(57)【要約】【課題】画像の評価を行う際に、処理時間を短縮して評価値の算出を効率よく行う。【解決手段】評価を行う処理対象の画像が指定されると、処理手順決定部３６が、複数種類の個別評価値をそれぞれ算出する複数種類の算出処理にそれぞれ必須の処理である必須処理の、複数種類の算出処理間における依存関係を判別し、依存関係に基づいて複数種類の算出処理の処理手順を決定する。個別評価値算出部３２が決定された処理手順に基づいて複数種類の個別評価値を算出し、総合評価値算出部３４が複数の個別評価値に基づいて総合評価値を算出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理対象の画像が記憶された記憶手段から読み出した、該処理対象の画像に含まれる複数種類の特徴量をそれぞれ算出して、該複数種類の特徴量に対応する複数種類の個別評価値をそれぞれ算出する個別評価値算出手段と、
前記個別評価値算出手段が算出した前記複数種類の個別評価値に基づいて、前記処理対象の画像の総合的な評価値である総合評価値を算出する総合評価値算出手段と、
前記複数種類の特徴量および前記複数種類の個別評価値をそれぞれ算出する複数種類の算出処理にそれぞれ含まれる、前記特徴量および前記個別評価値の算出に必須の処理である必須処理の、前記複数種類の算出処理間における依存関係を判別し、該依存関係に基づいて前記複数種類の算出処理の処理手順を決定する処理手順決定手段とを備えたことを特徴とする画像評価装置。
【請求項２】
前記処理手順決定手段は、前記複数種類の算出処理間において、相互に依存する処理については共通に処理を行い、相互に依存しない処理については並列に処理を行うよう前記処理手順を決定する手段であることを特徴とする請求項１記載の画像評価装置。
【請求項３】
処理対象の画像が記憶された記憶手段から読み出した、該処理対象の画像に含まれる複数種類の特徴量をそれぞれ算出して、該複数種類の特徴量に対応する複数種類の個別評価値をそれぞれ算出し、
前記複数種類の個別評価値に基づいて、前記処理対象の画像の総合的な評価値である総合評価値を算出するに際し、
前記複数種類の特徴量および前記複数種類の個別評価値をそれぞれ算出する複数種類の算出処理にそれぞれ含まれる、前記特徴量および前記個別評価値の算出に必須の処理である必須処理の、前記複数種類の算出処理間における依存関係を判別し、該依存関係に基づいて前記複数種類の算出処理の処理手順を決定することを特徴とする画像評価方法。
【請求項４】
処理対象の画像が記憶された記憶手段から読み出した、該処理対象の画像に含まれる複数種類の特徴量をそれぞれ算出して、該複数種類の特徴量に対応する複数種類の個別評価値をそれぞれ算出する手順と、
前記複数種類の個別評価値に基づいて、前記処理対象の画像の総合的な評価値である総合評価値を算出する手順と、
前記複数種類の特徴量および前記複数種類の個別評価値をそれぞれ算出する複数種類の算出処理にそれぞれ含まれる、前記特徴量および前記個別評価値の算出に必須の処理である必須処理の、前記複数種類の算出処理間における依存関係を判別し、該依存関係に基づいて前記複数種類の算出処理の処理手順を決定する手順とを有することを特徴とする画像評価方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像を評価する画像評価装置および方法並びに画像評価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記録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つの記録媒体内に保持することが可能になってきている。その一方で、プリント注文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に、最終的にユーザがプリントする画像として判断する前にある程度の条件で画像を絞り込む機能や、ユーザの嗜好に合わせてプリントに適した画像を選択する機能が求められている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、複数の画像に対して、ピント、露光量、ブレ量、被写体の大きさおよびコントラスト等を用いて評価を行い、画像の順位を表示する手法が提案されている。また、特許文献２には、画像の明るさ、カメラに設けられた加速度センサの出力値、ＡＦ評価のいずれかの評価値を基準として、プリントに適した画像を自動的に選択する手法が開示されている。これらの手法によれば、画像の評価結果に基づいて、評価値が上位の画像をプリントに適した画像として選択することができるため、ユーザの負担を軽減することができる。
