(57)【要約】【課題】適切な代表画像データを選択できるようにする。【解決手段】例えば図４の例では、各黒丸印が、３つのイベントから形成されている出来事について撮影された各写真の画像データを示している。この場合、装置は、かかる出来事を、３つのイベントの確率密度分布としての正規分布g1,g2,g3の混合分布として表し、複数の画像データの各撮影時刻を観測値として、３つの確率密度分布のパラメータとして例えば平均値μα，μβ，μγを推定する。そして、装置は、平均値μα，μβ，μγに近い撮影時刻の３つの画像データＰα，Ｐβ，Ｐγを、３つのイベントについての代表画像データとして選択する。なお、イベント数自体は、図４の３つに限定されず、同一の出来事であっても、ユーザまたは装置が独自の判断で決定できるものである。本発明は、代表写真の選択技術の分野に適用可能である。【選択図】図４
2008250855.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｎ枚分（Ｎは２以上の整数値）の画像データの中から代表画像データを選択する情報処理装置であって、
前記Ｎ枚分の画像データは、イベント数Ｋ（ＫはＮ以下の整数値）のイベントから形成される実世界上の出来事について撮影された画像に対応しており、
前記出来事を、前記イベント数Ｋ個分の確率密度分布の混合分布として表し、前記Ｎ枚分の画像データの各撮影時刻を観測値として、前記イベント数Ｋ個分の確率密度分布のパラメータをそれぞれ推定し、それらのパラメータに基づいて、前記イベント数Ｋの各イベントについての前記代表画像データを選択する選択手段
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記パラメータは、前記確率密度分布の極大値となる時刻を特定できる特定パラメータを含み、
前記選択手段は、前記特定パラメータで特定される時刻に最も近い撮影時刻の画像データを、前記代表画像データのひとつとして選択する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記確率密度分布は正規分布であり、前記特定パラメータは、前記正規分布の平均値である
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記イベント数Ｋをユーザが指定する指定手段をさらに備え、
前記指定手段により指定された前記イベント数Ｋの前記各イベントについての前記代表画像データを選択する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記選択手段は、さらに、所定の情報量規範手法に基づいて前記イベント数Ｋを決定し、決定された前記イベント数Ｋの前記各イベントについての前記代表画像データを選択する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
Ｎ枚分（Ｎは２以上の整数値）の画像データの中から代表画像データを選択する情報処理装置の情報処理方法であって、
前記Ｎ枚分の画像データは、イベント数Ｋ（ＫはＮ以下の整数値）のイベントから形成される実世界上の出来事について撮影された画像に対応しており、
前記出来事を、前記イベント数Ｋ個分の確率密度分布の混合分布として表し、前記Ｎ枚分の画像データの各撮影時刻を観測値として、前記イベント数Ｋ個分の確率密度分布のパラメータをそれぞれ推定し、それらのパラメータに基づいて、前記イベント数Ｋの各イベントについての前記代表画像データを選択する
ステップを含む情報処理方法。
【請求項７】
Ｎ枚分（Ｎは２以上の整数値）の画像データの中から代表画像データを選択する処理を実行するコンピュータに、
前記Ｎ枚分の画像データは、イベント数Ｋ（ＫはＮ以下の整数値）のイベントから形成される実世界上の出来事について撮影された画像に対応しており、
前記出来事を、前記イベント数Ｋ個分の確率密度分布の混合分布として表し、前記Ｎ枚分の画像データの各撮影時刻を観測値として、前記イベント数Ｋ個分の確率密度分布のパラメータをそれぞれ推定し、それらのパラメータに基づいて、前記イベント数Ｋの各イベントについての前記代表画像データを選択する
ステップを実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置および方法並びにプログラムに関し、特に、ユーザの負担を可能な限り低減させつつ、ユーザにとって適切な代表画像データを選択できる情報処理装置および方法並びにプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
写真をデジタル画像データとしてメモリカード等の記録媒体に記録する電子スチルカメラ等の画像撮影装置があり、撮影した画像データを簡便に再生表示し、不要な画像データを削除することができる。そのため、ユーザはいきおい非常に多くの写真を撮影することになり、画像データの整理や管理が複雑になる傾向にある。
【０００３】
そこで、画像データの検索を容易にするため、画像データに撮影の日時や撮影条件等のタグ情報をデジタルデータ（以下、メタデータとも称する）として付加することができる電子スチルカメラが提案されている。
【０００４】
しかしながら、画像データに撮影の日時や撮影条件等のタグ情報が付加される場合でも、ユーザは、撮影日時等の情報を頼りに大量の画像データを検索もしくはソーティングして、目的の画像データを探す必要があり、画像データの整理や管理には手間がかかり、ユーザに負担がかかっていた。
【０００５】
そこで、本発明人は、このような大量の画像データを階層的にクラスタリングする手法を発明し、特許文献１として開示している。かかる手法を採用することで、画像データの整理や管理に費やすユーザの負担が軽減されるようになった。
【特許文献１】特開２００６−３４４００５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、かかる手法は、あくまでもクラスタリング手法に留まっている。従って、例えば、このような大量の画像データの中から最終的に数枚の代表画像データを選択することを目的とする場合、ユーザは、各グループ（クラスタ）から幾つかのグループを選択し、その幾つかのグループに属している複数の画像データの中からユーザ自身の判断に基づいて代表画像データを選択しなければならない、という作業が依然として必要になる。
