(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の画像から少なくとも１つの画像を選択するために前記画像を評価する画像評価装置であって、
前記複数の画像のうちの処理対象の画像について、該画像の明るさ、該画像に含まれる顔の数および該画像に含まれる顔の位置の複数の評価項目についての評価結果を表す複数の特徴量をそれぞれ算出し、該算出された複数の特徴量に基づいて、前記画像が選択されるか否かを表す確率を前記複数の評価項目のそれぞれについて統計的に算出し、該算出された複数の確率に基づく評価値をそれぞれ出力する複数の評価手段と、
前記複数の評価値に基づいて前記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手段と、
前記複数の画像からの画像の選択率の指定を受け付ける指定受け付け手段と、
前記総合評価値に基づいて前記指定された選択率に応じた数の画像を、前記複数の画像から選択する画像選択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】
前記選択された少なくとも１つの画像を表示手段に表示する表示制御手段をさらに備えた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】
前記表示制御手段は、前記選択された少なくとも１つの画像とともに、前記複数の画像の一覧を前記表示手段に表示する手段であることを特徴とする請求項２記載の画像評価装置。
【請求項４】
前記評価手段は、前記特徴量と前記確率との関係について統計的に定めたルックアップテーブルまたは関数を用いて前記確率を算出する手段であることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項記載の画像評価装置。
【請求項５】
前記評価手段は、前記画像の実際の選択結果に基づいて前記ルックアップテーブルまたは前記関数を更新する手段であることを特徴とする請求項４記載の画像評価装置。
【請求項６】
前記総合評価手段は、前記複数の評価値の和、前記複数の評価値の最大値および最小値の少なくとも１つに基づいて前記総合評価値を算出する手段であることを特徴とする請求項１から５のいずれか１項記載の画像評価装置。
【請求項７】
前記複数の評価項目が、前記画像に含まれる顔の向き、該顔の大きさ、該顔の表情、前記画像の取得時のイベントの重要度、および類似画像数をさらに含むことを特徴とする請求項１から６のいずれか１項記載の画像評価装置。
【請求項８】
コンピュータが、複数の画像から少なくとも１つの画像を選択するために前記画像を評価する画像評価方法であって、
前記複数の画像のうちの処理対象の画像について、該画像の明るさ、該画像に含まれる顔の数および該画像に含まれる顔の位置の複数の評価項目についての評価結果を表す複数の特徴量をそれぞれ算出し、
該算出された複数の特徴量に基づいて、前記画像が選択されるか否かを表す確率を前記複数の評価項目のそれぞれについて統計的に算出し、
該算出された複数の確率に基づく評価値をそれぞれ出力し、
前記複数の評価値に基づいて前記画像の総合的な評価値である総合評価値を算出し、
前記複数の画像からの画像の選択率の指定を受け付け、
前記総合評価値に基づいて前記指定された選択率に応じた数の画像を、前記複数の画像から選択することを特徴とする画像評価方法。
【請求項９】
複数の画像から少なくとも１つの画像を選択するために前記画像を評価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であって、
前記複数の画像のうちの処理対象の画像について、該画像の明るさ、該画像に含まれる顔の数および該画像に含まれる顔の位置の複数の評価項目についての評価結果を表す複数の特徴量をそれぞれ算出する手順と、
該算出された複数の特徴量に基づいて、前記画像が選択されるか否かを表す確率を前記複数の評価項目のそれぞれについて統計的に算出する手順と、
該算出された複数の確率に基づく評価値をそれぞれ出力する手順と、
前記複数の評価値に基づいて前記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、
前記複数の画像からの画像の選択率の指定を受け付ける手順と、