【特許文献１】特開２０００−１３７７９１号公報
【特許文献２】特開２００２−１０１７９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、画像の評価を行う場合、評価の対象となる画像をメディア等から読み出す処理、ピント、露光量、ブレ量、被写体の大きさおよびコントラスト等の画像の評価値を算出する処理、および算出した評価値を用いての総合的な評価値の算出処理を、評価の対象となるすべての画像に対して行う必要がある。ここで、画像の評価は、まず演算量を低減するために画像を縮小し、縮小した画像の明るさやブレ量等の特徴量を算出し、算出した特徴量を用いて画像の評価値を算出する等、複数の処理により行われるが、とくに特徴量の算出は処理に長時間を要するため、複数の画像についての評価値を算出する場合、効率よく評価値を算出することができない。
【０００５】
本発明は上記事情に鑑みなされたものであり、画像の評価を行う際に、処理時間を短縮して評価値の算出を効率よく行うことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明による画像評価装置は、処理対象の画像が記憶された記憶手段から読み出した、該処理対象の画像に含まれる複数種類の特徴量をそれぞれ算出して、該複数種類の特徴量に対応する複数種類の個別評価値をそれぞれ算出する個別評価値算出手段と、
前記個別評価値算出手段が算出した前記複数種類の個別評価値に基づいて、前記処理対象の画像の総合的な評価値である総合評価値を算出する総合評価値算出手段と、
前記複数種類の特徴量および前記複数種類の個別評価値をそれぞれ算出する複数種類の算出処理にそれぞれ含まれる、前記特徴量および前記個別評価値の算出に必須の処理である必須処理の、前記複数種類の算出処理間における依存関係を判別し、該依存関係に基づいて前記複数種類の算出処理の処理手順を決定する処理手順決定手段とを備えたことを特徴とするものである。
【０００７】
なお、本発明による画像評価装置においては、前記処理手順決定手段を、前記複数種類の算出処理間において、相互に依存する処理については共通に処理を行い、相互に依存しない処理については並列に処理を行うよう前記処理手順を決定する手段としてもよい。
【０００８】
本発明による画像評価方法は、処理対象の画像が記憶された記憶手段から読み出した、該処理対象の画像に含まれる複数種類の特徴量をそれぞれ算出して、該複数種類の特徴量に対応する複数種類の個別評価値をそれぞれ算出し、
前記複数種類の個別評価値に基づいて、前記処理対象の画像の総合的な評価値である総合評価値を算出するに際し、
前記複数種類の特徴量および前記複数種類の個別評価値をそれぞれ算出する複数種類の算出処理にそれぞれ含まれる、前記特徴量および前記個別評価値の算出に必須の処理である必須処理の、前記複数種類の算出処理間における依存関係を判別し、該依存関係に基づいて前記複数種類の算出処理の処理手順を決定することを特徴とするものである。
【０００９】
なお、本発明による画像評価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】
【００１０】
本発明によれば、処理対象の画像が記憶された記憶手段から読み出された処理対象の画像から複数種類の特徴量がそれぞれ算出されて、複数種類の特徴量に対応する個別評価値がそれぞれ算出され、算出された複数種類の個別評価値に基づいて、処理対象の画像の総合評価値が算出される。この際、複数種類の特徴量および複数種類の個別評価値をそれぞれ算出する複数種類の算出処理にそれぞれ含まれる、特徴量および個別評価値の算出に必須の処理である必須処理の、複数の算出処理間における依存関係が判別され、依存関係に基づいて複数種類の算出処理の処理手順が決定される。このため、相互に依存する必須処理については必須処理を共通して行うよう処理手順を決定することができ、これにより、相互に依存する処理の重複をなくし、評価値算出のための処理時間を短縮して効率よく評価値を算出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