【０００７】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、ユーザの負担を可能な限り低減させつつ、ユーザにとって適切な代表画像データを選択できるようにするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一側面の情報処理装置は、Ｎ枚分（Ｎは２以上の整数値）の画像データの中から代表画像データを選択する情報処理装置であって、前記Ｎ枚分の画像データは、イベント数Ｋ（ＫはＮ以下の整数値）のイベントから形成される実世界上の出来事について撮影された画像に対応しており、前記出来事を、前記イベント数Ｋ個分の確率密度分布の混合分布として表し、前記Ｎ枚分の画像データの各撮影時刻を観測値として、前記イベント数Ｋ個分の確率密度分布のパラメータをそれぞれ推定し、それらのパラメータに基づいて、前記イベント数Ｋの各イベントについての前記代表画像データを選択する選択手段を備える。
【０００９】
前記パラメータは、前記確率密度分布の極大値となる時刻を特定できる特定パラメータを含み、前記選択手段は、前記特定パラメータで特定される時刻に最も近い撮影時刻の画像データを、前記代表画像データのひとつとして選択する。前記確率密度分布は正規分布であり、前記特定パラメータは、前記正規分布の平均値である。
【００１０】
前記イベント数Ｋをユーザが指定する指定手段をさらに備え、前記指定手段により指定された前記イベント数Ｋの前記各イベントについての前記代表画像データを選択する。
【００１１】
前記選択手段は、さらに、所定の情報量規範手法に基づいて前記イベント数Ｋを決定し、決定された前記イベント数Ｋの前記各イベントについての前記代表画像データを選択する。
【００１２】
本発明の一側面の情報処理方法およびプログラムは、上述した本発明の一側面の情報処理装置に対応する情報処理およびプログラムである。
【００１３】
本発明の一側面の情報処理装置および方法並びにプログラムにおいては、Ｎ枚分（Ｎは２以上の整数値）の画像データの中から代表画像データが次のようにして選択される。即ち、前記Ｎ枚分の画像データは、イベント数Ｋ（ＫはＮ以下の整数値）のイベントから形成される実世界上の出来事について撮影された画像に対応しており、前記出来事が、前記イベント数Ｋ個分の確率密度分布の混合分布として表され、前記Ｎ枚分の画像データの各撮影時刻を観測値として、前記イベント数Ｋ個分の確率密度分布のパラメータがそれぞれ推定され、それらのパラメータに基づいて、前記イベント数Ｋの各イベントについての前記代表画像データが選択される。
【発明の効果】
【００１４】
以上のごとく、本発明の一側面によれば、代表画像データの選択技術を提供できる。特に、ユーザの負担を可能な限り低減させつつ、ユーザにとって適切な代表画像データを選択できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下に本発明の実施の形態を説明するが、本発明の構成要件と、発明の詳細な説明に記載の実施の形態との対応関係を例示すると、次のようになる。この記載は、本発明をサポートする実施の形態が、発明の詳細な説明に記載されていることを確認するためのものである。従って、発明の詳細な説明中には記載されているが、本発明の構成要件に対応する実施の形態として、ここには記載されていない実施の形態があったとしても、そのことは、その実施の形態が、その構成要件に対応するものではないことを意味するものではない。逆に、実施の形態が構成要件に対応するものとしてここに記載されていたとしても、そのことは、その実施の形態が、その構成要件以外の構成要件には対応しないものであることを意味するものでもない。
【００１６】
さらに、この記載は、発明の実施の形態に記載されている具体例に対応する発明が、請求項に全て記載されていることを意味するものではない。換言すれば、この記載は、発明の実施の形態に記載されている具体例に対応する発明であって、この出願の請求項には記載されていない発明の存在、すなわち、将来、分割出願されたり、補正により追加される発明の存在を否定するものではない。
【００１７】
本発明の一側面の情報処理装置（例えば図１の画像処理装置１１）は、
Ｎ枚分（Ｎは２以上の整数値）の画像データの中から代表画像データを選択する情報処理装置であって、
前記Ｎ枚分の画像データ（例えば図２乃至図４における各黒丸印）は、イベント数Ｋ（ＫはＮ以下の整数値）のイベントから形成される実世界上の出来事について撮影された画像に対応しており、
前記出来事を、前記イベント数Ｋ個分の確率密度分布の混合分布（例えば図３のf(x)）として表し、前記Ｎ枚分の画像データの各撮影時刻を観測値として、前記イベント数Ｋ個分の確率密度分布のパラメータ（例えば図４の確率密度分布の一例である正規分布g1,g2,g3の各パラメータであるμα，μβ，μγ）をそれぞれ推定し、それらのパラメータに基づいて、前記イベント数Ｋの各イベントについての前記代表画像データ（例えば、図４の画像データＰα，Ｐβ，Ｐγ）を選択する選択手段（例えば図１の代表画像選択部２３）
を備える。
【００１８】
前記イベント数Ｋをユーザが指定する指定手段（例えば図１の操作部２６）をさらに備え、
前記指定手段により指定された前記イベント数Ｋの前記各イベントについての前記代表画像データを選択する（例えば図５のステップＳ１ＹＥＳの後のステップＳ２乃至Ｓ７）。
【００１９】
前記選択手段は、さらに、所定の情報量規範手法に基づいて前記イベント数Ｋを決定し、決定された前記イベント数Ｋの前記各イベントについての前記代表画像データを選択する（例えば図５のステップＳ１ＮＯの後の図６のステップＳ８乃至Ｓ１８）。
【００２０】
本発明の一側面の情報処理方法（例えば図５，図６の画像処理に対応する方法）は、
Ｎ枚分（Ｎは２以上の整数値）の画像データの中から代表画像データを選択する情報処理装置（例えば図１の画像処理装置１１）の情報処理方法であって、
前記Ｎ枚分の画像データは、イベント数Ｋ（ＫはＮ以下の整数値）のイベントから形成される実世界上の出来事について撮影された画像に対応しており、
前記出来事を、前記イベント数Ｋ個分の確率密度分布の混合分布として表し、前記Ｎ枚分の画像データの各撮影時刻を観測値として、前記イベント数Ｋ個分の確率密度分布のパラメータをそれぞれ推定し、それらのパラメータに基づいて、前記イベント数Ｋの各イベントについての前記代表画像データを選択する
ステップ（例えば図５のステップＳ１ＹＥＳの後のステップＳ２乃至Ｓ７、または、例えば図５のステップＳ１ＮＯの後の図６のステップＳ８乃至Ｓ１８）を含む。
【００２１】
本発明の一側面のプログラムは、上述した本発明の一側面の情報処理方法に対応するプログラムであって、例えば図７のコンピュータにより実行される。
【００２２】
図１は、本発明が適用される情報処理装置の一実施の形態としての画像処理装置１１の機能的構成例を示す機能ブロック図である。
【００２３】
