
そして、特徴量算出部３４は、検出した９個の特徴点があらかじめ定められた基準位置に近づくように、第１および第２の顔Ｔ１，Ｔ２に対して施すアフィン変換のパラメータを求め、第１および第２の顔Ｔ１，Ｔ２に対してアフィン変換を施して、正規化顔Ｔｃ１，Ｔｃ２を取得する。
【００２０】
そして、正規化顔Ｔｃ１，Ｔｃ２の画像データをより低次元の特徴量空間へ射影行列を用いて射影して、正規化顔Ｔｃ１，Ｔｃ２における特徴量ＦＴ１，ＦＴ２を抽出する。ここで、特徴量空間は下記のような学習により決定される。
【００２１】
各種表情および向きを有する多数の学習用顔画像に対して、上記のように正規化した正規化学習用顔画像群を用いて、主成分分析または線形判別分析（ＬＤＡ）等の分析により射影行列を求め、この射影行列によって射影される固有空間もしくはこれに準ずる空間を特徴量空間とする。
【００２２】
また、特徴量算出部３４は、ハードディスク２４に保存された複数の画像から抽出された顔画像について、上記と同様に正規化を行って正規化顔Ｐ１を取得し、さらに正規化顔Ｐ１の画像データをより低次元の特徴量空間へ射影行列を用いて射影して、正規化顔Ｐ１における特徴量ＦＰ１を抽出する。
【００２３】
なお、特徴量算出部３４による特徴量の算出はソート時に行う必要はなく、画像のハードディスク２４への保存時に行うようにすることが好ましい。この場合、算出した特徴量は顔画像と対応づけられてハードディスク２４に保存される。なお、第１の顔Ｔ１および第２の顔Ｔ２の特徴量ＦＴ１，ＦＴ２は、第１および第２の顔Ｔ１，Ｔ２として指定した顔画像と対応づけられた特徴量をそのまま用いればよい。
【００２４】
評価値算出部３６は、第１および第２の顔Ｔ１，Ｔ２と複数の顔画像のそれぞれのと類似度に基づく評価値を算出する。以下、評価値の算出について説明する。まず、評価値算出部３６は、特徴量空間に評価値Ｅの次元を加えて特徴量−評価値空間を設定する。そして、第１の顔Ｔ１の特徴量ＦＴ１を特徴量−評価値空間にプロットし、プロットした位置での評価値を所定の値に設定する。なお、所定の値としては評価値Ｅを０〜１．０の間の値にて求めるものとした場合、特徴量がＦＴ１の時の評価値が最大となるように１．０に設定する。そして、評価値Ｅ＝１．０を最大値とし、特徴量がＦＴ１から離れるほど評価値Ｅの値が小さくなるように評価値Ｅを算出する関数ＧＰを設定する。なお、関数ＧＰとしては正規分布となる関数を用いることができる。このような関数ＧＰの例を図２（ａ）に示す。なお、図２においては説明のために特徴量を１次元としている。また、この関数ＧＰにより算出される評価値を第１の顔Ｔ１に基づく評価値Ｅ１とする。
【００２５】
このような関数ＧＰにより求められる評価値Ｅ１は、評価値算出の対象となる顔画像（対象顔Ｐ０とする）の特徴量ＦＰ１が特徴量ＦＴ１に近い、すなわち、対象顔Ｐ０と第１の顔Ｔ１とが類似するほど高い値となる。
【００２６】
また、評価値算出部３６は、第２の顔Ｔ２の特徴量ＦＴ２を特徴量−評価値空間にプロットし、プロットした位置での評価値を所定の値に設定する。なお、所定の値としては評価値Ｅを０〜１．０の間の値にて求めるものとした場合、例えば０．７に設定する。そして、評価値Ｅ＝０．７を最大値とし、特徴量がＦＴ２から離れるほど評価値Ｅの値が小さくなるように評価値Ｅを算出する関数ＧＮを設定する。なお、関数ＧＮとしては正規分布となる関数を用いることができる。このような関数ＧＮの例を図２（ｂ）に示す。また、この関数ＧＮにより算出される評価値を第２の顔Ｔ２に基づく評価値Ｅ２とする。