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評価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評価装置１は、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、ＣＰＵ１２を動作させるプログラム、画像を閲覧するためのビューアソフトおよび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、各種表示を行う液晶モニタ等からなる表示部１６と、表示部１６を制御する表示制御部１８と、種々の指示および入力を装置１に対して行うためのキーボード、マウスおよびタッチパネル等からなる入力部２０と、入力部２０を制御する入力制御部２２とを備える。なお、システムメモリ１４は、ＲＡＭの一部の領域において、評価値算出の処理対象となる画像等を一時的に記憶するためのキャッシュ３０を構成する。
【００１２】
また、画像評価装置１は、画像を表す画像データを記録したメモリカード等のメディアから画像データを読み出したり画像データをメディアに記録したりするための画像読込部２４と、画像読込部２４を制御する画像読込制御部２６と、画像データを含む各種情報を保存するハードディスク２８とを備える。
【００１３】
なお、画像読込部２４が読み込んだ画像は、ハードディスク２８に保存される。そして、後述する評価値を算出する処理を行う際に、ハードディスク２８から処理対象の画像が読み出され、評価値算出の処理が施される。この際、必要に応じて読み出した画像をキャッシュ３０に一時的に記憶してもよい。
【００１４】
ここで、キャッシュ３０にはその容量に応じた数の画像が一時的に記憶される。例えば、画像のファイルサイズが１ＭＢ、キャッシュ３０の容量が３ＭＢである場合には、３つの画像がキャッシュ３０に一時的に記憶される。そして、新たな画像が読み出された場合には、その新たな画像が最も古い画像に代えてキャッシュ３０に記憶される。
【００１５】
また、画像評価装置１は、作業者が入力部２０を用いて指定した画像および評価項目についての処理対象の画像の評価値（個別評価値とする）を算出するための個別評価値算出部３２と、個別評価値算出部３２が算出した個別評価値に基づいて、処理対象の画像の総合評価値を算出する総合評価値算出部３４と、個別評価値算出部３２において行われる特徴量および個別評価値の算出処理に含まれる、特徴量および個別評価値の算出に必須の処理である必須処理の処理手順を決定する処理手順決定部３６とを備える。
【００１６】
個別評価値算出部３２は、画像読込部２４が読み込んだ複数の画像をイベント毎の複数のグループに分類し、画像がいずれのグループに分類されたかを表す情報を特徴量の１つとして算出するイベント分類部４０と、イベント分類部４０が分類した複数のグループの重要度であるイベント重要度をそのグループに分類された画像の個別評価値の１つとして算出するイベント重要度算出部４２と、画像読込部２４が読み込んだ複数の画像同士の類似度を特徴量の１つとして算出する類似判定部４４と、類似判定部４４が算出した類似度に基づいて複数の画像を類似画像からなる複数のグループに分類し、画像がいずれのグループに分類されたかを表す情報を特徴量の１つとして算出する類似分類部４６と、類似分類部４６が分類した複数のグループの重要度である類似重要度をそのグループに分類された画像の個別評価値の１つとして算出する類似重要度算出部４８とを備える。
【００１７】
イベント分類部４０は、一連のひとかたまりの意図で撮影された画像の組であるイベント毎の複数のグループに複数の画像を分類する。具体的には、複数の画像を撮影日時順にソートし、撮影時間差が所定値以上となる２つの画像の間をイベントの区切り位置とする手法を用いて、複数の画像をイベント毎の複数のグループに分類する。なお、複数の画像をイベント毎の複数のグループに分類する手法はこの手法に限定されるものではなく、１つの撮影場所を１つのイベントと見なし、画像に付与された撮影場所の情報を用いて撮影場所毎の複数のグループに分類する等、種々の手法を用いることができる。
【００１８】
イベント重要度算出部４２は、例えば特開２００６−１７１９４２号公報に記載されたように、グループに含まれる画像数、および各グループに関連するグループの数等の情報に基づいてグループの重要度を算出する手法を用いて、イベント重要度を個別評価値の１つとして算出する。