前記総合評価値に基づいて前記指定された選択率に応じた数の画像を、前記複数の画像から選択する手順とをコンピュータに実行させ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、複数の画像の中から、例えばプリントを推奨する画像を選択するために画像の評価を行う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、画像の明るさ・加速度センサ・ＡＦ評価のいずれかを基準に画像を評価し、評価結果を用いてプリントに不適切な写真を自動的に省く手法が開示されている。
【０００４】
また、特許文献２には、画像に含まれる人物の顔の向きを判定し、判定結果に基づいて画像の評価値を算出し、算出した評価値に基づいて複数の画像から画像を選択する手法が開示されている。
【０００５】
さらに、特許文献３には、画像において顔が占める割合、目の開き具合、顔の向き、ピント、ブレおよび明るさ等の複数の評価項目を総合した評価結果を用いて画像を評価し、評価の高い画像を複数の画像の中から選択する手法が開示されている。
【特許文献１】特開２００２−１０１７９号公報
【特許文献２】特開２００４−３６１９８９号公報
【特許文献３】特開２００２−３５８５２２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上述した特許文献３に開示された手法においては、複数の評価項目のそれぞれについて評価を行い、項目毎の評価を総合して画像の評価を行っているが、すべての評価項目が高性能に評価を行うわけではないため、総合評価を行うためには、評価項目毎の評価の性能を把握した上で、総合評価値を算出するための手法を決定する必要がある。例えば、明るさの評価を行うための手法の性能が低い場合や、顔の向きの評価を行うための手法の性能が高い場合には、総合評価値を決定する場合に、明るさの評価結果の考慮の程度を低くしたり、顔の向きの評価結果の考慮の程度を高くしたりする必要がある。このため、総合評価値を算出する手法の設計が煩雑になるとともに、総合評価値を算出するための処理も煩雑なものとなる。
【０００７】
本発明は上記事情に鑑みなされたものであり、複数の評価項目についての評価結果を簡易かつ適切に総合した総合評価値を算出できる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】
【０００８】
本発明による画像評価装置は、複数の画像から少なくとも１つの画像を選択するために前記画像を評価する画像評価装置であって、
前記複数の画像のうちの処理対象の画像について、複数の評価項目についての評価結果を表す複数の特徴量をそれぞれ算出し、該算出された複数の特徴量に基づいて、前記画像が選択されるか否かを表す確率を前記複数の評価項目のそれぞれについて統計的に算出し、該算出された複数の確率に基づく評価値をそれぞれ出力する複数の評価手段と、
前記複数の評価値に基づいて前記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手段とを備えたことを特徴とするものである。
【０００９】
「評価項目」としては、評価結果を特徴量として表すことが可能な項目を意味し、具体的には、画像の平均明るさ、画像に含まれる顔の数、画像に含まれる顔の位置、顔の向き、顔の大きさ、顔の表情、画像取得時のイベントの重要度、および類似画像の数等を評価項目として用いることができる。
【００１０】
「画像が選択されるか否かを表す確率」とは、ある評価項目について、ある特徴量となる画像が同一の特徴量を有する複数の画像から選択される割合を表す指標である。例えば、明るさの評価項目として特徴量が１５０となる画像が１００ある場合において、１００の画像から選択された画像の数が統計的に８０ある場合、「画像が選択されるか否かを表す確率」は、０．８となる。
【００１１】
「確率に基づく評価値」とは、確率の値そのものであってもよいし、確率を百分率で表した値、確率から０．５の値を減算した値、百分率で表した確率から５０の値を減算した値等を用いることができる。例えば、「画像が選択されるか否かを表す確率」が０．８である場合、「確率に基づく評価値」は、０．８、８０％、０．３、および３０％等となる。
【００１２】
なお、本発明による画像評価装置においては、前記総合評価値に基づいて前記複数の画像から前記少なくとも１つの画像を選択する画像選択手段をさらに備えるようにしてもよい。
【００１３】
この場合、前記複数の画像からの画像の選択率の指定を受け付ける指定受け付け手段をさらに備えるものとし、