ただし、図１の機能ブロック図とは、画像処理装置１１が本来有する可能性がある様々な機能のうちの、本発明が適用される機能、即ち、後述する図５や図６の画像処理実行機能を実現可能とするための機能ブロック図である。即ち、かかる画像処理実行機能を幾つかの所定機能に区分し、区分された各所定機能をそれぞれ有する機能ブロックのみが図１には図示されている。換言すると、画像処理装置１１が有し得るその他の機能については、その図示は省略されている。
【００２４】
また、図１における各機能ブロックは、ハードウエア単体で構成してもよいし、ソフトウエア単体で構成してもよいし、或いはそれらの組合せで構成してもよい。また、複数の機能ブロックを１つの大機能ブロックにまとめても構わないし、或いは、１つの機能ブロックをさらに細かい単位の小機能ブロックに分割してもよい。換言すると、図１の画像処理装置１１は、各機能ブロックが有する各機能を有していれば、その実施の形態は特に限定されず、様々な形態を取ることが可能である。
【００２５】
図１の例では、画像処理装置１１は、撮影部２１乃至操作部２６を含むように構成されている。
【００２６】
撮影部２１は、例えばユーザの操作部２６による撮影指示操作に従って撮影を行い、その撮影の結果得られる画像データを画像データ記録部２２に記録させる。また、撮影部２１は、画像データのメタデータを取得または生成し、画像データ記録部２２に記録させる。
【００２７】
ここで、メタデータは、画像データの撮影時間に関する情報を含むものであれば足り、その形態は特に限定されない。画像データの撮影時間に関する情報としては、例えば画像データが静止画像データ（写真データ）であった場合には撮影時刻（例えば、年、月、日、時、分、秒を含む）等を特定可能な情報を含み、例えば画像データが動画像データであった場合には撮影開始時刻（例えば、年、月、日、時、分、秒を含む）や撮影終了時刻（例えば、年、月、日、時、分、秒を含む）等を特定可能な情報を含む。
【００２８】
なお、図１において、撮影部２１は、画像処理装置１１の範囲を示す実線上に描画されている。このことは、撮影部２１は、画像処理装置１１にとって必須な構成ではないことを意味している。画像処理装置１１は、撮影部２１により撮影された結果得られる画像データのみならず、外部撮影装置１２により撮影された結果得られる画像データも取得可能であるからである。換言すると、画像処理装置１１は、画像データ記録部２２に記録可能な画像データを取得または生成する機能を有していれば足りる。
【００２９】
また、外部撮影装置１２とは、上述した画像データとそのメタデータとを外部出力（送信）できる機能を有する装置であれば足り、例えばデジタルカメラ等として構成することができる。
【００３０】
さらにまた、画像処理装置１１が、外部撮影装置１２や撮影部２１から画像データ等を取得する取得手法も特に限定されない。例えば、画像処理装置１１と、外部撮影装置１２や撮影部２１との間の直接的な通信による手法を採用しても構わないし、インターネット等のネットワークを介在する通信による手法を採用しても構わない。また、通信形態も、有線であっても構わないし、無線であっても構わないし、或いはそれらの組合せでも構わない。
【００３１】
画像データ記録部２２は、例えば、ハードディスクや半導体メモリなどで構成され、撮影部２１または外部撮影装置１２から提供される画像データとメタデータとを記録する。
【００３２】
代表画像選択部２３は、画像データ記録部２２に記録されているＮ枚分（Ｎは２以上の整数値）の画像データの中から、Ｋ枚分の（ＫはＮ以下の整数値）代表画像データを選択し、その選択結果を表示制御部２４に通知する。
【００３３】
即ち、詳細については後述するが、Ｎ枚分の画像データが、例えば、イベント数Ｋのイベントから形成される実世界上の出来事について撮影された画像に対応するものである場合、代表画像選択部２３は、その出来事を、イベント数Ｋ個分の確率密度分布の混合分布として表し、Ｎ枚分の画像データの各撮影時刻を観測値として、イベント数Ｋ個分の確率密度分布のパラメータをそれぞれ推定し、それらのパラメータに基づいて、イベント数Ｋの各イベントについての代表画像データ、即ち、Ｋ枚分の代表画像データを選択する。なお、代表画像選択部２３の代表画像データの選択手法のより詳細な説明については、図２以降の図面を参照して後述する。
【００３４】
表示制御部２４は、代表画像選択部２３により選択された代表画像データを画像データ記録部２２から読み出して、その画像データに対応する画像（写真や映像等）を表示部２５に表示させる。即ち、表示部２５は、例えば、CRT(Cathode Ray Tube)やLCD(Liquid Crystal Display)などで構成され、表示制御部２４の制御に従って各種画像を表示する。
【００３５】
操作部２６は、ユーザによって操作され、その操作に対応する操作信号を、必要な機能ブロックに提供する。
【００３６】
このように、画像処理装置１１は、自律的な判断に基づいて、適切な代表画像データを選択することができる。このことは、ユーザの操作の観点からすると、その操作の負担を可能な限り低減させつつ、ユーザにとって適切な代表画像データを選択できるようになったことを意味する。
【００３７】
ここで、代表画像選択部２３の代表画像データの選択手法について説明する前に、かかる選択手法の理解を容易なものとすべく、画像処理装置１１の用途として好適な一例について説明する。
【００３８】
我々のまわりで起こっている出来事は、イベントとして捉えることができる。換言すると、様々なイベントが積み重なって実世界が形成されているともいえる。より単純化して例えば大、中、小の３つの階層のイベントに分類できると仮定した場合には、沢山の小イベントが集まって中イベントが形成され、さらに、これらの中イベントの幾つかが集まって大イベントが形成されていると捉えることができる。
【００３９】
具体的には例えば、画像処理装置１１のユーザが「友人の結婚式の当日」に写真を撮ることを考える。この場合、「友人の結婚式の当日」という出来事が大イベントに相当する。この「友人の結婚式の当日」という大イベントは、例えば、「結婚式」、「披露宴」、「二次会」と３つの中イベントから形成され、さらに、中イベントのうちの例えば「結婚式」は、「花嫁入場」、「指輪の交換」、・・・といったより細かな単位の小イベントから形成されている、と捉えることができる。
【００４０】