【００１９】
類似重要度算出部４８は、例えば、類似する画像からなる各グループ内においてさらに類似する画像からなる類似画像グループを生成し、各グループにおける類似画像グループの数および／または類似画像グループに含まれる画像の数に応じて、各グループの重要度を設定する手法を用いて類似重要度を個別評価値の１つとして算出する。
【００２０】
また、個別評価値算出部３２は、処理の対象となる画像から顔を検出し、検出した顔のサイズ、顔の画像上における位置、顔の向き、顔の回転角度、および顔の検出スコアの少なくとも１つの情報を特徴量として算出する顔検出部５０と、顔検出部５０が算出した特徴量に基づく評価値を個別評価値の１つとして算出する顔評価部５２とを備える。なお、顔検出部５０は、演算時間を短縮するために、処理対象となる画像を縮小して縮小画像を作成し、縮小画像から顔を検出して、検出した顔のサイズ、顔の画像上における位置、顔の向き、顔の回転角度、および顔の検出スコアの少なくとも１つの情報を顔の特徴量として算出する。
【００２１】
また、個別評価値算出部３２は、処理対象の画像の明るさ（例えば画像の全画素の画素値の平均値）を特徴量の１つとして算出する明るさ判定部５４と、明るさ判定部５４が算出した画像の明るさに基づいて処理対象の画像の明るさに基づく評価値を個別評価値の１つとして算出する明るさ評価部５６とを備える。なお、明るさ判定部５４は、演算時間を短縮するために、処理対象となる画像を縮小して縮小画像を作成し、縮小画像の明るさを明るさの特徴量として算出する。
【００２２】
さらに、個別評価値算出部３２は、処理対象の画像のボケおよびブレの程度を表す情報を特徴量の１つとして算出するボケブレ判定部５８と、ボケブレ判定部５８が算出した特徴量に基づく評価値を個別評価値の１つとして算出するボケブレ評価部６０とを備える。なお、ボケおよびブレの情報については、高周波成分が少ないほど画像のボケおよびブレが多いことから、画像に含まれる高周波成分を検出し、高周波成分量に反比例する値をボケおよびブレの程度を表す特徴量として算出する手法を用いることができる。なお、ボケブレ判定部５８は、演算時間を短縮するために、処理対象となる画像を縮小して縮小画像を作成し、縮小画像からボケおよびブレの程度を表す情報をボケブレの特徴量として算出する。
【００２３】
なお、個別評価値算出部３２は、上述したイベント分類部４０、イベント重要度算出部４２、類似判定部４４、類似分類部４６、類似重要度算出部４８、顔検出部５０、顔評価部５２、明るさ判定部５４、明るさ評価部５６、ボケブレ判定部５８およびボケブレ評価部６０以外の、画像に含まれる他の特徴量を算出し、算出した他の特徴量に基づいて個別評価値を算出する手段を備えるようにしてもよい。例えば、顔の表情を特徴量の１つとして検出し、顔の表情に基づく評価値を個別評価値の１つとして算出する手段を備えるようにしてもよい。
【００２４】
また、個別評価値算出部３２は、イベント分類部４０、イベント重要度算出部４２、類似判定部４４、類似分類部４６、類似重要度算出部４８、顔検出部５０、顔評価部５２、明るさ判定部５４、明るさ評価部５６、ボケブレ判定部５８およびボケブレ評価部６０のすべてを備える必要はなく、例えば、顔検出部５０、顔評価部５２、明るさ判定部５４、および明るさ評価部５６というようにその一部のみを備えるものであってもよい。
【００２５】
また、個別評価値算出部３２は、上述したイベント分類部４０、イベント重要度算出部４２、類似判定部４４、類似分類部４６、類似重要度算出部４８、顔検出部５０、顔評価部５２、明るさ判定部５４、明るさ評価部５６、ボケブレ判定部５８およびボケブレ評価部６０を備えているため、処理対象の画像についてのイベント重要度、類似画像重要度、顔評価値、明るさ評価値およびボケブレ評価値を処理対象の画像の個別評価値として算出することができるが、作業者が入力部２０から指定した評価項目についての個別評価値のみを算出するようにしてもよい。例えば、作業者が入力部２０からイベント重要度、顔評価値および明るさ評価値に基づいて画像の評価を行う旨を評価項目として指示した場合には、個別評価値算出部３２は、イベント重要度、顔評価値および明るさ評価値のみを算出する。
【００２６】
