(57)【要約】【課題】画像から抽出された顔以外の物体に対してエフェクトを施した際に、スライドショーに対するユーザの満足度が低下するのを可及的に防止する。【解決手段】元画像から抽出された物体領域や最大のサイズ以外の顔領域に対するエフェクトは、最大のサイズの顔領域に対するエフェクトよりも前に実行される。従って、最大のサイズの顔領域より前にエフェクトの実行される物体領域の抽出精度が低く、間違った物体抽出領域にエフェクトが実行されていても、最大のサイズの顔領域に対するエフェクトの前段階（いわゆる「前ふり」）のように感じられ、領域抽出の誤りによる違和感が少ない。【選択図】  図７
2008020943.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
静止画に基づいてスライドショーデータを生成する画像処理方法であって、
前記静止画から人物の顔の存在する領域である顔領域を抽出するステップと、
前記静止画から前記顔以外の物体の存在する領域である物体領域を抽出するステップと、
前記静止画から抽出された顔領域および抽出された物体領域に対する表示上の動的な演出であるエフェクトを実施する順序を、前記静止画から抽出された顔領域のうち最大のサイズの顔領域が最後になるように決定するステップと、
を含む画像処理方法。
【請求項２】
静止画に基づいてスライドショーデータを生成する画像処理方法であって、
前記静止画から人物の顔の存在する領域である顔領域を抽出するステップと、
前記静止画から前記顔以外の物体の存在する領域である物体領域を抽出するステップと、
前記顔領域の抽出結果に応じ、抽出された物体領域に対する表示上の動的な演出であるエフェクトを実施する順序を、抽出された物体領域のうち静止画の中心に最も近接する物体領域が最後になるように決定するステップと、
を含む画像処理方法。
【請求項３】
前記顔領域の抽出結果として顔領域が全く抽出されなかった場合、抽出された物体領域に対する表示上の動的な演出であるエフェクトを実施する順序を、抽出された物体領域のうち静止画の中心に最も近接する物体領域が最後になるように決定する請求項２に記載の画像処理方法。
【請求項４】
静止画に基づいてスライドショーデータを生成する画像処理方法であって、
前記静止画から人物の顔の存在する領域である顔領域を抽出するステップと、
前記静止画から前記顔以外の物体の存在する領域である物体領域を抽出するステップと、
抽出された顔領域および抽出された物体領域に対する表示上の動的な演出であるエフェクトを実施する順序を、前記顔領域に対するエフェクトと前記物体領域に対するエフェクトとが交互に実施されるように決定するステップと、
を含む画像処理方法。
【請求項５】
各静止画から抽出された顔領域の存在数と物体領域の存在数の比率を画像ごとに算出するステップと、
各静止画を表示する順序を、顔領域の比率が多い静止画と顔領域の比率が少ない静止画とが交互になるように決定するステップと、
決定された表示順序に従って静止画を順次読み出し、読み出された静止画から抽出された顔領域および物体領域のうち少なくとも１つに対応するエフェクトを規定するテンプレートをデータベースから読み出し、読み出されたテンプレートおよび決定されたエフェクトの実施順序に基づいて、読み出された静止画から抽出された顔領域および物体領域のうち少なくとも１つに対応するエフェクトを決定されたエフェクトの実施順序に従って実施することを各静止画について繰り返すことで、前記エフェクトの実施された静止画を順次表示するスライドショーデータを生成するステップと、
を含む請求項１〜４のいずれかに記載の画像処理方法。
【請求項６】
複数の静止画に基づいてスライドショーデータを生成する画像処理方法であって、
各静止画から人物の顔の存在する領域である顔領域を抽出するステップと、
各静止画から前記顔以外の物体の存在する領域である物体領域を抽出するステップと、
各画像から抽出された顔領域の存在数と物体領域の存在数の比率を静止画ごとに算出するステップと、