ここで、例えばユーザが、手作業だけで、「友人の結婚式の当日」の紙媒体の写真（プリントアウトされた写真）を紙媒体のアルバムに貼ること考える。この場合、写真は、撮影時刻が重要な意味を持つことから、ユーザは、初めの作業として、全ての写真を撮影時刻順に整理することが多い。次の作業として、ユーザは、撮影時刻順に整理された全ての写真を分類対象として、各イベント（中イベントや小イベント）を１つのグループとして、同一イベントに属する写真を同一グループに分類していくことが多い。そして、最後の作業として、ユーザは、各グループに分類された写真の中から代表写真をそれぞれ選択して、アルバムに貼っていくことが多い。
【００４１】
このような一連の手作業は、「友人の結婚式の当日」に撮影された写真の総数が、フィルム１本分程度、即ち２０乃至４０枚程度であれば特に問題は生じない。しかしながら、例えばアルバムは友人にプレゼントするものであり、その結婚式の複数の列席者によりそれぞれ撮影された全ての写真の中から、「友人の結婚式の当日」という大イベントのストーリー性を保ちつつ、複数の中イベントやさらに多数の小イベントの中から適切な代表写真をそれぞれ選択して、アルバムに貼っていく、という一連の作業を考えた場合、かかる作業を手作業だけで行うことは非常に困難である。
【００４２】
そこで、このような場合に、ユーザは、画像処理装置１１を使用することで、「友人の結婚式の当日」という大イベントのストーリー性を保ちつつ、複数の中イベントやさらに多数の小イベントの中から適切な代表写真をそれぞれ選択するという一連の作業を、ユーザの手作業（操作部２６の操作）に伴う負担を最小限度に抑えつつ、スピーディに実現できるようになる。
【００４３】
即ち、ユーザは、先ず、大イベントである「友人の結婚式の当日」において、撮影部２１により撮影された写真（ユーザにより撮影された写真）や、外部撮影装置１２により撮影された写真（他の参加者により撮影された写真）の全てを画像データとして画像データ記録部２２に記録させる。
【００４４】
ここで、例えば、ユーザが、中イベントである「結婚式」、「披露宴」、「二次会」のそれぞれから、代表画像データを１つずつ選択したいと所望したとする。なお、この場合、中イベントは、「結婚式」、「披露宴」、「二次会」の３つであるということについては、ユーザが把握していることを前提とする。
【００４５】
換言すると、後述するように、イベントの把握の仕方は、同一出来事を体験した人であっても、人によってまちまちである。即ち、「友人の結婚式の当日」は、必ずしも、「結婚式」、「披露宴」、「二次会」といった３つの中イベントから形成されていると把握する必要は一切無い。ただし、ここでは、本発明の説明を容易なものとすべく、便宜上、「友人の結婚式の当日」は、「結婚式」、「披露宴」、「二次会」の３つの中イベントから形成されていることを仮定したのである。
【００４６】
かかる仮定の下では、ユーザは、操作部２６を操作して、中イベントの個数が３つであることを代表画像選択部２３に通知する（後述する図５のステップＳ１でいうイベント数Ｋとして３を与える）だけで、その後一切操作をせずとも、代表画像選択部２３が、自律的な判断で、「結婚式」、「披露宴」、「二次会」において、より適切なシーンが撮影されている画像データを代表画像データとしてそれぞれ選択するのである。
【００４７】
ここに、「より適切なシーン」とは、その中イベントを特徴付けるシーンを意味し、例えば「結婚式」であれば「花嫁入場」等のシーン、「披露宴」であれば「ケーキ入刀」等のシーンといった、いわゆるハイライトシーンを意味する。
【００４８】
このような「より適切なシーン」においては、一般的に、ユーザも含めた数多くの列席者が撮影していることが多い。さらに、同一人の撮影回数の観点からみても、一般的に、「より適切なシーン」の前後には何回も何回も連続撮影していることが多い。このことは、大イベントに属する複数の画像データの時間分布状態としては、「より適切なシーン」の時刻の近傍に数多くの画像データが集中する、即ち、撮影頻度が高くなる、という特徴があることを意味している。
【００４９】
具体的には例えば、大イベントである「友人の結婚式の当日」において撮影された画像データの時間分布状態が、図２に示される通りであるとする。なお、図２において、１つの黒丸は１つの画像データを示している。この場合、画像データの時間分布状態（過密状態）から判断するに、時間帯３１，３２，３３が、それぞれ「結婚式」、「披露宴」、「二次会」といった各中イベントに対応していると予測できる。
【００５０】
そして、上述した特徴に従えば、「結婚式」の時間帯３１のうちの、画像データが密集している時間帯４１の中から適切な画像データを選択することができれば、その画像データは「結婚式」の「より適切なシーン」を撮影した写真に対応するものであり、代表画像データとして採用し得ると期待できる。
【００５１】
同様に、「披露宴」の時間帯３２のうちの、画像データが密集している時間帯４２の中から適切な画像データを選択することができれば、その画像データは「披露宴」の「より適切なシーン」を撮影した写真に対応するものであり、代表画像データとして採用し得ると期待できる。
【００５２】
また、「二次会」の時間帯３３のうちの、画像データが密集している時間帯４３の中から適切な画像データを選択することができれば、その画像データは「二次会」の「より適切なシーン」を撮影したものであり、代表画像データとして採用し得ると期待できる。
【００５３】
ここで、大イベント、中イベント、小イベントにおける大、中、小といった階層は、上述したように、それぞれの相対的関係を容易に説明するために仮定したものに過ぎない。そこで、以下、特に断りのない限り、大、中、小といった階層の区別をせずに、単にイベントと称する。ただし、本発明の目的のひとつは、所定イベントについての「より適切なシーン」の写真を、代表写真（代表画像データ）として選択することであり、かかる目的に鑑みて、実世界上の様々な出来事のうちの、特に、写真撮影の対象となる出来事を、以下、イベントと称する。即ち、写真撮影の対象とならない出来事は、特に断りのない限り、イベントとは言わない。
【００５４】
具体的には例えば、上述した結婚式の他、旅行等がイベントとなり得る。この場合、イベントが起こっている時に写真が撮られるとしているので、そのイベントのうちでも、楽しい時や盛り上がったところで写真が沢山撮られると考えられる。従って、写真が沢山撮られた時点、即ち、撮影頻度が高い時点に撮影された写真の画像データを代表画像データとして選択することで、その代表画像データは、基本的に、ユーザにとって楽しい時に撮られた写真、即ち、ユーザにとって「より適切なシーン」の画像データになっていることが期待できる。
【００５５】
ただし、上述したように、特に大イベント、中イベント、小イベントといった区別をしないので、複数のイベント同士が近くにあったり、複数のイベントがまとまって１つの別のイベントを成しているような場合があり、かかる場合の取扱いを考慮する必要がある。