前記画像選択手段を、前記総合評価値に基づいて前記指定された選択率に応じた数の画像を前記複数の画像から選択する手段としてもよい。
【００１４】
また、この場合、前記選択された少なくとも１つの画像を表示手段に表示する表示制御手段をさらに備えるようにしてもよい。
【００１５】
この場合、前記表示制御手段は、前記選択された少なくとも１つの画像とともに、前記複数の画像の一覧を前記表示手段に表示する手段としてもよい。
【００１６】
また、本発明による画像評価装置は、前記評価手段を、前記特徴量と前記確率との関係について統計的に定めたルックアップテーブルまたは関数を用いて前記確率を算出する手段としてもよい。
【００１７】
この場合、前記評価手段を、前記画像の実際の選択結果に基づいて前記ルックアップテーブルまたは前記関数を更新する手段としてもよい。
【００１８】
また、本発明による画像評価装置においては、前記総合評価手段を、前記複数の評価値の和、前記複数の評価値の最大値および最小値の少なくとも１つに基づいて前記総合評価値を算出する手段としてもよい。
【００１９】
本発明による他の画像評価装置は、複数の画像から少なくとも１つの画像を選択するために前記画像を評価する画像評価装置であって、
前記複数の画像のうちの処理対象の画像について特徴量を算出し、該算出された特徴量に基づいて前記画像が選択されるか否かを表す確率を統計的に算出し、該算出された複数の確率に基づく評価値をそれぞれ出力する評価手段を備えたことを特徴とするものである。
【００２０】
本発明による画像評価方法は、複数の画像から少なくとも１つの画像を選択するために前記画像を評価する画像評価方法であって、
前記複数の画像のうちの処理対象の画像について、複数の評価項目についての評価結果を表す複数の特徴量をそれぞれ算出し、
該算出された複数の特徴量に基づいて、前記画像が選択されるか否かを表す確率を前記複数の評価項目のそれぞれについて統計的に算出し、
該算出された複数の確率に基づく評価値をそれぞれ出力し、
前記複数の評価値に基づいて前記画像の総合的な評価値である総合評価値を算出することを特徴とするものである。
【００２１】
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】
【００２２】
本発明によれば、処理対象の画像について、複数の評価項目についての評価結果を表す複数の特徴量がそれぞれ算出され、算出された複数の特徴量に基づいて、画像が選択されるか否かを表す確率が複数の評価項目のそれぞれについて統計的に算出される。そして、算出された複数の確率に基づく評価値が出力され、出力された複数の評価値に基づいて、画像の総合的な評価値である総合評価値が算出される。
【００２３】
ここで、評価項目の評価の手法、すなわち特徴量を算出するための手法の性能が高い場合には、評価の高低を明確に定めることができることから、画像の選択および非選択を明確に分けることができ、その結果、確率は０．５を境に低い値および高い値の両側に分かれることとなる。一方、特徴量を算出するための手法の性能が低い場合には、評価の高低を明確に定めることができないことから、画像の選択および非選択を明確に分けることができず、その結果、確率は０．５付近の値をとることとなる。このため、確率に基づく評価値は、評価項目の評価の手法の性能が高いほど０．５から離れた値となり、評価項目の評価の手法の性能が低いほど０．５に近い値となる。したがって、算出した複数の評価値に基づいて総合評価値を算出することにより、評価項目の評価の手法の性能を考慮することなく、簡易かつ適切に画像の総合評価値を算出することができる。
【００２４】
また、総合評価値に基づいて複数の画像から少なくとも１つの画像を選択することにより、適切に画像を選択することができる。
【００２５】
また、複数の画像からの画像の選択率の指定を受け付け、総合評価値に基づいて指定された選択率に応じた数の画像を複数の画像から選択することにより、複数の画像から所望とする割合に対応する数の画像を選択することができる。
【００２６】
また、選択された少なくとも１つの画像を表示すれば、どのような画像が選択されたかを直ちに認識することができる。
【００２７】
また、選択された少なくとも１つの画像とともに、複数の画像の一覧を表示すれば、選択された画像と複数の画像との比較を容易に行うことができる。
【００２８】