【００２７】
このような関数ＧＮにより求められる評価値Ｅ２は、評価値算出の対象となる対象顔Ｐ０の特徴量ＦＰ１が特徴量ＦＴ２に近い、すなわち、対象顔と第２の顔Ｔ２とが類似するほど高い値となる。
【００２８】
そして、評価値算出部３６は、関数ＧＰにより算出される対象顔Ｐ０の評価値Ｅ１から関数ＧＮにより算出される対象顔Ｐ０の評価値Ｅ２を減算した値を、その対象顔Ｐ０の評価値Ｅとして算出する。したがって、評価値Ｅは下記の式（１）により算出される。
【００２９】
Ｅ＝Ｅ１−Ｅ２＝ＧＰ（ＦＰ１）−ＧＮ（ＦＰ１）   （１）
図３は評価値の算出を説明するための図である。図３に示すように特徴量ＦＰ１の値がＦＴ１とＦＴ２の間にある場合、算出される評価値Ｅは、第１の顔Ｔ１に基づく評価値Ｅ１よりも小さくなる。したがって、第２の顔Ｔ２が第１の顔Ｔ１と類似している場合、第２の顔Ｔ２に対応する対象顔Ｐ０については評価値Ｅは評価値Ｅ１と比較して小さい値となる。
【００３０】
なお、第１の顔Ｔ１および第２の顔Ｔ２を複数指定した場合、評価値算出部３６は、各顔Ｔ１，Ｔ２に対して関数ＧＰ，ＧＮを設定する。そして、各関数ＧＰｉ（ｉ＝１〜ｎ）、ＧＮｊ（ｊ＝１〜ｍ）を用いて、下記の式（２）に示すように評価値Ｅを算出する。
【００３１】
Ｅ＝ａΣＧＰｉ（ＦＰ１）−ｂΣＧＮｊ（ＦＰ１）   （２）
なお、ａ，ｂは関数ＧＰｉ、ＧＮｊの効果を調整するための係数である。
【００３２】
ソート部３８は、評価値Ｅが高い順に顔画像をソートしてソートした順に顔画像を表示部６に表示する。
【００３３】
次いで、本実施形態において行われる処理について説明する。図４は本実施形態において行われる処理を示すフローチャートである。なお、ハードディスク２４に保存されている複数の画像からは顔画像が抽出され、抽出された顔画像から特徴量が算出され、顔画像と特徴量とが対応づけられてハードディスク２４に保存されているものとする。
【００３４】
ユーザがソートの指示を装置１に行うことによりＣＰＵ１２が処理を開始し、表示部６にハードディスク２４に保存されている顔画像を表示する（ステップＳＴ１）。
【００３５】
図５は顔画像を表示した表示画面を示す図である。図５に示すように表示画面５０には、複数の顔画像のサムネイル画像を所定の順序（例えば検出した画像の撮影日時順）にて表示する表示エリア５１と、複数の顔画像が１画面に入りきらない場合に、表示エリア５１に表示される顔画像を切り替えるための矢印ボタン５２Ａ，５２Ｂが表示されている。また、後述するように指定した第１および第２の顔Ｔ１，Ｔ２の顔画像を表示するための顔画像表示エリア５３が表示されている。
【００３６】
図５に示すように表示エリア５１には１２個の顔画像が表示されており、左上から順にそれぞれＡ，Ｂ，Ｃ，Ａ，Ｂ，Ｄ，Ｄ，Ｂ，Ｅ，Ａ，Ｃ，Ａの人物の顔を含んでいる。ユーザは表示エリア５１に表示された画像を見て、検索の対象となる第１の顔Ｔ１の顔画像を指定する。具体的には、所望とする人物の顔画像を表示部６にタッチして選択することにより第１の顔Ｔ１を指定する。ここで、ユーザは検索の対象として、表示エリア５１の左上の顔画像Ｇ１を第１の顔Ｔ１として指定したとする。
【００３７】