【００５６】
また例えば、撮影を失敗して何枚も続けて写真を撮影した場合などには、その間の撮影頻度は高くなる。このような場合に、単純に撮影頻度が高い時点の画像データを代表画像データとして選択しても、その代表画像データの写真は、ユーザにとって楽しい時に撮られた写真ではい、即ち、ユーザにとって「より適切なシーン」の写真ではないことになり、かかる場合の取扱いも考慮する必要がある。
【００５７】
本発明人は、以上のような思想を想到し、さらに、かかる思想に基づいて、代表画像選択部２３による代表画像データの選択手法として、次のような手法を発明した。
【００５８】
即ち、複数の写真が撮影された場合、その背後にある確率密度分布を仮定し、その確率密度分布に従う確率の観測値として、各写真の撮影時刻が得られるものと考える。
【００５９】
背後にある確率密度分布として、時刻を確率変数としたイベントの確率密度分布を考える。即ち、ここでは、イベントとは、時刻に対するイベントの確率であると考える。このように考えた場合、時刻xでのイベントの存在確率をf(x)と記述すると、f(x)が極大値を取る時刻xが、ユーザにとって楽しい時点、即ち、ユーザにとって「より適切なシーン」の時点となる。
【００６０】
具体的には例えば、上述した図２の例、即ち、「友人の結婚式の当日」において複数の写真が撮影された例に対しては、時刻xでのイベントの存在確率としては、例えば図３のような波形のf(x)が得られると推定される。
【００６１】
この場合、f(x)が極大値を取る時刻xαが、「結婚式」の「より適切なシーン」の時点となる。従って、時刻xαに近い画像データ（黒丸）を代表画像データとして選択することで、その代表画像データは「結婚式」の「より適切なシーン」のものとなる。
【００６２】
同様に、f(x)が極大値を取る時刻xβが、「披露宴」の「より適切なシーン」の時点となる。従って、時刻xβに近い画像データ（黒丸）を代表画像データとして選択することで、その代表画像データは「披露宴」の「より適切なシーン」のものとなる。
【００６３】
f(x)が極大値を取る時刻xγが、「二次会」の「より適切なシーン」の時点となる。従って、時刻xγに近い画像データ（黒丸）を代表画像データとして選択することで、その代表画像データは「二次会」の「より適切なシーン」のものとなる。
【００６４】
ただし、「図３のような波形のf(x)が得られると推定される。」と表現したように、実際にはf(x)の波形は分からない。
【００６５】
従って、各写真の撮影時刻からf(x)を推定する問題に帰着することになる。即ち、f(x)は、パラメータθを有するパラメトリックな分布であると考えると、かかる分布をf(x；θ)と記述した場合に各写真の撮影時刻からθを求める問題に帰着することになる。
【００６６】
そして、ここでは、１つのイベントから１枚分の代表画像データを選択するとする。即ち、Ｋ個のイベントのそれぞれから、Ｋ枚分の代表画像データを選択するとする。なお、以下、かかるＫをイベント数とも称する。そして、Ｋ個のイベントの確率密度分布が重なりあったもの、即ち、混合分布が、f(x)であるとする。
【００６７】
この場合の各イベントの分布は、後述するf(x)の推定手法で利用可能な分布であれば足りる。例えば本実施の形態では、後述するように、f(x)の推定手法としてEMアルゴリズムが採用されるため、各イベントの分布は、ガウス分布(Gaussian)とも称される正規分布（normal distribution）が採用されるとするが、その他EMアルゴリズムで利用可能な分布、例えばコーシー分布（Cauchy distribution）等を採用してもよい。
【００６８】
このように、本実施の形態では、Ｋ個のイベントの各正規分布に対して重み付けされた分布の和、即ち、正規混合分布が、f(x)となる。この場合、Ｋ個のイベントの各正規分布は、平均と分散とでそれぞれ表現することができる。
【００６９】
そこで、本実施の形態では、代表画像選択部２３が、正規混合分布であるf(x；θ)のパラメータθを、写真の撮影時刻を観測値として推定することとなる。
【００７０】
この場合の推定手法は、特に限定されないが、上述したように本実施の形態では、EMアルゴリズムが採用されるとする。この場合、代表画像選択部２３が、EMアルゴリズを用いて、Ｋ個の正規分布を推定することになる。この場合、これらの推定されたＫ個の各正規分布とはＫ個の各イベントの推定分布である。従って、１つの正規分布の平均値は、対応するイベントについてのイベント確率が最大となる時刻を示していることになる。
【００７１】
従って、代表画像選択部２３は、Ｋ個の各正規分布のそれぞれについて、その平均値の時刻にもっとも近い撮影時刻の画像データを代表画像データとして選択することができる。このようにして選択されたＫ枚分の代表画像データは、ユーザにとって楽しい時にそれぞれ撮られたＫ枚の写真、即ち、Ｋ個イベントの「より適切なシーン」における各写真のものとなっていると期待できる。
【００７２】
具体的には例えば、上述した図２の例、即ち、「友人の結婚式の当日」において複数の写真が撮影された例であって、ユーザが、「結婚式」、「披露宴」および、「二次会」といった３つの中イベントから代表画像データを選択することを所望しているとする。
【００７３】
この場合、イベント数Ｋ＝３となる。従って、ユーザは、操作部２６を操作して、イベント数Ｋ＝３であることを代表画像選択部２３に通知する。
【００７４】
すると、代表画像選択部２３は、上述したEMアルゴリズムによって、例えば図４に示されるように、３つの正規分布g1 , g2 , g3を推定する。
【００７５】
この場合、正規分布g1が「結婚式」の推定分布であるので、代表画像選択部２３は、その平均値μαに最も近い撮影時刻の画像データPαを代表画像データとして選択することができる。このようにして選択された代表画像データは「結婚式」の「より適切なシーン」のものとなる。
【００７６】
同様に、正規分布g2が「披露宴」の推定分布であるので、代表画像選択部２３は、その平均値μβに最も近い撮影時刻の画像データPβを代表画像データとして選択することができる。このようにして選択された代表画像データは「披露宴」の「より適切なシーン」のものとなる。
【００７７】
正規分布g3が「二次会」の推定分布であるので、代表画像選択部２３は、その平均値μγに最も近い撮影時刻の画像データPγを代表画像データとして選択することができる。このようにして選択された代表画像データは「二次会」の「より適切なシーン」のものとなる。
【００７８】