各静止画を表示する順序を、顔領域の比率が多い静止画と顔領域の比率が少ない静止画とが交互になるように決定するステップと、
決定された表示順序に従って静止画を順次読み出し、読み出された静止画から抽出された顔領域および物体領域のうち少なくとも１つに対応するエフェクトを規定するテンプレートをデータベースから読み出し、読み出されたテンプレートおよび決定されたエフェクトの実施順序に基づいて、読み出された静止画から抽出された顔領域および物体領域のうち少なくとも１つに対応するエフェクトを決定されたエフェクトの実施順序に従って実施することを各静止画について繰り返すことで、前記エフェクトの実施された静止画を順次表示するスライドショーデータを生成するステップと、
を含む画像処理方法。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれかに記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項８】
請求項１〜６のいずれかに記載の画像処理方法を実行するコンピュータと、
前記コンピュータが前記画像処理方法を実行することにより生成されたスライドショーデータに基づき、前記エフェクトの実施された静止画を表示装置に表示する表示制御部と、
を備えた画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は静止画に基づいてスライドショーを生成する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
一定時間で切り替わるような従来のスライドショーにとどまらず、フォトクリップのような表示上の効果（エフェクト）が施されたスライドショーを自動的に生成するソフトウェアが知られている。エフェクトは画像の一部をズームしたり切り抜いたりテンプレート画像を上に重ねて表示したりする。このエフェクトは、画像によっては、顔や犬などの被写体を切ってしまったり、被写体の上にテンプレート画像を重ねてしまったりする場合が発生する。
【０００３】
その対策として、特許文献１や２のように、画像から顔領域を抽出して、その情報を使ってスライドショーを作成する技術がある。
【特許文献１】特開２００５−１８２１９６号公報
【特許文献２】特開２００５−３５４３２２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
顔だけでなく、犬や車など物体を抽出し、それにエフェクトを施したい場合がある。それらを実現する手段として、色が大きく変わっている領域や、高周波数成分の多い領域を抽出する方法が考えられる。しかし、物体は顔抽出における目のように、形が一様でなく、特定しにくい対象であるため、抽出精度が低くなる傾向にある。そのため、誤った物体抽出部分にトリミングやズームなどのエフェクトを施すと、ユーザはエフェクトの本来の効果を実感できないどころか、逆に誤った対象へのエフェクトを無意味に感じてしまい、スライドショーの満足度が低下するおそれがある。
【０００５】
本発明はこのような問題点に鑑みてなされたもので、その目的は、画像から抽出された顔以外の物体に対してエフェクトを施した際に、スライドショーに対するユーザの満足度が低下するのを可及的に防止することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、静止画に基づいてスライドショーデータを生成する画像処理方法であって、静止画から人物の顔の存在する領域である顔領域を抽出するステップと、静止画から顔以外の物体の存在する領域である物体領域を抽出するステップと、静止画から抽出された顔領域および抽出された物体領域に対する表示上の動的な演出であるエフェクトを実施する順序を、静止画から抽出された顔領域のうち最大のサイズの顔領域が最後になるように決定するステップと、を含む。
【０００７】