また、特徴量と確率との関係について統計的に定めたルックアップテーブルまたは関数を用いて確率を算出することにより、迅速に確率を算出することができることとなる。
【００２９】
また、画像の実際の選択結果に基づいて、ルックアップテーブルまたは関数を更新することにより、本発明を利用するユーザの画像の選択の好みを反映させて画像の評価を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
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は本発明の第１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、種々の指示を装置１に対して行うためのキーボードおよびマウス等からなる入力部１６と、各種表示を行う液晶モニタ等からなる表示部１８とを備える。
【００３１】
また、画像評価装置１は、画像データを記録したメモリカード２から画像データを読み出したり、メモリカード２に画像データを記録したりするためのカードスロット２０と、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、画像データやＣＰＵ１２が実行する各種プログラム等を記録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２０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１８の表示を制御する表示制御部２８とを備える。
【００３２】
また、画像評価装置１は、複数の評価項目についての評価値を出力する複数（ここでは３つ）の評価部３０，３２，３４と、評価部３０，３２，３４が出力した評価値に基づいて画像の総合評価値を算出する総合評価部３６と、総合評価部３６が算出した総合評価値３６に基づいて処理対象となる複数の画像（例えばメモリカード２に記録されたすべての画像）から、プリントを推奨する画像を選択する画像選択部３８とを備える。
【００３３】
評価部３０，３２，３４は、それぞれ画像についての異なる評価項目についての評価結果を表す複数の特徴量を算出する。ここで、本実施形態においては、評価部３０が画像の明るさの、評価部３２が画像に含まれる顔の数の、評価部３４が画像に含まれる顔の位置の評価をそれぞれ行うものとする。なお、画像はメモリカード２に記録されたすべての画像について行うものとする。
【００３４】
具体的には、評価部３０は画像の平均輝度値を特徴量として算出する。ここで、平均輝度値は画像に含まれる全画素の画素値の総和を全画素数により除した値である。また、評価部３２は、画像から人物の顔を検出し、検出した顔の数をカウントすることにより特徴量を算出する。また、評価部３４は、画像から人物の顔を検出し、検出した顔に含まれる例えば鼻の位置の画像上における座標値を特徴量として算出する。
【００３５】
続いて、評価部３０，３２，３４は、算出した特徴量に基づいて、画像が選択されるか否かを表す確率を統計的に算出する。具体的には、特徴量と画像が選択されるか否かを表す確率との関係を統計的に定めたルックアップテーブルを用いて確率を算出する。
【００３６】
図２（ａ）〜（ｃ）は評価部３０，３２，３４がそれぞれ使用するルックアップテーブルを示す図である。まず、図２（ａ）に示すルックアップテーブルＬＵＴ１は、画像が８ビットである場合の平均輝度値（０〜２５５）のそれぞれと、各種平均輝度値を有する複数の画像について、過去にプリントすべく選択された確率Ｐｋ０〜Ｐｋ２５５とが対応づけられている。なお、ここでいう確率とはある平均輝度値を有する画像が複数あった場合に、そのうちの何枚がプリントすべく選択されたかを表す割合を百分率で示したものである。
【００３７】
図２（ｂ）に示すルックアップテーブルＬＵＴ２は、画像に含まれる顔の数０〜１０以上のそれぞれと、各顔の数の画像について、過去にプリントすべく選択された確率Ｐｓ０〜Ｐｓ１１とが対応づけられている。なお、ここでいう確率とはある顔の数の画像が複数枚あった場合に、そのうちの何枚がプリントすべく選択されたかを表す割合を百分率で示したものである。
【００３８】
図２（ｃ）に示すルックアップテーブルＬＵＴ３は、画像を５×４の２０の領域Ａ１〜Ａ２０に分割した場合において、画像に含まれる顔の画像の領域上の位置のそれぞれと、各顔の位置の画像について、過去にプリントすべく選択された確率Ｐｐ０〜Ｐｐ２０とが対応づけられている。なお、ここでいう確率とはある顔の位置の画像が複数枚あった場合に、そのうちの何枚がプリントすべく選択されたかを表す割合を百分率で示したものである。