ＣＰＵ１２は第１の顔Ｔ１が指定されたか否かを監視しており（ステップＳＴ２）、ステップＳＴ２が肯定されると、評価値算出部３６が関数ＧＰを設定し（ステップＳＴ３）、関数ＧＰを用いてすべての顔画像の評価値Ｅを算出する（ステップＳＴ４）。なお、ここでは関数ＧＰのみを用いているため、ステップＳＴ４において算出した評価値ＥはＥ１となる。そして、ソート部５が評価値Ｅが高い順に顔画像をソートし（ステップＳＴ５）、ソートされた順に複数の画像を表示部６に表示する（ステップＳＴ６）。
【００３８】
図６はソート結果を表示した表示画面を示す図である。図６に示すように表示画面５０の顔画像表示エリア５３には、ユーザが指定した第１の顔Ｔ１の顔画像Ｇ１が表示されている。なお、顔画像表示エリア５３に表示された顔画像には右上に検索を所望することを表す○印が付与されている。また、表示エリア５１には、評価値Ｅが高い順に左上からそれぞれＡ，Ｂ，Ａ，Ｂ，Ｃ，Ａ，Ｂ，Ａ，Ｅ，Ｃ，Ｄ，Ｄの人物の顔を含む顔画像が表示される。なお、左上の顔画像は最も評価値Ｅが高い顔画像が位置することから、ユーザが第１の顔Ｔ１として指定した画像Ｇ１が位置することとなる。
【００３９】
ここで、第１の顔Ｔ１は人物Ａの顔であるため、人物Ａの顔画像がソート順の上位に含まれるべきである。しかしながら、人物Ａの顔が斜めを向いていたりすると、その顔画像は評価値Ｅが低くなるため、人物Ａの顔がソート順の上位とならない場合がある。例えば、図６に示す顔画像Ｇ１０は人物Ａの顔を含むが、顔が斜めを向いているため、人物Ｂ，Ｃの画像よりもソート順が下位となっている。
【００４０】
このような場合、ユーザは第１の顔Ｔ１をさらに指定することができる。このため、ＣＰＵ１２は第１の顔Ｔ１がさらに指定されたか否かを判定し（ステップＳＴ７）、ステップＳＴ７が肯定されると、第１の顔Ｔ１を追加し（ステップＳＴ８）、ステップＳＴ３に戻ってステップＳＴ３以降の処理を繰り返す。
【００４１】
図７は、さらなるソート結果を表示した表示画面を示す図である。図７に示すように表示画面５０の顔画像表示エリア５３には、ユーザが指定した２つの第１の顔Ｔ１の顔画像Ｇ１，Ｇ１′が表示されている。また、表示エリア５１には、評価値Ｅが高い順に左上からそれぞれＡ，Ｂ，Ａ，Ｂ，Ａ，Ｂ，Ａ，Ｃ，Ｅ，Ｃ，Ｄ，Ｄの人物の顔を含む顔画像が表示される。図７に示すソート結果は、図６に示すソート結果と比較して、斜めを向いた人物Ａの顔がソート順の上位に位置している。しかしながら、人物Ａと似ている人物Ｂの顔画像は、斜めを向いた人物Ａの顔よりも評価値Ｅが高くなる場合があるため、人物Ｂの顔画像が斜めを向いた人物Ａの顔画像よりもソート順の上位に含まれている。
【００４２】
このような場合、ユーザは検索を所望しない第２の顔Ｔ２を指定することができる。ここで、ユーザは図７に示す表示エリア５１の上段左から２番目の顔画像Ｇ２を第２の顔Ｔ２として指定したとする。ＣＰＵ１２は、ステップＳＴ７が否定されると、第２の顔Ｔ２が指定されたか否かを判定し（ステップＳＴ９）、ステップＳＴ９が肯定されると、評価値算出部３６が関数ＧＮを設定し（ステップＳＴ１０）、関数ＧＰおよび関数ＧＮを用いてすべての顔画像の評価値Ｅを算出する（ステップＳＴ１１）。そして、ソート部５が評価値Ｅが高い順に顔画像をソートし（ステップＳＴ１２）、ソートされた順に複数の画像を表示部６に表示する（ステップＳＴ１３）。なお、ステップＳＴ９が否定されると後述するステップＳＴ１４に進む。
【００４３】