この発明によると、最大サイズの顔領域に対するエフェクト（表示上の動的効果）が最後であるから、それ以前に行われた、物体領域に対するエフェクトが、最も重要な最大サイズの顔領域へのエフェクトが開始するまでの単なる前段階のように感じられる。従って、物体領域の抽出精度が低く、不適切な領域が物体領域として抽出されていても、この物体領域に対するエフェクトが表示されることによってユーザが不満足感を抱く可能性は低くなり、スライドショーの満足度が低下するのを可及的に防止できる。
【０００８】
本発明は、静止画に基づいてスライドショーデータを生成する画像処理方法であって、静止画から人物の顔の存在する領域である顔領域を抽出するステップと、静止画から顔以外の物体の存在する領域である物体領域を抽出するステップと、顔領域の抽出結果に応じ、抽出された物体領域に対する表示上の動的な演出であるエフェクトを実施する順序を、抽出された物体領域のうち静止画の中心に最も近接する物体領域が最後になるように決定するステップと、を含む。
【０００９】
具体的には、例えば、顔領域の抽出結果として顔領域が全く抽出されなかった場合、抽出された物体領域に対する表示上の動的な演出であるエフェクトを実施する順序を、抽出された物体領域のうち静止画の中心に最も近接する物体領域が最後になるように決定する。
【００１０】
ある静止画から顔領域が抽出できなかった場合は、犬や車などの物体を主要被写体としていることが想定される。この場合は、静止画の中心に位置する物体領域に対して最後にエフェクトを実施することで、他の物体領域の抽出が不正確であっても、それらのエフェクトが最も重要な物体領域へのエフェクトが開始するまでの単なる前段階のように感じられる。従って、不正確に抽出された物体領域に対するエフェクトがユーザに与える違和感は少なくなる。
【００１１】
本発明は、静止画に基づいてスライドショーデータを生成する画像処理方法であって、静止画から人物の顔の存在する領域である顔領域を抽出するステップと、静止画から顔以外の物体の存在する領域である物体領域を抽出するステップと、抽出された顔領域および抽出された物体領域に対する表示上の動的な演出であるエフェクトを実施する順序を、顔領域に対するエフェクトと物体領域に対するエフェクトとが交互に実施されるように決定するステップと、を含む。
【００１２】
この発明によると、顔領域に対するエフェクトと物体領域に対するエフェクトとが交互に実施されるようにエフェクトの順序が決定されるから、物体領域の抽出が不正確であっても、物体領域のエフェクトが前後の顔領域へのエフェクトによって緩和されたように感じられ、あるいは後の顔領域へのエフェクトの単なる前段階のように感じられ、不正確に抽出された物体領域に対するエフェクトがユーザに与える違和感は少なくなる。
【００１３】
これらの画像処理方法は、各静止画から抽出された顔領域の存在数と物体領域の存在数の比率を画像ごとに算出するステップと、各静止画を表示する順序を、顔領域の比率が多い静止画と顔領域の比率が少ない静止画とが交互になるように決定するステップと、決定された表示順序に従って静止画を順次読み出し、読み出された静止画から抽出された顔領域および物体領域のうち少なくとも１つに対応するエフェクトを規定するテンプレートをデータベースから読み出し、読み出されたテンプレートおよび決定されたエフェクトの実施順序に基づいて、読み出された静止画から抽出された顔領域および物体領域のうち少なくとも１つに対応するエフェクトを決定されたエフェクトの実施順序に従って実施することを各静止画について繰り返すことで、エフェクトの実施された静止画を順次表示するスライドショーデータを生成するステップと、をさらに含んでもよい。
【００１４】