また、イベント重要度算出部４２、類似重要度算出部４８、顔評価部５２、明るさ評価部５６およびボケブレ評価部６０においては、評価する画像の用途（例えば、アルバム用の画像を選択したい、プレゼント用の画像を選択したい等）、評価する画像の利用者の年齢層（祖父母の基準で画像を選択したい、子供の基準で画像を選択したい）および評価する画像の利用者の好み等に応じた個別評価値を算出するようにしてもよい。この場合、画像の用途、利用者の年齢層および利用者の好み等（以下、評価目的とする）に応じて、特徴量を重み付けする評価パラメータを入力部２０から入力するまたはあらかじめ用意しておくことにより、評価目的に応じて特徴量を重み付けして個別評価値を算出できる。
【００２７】
例えば、顔評価部５２においては、顔検出部５０が検出した顔のサイズ、顔の画像上における位置、顔の向き、顔の回転角度、および顔の検出スコアの少なくとも１つの情報に基づく評価値を個別評価値として算出しているが、評価目的に応じて、これらの情報のいずれを重要視するかが異なるものである。したがって、評価目的に応じて、特徴量を重み付けする評価パラメータを用いてこれらの情報を重み付けて評価値を算出することにより、評価目的に応じた評価値を算出することができる。このため、本実施形態においては、１つの画像に対して評価目的に応じて、複数回の評価が行われる場合があり、同一の画像であっても評価目的に応じて個別評価値、ひいては総合評価値が異なるものとなる場合があるものである。
【００２８】
総合評価値算出部３４は、個別評価値算出部３２が算出した個別評価値を重み付け加算することにより総合評価値を算出する。なお、個別評価値の重み係数は、個別評価値を算出する場合と同様に、評価目的に応じて設定すればよい。
【００２９】
処理手順決定部３６は、特徴量および個別評価値を算出する処理にそれぞれ含まれる、特徴量および個別評価値に必須の処理である必須処理の、算出する処理間における依存関係を判別し、依存関係に基づいて複数の個別評価値算出の際の処理手順を決定する。以下、処理手順の決定について説明する。なお、ここでは、評価項目として、明るさの評価値および顔の評価値が入力された場合の、明るさの評価値および顔の評価値を算出する際の処理手順の決定について説明する。
【００３０】
ここで、明るさ評価値を算出するためには、画像を読み出す処理、読み出した画像を縮小する処理、縮小した画像の明るさを特徴量として算出する処理、および算出した特徴量から明るさの評価値を個別評価値として算出する処理が必須処理となる。一方、顔の評価値を算出するためには、画像を読み出す処理、読み出した画像を縮小する処理、縮小した画像から顔を検出して顔の特徴量を算出する処理、および算出した特徴量から顔の評価値を個別評価値として算出する処理が必須処理となる。
【００３１】
本実施形態においては、必須処理の依存関係を示す依存関係テーブルがハードディスク２８に保存されている。図２は明るさの評価値および顔の評価値の算出における必須処理の依存関係テーブルを示す図である。ここで、図２に示す依存関係テーブルＴ１〜Ｔ６は、必須処理とその直前に行われる必須処理とが必須処理の種類を特定する処理種類ＩＤにより登録されている。なお、直前よりもさらに前の複数の必須処理を登録してもよく、この場合、必須処理の並び順により必須処理の順序を規定するようにしてもよい。
【００３２】
図２において、依存関係テーブルＴ１は、処理種類ＩＤが１００００１の画像読み出し処理の依存関係を示すものであるが、その直前の必須処理は何ら規定されていないため、「ｎｕｌｌ」が登録されている。依存関係テーブルＴ２は、処理種類ＩＤが２００００１の明るさの特徴量を算出するための明るさ判定処理の依存関係を示すものであり、その直前の必須処理として処理種類ＩＤが１００００２の画像縮小処理が登録されている。依存関係テーブルＴ３は、処理種類ＩＤが２００００２の明るさの評価値を算出するための明るさ評価処理の依存関係を示すものであり、その直前の必須処理として処理種類ＩＤが２００００１の明るさ判定処理が登録されている。依存関係テーブルＴ４は、処理種類ＩＤが１００００２の画像縮小処理の依存関係を示すものであり、その直前の必須処理として処理種類ＩＤが１００００１の画像読み出しみ処理が登録されている。依存関係テーブルＴ５は、処理種類ＩＤが３００００１の顔の特徴量を算出するための顔検出処理の依存関係を示すものであり、その直前の必須処理として処理種類ＩＤが１００００２の画像縮小処理が登録されている。依存関係テーブルＴ６は、処理種類ＩＤが３００００２の顔の評価値を算出するための顔評価処理の依存関係を示すものであり、その直前の必須処理として処理種類ＩＤが３００００１の顔検出処理が登録されている。なお、依存関係テーブルＴ１〜Ｔ６においては、各テーブルが依存関係を示す処理種類ＩＤにＰｋ（プライマリーキー）の符号が付与されている。