図８はさらなるソート結果を表示した表示画面を示す図である。図８に示すように表示画面５０の顔画像表示エリア５３には、ユーザが指定した２つの第１の顔Ｔ１の顔画像Ｇ１，Ｇ１′および第２の顔Ｔ２の顔画像Ｇ２が表示されている。なお、顔画像表示エリア５３に表示された第１の顔Ｔ１の顔画像Ｇ１，Ｇ１′には右上に検索を所望することを表す○印が、第２の顔Ｔ２の顔画像Ｇ２には、検索を所望しないことを表す×印が付与されている。また、表示エリア５１には、評価値Ｅが高い順に左上からＡ，Ａ，Ａ，Ａ，Ｃ，Ｅ，Ｃ，Ｄ，Ｄ，Ｂ，Ｂ，Ｂのそれぞれの人物の顔を含む顔画像が表示される。図８に示すソート結果は、図７に示すソート結果と比較して、人物Ｂの顔画像がソート順の下位に位置し、人物Ａの顔はソート順の上位に位置することとなる。
【００４４】
さらに、ＣＰＵ１２は終了の指示がなされたか否かを判定し（ステップＳＴ１４）、ステップＳＴ１４が肯定されると処理を終了する。ステップＳＴ１４が否定されると、ステップＳＴ９に戻ってステップＳＴ９以降の処理を繰り返す。
【００４５】
このように、本実施形態によれば、複数の顔画像が第１の顔Ｔ１に類似しかつ第２の顔Ｔ２に類似しない順にソートされるため、検索を所望する顔を第１の顔Ｔ１に、検索を所望しない顔を第２の顔Ｔ２に指定することにより、検索を所望とする顔の顔画像のみが上位にくるように複数の顔画像をソートすることができる。したがって、ユーザはソート順に表示された顔画像を見ることにより、所望とする顔画像を効率的に選択することができる。
【００４６】
ここで、ユーザは表示された顔画像から所望とする顔画像を選択してプリントの指示を行うことにより、選択した顔画像を含む画像をプリンタ８からプリント出力することができる。
【００４７】
なお、上記実施形態においては、第１および第２の顔Ｔ１，Ｔ２の特徴量ＦＴ１，ＦＴ２から上記式（１）または（２）を用いて、第１の顔Ｔ１に基づく評価値Ｅ１から第２の顔Ｔ２に基づく評価値Ｅ２を減算することにより顔画像の評価値Ｅを算出しているが、評価値Ｅの算出はこれに限定されるものではない。例えば、特徴量空間において、第１の顔Ｔ１の特徴量ＦＴ１および第２の顔Ｔ２の特徴量ＦＴ２をプロットし、特徴量ＦＴ１からみた特徴量ＦＴ２の方向を基準とする所定角度範囲の方向に対象顔Ｐ０の特徴量ＦＰ１がプロットされる場合、その対象顔Ｐ０は第２の顔Ｔ２に類似するものと見なして、特徴量ＦＰ１の値を修正して評価値Ｅを算出するようにしてもよい。以下、この特徴量ＦＰ１の修正について他の実施形態として説明する。
【００４８】
図９は対象顔の特徴量ＦＰ１の修正を説明するための図である。なお、ここでは特徴量空間は説明のために２次元であるものとする。図９に示すように特徴量ＦＴ１および特徴量ＦＴ２が特徴量空間にプロットされたとすると、特徴量ＦＴ１から特徴量ＦＴ２へ向かうベクトルの方向を基準とする所定角度範囲Ｒ０（図中斜線で示す）を第２の顔Ｔ２に類似する顔の特徴量が存在する空間と見なす。そして、この空間に対象顔Ｐ０の特徴量ＦＰ１がプロットされる場合には、例えば下記の式（３）に示すように特徴量ＦＴ１から離れる方向に特徴量ＦＰ１を修正する。
【００４９】
ＦＰ１′＝ＦＰ１＋ｃＧＦ（ＦＰ１−ＦＴ１）      （３）
なお、式（３）において、ｃは離れる度合いを決定するための係数、ＧＦは特徴量空間における特徴量ＦＰ１と特徴量ＦＴ１とを結ぶ直線を規定する関数である。これにより、図９に示すように所定角度範囲Ｒ０にある特徴量ＦＰ１は特徴量ＦＴ１から離れた特徴量ＦＰ１′に修正される。
【００５０】