本発明は、複数の静止画に基づいてスライドショーデータを生成する画像処理方法であって、各静止画から人物の顔の存在する領域である顔領域を抽出するステップと、各静止画から顔以外の物体の存在する領域である物体領域を抽出するステップと、各画像から抽出された顔領域の存在数と物体領域の存在数の比率を静止画ごとに算出するステップと、各静止画を表示する順序を、顔領域の比率が多い静止画と顔領域の比率が少ない静止画とが交互になるように決定するステップと、決定された表示順序に従って静止画を順次読み出し、読み出された静止画から抽出された顔領域および物体領域のうち少なくとも１つに対応するエフェクトを規定するテンプレートをデータベースから読み出し、読み出されたテンプレートおよび決定されたエフェクトの実施順序に基づいて、読み出された静止画から抽出された顔領域および物体領域のうち少なくとも１つに対応するエフェクトを決定されたエフェクトの実施順序に従って実施することを各静止画について繰り返すことで、エフェクトの実施された静止画を順次表示するスライドショーデータを生成するステップと、を含む。
【００１５】
このように、顔領域の多い画像と少ない画像とを交互に表示させれば、比較的不正確に抽出された物体領域が多い画像があっても、その前後には、比較的正確に抽出された顔画像の多い画像が表示されるから、不正確な物体領域に対するエフェクトの実施された画像が表示されることによるスライドショーの違和感が軽減され、スライドショーの満足度が低下するのを可及的に防止できる。
【００１６】
本発明は、上記の画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムも含む。
【００１７】
本発明は、上記の画像処理方法を実行するコンピュータと、コンピュータが画像処理方法を実行することにより生成されたスライドショーデータに基づき、エフェクトの実施された静止画を表示装置に表示する表示制御部と、を備えた画像処理装置も含む。
【発明の効果】
【００１８】
本発明では、最大サイズの顔領域に対するエフェクト（表示上の動的効果）が最後であるから、それ以前に行われた、物体領域に対するエフェクトが、最も重要な最大サイズの顔領域へのエフェクトが開始するまでの単なる前段階のように感じられる。従って、物体領域の抽出精度が低く、不適切な領域が物体領域として抽出されていても、この物体領域に対するエフェクトが表示されることによってユーザが不満足感を抱く可能性は低くなり、スライドショーの満足度が低下するのを可及的に防止できる。
【００１９】
また、顔領域の多い画像と少ない画像とを交互に表示させれば、比較的不正確に抽出された物体領域が多い画像があっても、その前後には、比較的正確に抽出された顔画像の多い画像が表示されるから、不正確な物体領域に対するエフェクトの実施された画像が表示されることによるスライドショーの違和感が軽減され、スライドショーの満足度が低下するのを可及的に防止できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
＜第１実施形態＞
図１は本発明の好ましい実施形態に係るスライドショー作成装置のブロック構成図である。スライドショー作成装置は、ＣＰＵ８、スライドショー生成部１、顔領域抽出部２、物体領域抽出部９、記憶部４、メモリ５、表示制御部３、表示装置６および入力装置７を備える。この装置は、典型的には、ハードディスクレコーダ、パソコン、デジタルカメラなどで実現される。
【００２１】
入力装置７は、静止画像や音楽データを外部から入力するための装置であり、ＤＶＤやフラッシュメモリといった可搬性記録媒体のデータ読み取り装置やネットワークアダプタなどで構成される。
【００２２】
記憶部４は、入力装置７から入力された静止画像を蓄積するハードディスク（ＨＤＤ）などの記憶媒体である。
【００２３】
スライドショー生成部１は、記憶部４に蓄積された静止画像のうちユーザの選択した所望の１または複数の静止画像（例えばＪＰＥＧ形式のファイル。以下、元画像と呼ぶ）と記憶部４に記憶されたテンプレートの中から選択された所望のテンプレートの規定する動作条件に基づき、所定の効果が付与された複数の元画像の全部または一部を順次切り替えて再生する形式の動画データあるいは音声も含んだ動画データ（スライドショー）を生成する。
【００２４】