【００３９】
そして、評価部３０，３２，３４は、算出した確率から５０を減算した値を評価値Ｅ１〜Ｅ３として総合評価部３６に出力する。
【００４０】
ここで、特徴量は確率を百分率にて表しているが、確率そのものを特徴量としてもよい。この場合、評価値は算出した確率から０．５を減算した値となる。また、算出した確率の値そのものまたは百分率にて表した確率の値そのものを評価値として出力してもよい。
【００４１】
なお、ルックアップテーブルＬＵＴ１〜ＬＵＴ３は、評価部３０，３２，３４にそれぞれ記憶しておいてもよく、ハードディスク２４に保存しておき、評価値Ｅ１〜Ｅ３の算出時にハードディスク２４に保存されたルックアップテーブルＬＵＴ１〜ＬＵＴ３を参照するようにしてもよい。
【００４２】
総合評価部３６は、評価部３０，３２，３４が出力した評価値Ｅ１〜Ｅ３を用いて、下記の式（１）により総合評価値Ｍ０を算出する。
【００４３】
Ｍ０＝ΣＥｉ（ｉ＝１〜３）  （１）
なお、評価値の最大値Ｅｍａｘおよび評価値の最小値Ｅｍｉｎを考慮した下記の式（２）により総合評価値Ｍ０を算出してもよい。
【００４４】
Ｍ０＝αΣＥｉ（ｉ＝１〜３）＋βＥｍａｘ＋（１−α−β）Ｅｍｉｎ    （２）
但し、α、βは経験的に定められた重み係数である（α＋β＜１）。
【００４５】
画像選択部３８は、総合評価部３６が算出した総合評価値に基づいて、メモリカード２に記録された画像のうち、あらかじめ定められた所定数の画像をプリント推奨画像として選択する。具体的には、総合評価値が大きい順に画像を並べた場合の上位所定数の画像をプリント推奨画像として選択する。
【００４６】
表示制御部２８は、メモリカード２に記録されたすべての画像についてのサムネイル画像の一覧と、プリント推奨画像のサムネイル画像の一覧とを含む一覧画面を生成し、生成した一覧画面を表示部１８に表示する。
【００４７】
図３は一覧画面を示す図である。図３に示すように、この一覧画面５０には、メモリカード２に記録されたすべての画像についてのサムネイル画像の一覧を表示する一覧表示エリア５０Ａと、プリント推奨画像の一覧を表示するプリント推奨画像エリア５０Ｂとが含まれている。なお、ここでは、３つの画像がプリント推奨画像として表示されている。また、プリント推奨画像エリア５０Ｂには「おすすめ」の文字が表示されている。
【００４８】
なお、一覧表示エリア５０Ａに表示しきれない画像はスクロールバー５０Ｃを用いて画面をスクロールすることにより表示することができる。
【００４９】
ここで、図３に示す一覧画面に、図４に示すようにメモリカード２に記録されたすべての画像からの画像の選択率を指定するための選択率バー５１を表示し、ユーザが選択率バー５１を用いて画像の選択率を指定できるようにしてもよい。なお、選択率バー５１は、選択率バー５１上の所望とする数値を入力部１６を用いて指定することにより、選択率を指定することができるものである。この場合、画像選択部３８は、指定された選択率をメモリカード２に記録された画像数に乗算し、乗算した数の画像をプリント推奨画像として選択する。具体的には、メモリカード２に記録された画像数が２０であり、指定された選択率が２０％である場合、総合評価値の上位４つの画像をプリント推奨画像として選択する。
【００５０】
次いで、第１の実施形態において行われる処理について説明する。図５は第１の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。ユーザがプリント推奨画像表示の指示を入力部１６から行うことによりＣＰＵ１２が処理を開始し、まず処理対象を例えばファイル名が先頭の画像に設定し（ｉ＝１，ステップＳＴ１）、評価部３０，３２，３４が処理対象画像の評価値Ｅ１〜Ｅ３を算出する（ステップＳＴ２）。そして、総合評価部３６が評価値Ｅ１〜Ｅ３に基づいて総合評価値を算出する（ステップＳＴ３）。ＣＰＵ１２は、メモリカード２に記録されたすべての画像について処理を終了したか否かを判定し（ステップＳＴ４）、ステップＳＴ４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ＳＴ５）、ステップＳＴ２に戻る。ステップＳＴ４が肯定されると、画像選択部３８が総合評価値が上位所定数の画像をプリント推奨画像として選択する（ステップＳＴ６）。そして、表示制御部２８が一覧画面を生成して表示部１８に表示し（ステップＳＴ７）、処理を終了する。