このようにして、ユーザは、操作部２６を操作して、イベント数Ｋとして３を指定するだけで、代表画像選択部２３が、自律的な判断で３枚の代表画像データ、即ち、「結婚式」、「披露宴」、「二次会」についての代表画像データを選択するのである。
【００７９】
ここで注意すべき点は、イベント数Ｋは、本発明の理解を容易なものとすべく便宜上「３」としたが、「３」とする必要は特に無い点である。
【００８０】
上述したように、１つのイベントは、さらに細かな単位のイベントから成立している場合が多く、また、同一出来事であってもイベントの捉え方は人によって様々だからである。即ち、「友人の結婚式の当日」が幾つのイベントから成立されているのかについては、代表画像データを選択するユーザ自身が自由に決定してよい事項である。即ち、ユーザは、「友人の結婚式の当日」から何枚の代表写真（代表画像データ）を選択したいのかを自分自身で自由に決定することができ、その決定した枚数をイベント数Ｋとして指定すればよいことになる。
【００８１】
さらに、詳細については後述するが、ユーザが代表写真（代表画像データ）の枚数を予め決定できない場合であっても、所定の情報量規範手法を採用することで、代表画像選択部２３が、自律的な判断で、適切なイベント数Ｋ、即ち、代表画像データの選択数を決定した上で、イベント数Ｋ枚分の代表画像データを選択することもできる。
【００８２】
以上、代表画像選択部２３の代表画像データの選択手法の一例について、その概略を説明した。さらに、以下、代表画像選択部２３の代表画像データの選択手法の一例について、その詳細を説明していく。
【００８３】
例えば、f(x；θ)は、式（１）に示されるように、確率変数xとＫ個のイベントの確率密度関数g(x；μk，σk)を各イベントの重みpkによって重み付けされた分布であるとする。ただし、kはイベントの番号であって、１乃至Ｋのうちの何れかの番号を示している。また、各イベントの重みpkは、式（２）に示されるように、その総和は１であって、式（３）に示されるように、それぞれ０以上の数値であるとする。
【００８４】
【数１】
2008250855.tif 000003
【００８５】
このように、式（１）は、f(x；θ)が、pkg(x；μk，σk)で表されるＫ個の分布の和、即ち、混合分布であることを意味している。即ち、式（１）において、g(x；μk，σk)が、イベント番号kのイベントの確率密度分布を示している。従って、g(x；μk，σk)が、式（４）に示されるように正規分布である場合には、上述したように、f(x；θ)は正規混合分布となる。なお、式（１）と式（４）において、μkは、イベント番号kの正規分布であるg(x；μk，σk)の平均値を示している。また、σkは、イベント番号kの正規分布であるg(x；μk，σk)の平均値を示している。
【００８６】
【数２】
2008250855.tif 000004
【００８７】
この場合、式（１）において、θはパラメータ{pk, μk，σk}を示し、xは時刻を示している。ただし、上述したように、Ｎ枚の各写真の撮影時刻からθを求める問題であるので、xは、連続値ではなく、代表写真となり得るＮ枚の各写真の撮影時刻とするのが相当である。そこで、以下、xをxi(i=1・・・N)と記述する。即ち、xiとは、Ｎ枚の写真のうちのｉ番目に撮影された写真の撮影時刻を示す。
【００８８】
また、式（２）において、Dは、xの次元を示しているが、本実施の形態では、上述したようにxは写真の撮影時刻であるので「１」となる。
【００８９】
以上の前提の下に、上述した式（１）乃至式（４）をEMアルゴリズムに適応すると、最終的には、次の式（５）乃至式（７）の反復式が求まることになる。
【００９０】
【数３】
2008250855.tif 000005
【００９１】
従って、代表画像選択部２３は、イベント数Ｋが与えられた場合には、式（５）乃至式（７）の反復式を演算することで、Ｋ個のイベントについての各正規分布をそれぞれ推定し、それらのＫ個の正規分布の各平均値μkに近い撮影時刻の画像データのそれぞれを、Ｋ個のイベントについての各代表画像データとして選択することができる。これにより、このようにして選択された各代表画像データは、Ｋ個の各イベントの「より適切なシーン」のものとなるのである。
【００９２】
また、代表画像選択部２３は、イベント数Ｋが与えられなかった場合には、所定の情報量規範手法を用いて自律的な判断でイベント数Ｋを決定した後、上述した一連の処理を実行することで、全く同様に、Ｋ個のイベントについての各代表画像データを選択することができる。このようにして選択された各代表画像データもまた、Ｋ個の各イベントの「より適切なシーン」のものとなっているのである。
【００９３】
なお、情報量規範手法自体は、特に限定されず、任意のものを採用できる。例えば、ベイズ情報量規範(BIC：Bayesian information criterion)や、アカイケ情報量規範(AIC：Akaike information criterion)等を採用することが可能である。
【００９４】
このような式（５）乃至式（７）の反復式を利用して代表画像データを決定する画像処理（以下、単に画像処理と称する）の一例が、図５と図６のフローチャートに示されている。なお、かかるフローチャートにおいては、情報量規範手法としてはBICが採用されている。
【００９５】
ステップＳ１において、図１の代表画像選択部２３は、操作部２６からイベント数Ｋが与えられたか否かを判定する。
【００９６】
イベント数Ｋが与えられた場合には、ステップＳ１においてＹＥＳであると判定されて、処理はステップＳ２に進む。
【００９７】
ステップＳ２において、代表画像選択部２３は、i=１とし、pk,μk,σk (k=1・・・K)を適当に与える。なお、ステップＳ２の処理とは、i，pk,μk,σkの初期値を与える処理であるので、各初期値の与え方の手法自体は、特に限定されず、例えば乱数を与える等の手法を採用することができる。
【００９８】
ステップＳ３において、代表画像選択部２３は、式（５）を用いて、p(i)(k|n)を演算する。
【００９９】
ステップＳ４において、代表画像選択部２３は、式（６），式（７）を用いて、μk(i),σk(i)を演算する。
【０１００】
このようなステップＳ３とＳ４の演算処理により、Ｋ個のイベントの各正規分布の候補について、p(i)(k|n)，μk(i),σk(i)が決定される。
【０１０１】
そこで、かかるＫ個の候補を、Ｋ個のイベントの推定された各正規分布として採用することができるか否かを判断すべく、次のステップＳ５の処理が実行される。
【０１０２】