スライドショーに用いる元画像は、入力された静止画像全てでなくてもよく、例えば物体領域も顔領域も抽出されないような画像は、切り捨ててもよい。あるいは、主要被写体、物体領域、顔領域が重複すると推定される画像群や、類似度が高い画像群は、その中から１つだけをスライドショーの元画像として用い、残りは切り捨ててもよい。
【００２５】
具体的な動作条件の一例を挙げると、画像中の特定領域を所定の速度で水平・垂直移動（パン・チルト）するよう表示させたり、特定領域を拡縮（ズームイン／ズームアウト）したり、特定領域以外を隠す（マスキング）ようにしたり、特定領域を強調するような画像（合成枠）を合成したり、特定領域を回転させるなどして元画像の動きを作る「エフェクト」の種類がある。スライドショーの再生に同期して再生される「バックグラウンドミュージック（ＢＧＭ）」の曲名を動作条件に含めてもよい。
【００２６】
生成された後の動画データは、ＭＰ３ファイルのようにテンプレートとは独立した形式でもよいし、アニメーションＧＩＦのように静止画とテンプレートの両方が揃って動画が再生される形式に変換されてもよい。
【００２７】
詳細は省略するが、テンプレートは、元画像の再生に付随する文書、キャラクタ、アイコンなどの各種オブジェクトの配置座標、サイズ、色などの表示状態も規定することができる。
【００２８】
顔領域抽出部２は、各元画像における顔領域、すなわち人物の顔の部分の存在領域を抽出する。顔領域抽出部２は、顔領域を抽出したか否かを示す信号をスライドショー生成部１に出力する。どのようにして顔領域を抽出するかは任意であるが、例えば、顔の輪郭に類似の領域を抽出する、あるいは目、鼻、口の存在部分から顔の輪郭を推定することなどが挙げられる。
【００２９】
物体領域抽出部９は、犬や猫などの動物、乗り物その他、顔領域以外の物体の存在領域を抽出する。どのようにして物体を抽出するかは任意であるが、例えば、色が急激に変わる領域や周波数成分の高い領域を抽出する。
【００３０】
顔領域抽出部２が抽出対象とする顔領域は、目、鼻、口などの特定部位の存在を基準とすれば、比較的高い抽出精度が確保できる。一方、物体領域抽出部９が抽出対象とする物体領域は、物体の性質が一様でないため（例えば物体が犬である場合は、犬種によって身体的特徴の差異が大きい）、顔領域の抽出と比較すると抽出精度が低いことが一般的に言える。本実施形態は、このような原因によって不満足なエフェクトが付与されないように対処するものである。
【００３１】
記憶部４は、テンプレートおよびテンプレート管理情報を蓄積したデータベースである。
【００３２】
メモリ５は、ＣＰＵ８のプログラムやプログラムの処理に必要なデータを一時的に格納する。
【００３３】
表示制御部３は、ＣＰＵ８の指令に従い、ディスプレイなどで構成された表示装置６へ出力する映像信号を生成し、表示装置６に出力する。
【００３４】
図２および図３は記憶部４に含まれる顔領域ＤＢおよび物体領域ＤＢの記憶する情報の一例を示す。図２に示すように、顔領域ＤＢは、各画像の識別番号（ＩＤ）と、各画像のサイズと、顔領域抽出部２が各画像から抽出した１または複数の顔領域と、各顔領域の中心座標と、各顔領域のサイズとを対応づけて記憶する。
【００３５】
一方、図３に示すように、物体領域ＤＢは、各画像の識別番号（ＩＤ）と、各画像のサイズと、物体領域抽出部９が各画像から抽出した１または複数の顔領域と、各物体領域の中心座標と、各物体領域のサイズとを対応づけて記憶する。
【００３６】
図２または図３に示す情報は、必ずしも全てを同時に記憶する必要はなく、必要な情報の一部のみを記憶してもよい。
【００３７】
図４は、顔領域ＤＢおよび物体領域ＤＢの作成処理の流れを示す。この処理はＣＰＵ８が実行する。
【００３８】
Ｓ１では、入力装置７が外部のデジタルスチルカメラなどから１または複数の静止画像を入力する。入力された画像は元画像としてメモリ５に記憶される。
【００３９】