【００３３】
処理手順決定部３６は、入力された評価項目（すなわち、明るさ評価および顔評価）に基づいて、ハードディスク２８に保存されている依存関係テーブルＴ１〜Ｔ６のうち、まずプライマリーキーが明るさ評価の依存関係テーブルＴ３を参照する。依存関係テーブルＴ３により明るさ評価処理の直前の必須処理が明るさ判定処理であることが分かるため、処理順序を「明るさ判定処理−明るさ評価処理」に決定する。次いで、プライマリーキーが明るさ判定処理の依存関係テーブルＴ２を参照すると、明るさ判定処理の直前の必須処理が画像縮小処理であることが分かるため、処理順序を「画像縮小処理−明るさ判定処理−明るさ評価処理」に決定する。また、プライマリーキーが画像縮小処理の依存関係テーブルＴ４を参照すると、画像縮小処理の直前の必須処理が画像読み出し処理であることが分かるため、処理順序を「画像読み出し処理−画像縮小処理−明るさ判定処理−明るさ評価処理」に決定する。さらに、プライマリーキーが画像読み出し処理の依存関係テーブルＴ１を参照すると、画像読み出し処理の直前の必須処理はないため、明るさ評価処理についての処理順序を、「画像読み出し処理−画像縮小処理−明るさ判定処理−明るさ評価処理」に決定する。
【００３４】
次いで、処理手順決定部３６は、プライマリーキーが顔評価の依存関係テーブルＴ６を参照する。依存関係テーブルＴ６により顔評価処理の直前の必須処理が顔検出処理であることが分かるため、顔評価値算出のための処理順序を「顔検出処理−顔評価処理」に決定する。次いで、プライマリーキーが顔検出処理の依存関係テーブルＴ５を参照すると、顔検出処理の直前の必須処理が画像縮小処理であることが分かるため、処理順序を「画像縮小処理−顔検出処理−顔評価処理」に決定する。
【００３５】
ここで、画像縮小処理は、明るさ評価処理の処理順序に含まれるため、明るさ評価処理と顔評価処理とを比較すると、画像読み出し処理と画像縮小処理とは共用でき、画像縮小処理後の処理は並列関係にあることが分かる。したがって、「画像読み出し処理−画像縮小処理」の後、「明るさ判定処理−明るさ評価処理」と、「顔検出処理−顔評価処理」とを並列に行うように最終的な処理順序が決定される。
【００３６】
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３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、本実施形態においては、画像読込部２４が読み込んだ画像は、ハードディスク２８に保存されているものとする。また、本実施形態においては、評価項目として明るさ評価および顔評価を入力したものとする。作業者が入力部２０から評価を行う複数の画像、評価項目および評価目的を指定することによりＣＰＵ１２が処理を開始し、まず処理手順決定部３６が入力された評価項目に基づいて、上述したようにハードディスク２８に保存された依存関係テーブルを参照して、明るさの評価値および顔の評価値の算出処理に含まれる必須処理の処理順序を決定する（ステップＳＴ１）。
【００３７】
なお、画像の指定は、画像のファイル名を入力したり、画像の一覧を表示部１６に表示し、そこから画像を選択することにより行えばよい。また、評価項目および評価目的の指定は、その種類を入力部２０から直接入力することにより行ってもよく、評価項目および評価目的に対応するあらかじめ定められた記号を入力することにより行ってもよく、表示部１６に表示した評価項目および評価目的の一覧から選択することにより行ってもよい。
【００３８】
そして、決定された処理順序に従い、ＣＰＵ１２が、処理対象を最初の画像（例えば画像をファイル名順にソートした場合のファイル名が先頭の画像）に設定し（ステップＳＴ２）、処理対象の画像をハードディスク２８から読み出し、キャッシュ３０に記憶する（ステップＳＴ３）。
【００３９】
次いで、個別評価値算出部３２の顔検出部５０または明るさ判定部５４が、処理対象の画像に画像縮小処理を施して縮小画像を作成する（ステップＳＴ４）。そして、顔検出部５０が、縮小画像に顔検出処理を施して顔の特徴量を算出し（ステップＳＴ５）、顔評価部５２が顔の特徴量に基づいて顔の評価値を個別評価値として算出する（ステップＳＴ６）。