即ち、ステップＳ５において、代表画像選択部２３は、収束しているか否かを判定する。即ち、ここでは、収束している場合には、代表画像選択部２３は、ステップＳ３とＳ４の処理の演算結果、即ち、p(i)(k|n)，μk(i),σk(i)で特定されるＫ個の正規分布の各候補を、Ｋ個のイベントの推定された各正規分布として採用するのである。
【０１０３】
なお、収束しているか否かの判定手法自体は、特に限定されない。例えば本実施の形態では、(μk(i+1)-μk(i)),(σk(i+1) -σk(i))の絶対値が閾値以下であれば収束したと判定する、という手法が採用されている。
【０１０４】
ステップＳ５において、収束していないと判定した場合、代表画像選択部２３は、ステップＳ６において、i=i+1とした後、即ち、iを１だけインクリメントした後、処理をステップＳ３に戻し、それ以降の処理を繰り返す。
【０１０５】
即ち、ステップＳ５の処理で収束したと判定されるまで、ステップＳ３乃至Ｓ６のループ処理が繰り返し実行される。そして、ステップＳ５の処理で収束したと判定されると、処理はステップＳ７に進む。
【０１０６】
ステップＳ７において、代表画像選択部２３は、ステップＳ５の処理で収束したと判定されたp(i)(k|n)，μk(i),σk(i)で特定されるＫ個の正規分布の各平均値μk（k=１・・・K）に近い撮影時刻の画像データを、代表画像データとして選択する。
【０１０７】
これにより、代表画像選択部２３の画像処理は終了となる。
【０１０８】
以上、イベント数Ｋが与えれられ場合の処理について説明した。
【０１０９】
次に、イベント数Ｋが与えられなかった場合の処理について説明する。
【０１１０】
上述したように、イベント数Ｋが与えられなかった場合には、代表画像選択部２３は、例えばBICによってイベント数Ｋを決定して、そのＫ枚分の代表画像データを選択することになる。かかる一連の処理の具体例が、図６のステップＳ８乃至Ｓ１８の処理である。即ち、イベント数Ｋが与えられなかった場合には、図５のステップＳ１の処理でＮＯであると判定されて、図６のステップＳ８以降の処理が決定される。
【０１１１】
ステップＳ８において、代表画像選択部２３は、イベント数Ｋ＝１とし、イベントの最大数KMAXを決める。
【０１１２】
イベントの最大数KMAX自体は、撮影総数Ｎ以下の値であれば特に限定されず、予め定められた固定値であってもよいし、Ｎに応じた変動値であってもよい。後者の例としては、例えば撮影総数Ｎの一定比率（５％等）をKMAXとするといった手法や、ユーザにより指定された値をKMAXとするといった手法等を採用することができる。
【０１１３】
ステップＳ９において、代表画像選択部２３は、i=１とし、pk,μk,σk (k=1・・・K)を適当に与える。即ち、ステップＳ９の処理は、図５のステップＳ２の処理と基本的に同様の処理である。
【０１１４】
その後、代表画像選択部２３は、ステップＳ１０乃至Ｓ１３のループ処理を繰り返す。かかるステップＳ１０乃至Ｓ１３のループ処理とは、上述した図５のステップＳ３乃至Ｓ６のループ処理と基本的に同様の処理である。
【０１１５】
即ち、いまの場合、イベント数Ｋ＝１が与えられた場合のステップＳ３乃至Ｓ６のループ処理と全く同様の処理がなされて、その結果、Ｋ＝１個の正規分布についてのパラメータ{pk, μk，σk}、即ち、式（１）のθが演算されることになる。
【０１１６】
そこで、ステップＳ１４において、代表画像選択部２３は、式（８）に示される情報量規範BIC[K]を演算する。式（８）において、Lは、上述したパラメータ{pk, μk，σk}をθとして式（１）に代入した場合のf(x；θ)から求められた尤度関数Ｌを示している。
【０１１７】
【数４】
2008250855.tif 000006
【０１１８】
ステップＳ１５において、代表画像選択部２３は、K<=KMAXであるか否かを判定する。
【０１１９】
ここで、「<=」は「以下」を示す不等号記号を意味している。即ち、イベント数Ｋがその最大数KMAX以下である場合には、ステップＳ１５においてＮＯであると判定されて、処理はステップＳ１６に進む。代表画像選択部２３は、ステップＳ１６において、Ｋ=Ｋ+1とした後、即ち、Ｋを１だけインクリメントした後、処理をステップＳ９に戻し、それ以降の処理を繰り返す。
【０１２０】
即ち、いまの場合、イベント数Ｋ＝２とされて、上述したステップＳ１０乃至Ｓ１３のループ処理が繰り返され、Ｋ＝２個のイベントの正規分布についての各パラメータ{pk, μk，σk}が演算される。また、上述したステップＳ１４の処理により、情報量規範BIC[K=2]が演算される。そして、KMAXが３以上であった場合には、ステップＳ１５の処理でＮＯであると判定されて、ステップＳ１６の処理でイベント数Ｋ＝３とされた後、処理はステップＳ９に戻され、それ以降の処理が繰り返される。
【０１２１】
このようにして、ステップＳ９乃至Ｓ１６のループ処理が繰り返し実行され、その結果、イベント数Ｋ＝１・・・KMAXとされた場合のそれぞれについて、Ｋ個のイベントの正規分布についての各パラメータ{pk, μk，σk}と、情報量規範BIC[K]とが演算されることになる。
【０１２２】
これにより、ステップＳ１５の処理でＮＯであると判定されて、処理はステップＳ１７に進む。ステップＳ１７において、代表画像選択部２３は、i=1・・・KMAXのうちのBIC[i]が最小となるiを検索し、そのiをminkとする。具体的には例えば、代表画像選択部２３は、次の式（９）を演算することで、minkを算出することができる。
【０１２３】
【数５】
2008250855.tif 000007
【０１２４】
ここで、minkとは、BICにより最適であると選抜されたイベント数Ｋであることを示している。従って、ステップＳ１８において、イベント数Ｋ＝minkとした場合の演算結果（ステップＳ１０乃至Ｓ１３のループ処理の結果得られるＫ＝mink個の各パラメータ{pk, μk，σk}）を用いて、mink個の正規分布のの各平均値μk（k=１・・・mink）に近い撮影時刻の画像データを、代表画像データとして選択する。即ち、mink枚分の代表画像データが選択されることになる。
【０１２５】
これにより、代表画像選択部２３の画像処理は終了となる。
【０１２６】
以上説明したように、代表画像選択部２３は、イベント数Ｋが与えられても与えられなくとも、Ｋ個のイベントの各確率密度分布を適切に推定し、それらの各確率密度分布の特徴に基づいてＫ個の代表画像データをそれぞれ選択することができる。従って、かかるＫ個の代表画像データは、上述したように、推定されたＫ個の各イベントの「適切なシーン」のものになっていると期待できる。換言すると、このようにして選択されたＫ枚分の代表画像データ（代表写真）は、「結婚式の当日」等の全体（大イベント）からみてストーリー性を持った写真の集合体であり、ユーザにとってわかりやすいものになっていると期待できる。