Ｓ２では、メモリ５に記憶された元画像の全てについて下記のＳ３およびＳ４が実行されたか否かを判断する。またＳ３およびＳ４が実行されていない元画像があれば、その元画像についてＳ３およびＳ４の処理を行う。全ての元画像についてＳ３およびＳ４が実行されたと判断すれば、この判断を終了する。
【００４０】
Ｓ３では、顔領域抽出部２に対し、各元画像のそれぞれから顔領域を抽出するよう指令する。顔領域抽出部２は、ＣＰＵ８からの指令に応じて元画像から顔領域を抽出する。抽出された顔領域は、必要に応じ、その顔領域に固有の番号、その顔領域の抽出元となった元画像のＩＤ、元画像における顔領域の座標、およびその顔領域のサイズと対応づけられた上で顔領域ＤＢに記憶される。
【００４１】
Ｓ４では、物体領域抽出部９に対し、各元画像のそれぞれから物体領域を抽出するよう指令する。物体領域抽出部９は、ＣＰＵ８からの指令に応じて元画像から物体領域を抽出する。抽出された物体領域は、必要に応じ、その物体領域に固有の番号、その顔領域の抽出元となった元画像のＩＤ、元画像における物体領域の座標、およびその物体領域のサイズと対応づけられた上で顔領域ＤＢに記憶される。
【００４２】
図５はスライドショー作成処理の流れを示すフローチャートである。この処理はＣＰＵ８が実行する。
【００４３】
Ｓ１１では、上述の顔領域ＤＢおよび物体領域ＤＢの作成処理を行う。
【００４４】
Ｓ１２では、メモリ５に記憶された元画像の全てについて下記のＳ１３およびＳ１４が実行されたか否かを判断する。またＳ１３およびＳ１４が実行されていない元画像があれば、その元画像についてＳ１３およびＳ１４の処理を行う。全ての元画像についてＳ１３およびＳ１４が実行されたと判断すれば、この判断を終了する。
【００４５】
Ｓ１３では、作成された顔領域ＤＢを参照し、各顔画像および各物体領域を対象にしたエフェクトを行う順番を決定する処理（エフェクト順決定処理）を行う。この処理については後述する。
【００４６】
Ｓ１４では、各画像の各静止画像・各物体領域を対象としたエフェクトの実行順序のパラメータをＳ１３で決定された順番に設定して、エフェクトの付加された画像を生成する。
【００４７】
Ｓ１５では、エフェクトのパラメータが設定された各静止画像の表示順序を、画像の入力順、タイムスタンプ順、ファイル名のアイウエオ順に従って、あるいはランダムに決定する。
【００４８】
Ｓ１６では、Ｓ１４で各々の静止画像の顔領域・物体領域にエフェクトの設定された静止画像を、Ｓ１５で決定された表示順序に従って表示していくスライドショーのデータの作成をスライドショー生成部１に指令する。
【００４９】
図６はエフェクト順決定処理の流れを示すフローチャートである。
【００５０】
Ｓ２１では、顔領域ＤＢをオープンする。
【００５１】
Ｓ２２では、顔領域ＤＢを参照し、任意の１つの顔領域をメモリ５の所定の作業領域に入力する。
【００５２】
Ｓ２３では、パラメータＳを０とする。
【００５３】
Ｓ２４では、全ての顔領域について下記のＳ２５〜Ｓ２７が実行されたか否かを判断する。実行されていない顔領域があれば、その顔領域についてＳ２５〜Ｓ２７を行う。全ての顔領域についてＳ２５〜Ｓ２７が実行されたと判断すれば、この判断を終了する。
【００５４】
Ｓ２５では、所定の作業領域に入力された顔領域のサイズＸを算出する。顔領域ＤＢに既に格納されていれば、算出しなくてもよく、読み出された値をそのままＸとすればよい。
【００５５】
Ｓ２６では、顔領域のサイズＸが所定の閾値Ｓ（例えば１２０×１６０画素）よりも大きいか否かを判断する。Ｘ＞ＳであればＳ２７に進み、Ｓ≦ＸであればＳ２４に戻る。
【００５６】
Ｓ２７では、Ｓの値をＸに変えることで、暫定的にＸを最大のサイズの閾値とする。そして、Ｓ２４に戻る。
【００５７】
Ｓ２８では、物体領域ＤＢを参照し、入力された顔領域に対応する中心座標やサイズを取得する。
【００５８】
Ｓ２９では、最大のサイズの顔領域Ｘ以外の顔領域および物体領域のエフェクト順を各種の規則（例えばランダムに発生させた乱数順）に従って決定する。
【００５９】