【００４０】
またこれと並列に、個別評価値算出部３２の明るさ判定部５４が、縮小画像の明るさを判定して明るさの特徴量を算出し（ステップＳＴ７）、明るさ評価部５６が明るさの特徴量に基づいて明るさの評価値を個別評価値として算出する（ステップＳＴ８）。
【００４１】
そして、総合評価値算出部３４が個別評価値を重み付け加算することにより総合評価値を算出し（ステップＳＴ９）、作業者が指定したすべての画像についての処理が終了したか否かを判定する（ステップＳＴ１０）。ステップＳＴ１０が否定されると処理対象の画像を次の画像に設定し（ステップＳＴ１１）、ステップＳＴ３に戻り、ステップＳＴ３以降の処理を繰り返す。ステップＳＴ１１が肯定されると、作業者が指定したすべての画像の一覧を、算出した総合評価値とともに評価結果として表示部１６に表示し（ステップＳＴ１２）、処理を終了する。
【００４２】
作業者は表示部１６に表示された画像の一覧および総合評価値に基づいて、評価の高い画像を選択して、選択した画像をプリントしたり、メディアに記録したりすることができる。
【００４３】
なお、評価値が大きい画像は、撮影がうまく行われた画像であるため、表示部１６への画像の一覧の表示時に、総合評価値が大きい所定数の画像をプリント等にお勧めの画像として拡大して表示するようにしてもよい。これにより、作業者はプリント等にお勧めの画像を容易に選択することが可能となる。
【００４４】
このように、本実施形態においては、複数種類の特徴量および複数種類の個別評価値をそれぞれ算出する複数種類の算出処理にそれぞれに含まれる、特徴量および個別評価値の算出に必須の処理である必須処理の、複数の算出処理間における依存関係を判別し、依存関係に基づいて複数種類の算出処理の処理手順を決定するようにしたため、上述したように明るさ評価処理と顔評価処理において相互に依存する必須処理である画像読み出し処理および画像縮小処理については、共通して行うよう処理手順を決定することができる。そしてこれにより、相互に依存する処理の重複をなくし、評価値算出のための処理時間を短縮して効率よく評価値を算出することができる。
【００４５】
なお、上記実施形態において、評価項目として類似重要度が指定された場合には、顔の評価値や明るさの評価値とは並列に、すべての画像についての類似判定部４４、類似分類部４６および類似重要度算出部４８における処理を行うように処理順序が決定され、類似重要度が個別評価値として算出される。そして、総合評価値算出部３４が、類似重要度に基づく個別評価値および他の個別評価値を重み付け加算して総合評価値を算出する。
【００４６】
また、上記実施形態においてはシステムメモリ１４の一部の領域をキャッシュ３０としているが、ＣＰＵ１２がキャッシュ３０を備えていてもよく、ハードディスク２８がキャッシュ３０を備えていてもよい。
【００４７】
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、上記の個別評価値算出部３２および総合評価値算出部３４に対応する手段として機能させ、図３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。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】本発明の実施形態による画像評価装置の構成を示す概略ブロック図
【図２】依存関係テーブルを示す図
【図３】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
【符号の説明】
【００４９】
１      画像評価装置
１２    ＣＰＵ
１４    システムメモリ
１６    表示部
１８    表示制御部
２０    入力部
２２    入力制御部
２４    画像読込部
２６    画像読込制御部
２８    ハードディスク
３０    キャッシュ
３２    個別評価値算出部
３４    総合評価値算出部
３６    処理手順決定部
【図１】
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【図２】
2008083893.tif 000004
【図３】
2008083893.tif 000005