【００５１】
なお、一覧画面においては、ユーザがプリント推奨画像を参照して、プリント注文する画像を選択することができる。ここで、本実施形態による画像評価装置１がパソコンに内包されている場合、ユーザはプリント注文すべく選択した画像についてのプリント枚数や用紙サイズ等を設定して注文情報を生成し、これをプリント注文する画像とともにメモリカード２に記録して写真店に持ち込む、あるいは注文情報およびプリント注文する画像をインターネット経由で写真店に送信することにより、選択した画像のプリント注文を行うことができる。なお、パソコンに接続されたプリンタから選択した画像のプリント出力を行うようにしてもよい。
【００５２】
また、本実施形態による画像評価装置１が、写真店の店頭に設置されたプリント注文受付装置に内包されている場合、プリント注文受付装置の操作画面に上記一覧画面を表示するようにすれば、ユーザはプリント推奨画像を参照してプリントする画像を選択し、さらにプリント枚数や用紙サイズ等を入力することにより、プリント注文を写真店の店頭において行うことができる。
【００５３】
ここで、評価項目の評価の手法、すなわち特徴量を算出するための手法の性能が高い場合には、評価の高低を明確に定めることができることから、画像の選択および非選択を明確に分けることができ、その結果、確率は５０％を境に低い値および高い値の両側に分かれることとなる。一方、特徴量を算出するための手法の性能が低い場合には、評価の高低を明確に定めることができないことから、画像の選択および非選択を明確に分けることができず、その結果、確率は５０％付近の値をとることとなる。このため、確率に基づく評価値は、評価項目の評価の手法の性能が高いほど大きな値または小さな値となり、評価項目の評価の手法の性能が低いほど中間的な値となる。
【００５４】
本実施形態においては、算出した複数の評価値に基づいて総合評価値を算出しているため、評価項目の評価の手法の性能を考慮することなく、簡易かつ適切に画像の総合評価値を算出することができる。
【００５５】
また、総合評価値に基づいて複数の画像からプリント推奨画像を選択することにより、適切にプリント推奨画像を選択することができる。
【００５６】
また、選択率バー５１を用いて、複数の画像から選択する画像の割合の指定を受け付け、総合評価値に基づいて、指定された割合に応じた数の画像を複数の画像から選択することにより、所望とする数の画像を複数の画像から適切に選択することができる。
【００５７】
なお、上記実施形態において、ユーザがプリント推奨画像として選択した画像の特徴量の履歴を用いて、確率を算出するためのルックアップテーブルを履歴を用いて更新するようにしてもよい。以下これを第２の実施形態として説明する。
【００５８】
図６は第２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。なお、第２の実施形態において第１の実施形態と同一の構成については同一の参照番号を付与し、ここでは詳細な説明は省略する。第２の実施形態においては、操作履歴管理部４０を備えた点が第１の実施形態と異なる。
【００５９】
操作履歴管理部４０は、ユーザがプリント推奨画像として選択した画像の特徴量の履歴を用いて、確率を算出するためのルックアップテーブルを履歴を用いて更新する。以下、ルックアップテーブルの更新について説明する。
【００６０】
図７はルックアップテーブルの更新を説明するための図である。なお、ここでは平均輝度値と確率とを対応づけたルックアップテーブルＬＵＴ１の更新について説明する。まず、本実施形態による画像評価装置１のユーザがプリント注文をすべく画像を選択した際に、選択した画像の平均輝度値を算出し、同一の平均輝度値を有する画像における選択した画像の割合を確率として算出する。そして、１回のプリント注文またはプリントを行う毎に図７（ａ）に示すようにユーザルックアップテーブルＬＵＴ４を生成する。
【００６１】
図７（ａ）に示すようにユーザルックアップテーブルＬＵＴ４は、各種平均輝度値を有する複数の画像について、平均輝度値とユーザがプリントすべく選択した確率とが対応づけられている。なお、ユーザルックアップテーブルＬＵＴ４において※印は、データが存在しないこと、すなわちその平均輝度値の画像が存在しなかったことを示す。
【００６２】