Ｓ３０では、最大のサイズの顔領域Ｘのエフェクト順を、最後にする。
【００６０】
図７は上述のスライドショー作成処理により元画像から作成されたスライドショーが再生されている様子を示す。元画像（図７（ａ））から抽出された物体領域や最大のサイズ以外の顔領域に対するエフェクト（図７（ｂ））は、最大のサイズの顔領域に対するエフェクト（図７（ｃ））よりも前に実行される。従って、最大のサイズの顔領域より前にエフェクトの実行される物体領域の抽出精度が低く、間違った物体抽出領域にエフェクトが実行されていても、最大のサイズの顔領域に対するエフェクトの前段階（いわゆる「前ふり」）のように感じられ、物体領域抽出の誤りによる違和感が少ない。
【００６１】
＜第２実施形態＞
図８は、エフェクト順決定処理（Ｓ１３）の他の一例を示すフローチャートである。
【００６２】
Ｓ４１・４２は、それぞれＳ２１・２２と同様である。
【００６３】
Ｓ４３では、顔領域ＤＢに少なくとも１つの顔領域が記憶されているか否かを判断する。記憶されている場合はＳ４４に進み、記憶されていない場合はＳ５２に移行する。
【００６４】
Ｓ４４では、Ｓ＝０とする。
【００６５】
Ｓ４５〜Ｓ４８は、Ｓ２４〜Ｓ２７と同様である。ただし、全ての顔領域についてＳ４６〜Ｓ４８が実行された場合は、Ｓ４９に進む。
【００６６】
Ｓ４９〜５１は、Ｓ２８〜３０と同様である。
【００６７】
Ｓ５２は、Ｓ４９と同様である。
【００６８】
Ｓ５３では、元画像における物体領域の中心座標を計算するかＤＢから抽出する。
【００６９】
Ｓ５４では、元画像の対角線の長さをＤとする。
【００７０】
Ｓ５５では、全ての顔領域について下記のＳ５６〜Ｓ５８が実行されたか否かを判断する。実行されていない顔領域があれば、その顔領域についてＳ５６〜Ｓ５８を行う。全ての顔領域についてＳ５６〜Ｓ５８が実行されたと判断すれば、この判断を終了する。
【００７１】
Ｓ５６では、物体領域の中心座標と画像の中心座標との距離Ｄ’を計算する。
【００７２】
Ｓ５７では、Ｄ＞Ｄ’か否かを判断する。Ｄ＞Ｄ’の場合はＳ５８に進み、Ｄ≦Ｄ’の場合はＳ５５に戻る。
【００７３】
Ｓ５８では、Ｄの値をＤ’に変えることで、暫定的にＤ’を最小の距離とする。その後Ｓ５３に戻る。
【００７４】
Ｓ５９はＳ５０と同様である。
【００７５】
Ｓ６０では、最小の距離Ｄ’の物体領域のエフェクト順を、最後にする。
【００７６】
以上の処理によると、元画像に、顔領域が１つもない場合、何かの物体を撮影している画像と想定され、それは元画像の中心に配置されている可能性が高い。よって、最も中心に近い被写体に対して最後にエフェクトを実行することになるから、周辺の物体領域に対するエフェクトが中心付近の物体領域に対するエフェクトの前段階のように感じられ、不正確に抽出された周辺の物体領域に対するエフェクトに起因した不満足が可及的に防止できる。
【００７７】
＜第３実施形態＞
図９は、エフェクト順決定処理（Ｓ１３）の他の一例を示すフローチャートである。
【００７８】
Ｓ７１はＳ４１と同様である。
【００７９】
Ｓ７２では、顔領域ＤＢおよび物体領域ＤＢを参照し、顔領域および物体領域をメモリ５に展開する。なお、この処理では各元画像の中に顔領域、物体領域ともに少なくとも１つあると仮定する。
【００８０】
Ｓ７３では、メモリ５に展開された顔領域の総数をＮ、物体領域の総数をＮとする。
【００８１】
Ｓ７４では、Ｍ＜Ｎか否かを判断する。Ｍ＜ＮであればＳ７５、Ｍ＜ＮでなければＳ７８に移行する。
【００８２】
Ｓ７５では、ａ＝［Ｎ／Ｍ］（ＮをＭで除算した値の整数部分）、ｂ＝Ｎ  ｍｏｄ  Ｍ（ＮをＭで除算したときの剰余）とする。
【００８３】
Ｓ７６では、エフェクト順として、ａ個の物体領域と１個の顔領域を順に交互に並べる（図１０参照）。
【００８４】
Ｓ７７では、Ｓ７６で定まったエフェクト順に対し、ｂ個の物体領域を１つずつ顔領域の前に挿入し、新たなエフェクト順とする（図１０参照）。
【００８５】