【０１２７】
ところで、上述した一連の処理は、ハードウエアにより実行させることもできるし、ソフトウエアにより実行させることもできる。一連の処理をソフトウエアにより実行させる場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、専用のハードウエアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどに、プログラム記録媒体からインストールされる。
【０１２８】
図７は、上述した一連の処理、例えば図５，図６の画像処理の少なくとも一部をプログラムにより実行するパーソナルコンピュータの構成の例を示すブロック図である。即ち、図１の画像処理装置１１の全部または一部分、例えば幾つかの機能ブロックを、図７のように構成することもできる。
【０１２９】
図７において、CPU（Central Processing Unit）１０１は、ROM（Read Only Memory）１０２、または記憶部１０８に記憶されているプログラムに従って各種の処理を実行する。RAM（Random Access Memory）１０３には、CPU１０１が実行するプログラムやデータなどが適宜記憶される。これらのCPU１０１、ROM１０２、およびRAM１０３は、バス１０４により相互に接続されている。
【０１３０】
CPU１０１にはまた、バス１０４を介して入出力インタフェース１０５が接続されている。入出力インタフェース１０５には、キーボード、マウス、マイクロホンなどよりなる入力部１０６、ディスプレイ、スピーカなどよりなる出力部１０７が接続されている。CPU１０１は、入力部１０６から入力される指令に対応して各種の処理を実行する。そして、CPU１０１は、処理の結果を出力部１０７に出力する。
【０１３１】
入出力インタフェース１０５に接続されている記憶部１０８は、例えばハードディスクからなり、CPU１０１が実行するプログラムや各種のデータを記憶する。通信部１０９は、インターネットやローカルエリアネットワークなどのネットワークを介して外部の装置と通信する。
【０１３２】
また、通信部１０９を介してプログラムを取得し、記憶部１０８に記憶してもよい。
【０１３３】
入出力インタフェース１０５に接続されているドライブ１１０は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリなどのリムーバブルメディア１１１が装着されたとき、それらを駆動し、そこに記録されているプログラムやデータなどを取得する。取得されたプログラムやデータは、必要に応じて記憶部１０８に転送され、記憶される。
【０１３４】
コンピュータにインストールされ、コンピュータによって実行可能な状態とされるプログラムを格納するプログラム記録媒体は、図７に示されるように、磁気ディスク（フレキシブルディスクを含む）、光ディスク（CD-ROM(Compact Disc-Read Only Memory),DVD(Digital Versatile Disc)を含む）、光磁気ディスク、もしくは半導体メモリなどよりなるパッケージメディアであるリムーバブルメディア１１１、または、プログラムが一時的もしくは永続的に格納されるROM１０２や、記憶部１０８を構成するハードディスクなどにより構成される。プログラム記録媒体へのプログラムの格納は、必要に応じてルータ、モデムなどのインタフェースである通信部１０９を介して、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の通信媒体を利用して行われる。
【０１３５】
なお、本明細書において、プログラム記録媒体に格納されるプログラムを記述するステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
【０１３６】
また、図１の画像処理装置１１は、システムであると捉えることもできる。ここに、システムとは、複数の装置、または、回路等の部分により構成される装置、または、回路等の部分、それら全体を表すものである。即ち、図１の画像処理装置１１は、複数台の装置の組合せで構成することもできるし、１台の装置として構成することもできるし、複数台の装置の全部または一部分の組合せで構成することもできるし、或いはまた、１台の装置の一部分として構成することもできる。
【０１３７】
さらに、本発明は、写真のみならず動画像も含めた画像データに適用できる。さらにまた、本発明は、画像データのみならず、時間情報が関連付けられたコンテンツデータであれば適用可能である。ここに、コンテンツとは、広く、人間の創造的活動により生み出されるものをいう。例えば、映画、音楽、演劇、文芸、写真、漫画、アニメーション、コンピュータゲームその他の文字、図形、色彩、音声、動作若しくは映像若しくはこれらを組み合わせたものまたはこれらに係る情報を電子計算機を介して提供するためのプログラムが、コンテンツの一例である。換言すると、上述した例は、これらのコンテンツデータのうちの好適な一例として、画像データを採用したに過ぎない。
【図面の簡単な説明】
【０１３８】
【図１】本発明が適用される画像処理装置の機能的構成例を示すブロック図である。
【図２】本発明の原理の概略を説明する図である。
【図３】本発明の原理の概略を説明する図である。
【図４】本発明の原理の概略を説明する図である。
【図５】図１の画像処理装置が実行する画像処理例を説明するフローチャートである。
【図６】図１の画像処理装置が実行する画像処理例を説明するフローチャートである。
【図７】図１の画像処理装置の少なくとも一部をパーソナルコンピュータで構成した場合の構成例を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０１３９】
１１  画像処理装置，  １２  外部撮影装置，  ２１  撮影部，  ２２  画像データ記録部，  ２３  代表画像選択部，  ２４  表示制御部，  ２５  表示部，  ２６  操作部，  １０１  CPU，  １０２  ROM，  １０３  RAM，  １０８  記憶部，  １１１  リムーバブルメディア
【図１】
2008250855.tif 000008
【図２】
2008250855.tif 000009
【図３】
2008250855.tif 000010
【図４】
2008250855.tif 000011
【図５】
2008250855.tif 000012
【図６】
2008250855.tif 000013
【図７】
2008250855.tif 000014