そして、評価値算出部３６は、修正された特徴量ＦＰ１′について、上述した第２の顔Ｔ２に基づく関数ＧＮにより評価値を算出する。なお、所定角度範囲Ｒ０にない特徴量ＦＰ１については第１の顔Ｔ１に基づく関数ＧＰにより評価値を算出する。図１０は修正された特徴量ＦＰ１′による評価値の算出を説明するための図である。図１０に示すように特徴量ＦＰ１により算出される評価値は比較的高い値となるが、修正された特徴量ＦＰ１′により算出される評価値は低い値となる。
【００５１】
このため、算出された評価値が高い順に顔画像をソートすると、第２の顔Ｔ２に類似する顔画像は評価値が低くなる。したがって、他の実施形態においても上記実施形態と同様に、複数の顔画像が第１の顔Ｔ１に類似しかつ第２の顔Ｔ２に類似しない順にソートされることとなる。
【００５２】
なお、上記実施形態においては、関数ＧＰ，ＧＮとして正規分布となる関数を用いているが、これに限定されるものではなく、例えば、特徴量空間における対象顔の特徴量ＦＰ１と、第１または第２の顔Ｔ１，Ｔ２の特徴量ＦＴ１，ＦＴ２との距離の逆数を算出する関数を用いてもよい。
【００５３】
また、上記実施形態においては、画像から顔画像を抽出ししているが、例えば証明写真のように顔のみを被写体とした画像については、顔画像の抽出を行うことなく、その画像をそのまま顔画像として用いることができる。
【００５４】
以上、本発明の実施形態に係る装置１について説明したが、コンピュータを、上記の評価値算出部３６およびソート部３８に対応する手段として機能させ、図４に示すような処理を行わせるプログラムも、本発明の実施形態の１つである。また、そのようなプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体も、本発明の実施形態の１つである。また、このようなプログラムを、画像を閲覧するためのビューアソフトに組み込むようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５５】
【図１】本発明の実施形態による画像ソート装置の構成を示す概略ブロック図
【図２】評価値を算出する関数の例を示す図
【図３】評価値の算出を説明するための図
【図４】本実施形態において行われる処理を示すフローチャート
【図５】顔画像を表示した表示画面を示す図
【図６】ソート結果を表示した表示画面を示す図（その１）
【図７】ソート結果を表示した表示画面を示す図（その２）
【図８】ソート結果を表示した表示画面を示す図（その３）
【図９】特徴量の修正を説明するための図
【図１０】修正された特徴量による評価値の算出を説明するための図
【符号の説明】
【００５６】
１    画像ソート装置
２    メモリカード
４    カードスロット
６    表示部
８    プリンタ
１２    ＣＰＵ
１４    システムメモリ
１６    入力部
２２    圧縮解凍部
２４    ハードディスク
２６    メモリ制御部
２８    表示制御部
３０    プリンタインターフェース
３２    顔検出部
３４    特徴量算出部
３６    評価値算出部
３８    ソート部
【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】
2008234508.tif 000008
【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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