そして、生成したユーザルックアップテーブルＬＵＴ４において、データが存在しなかった平均輝度値に対応する確率を、データが存在する平均輝度値の確率を用いて補間することにより算出し、ユーザルックアップテーブルＬＵＴ５を生成する（図７（ｂ）参照）。
【００６３】
さらに、現存するルックアップテーブルＬＵＴ１と、ユーザルックアップテーブルＬＵＴ５とを合成することにより、ルックアップテーブルＬＵＴ１を更新して新たなルックアップテーブルＬＵＴ６を生成する（図７（ｃ））。なお、新たなルックアップテーブルＬＵＴ６における確率Ｒｉは、下記の式（３）により算出する。
【００６４】
Ｒｉ＝αＰｋｉ＋（１−α）Ｕｉ    （３）
但し、αは経験的に定めた重み係数（α＜１）である。
【００６５】
このように、画像の実際の選択結果に基づいて、ルックアップテーブルを更新することにより、ユーザの画像の選択の好みを反映させて画像の評価を行うことができることとなる。
【００６６】
また、上記実施形態においては、ルックアップテーブルを用いて確率を算出しているが、特徴量と確率との関係について統計的に定めた関数を算出しておき、この関数を用いて確率を算出するようにしてもよい。なお、この関数は特徴量と確率との関係について、最小二乗法などを用いることにより求めることができる。また、この関数についても、ユーザがプリント推奨画像として選択した画像の特徴量の履歴を用いて更新するようにしてもよい。
【００６７】
また、上記実施形態においては、３つの評価部３０，３２，３４を設け、各評価部３０，３２，３４において、画像の明るさ、画像に含まれる顔の数および画像に含まれる顔の位置の評価を行っているが、評価項目はこれらに限定されるものではなく、他に顔の向き、顔の大きさ、顔の表情、画像取得時のイベントの重要度、類似画像の数等を評価項目として用いてもよい。この場合、評価項目の数に応じて評価部を設ければよい。
【００６８】
また、上記実施形態においては、一覧画面に一覧表示エリア５０Ａとプリント推奨画像エリア５０Ｂとを設けているが、図８に示すように一覧画面５３に一覧表示エリア５３Ａのみを設け、プリント推奨画像として選択された画像に枠５４を付与するようにしてもよい。
【００６９】
また、上記実施形態においては、プリント推奨画像を選択しているが、選択する画像としてはプリントを推奨する画像に限定されるものではない。
【００７０】
以上、本発明の第１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、上記の表示制御部２８、評価部３０，３２，３４、総合評価部３６、画像選択部３８、および操作履歴管理部４０に対応する手段として機能させ、図５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。これらの場合において、ルックアップテーブルは、プログラム内あるいは同一の記録媒体内に含まれているものであってもよいし、外部の装置や別個の媒体から提供されるものであってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００７１】
【図１】本発明の第１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】評価部が使用するルックアップテーブルを示す図
【図３】一覧画面を示す図
【図４】一覧画面の他の例を示す図
【図５】第１の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６】本発明の第２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７】ルックアップテーブルの更新を説明するための図
【図８】一覧画面のさらに他の例を示す図
【符号の説明】
【００７２】
１    画像評価装置
２    メモリカード
１２    ＣＰＵ
１４    システムメモリ
１６    入力部
１８    表示部
２０    カードスロット
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
３０，３２，３４    評価部
３６    総合評価部
３８    画像選択部
４０    操作履歴管理部
５０，５４    一覧画面
５１    選択率バー
【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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