Ｓ７８では、ｃ＝［Ｍ／Ｎ］、ｄ＝Ｍ  ｍｏｄ  Ｎとする。
【００８６】
Ｓ７９では、エフェクト順として、１個の物体領域とｃ個の顔領域を順に交互に並べる
（図１１参照）。
【００８７】
Ｓ８０では、Ｓ７９で定まったエフェクト順に対し、ｄ個の物体領域を１つずつ物体領域の前に挿入し、新たなエフェクト順とする（図１１参照）。
【００８８】
以上の処理によると、顔と物体に対して交互にエフェクトが実施されることで、物体領域が誤って抽出されたものであっても、次に来る顔領域のエフェクトの単なる前段階のように見え、誤抽出された物体領域へのエフェクトの違和感が少ない。
【００８９】
＜第４実施形態＞
図１２は、スライドショー生成処理（図５参照）の他の一例を示すフローチャートである。
【００９０】
Ｓ９１では、Ｓ１１と同様、顔領域ＤＢおよび物体領域ＤＢを作成する。
【００９１】
Ｓ９２では、全ての元画像について下記のＳ９３〜Ｓ９６が実行されたか否かを判断する。実行されていない顔領域があれば、その顔領域についてＳ９３〜Ｓ９６を行う。全ての顔領域についてＳ９３〜Ｓ９６が実行されたと判断すれば、Ｓ９７に移行する。
【００９２】
Ｓ９３では、第１実施形態〜第３実施形態のエフェクト順決定処理を実行する。
【００９３】
Ｓ９４は、第１実施形態のＳ１４と同様である。
【００９４】
Ｓ９５では、Ｍ＝顔領域の総数、Ｎ＝物体領域の総数とする。
【００９５】
Ｓ９６では、元画像ごとにＭ／Ｎを計算し、その値を元画像と対応づけてメモリ５に保存する。
【００９６】
Ｓ９７では、ｎ＝［元画像の総数／２］＋１とする。
【００９７】
Ｓ９８では、Ｍ／Ｎが大きい元画像からｎ個分を昇順に並べる（図１３参照）。
【００９８】
Ｓ９９では、Ｓ９８で並べなかった残りの元画像をＭ／Ｎの降順に、Ｓ９８で並べた元画像の間に入れる（図１３参照）。これにより、１つのスライドショーにおける複数の元画像の表示順序が決定する。
【００９９】
Ｓ１００はＳ１６と同様である。
【０１００】
物体領域の多く抽出された元画像は、画像全体として物体領域の抽出精度が低く、それにエフェクトを実施してもユーザに満足や興趣性を与える可能性が低い。上述の処理では、顔領域の多い元画像に物体領域の多い元画像を挟んでスライドショーの元画像の表示順を決定することで、そのような問題を可及的に防ぐ。
【図面の簡単な説明】
【０１０１】
【図１】第１実施形態に係るスライドショー作成装置の概略構成図
【図２】顔領域ＤＢの情報を概念的に示す図
【図３】物体領域ＤＢの情報を概念的に示す図
【図４】ＤＢ作成処理の流れを示すフローチャート
【図５】第１実施形態に係るスライドショー生成処理の流れを示すフローチャート
【図６】第１実施形態に係るエフェクト順決定処理の流れを示すフローチャート
【図７】元画像から抽出された顔領域または物体領域にエフェクトの実施された画像の一例を示す図
【図８】第２実施形態に係るエフェクト順決定処理の流れを示すフローチャート
【図９】第３実施形態に係るエフェクト順決定処理の流れを示すフローチャート
【図１０】物体領域が顔領域よりも多い場合のエフェクト順序の一例を示す図
【図１１】物体領域が顔領域よりも多くない場合のエフェクト順序の一例を示す図
【図１２】第４実施形態に係るスライドショー作成処理の流れを示すフローチャート
【図１３】スライドショーにおける元画像の表示順序の一例を示す図
【符号の説明】
【０１０２】
１：スライドショー生成部、２：顔領域抽出部、３：表示制御部、６：表示装置、９：物体領域抽出部
【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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【図１２】
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【図１３】
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